NextBase
Prescriptive Analytics for Next Generation Integration Platform
| Programm / Ausschreibung | IWI, IWI, Basisprogramm Ausschreibung 2023 | Status | laufend |
|---|---|---|---|
| Projektstart | 02.11.2023 | Projektende | 31.03.2025 |
| Zeitraum | 2023 - 2025 | Projektlaufzeit | 17 Monate |
| Keywords | |||
Projektbeschreibung
Thema des Projekts ist es, die Nutzung von Methoden aus Prescriptive Analytics / Machine Learning in unseren Automatisierungsprojekten zu ermöglichen. Kernziel ist die in-line Optimierung der den Steuerungsalgorithmen zugrunde liegenden Parameter.
Endberichtkurzfassung
ABF GmbH liefert Automatisierungssystem für komplexe Produktions- und Logistiksysteme. Ende 2023 wurde mit Unterstützung der FFG das Projekt NextBase gestartet mit dem Ziel, unsere Lösungen mit Methoden von Machine Learning und Artificial Intelligence zu erweitern.
Im ersten, nun abgeschlossenen Forschungsjahr standen Anwendungen in der innerbetrieblichen Transportlogistik im Vordergrund und wurden mit zwei Use Cases umgesetzt.:
Optimierung der Interaktion mehrerer Fahrzeuge auf einer gemeinsamen Bahn: Hier lag der Fokus auf der Koordination und Ablaufoptimierung zweier Kräne in einem Coillager. Durch gezielte algorithmische Steuerung und Ablaufplanung konnte eine reibungslose, kollisionsfreie und effiziente Zusammenarbeit der Kräne realisiert werden. Die Interaktion beider Systeme wurde so abgestimmt, dass Stillstandszeiten reduziert und Durchsatzraten erhöht wurden. Das Lösungskonzept wurde dabei so ausgelegt, dass es flexibel erweiterbar und an andere Situationen anpassbar ist.
Intelligentes Vorschlagssystem für die Bewegungen in einem Stapellager: Hier wurde ein intelligentes Vorschlagssystem zur Lagerplatzwahl für Ein- und Auslagerungen entwickelt. Das Vorschlagssystem wird in einer vorgelagerten Trainingsphase anhand historischer Ein- und Auslagerungen parametriert. Dabei werden die möglichen Lagerpositionen bewertet und die besten Bewertungen als Vorschlag an den Benutzer weitergegeben. Durch die Nutzung von symbolischen Methoden bleiben die Vorschläge erklärbar. Das Bewertungssystem kann flexibel an neue Lagerplatzauswahlproblemstellungen angepasst werden.
Die beiden Anwendungsfälle zeigen exemplarisch die Bandbreite intralogistischer Herausforderungen und bieten innovative Lösungsansätze zur Effizienzsteigerung in spezialisierten Lagerumgebungen.