Echtzeit‑Anpassung Produktionsplanung mit LLM‑gestützten Heuristiken

In modernen Fertigungsstätten verändern Maschinenausfälle und neue Aufträge die optimale Dispositionsstrategie ständig. Diese Dynamik erfordert eine schnelle, adaptive Auswahl von Regelwerken – ein Anspruch, den aktuelle LLM‑basierte Frameworks nicht erfüllen, weil sie sich zu einem einzigen Elite‑Regelwerk entwickeln.

Mit DSevolve wird dieses Problem gelöst: Das System erstellt offline ein qualitativ vielfältiges Portfolio von Dispositionsregeln und setzt es online in Echtzeit ein. Durch mehrpersönliche Seed‑Strategien und topologie‑bewusste Evolutionäre Operatoren entsteht ein breites Regelarchiv, das in einem MAP‑Elites‑Feature‑Space organisiert ist.

Bei jeder Störung analysiert ein schnelles Fingerabdruck‑Modul den aktuellen Zustand der Werkstatt, ruft passende Kandidaten aus einer Offline‑Wissensdatenbank ab und wählt die beste Regel mittels rascher Look‑Ahead‑Simulation aus. So wird die Reaktionszeit auf Sekundenniveau gehalten.

In einer umfangreichen Testreihe mit 500 dynamischen, flexiblen Job‑Shop‑Instanzen, die auf realen Industrie‑Daten basieren, übertrifft DSevolve bestehende AHD‑Frameworks, klassische Dispositionsregeln, genetische Programmierung und Deep‑Reinforcement‑Learning. Das Ergebnis ist ein praxisnahes, sofort einsatzfähiges Werkzeug für intelligente Produktionsplanung.