Autor: Prof. Dr. -Ing. Bernd Scholz-Reiter

Extension, Configuration and the Advantages of the Shifting Bottleneck Approach for Solving Dynamic Job Shop Scheduling Problems in Production and Logistics Processes

Extension, Configuration and the Advantages of the Shifting Bottleneck Approach for Solving Dynamic Job Shop Scheduling Problems in Production and Logistics Processes

[2018] Production scheduling plays a key role for the intelligent production in Industry 4.0. Due to the increasing market competition, manufactures play more and more attention to ful lling the customers’ demand on punctuality.
Kapazitätssteuerung auf Basis rekonfigurierbarer Werkzeugmaschinen

Kapazitätssteuerung auf Basis rekonfigurierbarer Werkzeugmaschinen

Potenziale und Grenzen am Beispiel der Werkstattfertigung
[2018] Die Kapazitätssteuerung hat in der Fertigung die Aufgabe, trotz möglicher Planänderungen und auftretender Störungen, eine hohe logistische Zielerreichung zu realisieren. Dies erfordert eine gewisse Kapazitätsflexibilität, die üblicherweise über den flexiblen Einsatz der vorhandenen Mitarbeiter sowie über Angleichungen der Arbeitszeit erschlossen wird. Darüber hinaus kann künftig die Verfügbarkeit rekonfigurierbarer Werkzeugmaschinen die Kapazitätsflexibilität in der Fertigung erhöhen. Vor diesem Hintergrund diskutiert diese Arbeit die Potenziale und die Grenzen solcher Maschinen für die Kapazitätssteuerung in der Werkstattfertigung. Hierzu wird mit der Reichweitenorientierten Kapazitätssteuerung ein neuartiges Verfahren entwickelt und innerhalb verschiedener Szenarios simulativ untersucht. Dabei kann der positive Einfluss rekonfigurierbarer Werkzeugmaschinen auf wirtschaftlich relevante Zielgrößen wie Bestand, Durchlaufzeit, Termintreue und Auslastung gezeigt ...
3D Objekterkennung von ungeordneten Stückgütern für die automatische Entladung von Containern

3D Objekterkennung von ungeordneten Stückgütern für die automatische Entladung von Containern

[2018] Die rasanten Fortschritte im Bereich der 3D Sensorik und der künstlichen Intelligenz ermöglichen die Entwicklung neuer kognitiver und flexibler Robotersysteme, die keine im Vorfeld festgelegten und konstanten Umgebungsbedingungen erfordern und auch auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren können.