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Fakultät Wirtschaftswissenschaften,
Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsrecht
Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre insb. Technologiemanagement
Algorithmen designen in Zukunft
technische Systeme
Prof. Dr. Ulf Lorenz
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Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre insb. Technologiemanagement
09.09.2016 UKUS 2016 2
http://images.google.de/imgres?imgurl=http://c.mobilegeeks.de/wp-
content/uploads/2014/05/Google-Car-2.jpg&imgrefurl=http://www.mobilegeeks.de/google-car-
selbstfahrendes-auto-prototyp-
details/&h=3459&w=5190&tbnid=HXK0mmnZm4pauM:&tbnh=90&tbnw=135&docid=camltMO5_kjo7M&us
g=__5RePNKVcLQSFSOxYWQ82y4vRh_I=&sa=X&ved=0ahUKEwi9_ozkkIbMAhWGtA4KHVzOCJgQ9QEIHzAA
Googles technologische Träume
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09.09.2016 UKUS 2016 3
http://googleresearch.blogspot.de/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html
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09.09.2016 UKUS 2016 4
https://www.youtube.com/watch?v=rVlhMGQgDkY
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09.09.2016 UKUS 2016 5
https://gogameguru.com/i/2016/03/deepmind-mastering-go.pdf
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09.09.2016 UKUS 2016 6
https://gogameguru.com/i/2016/03/deepmind-mastering-go.pdf
https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
Bengio, Yoshua; LeCun, Yann; Hinton, Geoffrey (2015). "Deep Learning". Nature 521: 436–444. doi:10.1038/nature14539
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26. Februar 2016 | Thorsten Ederer | Technical Operations Research 7
Sind oder haben wir verloren?
Oder wo ist unsere Chance?
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Wir LEBEN!
Wir müssen allerdings wohl oder übel
am technologischen Fortschritt dranbleiben.
13.09.2016 UKUS 2016 8
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Idee 1: IoT
Ein kurzer Gedanke zu
LAGER
UKUS 2016 913.09.2016
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Wie könnte ein Lager in Zukunft designed sein?
Ziele:
- Artikel werden mit „hoher
Wahrscheinlichkeit“ in
vorbestimmter Zeit gefunden
- sehr viele Anfragen gleichzeitig
- Lagerbestände nicht mehr als x%
höher als benötigt
- wenig Platz verbrauchend
- vollautomatisch
UKUS 2016 1013.09.2016
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11
Wie könnte ein Lager in Zukunft designed sein?
Es wurden viele
verschiedene
Topologien untersucht
• 2-D Gitter
• 3-D Gitter
• Hypercubes
• Linien
• …
Es wurden Mitte der 90er Algorithmen entwickelt zum schnellen speichern und
lesen von Daten in Rechnernetzen…
UKUS 201613.09.2016
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http://wonderfulengineering.com/amazon-uses-an-army-of-robot-workers-in-its-warehouse-to-fulfill-orders/
UKUS 2016 1213.09.2016
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Idee 2: TOR
Iot = „verstöpseln“
und dann ?
UKUS 2016 1313.09.2016
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Druckerhöhungsanlage(Source: KSB AG)
TOPOLOGIE / GRAPH 1
TOPOLOGIE / GRAPH 2
s
p1 p2 p3
p4 p5 p6
t
s
p1 p2 p3
p4 p5 p6
t
Stationäres Fluidbeispiel
UKUS 2016 1413.09.2016
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DZ Stufe 1
Q=29 m³/h
P=950 W
Stationäres Fluidbeispiel
Kunden-anforderungen
TIM
E P
OR
TIO
N
UKUS 2016 15
(I) (II) Fluidmechanik / Physikalische Gesetze
(III)
13.09.2016
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MIP MODEL FOR ALL(!) COMBINATIONS
v,j
j
j
Stationäres Fluidbeispiel
UKUS 2016 1613.09.2016
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50%
25%
0%
Stationäres Fluidbeispiel
UKUS 2016 1713.09.2016
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Weitere Beispiele
■ Ventilatorensysteme
■ Optimales Design eines hydrostatischen Getriebes – in Bezug auf optimale Wartungsstrategien
■ Altpapieraufbereitung
■ Automatikgetriebeentwurf
UKUS 2016 1813.09.2016
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Aufgabe: Frische Luft im Gebäude
BEL
EGU
NG
ZEIT ZEIT
BEL
EGU
NG
ZEITB
ELEG
UN
G
UKUS 2016 1913.09.2016
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CONFERENCE ROOMBUREAU 2BUREAU 1
UKUS 2016 20
Aufgabe: Frische Luft im Gebäude
13.09.2016
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Zusätzliche Information: Skalierungsgestze
ebm Papst
UKUS 2016 2113.09.2016
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Ähnlichkeits- und Skalierungsgesetze
Δ𝑝𝑡 𝑛
𝑉
Pressure increase
𝜓 ∶=𝛥𝑝𝑡
𝜋2
2𝜌𝑛2𝑑2
𝑆𝐼𝑍𝐸
𝜓
𝜑
Dimension-free curve
AFF
INIT
Y
𝜆 ∶= 𝜓φ/𝜂
φ ∶= 𝑉
𝜋2
4𝑛𝑑3
𝜑
𝜂
SCA
LIN
G
𝑅𝑒 𝑐𝑓 = 0.074 𝑅𝑒−1/5d𝜂 ≈ − 1 − 𝜂d𝑐f𝑐f
𝑐𝑓 = 0.074 𝑅𝑒−1/5
Δ𝜂 =1
51 − 𝜂m
Δ𝑅𝑒
𝑅𝑒𝑚[Spurk 1992][Pelz 2012]
𝑅𝑒
𝑅𝑒 ~
d
UKUS 2016 2213.09.2016
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Fan1
𝒅 = 0.52 m
𝑛 = 1259 rpm
𝑃 = 362 WattFan 2
𝒅 = 0.61 m
𝑛 = 1143 rpm
𝑃 = 617 Watt
Lösung
Fan 2
𝒅 = 0.61 m
𝑛 = 1349 rpm
𝑃 = 999 Watt
SCENARIO 1 𝑉 = 6200 m³/h
Δ𝑝𝑡 = 150 Pa
SCENARIO 3 𝑉 = 12400 m³/h
Δ𝑝𝑡 = 200 Pa
SCENARIO 2 𝑉 = 9300 m³/h
Δ𝑝𝑡 = 175 Pa
UKUS 2016 2313.09.2016
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Energieeinsparung
Klassischer Ansatz
Moderner Ansatz
Ganzheitlicher Ansatz
5.30 kWh/Tag
4.98 kWh/Tag
4.80 kWh/Tag
ENERGY
90.6 %
94 %
100 %
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Optimales Design eines Hydrostatischen Getriebes
e.g. für hydraulischen Stoßdämpfer
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Technisches DesignproblemMOVE OUT MOVE IN
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EINFAHREN
EINFAHREN
MINIMIERE INVESTMENT-UND WARTUNGSKOSTEN
Viele Topologien sind möglich
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■ Control edge of a proportional valve wears out with time
where
Maintenance due to Component Wear
Δ𝑈𝑙,𝑖,𝑗 =
𝑙∈𝐿
𝑈𝑙,𝑖𝑗 ∙ 1 − exp −1
3∙ 𝒦𝑙,𝑖,𝑗∙ 𝑡𝑙
∀ 𝑖, 𝑗 ∈ Valves(𝐸):
𝒦𝑙,𝑖,𝑗 = 𝒦 Δ𝐻𝑙,𝑖,𝑗 , 𝑈𝑙,𝑖,𝑗 , 𝑈max, 𝑑, 𝜚, 𝑐𝑉
Ven
tilv
ersc
hle
iß
TIME
𝒦 = const
Experimentell bestimmtes„Verschleißgesetz“
UKUS 2016 2813.09.2016
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Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre insb. TechnologiemanagementV
ALV
EW
EAR
TIME
MAX. VERSCHLEISS
WARTUNGSZEITPUNKTOPERATIONINTERVAL
UKUS 2016 31
Auffinden einer optimalen Wartungsstrategie
13.09.2016
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UKUS 2016 3213.09.2016
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Typische Schritte beim Papierreycling
• Manuelle Entfernung unerwünschten Materials• Papier in kleine Teile zerhacken• Stücke in Wasser auflösen und Pulp erzeugen• Säubere die Pulp von Klebstoffen etc. • Pulp entfärben• trocknen• Neue Papierrollen können produziert weden
Pictures and text parts from A. Fügenschuh, TOR workshop
UKUS 2016 3313.09.2016
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Filtersysteme für Entfernung klebriger Verunreinigungen
UKUS 2016 3413.09.2016
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Funktion: Transformiere Kräfte (Kreisgeschwindigkeit × Drehkraft)
Basisfunktionalität eines Getriebes
Involute Gear wheel animationClaudio Rocchini
𝑟1𝑟2=𝜔2
𝜔1=𝑀1
𝑀2
w.l.o.g. betrachteZahnräder
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input shaft
output shaft
drive shaft 1
drive shaft 2
F R1
54
26
3
7F
UKUS 2016 3613.09.2016
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Zentrale Frage
Wie bekommen wir das algorithmische und modellbildende know-how in das Alltagsleben der Ingenieure hinein?
UKUS 2016 3713.09.2016
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Ingenieure, Mathematiker und Informatiker
Es gibt eine einfache einvernehmliche Beobachtung:
Der Gesamterfolg von Technologien hängt mehr und mehr von optimalem Zusammenspiel von Komponenten und Subsystemen ab.
■ Sehr komplex und für Menschen undurchsichtig
■ Soft objectives / ökonomische Aspekte
■ Zunehmender Wettbewerb frühe Funktions- und Kostenabschätzungen werden wichtiger
UKUS 2016 3813.09.2016
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26. Februar 2016 | Thorsten Ederer | Technical Operations Research 39
Efficient components
alone do not lead to
efficient systems!
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Dennoch:
Alle Beispiele, die wir sahen. Hinterlassen
den Eindruck von frühen
Hotspots.
Ein big picture mit Rigor und Relavanz wird
vermisst.
UKUS 2016 4013.09.2016
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Automatischer workflow könnte halfen
COMPONENT
DATABASE
GUI
System
Subsystem
Pump A, optional
Pump B
…
SYSTEM
DESCRIPTION
LANGUAGE
MATH
DESCRIPTION
SOLVER /
ALGORITHM
…
ArmaturenAufOderZu2(5,Quelle,Pumpe1In):
+ Volumenstrom(5,Quelle,Pumpe1In)
+ 1000 ArmaturGeoeffnet(5,Quelle,Pumpe1In) >= -0
…
cplex / gurobi
Dynamic Programming
UKUS 2016 4113.09.2016
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„Ingenieurwesen hat die menschliche
Kreativität kultiviert …“
…
UKUS 2016 4213.09.2016
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… aber Schwierigkeiten bei Systemen
1. Keine Referenz verfügbar
2. Entscheidungen durch Intuition
UKUS 2016 4313.09.2016
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„Ingenieurwesen hat die menschliche
Kreativität kultiviert …“
vs.
„Mathematiker und Informatiker
versuchen menschliche Kreativität mit
Hilfe von Algorithmen zu kompensieren “
UKUS 2016 4413.09.2016
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Ignoranz gegenüber physikalischer Realität
1. Aufgewachsen in geschlossener virtual reality
2. oder reiner geschlossener Gedankenwelt
3. Fokus auf Details
UKUS 2016 4513.09.2016
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- A technischer Ausdruck der Informatik
- Bedeutet: Tupel von Input, „was ist gegeben “ plus eine Beschreibung von „was wollen wir “.
- Typisches Agreement: nutze keine komplexen Algorithmen zur Beschreibung des Problems.
- Komplikation 1: Ingenieure tut oft genau das.
- Komplikation 2: „Das Problem“ existiert oft einfach garnicht.
„Problem“
UKUS 2016 4613.09.2016
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Beispiel aus der Logistik
X
• Transportiere Güter durch X,
z.B. ein Bahnhof
• Aufgabe ist, einen optimalen Prozess
zu finden.
• The Problem ist „schwer“. „Man
kann das Problem nicht trivial
dekomponieren.“
UKUS 2016 4713.09.2016
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XY
Was ist das wirkliche Problem? Wie
finden wir die richtigen
Systemgrenzen?
Mit Kreativität! Wir sind alle
Ingenieure!
UKUS 2016 48
Beispiel aus der Logistik
X
• Transportiere Güter durch X,
z.B. ein Bahnhof
• Aufgabe ist, einen optimalen Prozess
zu finden.
• The Problem ist „schwer“. „Man
kann das Problem nicht trivial
dekomponieren.“
13.09.2016
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■ Teams bilden.
■ Gemeinsame Sprache definieren.
■ Gemeinsame Ziele und Teilziele definieren.
UKUS 2016 49
Technical OR baut Brücken
zwischen Menschen verschiedener
wissenschaftlicher Kulturen.
13.09.2016
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TOR-Quellen• Pöttgen, P. ; Ederer, T. ; Pelz, P. F. : Examination and Optimisation of a heating circuit using TOR, EST 2015, 19-21 Mai 2015, Karlsruhe. • Schänzle, C. ; Altherr, L.; Ederer, T.; Lorenz, U.; Pelz, P. F. : As good as it can be – Ventilation system design by a combined scaling and
discrete optimization method, Fan 2015, (2015)• Holl, M.; Platzer, M.; Pelz, P. F. : Optimal energy systems design applied to an innovative ocean-wind energy converter, 7th International
Conference on Sustainable Development and Planning, (2015)• Vergé, Angela ; Pöttgen, P. ; Pelz, P. F. : Hilfe von TOR - Lebensdauer als Optimierungsziel im automatisierten Systementwurf, fluid
MARKT, (2014) • Fügenschuh, A.; Hayn, C.; Michaels, D.: T Mixed-integer linear methods for layout-optimization of screening systems in recovered paper
production. In Optimization and Engineering, Volume 15, Issue 2, pp 533-573, 2014, Springer• Dörig, B. ; Ederer, T. ; Hedrich, P. ; Lorenz, U. ; Pelz, P. F. ; Pöttgen, P. : Technical Operations Research (TOR) Exemplified by a Hydrostatic
Power Transmission System, 9.IFK – Proceedings Vol.1, (2014)• Pelz, P. F. ; Lorenz, U. ; Ederer, T. ; Metzler, M. ; Pöttgen, P. : Global System Optimization and Scaling for Turbo Systems and Machines,
15th International Symposium on Transport Phenomena and Dynamics of Rotating Machinery, ISROMAC-15, 24.02.2014 - 28.02.2014, Honolulu, Hawaii, USA., (2014)
• Altherr, L. ; Ederer, T.; Lorenz, U.; Pelz, P. F., Pöttgen, P. : Designing a Feedback Control System via Mixed-Integer Programming, Operations Research Aachen, (2014)
• Altherr, L. ; Ederer, T.; Lorenz, U.; Pelz, P. F. , Pöttgen, P.: Experimental Validation of an Enhanced System Synthesis Approach, Operations Research Aachen, (2014)
• Pelz, P. F. ; Lorenz, U. ; Ederer, T. ; Lang, S. ; Ludwig, G. : Designing Pump Systems by Discrete Mathematical Topology Optimization: The Artificial Fluid Systems Designer (AFSD), International Rotating Equipment Conference, (2012)
• Pelz, P. F. ; Lorenz, U. : Effiziente Energiewandlung als Optimierungs- und Skalierungsaufgabe, TU Forschen, Wissenschaftsmagazin Nr. 1, 2011, (2011)
• …
UKUS 2016 5013.09.2016
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