Forschungsnetzwerk
Am Institut für Logic und Computation an der TU Wien ist unser Christian Doppler-Labor eingerichtet und wir betreiben mit drei Forschern gezielte Grundlagenforschung zur Entwicklung neuer Algorithmen und dem Einsatz von „Artificial Intelligence“ in der Produktionsplanung.
Gemeinsam mit unseren Partnern Bosch und Ximes leisten wir Pionierarbeit zur Erforschung der praktischen Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz für komplexe Problemstellungen innerhalb der Produktionsplanung.
Auszug Forschungsgebiete
- nichtlineare dynamische Systeme
- Operations Research
- Multikriterielle Optimierung
- Metaheuristische Optimierungsverfahren
- Business Process Management
- Artificial Intelligence
Auszug Forschungsgebiete
- Anwendung quantitativer Methoden in der BWL
- Implementierung von quantitativen Modellen zur Entscheidungsunterstützung
Auszug Forschungsgebiete
- stochastische Modellierung von Produktions- u. Logistiksystemen
- Konfiguration von flexiblen Fließproduktionssystemen, Kapazitätsplanung
Auszug Forschungsgebiete
- Human Factors: taktische und operative Planung in Produktion
- Industrie 4.0: Planung vernetzter Systeme sowie Optimierung von Datenerhebung und Datenpflege
- Entscheidungsanalyse
- Projektmanagement
Best practice: Polymerveredelung im Automotive Bereich
Der Kunde ist ein kunststoffverarbeitender Betrieb und weltweit in mehreren Geschäftsfeldern mit einem starken Fokus auf den Automotive Bereich tätig.
Als Entwicklungspartner und System-Lieferant für die Automobilindustrie (1st- Tier) produziert der Kunde Stoßfängersysteme und lackierte Außenanbauteile, Hauptkunden sind die deutschen Automobilhersteller.
- Bedarfssynchrone bzw. reihenfolgesynchrone Produktion
- Komplexität Lackieranlage (Zusammenfassen von Artikeln auf Warenträgern/ Minimierung von Farbwechselkosten/ Rundenplanung)
- Systemneugestaltung mit den Elementen SAP/ Preactor/ MES/ PLM nach
Best-Practice
- Abteilungsübergreifende Grobplanung
- Feinplanung vom Spritzguss / Lackieren / Konfektion
- Planungsalgorithmus mit mathematischer Optimierung für die Lackierplanung
- Automatisierung der Planung
- Integration in Systemdesign
- Branchengerechte Reaktionszeiten (JIT /JIS)
- Effiziente Anlagenauslastung
