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Algorithmus zur Planung komplexer Produktionsanlagen gewinnt
GFaI zeichnet herausragende Nachwuchsforschung im Bereich der angewandten Informatik au
Berlin, 13.07.2026 (PresseBox) - Die Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V. (GFaI) gab die Gewinner des diesjährigen GFaI-Nachwuchspreises während der Mitgliederversammlung am 19. Juni 2026 bekannt. Der Forschungsbeirat der GFaI wählte die beste der eingereichten Arbeiten aus. Ausgezeichnet wurden Kerem D. und Joshua N. für ihre Arbeit ?OptiPlan ? Optimierte Anlagenplanung mit MILP: Wie mit gemischt-ganzzahliger Optimierung robotergeführte Produktionsanlagen optimiert werden können?. Mit ihrer Forschungsarbeit zeigen Kerem D. und Joshua N. , wie moderne Optimierungsverfahren die Planung komplexer Produktionsanlagen effizienter und wirtschaftlicher gestalten können. Der Vorstandsvorsitzende, Prof. Dr. Holger Schlingloff, überreichte unseren Gewinnern einen Schceck in Höhe von insgesamt 3.000 Euro als Anerkennung ihrer hervorragenden Leistung.
OptiPlan: Von der Forschung in die industrielle Anwendung
Die ausgezeichnete Forschung entstand im Rahmen der Weiterentwicklung des Planungssystems AutoPlan und fand mit der Veröffentlichung der Version 2.0 im Herbst 2025 ihren Weg in die industrielle Praxis. Im Vergleich zu bisherigen Verfahren ermöglicht die entwickelte Optimierung Kosteneinsparungen von fünf bis zehn Prozent pro berechneter Anlage. Angesichts von Investitionsvolumina im Millionenbereich und einer Vielzahl geplanter Anlagen eröffnet dies ein erhebliches wirtschaftliches Potenzial.
Was steckt hinter der ausgezeichneten Forschungsarbeit? Im Interview geht es um die Idee, den wissenschaftlichen Ansatz, mögliche Anwendungen und den Weg zum Forschungsthema.
GFaI e. V.: Worum geht es in Ihrer ausgezeichneten Arbeit ? wie würden Sie Ihr Thema jemandem erklären, der nicht aus Ihrem Fachgebiet kommt?
Kerem D.: Bei unserer Arbeit ging es darum, eine neue mathematische Beschreibung einer Fabrik in Software zu gießen. Damit ist es nun möglich aus einer Art Aufbauanleitung eines Produktes, die günstigste mögliche Produktion exakt zu berechnen ? aus diesen Elementen setzt sich die Anlage zusammen und so verhalten sich die Roboter. Für die Zukunft bildet dies ein Fundament, noch deutlich komplexere Planungsszenarien zu lösen.
Joshua N.: Die Teile einer Autokarosserie werden in großen Produktionsanlagen von Industrierobotern Stück für Stück zusammengefügt, wobei verschiedene Verfahren wie Schweißen und Kleben zum Einsatz kommen. In der Planungsphase solcher Anlagen kostet es aktuell sehr viel Zeit herauszufinden, wie viele Roboter gebraucht werden, welche Werkzeuge sie benötigen und welcher Roboter zu welcher Zeit was tut. Wir haben ein Verfahren entwickelt, das diese Planung automatisch übernimmt und dabei garantiert die kostengünstigste Anlage findet
Welches Problem wollten Sie mit Ihrer Forschung lösen?
Kerem D.: Das Umfeld unserer Arbeit beschäftigt sich damit bei der Entwicklung eines neuen Produktes möglichst früh Aussagen zum Produktionsaufwand treffen zu können. Statt auf Näherungsmethoden zurückzugreifen, bestimmen wir ein exaktes Optimum. Planer von Fabrikanlagen können nun weitere mathematische Werkzeuge nutzen, welche von uns zudem praxisorientiert verfeinert und verbessert wurden.
Joshua N.: Bisher wurden solche Produktionsanlagen mit Erfahrungswissen, Excel-Tools oder Heuristiken geplant, was zwar meist brauchbare, aber selten kostenoptimale Ergebnisse lieferte. Wir wollten einen Algorithmus entwickeln, der trotz der hohen Komplexität des Problems für beliebige zu produzierende Karosserieteile eine kostenoptimale Produktionsanlage samt dem Verhalten aller Roboter berechnet. Die größte Herausforderung war dabei, die Rechenzeiten von anfangs mehreren Stunden auf wenige Minuten oder gar Sekunden zu drücken, um das Verfahren praxistauglich zu machen.
Welche praktischen Anwendungen könnten sich aus Ihren Ergebnissen ergeben? Oder gibt es diese bereits?
Kerem D.: Für unsere Anwender: Kostenreduktionen in der Produktion und effizientere Planungsabläufe; für uns in der Forschung: schnellerer Wissenstransfer von der Entwicklung zur Praxis. Im Herbst 2025 fand unsere Arbeit ihren Weg an die Öffentlichkeit mit der Version 2.0 von AutoPlan und wir hoffen auf gute Resonanz. Die nächsten, darauf fußenden Forschungsprojekte sind jedoch bereits in Arbeit, beispielsweise für die Brownfieldplanung, bei der existierende Anlagen in die Planung einfließen.
Joshua N.: Unser Verfahren ist bereits in das Softwarewerkzeug AutoPlan integriert, das über die GFaI-Tochter Adalogic vertrieben wird und unter anderem bei einem großen deutschen Automobilhersteller im Einsatz ist. Im Vergleich zum bisherigen Verfahren sparen die berechneten Anlagen etwa 5?10 % der Kosten ein, was bei Anlagen im Millionenbereich und Hunderten solcher Anlagen ein erhebliches Potenzial birgt. Künftig wollen wir das Verfahren unter anderem auf die optimierte Umplanung bestehender Anlagen ausweiten, was Neuinvestitionen reduziert und Ressourcen schont.
Wie sind Sie zu diesem Forschungsthema gekommen?
Kerem D.: Während meines Studiums hatte ich bereits die mathematischen Hintergründe unserer Arbeit grundlegend erschlossen. Aus dem Wunsch heraus Mathematik in die Praxis zu tragen, fing ich als Werkstudent bei der GFaI an. Hier lernte ich zunächst die Produktionsplanung im wissenschaftlichen Diskurs durch Gregor Wrobel kennen, und bekam im Rahmen der Entwicklung von AutoPlan zunehmend Einblicke zur Produktionsplanung in der Praxis.
Joshua N.: Das Thema hat mich praktisch seit meinem Start bei der GFaI begleitet. Das Forschungsprojekt ?OptiPlan?, in dessen Rahmen dieses Optimierungsverfahren entwickelt wurde, war das erste Projekt, an dem ich schon in der Antragsphase mitwirken konnte und dass ich anschließend hauptverantwortlich bearbeitet habe.
Was begeistert Sie generell an Forschung und Innovation?
Kerem D.: Schon in der Mathematik existieren so viele interessante Fragestellungen und abstrakte Ideen! Mich begeistert zu sehen wie diese in Verbindung mit wissenschaftlicher Arbeit unser Verständnis der Welt stetig verbessern.
Joshua N.: Sowohl das Knobeln und Lösen von Rätseln als auch die Softwareentwicklung im Allgemeinen haben mir schon immer viel Spaß gemacht. Diese Art von Forschung verbindet beides für mich perfekt. Erst rätselt man an einem mathematischen Problem herum, dann kann man die gefundene Lösung in funktionierenden Code übersetzen und das Ergebnis anschließend durch viel Ausprobieren und Nachdenken iterativ verbessern.
Über den GFaI-Nachwuchspreis
Der GFaI-Nachwuchspreis wird jährlich an junge Wissenschaftler und Forscher verliehen, die sich durch außergewöhnliche Leistungen in der angewandten Informatik auszeichnen. Der Preis ist mit einer Geldprämie von 3.000 Euro dotiert und soll die Förderung innovativer Forschungsprojekte unterstützen, die das Potenzial haben, signifikante gesellschaftliche und technologische Fortschritte zu erzielen. Weitere Informationen gibt es hier.
OptiPlan: Von der Forschung in die industrielle Anwendung
Die ausgezeichnete Forschung entstand im Rahmen der Weiterentwicklung des Planungssystems AutoPlan und fand mit der Veröffentlichung der Version 2.0 im Herbst 2025 ihren Weg in die industrielle Praxis. Im Vergleich zu bisherigen Verfahren ermöglicht die entwickelte Optimierung Kosteneinsparungen von fünf bis zehn Prozent pro berechneter Anlage. Angesichts von Investitionsvolumina im Millionenbereich und einer Vielzahl geplanter Anlagen eröffnet dies ein erhebliches wirtschaftliches Potenzial.
Was steckt hinter der ausgezeichneten Forschungsarbeit? Im Interview geht es um die Idee, den wissenschaftlichen Ansatz, mögliche Anwendungen und den Weg zum Forschungsthema.
GFaI e. V.: Worum geht es in Ihrer ausgezeichneten Arbeit ? wie würden Sie Ihr Thema jemandem erklären, der nicht aus Ihrem Fachgebiet kommt?
Kerem D.: Bei unserer Arbeit ging es darum, eine neue mathematische Beschreibung einer Fabrik in Software zu gießen. Damit ist es nun möglich aus einer Art Aufbauanleitung eines Produktes, die günstigste mögliche Produktion exakt zu berechnen ? aus diesen Elementen setzt sich die Anlage zusammen und so verhalten sich die Roboter. Für die Zukunft bildet dies ein Fundament, noch deutlich komplexere Planungsszenarien zu lösen.
Joshua N.: Die Teile einer Autokarosserie werden in großen Produktionsanlagen von Industrierobotern Stück für Stück zusammengefügt, wobei verschiedene Verfahren wie Schweißen und Kleben zum Einsatz kommen. In der Planungsphase solcher Anlagen kostet es aktuell sehr viel Zeit herauszufinden, wie viele Roboter gebraucht werden, welche Werkzeuge sie benötigen und welcher Roboter zu welcher Zeit was tut. Wir haben ein Verfahren entwickelt, das diese Planung automatisch übernimmt und dabei garantiert die kostengünstigste Anlage findet
Welches Problem wollten Sie mit Ihrer Forschung lösen?
Kerem D.: Das Umfeld unserer Arbeit beschäftigt sich damit bei der Entwicklung eines neuen Produktes möglichst früh Aussagen zum Produktionsaufwand treffen zu können. Statt auf Näherungsmethoden zurückzugreifen, bestimmen wir ein exaktes Optimum. Planer von Fabrikanlagen können nun weitere mathematische Werkzeuge nutzen, welche von uns zudem praxisorientiert verfeinert und verbessert wurden.
Joshua N.: Bisher wurden solche Produktionsanlagen mit Erfahrungswissen, Excel-Tools oder Heuristiken geplant, was zwar meist brauchbare, aber selten kostenoptimale Ergebnisse lieferte. Wir wollten einen Algorithmus entwickeln, der trotz der hohen Komplexität des Problems für beliebige zu produzierende Karosserieteile eine kostenoptimale Produktionsanlage samt dem Verhalten aller Roboter berechnet. Die größte Herausforderung war dabei, die Rechenzeiten von anfangs mehreren Stunden auf wenige Minuten oder gar Sekunden zu drücken, um das Verfahren praxistauglich zu machen.
Welche praktischen Anwendungen könnten sich aus Ihren Ergebnissen ergeben? Oder gibt es diese bereits?
Kerem D.: Für unsere Anwender: Kostenreduktionen in der Produktion und effizientere Planungsabläufe; für uns in der Forschung: schnellerer Wissenstransfer von der Entwicklung zur Praxis. Im Herbst 2025 fand unsere Arbeit ihren Weg an die Öffentlichkeit mit der Version 2.0 von AutoPlan und wir hoffen auf gute Resonanz. Die nächsten, darauf fußenden Forschungsprojekte sind jedoch bereits in Arbeit, beispielsweise für die Brownfieldplanung, bei der existierende Anlagen in die Planung einfließen.
Joshua N.: Unser Verfahren ist bereits in das Softwarewerkzeug AutoPlan integriert, das über die GFaI-Tochter Adalogic vertrieben wird und unter anderem bei einem großen deutschen Automobilhersteller im Einsatz ist. Im Vergleich zum bisherigen Verfahren sparen die berechneten Anlagen etwa 5?10 % der Kosten ein, was bei Anlagen im Millionenbereich und Hunderten solcher Anlagen ein erhebliches Potenzial birgt. Künftig wollen wir das Verfahren unter anderem auf die optimierte Umplanung bestehender Anlagen ausweiten, was Neuinvestitionen reduziert und Ressourcen schont.
Wie sind Sie zu diesem Forschungsthema gekommen?
Kerem D.: Während meines Studiums hatte ich bereits die mathematischen Hintergründe unserer Arbeit grundlegend erschlossen. Aus dem Wunsch heraus Mathematik in die Praxis zu tragen, fing ich als Werkstudent bei der GFaI an. Hier lernte ich zunächst die Produktionsplanung im wissenschaftlichen Diskurs durch Gregor Wrobel kennen, und bekam im Rahmen der Entwicklung von AutoPlan zunehmend Einblicke zur Produktionsplanung in der Praxis.
Joshua N.: Das Thema hat mich praktisch seit meinem Start bei der GFaI begleitet. Das Forschungsprojekt ?OptiPlan?, in dessen Rahmen dieses Optimierungsverfahren entwickelt wurde, war das erste Projekt, an dem ich schon in der Antragsphase mitwirken konnte und dass ich anschließend hauptverantwortlich bearbeitet habe.
Was begeistert Sie generell an Forschung und Innovation?
Kerem D.: Schon in der Mathematik existieren so viele interessante Fragestellungen und abstrakte Ideen! Mich begeistert zu sehen wie diese in Verbindung mit wissenschaftlicher Arbeit unser Verständnis der Welt stetig verbessern.
Joshua N.: Sowohl das Knobeln und Lösen von Rätseln als auch die Softwareentwicklung im Allgemeinen haben mir schon immer viel Spaß gemacht. Diese Art von Forschung verbindet beides für mich perfekt. Erst rätselt man an einem mathematischen Problem herum, dann kann man die gefundene Lösung in funktionierenden Code übersetzen und das Ergebnis anschließend durch viel Ausprobieren und Nachdenken iterativ verbessern.
Über den GFaI-Nachwuchspreis
Der GFaI-Nachwuchspreis wird jährlich an junge Wissenschaftler und Forscher verliehen, die sich durch außergewöhnliche Leistungen in der angewandten Informatik auszeichnen. Der Preis ist mit einer Geldprämie von 3.000 Euro dotiert und soll die Förderung innovativer Forschungsprojekte unterstützen, die das Potenzial haben, signifikante gesellschaftliche und technologische Fortschritte zu erzielen. Weitere Informationen gibt es hier.
Über "Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V (GFaI)":
Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V (GFaI)
Die Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e. V. (GFaI) ist eine industrienahe Forschungseinrichtung mit über 30 Jahren Erfahrung in der angewandten Informatik. Wir entwickeln praxisorientierte IT-Lösungen für Unternehmen und Institutionen, insbesondere in den Bereichen optische Mess- und Prüftechnik, Schall und Schwingungen, 3D-Datenverarbeitung, Robotik, Energie- und Umwelttechnik, Netzwerkinfrastruktur sowie wissensbasierte Dialogsysteme.
Neben der Forschung engagiert sich die GFaI in der Ausbildung und Qualifizierung von Fachkräften. In Zusammenarbeit mit Hochschulen fördern wir den Wissenstransfer und begleiten Studierende sowie Nachwuchstalente auf ihrem Weg in die Praxis.
Zusammen mit ihren Tochterunternehmen gfai tech GmbH und Adalogic GmbH unterstützt die GFaI den Transfer von Innovationen in den Mittelstand Deutschlands und setzt Impulse für digitale und nachhaltige Entwicklungen.
Weitere Informationen finden Sie unter www.gfai.de.
Die Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e. V. (GFaI) ist eine industrienahe Forschungseinrichtung mit über 30 Jahren Erfahrung in der angewandten Informatik. Wir entwickeln praxisorientierte IT-Lösungen für Unternehmen und Institutionen, insbesondere in den Bereichen optische Mess- und Prüftechnik, Schall und Schwingungen, 3D-Datenverarbeitung, Robotik, Energie- und Umwelttechnik, Netzwerkinfrastruktur sowie wissensbasierte Dialogsysteme.
Neben der Forschung engagiert sich die GFaI in der Ausbildung und Qualifizierung von Fachkräften. In Zusammenarbeit mit Hochschulen fördern wir den Wissenstransfer und begleiten Studierende sowie Nachwuchstalente auf ihrem Weg in die Praxis.
Zusammen mit ihren Tochterunternehmen gfai tech GmbH und Adalogic GmbH unterstützt die GFaI den Transfer von Innovationen in den Mittelstand Deutschlands und setzt Impulse für digitale und nachhaltige Entwicklungen.
Weitere Informationen finden Sie unter www.gfai.de.