Search for:

Type your search term and press [Enter]

Forschungsarbeiten zu Konfigurationsproblemen

research_white_board

Der Umgang mit komplexen konfigurierbaren Produkten ist nicht nur eine betriebswirtschaftliche, sondern auch eine technisch und mathematisch anspruchsvolle Aufgabe. Oft bieten konfigurierbare Produkte so viele Optionen, dass eine unvorstellbar hohe Anzahl von Kombinationen möglich ist. So hat ein modernes Auto wie der Range Rover Sport über 1021 Ausstattungskombinationen – das sind über 1.000.000.000.000.000.000.000 Varianten. Um all diese Varianten als Bestandseinheiten (Stock Keeping Units, SKU) aufzulisten, würde mehr als ein Zettabyte (1021 Byte) an Daten benötigt. Bis 2012 gab es nicht einmal Speichersysteme, die eine solche Datenmenge überhaupt hätten erfassen können. Eine vollständige Auflistung aller möglichen Kombinationen ist schlichtweg nicht möglich.

Daher definieren Ingenieure, Fertigungsspezialisten, Vertriebs- und Marketingmitarbeiter gemeinsam eine Menge an zulässigen oder legitimen Kombinationen in einem Produktmodell. Technisch gesehen ist das Produktmodell definiert als ein Satz von Variablen. Diese Variablen können unterschiedliche Werte annehmen, wobei nur bestimmte Wertkombinationen einer zulässigen Produktkonfiguration entsprechen. Die Gültigkeit wird durch eine Satz von Regeln ausgedrückt, der die Entwicklungs- und Fertigungsvorgaben (das technisch Machbare) mit den betriebswirtschaftlichen Vorgaben (das ökonomisch Sinnvolle) vereint. Die Komplexität erhöht sich zusätzlich, wenn die Produkte weltweit verkauft werden und landestypische Vorschriften und Kundenpräferenzen zu berücksichtigen sind.

In der Informatik ist dies als Constraint-Satisfaction-Problem bekannt. Ein solches Bedingungserfüllungsproblem besteht aus einer Menge von Variablen, ihren Wertebereichen und den Bedingungen, die Verknüpfungen zwischen den Variablen herstellen und dadurch festlegen, welche Kombinationen von Werten der Variablen zulässig sind.Ein solches Problem wird gelöst, indem eine Belegung der Variablen gefunden wird, die allen Bedingungen genügt. Hierzu wird ein Constraint Solver benötigt, der häufig auch als Configuration Engine bezeichnet wird. Diese „Konfigurationsmaschine“ muss Bedingungserfüllungsprobleme mit mehreren tausend Variablen verarbeiten können. Bedingungserfüllungsprobleme gehören zu den „NP-schweren Problemen“, deren Schwierigkeitsgrad exponentiell steigt, je mehr Optionen das Produktmodell vorsieht. Selbst die leistungsfähigsten Supercomputer kann dies schnell überfordern. Daher greifen Constraint Engines auf hochkomplexe Algorithmen zur Lösung des Bedingungserfüllungsproblems zurück.

Configit_VT_tm_blue_centeret_RGB_170 Die Kerntechnologie Configit basiert auf einem gravierenden Durchbruch in der Informatik, der die vollständige Lösung des Bedingungserfüllungsproblems in einem einzigen Kompilierungsschritt ermöglicht. Nach Ausführung dieses Schrittes lassen sich alle Bedingungserfüllungsfragen für ein Produktmodell durch eine einfache Abfrage der vom Compiler generierten Datenstruktur beantworten. Diese Datenstruktur stellt trotz ihrer geringen Dateigröße im Prinzip eine virtuelle Tabelle mit allen zulässigen Kombinationen dar. Darum wird dieses Verfahren auch als Virtual Tabulation bezeichnet.

Configit war der Wegbereiter für die Anwendung von Binäre Entscheidungsdiagramme (BDDs) als neue Technologie für Konfigurationslösungen. Den ersten Virtual Tabulation-Compiler brachte Configit im Jahr 2000 auf den Markt. Bei der Weiterentwicklung seiner Produkte setzt Configit als Branchenführer seit dem auf kontinuierliche Forschung und moderne Technologien unter Anwendung fortschrittlicher Logik und Mathematik, um Anwendungen zu entwickeln, die großartig aus Sicht der Endbenutzer und gewinnbringend für Unternehmen sind. In Zeiten, in denen ständig neue Anforderungen entstehen, Unternehmen auf Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit achten müssen, setzt Configit alles daran, dieses Streben durch intensive Forschung in Verbindung mit einer starken Technologieplattform zu unterstützen – heute und auch in Zukunft.

 

 

Topics

Erfahren Sie mehr:

Download GEA Tuchenhagen case study






Download Linde Hydraulics case study






Download Stroz case study






Download the CIMdata product review






Download CLM White paper






Download the Sales-oriented product models for SAP






Download VT White paper