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

• Erstellungsjahr: 2023

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Bisherige Planung und Steuerung von Produktionsprozessen beruhten auf zentralisierten Ansätzen, was zeit- und kostenintensiv sein kann. Als Alternative bieten sich autonome Produktionssysteme an, die flexibel und schnell auf Veränderungen reagieren können. Ein hybrider Ansatz, der autonome Auftragsabfolgen und zentrale Arbeitssystemzuweisungen kombiniert, erscheint vielversprechend. Forschungen in diesem Bereich umfassen Technologie, Algorithmen und Topologie, wobei die Relevanz der Topologie bestätigt wurde, jedoch ihre Berücksichtigung bei autonomer Steuerung bis jetzt wenig betrachtet wurde. Ein neuer Ansatz basiert auf Netzwerktheorie und untersucht Clustering-Algorithmen zur Identifizierung intensiv vernetzter logistischer Objekte, sogenannter Cluster. Diese Objekte agieren autonom und treffen Entscheidungen basierend auf aktuellen Systemzuständen. Dieses Projekt zielte darauf ab, den Nutzen der Cluster-Topologie als zusätzliche Informationsquelle für autonome Steuerung zu untersuchen. Das Projekt zeigte, dass dezentrale Auftragsabfolgen innerhalb identifizierter Materialflusscluster stattfinden können. Simulationen mit unterschiedlichen Cluster-Topologien ergaben, dass in über der Hälfte der Fälle eine signifikant bessere Erreichung logistischer Ziele möglich ist. Größe und Anzahl der Cluster sind entscheidende Parameter und bieten Ansatzpunkte für weitere Forschungen.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Evaluation of the Applicability of Random Walks for Generation of Material Flow Network Models. Procedia CIRP, 63, 488-492.
  Wagner, Darja & Becker, Till
  
• Automated Generation of Material Flow Network Models with Cluster Structures Using Random Walks. Procedia CIRP, 72, 569-573.
  Wagner, Darja & Becker, Till
  
• Complex Networks in Manufacturing and Logistics: A Retrospect. Dynamics in Logistics, 57-70. Springer International Publishing.
  Becker, Till & Wagner-Kampik, Darja
  
• „Impact of the Cluster Topology of Autonomously Controlled Material Flow Networks on the Performance of a Logistic System“. Diss. Universität Bremen
  Wagner-Kampik, D.