Übersicht abgeschlossener Forschungsprojekte

Roboter werden in der Logistik zunehmend eingesetzt. Dabei kommt es häufig zu Begegnungen zwischen Menschen und Robotern. Beide sollten daher in der Lage sein, sicher, effektiv und effizient miteinander zu kommunizieren. Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und Evaluation eines Interaktionsbaukastens für Roboter mit verschiedenen Funktionen in der Logistik sowie logistikähnlichen Umfeldern (Krankenhaus, Handel, Bau, …). Für jede Funktion bzw. Aufgabe des Roboters werden Interaktionsbausteine zur Unterstützung eines regel- oder fertigkeitsbasierten Verständnisses der Interaktion erstellt. Grundlage dafür ist ein nutzerzentrierter Gestaltungsansatz. Im Rahmen des Forschungsvorhabens werden zunächst Intentionen von Robotern im Aufgabenkontext ermittelt. Anschließend erfolgt eine systematische Generierung von Kommunikationsmodalitäten, bevor die Intentionen sowie die Modalitäten miteinander kombiniert und in einen modularen Baukasten überführt werden. Die so entstehenden modularen Sprachbausteine werden demonstratorisch implementiert und durch Benutzerstudien evaluiert. Zuletzt werden Leitlinien und Handlungsempfehlungen für die Verwendung des Baukastens abgeleitet. Am Projektende steht ein fertiger Interaktionsbaukasten zur Verfügung, der direkt in Unternehmen für die Entwicklung und Implementierung von Logistik-Robotern verwendet werden kann. Die Ergebnisse sind somit in großem Maß vorwettbewerblich und branchenübergreifend nutzbar. Der PA unterstreicht die hohe KMU-Relevanz. KMU-Hersteller profitieren durch den modularen Baukasten für kontextbezogene Roboterkommunikation, der direkt ohne eigene Entwicklungstätigkeiten eingesetzt werden kann. KMU-Betreiber profitieren branchenübergreifend von einer effizienten, sicheren und kontextbezogenen Mensch-Roboter-Kommunikation in hybriden Umgebungen. KMU-Anwender profitieren unmittelbar von einer intuitiv verständlichen Interaktion, unabhängig davon, ob es sich um Mitarbeiter, Besucher oder Passanten handelt.

Schlussbericht_RoboLingo_22234

Der Begriff der Belastungsflexibilität ist in der bestehenden Literatur oft verwendet und der Nutzung dieser zur Handhabung von Nachfrageschwankungen wird eine hohe Bedeutung zugewiesen. Eine Operationalisierung durch eine systematische Analyse der Voraussetzungen des Produktionssystems und die Interdependenzen der Maßnahmen sowie eine kostenseitige Bewertung besteht jedoch nicht. Durch die komplexen Verknüpfungen ist die Einführung von Maßnahmen und -kombinationen der Belastungsabstimmung auf operationaler Ebene nicht trivial. Um bei der Gestaltung der Arbeitssysteme aktiv die Handlungsoptionen der Belastungsabstimmung beeinflussen zu können, ist dieses Verständnis jedoch essenziell.Ziel des Forschungsvorhabens GeProVar ist die Erstellung einer Methode, mit deren Hilfe kmU die Belastungsflexibilität operationalisieren und damit diese Fähigkeit im eigenen Produktionssystem anforderungsgerecht implementieren können. Nur so kann reaktionsschnell die Auswahl von optimalen Maßnahmenkombinationen der Belastungsabstimmung zur Handhabung von kurzfristigen Nachfrageschwankungen durchgeführt und damit die Wettbewerbsfähigkeit von kmU ermöglicht werden. Dazu werden im ersten Schritt allgemeine Merkmale von Produkten und Prozessen mit Auswirkung auf die Belastungsschwankungen identifiziert. Aufbauend darauf werden Maßnahmen recherchiert und abgeleitet, mit denen eine anforderungsgerechte Belastungsabstimmung erfolgen kann. Im dritten Schritt wird ein Bewertungsmodell zur quantitativen Bestimmung von Maßnahmenkosten aufgestellt. Aufbauend hierauf werden mittels mathematischer Modellierung und Simulation von Szenarien effiziente Maßnahmenkombinationen identifiziert und allgemeine Handlungsempfehlungen abgeleitet. Die Umsetzung des Gesamtmodells in einem anwenderfreundlichen Software-Demonstrator ermöglicht kmU, eigenständig die Entscheidung der Einführung von Maßnahmenkombinationen zu treffen und damit eine wissenschaftlich fundierte Auslegung ihrer Belastungsflexibilität.

Schlussbericht:

22126_N_Abschlussbericht_GeProVar_2024.pdf

Aufgrund zunehmend dynamischer Märkte müssen Fabriken in immer kürzer werdenden Zyklen reorganisiert werden. Das stellt nicht nur Fabrikplaner vor große Herausforderungen, sondern auch das Qualitätsmanagement. Die Verzahnung beider Disziplinen ist in den meisten Unternehmen nicht gegeben. Die Vernachlässigung qualitätsrelevanter Anforderungen in der Fabrikplanung (FAP) führen zu Fehlentwicklungen im Qualitätsmanagementsystem (QMS). Hinzu kommt, dass historisch gewachsene klassische QMS, wie auf PDF basierende Qualitätshandbücher, flexible Anpassungen erschweren. Folglich entsteht die Problematik, dass Qualitätsanforderungen nach dem Hochlauf der Fabrik aufgrund der Zeitverzögerung durch klassische Systeme nicht oder nur teilweise erfüllt sind und es weiteren Anpassungen im QMS bedarf. Durch fehlende Ressourcen sind solche reaktiven Anpassungen für KMU kaum zu bewältigen. Deshalb müssen QMS langfristig durch IT-gestützte Modularität geplant werden, sodass sie auch nach dem Fabrikhochlauf ohne umfassenden Ressourcenaufwand langfristig flexibel aktualisiert werden können. Dieses Ziel verfolgt das Projektvorhaben FabriQPlanung mit der Integration von IT-gestützten, agilen QMS in die FAP. Diese wird für die durchzuführende Forschungsarbeit zunächst an der VDI-Richtlinie 5200 angelehnt, wobei eine Übertragbarkeit auf andere Planungsansätze prinzipiell möglich sein soll. Im Ergebnis entsteht ein anwendungsorientierter Leitfaden mit e-Learning Konzept. Dieser soll intuitiv vermitteln, wie IT-gestützte, agile QMS in der FAP modular aufgebaut werden können und aufzeigen, wie sich Fabrikplaner und Qualitätsmanager bereits während der FAP durch Iterationen in definierten Quality Gates agil abstimmen können. Hierzu wird unterstützend ein modular anpassbarer Baukasten mit agilen Methoden und Werkzeugen entwickelt. Das Vorgehen beinhaltet die Anforderungen der DIN EN ISO 9001:2015, sodass das QMS direkt nach dem Fabrikhochlauf normenkonform ist.

Schlussbericht:

FQP_Schlussbericht.pdf

Leitfaden.pdf

20250114_BVL-Magazin_Eins-2025_RZ_ePaper.pdf

Der Begriff der Belastungsflexibilität ist in der bestehenden Literatur oft verwendet und der Nutzung dieser zur Handhabung von Nachfrageschwankungen wird eine hohe Bedeutung zugewiesen. Eine Operationalisierung durch eine systematische Analyse der Voraussetzungen des Produktionssystems und die Interdependenzen der Maßnahmen sowie eine kostenseitige Bewertung besteht jedoch nicht. Durch die komplexen Verknüpfungen ist die Einführung von Maßnahmen und -kombinationen der Belastungsabstimmung auf operationaler Ebene nicht trivial. Um bei der Gestaltung der Arbeitssysteme aktiv die Handlungsoptionen der Belastungsabstimmung beeinflussen zu können, ist dieses Verständnis jedoch essenziell.Ziel des Forschungsvorhabens GeProVar ist die Erstellung einer Methode, mit deren Hilfe kmU die Belastungsflexibilität operationalisieren und damit diese Fähigkeit im eigenen Produktionssystem anforderungsgerecht implementieren können. Nur so kann reaktionsschnell die Auswahl von optimalen Maßnahmenkombinationen der Belastungsabstimmung zur Handhabung von kurzfristigen Nachfrageschwankungen durchgeführt und damit die Wettbewerbsfähigkeit von kmU ermöglicht werden. Dazu werden im ersten Schritt allgemeine Merkmale von Produkten und Prozessen mit Auswirkung auf die Belastungsschwankungen identifiziert. Aufbauend darauf werden Maßnahmen recherchiert und abgeleitet, mit denen eine anforderungsgerechte Belastungsabstimmung erfolgen kann. Im dritten Schritt wird ein Bewertungsmodell zur quantitativen Bestimmung von Maßnahmenkosten aufgestellt. Aufbauend hierauf werden mittels mathematischer Modellierung und Simulation von Szenarien effiziente Maßnahmenkombinationen identifiziert und allgemeine Handlungsempfehlungen abgeleitet. Die Umsetzung des Gesamtmodells in einem anwenderfreundlichen Software-Demonstrator ermöglicht kmU, eigenständig die Entscheidung der Einführung von Maßnahmenkombinationen zu treffen und damit eine wissenschaftlich fundierte Auslegung ihrer Belastungsflexibilität.

Für die Betreiber von Stückgutspeditionsanlagen stellen die stetig steigenden Sendungsmengen bei einem gleichzeitig hohen Kostendruck eine zunehmende Herausforderung dar. Vor allem die Planung neuer sowie die Anpassung bestehender Stückgutanlagen spielt eine wesentliche Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderung. Ein effektives Hilfsmittel für die Planung, Realisierung und den Betrieb von logistischen Systemen ist die Simulation, da mithilfe von Simulationsmodellen eine digitale Nachbildung der Stückgutanlage sowie der dazugehörigen dynamischen Prozesse erzeugt werden kann und die Quantifizierung der Planungsqualität im simulierten Betrieb möglich ist. Die Verwendung einer Simulation erfordert jedoch den Einsatz von Simulationsexperten und wird aus diesem Grund im Wesentlichen ausschließlich bei großen Planungsobjekten mit mehreren Mio. Euro Projektvolumen herangezogen. Ziel dieses Forschungsvorhabens ist daher die Entwicklung eines simulationsbasierten Werkzeugs zur Planungs-unterstützung von Stückgutanlagen, welches vor allem ohne spezifisches Modellierungswissen durch die Betreiber anwendbar ist. Das Werkzeug führt den Anwender schrittweise durch den Planungsprozess und baut auf Basis der Nutzereingaben selbstständig ein Simulationsmodell auf. Die Betreiber von Stückgutanlagen sowie Unternehmensberatungen, insbesondere KMU, werden somit befähigt unterschiedliche Varianten und Szenarien in der Planung gegenüberzustellen und quantitativ zu bewerten. Infolgedessen wird den Anwendern des Werkzeugs eine effiziente Planung von Stückgutanlagen ohne Simulationsexpertise und somit ohne die Investition in externes Know-how ermöglicht. Darüber hinaus lassen sich mithilfe des Simulationsmodells die Planungszeiten für Stückgutanlagen wesentlich reduzieren.

Kleine und mittlere Spediteure (KMU-Spediteure) haben im Vergleich zu großen Speditionen eine kleinere Kunden- und damit meist auch Auftragsbasis. Folglich haben sie weniger Möglichkeiten, Touren ad hoc umzuplanen, sollte es im Hauptlauf des kombinierten Straßen- und Schienengüterverkehrs (KV) zu Zugverspätungen kommen. Durch Estimated Time of Arrival- (ETA) Prognosen, deren Prognosequalität zurzeit in Projekten wie "Aeolix" und "KV4.0" erforscht wird, lässt sich die Tourenplanung für den Vor- und Nachlauf des KV dynamisch, d. h. immer dann wenn neue Informationen vorliegen, an die Verspätung des Schienenhauptlaufs anpassen, was zu einer Reduzierung von Wartezeit und -kosten führen kann (Bock, 2010). Bisherige Forschungsarbeiten nehmen jedoch an, dass eine ETA-Prognose nur ein einmalig ermittelter Wert ist, welcher im Zeitablauf nicht weiter angepasst wird (Srour et al., 2016). In der Realität werden ETA-Prognosen jedoch an den tatsächlichen Transportablauf angepasst, um eine möglichst exakte Vorhersage über die erwartete Ankunftszeit zu treffen (RailFreight, 2019). Dabei ist die Prognosegüte der ETA-Prognose abhängig von verschiedenen Faktoren (z. B. Infrastrukturstörungen, Unfälle, Wetter), ändert sich im Zeitverlauf und steigt prinzipiell, je weiter sich der betrachtete Zug dem Zielterminal nähert (Weinke/Poschmann, 2019). Ziel des Forschungsvorhabens Datengetriebene Analyse von ETA-Prognosen“ ist es daher, die Reliabilität einer sich im Zeitablauf verändernden ETA-Prognose zu untersuchen und zu determinieren, wie unter unsicheren und sich verändernden Ankunftszeiten der Vor- und Nachlauf im KV effizient (wann wird umgeplant) und effektiv (welche Touren werden gefahren) gestaltet werden kann. Da sich der Wert der ETA-Prognose und die Streuung des Prognosefehlers im Zeitablauf verändern, ist es für Spediteure nicht ohne weiteres ersichtlich, zu welchem Zeitpunkt sie ggf. umdisponieren sollten.

Schlussbericht_21593N_ETAPEN_.pdf

Exoskelette bieten im Bereich der Produktion und Logistik in mehrfacher Hinsicht ein großes Potenzial. Muskel-Skelett-Erkrankungen sind in Deutschland und weltweit die führende Ursache für Arbeitsunfähigkeit. Jährlich entstehen hierdurch hohe Produktionsausfallkosten. Vor diesem Hintergrund ist eine ergonomische Arbeitsplatzgestaltung entscheidend, um Ausfallzeiten zu reduzieren und auch älteren oder leistungsgewandelten das Arbeiten an diesem Arbeitsplatz zu ermöglichen. Insbesondere im Hinblick auf den demografischen Wandel und den Fachkräftemangel wird dies zunehmend wichtiger für Unternehmen. Die auftretenden Belastungen können jedoch nicht immer mit etablierten Gestaltungsmaßnahmen reduziert werden. Insbesondere in diesen Fällen bieten Exoskelette das Potenzial die Arbeitssituation zu verbessern. Das Themenfeld Exoskelette in der Produktion und Logistik ist ein sehr junges Gebiet, in dem kommerzielle Lösungen erst seit wenigen Jahren auf dem Markt zu finden sind. Unter Exoskeletten werden am Körper getragene Assistenzsysteme verstanden, welche die menschliche Bewegung (elektro-) mechanisch unterstützen. Die bisherigen Forschungen zielen daher überwiegend auf die Entwicklung von Exoskeletten ab oder sind als Pilotstudien zu einzelnen Systemen angelegt. Eine systematische Identifikation von Potenzialen in verschiedenen Bereichen der Produktion und Logistik ist bisher noch nicht erfolgt. Das Forschungsvorhaben SyNExo schließt diese Forschungslücke und hat die Entwicklung eines Werkzeugs zur Potenzialanalyse für den Einsatz von Exoskeletten, einen Quick-Check, zum Ziel. Zur Erreichung dieses Ziels werden sowohl Marktanalysen bzgl. existierender Exoskelett-Systeme als auch Analysen der Anwendungsbereiche durchgeführt, systematisiert und in einem morphologischen Kasten dargestellt. Alle Erkenntnisse werden abschließend in einem leicht anzuwendenden Quick-Check konsolidiert um insbesondere KMU den Einstieg in das Themenfeld zu erleichtern.

Schlussbericht:

2023-05-10_Abschlussbericht_SyNExo_v03_ctv_mit_Deckblatt.pdf

Hohe Variantenvielfalt, kleine Losgrößen und Flexibilität: dafür notwendige Materialflussprozesse, also die bedarfsgerechte Bereitstellung des Materials sowie der Transport von Maschine zu Maschine stellen an die innerbetriebliche Logistik immer höhere Anforderungen. Dabei steckt in kleinteiligen, oft manuellen Produktionsabläufen ein großes Optimierungspotenzial, denn betroffene physische Materialflussprozesse sind oftmals nicht digital abgebildet. Das Ziel von ProCheck ist es, eine automatisierte und kontinuierliche Analyse, Optimierung und Überprüfung von Materialflussprozessen in kleinteiligen Produktionsabläufen zu ermöglichen. Als Innovation werden in ProCheck Methoden des Process Mining auch für physische Materialflussprozesse nutzbar gemacht. Dazu sollen prozesskennzeichnende Ereignisse, so genannte Event-Logs für Materialflussprozesse erzeugt werden. Die Daten dafür sollen über Cyber-Physische Systeme als sensorische Rohdaten in den Prozessen erhoben und über eine neuartige Datenverarbeitung in prozesskennzeichnende Ereignisse gewandelt werden. Dieser Ansatz soll in 5 Schritten umgesetzt werden: 1. Aufnahme und Modellierung des Materialflussprozesses als maschinenlesbare Modelle 2. Einbringen und Erfassen von prozessrelevanten Rohdaten durch existierende CPS-Technologien in Produktionsumgebungen 3. Entwicklung einer Rohdatenauswertung zur automatisierten Generierung von Event-Logs 4. Anpassung von Process Mining Verfahren zum Abgleich von Ist-Prozessen mit Soll-Prozessmodellen spezifisch für Materialflussprozesse in der Produktion von KMU 5. Empfehlungen zur Optimierung und Anwendung Als Nutzen erhalten KMU durch den Einsatz von bereits existierenden CPS-Technologien in Kombination mit neuartiger Sensordatenauswertung und dadurch möglicher Anwendung von geeigneten PM-Techniken mehr Transparenz, Leistung und Flexibilität in ihren Materialflussprozessen der Produktion. Den Marktwünschen kann so besser entsprochen und dem Wettbewerb besser begegnet werden.

Schlussbericht:

IGF-Vorhaben_Nr_21425_ProCheck_Schlussbericht.pdf

Die Entwicklung autonomer Fahrzeuge macht in der Automobilbranche sehr große Fortschritte während in der Intralogistik autonome Fahrzeuge schon seit einigen Jahren verbreitet sind. Für eine Verwendung im Bereich der Landwirtschaft sind jedoch noch einige Hürden zu bewältigen. Insbesondere sind für den effizienten und unterbrechungsfreien wirtschaftlichen Einsatz autonomer Fahrzeugflotten auf dem Feld zahlreiche logistische Prozesse zu planen, wie u.a. der Transport der Einheiten vom Depot des Hofes oder eines Dienstleisters zum Feld und zwischen den Feldern sowie die Bereitstellung von Werkzeugen und Betriebsmitteln o.Ä. Dieses Planungsproblem stellt die Anwender - diese sind meist Lohnunternehmer (in Deutschland existieren mehr als 5000 Lohnunternehmen, diese sind ausschließlich KMU) - landwirtschaftlicher autonomer Fahrzeugflotten vor eine große logistische Herausforderung. Diese gilt es zu bewältigen, um die neue Technologie in der Landwirtschaft effizient und damit wirtschaftlich einsetzen zu können. Im Rahmen des Projekts FeldSchwarmLogistik soll das Problem als Routing- und Scheduling-Problem unter Berücksichtigung aller praxisrelevanten Restriktionen und Nebenbedingungen modelliert werden. Darauf aufbauend wird eine algorithmische Lösung dafür entwickelt, um einen optimalen Nutzen aus der Anwendung autonomer Feldschwärme zu erzielen und Hürden bei der Investition und Implementierung zu senken. Davon profitieren KMU auf der einen Seite in Form von Lohnunternehmen, die mit Hilfe eines Planungstools kostenminimal eine ressourcenschonende neue Technologie einsetzen können. Andererseits ist zu erwarten, dass neue Akteure als KMU in Form von bspw. Servicedienstleistern in der Automatisierung und Telekommunikation in die Branche Einzug finden werden.

Schlussbericht:

21415_BR_Schlussbericht.pdf