Rentabel produzieren ist mit Unsicherheiten verbunden. Eine Software hilft, diese zu verringern. | Bild: Fotolia/industrieblick

Um eine Fertigungsanlage, die aus Hunderten Maschinen besteht, bestmöglich zu nutzen, müssen Manager eine grosse Zahl möglicher Szenarien in kurzer Zeit bewerten. Die Auftragslage kann ebenso schwanken wie  die Kosten für Rohstoffe. Maschinen können kaputtgehen. Kleine Unwägbarkeiten können sich schnell zu riesigen aufschaukeln. Nun hat ein Forscherteam der ETH Zürich um Maryam Kamgarpour einen Algorithmus entwickelt, um schneller eine möglichst wirtschaftliche Lösung zu finden. «Die Prozesse, die wir optimieren, sind mit grossen Unsicherheiten verbunden», sagt Damian Frick, Doktorand am Institut für Automatik der ETH Zürich. «Unser Algorithmus nutzt die Struktur eines Problems, um ein einfacheres Optimierungsproblem zu konstruieren.» Sein Ansatz sei bisweilen mindestens doppelt so schnell wie bisher, und das bei gleichbleibender Aussagekraft der Analyse.

Die Forscher analysieren dabei die statistischen Eigenschaften der Szenarien und filtern all jene aus der Unsicherheit resultierenden Probleme heraus, die in der Vergangenheit in einem Unternehmen selten oder nicht vorkamen. Es resultiert ein sogenanntes Szenario-Programm. Mathematisch betrachtet reduziert sich dabei die Anzahl möglicher Nebenbedingungen, die bei einem bestimmten Szenario erfüllt sein müssen. Dies verkürzt die Rechenzeit. Die Beschränkungen eines Optimierungsproblems kann aber nicht beliebig reduziert werden. Dies ginge auf Kosten der Aussagekraft. Möglich sei hingegen, diese Rahmenfaktoren in einem konkreten Szenario in Gruppen zusammenzufassen und so geschickt zu wählen, dass sie weniger komplex und damit schneller überprüfbar sind. Am Ende ergibt sich ein Produktionsplan, der es dem Manager erlaubt, Kundennachfragen möglichst kostengünstig zu erfüllen.