Simon Komesker

• CPMPS erhalten als alternative Organisationsform für die industrielle Produktion immer stärkere Beachtung. Aufgrund ihrer gesteigerten Veränderungsfähigkeiten bieten sie Herstellern schnellere Anpassungsmöglichkeiten an externe und interne Ereignisse. Allerdings fehlt es an industriellen Umsetzungsbeispielen, was mit den gesteigerten Freiheitsgraden und der damit verbundenen Steuerungskomplexität begründet wird. Es bedarf einer entscheidungsunterstützenden Steuerungsstruktur, die sich durch eine autonome Optimierung und Rekonfiguration auszeichnet. Wesentliche Anforderungen an die autonome Steuerungsarchitektur sind Selbstorganisation, Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit. Die entwickelte Architektur wird modellbasiert mithilfe der DACS Methode erstellt. Dies beinhaltet ein Entscheidungsmodell, ein holonisches Agentenmodell und ein Interaktionsmodell. Ergänzt werden diese mit einem MILP-Optimierungsmodell zur Lösung eines erweiterten Flexible Job Shop Scheduling Problems (FJSP). Die Implementierung erfolgt in einem agentenbasierten Simulationsframework mit Optimierungsservice, in dem verschiedene Technologien wie JADE, Tecnomatix-DES, Node-Red Middleware und SQL-Datenbanken enthalten sind. Die Simulationsexperimente als Teil der Validierung zeigen, dass die Steuerungsarchitektur eine skalierbare Auftragsplanung und adaptive Auftragsausführung ermöglicht. Durch serviceorientierte Integration eines Tabu-Search Verfahrens wird ein erweitertes FJSP skalierbar gelöst. Die Ergebnisse bestätigen die Eignung einer holonischen, serviceorientierten Steuerungsarchitektur für eine ganzheitliche autonome Steuerung von CPMPS. Vor allem die Verwendung der holonischen Interaktionsmodelle als Entwurfsmuster wird für die weitere Forschung empfohlen.