Selbststeuerung logistischer Prozesse Stand der Forschung und Umsetzung in der Praxis

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1 Selbststeuerung logistischer Prozesse Stand der Forschung und Umsetzung in der Praxis Prof. Dr.-Ing. Bernd Scholz-Reiter Geschäftsführender Institutsleiter des BIBA - Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH Sprecher des

2 Motivation Ökonomische Trends Globalisierung Global verteilte Logistiknetzwerke Produktionsnetzwerke (Virtual Enterprises), Mehrstufige Zulieferund Distributionsnetzwerke Zunehmende Komplexität logistischer Systeme Kundenorientierung Wandel von Verkäufer- zu Käufermärkten Kürzere Produktlebenszyklen, Zunahme des Transportvolumens, Atomisierung der Ladungen, Zunahme der Lieferfrequenzen Zunehmende Dynamik logistischer Prozesse 2

3 Motivation Technologische Trends 3

4 Die ursprüngliche Idee zur Selbststeuerung Quelle Ladung Stückgüter Senke A B C D Ladung Stückgüter A B C D A B C D C A, B B B, C A C B D Legende: Umschlagsknoten A D B A, B, C, D Transportweg Stückgut Scholz-Reiter, B.: Chancen und Möglichkeiten der reaktiven Planung und Steuerung von intermodalen Stückguttransporten. In: Fluhr, M., (Hrsg.): Innovative Lösungen für den Verkehr von morgen. In Time, Berlin, 1998, S

5 : Von der Fremd- zur Selbststeuerung Hierarchische IT-Struktur Globale Informationsverarbeitung Zentrale Steuerung Paradigmenwechsel Verteilte IT-Struktur mit globaler Kommunikation Lokale Informationsverarbeitung Autonome, dezentrale Steuerung 5

6 Definition Selbststeuerung Arbeitsdefinition des Selbststeuerung beschreibt Prozesse dezentraler Entscheidungsfindung in heterarchischen Strukturen. Sie setzt voraus, dass interagierende Elemente in nichtdeterministischen Systemen die Fähigkeit und Möglichkeit zum autonomen Treffen von Entscheidungen besitzen. Ziel des Einsatzes von Selbststeuerung ist eine höhere Robustheit und positive Emergenz des Gesamtsystems durch eine verteilte, flexible Bewältigung von Dynamik und Komplexität. 6

7 Teilprojekt-Portfolio des Projektbereiche A B C T Z Arbeitsebenen Grundlagen / Modellierung Methoden / Werkzeuge Transfer Anwendungen Zentralprojekte Organisation und Management A3 B7, B9 Informatikmethoden und I+K- Technologien A4 B4, B6, B10 C2 T4 Z1, Z2, Z3 Materialfluss- und Logistikprozesse A5, A6, A7 B1, B2 C1 T1, T2, T3 7

8 A5: Dynamik der Selbststeuerung Motivation 1. SFB-Phase Selbststeuerung erzeugt Dynamik auf lokaler und globaler Ebene Modellierung und Analyse von Mikro- und Makro- Dynamik und deren gegenseitiger Beeinflussung Ergebnisse 1. SFB-Phase m n Matrixmodell Matrixmodell für produktionslogistische Netze Entwicklung und Bewertung von Selbststeuerungsverfahren Duales Vorgehen: - Kontinuierliche und ereignisdiskrete Modelle - Differentialgleichungssysteme Stabilitätskriterium für logistische Netze

9 A5: Dynamik der Selbststeuerung Motivation 2. SFB-Phase Gezielte Beeinflussung des Mikro-Makro-Links Herbeiführung von positiver Emergenz Erweiterung des Betrachtungsrahmens auf globale Produktionsnetze Ziele 2. SFB-Phase Analyse des Zusammenhangs von Performanz, Dynamik und Selbststeuerung Integrierte Betrachtung produktions- und transportlogistischer Prozesse in einem Produktionsnetz Vorgehen/Methodik 2. SFB-Phase Modellierung von Selbststeuerung in Produktionsnetzen Betrachtung der Schnittstellen zwischen Produktions- und Transportlogistik Mathematische Analyse / Simulation

10 B1: Selbststeuerndes Routing in Transportnetzen Motivation 1. SFB-Phase Selbststeuerndes Routing von Stückgütern und Transportmitteln Konzept für ein sich dynamisch veränderndes Umfeld Stetige Reduktion von Unsicherheit durch Interaktion Ergebnisse 1. SFB-Phase Informationen Anmeldung Entwicklung eines ereignisdiskreten Simulators für selbststeuernde Transportnetze Übertragbarkeit von Routingkonzepten aus der Datenkommunikation Spezifikation des Rahmenprotokolls DLRP (Distributed Logistics Routing Protocol) Entwurf von Entscheidungskonzepten - Verschiedene einfache Konzepte (fallbasiert, Mittelwerte,...) - Genetische Algorithmen Informationen Anmeldung - Unscharfe hierarchische Aggregation (Fuzzy Logic) DLRP - Informationsfluss

11 B1: Selbststeuerndes Routing in Transportnetzen Motivation 2. SFB-Phase Untersuchung realitätsnaher Modellerweiterungen und ihrer Auswirkungen auf selbststeuerndes Routing Leistungsbewertung von selbststeuerndem Routing Ziele 2. SFB-Phase Erweiterung des selbststeuernden Routingkonzepts - Einschränkungen des Informationsflusses - Ladungsträgerhierarchien - Skalierbarkeit in großen Netzen Benchmarks für dynamische transportlogistische Prozesse Vorgehen/Methodik 2. SFB-Phase Modellierung der realitätsnahen Bedingungen Entwurf erweiterter Routingverfahren Simulation & Evaluation Transportgut Ladehilfsmittel Transportmittel transportiert wird transportiert

12 B2: Adaptive Geschäftsprozesse Motivation 1. SFB-Phase Analyse und Spezifikation selbststeuernder logistischer Prozesse auf Fachkonzeptebene Aufbau einer Methoden- und Werkzeugunterstützung für den Prozessexperten Ergebnisse 1. SFB-Phase Modellierungsmethode für die Spezifikation selbststeuernder logistischer Prozesse - Strukturierung durch Sichtenkonzept - Darstellung durch Notation - Systematik durch Vorgehensmodell Modellierungssoftware zur Methodenunterstützung Referenzmodell selbststeuernder logistischer Prozesse Spezifikation Spezifikation und und Analyse Analyse Sichtenkonzept Notation Vorgehensmodell

13 B2: Adaptive Geschäftsprozesse Motivation 2. SFB-Phase Entwicklungsmethodik für selbststeuernde logistische Prozesse auf Fachkonzeptebene Konsistenzprüfung und Leistungsbetrachtung des Systems Ziele 2. SFB-Phase Erweiterung der Methoden- und Werkzeugunterstützung: - Integration einer Simulationsumgebung - Unterstützung der Konfiguration von selbststeuerungsspezifischen Infrastrukturkomponenten - Abschätzung der Wirtschaftlichkeit Infrastruktur- Infrastruktur- Konfiguration Konfiguration Kosten-/Nutzen- Kosten-/Nutzen- Analyse Analyse Vorgehen/Methodik 2. SFB-Phase Transformation des Prozessmodells in ein Simulationsmodell Entwicklung von Anforderungen, Klassifikation und Konfigurationsregeln für Infrastrukturkomponenten Entwurf eines Kosten-Nutzen-Modells Spezifikation Spezifikation und und Analyse Analyse Simulation Simulation

14 T2: Auftragszuordnung in der Supply Chain Motivation und Ziele Schwachstellen gegenwärtig eingesetzter, zentraler Logistiksysteme zur Warensteuerung in der Supply Chain, z. B. rechtzeitige Warenverfügbarkeit nicht abschätzbar, kostenintensive Umsteuerung von Warentransporten aus Termingründen Erschließung von Optimierungspotenzialen entlang der Supply Chain durch Entwicklung und Anwendung einer Steuerungsmethode zur selbststeuernden Auftragszuordnung von Waren Implementierung der Methode im Rahmen einer Pilotanwendung Bewertung der Selbststeuerung und Prüfung der Methode, z. B. hinsichtlich Reduzierung der Bestände sowie Verbesserung der Rest- und Fehlmengensteuerung Industriepartner OSPIG Textilgesellschaft, W. Ahlers GmbH & Co., Bremen Herstellung, Import und Vertrieb von Bekleidungswaren WESPIG TEXTIL-GMBH, Bremen Transport- und Lagerlogistik der Waren Padmac China Ltd., Zhongshan (China) Produzent der Bekleidungswaren als Zulieferer von Ospig Vorgehen Daten Produktion Transport Lager Versand Bestellung Evaluationsmethode Entscheidungsmethode Teilprojekt B1 Daten selbststeuernde Auftragszuordnung Teilprojekt A7 Teilprojekt A1 Legende: Informationsfluss Einbringung in Projekt

15 T2: Auftragszuordnung in der Supply Chain 1. Bestelleingang 2. Selbststeuernde Auftragszuordnung Distributionszentrum Distributionszentrum Auftragsübermittlung Produktion China Produktion China Kunde A Bestellabruf 1 - Menge: 20 -Größe: 28/34 - Lieferdatum: Bestellabruf 2 - Menge: 20 - Größe: 28/34 - Lieferdatum: Kunde B Selbststeuernde Zuordnung Nachschub-Order zur Erfüllung von Bestellabruf Bestellabruf 1 Übermittelt: Übermittelt: Packmenge: 20 Größe: 28/34 Selbststeuernde Zuordnung Bestellabruf 2 Legende: Schiffsroute Packstück Textilware Transponder -ausstattung

16 T3: Sensorsysteme zur Lagerverwaltung Suchfahrten Verfahrzeiten Stellplatzermittlung Stellflächenbelegung Erfassung Einlagerung Abruf Auslagerung Technik Bereitstellung Auslieferung Motivation Schwachstellen zentraler Logistiksysteme zur Planung und Steuerung der automobilen Lagerverwaltung Nachweis von Optimierungspotenzialen durch Anwendung einer entwickelten Steuerungsmethode zur selbststeuernden Lagerverwaltung von Automobilen Zielsetzung Weiterentwicklung der Steuerungsmethode zur selbststeuernden Lagerverwaltung von Automobilen Prototypische Entwicklung und Implementierung geeigneter Technologien in logistische Prozesse Nachweis der organisatorischen und technologischen Machbarkeit sowie der Wirtschaftlichkeit des entwickelten Logistikkonzepts Realisierung von logistischen Verbesserungspotenzialen in der Fahrzeuglogistik

17 T3: Sensorsysteme zur Lagerverwaltung Steuerungsmethode Teilprojekt A1 Teilprojekt B6 Sensorsysteme Intelligente Jacke Implementierung und Evaluierung Kommunikations -modul Ortungsmodul Transponder Reader Benutzerschnittstelle Technologie Integration prototypische Anwendung Transponder/Reader

18 Z2: Demonstrator Automobillogistik

19 Z2: Demonstrator Intelligenter Container

20 Selbststeuerung logistischer Prozesse Stand der Forschung und Umsetzung in der Praxis Prof. Dr.-Ing. Bernd Scholz-Reiter Geschäftsführender Institutsleiter des BIBA - Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH Sprecher des