KAnIS Kooperative Autonome Intralogistik Systeme


Verbesserung der Effizienz von intralogistischen Prozessen durch kooperative autonome Flurförderzeuge.

Intelligente Vernetzung und Automatisierung von Flurförderzeugen
Projektleitung: Prof. Dr. Hans-Georg Stark
Hochschule: Technische Hochschule Aschaffenburg
Forschungsschwerpunkt: Intelligent Systems
Projektlaufzeit: 03.2020–05.2023

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Hintergrund

Die Automatisierung intralogistischer Prozesse ist ein wichtiger Schlüssel zur nachhaltigen Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen in einem durch Globalisierung und verstärktem Wettbewerb geprägten Markt. Aufgrund der großen Bedeutung dieses Themas kooperiert die TH Aschaffenburg bereits seit vielen Jahren auf dem Gebiet der angewandten Forschung und Entwicklung mit starken Partnern aus der Logistikindustrie. Hierzu zählt z.B. die Linde Material Handling GmbH, einer der weltweit führenden Hersteller von Flurförderzeugen (FFZ) und Industriepartner im Rahmen des vom Freistaat Bayern geförderten Projektes „Kooperative Autonome Intralogistik Systeme“ (KAnIS).


Ziele

Ziel des Projektes ist die Entwicklung neuer Methoden zur intelligenten Vernetzung und Automatisierung innerbetrieblicher Flurförderzeuge. Eine derart vernetzte Flotte soll durch kooperatives Verhalten beim autonomen Fahren, der Auftragsplanung und Auftragsbearbeitung sowie durch Auswertung eines möglichst umfassenden Datenbestands eine deutliche Erhöhung des innerbetrieblichen Waren- und Materialflusses erreichen und damit maßgeblich zur Optimierung der Wirtschaftlichkeit und Effizienz intralogistischer Prozesse beitragen. Hierbei kommen die neuesten Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens zum Einsatz. Thematisch gliedert sich das Vorhaben in die Teilarbeitspakete "KoopLogistik" und "KoopAutonomie", die unter Methoden beschrieben werden.

Teilprojekte:

  • KoopLogistik: Optimierung der Aufgabenplanung / Logistik
  • KoopAutonomie: Leistungssteigerung durch Automatisierung innerbetrieblicher FFZ-Flotten


Methoden

KoopAutonomie:

In diesem Teilarbeitspaket wird ein neuartiger kooperativer Ansatz zur Automatisierung innerbetrieblicher Flurförderzeug-Flotten erforscht. Hierbei stellen die einzelnen Flurförderzeuge (kurz: FFZ) die Daten ihrer Umfeldsensoren, ihre Positionsinformationen sowie weitere wichtige Fahrzeugdaten über eine Kommunikationsplattform einer zentralen Einheit, der Cloud, zur Verfügung (siehe die Skizze unten). Umgekehrt werden jedem Mitglied der Flotte zur Ergänzung der Daten der bordeigenen Sensorik zusätzlich wichtige Sensorinformationen und Fahrzeugdaten der anderen FFZ sowie die Informationen weiterer auf dem Betriebsgelände stationär montierter Sensoren per Funkübertragung von der zentralen Einheit übermittelt. Durch eine geeignete Sensordatenfusion stehen damit allen FFZ, unabhängig von ihrer individuellen Sensorausstattung, nahezu die gleiche Information über das Fahrzeugumfeld (kooperative Perzeption) und die eigene Position (kooperative Lokalisierung) zur Verfügung.

Flurförderzeuge senden Informationen in die Cloud


Ein weiterer Schwerpunkt des Forschungsvorhabens KoopAutonomie ist die Methodenentwicklung zur automatischen Spurführung von FFZ. Erforscht werden innovative Steuerungs- und Regelungsalgorithmen, welche auf Basis der von der kooperativen Perzeption und Lokalisierung bereitgestellten Daten eine gezielte Ansteuerung von Lenkung, Antrieb und Bremse ermöglichen und somit eine hochgenaue Sollbahnfolge (siehe die folgende Skizze) sowie Einhaltung des vorgegebenen Sollgeschwindigkeitsverlaufs gewährleisten.


Skizze der innovativen Steuerungsalgorithmen für ein Flurförderzeug

Ein besonderes Augenmerk liegt hierbei auf dem durch die unterschiedlichen FFZ-Varianten und veränderlichen Fahrzeugparameter (z.B. veränderliche Fahrzeugmasse und Schwerpunktlage durch Lastaufnahme) hervorgerufenen stark variierenden Lenkungsverhalten der einzelnen Flottenmitglieder. Letzteres muss bei der Reglerauslegung unbedingt berücksichtigt werden, um ein stabiles Regelkreisverhalten und damit eine sichere Fahrzeugführung zu gewährleisten. Ziel der Forschung ist ein für alle FFZ-Varianten universell einsetzbares Steuerungs- und Regelungskonzept, welches sich durch den Einsatz modernster Methoden des Maschinellen Lernens selbständig an die veränderlichen FFZ-Varianten und Fahrzeugparameter adaptiert.

KoopLogistik:

Das Teilarbeitspaket KoopLogistik widmet sich der zentralen Fragestellung, welche neuen Möglichkeiten sich durch die gezielte Vernetzung und Kooperation der einzelnen Flottenmitglieder für die Optimierung intralogistischer Prozesse eröffnen. Erforscht werden neuartige Strategien der Auftragsplanung und der Auftragsbearbeitung, der vorausschauenden Wartung sowie des Energie- und Batteriemanagements von Flurförderzeugen. Gemeinsames Merkmal dieser Strategien ist die gezielte Auswertung eines möglichst umfangreichen, kooperativ bereitgestellten und in der Cloud fusionierten Datensatzes. Zum Einsatz kommen hierbei die Methoden der Künstlichen Intelligenz, neuste netzwerktheoretische Ansätze (z.B. aus der Graphentheorie) und ereignisdiskrete Simulationsmethoden.

Wichtige Zielstellungen der Optimierung der intralogistischen Prozesse sind:

  • die Erhöhung des innerbetrieblichen Waren- und Materialflusses sowie die Verkürzung der Waren- und Materialdurchlaufzeiten
  • die Erfassung des Wartungs- und Verschleißzustandes der einzelnen Flottenmitglieder
  • hierauf aufbauend die Realisierung einer intelligenten Auftragsplanung und einer vorausschauenden Wartung der FFZ-Mitglieder (Predictive Maintenance) zur Verhinderung unnötiger Ausfallzeiten
  • die Reduzierung der Energiekosten durch die Einbindung innovativer Energiemanagement-systeme in autonome und lernende Logistiksysteme
  • die Maximierung der Einsatzzeiten der Flottenmitglieder durch die Realisierung eines intel-ligenten Batterie-/ Lademanagement-Systems sowie eines innovativen induktiven Batterieladeverfahrens für elektrisch angetriebene FFZ


Projektteilnehmende


Konsortium von Wissenschaftlerinnen & Wissenschaftlern

Prof. Dr.-Ing. Bochtler, Mess- & Schaltungstechnik
Prof. Dr.-Ing. Doll, Kooperative automatisierte Verkehrssysteme
Prof. Dr. Eley, Logistik & Optimierung
Prof. Dr.-Ing. Krini, Signal- & Sensorverarbeitung
Prof.-Dr. Möckel, Mathematik, Machine Learning, Vorausschauende Instandhaltung
Prof.Dr.-Ing. Mußenbrock, Energiemanagement & -effizienz
Prof. Dr. Stark, Mathematik, Signalverarbeitung, Projektkoordinierung
Prof. Dr.-Ing. Teigelkötter, Elektrische Antriebstechnik, Batteriemanagement
Prof. Dr.-Ing. Thielemann, Mikrosystemtechnik & Sensoren, Biologische Neuronale Netze
Prof. Dr.-Ing. Zindler, Automatisierungs- & Steuerungstechnik, Fahrzeugsteuerung


Förderung

F&E-Programm "Informations- und Kommunikationstechnologie" Freistaat Bayern


Kooperationen

Möchten Sie in unserem Forschungsteam mitarbeiten? Forschen Sie als Professorin oder Professor, als Doktorandin oder Doktorand oder als Studentin oder Student an einem ähnlichen Thema? Suchen Sie nach Beteiligungsmöglichkeiten an einem Forschungsprojekt zu diesem Thema?

Wir würden uns freuen, unser Kooperationspotenzial zu ermitteln. Bitte nehmen Sie Kontakt mit Prof. Dr. Stark auf.


Stimmen

"Automatisierung ist für Linde Material Handling eines der Zukunftsfelder in die wir systematisch investieren. Mit dem Forschungsprojekt KAnIS adressieren wir das Feld der Anwendungen sowohl im In- und Outdoorbereich, und mit dem Gegengewichtsstapler auch eines der komplexesten Produkte für die Automatisierung. Die breite Aufstellung des Projektes, die Vielzahl der unterschiedlichen Themen, das großartige Engagement der Professoren, wissenschaftlichen Mitarbeiter, Masteranden und Bacheloranden motiviert auch uns Mitarbeiter von Linde jeden Tag dieses Forschungsprojekt zum Erfolg zu führen.

Dies stärkt den Wissenschafts- und Wirtschaftsstandort Aschaffenburg gleichermaßen und führt auch in der Zukunft zu hoffentlich noch vielen gemeinsamen Projekten und Innovationen. Für mich ist der regelmäßige Austausch mit allen Beteiligten ein willkommener Inkubator für neue Lösungsansätze, Innovationsideen und Herangehensweisen, auf deren Basis wir auch in Zukunft für unsere Kunden erstklassige Produkte und ganzheitliche Lösungen entwickeln können."

Stefan Prokosch
SVP Productmanagement Industrial Trucks Counterbalance
Linde Material Handling GmbH, Deutschland


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