Performance Optimierung von Roboter Flotten in Produktionslogistik Szenarien durch SMT

  Eine Gruppe von Menschen schaut Robotern zu KBSG

Fertigungsindustrien sind kurz vor der Akzeptanz eines neuen Paradigmas zur Organisierung der Produktion, durch die Einführung von wahrnehmenden, aktiven, kontextbezogenen und autonomen Systemen. Dies wird oft als Industrie-4.0 bezeichnet, eine Bewegung von statischen Prozessketten zu größerer Automatisierung und Autonomie. Die Eckpfeiler für dieses Paradigma sind Smart-Factories, das sind kontextbezogene Einrichtungen in denen Fertigungsschritte als Leistungen betrachtet werden, die effizient und flexibel kombiniert werden können und dadurch die Produktion von verschiedenen Produkttypen und -varianten in kleinen Mengen zulassen.

Vor allem die Verwaltung und Optimierung von Lieferketten in Fabriken die von Roboterflotten ausgeführt werden wird ein entscheidender Faktor, ein Problem das bisher zum größten Teil ungelöst blieb. Die RobotCup Logistics League (RCLL) stellt einen Prüfstand zur Verfügung um das Problem in einem begreifbaren und überschaubaren Maßstab zu untersuchen, in dem Gruppen von Robotern den Materialfluss nach dynamischen Anweisungen, in einer vereinfachten Fabrikumgebung, warten und optimieren müssen. Auch wenn es erfolgreiche „symbolic reasoning“ Methoden gibt zur Lösung des Planungs-Problems, ist ein Nachteil dieser Methoden, dass sie keine Garantie für die Qualität der Lösung bieten.

Eine vielversprechende Herangehensweise zur Lösung dieses Problems wird von dem kürzlich aufsteigenden Feld der „Satisfiablity modulo theories (SMT) solving“ angeboten. SMT Lösungen zielt darauf ab logische Formeln auf Erfüllbarkeit zu überprüfen, wobei letzte Entwicklungen auch Erweiterungen zur Funktionalitäten für Optimierung einbrachten. Allerdings schöpfen bisherige Herangehensweisen das Potential der Anwendung von SMT Lösungen, um garantierte qualitativ hochwertige Lösungen zu erzielen, noch nicht aus. Dieses Projekt zielt darauf ab Techniken aus diesen beiden Feldern zu nutzen um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen und nutzen dafür RCLL Szenarien als Benchmarks für die Bewertung.

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