DPS-EA (Dynamic Production Scheduling based on Evolutionary Algorithm)

DPS-EA (Dynamic Production Scheduling based on Evolutionary Algorithm) – innowacyjne narzędzie planowania, harmonogramowania i optymalizacji pracy dynamicznych środowisk produkcyjnych, służące do rozwiązywania dynamicznych jednokryterialnych problemów NP- trudnych z wykorzystaniem nowoczesnych technik dekompozycji struktury problemu.

Cel projektu: Przedmiotem projektu jest opracowanie i wdrożenie innowacyjnego narzędzia łączącego dane rzeczywiste automatyki przemysłowej z elementami dynamicznej optymalizacji i harmonogramowania produkcji, wykorzystującej hybrydowe połączenie algorytmów ewolucyjnych z Machine Learning, do rozwiązywania dynamicznych jednokryterialnych problemów NP-trudnych z użyciem nowoczesnych technik dekompozycji struktury problemu.

Nowe narzędzie pozwoli przewidywać wartości parametrów produkcyjnych dzięki zastosowaniu Learning Deep Neural Networks.

Produkt DPS-EA podniesie konkurencyjność DSR w Polsce i świecie, dzięki zintegrowaniu z ofertą DSR 4FACTORY dostępną w chmurze.
Nowa technologia pozwoli na daleko idące poprawienie wydajności firm produkcyjnych w takich sektorach jak hutnictwo, odlewnictwo, obróbka metali i tworzyw sztucznych, projektowanie i budowa maszyn, przemysł spożywczy. Zatem narzędzie umożliwi optymalizację procesu w przedsiębiorstwach produkcyjnych w Polsce i na świecie.

Wartość projektu: 5 449 910,67 zł

Wkład Funduszy Europejskich:3 931 213,99 zł