KI aus Rosenheim für eine intelligentere Produktion

Autor: Prof. Dr. Noah Klarmann · Technische Hochschule Rosenheim

Welche Maschine bearbeitet welchen Auftrag – und in welcher Reihenfolge? In modernen Fabriken wird diese Planung schnell so komplex, dass herkömmliche Verfahren an ihre Grenzen stoßen. Forschende der Technischen Hochschule Rosenheim haben deshalb ein KI-Verfahren entwickelt, das Produktionsabläufe automatisch und effizient plant.
 
Die künstliche Intelligenz lernt, Engpässe zu erkennen und Aufträge so zu verteilen, dass die Produktion schneller abgeschlossen werden kann. Der besondere Vorteil: Das Verfahren funktioniert auch bei wesentlich größeren und bislang unbekannten Produktionssituationen, ohne jedes Mal neu trainiert werden zu müssen. Gleichzeitig bleibt der benötigte Rechenaufwand vergleichsweise gering.
 
Die Arbeit entstand im europäischen Forschungsprojekt Cynergy4MIE. Das Paper von Jonathan Hoss, Moritz Link und Noah Klarmann wurde für den Best Paper Award der internationalen IEEE-CASE-Konferenz nominiert. Damit erhält anwendungsnahe KI-Forschung aus Rosenheim internationale Anerkennung – mit großem Potenzial für produzierende Unternehmen in der Region.

Weiterführende Links:

[Projekt Website]

[Scalable Production Scheduling: Linear Complexity via Unified Homogeneous Graphs]

-------

Vorherige Nachricht aus der Hochschule, nächste Nachricht aus der Hochschule.

Zurück zur Übersicht KI-Kompass Ausgabe 1