Echtzeitplanung

Echtzeitplanung bezeichnet ein Teilgebiet der Planung und Entscheidungsunterstützung, das darauf abzielt, Entscheidungen in dynamischen Umgebungen unter Echtzeitbedingungen zu treffen. Sie nutzt aktuelle Sensordaten, Ereignisse und Prognosen, um Pläne, Zeitpläne oder Routinen laufend anzupassen, sobald sich Bedingungen ändern. Typische Ziele sind die Optimierung von Ressourcen, die Minimierung von Wartezeiten, die Einhaltung von Terminen und die Erhöhung der Robustheit gegenüber Störungen.

Inhaltlich umfasst Echtzeitplanung Online-Planung und Online-Optimierung, bei denen Entscheidungen schrittweise, oft innerhalb knapper Zeitfenster, getroffen werden. Typische Methoden sind direkte Optimierung unter Zeitbeschränkungen, Heuristiken und Metaheuristiken, Model- Predictive Control mit beschränktem Horizont sowie Reinforcement Learning und andere adaptionsfähige Verfahren. Die Verfahren berücksichtigen Unsicherheit, Dynamik und Constraints, um robust auf Veränderungen reagieren zu können.

Anwendungsfelder finden sich vor allem in Industrie und Technik: Produktionsplanung und -steuerung, Logistik und Auftragsabwicklung, Robotik und autonome Systeme, Verkehrsleitsysteme sowie Energie- und Versorgungsnetze. Wesentliche Datenquellen sind Echtzeit-Sensorik, IoT-Geräte, Fahrzeug- oder Produktionsdaten sowie Vorhersagen aus Modellen.

Herausforderungen bestehen in der Unsicherheit von Eingangsdaten, ständigen Störungen, begrenzter Rechenzeit, Skalierbarkeit sowie Latenzen in Datentransfer und Kommunikation. Die Qualität der Eingabedaten und die Pragmatismus der Modelle beeinflussen maßgeblich den Erfolg.

Siehe auch: Echtzeitsteuerung, Online-Optimierung, Model Predictive Control.