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Adaptive Steuerungen in Transport‐ undIntra‐Logistik

Neue Lösungsansätze für komplexe und dynamische Problemstellungen

IWL Logistiktag, Ulm, 24. Juni 2009

‐ 2 ‐Copyright ©2009 Christian Dannegger, Germany.IWL_logistiktag | 2009‐06‐24 | CHD

Agenda

Adaptive Echtzeitdisposition in der Transportlogistik

Hintergründe zum Lösungsansatz

Beispiele aus anderen Logistikbereichen:

Dynamische Ressourcenallokation in der Produktion

Modulare Maschinensteuerung

Fragen?


Transportoptimierung zur Schadstoff‐ und Kostenreduktion

LS/ATN: Living Systems® Adaptive Transportation Networks


Anwendungs‐Fokus

Logistik

Transport

Straßentransport

Voll‐ und Teilladungs‐Verkehr (FTL/PTL)

Typischerweise 1‐4 Aufträge pro Fahrzeug

Gilt auch für andere FTL/PTL‐ähnliche Geschäftsbereiche:

Autotransport

Flüssigkeitstransport

Schiffsladungen

Flug‐ / Taxi


Kernattribute eines Transportauftrages

Abholort Zustellort

früheste späteste

Strafkosten(soft time windows)

Größe (LDM/Plätze)

früheste späteste

Abholzeit Lieferzeit


Mehrere konfliktäre Ziele

schneller besser

billiger


Die Herausforderung: Kontinuierliche Optimierung

2

3

7:00

11:00

12:00

15:00

12:00

8:30

1

= Auftrag mit Service‐Level N

2

17:00 19:30

DisponentRegion B

DisponentRegion A

N N

2

15:00



2

3

11:00

12:00

15:00

15:00

12:00

2

Event: 1 Stunde Verspätung beim Laden

8:30

1

2

17:00 19:30

+1h

+1h

+1h

7:00

Alarm: 1 Stunde Verspätung eines Prio 1 Auftrags!

DisponentRegion B


DisponentRegion A

N N



2

11:00

12:00

15:00

12:00

8:30

2

17:00 19:30

3

1

11:00

+1h

+1h

+1h

7:002

15:00

Event: 1 Stunde Verspätung beim Laden

DisponentRegion B


DisponentRegion A

N N


Die Herausforderung: Komplexität & Dynamik

Die reale Welt

Optimierte Allokation von

40.000 Aufträgen

auf 15.000 Fahrzeuge

durch 300 Disponenten

täglich.

Jeder Auftrag ändert sich mindestens ein

mal.


Optimierungsansatz: Bilaterale Tauschverhandlungen

K1

K2

K4

K3

A B A B

Ziel Ziel

Vorher Nachher

Auftragstausch durch bilaterale Kooperation

Auftragstausch


Lineare Programmierung vs Agentenbasierte Optimierung

Traditionelle Optimierung:

OR‐Methoden (Lineare Programmierung) wurden entwickelt, um das 100%Optimum zu finden,

ABER: sie können kaum oder gar nicht die Komplexität der realen Welt abbilden und nur bedingt in Echtzeit reagieren (das Optimierungsintervall ist relativ lange)

Agentenbasierte Optimierung:

der verteilte Verhandlungsansatz strebt nicht das absolute Optimum an,

ABER: strebt dem Optimum permanent entgegen (das Optimierungsintervall sehr kurz) und bildet die reale Welt in nahezu allen Details ab

2 4 6 8 10

h

Opt. # capacities

“better being roughly right instead of precisely

wrong"


Was ein Disponent sieht. Er wird von der Komplexität verschont.

*) Transportdienstleister

Automatische Routenbildung entsprechend Kapazitäts-bedarf

und Zeitfenster Auslastungsanzeige

Detailinformation, Tracking, Tracing und Event

Handling in Echtzeit

Hat immer manuelle Übersteuerungsmöglichkeit


Höheres Service Level bei geringeren Kosten

LS/ATN 1: signifikante Reduktion der gefahrenen Kilometer bei gleichem Service Level

LS/ATN 2: weniger Kilometer bei signifikant höherem Service Level

LS/ATN 3: minimal höhere Kilometer bei Einhaltung aller Restriktionen

73,5% 75,0%

93,5%100,0%

25,5% 25,0%

2,5% 0,0%

‐8,3%‐0,8%

1,7%

‐20%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

Manual LS/ATN 1 LS/ATN 2 LS/ATN 3

Zeitgrenzeneingehalten(service level)

Zeitgrenzenverletzt (> 6h)

GefahreneKilometer


Einsparungspotential

Signifikante Reduktion der Transportkosten (variable Kosten / Herstellkosten)

Bessere Kapazitätsauslastung durch optimierte Ressourcenallokation

Reduktion der gefahrenen Kilometer und damit der benötigten Fahrzeuge

Damit erzielt man insgesamt eine Transportkosteneinsparung von 5-10%(nachgewiesen in mehreren Simulation basierend auf detaillierten Echtdaten)

Erhebliche Einsparung von Prozesskosten (fixe Kosten)

Umfangreiche Dispositions‐ und Entscheidungsunterstützung

Automatische Reaktion auf Planabweichungen (Tourenvorschläge)

Echtzeit Event‐Handling, z.B. durch Folgeanalyse bei Planabweichungen

Reduzierter Kommunikationsaufwand Visibilität unter den Disponenten

Bessere Unterstützung des Customer Service durch schnelle, umfassende und aktuelle Information über die Auftragsabwicklung

Daraus resultiert eine Effizienzsteigerung um 30 - 50% bei den Disponenten

+ Höhere Qualität, Kostentransparenz


Agenten: Etwas Hintergrundinformation

if ballKickableand lowStamina

then kickAwayBalleffectnot ballKickable 0.9and teammateHasBall 0.5

using leg 1endif

Software

sense decide act

Mensch

Hardware


Softwareagenten: Von der Natur lernen

Jede Art Steuerung hat etwas von einem Agenten:

Der Thermostat an der Heizung

Die Ampelsteuerung an einer Kreuzung mit Fahrzeug‐Sensoren in der Strasse und Lichtern als Aktoren

Das Kanban‐Prinzip in der Fertigung mit klassisch dezentraler Entscheidungsfindung

Ameisen sind perfekt aufeinander abgestimmtedezentralen Einheiten. Sie nutzen Pheromone als Kommunikationsmedium.

http://www.ameisenalgorithmus.de/

Ausarbeitung zum Thema „Nature Patterns“, In der Informatik angewandte Patterns aus der Natur (Boris Wüst, Valentin Schwind),http://www.hdm‐stuttgart.de/~vs016/documents/Elaboration‐NaturePatterns.pdf

http://www.ameisenalgorithmus.de/

http://www.hdm-stuttgart.de/~vs016/documents/Elaboration-NaturePatterns.pdf

http://www.hdm-stuttgart.de/~vs016/documents/Elaboration-NaturePatterns.pdf


Geschichte der Agenten‐Forschung

1986 Brooks (MIT) ‚Situated Software Agents‘

1991 Erster Agenten Workshop auf der IJCAI

1994 Erste Konferenz ausschließlich über Agenten

1997 Erste RoboCupWeltmeisterschaft für Agenten

1999 ebay geht online basierend auf einem Agentensystem

2000 Erste Trading Agent Competition (TAC)

2002 Die Schlacht am Helms Klamm wird mit Agenten erzeugt


Softwareagenten: Status Quo

Forschung seit den 80er JahrenRoboCup und RoboCup‐Rescue: www.robocup.orgEU‐Förderung: agentlink.orgBMBF: SFB 637 – Selbststeuerung logistischer ProzesseVDI/VDE: GMA‐FA 5.15 – AgentensystemeDARPA: Autonome Wüsten‐Ralley: Deutsche Sieger an amerikanischer Uni(http://www.grandchallenge.org, http://www.heise.de/tp/r4/artikel/21/21121/1.html)www.feldafinger‐kreis.de: „Intelligente Software‐Agenten übernehmen Routineaufgaben“

FirmenSAP, HP, IBM, BT, DARPA: alle haben Agententechnologie auf ihrem RadarWhitestein Technologies: LS/TS ist ein industriell genutztes Softwareprodukt für agentenbasierte Lösungen (ADEM, AML, Developer, Debugger, Tester, Visualizer)

Praxis1999 alando/eBay läuft auf dem Agentenserver von Living Systems2000 Portivas, Portal der Deutschen Post läuft auf Agentenserver2005 ABX optimiert mit Softwareagenten ihre Logistik2007 DHL führt agentenbasierte Disposition in 17 Ländern Europas ein


Softwareagenten Beispiel 1: Filmindustrie

Die Schlacht in Helms Klamm im Film Herr der Ringe entstand mit Hilfe tausender Software‐Agenten

Jeder Agent beherrschte 150 – 350 Verhaltensmuster

Jeder Agent besaß 100 – 8000 „Verhaltensknoten“

Nach der Definition des Startzustands war der Fortgang der Schlacht den Agenten überlassen

einige rannten davon…


Softwareagenten Beispiel 2: Internet‐Auktionen / Bietagenten

ebay

Konsumenten‐auktion

Projektstart:02/1999

Start der Seite:03/1999

Täglich 5 Mio.Besucher


Softwareagenten Beispiel 3: Robocup – Rollen‐ und zielorientierte Strategien

Agentenbasierte Systeme werden durch Rollen (Organisationshierarchie) und deren Ziele (Zielhierarchie) definiert

Die lokale Strategie jedes Agenten ist so ausgelegt, dass auch die übergeordneten Ziele (indirekt bzw. „unterbewusst“) verfolgt werden

Die Dynamik und das Zusammenspiel hat sogar Ähnlichkeit mit einem Fußballspiel:

Der Besitzer des Balls entscheidet, wem er ihn weitergibt

Der Empfänger bietet sich evtl. an, ruft und läuft sich frei

Der Abspieler entscheidet über den Weg: flach oder hoch

Verschiedene Möglichkeiten sind gegeneinander abzuwägen: frei laufen, Abseitsfalle, erholen

Vieles davon lässt sich sehr einfach auf den Umgang mit Information abbilden, nur mit sehr viel mehr Bällen


RoboCup Varianten

RoboCup Soccer

Medium Size Robots

Small Size Robots

Sony Legged Robots

Two Legged Robots

Simulation League

RoboCup Rescue

Simulation

Real Robots


Dynamische Ressourcenallokation zur Produktionsoptimierung

Ressourcen-optimierung


Auch hier: bilaterale Verhandlungen zur adaptiven Ressourcenallokation

Auftrag

P01

Auftrag

P02

Auftrag

P03

Auftrag

P04

Aufträge werden als Agenten dargestellt

Maschinen werden als Agenten dargestellt

Agenten verhandeln direkt miteinander mit verschiedenen Zielen

Aufträge: Minimiere Durchlaufzeit

Maschinen: Maximiere Auslastung & Durchsatz

Maschine 1 Maschine 2 Maschine 3 Maschine 4Mann 1Material 1


Aufträge und Ressourcen im Detail


Dispositions‐Leitstand


Adaptive Maschinensteuerung mit autonomer Optimierung

AdaptiveSteuerung


Die bisherigen Lötmaschinen ...

ZentralMonolithischStatisch


…mit ihren Hauptbestandteilen …

Fluxer

Vorwärmer Lötwelle

Kühlung


…werden in separaten Modulen untergebracht

VerteiltModularFlexibel

Feeder Module

Fluxer Module

Heater Module

Solder Module

Cooler Module


Von modularer Hardware zu modularer Software


Interaktionsmodell Auszug


Zentrale Kundenanforderungen

Umgang mit ständig wechselnden Lötprogrammen (Losgröße 1)

Adaptivität: Automatische Anpassung an die Anlagenkonfiguration

Dynamische Durchsatzoptimierung

Nahtlose Integration in umgebende Anlagen

Intuitive Benutzerschnittstelle


Rückansicht mit Steuerelementen


Möglichkeiten in der Intralogistik

Die Kombination aus dynamischer Ressourcenallokation und adaptiver Maschinensteuerung eröffnet neue Möglichkeiten mit der Dynamik dieses herausfordernden Industriebereichs umzugehen und dabei noch auf künftige Veränderungen besser vorbereitet zu sein.

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Christian Dannegger

Consulting on agile, adaptive & autonomous solutions

for complex & dynamic challenges.

cd@3a‐solutions.com

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