Die verarbeitende Industrie steht immer komplexeren Kundenanforderungen in Bezug auf Produktcustomisierbarkeiten und Lieferzeiten gegenüber, während sie gleichzeitig mit Marktunsicherheiten und Störungen innerhalb ihrer Lieferantennetzwerke konfrontiert ist. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen aus dem Bereich der Einzelfertigung suchen nach neuen Ansätzen, um angesichts dieser Herausforderungen ihre Termintreue aufrechtzuerhalten. Durch die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und insbesondere im maschinellen Lernen haben Methoden zur intelligenten Planung von Fertigungsaufträgen an Bedeutung gewonnen. Die Grundlage für jeden Ansatz zur intelligenten Auftragsplanung ist jedoch eine Vorhersage der produkt-prozess-ressourcenspezifischen Durchlaufzeit, da diese eine entscheidende Eingangsgröße für den Planungsalgorithmus bildet. Dieser oft manuellen Vorhersage fehlt heute die notwendige Genauigkeit, insbesondere unter Berücksichtigung der hochgradig kundenspezifischen Produkte der Einzelfertigung.
Daher stellt diese Arbeit die erste durchgängige Methodisierung einer produkt-prozess-ressourcenspezifischen Durchlaufzeitvorhersage für kleine und mittlere Unternehmen aus der Einzelfertigung unter Verwendung von künstlicher Intelligenz in Form von automatisiertem maschinellem Online-Lernen vor. Die Methode definiert zwölf notwendige Schritte, welche den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens von der Datenaufbereitung über die Modellentwicklung bis hin zur Modellbereitstellung und -pflege umfassen. Als Kerntechnologien nutzt sie das automatisierte maschinelle Lernen, um den Ansatz für Domänenexperten zugänglicher zu machen, sowie das Online-Lernen, um Modelle zu entwickeln, die gegenüber leistungsmindernden Effekten wie Concept Drift robust sind. Die Validierung erfolgt anhand zweier Fallstudien, bei denen die mit der Methode erstellten Modelle eine Verbesserung zwischen 35% und 50% gegenüber manuellen Vorhersagen erzielten. Die bewerteten Modelle zeigten darüber hinaus die Fähigkeit, sich an künstlich in den Datenstrom eingebrachten Concept Drift anzupassen
