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PSI Metals ist ein weltweit tätiges Unternehmen der Softwareindustrie mit dem Schwerpunkt auf Planung, Qualitäts- und Produktionssteuerung sowie Logistik in der Stahl- und Aluminiumindustrie. Mit dem PMS PSI Metals ist das Unternehmen Weltmarktführer.

PSI Metals hat mit PSImetals SP zuletzt eine Industrie 4.0 Software-Plattform entwickelt. Diese soll im Projekt genutzt werden, um agentenbasierte Planungstechnologien als grundlegende Weiterentwicklung von PSI Metals zu erforschen.

Die Pumacy Technologies AG ist ein mittelständischer Anbieter für  Informationstechnik- und Ingenieurdienstleistungen mit Schwerpunkt auf Wissens- und Datenmanagement-Lösungen. Pumacy verfügt über  Expertise in der Automatisierung von Entwicklungs- und  Fertigungsprozessen sowie in der Implementierung geeigneter  Automatisierungstechnik und Softwarelösungen.

Mit dem Software-Framework Plexalytics hat Pumacy eine Plattformlösung für Big Data-Industrieanwendungen geschaffen, die als technologische Grundlage in das Projekt einfließt. Mit der Bereitstellung von Lern-, Analyse- und Darstellungsfunktionen für die Überwachung und Steuerung hochautomatisierter Produktionsplanungssysteme wird dieses Framework erstmalig in der Metallindustrie eingesetzt und für den Einsatz in einem völlig neuen Anwendungsfall erweitert.

Seitens der TU Berlin bringen sich zwei Fachgebiet in die Projektarbeit ein.

Das DAI-Labor der TU Berlin ist für wesentliche Teile der verteilten Optimierung und der zugrundeliegenden Agenten-Architektur verantwortlich. In diesem Zusammenhang bringt das DAI-Labor ein eigens entwickeltes Softwareframework namens JIAC mit ein, welches die Entwicklung solcher Systeme unterstützt. Das allgemeine Framework soll im Projekt um neuartige Algorithmen aus den Bereichen Planung, Optimierung & Kollaboration erweitert werden, um die industriellen Anforderungen der Stahlindustrie zu erfüllen.

Im Zentrum der Tätigkeiten der Forschungsgruppe Industrielles Produktions- und Dienstleistungsmanagement der TU Berlin liegt die Erforschung von Ansätzen zur Umsetzung des Optimierungs- und Konfigurationsmoduls. Dadurch soll das Produktionsmanagementsystem in die Lage versetzt werden, unterschiedliche Algorithmen zur Optimierung der Produktionspläne zu nutzen und den jeweils bestmöglichen Planungsmodus zu wählen – vollautomatisch und abhängig von der jeweiligen Situation.