Service-oriented Production Planning and Control of Reconfigurable Manufacturing Systems

Diese Dissertation präsentiert einen serviceorientierten Ansatz für die Produktionsplanung und -steuerung (PPS), der speziell auf rekonfigurierbare Produktionssysteme zugeschnitten ist. Sie adressiert die Einschränkungen monolithischer, eng gekoppelter PPS-Lösungen in dynamischen Industrieumgebungen, in denen heterogene Datenquellen, sich verändernde Systemfähigkeiten und volatile Nachfrage eine adaptive Integration und Orchestrierung erfordern. Die vorgeschlagene Architektur kombiniert eine Middleware für schemabasierte Datenintegration, ein Serviceregister für dynamische Auffindbarkeit sowie eine auf Petrinetzen basierende aufgabenagnostische Serviceorchestrierungen. ... mehrLarge Language Models (LLMs) werden für das automatisierte Schemamapping eingesetzt, um den Integrationsaufwand zu reduzieren und die schnelle Einbindung neuer Services zu ermöglichen. Das System wurde in verschiedenen industriellen Szenarien validiert und zeigte die Fähigkeit, komplexe PPS-Regelkreise mit minimalem menschlichem Eingriff zu komponieren, auszuführen und zu rekonfigurieren. Quantitative Ergebnisse belegen eine gesteigerte Automatisierung der Datenintegration und Flexibilität in der Service-Orchestrierung, während qualitative Rückmeldungen die praktische Anwendbarkeit in Brownfield-Kontexten bestätigen. Die Arbeit liefert damit einen formalisierten, skalierbaren und anpassungsfähigen Rahmen, der PPS in Richtung softwaredefinierter, vollständig rekonfigurierbarer Produktionsökosysteme weiterentwickelt.

This thesis presents a service-oriented approach to Production Planning and Control (PPC) tailored for reconfigurable manufacturing systems (RMS). It addresses the limitations of monolithic, tightly coupled PPC solutions in dynamic industrial environments, where heterogeneous data sources, evolving system capabilities, and volatile demand require adaptive integration and orchestration. The proposed architecture combines a Middleware for schema-aware data integration, a Service Registry for dynamic discovery, and a Petri net–based task-agnostic service orchestration engine. ... mehrLarge Language Models (LLMs) are leveraged for automated schema mapping, reducing effort and enabling rapid integration of new services. The system was validated across multiple benchmarks and case studies, demonstrating its capacity to compose, execute, and reconfigure complex PPC control loops with minimal human intervention. Quantitative results show improved automation in data integration and flexibility in service orchestration, while qualitative feedback confirms practical applicability in brownfield contexts. The findings contribute a formalized, scalable, and adaptable framework that advances PPC toward software-defined, fully reconfigurable manufacturing ecosystems.