Fahrerlose Transportsysteme

Das stetige Fortschreiten der Digitalisierung konfrontiert Unternehmen mit neuen Herausforderungen und Chancen. Unmittelbare Datenverarbeitung ist mittlerweile allgegenwärtig und die Vorteile sind offensichtlich. Doch in Deutschland herrscht eine lückenhafte Breitbandversorgung, was die Prozessverbesserung erschwert. Mathematische Ansätze und Machine Learning ermöglichen zeitnahe Optimierungen und eine reibungslose Produktion.

Logistikmanagement-Absolventen finden sich in Arbeitswelten wieder, die von den Entwicklungen der Digitalisierung, Automatisierung und Dezentralisierung geprägt sind. Häufig werden diese Trends, wenn sie im Bereich der Logistik stattfinden, mit dem Begriff „Logistik 4.0“ zusammengefasst. Damit Studierende auf diese Trends vorbereitet sind bevor sie ihre Hochschule verlassen, könnten Lernlabore eingesetzt werden - und diese sind mit den entsprechenden Technologien auszustatten. Im Folgenden wird beschrieben, wie ein solches Labor aufgebaut wird und aus welchen Komponenten es bestehen könnte.

Die Auslegung von Wegenetzen für Fahrerlose Transportsysteme (FTS) ist ein sehr aufwändiger Prozess, der in großen Teilen auf den Erfahrungen von Systemplanern beruht. Bis jetzt war es nicht möglich, diese Erfahrung in einer Form zu speichern, die eine automatisierte Auslegung von Wegenetzen ermöglicht. Zurzeit wird an einer Einbindung des Wissens der Systemplaner in ein Expertensystem gearbeitet, sodass in Zukunft die Auslegung von Wegenetzen für FTS automatisiert ablaufen kann. In Form einer Fuzzylogik wird das Wissen in einem Regelwerk gespeichert und für die Steuerung des Planungsvorgangs genutzt.