Autor: Malte Stonis

Die zunehmende Automatisierung der Intralogistik erfordert flexible und resiliente Steuerungskonzepte für Autonome Mobile Roboter (AMR). Während zentrale Koordinationsansätze eine stringente Steuerung ermöglichen, stoßen sie hinsichtlich Skalierbarkeit und Robustheit schnell an Grenzen. In diesem Beitrag wird daher ein Regelwerk zur dezentralen Koordination von AMR im Rahmen des Projekts ORPHEUS vorgestellt. Der Schwerpunkt liegt auf der Überführung bekannter dezentraler Entscheidungsprinzipien in eine für industrielle Materialflussszenarien konsistente Regelstruktur, die sowohl die operative Auftragsvergabe als auch sicherheitsrelevante Konfliktfälle adressiert. ORPHEUS leistet damit insbesondere einen Beitrag zur methodischen Strukturierung, Parametrierbarkeit und praktischen Übertragbarkeit dezentraler Koordinationslogiken.

Machine Learning bietet insbesondere im Produktionsumfeld eine Vielzahl an Potenzialen und gewinnt somit immer mehr an Bedeutung. Jedoch fehlte kleinen und mittleren Unternehmen ein Leitfaden, der spezifisch auf ihre individuellen Herausforderungen ausgelegt ist und sie Schritt für Schritt durch die Einführung leitet. Im Zusammenspiel mit einer Potenzialanalyse, der Ermittlung relevanter Voraussetzungen sowie einer Reifegraduntersuchung kann dieser Leitfaden Abhilfe leisten.

Die Realisierung von Reorganisationsprojekten stellt eine komplexe und eigenständige Planungsaufgabe im Rahmen einer Fabriklayoutplanung dar. Es existieren nur wenig methodische Kenntnisse, welche die zeitlichen, räumlichen und organisatorischen Restriktionen in der Erstellung eines Terminplans berücksichtigen. Der vorliegende Beitrag soll die Wirkzusammenhänge in der Planung und Durchführung von Realisierungsprojekten darstellen und somit eine Diskussionsgrundlage für weiterführende Untersuchungen im Bereich der Terminplanung von Fabrikumzügen, wie der Formulierung eines Mathematischen Optimierungsproblems für die Reorganisation von Fabrikobjekten schaffen.