Autor: Manuel Savadogo

Dezentrale Koordination von AMR

Dezentrale Koordination von AMR

Ein Regelwerk für autonome mobile Roboter
Manuel Savadogo, Malte Stonis ORCID Icon, Peter Nyhuis ORCID Icon, Jürgen Hupp
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.
Industry 4.0 Science | 42. Jahrgang | 2026 | Ausgabe 3 | Seite 96-105
Einführung von Machine Learning in die Produktion

Einführung von Machine Learning in die Produktion

Ein KMU-spezifischer, holistischer Leitfaden
Manuel Savadogo, Malte Stonis ORCID Icon, Peter Nyhuis ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 6 | Seite 88-95