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f+h fördern und heben 6/2022

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f+h fördern und heben 6/2022

FORSCHUNG UND

FORSCHUNG UND ENTWICKLUNG SELBSTLERNENDE WISSENSMANAGEMENTSYSTEME KÖNNEN IN DER LOGISTIK HILFREICHE DIENSTE LEISTEN SO VERLIEREN ANLAGENSTÖRUNGEN UND AUFTRAGSSCHWANKUNGEN IHREN SCHRECKEN 01 Systemstruktur des selbstlernenden Wissensmanagementsystems (Wimasys) Ressourcen Evaluierung des Systemerfolgs Feedback Störungsidentifikation/ Datenbank Priorisierung System der Intralogistik Kennzahlen Systembeobachtung Muster • Relative Stärke der Abweichung • Menge der Folgeeffekte Maßnahme Identifzierte Abweichung • Schadenskosten Lösungsauswahl Neu erlernte Lösungsstrategie • Zeit zur Behebung Manuelle Eingabe Unbekannte Störung Benutzerschnittstelle Selbstlernende Systeme gewinnen in der Intralogistik an Bedeutung und bieten vor allem für die operative Steuerung von Logistiksystemen ein großes Potenzial. Im Rahmen eines Forschungsprojekts wurde am Lehrstuhl Fördertechnik Materialfluss Logistik (fml) der Technischen Universität München (TUM) erarbeitet, wie ein selbstlernendes Wissensmanagementsystem in der Intralogistik aussehen kann, um damit Abweichungen im Prozess zu beheben. Zur Darstellung eines selbstlernenden Wissensmanagementsystems (Wimasys) bietet sich eine Strukturierung als Regelkreis an. Dessen Funktionsblöcken folgend wird dieser Artikel aufzeigen, welche Schritte in solch einem Regelablauf nötig sind und welche Entscheidungen getroffen werden. SYSTEMBEOBACHTUNG Der erste Block des Regelkreises ist die permanente Überwachung eines intralogistischen Systems. Um Abweichungen zu erkennen, ist eine möglichst zeitsynchrone Datenerhebung und Zustandsüberwachung nötig. Die Grundlage für das Wimasys bildet hier ein Kennzahlensystem. Für den Aufbau solch eines Kennzahlensystems sind verschiedene Detailstufen denkbar, die sich in Art und Umfang unterscheiden. In der höchsten Detailstufe werden ausschließlich relative Kennzahlen gebildet, indem jedwede Planungsgröße oder jeglicher Systemwert erfasst und gegen einen Sollwert gemessen wird. Je mehr Kennzahlen entwickelt und genutzt werden, umso besser ist das Wimasys befähigt, zielgerichtet zu arbeiten und Details des Systemverhaltens zu erfassen. Demgegenüber steht der höhere Aufwand der Implementierung. Nicht nur die spätere Programmierung des Wimasys wird 10 f+h 2022/06 www.foerdern-und-heben.de

FORSCHUNG UND ENTWICKLUNG dadurch umfangreicher, auch die Erfassung der Kennwerte durch Sensorik, Schnittstellen oder sekundäre Systeme birgt potenziell hohe Aufwände. Das Wimasys beobachtet im laufenden Betrieb die Kennzahlen des Systems und stellt ggf. fest, dass ein oder mehrere Werte über definierte Eingriffsgrenzen hinaus abweichen. Wird solch eine Abweichung festgestellt, erfasst die Software den aktuellen Zustand des logistischen Systems. Hierzu werden alle Kennzahlenabweichungen und deren Relationen als ein „Muster“ gespeichert. Im nächsten Schritt dient dieses Muster wie ein Fingerabdruck dazu, die vorliegende Abweichung im Wissensspeicher zu identifizieren. STÖRUNGSIDENTIFIKATION Das Detektieren eines oder mehrerer Abweichungsmuster setzt den Prozess zu dessen Behebung in Gang. Anhand des festgestellten Musters wird ein Datenbankabgleich im Wimasys durchgeführt, um festzustellen, ob dieses Muster bereits als bekannte Abweichung hinterlegt ist. An dieser Stelle ist das Vorgehen zur Identifikation der Abweichung wie erwähnt mit einem Fingerabdruck zu vergleichen, denn in der Datenbank des Systems sind bereits bekannte Abweichungen mit ihren typischen Mustern der Kennzahlenabweichung hinterlegt. Problematisch an dieser Stelle ist der Umgang mit gleichzeitigen Abweichungen. Hier müssen die verschiedenen Muster vom Wimasys getrennt werden, indem eindeutige Zuordnungen von Kennzahlen erkannt und zur Abgrenzung genutzt werden. Liegen verschiedene Abweichungen vor, so werden diese priorisiert. Als Priorisierungsgrundlagen stehen vier Optionen zur Verfügung, die auch in Kombination anwendbar sind: n Relative Stärke der Abweichung, n Menge der Folgeeffekte sowie n Schadenskosten und n Zeit zur Behebung. Bei der relativen Stärke der Abweichung wird die relative Abweichung aller Kennwerte addiert und der höchste Summenwert priorisiert. Für die Menge der Folgeeffekte wird betrachtet, wie viele weitere sekundäre Abweichungen laut Wimasys erfahrungsgemäß vom vorliegenden Problem ausgelöst werden. Für die Schadenskosten und die Zeit zur Behebung werden Vorerfahrungen oder Schätzwerte in der Software vorausgesetzt. Problematisch ist das Auftreten unbekannter Abweichungen, die sich im Wimasys nicht zuordnen lassen. Für den Umgang mit einer neuen Abweichung existieren zwei Möglichkeiten. Zunächst ist eine einfache Fehlermeldung denkbar, die Mitarbeiter anhält, sich mit der aktuellen Lage zu befassen und die Abweichung zu identifizieren oder neu anzulegen. Diese Option ist praktikabel, erfordert allerdings menschliche Expertise. Mit der zweiten Möglichkeit gleicht das Wimasys die vorliegende Abweichung mit existierenden Mustern ab. Ist die unbekannte Abweichung sehr ähnlich zu einer bestehenden, so lässt sich diese als Variante anlegen. Ist die Abweichung völlig neuartig, so wird eine neue Abweichung im Wimasys angelegt. Hier zeigt sich der selbstlernende Charakter des Wimasys, der über eine bloße Datenbank deutlich hinausgeht. Für die Etablierung des Systembestandteils „Identifikation von Abweichungen“ sind verschiedene Ansätze möglich. In der einfachsten Form werden a priori keine möglichen Abweichungen hinterlegt, sondern in einer – dafür deutlich längeren – Anlernphase vom Wimasys selbstständig erfasst. Dies erfordert eine geringere anfängliche Investition, hat jedoch zur Folge, dass das System erst nach einigen Lernschritten stabil arbeiten kann. Ist eine Abweichung zur Behebung identifiziert und priorisiert, folgt im nächsten Block des Regelkreises die Auswahl einer geeigneten Lösungsstrategie. SELBSTSTÄNDIGE AUSWAHL EINER GEEIGNETEN LÖSUNG Um ein logistisches System zurück zu einem effizienten Betriebszustand zu bringen, ist es nötig, den Abweichungen adäquate Lösungen gegenüberzustellen. Dies wird im Block der Lösungsfindung ausgeführt. Aus der Problemidentifikation erhält die Lösungsfindung die Information, welche Abweichung festgestellt wurde und in welcher Schwere diese vorliegt. Je nach Vorwissen 02 Erkennen von Abweichungen und Datenbankabgleich Gespeicherte Fehlermuster Datenbankabgleich Muster 1 Fehlermuster von Routenzugsystem Abgleich mit bekannten Mustern Muster 2 Bekannte Muster Neues Muster Ausschließlich unbekannte Muster Anlegen eines neuen Fehlermusters Überlagerte Störung Priorisierung Einzelstörung Übergabe an Benutzerschnittstelle Automatische Lösungsauswahl www.foerdern-und-heben.de f+h 2022/06 11

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