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Projekt

ProPlanE

Echtzeit Process Mining in der Produktionsplanung mit Kundenbezug

  • Laufzeit:

Die Fertigungsindustrie ist bedingt durch die kontinuierlich steigende Zahl von Produktionsaufträgen mit hohen Stückzahlen sowie die gleichzeitig bestehende Anforderung, bei Bedarf auch Aufträge mit geringen Stückzahlen zu produzieren, in besonderem Maße von dynamischen Veränderungen der Industrie 4.0 betroffen. Durch den Einzug von Konzepten wie der durchgehenden Vernetzung von Produktionsmaschinen zu Cyber-Physischen Systemen wurde die grundlegend notwendige Infrastruktur zur Umsetzung dieser Dynamik geschaffen. Verschiedene Sensoren innerhalb von Produktionsmaschinen machen je nach Umfang der Produktionslinien enorme Datenmengen zugänglich, welche für verschiedenste Analysezwecke zu Verfügung stehen. Um die notwendige Flexibilität auch innerhalb der Grob- und Feinplanung der Produktion umzusetzen, müssen komplexe Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Informationen zu Auftragslage, Personal und Maschinenverfügbarkeiten herangezogen werden. Bislang ist eine Produktionsplanung in Echtzeit nicht möglich bzw. nicht anpassbar, sondern wird mit einem Zeitversatz von Stunden bis Tagen vor der eigentlichen Fertigung vorgenommen. Im Projekt ProPlanE wird eine Analyseplattform konzipiert und implementiert, um Daten aus unterschiedlichen Systemen zu integrieren und eine Produktionsplanung in Echtzeit mit Hilfe von Process Mining zu unterstützen. Eine kontinuierliche Überwachung ablaufender Prozesse hinsichtlich der Dimensionen Zeit, Ressourcen und Kosten erlaubt eine laufende Anpassung der Produktionsplanung sowie eine flexible Handhabung von kurzfristig auftretenden Änderungen im Fertigungsprozess.

Partner

  • Process Analytics Factory GmbH
  • Deutsches Zentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
  • Brabant & Lehnert Werkzeug-& Vorrichtungsbau GmbH
  • Incloud GmbH

Fördergeber

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

S01IS16040A

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

Publikationen zum Projekt

Sharam Dadashnia; Constantin Houy; Peter Loos

In: Jan vom Brocke; Alan Hevner; Alexander Maedche. Design Science Research. Cases. Pages 155-176, ISBN 978-3-030-46780-7, Springer, Berlin, 9/2020.

Zur Publikation

Oliver Gutermuth; Sharam Dadashnia; Constantin Houy; Peter Fettke

In: Christian Czarnecki; Carsten Brockmann; Eldar Sultanow; Agnes Koschmider; Annika Selzer (Hrsg.). Workshops der INFORMATIK 2018 - Architekturen, Prozesse, Sicherheit und Nachhaltigkeit. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik (INFORMATIK-2018), September 26-27, Berlin, Germany, Pages 225-238, LNI, Vol. 285, Gesellschaft für Informatik (GI), Bonn, 9/2018.

Zur Publikation