Sich selbst optimierende Produktionssysteme

Das FIR an der RWTH Aachen erforscht und entwickelt sich selbst optimierende Produktionssysteme. Die Arbeiten werden in dem Forschungsprojekt „Cognition-enhanced, Self-Optimising Production Networks“ durchgeführt und sind Teil des Aachener Exzellenzclusters (Cluster of Excellence, kurz CoE) „Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer“, das seit November 2012 in die zweite Förderperiode gestartet ist. Durch die Bewilligung der Mittel durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) wurden die Forschungsaktivitäten in diesem Bereich für weitere fünf Jahre gesichert. In der ersten Förderperiode des Exzellenzclusters wurde dazu ein Referenzmodell des Produktionsmanagements entwickelt, das als Ausgangspunkt für die Untersuchungen in dem Projekt dient. Das Referenzmodell basiert auf dem Viable- System-Model, das 1972 von Stafford Beer als Hilfsmittel für Manager zum Umgang mit komplexen Systemen entwickelt wurde. Jetzt beleuchtet das FIR, wie dieses Modell sich selbst optimierende Produktionssysteme unterstützen kann. Die Wissenschaftler gehen dabei von drei Annahmen aus. - Erstens: Selbstoptimierende Produktionssysteme besitzen eine bessere Anpassungsfähigkeit an optimale Betriebspunkte und dynamische Bedingungen als planungsorientierte Systeme. - Zweitens: Das Viable-System-Model ist die geeignete Basis für ein Referenzmodell, um die organisatorischen Abläufe von Produktionssystemen laufend zu überprüfen und bei Bedarf anzupassen sowie die einzelnen Teilbereiche auf ein übergeordnetes Zielsystem hinzuführen. - Drittens: Eine geeignete Aufbereitung und Visualisierung von Informationen kann Mitarbeiter beim Steuern von Produktionssystemen unterstützen und somit helfen, die Arbeitsergebnisse zu verbessern. Um diesen komplexen Themenbereich zu erforschen, entwickelt das FIR gemeinsam mit Partnern wie dem Institut für Arbeitswissenschaften (IAW), dem Human-Computer-Interaction-Center (HCIC) und dem Werkzeugmaschinenlabor der RWTH Aachen (WZL) drei Anwendungsfälle. Ein Anwendungsfall untersucht die Informationsbereitstellung, -darstellung und -granularität von überbetrieblichen Daten. In einem weiteren Fall geht es um die möglichst optimale Koordination autonomer Teilsysteme in einem Unternehmen unter Einbezug des Menschen. Der dritte Anwendungsfall befasst sich vorrangig damit, wie der Mensch durch Mustererkennung und Visualisierung bei der Produktionssteuerung bestmöglich unterstützt werden kann. In allen Anwendungsfällen sollen Demonstratoren entstehen, die die Ergebnisse der Forschungsarbeiten greifbar machen. Die Versuchsaufbauten werden mit dem Umzug des FIR auf den RWTH Aachen Campus im Sommer 2013 in der Demonstrationsfabrik des Campus-Clusters Logistik weiter ausgebaut.