Autonome Systeme

Intralogistische Materialflussprozesse wie Transporte werden immer komplexer. Dies hängt unter anderem damit zusammen, dass unterschiedlichste Anforderungen wie zum Beispiel Flexibilität in Bezug auf die Planung von Transporten oder bei der Erhöhung der Resilienz berücksichtigt werden müssen. Mit der fortschreitenden Digitalisierung und der Vernetzung von Menschen, Maschinen, Sensoren und Aktoren wird sich die Anzahl der Datenpunkte bis zum Ende des Jahrzehnts weltweit verdoppeln. Insbesondere werden zentralisierte Systeme dadurch an ihre rechnerischen Grenzen stoßen. Dem wirken wir entgegen, in dem wir die Intelligenz von zentralen Instanzen auf die einzelnen Teilnehmer wie fahrerlose Transportfahrzeuge (FTF) oder autonome mobile Roboter (AMR) verteilen. Dadurch kommt es zu einer Erhöhung der Autonomie einzelner Teilnehmer, so dass diese ihre Aufgaben vollständig autonom abarbeiten können.

Groß angelegte AMR-Systeme (z. B. Lagerhäuser mit Tausenden von interagierenden AMRs) werden zwangsläufig auf dezentraler Planung beruhen. Daher sollten neben der auktionsbasierten Aufgabenzuweisung auch neue Methoden und Ansätze untersucht werden. Wir beschäftigen uns mit Optimierungsmodellen, sowohl für große Systeme als auch für die Mehrzieloptimierung benötigt. 

Autonome Agenten versuchen in dynamischen, unvorhersehbaren (meist komplexen) Umgebungen eigenständig zu entscheiden und eine Reihe von Zielen zu erreichen. Grundlage für die Entscheidungsfindung kann der eigene Zustand (self-awareness) oder die Wahrnehmung der Umgebung (context-awareness) sein. Anwendung finden Agenten in den Cyberphysischen Produktionssysteme, der Verschmelzung der realen Welt mit der virtuellen Welt. Während ein FTF oder ein AMR zwei Beispiele für die reale Welt darstellen, so ist der standardisierte digitale Materialfluss und die darin enthaltenen Transporte ein Beispiel für einen virtuellen Agenten. Hier kann der eigenständige Materialfluss mit den Agenten der FTFs und AMRs über die Abarbeitung der Transporte verhandeln, während die Fahrzeuge die Transporte ausführen.

Dabei ist es wichtig, die Herausforderungen holistisch zu betrachten, von der Applikation und deren Anforderungen, bis hin zu den einzelnen Teilnehmern und der Interaktion zwischen diesen. Grundlage für die Interaktion zwischen den Agenten, wie bei uns Menschen, ist die Kommunikation. Diese muss mit der Anzahl der Teilnehmer skalieren, denn ohne diese ist keine aktive Interaktion möglich. Zudem wird eine dynamische Vernetzung zur Laufzeit benötigt, sodass eine lose Kopplung der Teilnehmer entsteht.

Simulationen sind dabei ein wichtiges Asset in der Entwicklung, um das Verhalten der Agenten zu verstehen. Hierfür wird die Applikation zunächst in der Simulation entwickelt und getestet, bevor es in der realen Umgebung eingesetzt wird. Dabei sehen wir die Simulation als ein digitales Abbild der Realität an. Allerdings sind Simulationen nur so gut wie ihre Modelle und daher arbeiten wir daran, die Lücke zwischen der Simulation und der realen Welt zu schließen. Dies bedeutet, die Simulationen müssen sich der realen Welt annähern. Aber auch eine Vereinigung oder eine Symbiose beider Welten ist denkbar. In der Simulation können Situationen geschaffen werden, die in der realen Welt gar nicht denkbar sind. Diese neuen Situationen dienen als Grundlage für das Anpassen des Verhaltens der Agenten.