Service-oriented Production Planning and Control of Reconfigurable Manufacturing Systems
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Beschreibung
Diese Dissertation präsentiert einen serviceorientierten Ansatz für die Produktionsplanung und -steuerung (PPS), der speziell auf rekonfigurierbare Produktionssysteme zugeschnitten ist. Sie adressiert die Einschränkungen monolithischer, eng gekoppelter PPS-Lösungen in dynamischen Industrieumgebungen, in denen heterogene Datenquellen, sich verändernde Systemfähigkeiten und volatile Nachfrage eine adaptive Integration und Orchestrierung erfordern. Die vorgeschlagene Architektur kombiniert eine Middleware für schemabasierte Datenintegration, ein Serviceregister für dynamische Auffindbarkeit sowie eine auf Petrinetzen basierende aufgabenagnostische Serviceorchestrierungen. Large Language Models (LLMs) werden für das automatisierte Schemamapping eingesetzt, um den Integrationsaufwand zu reduzieren und die schnelle Einbindung neuer Services zu ermöglichen. Das System wurde in verschiedenen industriellen Szenarien validiert und zeigte die Fähigkeit, komplexe PPS-Regelkreise mit minimalem menschlichem Eingriff zu komponieren, auszuführen und zu rekonfigurieren. Quantitative Ergebnisse belegen eine gesteigerte Automatisierung der Datenintegration und Flexibilität in der Service-Orchestrierung, während qualitative Rückmeldungen die praktische Anwendbarkeit in Brownfield-Kontexten bestätigen. Die Arbeit liefert damit einen formalisierten, skalierbaren und anpassungsfähigen Rahmen, der PPS in Richtung softwaredefinierter, vollständig rekonfigurierbarer Produktionsökosysteme weiterentwickelt.
Autor*in
Sebastian Tim Behrendt
Themen in »Service-oriented Production Planning and Control of Reconfigurable Manufacturing Systems«
Software-defined manufacturing Production planning and control Closed-loop control Reconfigurable Manufacturing Systems Digital twin IIoT