Datenbasierte Erstellung und Überprüfung von Modellen zur Produkt- und Prozesskonfiguration

Konfigurationssysteme ermöglichen Industrieunternehmen die Automatisierung und damit Rationalisierung der Arbeitsablaufplanung im Rahmen des Auftragsabwicklungsprozesses. Großes Potenzial besteht hierbei insbesondere in der automatischen Konfiguration von Stücklisten und Arbeitsplänen, d. h. für die Produkt- und Prozesskonfiguration. Bisher werden Konfigurationssysteme hierfür nicht umfassend eingesetzt. Wesentliche Hinderungsgründe sind der Aufwand für die Erstellung sowie die hohe Fehleranfälligkeit der hinterlegten Konfigurationsmodelle, die die Rahmenbedingungen und Regeln der Konfiguration festlegen. Diesen Herausforderungen kann mit datenbasierten Methoden, wie z. B. Verfahren des maschinellen Lernens, begegnet werden. Hiermit können Modelle für die Produkt- und Prozesskonfiguration zum einen auf Basis zurückliegender Aufträge erstellt und zum anderen durch Mustererkennung überprüft werden. Dadurch kann ein Beitrag zu einem weitergehenden Einsatz von Konfigurationssystemen in der Arbeitsablaufplanung und damit zu einer höheren Effizienz des Auftragsabwicklungsprozesses in Industrieunternehmen geleistet werden. Nach Stand der Forschung sind jedoch datenbasierte Methoden im Zusammenhang mit Konfigurationsmodellen nur rudimentär erforscht. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es deshalb, die wissenschaftlichen Grundlagen für den Einsatz datenbasierter Methoden zur Erstellung und Überprüfung von Modellen für die Produkt- und Prozesskonfiguration zu legen. Es werden die Fragen beantwortet, welche Methoden hierfür geeignet sind und wie effektiv deren Einsatz ist. Hierfür werden geeignete Methoden entwickelt und im Rahmen einer Demonstration aus technischer Sicht bewertet. Dies umfasst die datenbasierte Erstellung der Bestandteile von industrieüblichen Modellen der Produkt- und Prozesskonfiguration: Maximalstücklisten, Maximalarbeitspläne sowie Abhängigkeiten in Form von Regeln zwischen den Variablen der Modelle. Darüber hinaus werden die Erweiterung der Datenbasis und die datenbasierte Überprüfung von Regeln betrachtet. Die Demonstration der entwickelten Methoden zeigt, dass sowohl die datenbasierte Erstellung, als auch die datenbasierte Überprüfung von Produkt- und Prozesskonfigurationsmodellen grundsätzlich möglich ist und in vielen Fällen zu genauen Ergebnissen führt.