Autonome Roboter in der Intralogistik: Möglichkeiten zur Optimierung der Auftragsverteilung

Research output: ThesisMaster's Thesis

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@mastersthesis{69ff1994ed13477c952fc3f8a434270c,
title = "Autonome Roboter in der Intralogistik: M{\"o}glichkeiten zur Optimierung der Auftragsverteilung",
abstract = "OpenShuttle ist ein neues Produkt der KNAPP Systemintegration GmbH, welches auf einer Flotte von freifahrenden Robotern beruht, die f{\"u}r Transportt{\"a}tigkeiten im Bereich der Intralogistik eingesetzt werden. Mithilfe von Lasernavigation k{\"o}nnen sie sich ohne zus{\"a}tzliche Infrastruktur durch das Lager bewegen und bieten somit eine h{\"o}chst flexible und leicht zu installierende Alternative zu herk{\"o}mmlichen Transportsystemen. Ein aktuelles Projekt der Firma sieht den Einsatz von OpenShuttle in einem Lebensmitteldistributionszentrum vor, in dem Paletten zwischen unterschiedlichen Stationen transportiert werden m{\"u}ssen. Der Durchsatz des aktuellen OpenShuttle-Systems reicht jedoch nicht aus, um die Anforderungen zu erf{\"u}llen, die dieses Projekt an sein Transportsystem stellt. Zielvorgabe dieser Masterarbeit war es daher, durch eine Optimierung der Auftragsverteilung den Durchsatz des Systems zu erh{\"o}hen. Dazu erwies es sich als notwendig, zun{\"a}chst die bestehende Simulation um die Batterieladest{\"a}nde der Roboter zu erweitern und so in der Simulation ihr Ladeverhalten m{\"o}glichst jenem von realen Robotern anzun{\"a}hern. Zudem wurde die derzeitige Auftragsverteilung insofern erweitert, als in der neuen zweistufigen Auftragsverteilung ein Roboter zun{\"a}chst nur eine Region zugewiesen erh{\"a}lt, und erst wenn er diese erreicht hat, den genauen Auftrag definitiv erh{\"a}lt. Aufbauend auf diesen Vorarbeiten wurde die Auftragsverteilung mit dem Ziel optimiert, den Durchsatz des gesamten Transportsystems zu steigern. Bei Verteilung der Auftr{\"a}ge muss darauf geachtet werden, dass jeder einzelne Transportauftrag innerhalb eines vorgegebenen Zeitfensters erfolgt, und dass dabei auch der Batterieladestand der Roboter ber{\"u}cksichtigt wird. Bei dieser neuen Auftragsverteilung wird die Zeit, die ein Roboter f{\"u}r die Durchf{\"u}hrung eines bestimmten Auftrag ben{\"o}tigt, im voraus gesch{\"a}tzt. Diese Sch{\"a}tzung basiert auf Erfahrungswerten, die durch eine zeitliche Messung zuvor get{\"a}tigter Auftragsdurchf{\"u}hrungen gesammelt wurden. Durch eine Evaluierung m{\"o}glicher Auftragsverteilungen wird jene Verteilung ermittelt, bei der die Anfahrtszeiten und die Wartezeiten an den Stationen auf ein Minimum reduziert werden. Ein Vergleich der herk{\"o}mmlichen Auftragsverteilung mit der neuen Auftragsverteilung ergab, dass durch diese die durchschnittliche Durchf{\"u}hrungsdauer eines Auftrags um bis zu 13,6% verringert werden kann.",
keywords = "autonomous robot, task assignment algorithm, intralogistics, autonome Transportroboter, Intralogistik, Auftragsverteilung",
author = "Himmelsbach, {Erik Stefan}",
note = "gesperrt bis 16-09-2017",
year = "2014",
language = "Deutsch",

}

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TY - THES

T1 - Autonome Roboter in der Intralogistik: Möglichkeiten zur Optimierung der Auftragsverteilung

AU - Himmelsbach, Erik Stefan

N1 - gesperrt bis 16-09-2017

PY - 2014

Y1 - 2014

N2 - OpenShuttle ist ein neues Produkt der KNAPP Systemintegration GmbH, welches auf einer Flotte von freifahrenden Robotern beruht, die für Transporttätigkeiten im Bereich der Intralogistik eingesetzt werden. Mithilfe von Lasernavigation können sie sich ohne zusätzliche Infrastruktur durch das Lager bewegen und bieten somit eine höchst flexible und leicht zu installierende Alternative zu herkömmlichen Transportsystemen. Ein aktuelles Projekt der Firma sieht den Einsatz von OpenShuttle in einem Lebensmitteldistributionszentrum vor, in dem Paletten zwischen unterschiedlichen Stationen transportiert werden müssen. Der Durchsatz des aktuellen OpenShuttle-Systems reicht jedoch nicht aus, um die Anforderungen zu erfüllen, die dieses Projekt an sein Transportsystem stellt. Zielvorgabe dieser Masterarbeit war es daher, durch eine Optimierung der Auftragsverteilung den Durchsatz des Systems zu erhöhen. Dazu erwies es sich als notwendig, zunächst die bestehende Simulation um die Batterieladestände der Roboter zu erweitern und so in der Simulation ihr Ladeverhalten möglichst jenem von realen Robotern anzunähern. Zudem wurde die derzeitige Auftragsverteilung insofern erweitert, als in der neuen zweistufigen Auftragsverteilung ein Roboter zunächst nur eine Region zugewiesen erhält, und erst wenn er diese erreicht hat, den genauen Auftrag definitiv erhält. Aufbauend auf diesen Vorarbeiten wurde die Auftragsverteilung mit dem Ziel optimiert, den Durchsatz des gesamten Transportsystems zu steigern. Bei Verteilung der Aufträge muss darauf geachtet werden, dass jeder einzelne Transportauftrag innerhalb eines vorgegebenen Zeitfensters erfolgt, und dass dabei auch der Batterieladestand der Roboter berücksichtigt wird. Bei dieser neuen Auftragsverteilung wird die Zeit, die ein Roboter für die Durchführung eines bestimmten Auftrag benötigt, im voraus geschätzt. Diese Schätzung basiert auf Erfahrungswerten, die durch eine zeitliche Messung zuvor getätigter Auftragsdurchführungen gesammelt wurden. Durch eine Evaluierung möglicher Auftragsverteilungen wird jene Verteilung ermittelt, bei der die Anfahrtszeiten und die Wartezeiten an den Stationen auf ein Minimum reduziert werden. Ein Vergleich der herkömmlichen Auftragsverteilung mit der neuen Auftragsverteilung ergab, dass durch diese die durchschnittliche Durchführungsdauer eines Auftrags um bis zu 13,6% verringert werden kann.

AB - OpenShuttle ist ein neues Produkt der KNAPP Systemintegration GmbH, welches auf einer Flotte von freifahrenden Robotern beruht, die für Transporttätigkeiten im Bereich der Intralogistik eingesetzt werden. Mithilfe von Lasernavigation können sie sich ohne zusätzliche Infrastruktur durch das Lager bewegen und bieten somit eine höchst flexible und leicht zu installierende Alternative zu herkömmlichen Transportsystemen. Ein aktuelles Projekt der Firma sieht den Einsatz von OpenShuttle in einem Lebensmitteldistributionszentrum vor, in dem Paletten zwischen unterschiedlichen Stationen transportiert werden müssen. Der Durchsatz des aktuellen OpenShuttle-Systems reicht jedoch nicht aus, um die Anforderungen zu erfüllen, die dieses Projekt an sein Transportsystem stellt. Zielvorgabe dieser Masterarbeit war es daher, durch eine Optimierung der Auftragsverteilung den Durchsatz des Systems zu erhöhen. Dazu erwies es sich als notwendig, zunächst die bestehende Simulation um die Batterieladestände der Roboter zu erweitern und so in der Simulation ihr Ladeverhalten möglichst jenem von realen Robotern anzunähern. Zudem wurde die derzeitige Auftragsverteilung insofern erweitert, als in der neuen zweistufigen Auftragsverteilung ein Roboter zunächst nur eine Region zugewiesen erhält, und erst wenn er diese erreicht hat, den genauen Auftrag definitiv erhält. Aufbauend auf diesen Vorarbeiten wurde die Auftragsverteilung mit dem Ziel optimiert, den Durchsatz des gesamten Transportsystems zu steigern. Bei Verteilung der Aufträge muss darauf geachtet werden, dass jeder einzelne Transportauftrag innerhalb eines vorgegebenen Zeitfensters erfolgt, und dass dabei auch der Batterieladestand der Roboter berücksichtigt wird. Bei dieser neuen Auftragsverteilung wird die Zeit, die ein Roboter für die Durchführung eines bestimmten Auftrag benötigt, im voraus geschätzt. Diese Schätzung basiert auf Erfahrungswerten, die durch eine zeitliche Messung zuvor getätigter Auftragsdurchführungen gesammelt wurden. Durch eine Evaluierung möglicher Auftragsverteilungen wird jene Verteilung ermittelt, bei der die Anfahrtszeiten und die Wartezeiten an den Stationen auf ein Minimum reduziert werden. Ein Vergleich der herkömmlichen Auftragsverteilung mit der neuen Auftragsverteilung ergab, dass durch diese die durchschnittliche Durchführungsdauer eines Auftrags um bis zu 13,6% verringert werden kann.

KW - autonomous robot

KW - task assignment algorithm

KW - intralogistics

KW - autonome Transportroboter

KW - Intralogistik

KW - Auftragsverteilung

M3 - Masterarbeit

ER -