Verbesserung der logistischen Leistung mit cluster-basierter dezentraler Steuerung in Materialflussnetzwerken in der Produktion

• Antragsteller: Professor Dr. Till Becker
• Fachliche Zuordnung: Produktionssystematik, Betriebswissenschaften, Qualitätsmanagement und Fabrikplanung
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 344981366

Seit mehreren Jahren entwickelt sich die Steuerung von Abläufen in Produktion und Logistik weg von zentraler Planung hin zu dezentraler Steuerung in Echtzeit durch 'intelligente Objekte'. Im Zusammenhang mit dezentraler Steuerung standen bisher insbesondere die Steuerungsalgorithmen im Fokus, über deren 'Intelligenz' die Zielerreichung verbessert werden. Daneben waren die zur Realisierung autonomer Steuerung erforderlichen Technologien ein zentraler Gegenstand der Forschung, zusammengefasst in technologischen Gesamtkonzepten wie dem Internet of Things oder Industrie 4.0. Wenig Betrachtung fand dabei bis jetzt die dem Materialfluss zugrundeliegende Netzwerkstruktur und ihr Einfluss auf den Erfolg dezentraler Steuerungsansätze, obwohl die Topologie neben den Steuerungsalgorithmen und den verwendeten Technologien als ein wesentlicher Faktor für den Erfolg dezentraler Steuerung angesehen werden muss. So stehen beispielsweise in stark vernetzten Systemen in der Regel weitaus mehr alternative Pfade zur Verfügung, während in weniger vernetzten Systemen die vorhandenen Pfade von mehr Objekten genutzt werden. Beides hat auf unterschiedliche Weise großen Einfluss auf das Routing von Objekten und sollte daher bei der Gestaltung dezentraler Steuerungslösungen berücksichtigt werden. Ziel dieses Projekts ist daher die Entwicklung eines Vorgehens auf Basis einer Netzwerkmodellierung, mit dem die Unterteilung eines Materialflusssystems in Module bzw. Cluster, in denen jeweils unterschiedliche Formen der dezentralen Steuerung angewandt werden, zu einer Verbesserung der logistischen Zielerreichung führt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen