Agentenbasierte Transportsteuerung für Pickup & Delivery in der Produktion

Herausforderungen wie die zunehmende Produktheterogenität, steigende Produktionskosten und die Forderung nach immer kürzeren Lieferzeiten durch den Kunden verlangen nach der Implementierung von flexiblen Produktionskonzepten. Diese Möglichkeit kurzfristiger Änderungen am Produktionsprogramm wirkt sich auf die Materialbereitstellungsprozesse aus. Es gilt, anpassungsfähige Konzepte für den innerbetrieblichen Materialtransport zu entwickeln. Dieser Beitrag stellt ein Konzept zur Implementierung des Pickup & Delivery-Ansatzes innerhalb einer intelligenten Produktion vor. Zur Lösung des daraus entstehenden Pickup & Delivery-Problems wird ein Steuerungssystem auf Basis eines Multi-Agenten-Systems entwickelt. Das Konzept findet Anwendung bei der Versorgung von Fertigungssystemen innerhalb einer beispielhaften Werkstattfertigung. Das entwickelte Steuerungssystem wird in einer Materialflusssimulation umgesetzt.Challenges such as increasing product heterogeneity, rising production costs and the demand for shorter delivery times by the customer require the implementation of flexible production concepts. This possibility of changes to the production program at short notice has an impact on material supply processes. It is necessary to develop more adaptive concepts for internal material transport. This paper presents a concept for the implementation of the pickup & delivery approach within an intelligent production. To solve the resulting pickup & delivery problem, a control system based on a multi-agent system is developed. The concept is applied to the supply of manufacturing stations within an exemplary shopfloor production. The developed control system is implemented in a material flow simulation

Development of a Method for Performance Evaluation of Selected Warehouse Areas in the Context of Lean Warehousing

Der Beitrag stellt eine Methode zur Performancebewertung ausgewählter Bereiche eines Distributi-onszentrums im Kontext des Lean Warehousing vor. Auf Grundlage der Kundenanforderungen erfolgt die Entwicklung eines Kennzahlensystems sowie die Vorstellung und Diskussion zweier Möglichkeiten der Kennzahlenaggregation, die die Berücksichtigung unscharfer Daten in die Performancebewertung ermöglichen. Anhand eines Fallbeispiels wird die Methode veranschaulicht.This paper presents a method for performance evaluation of selected areas of a distribution center in the context of lean warehousing. Based on customer requirements a performance evaluation system is developed. Two opportunities to aggregate performance metrics are presented and discussed. The aggregation approaches allow a consideration of fuzzy data in performance evaluation. A case study is used to illustrate the performance evaluation methods

Systematization, Evaluation, and Modelling of Uncertainties in Empty Container Logistics

Dieser Beitrag beschreibt Unsicherheiten in den Prozessen der Leercontainerlogistik und beinhaltet einen Systematisierungsansatz, der die Akteure bei der operativen Planung unterstützen soll. Weiterhin werden ausgewählte Modellierungskonzepte zur Berücksichtigung von Unsicherheiten vorgestellt und hinsichtlich ihrer Eignung zum Einsatz in mathematischen Optimierungsmodellen für das Leercontainermanagement analysiert. An einem konkreten Fallbeispiel wird der mögliche Einbezug der sogenannten Grey-Zahlen verdeutlicht.This paper analyzes uncertainties in empty container logistics and includes a systematization approach that should support actors in operative planning. Fur-thermore, selected methods to model uncertainties are presented and analyzed in terms of their appropriate-ness for the empty container management using mathematical optimization models. A case study illustrates the application of grey numbers

Adaptive part-feeding in flexible production systems using an agent-based transport control concept

Zur Sicherstellung einer schnellen und flexiblen Anpassung an sich ändernde Anforderungen sind innerbetriebliche Materialbereitstellungskonzepte in immer stärkerem Maße zu flexibilisieren. Hierdurch kann die Erreichung logistischer Ziele in einem dynamischen Produktionsumfeld gesteigert werden. Der Beitrag stellt ein Konzept für eine adaptive Materialbereitstellung in flexiblen Produktionssystemen auf Grundlage einer agentenbasierten Transportplanung und -steuerung vor. Der Fokus liegt hierbei auf der Planung und Steuerung der auf Basis von Materialbedarfsmeldungen ausgelösten innerbetrieblichen Transporte. Neben Pendeltouren zur Versorgung des Produktionssystems findet auch das dynamische Pickup-and-Delivery-Problem Berücksichtigung. Das vorgestellte Konzept ist an den Anforderungen selbstorganisierender Produktionsprozesse ausgerichtet.To ensure a fast and flexible adaptation in terms of changing requirements, the part-feeding in production processes has to be organized more flexible. This allows an improvement of logistic goals in dynamic production environments. The paper presents a concept for adaptive part-feeding in flexible production systems using an agent-based transport control system. Planning and control of internal transport processes is brought into focus. In addition to direct transport relations to supply production systems with material, the dynamic pickup and delivery problem is considered. The concept is adjusted to requirements of self-organizing production processes

Wertschöpfungsreserven im produktionsnahen Dienstleistungsbereich

Kurzfassung In den produktionsnahen Dienstleistungsbereichen gibt es bisher noch nicht erschlossene Wertschöpfungsreserven. Mit dem SIM-Ansatz gelingt es hier, durch Standardisieren, Iterieren und Motivieren Fortschritte zu erzielen. Die produktionsnahen Dienstleistungsprozesse werden hinsichtlich ihres Verbesserungs- und Standardisierungspotenzials bewertet. Für das iterative Verbessern der ausgewählten Prozesse wurde ein Methodenbaukasten entwickelt, der sich in der Automobilindustrie bei mehreren Verbesserungsprojekten bewährt hat. Die optimierten Prozesse werden soweit wie möglich standardisiert. Impulse für weitere Verbesserungen gehen vom Management und Mitarbeitern aus.</jats:p

Investigation of the impact of disruptions on processes related to production logistics using simulation

Forderung nach immer kundenindividuelleren Produkten und zunehmender Wettbewerbsdruck stellt produzierende Unternehmen hinsichtlich der Erfolgsdimensionen Qualität, Zeit und Kosten vor signifikante Herausforderungen. Dies führt zu komplexen Prozessen, welche eine hohe Anfälligkeit gegenüber logistischen und produktionsbezogenen Störungen aufweisen können. Dieser Beitrag stellt eine Simulationsstudie zur Untersuchung der Auswirkungen von Störungen auf produktionslogistische Prozesse vor. Dabei werden in einer dezentral gesteuerten Produktion verschiedene Störungsszenarien abgebildet und anhand aus-gewählter Leistungskennzahlen miteinander verglichen. Ziel dieser Vergleiche ist es, die Auswirkungen von Störungen auf Produktionsprozesse zu untersuchen und dadurch die jeweilige Robustheit zu bewerten.Demand for more and more customer specific products as well as rising competitive pressure constitute a significant challenge for companies regarding the success factors quality, time and costs. As a result a high vulnerability regarding logistical or production-related disruptions can be determined. This paper represents a simulation study to examine the impacts of disruptions on production logistics. By means of selected key performance indicators several scenarios are compared to each other. The aim of this comparison should be to analyze the effects of different disruptions on production processes and furthermore to assess the respective robustness

Development of a method to generate a data base for optimization systems in maritime empty container logistics

Dieser Beitrag stellt ein Vorgehen zur Entwicklung einer Methodik zur Generierung einer praxisnahen Datenbasis für numerische Untersuchungen im Rahmen der maritimen Leercontainerlogistik vor. Das Vorgehen wird an einem exemplarischen Anwendungsfall verdeutlicht. Die Resultate sollen Testläufe für Szenarien der Leercontainerlogistik unterstützen und somit eine Basis für die Entwicklung und Bewertung organisatorischer Verbesserungsansätze, mathematischer Optimierungsmodelle, entsprechender Lösungsalgorithmen und praxisnaher Simulationsumgebungen bilden.This paper presents a procedure for developing a method to generate a realistic data base for numerical experiments in the context of maritime empty container logistics. The method is illustrated by an example. The results should support tests required for empty container logistics scenarios and thus form a basis for the development and evaluation of organizational improvement approaches, mathematical optimization models, corresponding solution algorithms and realistic simulation environments

An approach for a predictive monitoring system for the identification of disruptive effects in production logistics using artificial neural networks

Unerwartet auftretende logistische und produktionsbezogene Störungen gehören zum betrieblichen Alltag von Unternehmen und wirken sich negativ auf deren Prozess der Leistungserstellung aus. Die prädiktive Identifikation von potentiellen Störungen kann in Form einer Frühwarnung dazu beitragen den Handlungszeitraum für Gegenmaßnahmen zu verlängern, um somit der eigentlichen Störungswirkung rechtzeitig entgegenzuwirken. Im Zeitalter zunehmend umfangreicheren Datenmengen über betriebliche Abläufe sowie Informationsbereitstellung in Echtzeit erscheint der Einsatz prädiktiver Methoden besonders vielversprechend. Im Rahmen dieses Beitrags wird ein Ansatz für ein Predictive-Monitoring-System (PMS) zur Identifikation von Störungswirkungen in der Produktionslogistik vorgestellt. Die Kernfunktion des Systems basiert auf künstlichen neuronalen Netzen.Unexpectedly occurring logistical and production related disruptions are part of the day-to-day operations of companies and have a negative impact on their process of service provision. The predictive identification of potential disturbances in the form of an early warning can help to extend the action period for countermeasures so as to counteract the actual disruptive effect in good time. In the age of increasingly large amounts of data about operational processes as well as providing information in real time, the use of predictive methods seems particularly promising. This article presents an approach to a predictive monitoring system (PMS) for identifying disruptive effects in production logistics. The core function of the system is based on artificial neural networks