Die Kombination aus physikalischen Maschinen und dazu passender Simulationsumgebung ermöglicht die Demonstration und Evaluation von verschiedensten Anwendungen und neuen Technologien. Hierzu zählt insbesondere die Evaluation und Demonstration von verteilten Produktionsleitsystemen und -optimierungen, die in der Gruppe erforscht werden.
Ziele der Gruppe sind dementsprechend die Entwicklung von dezentralen MES (Manufacturing Execution Systems) und der Unterhalt des TIPI Labs um diese in realistischen Szenarien testen zu können. Eine enge Kooperation mit der Gruppe DCC ermöglicht die Nutzung von neuen hocheffizienten und –performanten eingebetteten Systemen, die auch anspruchsvolle Algorithmen ermöglichen.
Der sogenannte Testbed-as-a-Service Ansatz des TIPI-Labs fördert dabei die Kooperation mit Partnern in Forschungsprojekten aber auch in der akademischen und betrieblichen Ausbildung.
Die wissenschaftlichen Fragestellungen der Gruppe MOM sind vielfältig und umfassen beispielsweise die Bewertung von Robustheit und Flexibilität von Produktionsabläufen, die Effizienz von verteilten Leitsystemen und die Optimierungen der Produktion durch den Einsatz intelligenter selbstorganisierende Maschinen. Einen besonderen Schwerpunkt bilden dabei Fragen zur Informationsgewinnung aus der Fertigung und geeignete Entwicklungsprozesse für technische MOM-Plattformen. Letztlich entsteht so eine umfassende IT-Unterstützung für neue dienstleistungsbasierte Ökosysteme (Plattform-Ökonomie, Servitization) in der Fertigung.
Personen 
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P
Dr. Ing. Alexandra Pehlken
E-Mail: alexandra.pehlken(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-712, Raum: O90
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Publikationen
2021
Comparison of Production Dynamics Prediction Methods to Increase Context Awareness for Industrial Transport Systems
Philipp Borchers, Dennis Lisiecki, Patrick Eschemann, Linda Feeken, Mehrnoush Hajnorouzi, Ingo Stierand; Modelling and Simulation 2021; 10 / 2021
Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Digitalisierung von Abfallverbrennungskraftwerken
Alexandra Pehlken, Patrick Eschemann, Henriette Garmatter, Fabian Cyris, Astrid Nieße; INFORMATIK 2021 - Computer Science & Sustainability; 09 / 2021
Influence of Material Selection and Product Design on Automotive Vehicle Recyclability
Xiaohui He, Dongmei Su, Wenchao Cai, Alexandra Pehlken, Guofang Zhang, Aimin Wang, Jinsheng Xiao ; Sustainability; 03 / 2021
Optimizing Factory Layouts With Supervised Genetic Algorithm
Patrick Eschemann, Jan Elmar Krauskopf, Dr. Jürgen Sauer, Jan Stefan Zernickel; Modelling and Simulation’2021; 10 / 2021
2020
Impacts of life cycle inventory databases on life cycle assessments: A review by means of a drivetrain case study
Matthias Kalverkamp, Eckard Helmers, Alexandra Pehlken; Journal of Cleaner Production; 10 / 2020
More Sustainable Bioenergy by Making Use of Regional Alternative Biomass?
Alexandra Pehlken, Kalle Wulf, Kevin Greksch, Thomas Klenke, Nina Tsydenova; Sustainability; 09 / 2020
Towards Digital Twins for Optimizing the Factory of the Future
Patrick Eschemann, Philipp Borchers, Linda Feeken, Ingo Stierand, Jan Stefan Zernickel, Martin Neumann; Modelling and Simulation 2020; 10 / 2020
Urban Mining: Applying Digital Twins for Sustainable Product Cascade Use
Prof. Dr. Sabine Baumann, Dr. Alexandra Pehlken; 2020 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC); 09 / 2020
2019
Adaptive manufacturing execution systems (AMES): Best practices for implementations in small and medium-sized businesses
Jonas Kallisch, Frank Oppenheimer; Prodeedings of the 10th Annual European Decision Sciences Conference (EDSI), Nottingham, UK; 06 / 2019
