Kurzbeschreibung Die Kapazität eines Ausgangslagers gelangte an ihre Grenzen und konnte nicht ad hoc erweitert werden. Das Lager wurde durch eine Krananlage bedient und beherbergte eine große Zahl geometrisch identischer Halbzeuge, die jedoch in mehreren Hundert verschiedenen Sorten vorlagen und gestapelt werden müssen. Zu den Randbedingungen gehörten dynamische Produktionspläne, durch die das Lager befüllt wurde, und ebenso dynamische Entnahmepläne durch Auslieferungen an Kunden.
Unter den gegebenen Bedingungen müssen die Kräne die Produkte so arrangieren, dass Zeiten für notwendige Umlagerungen minimiert werden und es weder in der Produktion noch bei der Auslieferung zu Stockungen kommt und die Grenze der Kapazitätsauslastung maximiert wird.
Lösungsansatz Konzeption einer KI-gesteuerten Lagerverwaltung, Lernen einer optimalen Strategie anhand eines digitalen Zwillings des gesamten Lagers und Ausgabe der Arbeitsanweisungen für die Krananlage.
Technologie python, java, machine learning, KI
Eigene Rolle
- Vor-Ort-Situationsanalyse und Lösungskonzept
- Programmierung und iterative Weiterentwicklung von Prototypen