Dynamische Risikoorientierung durch Predictive Analytics am Beispiel der Instandhaltungsplanung

Autor/innen

  • Fabian Förster Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML
  • Arkadius Schier Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML
  • Michael Henke Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, Lehrstuhl für Unternehmenslogistik (LFO), TU Dortmund
  • Michael ten Hompel Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen (FLW), TU Dortmund

DOI:

https://doi.org/10.2195/lj_Proc_foerster_de_201912_01

Schlagworte:

autonomous control, decentral decision-making, dynamic sequencing, multi-agent-systems, predictive maintenance

Abstract

Autonome Steuerungsverfahren gelten als vielversprechender Ansatz, um einer zunehmend dynamisch und komplexer werdenden Produktionsumgebung gerecht zu werden. Während Steuerungsverfahren im Rahmen der Produktionsplanung immer kürzere Planungszyklen anstreben, konnte die Planbarkeit für Instandhaltungsmaßnahmen durch Predictive Maintenance-Ansätze erst gewonnen werden. Um die Potenziale eines kombinierten Ansatzes nutzen zu können, stellt diese Arbeit eine Verhandlungsumgebung dar, die auf dem Contract Net Interaktionsprotokoll basiert. Durch die Gewährleistung der Vergleichbarkeit zweier Auftragsarten soll eine bessere Integration von zustandsabhängigen Instandhaltungsaufträgen in die reaktive Maschinenbelegungsplanung von autonomen Steuerungsverfahren erreicht werden.

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Veröffentlicht

20.12.2019

Zitationsvorschlag

Förster, F., Schier, A., Henke, M., & ten Hompel, M. (2019). Dynamische Risikoorientierung durch Predictive Analytics am Beispiel der Instandhaltungsplanung. Logistics Journal: Proceedings, (15). https://doi.org/10.2195/lj_Proc_foerster_de_201912_01