Planung und Optimierung von Fahrerlosen Transportsystemen (FTS) durch Simulation

Die fortschreitende Digitalisierung und Automatisierung in der Industrie führt zu einem verstärkten Einsatz von Fahrerlosen Transportsystemen (FTS). Auch der Trend in Richtung Losgröße-1 stellt die Unternehmen vor große Herausforderungen. Sie müssen in der Lage sein, flexible und effiziente Material- und Produkttransporte innerhalb der Produktion durchzuführen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, bietet sich der Einsatz von FTS / AGV (Automated Guided Vehicle) an. [1]

Dies ist eine Illustration einer Fabrikhalle mit orangefarbenen Maschinen und Arbeitern. Die Maschinen sind in Reihen angeordnet und es gibt Arbeiter, die auf dem Boden herumlaufen. Der Hintergrund ist ein großes Lagerhaus mit Fenstern und Säulen. Das Bild ist in einem skizzenhaften Stil mit orangen und grauen Tönen. Es gibt zwei Sprechblasen im Bild, eine liest “Senke” und die andere “Quelle”.

Die Hauptaufgabe bei der Planung eines Fahrerlosen Transportsystems ist die Bestimmung der erforderlichen Anzahl an Fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF), um stets den geforderten Durchsatz zu erreichen, ohne das es bei Bedarfsspitzen zu sogenannten Materialflussabrissen kommt. Eine Auslegung auf Basis von Transportanzahl und Transportdistanz bei mittlerer Fahrgeschwindigkeit wird der Dynamik in der Intralogistik nicht gerecht und führt zu einer fehlerhaften Dimensionierung. Ein bewährter Lösungsansatz besteht in der Durchführung einer Transport-Simulation, welche eine tiefgehende Analyse und Optimierung erlaubt. [2] Die Simulation ermöglicht die Untersuchung der zeitlichen Transportabläufe und der Interaktionen bei der Be- und Entladung. Auch um eine optimale Integration in bereits bestehende Betriebsabläufe zu gewährleisten und die maximale Leistungsfähigkeit zu erreichen, ist der Einsatz von Simulation unerlässlich. [3]

Gemeinsam mit dem Digitalen Produktionslabor (DPL) der Hochschule Koblenz entstand das AGV-SimKit, ein Simulationstool speziell für FTS/AGV. Eine Hauptaufgabe bestand darin, ein Simulationsmodell zu konzipieren und zu entwickeln, das FTFs in einem flexibel anpassbaren Layout abbilden kann. Dabei standen eine einfache und effiziente Anwendung des Simulationstools, als auch die Möglichkeit der Weiterentwicklung, im Fokus. Das AGV-SimKit besteht u.a. aus folgenden Modulen:

  • Layout-Modul: ermöglicht eine einfache Eingabe des Layouts, der Quellen und Senken unter Berücksichtigung von Fahrwegparametern (Einbahnstrasse, max. zulässige Geschwindigkeiten, etc.).
  • Auftragsverwaltungs-Modul: priorisiert die übermittelten Transportaufträge und weist diese dem jeweils geeignetsten FTF zu.
  • Routing-Modul: ermittelt den kürzesten Weg für den spezifischen Transportauftrag unter Vermeidung von sogenannten „Deadlocks“ der FTFs (Deadlock: zwei oder mehrere FTFs blockieren sich gegenseitig).
  • Transport- Modul: dient zur Bestimmung der jeweils aktuellen FTF-Positionen und ist u.a. für das Batterie-Management der FTFs zuständig.
  • Parameter-Modul: verwaltet alle Parameter und ermöglicht damit eine einfache Durchführung von Simulationsexperimenten und FTS-Vergleichen.
Diese Tabelle zeigt sechs verschiedene Parameter für ein Fahrzeug: Fahrzeugparameter, Kinematikparameter, Fertigkeits- und Batterieparameter, Routingparameter, Lagerhaltungsparameter. Jeder Parameter ist in den Zeilen in Unterparameter unterteilt. Die Tabelle ist blau und weiß gefärbt. Die Tabelle ist auf Deutsch.

Die Simulation verdeutlicht, dass keine lineare Skalierbarkeit von FTS durch den Einsatz zusätzlicher FTFs gewährleistet ist. Denn ein höheres FTF-Aufgebot führt nicht zwangsläufig zu einem höheren Transportdurchsatz, dies gilt insbesondere in der Nähe des sogenannten Grenzdurchsatzes von FTS. Darüber hinaus können mit Hilfe der Simulation potenzielle Engpässe zwischen den Be- und Entladestationen sowie den vor- oder nachgeschalteten Produktions- oder Logistikprozessen ermittelt werden. Oftmals ist es sinnvoller die Be-, Entladebereich durch Pufferplätze zu ergänzen, als zusätzliche FTFs zu integrieren.

Um den Anwender bei der Planung seines FTS-Systems zu unterstützen werden unterschiedliche Daten, während dem Simulationslauf gespeichert, wie z.B.: die Dauer, die ein FTF in Wartepositionen, an Batterieladeplätzen, bei der Materialaufnahme oder -abgabe verbracht hat. Durch die Verwendung dieser FTS-spezifischen Key Performance Indicators (KPIs) ist es möglich, die wirtschaftlich sinnvolle Anzahl von FTFs zu bestimmen, eine Optimierung der Puffergröße an den Übergabeplätzen vorzunehmen als auch den jeweiligen Grenzdurchsatz über die Zeit zu bestimmen.

Dies ist ein Balkendiagramm, das die KPI-Bewertung für drei FTS zeigt. Die x-Achse zeigt die drei FTS und die y-Achse zeigt den Prozentsatz. Die Balken sind in verschiedene Farben unterteilt, die verschiedene KPIs darstellen. Die KPIs sind “Aufnahme der LE”, “Transport von LE”, “Abgabe von LE”, “Fahren zur Warteposition”, “Fahren zu Batterieladestation” und “In der Batterieladestation”. Die Balken für FTS 1 und 2 sind fast gleich, während der Balken für FTS 3 etwas anders ist.
KPI-Bewertung für FTS 1, 2 und 3.

Das flexibel einsetzbare AGV-SimKit wurde so erstellt, dass in der Regel keine Programmierung zur Durchführung der Simulationsexperimente erforderlich ist. Es stellt somit ein leistungsstarkes Werkzeug dar, um FTS-Systeme zu simulieren und zu optimieren.

Erste praktische Anwendungen des AGV-SimKit im Bereich fahrerloser Transportsysteme (FTS) haben die Vorteile und die damit verbundene Reduzierung des Aufwands bestätigt. Dies gilt insbesondere für typische Szenarien in der FTS-Planung, die aus mehreren Fahrerlosen Transportfahrzeugen und deren materialflusstechnischer Integration bestehen.

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Quellen

[1]Industrie 4.0 bringt Losgröße 1 | Fachwissen für Intralogistik.[Online]. Verfügbar unter: https://www.bito.com/de-de/fachwissen/artikel/individuelle-fertigung-bis-losgroesse-1-gehoert-die-zukunft/ (Zugriff am: 11. Januar 2023).
[2]Lienert, T. (2021) Methodik zur simulationsbasierten Durchsatzanalyse FTF-basierter Kommissioniersysteme, Dissertation, München, Technische Universität.
[3]Vogel Business Media GmbH & Co. KG, „Fahrerlose Transportsysteme: Was sind fahrerlose Transportsysteme? Definition & Vorteile“, 2017.