Identifizierung impliziter Steuerungsstrategien durch Künstliche Neuronale Netze

Aufgrund des zunehmend turbulenten Umfelds steigt die Bedeutung einer exakten und zuverlässigen Produktionsplanung und -steuerung. Viele der dafür notwendigen Entscheidungen finden auf Shop-Floor-Ebene statt. Sie sind von dem Wissen und der Fähigkeit der Mitarbeiter, auf unvorhergesehene Ereignisse zu reagieren, abhängig und daher nicht explizit beschrieben. Eine realitätsnahe Simulation erfordert jedoch eine möglichst genaue Abbildung dieser Entscheidungen. Dieser Beitrag stellt eine Methodik vor, die durch den Einsatz Künstlicher Neuronaler Netze auf im Unternehmen erfasste Betriebsdaten eine automatische Identifizierung der angewandten Steuerungsstrategien ermöglicht.