INOSIM-Beitrag auf der ESCAPE 36 in Sheffield präsentiert

Vom 21. bis 24. Juni 2026 fand an der University of Sheffield die ESCAPE 36 – European Symposium on Computer Aided Process Engineering statt. Die internationale Konferenz ist ein wichtiger Treffpunkt der Process-Systems-Engineering-Community. Unter dem Leitthema „Resilient Sustainability through CAPE“ standen robuste, adaptive und nachhaltige Prozesssysteme im Mittelpunkt – insbesondere Ansätze aus Modellierung, Simulation, Optimierung und datenbasierter Entscheidungsunterstützung.

Simulation-Optimierung für die Produktionsplanung in Echtzeit

Im Rahmen der Konferenz wurde der Beitrag „Simulation-Optimization vs. MILP Approaches for Real-Time Scheduling of Multiproduct Batch Plants“ von Engelbert Pasieka und Prof. Dr.-Ing. Sebastian Engell als Präsentation vorgestellt. Der peer-reviewed Beitrag erschien in den Proceedings der ESCAPE 36 in Systems & Control Transactions, Volume 5, Seiten 2370–2376, verfügbar hier: https://psecommunity.org/LAPSE:2026.0200.

Engelbert Pasieka ist Mitarbeiter der INOSIM GmbH und promoviert parallel zum Thema Produktionsplanung in Echtzeit mit Simulationsmodellen. Der präsentierte Beitrag knüpft direkt an dieses Forschungsthema an: Er untersucht, wie Produktionspläne in Mehrprodukt-Batchanlagen kurzfristig angepasst werden können, wenn Störungen wie Eilaufträge, Wartungen, Maschinenausfälle oder veränderte Bearbeitungszeiten auftreten.

Vergleich von Simulations-Optimierung und MILP

Verglichen wurden zwei Ansätze für die Echtzeit-Produktionsplanung: ein simulationsbasierter Optimierungsansatz, der eine diskrete Ereignissimulation mit einem evolutionären Algorithmus kombiniert, und ein sequenzbasiertes MILP-Modell (mixed-integer linear programming). Beide Ansätze wurden in ein ereignisgetriebenes Rolling-Horizon-Konzept eingebettet, bei dem die Planung regelmäßig und bei Störungen aktualisiert wird.

Die Ergebnisse zeigen, dass MILP-Modelle in stabilen Situationen und bei ausreichender Rechenzeit leistungsfähig sein können. Unter engen Zeitvorgaben und bei dynamischen Störungen erwies sich die Simulation-Optimierung jedoch als besonders reaktionsfähig. In statischen Tests erzielte der evolutionäre Ansatz im Mittel um etwa 7–13 % bessere Makespan-Werte als der MILP-Ansatz. In Echtzeit-Szenarien mit 40 Anfangsaufträgen, Wartungsereignissen und drei Eilaufträgen zeigte sich ebenfalls ein Vorteil der simulationsbasierten Optimierung, da sie vorhandene Suchinformationen über mehrere Aktualisierungen hinweg nutzen und Produktionspläne schnell anpassen kann.

Von der Forschung zur Industriellen Praxis

Mit der Präsentation auf der ESCAPE 36 wurde die Arbeit in einem fachlich hochrelevanten Umfeld diskutiert. Für INOSIM unterstreicht der Beitrag die Bedeutung von Simulationsmodellen als Grundlage für robuste, schnelle und praxisnahe Entscheidungen in der Produktionsplanung – insbesondere dort, wo Produktionssysteme kontinuierlich auf neue Ereignisse reagieren müssen.

Diese Forschungsergebnisse sind hochrelevant für die weitere Entwicklung von INOSIM Foresight und die simulationsbasierte Entscheidungsunterstützung in der laufenden Produktion. INOSIM Foresight nutzt Prozesssimulationen, um hochwertige Vorhersagen für die Batch-Produktion zu generieren und Produktionsmitarbeitende, Planende, Management und Instandhaltung bei schnelleren und fundierteren Entscheidungen zu unterstützen.

Wenn Sie sich mit Engelbert Pasieka zu Forschungsthemen rund um Echtzeit-Produktionsplanung, Simulation-Optimierung oder INOSIM Foresight austauschen möchten, kontaktieren Sie ihn gerne direkt via LinkedIn oder hinterlassen Sie ihm eine Nachricht über unser Kontaktformular.