Volkswagen: Workflow-Optimierung für die Qualitätskontrolle

Die Planung komplexer Arbeitsabläufe ist für jede Branche eine Herausforderung. Denken Sie z.B. an Zeitpläne im Logistiksektor, wo Lieferung, Verpackung und Abholung von mehreren Beteiligten und manchmal unvorhersehbaren externen Faktoren wie Wetterbedingungen abhängen. Auf dem Spiel stehen Budgets, Verpflichtungen gegenüber externen Partnern und nicht zuletzt die Zufriedenheit der Mitarbeiter.

NP-hard scheduling problem

In der Informatik wird diese Art der Problemlösung als NP-hard scheduling problem bezeichnet. In der Automobilindustrie fällt die Qualitätskontrolle in diesen Bereich. Jedes Auto muss am Ende der Montage eine Qualitätsprüfung bestehen. Eine speziell geschulte Belegschaft führt mehrere Tests in bestimmter Reihenfolge durch. Der Arbeitsablauf wird durch mehrere Faktoren bestimmt, z. B. durch die Anzahl der verfügbaren Mitarbeiter und durch die Tatsache, dass einige Tests davon abhängen, dass andere zuerst abgeschlossen sein müssen.

Das Volkswagen Group Data:Lab München hat sich mit unserem Quantum Software Partner Terra Quantum zusammengetan, um diesen industriellen Use Case zu untersuchen. Das gemeinsame Forschungsteam verglich Problemfälle mit einer Reihe von Quanten-, klassischen und hybriden quantenklassischen Algorithmen. Letztlich konnte das Team darlegen, welche Vorteile ein hybrider Ansatz bei der Berechnung bietet und klassische Modelle übertrifft.

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