{"id":3406,"date":"2021-04-22T14:55:15","date_gmt":"2021-04-22T12:55:15","guid":{"rendered":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/stec\/?post_type=projects&p=3406"},"modified":"2023-03-10T13:52:49","modified_gmt":"2023-03-10T12:52:49","slug":"intelligenter-boden","status":"publish","type":"projects","link":"https:\/\/s-tec.de\/en\/projekte\/intelligenter-boden\/","title":{"rendered":"Intelligenter Boden"},"content":{"rendered":"\n\n
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\"Ein
\u00a9 Bosch Rexroth<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

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In einem Feinlogistikszenario in der Montage sollen die Prozesse und Routenplanungen mittels echtzeitf\u00e4higem KI-Vorschlagsystem optimiert werden. Hierf\u00fcr ist ein intelligenter Boden f\u00fcr die Nutzerf\u00fchrung im Einsatz. <\/p>\n\n\n\n

Intelligenter Boden als echtzeitf\u00e4higes KI-Vorschlagsystem<\/h4>\n\n\n\n

Die T\u00e4tigkeit von Feinlogistiker*innen soll durch ein echtzeitf\u00e4higes Vorschlagsystem zur Priorisierung von Nachf\u00fcllaufgaben sowie zur Berechnung der Materialzusammenstellungen und optimalen Routenf\u00fchrung unterst\u00fctzt werden. \u00dcber ein eKanban System werden hierf\u00fcr die Pufferf\u00fcllst\u00e4nde an den Arbeitsstationen und am Kanbanregal erfasst. Das intelligente Doppelbodensystem leitet ein autonomes Transportfahrzeug, das die Produktionsmaterialien an die richtige Stelle transportiert. Dort k\u00f6nnen sie von Feinlogistiker*innen entladen werden. Zudem k\u00f6nnen Feinlogistiker*innen mithilfe der ebenfalls im Boden integrierten Gewichtserkennung besser erkannt und lokalisiert werden. Die tats\u00e4chlich gelaufenen Routen finden als Trainingsdaten und zur Optimierung der KI-Modelle Anwendung. Die Routenoptimierung wird als Graphproblem definiert. Darin werden den Kanten Kosten zugeordnet, die sich aus statischen Einflussparametern (Distanz zur beliefernden Station) und variablen Parametern (Pufferstand) zusammensetzen.<\/p>\n\n\n\n

Projektablauf<\/h4>\n\n\n\n

Das Projekt wurde im Rahmen eines Quick Checks des vom Land Baden-W\u00fcrttemberg gef\u00f6rderten KI-Forschungszentrums \u00bbLernende Systeme und Kognitive Robotik\u00ab<\/a> bearbeitet. Zur Umsetzung der KI-Applikation werden Daten aus einer Logistikplanungssoftware sowie Daten aus einem eKanban Softwaremodul mit Informationen zu den F\u00fcllst\u00e4nden am Kanban-Regal und an den Arbeitspl\u00e4tzen ben\u00f6tigt. Ggf. k\u00f6nnen noch Auftragsdaten aus dem ERP-System zur besseren Vorhersage herangezogen werden z.B. anhand von historischen Pufferverl\u00e4ufen in Abh\u00e4ngigkeit von Auftr\u00e4gen. Die Lokalisierung der Feinlogistiker*innen wird mittels Gewichtserkennung im Boden oder durch Erkennung der ver\u00e4nderten F\u00fcllst\u00e4nde an den Arbeitsstationen erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

Projektnutzen<\/h4>\n\n\n\n