Timeline

Projekt Timeline

Die Arbeit im Projekt auf dem Weg zur Entwicklung von HyMAS ist gegliedert in vier Projektphasen. In jeder Projektphase haben die vier Projektpartner in einzelnen Arbeitspaketen parallel und in Kooperation an einem gemeinsamen Meilenstein-Ziel gearbeitet.

Meilenstein 1 (01/2021 – 10/2021)

Entwicklung der Konzepte

Ziel: Repräsentativer Use Case der Stahlherstellung als Basis für die Überprüfung des Erfolgs, Gesamtkonzept des zu erforschenden HyMAS-Ansatzes, Anforderungen an die Module des HyMAS-Ansatzes, Konzeptionelle Entwicklung der Module, Spezifikation des Agenten-Frameworks, Definition und Integration der Entwicklungsumgebungen, Risikoanalyse zu internationalen Märkten mit Handelskonfliktpotenzial

Meilenstein 2 (10/2021 – 03/2022)

Erprobte Methodik zur Planung und Steuerung atomarer Ressourcen liegt vor

Ziel: Optimierungs-, Kooperations-, Konfigurations- und Analytics Modul sind für die Planung atomarer Ressourcen implementiert. Die genannten Module sind in das HyMAS Gesamtsystem integriert und können untereinander Daten austauschen.Es fand eine erste Testphase statt. 5-10 % weniger Verletzungen der Liefertreue im Vergleich zum Benchmark wurden nachgewiesen. Eine Reduktion des Anteils auftragsfreier Materialien um 5-10 % im Vergleich zum Benchmark (Status-quo) für typische Störszenarien wurde nachgewiesen. rste Potenziale zur Reduktion der Streuung in den mechanischen Eigenschaften der Fertigprodukte durch bandspezifische und dynamische Anpassung der Fertigungsvorgaben wurden nachgewiesen.

Meilenstein 3 (03/2022 – 10/2022)

Erprobte Methodik zur Planung und Steuerung von Prozessschritten liegt vor

Ziel: Optimierungs-, Kooperations-, Konfigurations- und Analytics Modul sind für die Planung von Prozessschritten implementiert. Die genannten Module sind in das HyMAS Gesamtsystem integriert und können untereinander Daten austauschen. Es fand eine zweite Testphase statt. 10-15 % weniger Verletzungen der Liefertreue im Vergleich zum Benchmark wurden nachgewiesen. Eine Reduktion des Anteils auftragsfreier Materialien um 10-15 % im Vergleich zum Benchmark (Status-quo) für typische Störszenarien wurde nachgewiesen. Erste Potenziale zur Reduktion der Streuung in den mechanischen Eigenschaften der Fertigprodukte durch bandspezifische und dynamische Anpassung der Fertigungsvorgaben wurden nachgewiesen.

Meilenstein 4 (10/2022 – 04/2023)

Praxisrelevant erprobte Methodik zur Planung und Steuerung des gewählten Use Case sowie Konzept einer Methodik zur Planung und Steuerung von Prozessketten liegen vor

Ziel: Grundlegende Implementierungen von Optimierungs-, Kooperations-, Konfigurations- und Analytics Modul für die Planung von Prozessketten liegen vor. Die genannten Module sind in das HyMAS Gesamtsystem integriert und können untereinander Daten austauschen. Es fand eine dritte Testphase statt. Eine Reduktion der Durchlauf bzw. Lieferzeit für Eilaufträge im Vergleich zum Benchmark (Status-quo) um 15-20 % wurde nachgewiesen. Eine Reduktion des Anteils auftragsfreien Brammen um 15-20 % im Vergleich zum Benchmark (Status-quo) für typische Störszenarien wurde nachgewiesen. Eine Reduktion des Energiebedarfs im Vergleich zum Benchmark (Status-quo) für typische Störszenarien um 15-20 % wurde nachgewiesen. Nutzungsszenarien wurden entwickelt und praxisrelevant erprobt.

Distributed Artificial Intelligence Laboratory – DAI Lab

HyMAS-Agenten und Module

Ausarbeitung der Usecases

Konzeption der Repräsentation des Produktionssystems mit Agenten (siehe Abb.)
  • zentraler Mediator-Agent
  • Agenten für Prozess-Schritte und -Ketten
  • Agenten für einzelne Ressourcen

Industrielles Produktions- und Dienstleistungsmanagement – POM

Konzeption des Systems und Entwicklung von Anwendungsfällen

  • Analyse des Planungsprozesses in Stahlkaltwalzwerken
  • Ableitung von Anforderungen an HyMAS
  • Konzeption der Agenten (Ressourcen-, Prozess- und Prozesskettenagenten) und der externen Services
  • Entwicklung von unterstützen Anwendungsfällen der verschiedenen Agenten (siehe Abb.)
  • Planung der technischen Umsetzung

PSI Software AG

Gesamtkonzept von HyMAS, Integration in IT-Systemlandschaft, Konzeption der Anwendungsfälle für das Produkt Stahlband

  • Erarbeitung der Aufgabenverteilung für die Integration in existierende IT Systeme, auch auf Basis der Erfahrung konkreter Implementierungen bei Kunden der PSI MEtals GmbH
  • Ausarbeitung der konkreten Use Cases für den Einsatz von HyMAS und Dokumentation mithilfe der BPMN Spezifikationssprache (siehe Abb.)

Pumacy Technologies AG

Konzepte für Analytics Modul und Interface

  • Erstellung Konzepte für das Analytics Modul (siehe Abb.)
    • Machine Learning Ansatz
    • Vorwärtsmodell zur vorhersage der mechanischen Eigenschaften basierend auf historischen Daten
    • Rückwärtsmodell zur Optimierung der Fertigungsvorgaben zwecks Einschränkung der Streuung der mechanischen Eigenschaften
  • Erstellung Konzepte für das Analytics Interface
    • Zur Sammlung von Daten, Visualisierung und Kommnikation mit dem Bediener
    • Verwendete Technologien: elasticsearch, Logstash und Plexalytics

Distributed Artificial Intelligence Laboratory – DAI Lab

Die Innensicht: HyMAS-Agenten und Module

    Erste Spezifikation der Schnittstellen zur Kommunikation zwischen den Modulen
    • MES-Events an die Agenten
    • Abrufen von Informationen aus dem MES
    • Aufrufen der Scheduling-Dienste
    • Zurückspielen eines Vorschlags in das MES

Industrielles Produktions- und Dienstleistungsmanagement – POM

Implementierung Experimentierumgebung für einzelne Ressource (in Anylogic)

  • Entwicklung eines Simulationsmodells eines Stahlwerkes und eines Prototypen von HyMAS mit einem einzelnen Ressourcen Agenten (RA-1) in Simulationssoftware Anylogic als Experimentierumgebung
  • Entwicklung und Anbindung externer Services: Single Line Scheduler als Optimierungsmodul, Digitaler Zwilling des Stahlwerkes, Predictive Model
  • Erste Numerische Studie am Beispiel einer Durchlaufglühanlage zeigt Potential auf Ressourcenebene

PSI Software AG

Spezifikation der Schnittstellen HyMAS-MES; Untersuchung der Einbindung von ML Modellen

  • Entwicklung Schnittstellen zur Anbindung von HyMAS an das MES (s. Abb. 1)
  • Entwicklung des prädiktives Machine Learning Modell mit PUMACY (s. Abb. 2)
    • Steht HyMAS als SaaS (Software-as-a-Service) zur Verfügung
    • Soll Qualitätsmerkmale frühzeitig evaluieren und bei Bedarf Fertigungsvorgaben für spätere Fertigungsschritte optimieren
    • Anwendungsfall: Optimierung mechanische Eigenschaften von Stahlband in Zusammenarbeit mit Industriekunden der PSI, anhand echter Fertigungsdaten

Pumacy Technologies AG

Plexalytics – Dashboard Produktionsplanung

  • Visualisierung der Einflüsse von Änderungen
  • Vorteile von HyMAS für die Produktionsplanung

Distributed Artificial Intelligence Laboratory – DAI Lab

Der Weg zur Industrialisierung

    Umsetzung des in Anylogic spezifizierten Prototypen von Meilenstein 2 als JIAC Multiagenten-System unter Benutzung der Anylogic-Simulation als Test-Virtual-Factory

Industrielles Produktions- und Dienstleistungsmanagement – POM

Erweiterung Experimentierumgebung auf Prozessebene

  • Ergänzung von parallelen Ressourcen im simulierten Stahlwerk
  • Ergänzung weiterer Ressourcenagenten und eines Prozessagent (PA)
  • Entwicklung eines Multi Line Schedulers und Update der bestehenden externen Services
  • Weiterführende numerische Studie für Events auf Prozessebene

PSI Software AG

Aufbau eines MES-Testsystems „Metals Virtual Factory (MVF)“

  • Aufbau einer „Virtuellen Fabrik“ auf Basis der PSI Metals Software als Simulationsumgebung für HyMAS
  • Erstellung einer zweckbestimmten Datenbank mit simulierten Planungs- und Fertigungsdaten
  • Überprüfung und Anpassung der Schnittstelle zu HyMAS

Pumacy Technologies AG

Enhanced Prediction Model for tkr

  • Weiterentwicklung des Machine Learning Modell für das Analytics Modul
  • Aufteilung in einzelne Modelle zur Vorhersage des Biegeanteils und der Zugfestigkeit
  • Austausch mit Industriepartner zur Plausibilisierung der Ergebnisse

Distributed Artificial Intelligence Laboratory – DAI Lab

Anbindung an Komponenten der Industrie-Partner



  • Aktualisierung der JIAC-Implementierung auf den Stand des Anylogic-Prototypen von Meilenstein 3
  • Finale Spezifikation der API zusammen mit PSI
  • Anbindung der PSI-MES anstelle der Anylogic-Test-Virtual-FactoryF
  • Anbindung der Pumacy Analytics Services

Industrielles Produktions- und Dienstleistungsmanagement – POM

Erweiterung Experimentierumgebung auf Prozesskettenebene

  • Ergänzung von einem zweiten Prozessschritt im simulierten Stahlwerk
  • Ergänzung weiterer Prozessagent und übergreifender Prozesskettenagent (PKA)
  • Ergänzung von Lagerbeständen zwischen den Prozessen und damit verbundener Events
  • Update der Process Mining GUI
  • Ausführliche numerische Studie für Potential von HyMAS bei der Reaktion auf unterschiedliche Events
  • (Wissenschaftliche) Verbreitung der Forschungsergebnisse

PSI Software AG

Anschluss der HyMAS-MVF an HyMAS; Durchführung von Simulationen

  • Erweiterung der „Virtuellen Fabrik“ um die Simulation von Events (Störungen)
  • Anbindung der „Virtuellen Fabrik“ an die JIAC Implementierung von HyMAS
    • Detaillierung des Interface zwischen den Systemen
  • Test des Zusammenspiels der Systeme in einigen Use Cases

Pumacy Technologies AG

Prediction Model und Dashboards

  • Abstimmung mit Industriepartner ergibt, dass das Analytics Modul keinen wirtschaftlichen Vorteil in der Praxis liefert
  • Entwicklung von Dashboards für die Visualisierung und Auswertung der Ereignisse in HyMAS
  • Anbindung der Dashboards an Anylogic und JIAC über Logstash
  • Überarbeitung der HyMAS Website