Die Zielsetzung dieses Forschungsvorhabens ist die Steigerung des Durchsatzes von
Shuttle-Systemen mit gassen- und ebenengebundenen Fahrzeugen durch den Einsatz mehrerer Shuttle-Fahrzeuge in derselben Ebene und mehrerer Lift-Fahrzeuge in demselben Schacht. In der Ebene und im Lift entstehen dadurch Bereiche, die von
mehreren Fahrzeugen (Server) gemeinsam befahren und als Multi-Server-Systeme
bezeichnet werden. Ein robuster und effizienter Betrieb des daraus hervorgehenden
Multi-Server-Shuttle-Systems setzt allerdings hohe Anforderungen an die Steuerung.
Außerdem macht die Vielzahl an unterschiedlichen Konfigurationen die Durchsatzbestimmung des Gesamtsystems zu einer Herausforderung.
Zu Beginn des Forschungsprojekts wurden mithilfe von Expertengesprächen und einer
Literaturrecherche der Stand der Technik von Shuttle- und Multi-Server-Systemen erarbeitet. Auf dieser Basis wurden relevante Ausprägungen von Multi-Server-Shuttle-
Systemen und deren Auswirkungen auf die Freiheitsgrade der Steuerung identifiziert.
Für die ausgewählten Systemausprägungen wurden Betriebsstrategien für die Zuweisung der Aufträge an die Lift- und Shuttle-Fahrzeuge sowie Bewegungsstrategien für die Ausführung der Aufträge entwickelt. Anschließend wurde ein parametrierbares Simulationstool erstellt, in welches sich die Steuerungsstrategien einbinden sowie unterschiedliche Konfigurationen analysieren und bewerten lassen. Mithilfe des entwickelten Simulationsmodells wurden Parameterstudien durchgeführt und basierend auf den Simulationsergebnissen Handlungsempfehlungen zur durchsatzoptimalen Konfiguration der Systeme abgeleitet.
Multi-Server-Shuttle-Systeme stellen eine bisher wenig beachtete Variante von Shuttle-Systemen dar, die gegenüber herkömmlichen Lösungen eine erhöhte Durchsatzleistung erzielen kann. Dabei lässt sich insbesondere auch die Leistung von Bestandsanlagen erhöhen, indem diese durch Hinzufügen weiterer Lift- und Shuttle-Fahrzeuge und unter Anwendung der entwickelten Steuerungsstrategien in Multi-Server-Shuttle-Systeme überführt werden.
Aktualisiert: 2021-11-23
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Für die Flexibilisierung des innerbetrieblichen Materialflusses werden autonome Transportfahrzeuge eingesetzt, um wechselnden Leistungsanforderungen gerecht zu werden. Dieses Zellulare Transportsystem, bestehend aus einer Vielzahl kleinskaliger Transportfahrzeuge, soll in der Lage sein, untereinander zu kommunizieren, sich gegenseitig zu erkennen und die Umwelt wahrzunehmen, um als Schwarm zu agieren. Durch die Bereitstellung von dezentral akquirierten Informationen anderer Transportentitäten können bessere Entscheidungen zur Wegfindung und Kollisionsvermeidung getroffen werden.
Mit dieser wissenschaftlichen Arbeit wurde ein Beitrag zur kollektiven Nutzung von Sensordaten im Schwarm Zellularer Transportfahrzeuge geleistet. Es wurde mit unterschiedlichen Verfahren zur Synchronisation eine gemeinsame Zeitbasis für alle Transportentitäten geschaffen.
Zur intelligenten Verarbeitung der Sensordaten der Laserscanner und 3-D-Kameras, die auf den Fahrzeugen montiert sind, wurden diese zunächst modelliert. Diese Sensormodelle flossen anschließend in die Auswertung der akquirierten Sensordaten im Rahmen der Segmentierung, Objektextraktion und Klassifikation ein. Basierend auf den klassifizierten Fahrzeugen wurde eine probabilistische Fahrzeugerkennung entwickelt, die es den Fahrzeugen ermöglichte, sich gegenseitig zu erkennen und die gewonnenen Informationen untereinander zu teilen. Die entwickelte Erkennungsmethodik wurde abschließend im LivingLab „Zellulare Transportsysteme“ des Fraunhofer-Instituts für Materialfluss und Logistik erfolgreich empirisch evaluiert.
Aktualisiert: 2020-01-24
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