How to Make the Most Productive Intervention in a Complex Economic System

Information about supply and demand propagates through supply chains in a queueing network with people and computers as batch information processors. As each batch processor delays propagation of information whilst pursuing optimal local decisions, the effect is delay and distortion of the information that is used to commit resources to actions in the supply chain. This thesis investigates the effect of delay and imperfect information as a source of error, to establish the case for change in research focus from optimal exploitation of physical constraints to optimal exploitation of information. In the context of real world supply chains, the thesis asks "How does one make the most productive intervention in a complex economic system?" and pursues a meta-intervention which perpetually minimises the discovered error-term. Evidence from literature indicates that agent-based modelling permits real-time peer-to-peer communication and distributed optimisation. Based on the literature the research project designs and develops an agent-based model which operates in real-time without batch-processes and can perform incremental multi-objective optimisation under realistic (chronologically progressive) conditions for decision making. The agent based model is then used to investigate two real-world supply chains, as case studies, which reveals a significant improvement of profitability and order-fulfilment. The thesis concludes that agent-based modelling is a very promising direction for "making the most productive intervention" as it reduces delay to a minimum. Finally it recommends that continuous improvement of decision making methods is a role better suited for humans, rather than operational decision making where computers cope much better with the high amount of detailed information

Echtzeitfähige Softwareagenten zur Realisierung cyber-physischer Produktionssysteme

Aktuelle ökonomische Trends, wie die zunehmende Globalisierung und die wachsende Technisierung und Individualisierung vieler Konsumgüter, führen im Hinblick auf die zur Fertigung dieser Güter eingesetzte Automatisierungstechnik zu steigender Komplexität und hohen Flexibilitätsanforderungen. Ein Konzept zur Adressierung dieser Anforderungen ist die Auslegung von automatisierten Anlagen als modulares System flexibel kombinierbarer cyber-physischer Komponenten. Die namensgebende Einheit von mechatronischem Bauteil und lokaler Rechenkapazität ermöglicht Herstellern solcher Komponenten, Softwarebausteine für typische Steuer-, Bedien- oder Diagnoseaufgaben gebrauchsfertig vorzubereiten und so den (Re-)Engineeringaufwand bei der (Um-)Gestaltung des Gesamtsystems deutlich zu reduzieren. Allerdings stellt diese Vision hohe Ansprüche an die zugrundeliegende Softwarearchitektur, die von den derzeit zur Realisierung automatisierter Systeme eingesetzten Technologien nicht vollständig erfüllt werden. Das Paradigma der Agentenorientierung ist ein tragfähiger Ansatz zur Realisierung solcher lose gekoppelten verteilten Systeme und stellt durch leistungsfähige Interaktionsmechanismen sowie die enge Integration von semantischem Wissen zusätzliche Funktionalität in Aussicht: Als Agenten ausgelegte Komponenten könnten auch die logische Vernetzung untereinander während der Inbetriebnahme, nach Umrüstungen oder in Reaktion auf Betriebsstörungen teilweise selbst übernehmen. Dadurch ergeben sich Fähigkeiten wie Selbstkonfiguration und Selbstregeneration, die in der Fachliteratur unter dem Begriff Self-X zusammengefasst werden. Die fehlende Echtzeitfähigkeit, insbesondere in Bezug auf besagte Interaktionsmechanismen, hat jedoch bisher die Einsetzbarkeit von Agentensystemen in der Automatisierung limitiert und die Ausschöpfung der genannten Potentiale behindert. Deshalb wird in dieser Dissertation eine echtzeitfähige Laufzeitumgebung für Softwareagenten entworfen und anschließend die Überarbeitung bestehenden Kommunikationsmechanismen im Hinblick auf ihre Echtzeitfähigkeit vorgenommen. In diesem Kontext wird mit dem Konzept der semantischen Adressierung eine vielfältig einsetzbare Möglichkeit geschaffen, Nachrichten an ausgewählte Gruppen von Agenten mit bestimmten, semantisch beschriebenen Eigenschaften zur verschicken. Die dabei zur Wissensrepräsentation genutzten Taxonomie-Bäume bieten ein für viele Aufgabenstellungen ausreichendes Maß an Ausdrucksstärke und erlauben zudem die Verarbeitung unter harten Echtzeitbedingungen. Abschließend werden die geschaffenen Mechanismen in einem Antwortzeitmodell abgebildet, mit dem das rechtzeitige Reagieren eines Agentensystems auf lokal oder verteilt zu behandelnde Ereignisse überprüft und nachgewiesen werden kann. Damit wird ein Hauptkritikpunkt von Agentensystemen adressiert, was zu einer nachhaltigen Steigerung der Akzeptanz des Agentenparadigmas führen könnte. Während große Teile der erarbeiten Lösung als allgemeingültige Grundlagenforschung verstanden werden können, wird bei der Formulierung von Anforderungen, der Darstellung von Beispielen und der Erläuterung von Entwurfsentscheidungen immer wieder auf automatisierungstechnische Belange Bezug genommen. Außerdem wird am Ende der Arbeit eine kritische Bewertung der Ergebnisse vor dem Hintergrund eines möglichen Einsatzes in zukünftigen Automatisierungssystemen durchgeführt und damit das Gesamtbild abgerundet