- Titel
- Simulative Analyse für die Rekonfiguration von Plug & Produce-Produktionssystemen unter Anwendung des NSGA2-Algorithmus
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-997774
- Übersetzter Titel (EN)
- Simulative analysis for the reconfiguration of plug & produce production systems using the NSGA2 algorithm
- Konferenz
- 21. ASIM-Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik. Dresden, Germany, 24. bis 26. September 2025
- Quellenangabe
- Simulation in Produktion und Logistik 2025
Herausgeber: Sebastian Rank
Herausgeber: Mathias Kühn
Herausgeber: Thorsten Schmidt
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: Technische Universität Dresden, Professur für Technische Logistik
Erscheinungsjahr: 2025
ISBN: 978-3-86780-806-4 - Erstveröffentlichung
- 2025
- DOI
- https://doi.org/10.25368/2025.279
- Abstract (EN)
- Individualized products and short delivery times require production systems to be designed more reactively in order to meet these requirements. Plug & Produce (P&P) production systems are a concept that addresses these requirements. Short set-up times due to standardized interfaces make it possible to reconfigure production dynamically. This study simulates scalable P&P systems with different entities and analyzes their performance across multiple scenarios. Therefore, a discrete event simulation approach is applied to accurately model the dynamic behavior and interactions within the system. The focus is on reconfiguration planning using the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm 2 (NSGA2). NSGA2 identifies optimal trade-off solutions for multi-objective optimization problems with competing objectives. This work concentrates on a systematic evaluation of NSGA2 in terms of its applicability, parameter tuning, and influence on P&P production scenarios.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Simulation, Künstliche Intelligenz, Modellierung, Optimierung, Plug & Produce (P&P)-Produktionssysteme, Neukonfigurationsplanung
- Freie Schlagwörter (EN)
- Simulation, Artificial Intelligence, Modelling, Optimisation, Plug & Produce (P&P) production systems, reconfiguration planning
- Klassifikation (DDC)
- 620
- Klassifikation (RVK)
- ZM 9500
- Publizierende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-997774
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 21.10.2025
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0