VorlesenMaschinelles Lernen für das agile Prozessmanagement im Maschinen- und Gerätebau (MAP)
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Schlagwort: Industrie 4.0, Künstliche Intelligenz (KI)
Fördermaßnahme: Deutsch-Chinesische Kooperation zur intelligenten Fertigung (Industrie 4.0) und Smart Services (Deu-Chn_InFe2)
Forschungsziel: Wenn mittelständische Unternehmen unter drastisch verstärktem Konkurrenzdruck und Markterschwernissen in China weiterhin erfolgreich sein wollen, so müssen sie – mehr als in Europa – zwei wesentliche Fähigkeiten entwickeln: einerseits auf kurzfristige Änderungen und individuellen Anforderungen schnell und sicher reagieren können, und andererseits unternehmensübergreifende Prozessnetze beherrschen können. Dazu ist eine bessere Integration bei der Zusammenarbeit mit chinesischen Partnern notwendig. Mit Hilfe einer durchgehenden Integration von Umfeldanalyse, Szenarienentwicklung und Implementierung von Prozessmodulen in den laufenden Betrieb wird die Wandlungsfähigkeit der Prozesse verbessert. Das Ergebnis ist ein Prozessmanagementsystem, welches ein Prozessumfeldanalysemodul, modulare Prozessbausteine und ein Integrationsmodul durchgängig verknüpft. Das Referenzmodell für Chinesisch-Deutsche Forscherteams (CDFT) bündelt die Lessons Learned aus der Zusammenarbeit. Mit Hilfe der IUM und der B2MML werden bereits bestehende Lösungskomponenten, wie z.B. Process Mining Methoden, zur Entwicklung des Prozessumfeldanalysemoduls genutzt. Auf Basis modellbasierter Anwendungsfälle wird die Entwicklung agil gestaltet, wobei die CDFT definierte F&E-Aufgaben aus einem Backlog bearbeiten. Die Lösungskomponenten werden in spezifischen Demonstratoren anhand der Anwendungsfälle validiert. Parallel wird das Referenzmodell für die CDFT entwickelt, angewendet und verbessert. Die Onlineverbreitung erfolgt über die Open Source Plattform für die SW-Module sowie eine interaktive Projektwebseite, welche die Anwendung der Module sowie Studien bereitstellt. Die Teilnahme an Konferenzen und die Mitarbeit in der Standardisierung erfolgt in gemeinsamen Aktivitäten der chinesischen und deutschen Partner. Die Ergebnisse werden bei den Anwendungspartnern angewendet. Die Technologieanbieter integrieren die SW-Lösungen und Leitfäden in neue Produkte und Dienstleistungen als neue Marktangebote.
Ansprechperson Projektkoordination
Julia-Anne Scholz +49 30 39006-204
julia-anne.scholz@ipk.fraunhofer.de
Ansprechperson bei PTKA
Dr.-Ing. Danuta Seredynska
+49 721 608-22944
danuta.seredynska@kit.edu
Problemstellung
Das Unternehmensumfeld von Maschinen- und Gerätebauern in China ist geprägt von einem starken Konkurrenzdruck und erschwerten Marktbedingungen. Wenn kleine und mittelgroße Unternehmen (KMU) aus Deutschland in diesem turbulenten Umfeld erfolgreich sein wollen, benötigen sie drei wesentliche Fähigkeiten. Zum einen müssen sie schnell und sicher auf die in China typischen kurzfristigen Änderungen (z.B. neue Umweltschutzregeln) und individuellen Kundenanforderungen reagieren können. Weiter ist die Dynamik bzgl. Qualität und Liefertreue in unternehmensübergreifenden Wertschöpfungsketten zu beherrschen. Darüber hinaus ist Voraussetzung, eine vertrauensvolle und sichere Zusammenarbeit zu chinesischen Partnern etablieren zu können. Die Herausforderung liegt darin, mittels vorausschauender Instrumente die Änderungen frühzeitig zu analysieren, realisierbare Handlungsalternativen aufzuzeigen, um damit schneller und zielgerichteter – also agiler – handeln zu können. In den heute noch meist statischen Prozessmanagementansätzen besteht eine Lücke zwischen den Analyseergebnissen und der Erzeugung und der Implementierung von Handlungsalternativen. Die Konzepte des Machine Learning – des künstlichen maschinellen Lernens – bieten die nötige Integrationsmöglichkeit.
Ziel
Ziel des MAP-Projektes ist es, mit einem agilen Prozessmanagementsystem – bestehend aus einer branchenübergreifend anwendbaren Methodik, der zugehörigen Systemarchitektur sowie Software-Werkzeugen – diese Lücke zu schließen. Um das Innovationspotenzial auszuschöpfen, sind ein gemeinsames Verständnis sowie Regeln der Zusammenarbeit zwischen deutschen und chinesischen Partnern nötig. Aus diesem Grund verfolgt das MAP-Konsortium zusätzlich das Ziel, einen handlungsleitenden Lösungskatalog mit interkulturellen Empfehlungen für eine möglichst breite Anwendung zu erstellen.
Vorgehensweise
Hierzu wird ein zentrales Unternehmensmodell erstellt, das den Kontext zu den erhobenen unternehmensinternen und -externen Daten (z.B. die Feinstaubbelastung in der Luft) für die Analyse liefert und somit die Identifikation des Handlungsbedarfs unterstützt. Das für die Integration essentielle Element liegt in der Entwicklung einer Machine Learning-Lösung, mit der neue, kundenindividuelle Prozesse erzeugt werden können. Das Gesamtsystem ermöglicht das Ableiten und auch Umsetzen von Prozessszenarien „auf Knopfdruck“. Damit werden erstmals Instrumente der Vorausschau mit der automatisierten Erzeugung von Prozessen verknüpft und prototypisch im Maschinen- und Gerätebau umgesetzt. Für das interkulturelle Ziel wird ein onlinebasierter Lösungskatalog aus ‚Best Practices‘ und agilen Methoden erstellt, in dem die Erkenntnisse aus der Zusammenarbeit der chinesisch-deutschen Forscherteams (CDFT) systematisiert werden. Die CDFT erarbeiten zudem eigenständig technologische Teillösungen für das MAP-Projekt.
Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Die Projektergebnisse werden auf der Projektwebseite veröffentlicht. Weiterhin werden Referenzmodelle in einer Open-Source Plattform zur Verfügung stehen. Das agile Prozessmanagement stärkt die Anpassungsfähigkeit von deutschen KMU und verbessert damit wesentlich die Wettbewerbsfähigkeit auf dem chinesischen Markt.
- budatec GmbH
- Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein
- KSB SE & Co. KGaA
- Soley GmbH
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