GRK 2193 – Anpassungsintelligenz von Fabriken im dynamischen und komplexen Umfeld
Die stark ansteigende Dynamik und Intensität von Umfeldveränderungen zwingt Unternehmen immer häufiger, ihre Fabriksysteme schnell und effizient anzupassen. Die hierbei entscheidenden Wettbewerbsfaktoren sind die Anpassungs- bzw. Reaktionszeit sowie die Effizienz der Anpassungsmaßnahmen.
(Haci Bayhan – Kohorte 2) Modellierung eines allgemeingültigen innerbetrieblichen Logistikkonzeptes für selbststeuernde, nicht verkettete Produktionssysteme am Beispiel eines CPPS
Die Unternehmen müssen ihre Flexibilität und Wandlungsfähigkeit zunehmend erhöhen, um den extremen Veränderungen schneller begegnen zu können. Sie werden kaum mehr in der Lage sein, in ihrer eigenen Produktion die gesamten Produkte und Prozesse genau zu definieren. Dies wird als Schwelle zwischen Kompliziertheit und Komplexität bezeichnet. Diese äußere Komplexität muss mit der inneren Komplexität in Einklang gebracht werden. Hierfür wird eine dezentrale autonome Intelligenz, die sich selbst organisiert, gefordert, um solchen neuen Anforderungen in der Industrie zu erfüllen.
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Modellierung eines dezentralen Steuerungskonzeptes für die Produktionsversorgung innerhalb eines cyber-physischen Produktionssystems. Dieses soll auf Veränderungen definierter Umgebungszustände reagieren, die sich an den Herausforderungen eines bestehenden kundenspezifischen Produktionssystems orientieren. Nach der Entwicklung des Produktionsversorgungskonzeptes wird mit Hilfe von empirischen Untersuchungs- und Evaluationsergebnissen ein Nachweis über die Funktionalität sowie den Nutzen des beschriebenen Konzeptes geführt.
(Larissa Krämer – Assoziiert) Blockchainbasierte Auftragsvergabe in dezentral organisierten cyber-physischen Produktionssystemen
Im Fokus des Dissertationsvorhabens steht die anwendungsnahe Erforschung des Einsatzes der Blockchain-Technologie im Produktionsumfeld mit dem Ziel, Kommunikation und Transaktion von Entitäten in cyberphysischen Produktionssystemen (CPPS) zu autonomisieren sowie manipulationssicher zu gestalten. In diesem Zuge wird das Autonomisierungspotential durch blockchainbasierte Smart Contracts in CPPS untersucht. Als praktischer Anknüpfungspunkt dient der in der ersten und zweiten Kohorte entwickelte Demonstrator eines CPPS, der im Rahmen des Vorhabens durch prototypische Blockchain-Implementierungen weiterentwickelt wird.
Dieses Dissertationsvorhaben wird im Rahmen des Projekts Blockchain Europe umgesetzt.
(Rico Ahlbäumer – Kohorte 3) Developing a method to synthesize IoT-devices for Intralogistics
Dieses Dissertationsvorhaben befasst sich mit der Entwicklung eines Generierungstools zur Erstellung von beliebigen IoT-Geräten. Dies sind mit Sensorik ausgestattete Geräte, um beispielsweise Kleinladungsträger (KLT) „intelligent“ zu machen, d.h. zur Überwachung der im KLT befindlichen Waren (z.B. Temperatur). Dabei sollen alle Aspekte solcher Geräte generierbar und zur Erzeugung von Varianten genutzt werden. Dies beinhaltet Software, Hardware, sowie die Gehäuse. Als Validierungspunkt soll das in Kohorte 1 und 2 entwickelte Cyberphysische Produktionssystem mit diesen Geräten ausgestattet werden.
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Ansprechpartner: Rico Ahlbäumer, M.Sc.
Website: GRK 2193 – Anpassungsintelligenz von Fabriken im dynamischen und komplexen Umfeld