Ereignisverarbeitung in Produktion und Logistik
Vorberechnete Zustände als Basis für intelligente Handlungsalternativen

Ereignisorientierte Systeme stellen ein neues Paradigma dar und ermöglichen eine Abkehr von der statischen Detailplanung und den hiermit einhergehenden Abweichungen während der Ausführung. Unternehmen werden in die Lage versetzt, Prozesse besser umzuplanen und auf auftretende Störungen frühzeitig und umfassend reagieren zu können. Die am FIR entwickelte fünfstufige Optimierungslogik nutzt in Echtzeit verfügbare Ereignisse, um Risiken im Unternehmen als auch in der Supply Chain vorauszuberechnen, intelligente Handlungsalternativen vorzubereiten und so im Bedarfsfall schnell Maßnahmen einleiten und in einen stabilen Zustand zurückzukehren zu können.

Flexibilisierung des Absatz- und Beschaf-fungsmarkts durch dynamischen Wert-schöpfungsnetzwerken

Absatz- und Beschaffungsmärkte werden zunehmend dynamischer. Diese Veränderungen erfordern eine kürzere Time-to-Market, sowie eine variantenreichere Fertigung. Demzufolge sind in den letzten Jahren globale, dynamische Wertschöpfungsnetzwerke entstanden, die durch komplexe logistische Netze geknüpft werden und eine Flexibilisierung der Produktion ermöglichen. Mit der wachsenden Dynamik in vielen Bereichen der Produktion und der Logistik geht eine drastische Verkürzung des Planungshorizonts sowie eine gesteigerte Störungsanfälligkeit einher. Die Möglichkeit, auf Ereignisse schnell und mit hoher Güte reagieren zu können, wird damit zu einer der wichtigsten Fähigkeiten moderner Wertschöpfungsnetzwerke.

 

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Das FIR und High Resolution Supply Chain Management

Diese Anforderungen haben im FIR zur Entwicklung des High Resolution Supply Chain Managements (HRSCM) Ansatzes geführt. HRSCM hat das Ziel, industrielle Wertschöpfungssysteme durch dezentrale, selbstoptimierende und kaskadierte Regelkreise in die Lage zu versetzen, sich selbstständig an veränderte Rahmenbedingungen anpassen zu können. Ermöglicht wird diese Vision durch die am FIR an der RWTH Aachen entwickelte fünfstufige Optimierungslogik, die durch vorberechnete Zustände eine schnelle Reaktion ermöglicht.

Entwicklung des HRSCM und der fünfstufigen Optimierungslogik am FIR

 

Die Grundlage der Optimierungslogik bilden Ist-Daten, die die Realität kontinuierlich in Echtzeit erfassen und für einen stetigen Abgleich zwischen Ist und Soll herangezogen werden. Der Ist-Soll-Abgleich ist Teil der Eingangsgrößen, die für die Simulationen genutzt werden. Für jedes Szenario, das nicht dem erlaubten Korridor entspricht, werden Handlungsalternativen vorbereitet und hinsichtlich ihrer Kosten und dem zu erwartenden Nutzen bewertet. Beim Eintritt eines im Voraus berechneten Szenarios kann so die geeignetste Handlungsalternative herangezogen und umgesetzt werden.

Simulationen anhand vom Ist-Soll-Abgleich ermöglichen schnelle Anpassung von berechneten Szenarien

 

Smart Logistic Grids

Im Anwendungsfokus des Projekts Smart Logistic Grids stehen Industrien mit geringen Fertigungstiefen, wie bspw. die Automobilindustrie. Störungen im Transport stellen für Produktionsstrategien wie Just-in-time und Just-in-Sequence hohe Risiken dar. Ziel ist daher die Entwicklung eines auf Echtzeitinformationen basierenden Risikomanagementsystems.

Smart Logistic Grids- Risiken im Netzwerk prognostizieren und rechtzeitig umplane

 

Elementarer Bestandteil des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Supply Chain Operations Room, der die Regelung logistischer Netzwerke in Echtzeit ermöglicht. Als Grundlage nutzt er Daten aus dem logistischen Netzwerk und visualisiert sowohl Störungen als auch eingeleitete Entstörmaßnahmen auf einer Monitorwand. Der Supply Chain Operations Room generiert als zentraler Leitstand Handlungsalternativen für auftretende Störungen und bewertet diese anhand unterschiedlicher Führungsgrößen. Die verarbeiteten Informationen werden durch eine zentrale Supply Chain Event Cloud bereitgestellt, an die die Supply Chain Partner angeschlossen sind.

Supply Chain Operations Room als Grundlage zur Regelung logistischer Netwerke

 

Zum Betrieb der Supply Chain Cloud muss der Zustand des Logistiknetzes zu jeder Zeit im vollen Umfang erfasst werden. Die hierfür notwendigen und bislang nicht verfügbaren theoretischen Grundlagen schafft ein integriertes Modell intermodaler Supply Chains, das Störungen, deren Auswirkungen sowie Entstörmaßnahmen abbildet. Die für das Modell benötigten Informationen werden durch die umfassende Integration von Echtzeitdaten, wie sie z. B. durch RFID und GPS bereitgestellt werden, erhoben. Zusätzlich gehen weitere Informationen, darunter Auftrags-, Wetter- und Verkehrsdaten in die Berechnung des Netzwerkzustands ein.

Betrieb der Cloud benötigt theoretisches Modell intermodaler Supply Chains, die von Echtzeitdaten gespeist werden

 

Weitere Anwendung finden die Konzepte in den Bereichen Produktion und Logistik unter anderem in dem nationalen Forschungsvorhaben Smart.NRW, sowie in dem durch die Europäische Kommission beauftragtem Projekt Sense & React.

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