Fraunhofer_IML_Jahresbericht_2021_PDF_WEB

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Unternehmenslogistik / Enterprise LogisticsKontakt / ContactFelix Borgmann M. Sc.Produktionslogistik /Production LogisticsTel. +49 231 9743-458felix.borgmann@iml.fraunhofer.deNils Kalbe M. Sc.Produktionslogistik /Production LogisticsTel. +49 231 9743-460nils.kalbe@iml.fraunhofer.deLucas Schreiber M. Sc.Supply Chain EngineeringTel. +49 231 9743-416lucas.schreiber@iml.fraunhofer.de118
Unternehmenslogistik / Enterprise LogisticsSE.MA.KI – Materialflusssimulation füreine Matrixproduktion/ SE.MA.KI – Material Flow Simulation forMatrix ProductionWo Produkte variantenreicher und individualisierter werden,während die Losgröße sinkt, hat die flexible Matrixproduktionihren Reiz. Hierzu fördert das Bundesministerium für Bildungund Forschung (BMBF) das Fraunhofer-institutsübergreifendeForschungsprojekt SE.MA.KI (Selbstlernende Steuerung einertechnologieübergreifenden Matrixproduktion durch simulationsgestützteKI). Ein Materialflusssimulations modell desFraunhofer IML beschreibt die dynamischen Abhängigkeitenzwischen Anlagen- und Auftragssteuerungsebene in einerMatrixproduktion.Eine Matrixproduktion zeichnet sich im Vergleich zu traditionellenProduktionssystemen durch eine hohe Wandlungsfähigkeit,Skalierbarkeit und Resilienz aus. Dies beruht auf dem Einsatzvon redundanten und wandlungsfähigen Fertigungs- undMontagezellen und einer intelligenten Materialflusssteuerung,welche eine kurzfristige Anpassung an veränderte Bedarfsmengen,Produktvarianten oder Störungen ermöglicht.Jedoch führt die zunehmende Anzahl an Freiheitsgraden zueiner Steigerung der Komplexität in Planung und Betrieb.Die dynamischen Wirkungszusammenhänge der Auftragssteuerungsebenesowie der Anlagenebene modellierten dieWissenschaftler und Wissenschaftlerinnen mit einem ereignisdiskretenSimulationsmodell. Auf einem entwickelten UseCase basiert außerdem eine digitale Sand-Box-Lösung, umdort KI-basierte Softwarekomponenten und Anlagenmodulein Form eines Digitalen Zwillings zu integrieren und zu testen.Implementierte Algorithmen sind u. a. Reinforcement Learningfür die Auftragssteuerung sowie ein »Ameisenalgorithmus« zurSteuerung der Transporte. Die Rückführung der Simulationsergebnisseermöglicht es schließlich, das Produktionssystemiterativ zu optimieren./ In situations where the number of product variants is growingand the degree of customization is increasing but the batchsize is decreasing, matrix production is a flexible and appealingoption. That is why the German Federal Ministry of Educationand Research (BMBF) is funding the Fraunhofer corporateresearch project called SE.MA.KI, which stands for “Controlof a multi-technology matrix production concept based onsimulation-assisted AI”. A material flow simulation model wascreated by Fraunhofer IML to describe the dynamic dependenciesbetween the system and job control levels in a matrixproduction context.Compared to traditional production systems, the distinguishingfeatures of matrix production are that it offers high levels ofadaptability, scalability and resilience. This is due to the useof redundant and adaptable production and assembly cells– along with an intelligent material flow control system thatallows production to be quickly adjusted to cope with changesin the required quantities or product variants or with faults.However, an increase in the number of degrees of freedommakes planning and operation more complex. In order tomodel the dynamic interdependencies between the job controllevel and system level, the scientists used a discrete-eventsimulation model. A use case was developed and used as thebasis for creating a digital twin sandbox for integrating andtesting AI-based software components and system modules.The implemented algorithms include reinforcement learning forthe job control system and an “ant algorithm” for controllingthe transport operations. Finally, the fact that the simulationresults get fed back means that the production system can beiteratively optimized.119
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Jahresbericht /Annual Report 202140
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Vorwort / PrefaceVorwort/ PrefaceDa
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40 Jahre Fraunhofer IML / 40 years
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