Manufacturing companies face challenges when it comes to quickly adapting their production control to fluctuating demands or changing requirements. Control approaches that encapsulate production functions as services have shown to be promising in order to increase the flexibility of Cyber-Physical Production Systems. But an existing challenge of such approaches is finding a production plan based on provided functionalities for a demanded product, especially when there is no direct (i.e., syntactic) match between demanded and provided functions. While there is a variety of approaches to production planning, flexible production poses specific requirements that are not covered by existing research. In this contribution, we first capture these requirements for flexible production environments. Afterwards, an overview of current Artificial Intelligence approaches that can be utilized in order to overcome the aforementioned challenges is given. For this purpose, we focus on planning algorithms, but also consider models of production systems that can act as inputs to these algorithms. Approaches from both symbolic AI planning as well as approaches based on Machine Learning are discussed and eventually compared against the requirements. Based on this comparison, a research agenda is derived.


翻译:制造业公司在迅速调整其生产控制以适应波动的需求或不断变化的需求时面临挑战。将生产功能作为服务包装起来的管制方法已证明很有希望,以便提高网络物理生产系统的灵活性。但是,这些方法目前面临的挑战是,如何找到基于所需产品提供功能的生产计划,特别是在需求功能和提供功能之间没有直接(即合成)匹配的情况下。虽然生产规划有各种各样的方法,但灵活生产提出了现有研究没有涵盖的具体要求。在这一贡献中,我们首先捕捉了灵活生产环境的这些要求。随后,我们概述了目前可用于克服上述挑战的人工智能方法。为此,我们侧重于规划算法,但也考虑能够作为这些算法投入的生产系统模式。讨论的既有象征性的人工智能规划方法,也有基于机器学习方法的方法,最终与这些要求进行比较。根据这一比较,我们得出了一个研究议程。

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