Trends der Logistik werden weiterhin durch Individualisierung, Kostendruck und Komplexitätssteigerung beeinflusst. Die Veränderung der Branche durch Technologien und Konzepte wie Machine Learning, Augmented- und Virtual Reality, Robotik, Blockchain und Lokalisierung ist nicht abzustreiten. Dabei stellt jedoch vor allem die Inkompatibilität mit bestehenden Systemen die diversifizierte Branche vor Herausforderungen. Mit einem Digital Twin ist es nicht nur möglich aktuelle Systemzustände zu überwachen, sondern auch Zustände für Vergangenheit und Zukunft zu vergleichen. Innovative Technologiekonzepte können lediglich durch die Kombination von technischem und fachlichem Know-how eingeführt werden. Die Technologien sind da, der Nutzen unbestreitbar.
Die Planung und Steuerung komplexer logistischer Systeme kann durch permanente Simulation von sämtlichen möglichen Zukunftsszenarien erreicht werden. Abweichungen zum Planzustand können automatisiert bewältigt bzw. in Form von Unterstützungssystemen assistierend zur Verfügung gestellt werden. IoT Plattformen ermöglichen es, virtuelle Gegenstände miteinander zu vernetzen und den aktuellen Systemstatus miteinander auszutauschen. Auch Techniken des Machine Learnings decken weitere Potentiale für die Auswertung von Vergangenheitsdaten auf.
Wir zeigen, was mit Open-Source-Simulation möglich ist und nutzen die Potentiale einer Integration mit Data Analytics-, Cloud- und IoT-Konzepten.
Projekte
Routenzüge. Belieferung Montage-stationen der Automobilindustrie.
Routenzüge versorgen verschiedene Montageschritte mit Material und Komponenten. Bei der Auftragsplanung sind mehrere Quellen und Senken mit unterschiedlichen Bedarfen zu bestimmten Zeitpunkten zu berücksichtigen.
Vessel Coordination Center. Großschiffsanläufe im Hamburger Hafen.
Koordination Schiffsanläufe im Hamburger Hafen. Unterstützungssystem für die tägliche Verwendung (Decision Support)
Cruise Gate Terminal. Digital Twin zur Optimierung der Zulaufsteuerung.
Cruise Gate Terminals haben lediglich begrenzte Warteplätze am Terminal für ankommende Fahrzeuge. Störfaktoren haben Einfluss auf die Ankunftszeit und Performance.
Containerterminal. Entscheidungs-unterstützung für Terminalplaner.
Kaikante in einem Containerterminal in einer Woche nicht vollständig ausgelastet. Dem Terminalplaner liegen Anfragen für drei Feeder-Schiffe vor. Wie kann der Terminalplaner bei der Entscheidung unterstützt werden?
Technologien
Simulation
Standard-Tool zur strategischen Planung und ermöglicht die Untersuchung ohne direkten Betriebseingriff. Analyse von komplexen dynamischen & stochastischen Systemen in der Logistik.
Internet of Things (IoT)
Einsatz von IoT-Plattformen und Sensorik. Nutzung von Sensorik als Kommunikationsgrundlage mit dem Digital Twin sowie als Trigger für Durchführung von Simulationsdurchläufen.
Reinforcement Learning
Ein Teilgebiet des Machine Learnings. Entscheidungen basierend auf Algorithmen aus dem Bereich des Machine Learnings. Positive und negative Aktionen der Vergangenheit haben Einfluss auf neue Entscheidungen
Process Mining
Analyse und Rekonstruktion von Datenströmen. Die Rekonstruktion von Businessprozessen auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen.
Prozess Modellierung
Modellierung von Prozessen als Basis für Simulation. Nach Modellierung von Businessprozessen eine Semi-Automatisierte Erstellung von Simulationsmodellen.
Lokalisierung
Lokalisierung unterschiedlicher Systemkomponenten in Zusammenspiel mit IoT-Lösungen ermöglicht mehr Transparenz sowie Optimierungsmöglichkeiten.
Team
