Forschungsprojekte am FLW

Nativ forscht der Lehrstuhl für Förder-und Lagerwesen seit seiner Gründung in der Intralogistik. Mit weiteren Lehrstühlen der TU Dortmund trägt und fördert er seitdem die Lehre in der Logistik und setzt sich für den wissenschaftlichen Nachwuchs ein. In enger Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML werden auch gemeinsame Forschungsprojekte durchgeführt. Weitere Kooperationen finden innerhalb der Forschung und Wissenschaft interdisziplinär mit weiteren Institutionen der TU Dortmund und Universitäten und bei größeren Vorhaben ggf. mit industrieller Beteiligung statt. Ebenso als Gründungs- und langjähiges Vorstandsmitglied der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Technische Logistik WGTL engagierte sich Prof. Michael ten Hompel mit seinem Lehrstuhl national und international an der Etablierung der technischen Logistik als relativ junge Disziplin mit Querschnittsfunktion innerhalb der Wissenschaft und auch der Gesellschaft

Aktuelle Forschungsprojekte (Auswahl)

6GEM – "open – efficient – secure – safe"

Der Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen arbeitet intensiv in der Entwicklung modernster Technologien für den Einsatz in cyberphysischen Intralogistiksystemen mit. Dabei ist auch die Forschung an Mobilfunk- und Breitbandtechnologie gefragt. Zukünftige neuartige 6G-Mobilfunksysteme sollen nicht mehr ausschließlich netzbetreiberzentriert ausgelegt werden, sondern müssen in einem disruptiven Ansatz zukünftige Standardarchitekturen für mehr Anwendungen bieten. Weitere Informationen zu 6GEM

Ansprechpartner: Irfan Fachrudin Priyanta, M.Sc.

DUH-IT: Blockchain in der Logistik: Innovationstransfer für die Modellregion „Dortmund-Unna-Hamm“

Die Regionen Dortmund, Unna und Hamm (DUH) stehen angesichts des energiepolitischen Wandels und des Kohleausstiegs vor der Herausforderung ihre Wirtschaft in neue Sektoren zu transformieren. Daher ist der Aufbau einer Wasserstoff-Region, basierend auf regionalen Strategien, geplant. Dies erfordert eine effiziente Kooperation und Innovation von Unternehmen, die bisher wenig miteinander verbunden waren. Hierbei ist die Blockchain-Technologie von entscheidender Bedeutung, um eine effektive und reibungslose Kooperation interagierender Unternehmen zu ermöglichen. Das Projekt DUH-IT zielt darauf ab, KMUs die Nutzung dieser Technologie zu ermöglichen und somit die Transformation der Region Dortmund, Unna und Hamm zu unterstützen. Hierzu werden gemeinsam mit dem Fraunhofer IML und dem LFO diverse Befähigungsformate zum Thema Blockchain entwickelt und angeboten, die von ersten Erläuterung des Konzepts Blockchain bis zu spezifischen Anwendungsfällen in Unternehmen reichen.

Weiter Informationen finden Sie hier.

GRK 2193 – "Anpassungsintelligenz von Fabriken im dynamischen und komplexen Umfeld"

Die stark ansteigende Dynamik und Intensität von Umfeldveränderungen zwingt Unternehmen immer häufiger, ihre Fabriksysteme schnell und effizient anzupassen. Die hierbei entscheidenden Wettbewerbsfaktoren sind die Anpassungs- bzw. Reaktionszeit sowie die Effizienz der Anpassungsmaßnahmen.
Die Unternehmen müssen ihre Flexibilität und Wandlungsfähigkeit zunehmend erhöhen, um den extremen Veränderungen schneller begegnen zu können. Sie werden kaum mehr in der Lage sein, in ihrer eigenen Produktion die gesamten Produkte und Prozesse genau zu definieren. Dies wird als Schwelle zwischen Kompliziertheit und Komplexität bezeichnet. Diese äußere Komplexität muss mit der inneren Komplexität in Einklang gebracht werden. Hierfür wird eine dezentrale autonome Intelligenz, die sich selbst organisiert, gefordert, um solchen neuen Anforderungen in der Industrie zu erfüllen.
Weitere Informationen zum GRK 2193 – „Anpassungsintelligenz von Fabriken im dynamischen und komplexen Umfeld“

Ansprechpartner: Larissa Krämer, M.Sc. M.Sc.

DFG-Projekt: CASPER – Conditionals and ASP for Expert Reasoning)

Der Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen unterstützt die Arbeitsgruppe „Information Engineering“ vom Lehrstuhl 1 – Logik in der Informatik der TU Dortmund bei Ihrem DFG geförderten Projekt CASPER. Das Ziel dieses Projektes ist die Konzipierung und Implementierung einer hybriden Wissensrepräsentations-Methodologie, die Antwortmengenprogrammierung (Answer Set Programming, ASP) und plausibles Schließen mit Konditionalen (basierend auf Rangfunktionen bzw. ordinalen konditionalen Funktionen, OCF) zusammenbringt und eine Basis für die vielfältige Modellierung von Expertenwissen bildet. Als akademische Anwendung soll Wissen im Bereich der Logistik modelliert werden, um kreative Aufgaben wie Lagerplanung zu unterstützen, die aktuell nur einen sehr geringen Automatisierungsgrad haben. Mit ihrer hohen Dynamik und (aktuell) vielfältigen Beteiligung von Menschen enthält die Logistik signifikante Herausforderungen, die sich in ähnlicher Form auch in vielen anderen Anwendungen finden. Hierfür liefern wir u.a. logistisches Expertenwissen zur Entwicklung eines Layoutgenerierungstools für Kommissionierlager. Weiter Informationen zu CASPER.

Laufzeit: 2022-2025
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft DFG
Ansprechpartner: Pascal Kaiser

Data4Sim - Datengetriebene Simulation manueller Prozesse in der Logistik

Mit Data4Sim ist am Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen ein neues Forschungs- und Entwicklungsprojekt erfolgreich gestartet. In Zusammenarbeit mit renommierten Partnern aus der Industrie, der MotionMiners GmbH und der SDZ Simulations-Dienstleistungs-Zentrum GmbH, sowie führenden Forschungseinrichtungen wie dem Institut für Visual & Analytic Computing der Universität Rostock setzen wir uns das Ziel, die Effizienz und Ergonomie manueller Arbeitsprozesse in der Logistik zu optimieren.

Projektziel in Kürze: Die manuellen Arbeitsplätze in der Logistikbranche stellen nach wie vor eine Herausforderung dar, da sie sich nicht vollständig automatisieren lassen. Um diesen Prozessen gerecht zu werden, setzen wir auf die Verknüpfung von realen Bewegungsdaten aus dem Lager mit der Leistungsfähigkeit von Simulationsmethoden. Das Besondere an unserem Ansatz ist die Erfassung der manuellen Betriebsabläufe mittels Motion-Mining-Technologie. Diese Technologie ermöglicht die präzise Aufzeichnung von Bewegungsabläufen der Mitarbeitenden mittels tragbarer Sensorik, welche anschließend mithilfe von KI-Methoden analysiert werden. Die gesammelten und analysierten Daten dienen als Grundlage zur automatischen Entwicklung von realitätsnahen Simulationsmodellen, die zuvor nicht realisierbar waren.

Wir sind zuversichtlich, dass Data4Sim einen bedeutenden Fortschritt in der Optimierung manueller Arbeitsprozesse in der Logistikbranche darstellen wird. Stay tuned! Weitere Informationen zu Data4Sim.

Gefördert durch: Das Projekt wird im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand gefördert, einem Förderprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz.

Laufzeit: 2023-2026

Ansprechpartner: Friedrich Niemann, M.Sc.

The Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence

LAMARR Institute of Machine Learning and Artificial Intelligence strives to create the future of European AI. Constituted by the Technical University Dortmund, University Bonn, Fraunhofer IAIS, and Fraunhofer IML, researchers at LAMARR focus on the research and development of high-performing, trustworthy, and sustainable AI solutions for hands-on business applications. The critical research interest areas are Hybrid Machine Learning, Resource-aware Machine Learning, Trustworthy Artificial Intelligence, Embodied Artificial Intelligence, and Human-centred Systems, focusing on applications such as Planning and Logistics, Astrophysics, Industry and Production, Life Sciences, and Natural Language Processing Weitere Informationen zu Lamarr-Project.

M2X – Schnittstelle zur Kommunikation zwischen Fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) und intralogistischen Anlagen im FTF-Umfeld

Das geförderte Projekt Machine 2 X, kurz M2X, entwickelt Schnittstellen zur Kommunikation im Umfeld Fahrerloser Transportsysteme (FTS). Hierzu zählen unter anderem Schnittstellen zur Auftragsvergabe und Interaktion mit Peripherie. Die Projektleitung wird vom Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen an der Technischen Universität Dortmund durchgeführt. Assoziierter Partner ist das Fraunhofer IML. Unterstützt wird das Projekt vom VDMA e. V. und über 20 weiteren Partnern aus der Industrie. Aktuelle Projektinhalte und weitere Meldungen werden hier auf der LinkedIn Seite verkündet. Die Entwicklung findet Communitygetrieben via GitHub statt. Die aktuellsten News sind auf der eigenen LinkedIn Seite zu finden.
LinkedIn
GitHub

MinDrone – Understanding process components of Theory of the Artificial Mind- the case of Indoor Drone-Logistics

The integration of drones into logistics and warehousing has been gaining increasing interest. However, drones are not yet effectively utilized alongside or in interaction with humans within industries. One contributing factor, aside from the need for safety regulations, is the lack of experiences and knowledge about how humans trust, distrust or over trust drones in the workplace. There is a pressing need to comprehensively understand the process of trust calibration and to identify the key factors essential for developing calibrated trust between humans and drones.

Further information can be found here.

Contact Person: M Sc. Shrutarv Awasthi

Pal2Rec – Sensorbasierte logistische Aktivitätserkennung von (Euro-)Paletten

Bewegungen von Ladungsträgern (z. B. Paletten) können bisher nicht eigenständig mit Hilfe von Sensordaten auf logistische Prozesse (wie z. B. das Gabelstapler-Handling) zurückgeführt werden. Die Zuordnung der erfassten Bewegungsdaten ist immer auf begleitende Informationen wie Kamerabilder angewiesen. Ohne diese Zuordnung können die Daten jedoch nicht für die Interpretation und Analyse von Aktivitäten in Prozessketten genutzt werden. Es besteht daher die Notwendigkeit, die Daten auch ohne Begleitinformationen interpretierbar zu machen.

Projektziel in Kürze: Ziel des Projektes ist der Machbarkeitsnachweis, der reproduzierbaren Erkennung von Logistikprozessen durch die Auswertung und Interpretation von Sensordaten. Anhand der erfassten Zeit- und Bewegungsdaten können Bewegungsmuster erkannt und Prozesse in Aktivitätskategorien (z. B. „Heben mit Gabelstapler“) unterteilt werden. Als Grundlage für die Versuche dienen Szenarien aus der Logistik, die Lagerprozesse abbilden. Die erhobenen Daten stellen darüber hinaus auch die Basis für weitere Forschungsaktivitäten dar.

Durchführung: Eine Palette wird mit geeigneter Sensorik zu einem Demonstrator erweitert. Im Rahmen der Versuchsplanung werden die zu untersuchenden logistischen Prozessschritte in Zusammenarbeit mit den Industriepartnern definiert. Für die Auswertung der Versuche wird ein Skript entwickelt, das die Aufbereitung und Annotation der Daten und damit eine manuelle Muster- und Aktivitätserkennung ermöglicht. Anschließend werden umfangreiche Versuche unter reproduzierbaren Realbedingungen durchgeführt und ausgewertet.

Gefördert durch: Das Projekt Pal2Rec wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND mit insgesamt 181.000 Euro durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.

Projektpartner: Fraunhofer IML, MotionMiners*, Logistikbude*, FH Dortmund*

Laufzeit: 02.2024 – 10.2024

Ansprechpartner: Sven Franke, M.Sc.

*Assoziierte Partner

Abgeschlossene Forschungsprojekte

Blockchain Europe – Projekt zum Aufbau des Europäischen Blockchain-Instituts in NRW
In der Logistik besteht das Anwendungsfeld aus einer Vielzahl an verschiedenen Akteuren, die häufig keine gemeinsame Vertrauensbasis teilen. Der Blockchain-Technologie kommt aufgrund ihres Potenzials, einen manipulationssicheren Datenaustausch zu gewährleisten und zahlreiche wertschöpfende Prozesse zu automatisieren und zukünftig auch zu autonomisieren, in diesem Rahmen eine Schlüsselrolle zu. Daher beteiligen wir uns an Blockchain Europe – dem Projekt zum Aufbau des Europäischen Blockchain-Instituts in NRW. So entwickeln wir beispielsweise in Kooperation mit den anderen Projektbeteiligten einen Demonstrator in unserem Forschungszentrum, der das Anwendungspotenzial der Blockchain-Technologie im Umfeld der Produktion und Produktionsvorbereitung zeigt.
ML2R – Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr
Das Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr hat das Ziel, Technologien des Maschinellen Lernens in Deutschland auf ein weltweit führendes Niveau zu bringen. Das Zentrum ML2R wird als einer von sechs bundesweiten Knotenpunkten zu Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Beteiligt sind die Technische Universität Dortmund, die Fraunhofer-Institute für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS in Sankt Augustin sowie für Materialfluss und Logistik IML in Dortmund und die Universität Bonn.
DFG-Project “Transfer Learning for Human Activity Recognition in Logistics” – Bei der Planung und Optimierung von Kommissioniersystemen spielt die Kenntnis der Dauer von manuellen Tätigkeiten eine wichtige Rolle. Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Verfahrens zur Analyse der manuellen Aktivitäten eines Kommissionierprozesses, mit dem u. a. die Kommissionierzeitanteile automatisch erfasst werden können.
Dieses Verfahren nutzt eine sensorgestützte Aktivitätserkennung. Dazu wird der Kommissionierer zum einen mit mobiler Sensorik ausgestattet, die verschiedene physikalische Größen wie z. B. die Beschleunigung aufzeichnet. Zum anderen wird die menschliche Bewegung beim Kommissionieren mit Hilfe des Motion Capturing Systems in der Forschungshalle des FLW millimetergenau erfasst. Somit entsteht ein Referenzsystem zur Absicherung der Sensordaten. Die für die Kommissionierung relevanten Aktivitäten werden identifiziert und mit Methoden der Mustererkennung in den Sensordaten automatisiert wiedererkennbar. Aus den erkannten Bewegungen werden einzelne mit der Kommissionierung verbundene Teilprozesse, z. B. Auftrag bearbeiten oder Nachschub realisieren, ermittelt. Für die praktische Anwendbarkeit in unterschiedlichen Szenarien und Systemen werden Möglichkeiten einer semi-automatischen Annotation der Sensordaten unter Zuhilfenahme der Referenzdaten aus dem Motion Capturing System untersucht. Die Bearbeitung des Projekts erfolgt in Kooperation mit LS XII – Pattern Recognition in Embedded Systems Group der Fakultät Informatik (TU Dortmund).
SFB876 – Ressourceneffiziente und verteilte Plattformen zur integrativen Datenanalyse – Aktuell entsteht ein Aufbau eines Versuchsfelds für ressourcenbeschränkte, intelligente Warenträger. Dieses Versuchsfeld soll in die bestehende 1.020m² große Versuchshalle für zellulare Fördertechnik (ZFT) am Fraunhofer IML integriert werden, dessen geschäftsführender Institutsleiter Herr ten Hompel ist. Der Aufbau wird mit Hilfe einer Anschubfinanzierung durch den neu hinzukommenden Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen durchgeführt. Es werden 350 Hardwareplattformen (z.T. mit Display) entwickelt und gefertigt, die als interaktive Versuchsplattformen in einen realistischen Logistikkontext platziert werden und das Vermessen und Kartographieren der Umgebungsbedingungen für Energy Harvesting ermöglichen. Zudem können Versuche zur Skalierbarkeit der Funkkommunikation durchgeführt werden. Alle Hardwareknoten werden hierbei mittels Software gesteuert, die auf den im TP A4 erarbeiteten Konzepten beruht. Eine Besonderheit dieses Testbeds ist die Möglichkeit, Sensorknoten über die vorhandene zellulare Fördertechnik gezielt im Raum zu bewegen. Im Gegensatz zu existierenden Wireless Sensor Network Testbeds soll das neue Testbed Energy-Harvesting-Methoden im realitätsnahen, industriellen Innenbereich thematisch untersuchen.
Leistungszentrum Logistik und IT – Ziel des Verbundvorhabens zwischen Fraunhofer, TU Dortmund und dem EffizienzCluster ist es am Standort Dortmund ein weltweit sichtbares Forschungs- und Entwicklungszentrum für Logistik und IT mit Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft zu schaffen. Ergebnis ist die Bündelung von Forschungs- und Industriekompetenzen auf Augenhöhe mit großen internationalen Forschungszentren. Mit dem Leistungszentrum soll das theoretische und methodische Fundament der Logistik als Wissenschaft gelegt werden. Neben der inhaltlich / wissenschaftlichen Konsolidierung der Kompetenzen, ist es erklärtes Ziel, hervorragende Lehre zu betreiben und exzellent ausgebildeten Logistik-Nachwuchs hervorzubringen. Der Lehrstuhl ist am Aufbau des Kommissionierlabors beteiligt, das 2021 seine Arbeit aufnimmt.
AIA – AI Arena – Die Forschung zur künstlichen Intelligenz (KI) – oder auch Artificial Intelligence (AI) – wirkt bis in die Mitte der Gesellschaft hinein, verändert Produktivität und Lebensstandard. Daten sind der neue Rohstoff. Sie sorgen für den Antrieb dieser Entwicklung. Bereits verfügbare Rechner sind leistungsfähig genug, um die immer größeren Datenmengen zu analysieren, Zusammenhänge aufzuspüren, neu zu erlernen und zu nutzen. In adäquater Zeit werden Modelle zur Lösung von Problemstellungen eigenständig errechnet und weiterentwickelt. – Mit der Übertragung dieser Verfahren auf die Robotik in industrieller Anwendung wächst für den Wirtschaftsstandort Deutschland ein enormes Potenzial. Jedoch werden Fachkräfte benötigt, die das Fachwissen ihrer eigenen Domäne mit KI-Expertise vereinen. Der Bedarf an derartigen Mitarbeitern übertrifft die momentanen Aus- und Weiterbildungskapazitäten Deutschlands signifikant, sodass die gewonnenen, enormen Potenziale nur teilweise genutzt werden können. Gleichzeitig erfordert die Forschung zur Anwendung des maschinellen Lernens in der Robotik Szenarien mit autonom steuerbarer und authentischer, industrietauglicher Hardware, um über Simulation erreichte Ergebnisse, die keine ausreichenden Genauigkeiten zur unmittelbaren Übertragung besitzen, ergänzen und ausbauen zu können. Mit der richtigen Infrastruktur sollen Wissenschaftler in der AI Arena mit industrienaher Hardware dem hohen Forschungsbedarf von KI in der Anwendung nachkommen können.
InBin – Der intelligente Behälter – Mit dem „inBin“ präsentieren das Fraunhofer IML und der Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen der TU Dortmund einen weiteren entscheidenden Schritt auf dem Weg ins Internet der Dinge. Der erste wirklich intelligente Behälter kommuniziert mit Menschen und Maschinen, trifft eigenständig Entscheidungen, überwacht seine Umgebungsbedingungen und steuert Logistikprozesse. Damit wandelt sich der Ladungsträger zum „Mitdenker“. Internes Projekt
Hybrid Reasoning for Intelligent Systems in Logistics – Log(ist)ics – Anwendung innovativer Methoden und Lösungsverfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz in der Intralogistik. Im Rahmen der DFG-Forschergruppe 1513 werden Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz weiterentwickelt, um die Verarbeitung von sowohl qualitativen als auch quantitativen Informationen zu ermöglichen und verbessern. Ein Aspekt der Forschung ist die Weiterentwicklung von Solvern und Paradigmen aus dem Bereich der Antwortmengenprogrammierung. Auf der einen Seite bietet die Intralogistik mit ihren vielfältigen Problemstellungen und Herausforderungen eine ideale Plattform, um die entwickelten Ergebnisse anhand von praktischen Anwendungsfällen zu validieren. Auf der anderen Seite bietet sich die Möglichkeit, durch Anwendung innovativer Methoden aus dem Bereich der Informatik Nutzenpotenziale in der Intralogistik offen zu legen. Konkret wird die Antwortmengenprogrammierung im Bereich der autonomen Fahrzeuge und der Unterstützung der Planung von Distributionszentren angewandt. Die Forschung findet in enger Kooperation mit der Arbeitsgruppe „Information Engineering“ vom Lehrstuhl 1 – Logik in der Informatik der TU Dortmund statt.
Innovationslabor „Hybride Dienstleistungen in der Logistik“ – Das Innovationslabor (offizielle Seite: hier) stärkt die digitale Vorreiterrolle des Standortes Dortmund in Bezug auf Dienstleistung und Logistik. Die Akzeptanz und die Einführung neuer technischer Lösungen im Umfeld von Industrie 4.0 werden beschleunigt. Entwicklungsprozesse in Technologie und Organisation sowie die sozialen Herausforderungen bei hybriden Dienstleistungen werden arbeitssoziologisch analysiert und alternative Gestaltungspfade (u.a. Arbeitsorganisation, Qualifikationsstrukturen) und humanorientierte Lösungsansätze aufgezeigt. Der Weg in den Markt wird kürzer. Die Zukunfts- und Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen steigt und die Arbeitsplätze werden am Standort Deutschland gesichert. Weitere Informationen zum Innovationslabor „Hybride Dienstleistungen in der Logistik“
LOG — Logistics for Other Gravities – Logistische Gestaltungsprinzipien sollen Raumfahrern mehr Raum und Zeit liefern, um die Fokussierung auf ihre Weltraumforschung voranzutreiben.
Das Forschungsvorhaben der TU Dortmund mit dem Fraunhofer IML verfolgt das übergeordnete Ziel, etablierte Prinzipien der terrestrischen Logistik in die Domäne Raumfahrt zu übertragen, um somit den steigenden Anforderungen, welche die Raumfahrt an die Logistik stellt – etwa durch größere Reisedistanzen, längere Aufenthaltszeiten, zunehmenden Weltraumtourismus müssen mehr Güter transportiert und vorgehalten werden – gerecht zu werden. Weitere Informationen zu „Logistics for Other Gravities“
DFG – Adaptive, ortsabhängige Aktivitätserkennung und Bewegungsklassifikation zur Analyse des manuellen Kommissionierprozesses
Beim Betrieb und der Optimierung von Kommissioniersystemen und auch bei deren Neuplanung spielt die Kenntnis der Dauer von manuellen Tätigkeiten eine wichtige Rolle. Ziel des hier beantragten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Verfahrens zur Analyse des manuellen Kommissionierprozesses, mit dem u. a. die Kommissionierzeitanteile automatisch erfasst werden können. Dieses Verfahren nutzt eine sensorgestützte Aktivitätserkennung. Dazu wird der Kommissionierer mit mobiler Sensorik ausgestattet, die während der Kommissionierung verschiedene physikalische Größen wie z. B. die Beschleunigung aufzeichnet. Diese Daten werden anschließend ausgewertet und für die Prozessanalyse verdichtet und aufbereitet. Dazu werden zunächst für die Kommissionierung relevante Bewegungen identifiziert und anschließend mit Methoden der statischen Mustererkennung verarbeitet. Aus den erkannten Bewegungen werden im Anschluss logistische Aktivitäten ermittelt, d. h. einzelne mit der Kommissionierung verbundene Teilprozesse (z. B. Auftrag bearbeiten oder Nachschub realisieren), die einen wichtigen Betrachtungsgegenstand für die automatische Analyse der Kommissionierung darstellen. Für die praktische Anwendbarkeit in unterschiedlichen Szenarien und Systemen soll zusätzlich die Möglichkeit der (halb)automatischen Adaption des entwickelten Verfahrens mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens untersucht werden. – Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft DFG
Laufzeit: August 2017 bis Juli 2019
Modulog – Masterplan – Logistik & Supply Chain Strategien für modulare Chemie- und Pharma-Produktionen Untersuchung der neuen Möglichkeiten und Anforderung für die Logistik bei einer Umstellung von WorldScale-Produktionsanlagen auf regionale und mobile Module. – Am FLW: Betrachtung von Modularisierung intralogistischer Prozesse und Strategien, Auswahl und Entwicklung nutzbarer logistischer Gewerke, Erstellung eines Konzepts für die Steuerung und die Anordnung bzw. das Layout von Standorten für modulare Produktionen.Gefördert durch ‚Ziel2.NRW-Programm‘ bzw. durch Europäische Fonds für regionale Entwicklung: „Operationelle Programm Regionale Wettbewerbsfähigkeit und Beschäftigung 2007 – 2013 (EFRE)“Materialflussplanung, Materialflusssteuerung Bearbeiter: Dipl.-Inform. Christian Mosblech und Sascha Kaczmarek, M.Sc. in der Logistik Bearbeitungszeitraum: Ende 2012 – Mitte 2015
PAK672 Leistungsverfügbarkeit – Logistics on Demand Mit den beiden Einzelprojekten „C1 – Analytische Methoden für die Berechnung der Leistungsverfügbarkeit komplexer Materialflusssysteme“ und „C5 – Realtime Logistics – Echtzeitfähige Logistik“ beteiligt sich der Lehrstuhl FLW an dem aus fünf Teilprojekten bestehenden Kooperationsprojekt PAK672. Die Forschung konzentriert sich auf die Ermittlung und Sicherstellung der Leistungsverfügbarkeit von Intralogistiksystemen auf Ebene der (steuerungstechnischen) Systemkomponenten. Hierdurch soll die Grundlage geschaffen werden, Systeme effizient zu gestalten und zu einer realistischen Bewertung des innerbetrieblichen Materialflusses zu gelangen. Auf Ebene der Leistungsbewertung ganzer Versorgunsnetzwerke können die Projektergebisse zur Bewertung der Netzknoten mit intralogistischen Funktionen genutzt werden. Das Kooperationsprojekt leistet damit einen Beitrag, den Anforderungen nach mehr Flexibilität und Robustheit moderner Intralogistiksysteme gerecht zu werden.Materialflusssteuerung Bearbeiter: Dipl.-Logist. Eike-Niklas Jung (C1) und Dipl.-Inform. Moritz Roidl (C5) Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung, Start: August 2012 bis Anfang 2015
KoDeMat – Befähigung von KMU zur kollaborativen Planung und Entwicklung heterogener, dezentral gesteuerter Materialflusssysteme Das Hauptziel des Forschungsprojekts ist es, die Problemfelder der fehlenden Standardisierung und Anpassbarkeit im Bereich der fördertechnischen Anlagen mit Unterstützung mehrerer beteiligter Unternehmen zu analysieren und die Entwicklung von standardisierten, kollaborativen Engineeringprozessen zu ermöglichen. Dadurch kann eine unternehmensübergreifende und durchgängige (Um-) Planung und Realisierung von heterogenen, dezentral gesteuerten Intralogistiksystemen durchgeführt und effizienter Betrieb gewährleistet werden. Der Fokus liegt dabei auf der Konzeption, Implementierung und Dokumentation einer offenen Kollaborationsplattform, die für eine einheitliche Datenbasis sorgt und zu einem virtuellen Integrationstest sämtlicher beteiligter Anlageteile befähigt. Gegenstand der vertieften Betrachtung sind die Designvorschriften für die Schnittstellenimplementierung heterogener Komponenten und Subsysteme als auch die Kopplung von entstehenden Planungs- und Simulationswerkzeugen über eine Standardschnittstelle. Die Intralogistiksysteme können auf diese Weise gemeinsam von mehreren Lieferanten getestet und virtuell in Betrieb genommen werden. Dadurch wird der Aufwand für Planung, Realisierung und Hochlauf verringert. Das IGF-Vorhaben 17391 N der Forschungsvereinigung BVL wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.Materialflusssteuerung Bearbeiter: Dipl.-Inform. Jan S. Emmerich und Dipl.-Inform. Moritz Roidl (Projektleiter) Bearbeitungszeitraum: 01.01.2012 – 30.06.2014