Autonomie

Der positive Nutzen dezentraler Entscheidungsstrukturen in Produktionssystemen wurde bereits in den 1990ern diskutiert. Aber erst in den letzten Jahren haben die für die Realisierung notwendigen Technologien eine ausreichende Marktreife erlangt, um entsprechende Konzepte effizient umsetzen zu können. So können die beteiligten Einheiten mittels autonomer Technologien zu einer „intelligenten“ Prozessbeteiligung befähigt werden. Einer wichtigen Bedeutung kommt dabei die Frage nach den aktiv an der dezentralen Entscheidungsfindung und -ausführung beteiligen Akteuren sowie der konkreten Ausgestaltung der dezentralen Produktionsstrukturen zu. Dieser Beitrag stellt die Bedeutung von Autonomie für die dezentrale Produktionssteuerung dar und zeigt auf, welche an dem Prozess beteiligten Akteure über die notwendigen Fähigkeiten verfügen, um autonom agieren zu können.

Ein vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie gefördertes Forschungsprojekt befasst sich mit modernen Internettechnologien, die eine effizientere Nutzung von Maschinen im Straßen- und Tiefbau ermöglichen sollen. Die Idee des Projekts AutoBauLog - Autonome Steuerung in der Baustellenlogistik - ist, sämtliche Prozesse des Tiefbaus in Planung und Ausführung durchgängig zu integrieren. Die Basis bildet ein fünfdimensionales Bauwerksmodell, das 3D-Geometriedaten, Zeit- und Kosteninformationen vereint. Ziel des Projekts: Bauabrechnung und Projektcontrolling sollen mithilfe dieser Technologie stets im Bilde sein, ob und wann sich auf einer Baustelle etwas ändert und inwiefern diese Änderungen Kosten- und Zeitplan beeinflussen. Somit kann Störungen aktiv und zeitnah begegnet werden, bevor diese Einfluss auf den Gesamtprozess nehmen.

Sogenannte chaotische Lagerhaltungssysteme gewinnen in der wirtschaftlichen Anwendung zunehmend an Bedeutung. Aufgrund ihrer hohen Dynamik und der damit verbundenen Unsicherheit über ihre Bestandsführung stellen sie hohe Anforderungen an logistische Prozesse. Das im Folgenden vorgestellte Projekt führt Methoden zusammen, um sich diesen Anforderungen durch den Einsatz eines autonomen Inventurroboters stellen zu können. Dabei kommen Ansätze der kognitiv inspirierten Künstlichen Intelligenz zum Tragen, die es dem Roboter ermöglichen, in unbekannten Umgebungen zielstrebig zu handeln. Trotz stetiger Veränderung der Umgebung wird der Roboter in die Lage versetzt, robuste Informationen über den Ist-Zustand von z.B. Lagerbereichen, ihrer räumlichen Lage und der dort gelagerten Waren zu erfassen. Die erfasste Information ist von Natur aus grob, dient aber dennoch als wertvolle Grundlage für die Analyse und Optimierung intralogistischer Prozesse.