Übersicht laufender Forschungsprojekte

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In der manuellen Mann-zur-Ware Kommissionierung wird heute oftmals Pick-by-Light eingesetzt, um Mitarbeitern die Lagerplätze zur Warenaufnahme aufzuzeigen. Untersuchungen zeigen, dass Pick-by-Light deutlich verbesserte Kommissionierzeiten und niedrigere Fehlerraten im Vergleich zur klassischen Kommissionierliste oder anderen technischen Kommissionierverfahren ermöglicht. Trotzdem entscheiden sich aufgrund der hohen damit verbundenen Investitionskosten, gerade zahlreiche kleine und mittlere Unternehmen (KMU) gegen den Einsatz von Pick-by-Light-Systemen. Ziel des Vorhabens Pick-by-Tag ist daher die Entwicklung eines kostengünstigen technischen Kommissioniersystems auf Basis passiver RFID-Tags, das sich an der Pick-by-Light-Methodik orientiert. Dadurch können Kommissionierprozesse bei KMU hinsichtlich Geschwindigkeit und Fehlerrate optimiert werden. Das drahtlose Pick-by-Tag-System soll mittels passiver, batteriefreier RFID-Tags mit LEDs realisiert werden die als Fachanzeigen an den Lagerfächern angebracht werden. Die Signalgebung der RFID-Tags wird durch ein RFID-Lesegerät mit dem notwendigen Strom versorgt. Teilziel des Projekts ist, dass bei einer Installation an 1000 Lagerfächern die Anschaffungskosten des Systems unter 30 € pro Fach liegen. 

Kleinere und mittlere Unternehmen (KMU) verfügen in der Produktion häufig noch nicht über eine, ihren Prozessen, Produkten und Produktionssystem entsprechende, Datenerfassungsmethode. Eine stark detaillierte Datenerfassung (hohe Erfassungsauflösung) wird i.d.R. gescheut, da sie meist hohen Aufwand oder hohe Kosten verursacht. Die derzeit in Kauf genommene Alternative erzeugt grob-aggregierte, lückenhafte Datenbestände in denen relevante Soll-Ist-Abweichungen im Prozess häufig nicht erkannt werden. Weiterhin werden erkannte Störungen meist nicht tiefgreifend und systematisch analysiert. Die Lösung dieses Konflikts und Defizits liegt in der bedarfsorientierten Anpassung der Rückmeldeauflösung und -häufigkeit sowie einer gestützten Störungsdiagnose und -prognose. Im Forschungsvorhaben wird daher ein KMU-gerechtes, adaptiv-iteratives Business-Intelligence-System (BIS) entwickelt, welches Problemstellen durch gezielte Datenaufnahmen in der Produktion aufdeckt, analysiert und deren Auftreten im Betrieb und bei neuen Produkten abschätzt. Zugleich werden Verschwendungen aufgrund zu häufiger Rückmeldungen vermieden (Lean-Prinzip). Das BIS soll einen durch künstliche Intelligenz gesteuerten Soll-Ist-Abgleich durchführen und den „Auflösungsgrad der Datenaufnahme“ variabel festlegen, um sich iterativ Problemstellen anzunähern. Mittels Sprachassistenz als Erfassungsmedium erfolgt die Rückmeldung aufwandsarm und parallel zur Haupttätigkeit in der einfachsten Kommunikationsform - der natürlichen Sprache. Auf langfristige Sicht sollen die Methoden des maschinellen Lernens darüber hinaus das BIS befähigen, frühzeitig Abweichungen im Prozessverlauf zu prognostizieren und somit einen störungsarmen Produktionsablauf zu sichern. Um die Projektlaufzeit bestmöglich zu nutzen und zugleich möglichst viele Testiterationen durchzuführen, wird die Systementwicklung durch einen mehrstufigen Entstehungsprozess an das Wasserfallmodell bzw. das Prinzip von Simultaneous Engineering angelehnt.

In Distributionszentren ist die Kommissionierung eine zentrale logistische Aufgabe, die auf allen Wertschöpfungsstufen durchgeführt werden muss. Durch eine gleichmäßige Auftragseinlastung wird in der Kommissionierung versucht die meist stark schwankende Kundennachfrage zu glätten und dabei trotzdem den Servicegrad mit geforderter Durchlaufzeit zu erfüllen. Logistikdienstleister (LDL) greifen dabei meist auf ihre Erfahrungen zurück. Es fehlt ein allgemeingültiger, öffentlich zugänglicher Standard zur Nivellierung in der Kommissionierung, sodass Unternehmen auch ohne Erfahrung ihre Auftragseinlastung optimal planen können. Das Forschungsvorhaben „Glätten und Nivellieren in der Kommissionierung“ hat zum Ziel ein allgemeingültiges Konzept zur Nivellierung in der Kommissionierung sowie Methoden zur exakten Analyse der Leistungsfähigkeit der nivellierten Auftragsabwicklung und zur Bestimmung des benötigten Personalbedarfs zu entwickeln. Hierzu wird ein standardisiertes Nivellierungskonzept der Kommissionierung entwickelt. Dieses wird als Markov-Kette abgebildet, die eine exakte Beurteilung der Leistungsfähigkeit der nivellierten Auftragsabwicklung und die Bestimmung des benötigten Personalbedarfs ermöglicht. Anhand einer numerischen Studie wird der Einfluss verschiedener Ansätze der Arbeitszeitgestaltung auf die Leistungsfähigkeit der Kommissionierung ermittelt und in Form eines Leitfadens zusammengefasst. Die Ergebnisse ermöglichen KMUs eine genaue und frühzeitige Abschätzung der Kommissionierkosten und eine präzise Planung der Auftragseinlastung und des Personalbedarfs anhand der definierten Standards. Dadurch werden Planungsrisiken reduziert und durch die erzeugte Transparenz Vorteile bei der Akquise geschaffen und Missverständnisse zwischen Unternehmen und LDL vermieden. Außerdem wird das Risiko von Fehleinschätzungen vermindert. Anhand eines Benchmarking der Realität mit dem Modell können individuelle Verbesserungspotentiale identifiziert werden.