Optimierung von Auktionsmechanismen
Kooperative Produktionsanlagen auf I4.0-Marktplatz koppeln
Agentenbasierte Steuerung ist ein möglicher Lösungsansatz zum Umgang mit steigenden Ansprüchen an Flexibilität und Robustheit sowie der inhärenten Komplexität von Produktionssystemen im Kontext von Industrie 4.0. Agentensysteme nutzen in vielen Fällen Auktionen, um Aufgaben und Ressourcen zuzuordnen. Die dafür notwendigen Gebote werden von den Agenten unabhängig voneinander berechnet. Im Beitrag wird ein Ansatz zur Optimierung vorgestellt, der einen Mehrwert für ein Unternehmen generiert, indem dieses mehrere Agenten innerhalb seines Einflussbereichs vereint und diese koordiniert auf einem unternehmensübergreifenden Marktplatz agieren lässt. Zur Ausgestaltung der Optimierung wird ein lernender Algorithmus genutzt, der es ermöglicht, aus einer Auftragshistorie auf die Wahrscheinlichkeit für den Erhalt künftiger Aufträge zu schließen. Anhand einer Simulation werden die sich daraus ergebenden Wettbewerbsvorteile herausgearbeitet
| Autoren | Felix Gehlhoff, Tobias Linnenberg, Alexander Fay |
|---|---|
| Erscheinungsdatum | 04.10.2017 |
| Format | |
| Verlag | DIV Deutscher Industrieverlag GmbH |
| Sprache | Deutsch |
| Seitenzahl | 9 |
| Titel | Optimierung von Auktionsmechanismen |
| Untertitel | Kooperative Produktionsanlagen auf I4.0-Marktplatz koppeln |
| Beschreibung | Agentenbasierte Steuerung ist ein möglicher Lösungsansatz zum Umgang mit steigenden Ansprüchen an Flexibilität und Robustheit sowie der inhärenten Komplexität von Produktionssystemen im Kontext von Industrie 4.0. Agentensysteme nutzen in vielen Fällen Auktionen, um Aufgaben und Ressourcen zuzuordnen. Die dafür notwendigen Gebote werden von den Agenten unabhängig voneinander berechnet. Im Beitrag wird ein Ansatz zur Optimierung vorgestellt, der einen Mehrwert für ein Unternehmen generiert, indem dieses mehrere Agenten innerhalb seines Einflussbereichs vereint und diese koordiniert auf einem unternehmensübergreifenden Marktplatz agieren lässt. Zur Ausgestaltung der Optimierung wird ein lernender Algorithmus genutzt, der es ermöglicht, aus einer Auftragshistorie auf die Wahrscheinlichkeit für den Erhalt künftiger Aufträge zu schließen. Anhand einer Simulation werden die sich daraus ergebenden Wettbewerbsvorteile herausgearbeitet |
