EUREKA-Verbundprojekt: Datenbasierte Regelung kollaborativer Wertschöpfungsnetzwerke mittels geschützter Transparenz (ReKoNeT); Teilprojekt: Dynamische Kapazitätsumplanung im Wertschöpfungsnetzwerk bei kundenindividueller Serienfertigung mit sehr kurzer Lieferzeit

Ziel des Forschungsvorhabens ReKoNeT ist es, Methoden, prototypische Softwarelösungen und Geschäftsmodelle zu entwickeln, durch die eine intensivere Kollaboration in Produktionsnetzwerken gefördert wird. Die Teilziele im Projekt sind: o Transparenz in Echtzeit (wenige Minuten/Stunden) über ein WSN für eine Produktgruppe der Handhabungstechnik zu erlangen. o aktuelle Kapazitätsinformationen und Engpässe in Echtzeit im Produktionsnetzwerk identifizieren zu können. o Simulation und datenbasierte Prognose zur Unterstützung der Planung von Großaufträgen unter Berücksichtigung der Kapazitäten und Engpässe im WSN o automatisierte Handlungsvorschläge beim Auftreten von Problemen, wie Engpässen im WSN für operative steuernde Mitarbeiter. Um die beschriebenen Ziele zu erreichen, sollen im Laufe des Projektes verschiedene Anforderungen berücksichtigt werden. Der Pilot des transparenten WSN für die Produktgruppe der Handhabungstechnik soll als Blaupause dienen für Partner im WSN. Die Partner in diesen Netzwerken reichen von KMU bis hin zu Großunternehmen. Ein übertragbares informationstechnisches Modell mit relevanten Daten stellt die Grundlage für die unternehmensübergreifende Kollaboration. Um sicherzustellen, dass eine Übertragbarkeit der erforschten Konzepte gewährleistet ist, soll ein Werkzeugkasten für die digitale Unterstützung entworfen werden. Zusätzlich wird die Übertragbarkeit sichergestellt durch die Unterstützung der Systemmodellierung und Validierung im Anwendungsfall von Wittenstein. Die Elemente des Werkzeugkastens werden im Rahmen des Use Cases definiert und dann gemeinsam mit den Projektpartnern im Projekt ausgestaltet. Technologisch sind Konzepte der unternehmensübergreifenden Datenanalyse, Prädiktion von Auftragseingängen, Simulation, sowie die Entscheidungsunterstützung der operativen Mitarbeiter relevant. Verfahren, die sich aus der Nutzung von Künstlicher Intelligenz ergeben sollen dabei ebenfalls evaluiert und angewendet werden.