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Creating a schedule to perform certain actions in a realworld environment typically involves multiple types of uncertainties. To create a plan which is robust towards uncertainties, it must stay flexible while attempting to be reliable and as close to optimal as possible. A plan is reliable if an adjustment to accommodate for a new requirement causes only a few disruptions. The system needs to be able to adapt to the schedule if unforeseen circumstances make planned actions impossible, or if an unlikely event would enable the system to follow a better path. To handle uncertainties, the used methods need to be dynamic and adaptive. The planning algorithms must be able to re-schedule planned actions and need to adapt the previously created plan to accommodate new requirements without causing critical disruptions to other required actions.
Im vorliegenden Paper wird ein Vergleich zwischen Produktions-und Simulationsdaten präsentiert welches im Rahmen einer größeren Initiative zur Verwendung von Shopfloor Daten bei einem Projektpartner in der Automobilindustrie umgesetzt wurde. In diesem Projekt wurden die Daten die während der Füllbildsimulation entstehen mit den Daten aus der finalen Werkzeugabnahme verglichen um zu analysieren, wie genau diese miteinander über einstimmen. Je besser die Simulation ist, desto schneller kann der gesamte Werkzeugentwicklungsprozess abgewickelt werden, welcher als Kernprozess massives Einsparungspotenzial und damit Wettbewerbsvorteil mit sich bringt.