Hochschule für Technik und Umwelt FHNW

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    Publikation
    Intelligente Assistenzsysteme. Prozessorientierte Produktionsplanung
    (Swiss Association for Quality, 2021) Waldburger, Raoul; Specker, Adrian
    Auf Basis einer exakten und lückenlosen Betriebsdatenerfassung von real ablaufenden Produktionsprozessen lässt sich mithilfe statistischer Auswertungen ein digitaler Zwilling des Produktionssystems erstellen. Er bildet die Realität besser ab als Schätzungen von Produktionszeiten durch die Arbeitsvorbereitung. Mit dem digitalen Zwilling eröffnen sich neue Perspektiven für Planungssysteme, welche die Planenden interaktiv und präziser bei ihren Entscheiden zur Auftragsfreigabe unterstützen. Ein solches Planungskonzept hat zudem das Potenzial, die Durchlaufzeiten um über 50 Prozent zu reduzieren, falls durch eine stark erhöhte Genauigkeit der Vorgabezeiten gar die Umstellung auf eine getaktete Fertigung ermöglicht wird. Die durchschnittlichen Durchlaufzeiten der Fertigungsaufträge lassen sich mit der beschriebenen Methode von ursprünglich 19,5 auf 9,7 Kalendertage reduzieren.
    01B - Beitrag in Magazin oder Zeitung
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    Publikation
    Intelligent geplant. Prozess-intelligente Assistenzsysteme bringen die Produktionsplanung voran
    (GITO, 01.03.2021) Specker, Adrian; Waldburger, Raoul
    Die Maschinen-, Elektro- und Metall-Industrie (MEM-Industrie) in der DACH-Region ist eine führende Technologie-Branche mit ausgeprägter Innovations-, Gestaltungs- und Wirtschaftsstärke. ERP-Systeme sind bei Stückgutfertigenden in der MEM-Industrie erfolgsrelevant und werden zusammen mit Bestellbestandsverfahren standardmäßig für die operative Produktionsplanung und -steuerung eingesetzt. Im Rahmen des nachfolgend beschriebenen Forschungsprojektes wird der Einsatz intelligenter „digitaler Zwillinge“ in der Produktionsplanung vorgestellt. Ziel ist es, durch den Einsatz von Process Mining und der damit verbundenen Kenntnis der Bearbeitungszeiten, eine systematische Reduktion der Durchlaufzeiten, eine erhöhte Flexibilität und Liefertermintreue zu erreichen – bei konstant hoher Kapazitätsauslastung. Erste Resultate zeigen, dass die Durchlaufzeiten, um mehr als 50 Prozent reduziert werden konnten.
    01B - Beitrag in Magazin oder Zeitung
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    Publikation
    Ausgestaltung eines Assistenzprozesses im sozio-technischen Umfeld am Beispiel eines Produktions-Planungs-Prozesses
    (26.02.2021) Waldburger, Raoul; Stauffacher, Christoph; Waldburger, Raoul
    In the context of the Smart Recommender System for Medium Sized Entreprises SRS-4-MSE project of the Institute of Business Engineering IBE of the University of Applied Sciences Northwestern Switzerland FHNW, this thesis investigates the main success factors for the design of effective and efficient assistance systems in socio-technical environments. By following the SRS-4-MSE, concrete implications are sought that can be derived for this project from the work presented here. For this purpose, the questions of how a good planning process is defined and what an assistance system is, are explored. How a self-learning assistance system has to be designed, so that the human being learns as well as the machine, and how a planning process with an assistance system can be designed. The main results of this project work can be divided into the areas of planning process and assistance system and assigned to the respective levels according to PTO. In the area of planning process these are: Understanding about process as a key factor (people), monitoring of processes as a basis for decision making (technology), processes have to be continuously adapted to their environment (organization). Regarding assistance systems, these are: Humans must understand technology (people), the "right" use of technology is to be decided (technology), role distribution between humans and machines must be clarified (organization). From this, 19 key insights could be derived, which form the basis for the assistance process. This in turn covers the entire course from design to optimization of an assistance system in a planning process in five phases: Requirements & Design, Introduction, Application, Control and Need for Action.
    11 - Studentische Arbeit
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    Publikation
    Solving the Job-Shop Scheduling Problem with Reinforcement Learning
    (01.09.2020) Schlebusch, David; Siegenthaler, Roger; Waldburger, Raoul; Innosuisse
    This study explores the research done into solving the job-shop scheduling problem with linear optimization and reinforcement learning methods. It looks at a timeline of the problem and how methods to solve it have changed over time. The research should give an understanding of the problem and explore possible solutions. For that, an extensive search for papers was done on Scopus, a research paper database. 27 promising papers were selected, rated, and categorized to facilitate a sound understanding of the problem and define further research fields. Two such research fields were further elaborated; Firstly, little research has been done on how reinforcement learning can be improved by implementing data or process mining strategies to further improve accuracy. Secondly, no research was found yet connecting reinforcement learning with a takt schedule. The gathered papers give an extensive overview of the problem and demonstrate a multitude of solutions to the job-shop scheduling problem, which are discussed in detail in the results of this report.
    11 - Studentische Arbeit