AI-Mod - Lernverfahren zur automatischen Umsetzung eines modellierten Wertstroms in einen simulationsfähigen Wertstrom

AI-Mod - Lernverfahren zur automatischen Umsetzung eines modellierten Wertstroms in einen simulationsfähigen Wertstrom

Der Wertstromspezialist wird bei Erstellung von Wertstrommodellen und bei der Wertstromsimulation durch Lernverfahren unterstützt.

Projektbeschreibung

SimPlan als der Unternehmens- und Technologiepartner im Projekt ist ein Spezialist für Simulation und Digitale Zwillinge von Produktions- und Logistiksystemen. Mit Hilfe von Simulationsmodellen (den „Zwillingen“) werden Abläufe in Fabriken und Distributionszentren gestaltet und verbessert. Das SimPlan-Team besteht aus Ingenieuren, Informatikern, Mathematikern und Naturwissenschaftlern, die sich mit der Erstellung dieser Modelle und mit der Programmierung der dazu erforderlichen Software befassen. Die Hochschule RheinMain ist mit Forschern aus der Arbeitsgruppe LAVIS (Learning and Visual Systems) im Projekt vertreten. Die Forschergruppe bringt unter anderem langjähriges Know-how und Erfahrung im Bereich maschineller Lernverfahren / Künstliche Intelligenz mit. In gemeinsamen Diskussionen ist die Idee gereift, Lernverfahren zur Vereinfachung der Simulationsmodellierung einzusetzen.

Der Aufbau von Simulationsmodellen für einen Wertstrom in einer Fabrik ist eine Aufgabe, die viel Zeit in Anspruch nehmen kann. Zwar geht es schnell, mit Hilfe einer App ein erstes einfaches Bild (ein Modell) eines Wertstroms aufzubauen. Aber damit dieses Modell simuliert werden kann, muss es eine Reihe von Anforderungen erfüllen: es müssen die richtigen Bausteine (z. B. Maschinen oder Puffer) in der richtigen Abfolge in das Bild eingefügt werden, es müssen alle notwendigen Verbin­dungen zwischen den Bausteinen richtig und vollständig definiert sein, und die Bausteine müssen mit einer Reihe von Daten versehen werden (z. B. mit Informationen zu Bauteilen oder Bearbei­tungszeiten). Die Idee des Projektes ist es, ein Lernverfahren so zu trainieren, dass es den Modellierer bei der Erfüllung dieser Anforderung unterstützt und darauf hinweist, wo evtl. noch Bausteine, Kanten oder Daten fehlen. Dabei basiert die Anwendung des Lernverfah­rens auf der Annahme, dass die Umwandlung des ersten einfachen Modells in ein vollständiges Simulationsmo­dells wie ein Spiel betrachtet werden kann: das Lernverfahren schlägt bestimmte Züge (z. B. das Hinzufügen einer Kante oder das Verändern von Daten) vor. Wenn dadurch ein Modell entsteht, das besser von der Simulationssoftware interpretiert werden kann, gibt es eine positive Rückmeldung, ansonsten eine negative. Auf diese Art und Weise lernt der Algorithmus, welche Änderungen an Modellen erforderlich sind, um Simulationsmodelle zu erstellen. Diese Art der Verknüpfung von Lernverfahren und Simulation, die Nutzung von Lernverfahren unmittelbar zur Modellierungsunterstützung, stellt eine neue Anwendung von KI dar.

Die konkrete Verwertungsperspektive der angestrebten Entwicklung liegt in einer Einbettung des zu entwickelnden bzw. zu trainierenden Lernverfahrens in die vom Projektpartner SimPlan AG heute bereits vermarktete Modellierungs- und Simulationssoftware SimVSM (www.simvsm.de). Die (marketingtechnisch vereinfacht formulierte) Vision besteht darin, in dieser Software einen „Magic Button“ anbieten zu können, mit dessen Hilfe der Anwender wesentlich schneller und einfacher als heute die Simulationsfähigkeit eines von ihm erstellten einfachen Modells eines Wertstroms herstellen kann. Ferner ist eine Unterstützung bei der Erstellung von Wertstrommodellen als Funktion vorgesehen. Endanwender sind also alle Wertstrommodellierer und Wertstromsimulanten.

Fördermittelgeber

Hessische Staatskanzlei - Ministerin für Digitale Strategie und Entwicklung
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