Wissenschaftspreis Logistik 2024: Sebastian Lang überzeugt mit Berechnung von Produktionsablaufplänen

Der Wissenschaftspreis Logistik 2024 geht an den Junior-Professor Dr.-Ing. Sebastian Lang von der Universität Magdeburg. Nach einer Präsentation der vier Finalisten auf der Deep Dive Stage der BVL Supply Chain CX 2024 in Berlin am 23. Oktober kürte die Jury seine Arbeit zum Sieger. Die Verleihung erfolgte am 24. Oktober ebenfalls im Rahmen der BVL Supply Chain CX durch Prof. Dr.-Ing. Ludger Overmeyer von der Leibniz Universität Hannover. Dies meldete die Bundesvereinigung Logistik (BVL) als Veranstalter der BVL Supply Chain CX, die als Nachfolger des Deutschen Logistik-Kongresses vom 23. bis 25. Oktober im Estrel Berlin stattfindet.

Die Dissertation des Preisträgers betrachtet demnach einen wichtigen Bereich der Künstlichen Intelligenz im Hinblick auf ein konkretes praktisches Anwendungsfeld, nämlich die Berechnung von Produktionsablaufplänen. Dabei nutzt der Wissenschaftler Methoden des „Reinforcement Learning“ (RL), des bestärkenden Lernens. „Dieses erlaubt es, eine Software mittels Trial-and-Error so zu trainieren, dass diese im Anschluss Produktionsablaufentscheidungen in Echtzeit berechnen kann. Der Unterschied zu etablierten Verfahren liegt darin, dass nicht nach Trainingslabeln, sondern eben durch Versuch und Irrtum trainiert wird. Aus dem positiven wie negativen Feedback ziehen RL-Anwendungen langfristig die richtigen Schlüsse und entwickeln Schritt für Schritt die richtige Planungs- und Steuerungsstrategie“, hieß es.

Damit betrat Lang den Angaben zufolge Neuland: In den letzten 30 Jahren habe es nur rund 100 Veröffentlichungen zu RL gegeben. Das bestärkende Lernen eigne sich im besonderen Maße für die sehr anspruchsvolle Ablaufplanung in hochvolatilen, komplexen oder störanfälligen Produktionsumgebungen.

Beispiel aus der Transportplanung

Konkretes Ergebnis von Langs Dissertation ist ein Vorgehensmodell, wie Verfahren des Reinforcement Learning für die Produktionsablaufplanung zu entwickeln, zu integrieren und anzuwenden sind. Zusätzlich zeigt Lang mittels eines konkreten Beispiels aus der Transportplanung auf, dass sich sein Konzept auch auf andere Bereiche der Logistik übertragen lässt.