Model-based approach of a decision processing unit in a smart wood-processing company
- 1 Department of Mechanical Engineering, Münster University of applied Science, Germany, hobb Holzveredlung GmbH & Co. KG, Germany
- 2 Department of Mechanical Engineering, Münster University of applied Science, Germany
Abstract
The paper deals with the development of a new type of production planning and control in a wood-processing company. The production is already highly automated and data from the production processes are gathered and stored in a database. The project picks up these technical basements in order to automatically provide intelligent decisions and make the factory even smarter.
Keywords
References
- Nyhuis, P.; Wiendahl, H.-P.: Logistische Kennlinien: Grundlagen, Werkzeuge und Anwendungen. Springer, Berlin, Heidelberg, 2012.
- Lödding, H.: Handbook of Manufacturing Control: Fundamentals, description, configuration. 2013.
- Wiendahl, H.-P.; Nyhuis, P.; Fischer, A.; Grabe, D.: Controlling in Lieferketten. In: Schuh, G. (Hrsg.): Produktionsplanung und -steuerung. Springer, Berlin u.a., 2006, S. 467–510.
- Schuh, G.; Brandenburg, U.; Cuber, S.: Aufgaben. In: Schuh, G.; Stich, V. (Hrsg.): Produktionsplanung und -steuerung 1. Springer Berlin Heidelberg, Berlin Heidelberg, 2012, S. 29–81.
- Weigert, G.; Rose, O.: Stell- und Zielgrößen. In: März, L.; Krug, W.; Rose, O.; Weigert, G. (Hrsg.): Simulation und Optimierung in Produktion und Logistik. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2011, S. 29–40.
- Baker, K. R.; Trietsch, D.: Principles of sequencing and scheduling. Wiley, Hoboken, NJ, 2009.
- Widmer, M.; Hertz, A.; Costa, D.: Metaheuristics and Scheduling. In: Bassem, J. (Hrsg.): Metaheuristics for production scheduling. ISTE, London u.a., 2013, S. 33–68.
- Bartodziej, C. J.: The Concept Industry 4.0: An Empirical Analysis of Technologies and Applications in Production Logistics. Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden and s.l., 2017.
- Stalinski, D.; Scholz, D.: Digitale Steuerung in der Holzbearbeitung. HK (2017) 4 , S. 114–115.
- Morana, J.: Logistics. John Wiley & Sons, Incorporated, Newark, 2018.
- Stalinski, D.; Scholz, D.: Prozessoptimierung durch digitale Fertigungssteuerung: Vorstellung eines Entwicklungsprojekts an einem Fallbeispiel aus der holzverarbeitenden Industrie. ZWF 112 (2017) 5 , S. 301–304.
- Deroussi, L.: Metaheuristics for Logistics. John Wiley & Sons, 2016.
- Klement, N.; Silva, C.; Gibaru, O.: Solving a Discrete Lot Sizing and Scheduling Problem with Unrelated Parallel Machines and Sequence Dependent Setup Using a Generic Decision Support Tool. In: Lödding, H.; Riedel, R.; Thoben, K.-D.; Cieminski, G. v.; Kiritsis, D. (Hrsg.): Advances in production management systems. Springer, Cham, 2017, S. 459–466.
- Cevik Onar, S.; Öztaysi, B.; Kahraman, C.; Yanik, S.; Senvar, Ö.: A Literature Survey on Metaheuristics in Production Systems. In: Talbi, E.-G.; Yalaoui, F.; Amodeo, L. (Hrsg.): Metaheuristics for Production Systems. 2016, S. 1–24.
- Bettwy, M.; Deschinkel, K.; Gomes, S.: An Optimization Tool for Process Planning and Scheduling. In: Grabot, B.; Vallespir, B.; Gomes, S. (Hrsg.): Advances in Production Management Systems. Innovative and Knowledge-Based Production Management in a Global-Local World. 2014, S. 443–450.
- Metaheuristics for production scheduling. ISTE, London u.a., 2013.
- Stalinski, D.; Scholz, D.: Prozessbegleitende Optimierung in der Produktionssteuerung: Ansatz für die Umsetzung einer praxistauglichen Selbstregelung. ZWF 113 (2018) 5 , S. 277–280.
- Robbins, H.; Monro, S.: A Stochastic Approximation Method. The Annals of Mathematical Statistics 22 (1951) 3 , S. 400–407.
- Gritzmann, P.: Grundlagen der mathematischen Optimierung: Diskrete Strukturen, Komplexitätstheorie, Konvexitätstheorie, lineare Optimierung, Simplex-Algorithmus, Dualität. Springer Spektrum, Wiesbaden, 2013.
- Reinelt, G.: The traveling salesman: Computational solutions for TSP applications. 1994.
- Scheithauer, G.: Introduction to Cutting and Packing Optimization: Problems, Modeling Approaches, Solution Methods. 2018.
- Pinedo, M. L.: Scheduling: Theory, algorithms, and systems. 2008.
- Feyel, P.: Robust control optimization with metaheuristics. ISTE, London and Hobooken, NJ, 2017.
- Blum, C.; Raidl, G. R.: Hybrid Metaheuristics: Powerful Tools for Optimization. Springer International Publishing, Cham and s.l., 2016.