Productive4.0 – Ein herausforderndes Projekt mit einzigartiger Zielsetzung

Die Hauptzielsetzung von Productive4.0 ist die signifikante Verbesserung im Bereich Digitalisierung der Europäischen Industrie durch Elektronik in Verbindung mit Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT). Das Projekt zielt auf Alltagstauglichkeit in allen Industriesektoren und strebt einen Technologiereifegrad bis zu TRL = 8 an. Productive4.0 adressiert unterschiedliche industrielle Bereiche mit einem einzigen Ansatz, nämlich den der Digitalisierung.

Die Einzigartigkeit des Projekts erschließt sich aus einem holistischen Systemansatz, der sich auf drei Hauptsäulen stützt: Digitale Produktion, Netzwerke von Lieferketten und das Management des gesamten Produktlebenszyklus.

Dies ist Teil eines neuen Konzepts zur Einführung von lückenloser Automation und Netzwerklösungen sowie zur Verbesserung der Transparenz von Daten und deren Konsistenz, aber auch der Flexibilität und Gesamteffizienz. Ein solch komplexes Projekt kann vorteilhaft auf europäischer Ebene in ECSEL realisiert werden. Insgesamt über 100 Productive4.0 Partner aus 19 EU-Mitglieds- und assoziierten Staaten sind ein eindeutiger Beleg ist die europäische Dimension dieses Projekts.

Das Hauptziel des Teilvorhabens „Analytische Modelle und Methoden zur Beschreibung, Virtualisierung, Leistungsbewertung und Optimierung von Produktionssystemen und Supply Chain Netzwerken“ des Instituts für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL) des KIT ist es neue stochastische, quantitative, datengestützte Evaluierungsmodelle und Entscheidungsunterstützungsansätze für die effektive Planung und Steuerung von Produktion und Betrieb in großen Fertigungsnetzen zu entwickeln, die ein verbessertes Produktionsmanagement mit erhöhter Kosteneffizienz und hohem Service- und Flexibilitätsgrad in der Fertigung und dem Wertschöpfungsprozess generell ermöglichen.

Hierfür werden Produktionssysteme und deren Supply Chain im Rahmen eines Cyber-Physical-System (CPS) Framework-Ansatzes betrachtet, der auf den integrierten rechnerischen und physischen Fähigkeiten heutiger Fertigungen basiert. Reale Daten aus Vertrieb und Fertigung werden mit Hilfe von Big-Data Analysen gesammelt und verarbeitet, um die Art der Nachfrage und Produktionsprozesse zu analysieren. Einen besonderen Schwerpunkt wird dabei auf die Variabilität der Nachfrage in Bezug auf Kundenliefertermine und -mengen sowie auf die Zufälligkeit der Produktionsprozesse gelegt, die durch stochastische Bearbeitungszeiten, Ertragsunsicherheit und Ausfälle von Maschinen verursacht werden. Die Ergebnisse der Datenanalyse werden verwendet, um analytische und simulationsbasierte stochastische Modelle zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von Produktionsnetz-werken zu entwickeln. Dabei werden Optimierungsmodelle und Techniken für die effektive Gestaltung hierarchischer Strategien zur Planung und Steuerung dieser Netze weiterentwickeln. Besondere Aufmerksamkeit wird der Schnittstelle und der Integration der verschiedenen Ebenen der Entscheidungshierarchie gewidmet.

Im Rahmen von Productive4.0 wurde der Discrete Time Queueing Analyzer (DTQA) entwickelt. Dieses Softwaretool stellt Algorithmen aus dem Bereich der zeitdiskreten Bedientheorie auf einer grafischen Oberfläche zur Verfügung. Der DTQA kann hier heruntergeladen werden.