Simulation mit künstlicher Intelligenz

Nachhaltige und effiziente Lager- und Produktionsabläufe durch präzise, digitale Simulationen.

OneBase^®Intelligence für die Produktion

Automatische Feinplanung und Machine Learning

Das Methodenportfolio für Order Scheduling wurde speziell für die Optimierung merhstufiger Produktionsprozesse entwickelt.

OneBase^®Intelligence in der Intralogistik

Höhere Lagerkapazität und effiziente Kransteuerung

OneBase^®Intelligence bietet zahlreiche Tools für Optimierung, Simulation und Test im Bereich Materialflusssteuerung:

Effiziente und zuverlässige Abläufe im Lager und in der Produktion sind das Ergebnis präziser Prozesse – und diese werden durch frühzeitige Simulation, kontinuierliche Optimierung und regelmäßige Tests erzielt.

Mit Hilfe moderner Simulationen lassen sich komplexe Prozessketten digital abbilden, prüfen und optimieren – ohne den laufenden Betrieb zu stören. So werden Abweichungen frühzeitig erkannt, Risiken vermieden und die Effizienz der Abläufe nachhaltig gesteigert.

Milena Lengauer

Leitung Softwareprodukt-Design
ABF GmbH

Key Benefits

Bewertung von Änderungen in Anlagen-, Kran- und Transportsystemkonfigurationen
Analyse von Lagerlayout, Topologie und Materialfluss (Ein- und Ausgang)
Berücksichtigung von Produktionsplänen und relevanten Einflussfaktoren
Erkennung von Engpässen und ineffizienten Prozessen
Entwicklung und Validierung von Optimierungskonzepten
Optimierte Planung und Durchführung von Transport- und Produktionsaufträgen
Bewertung geplanter Maßnahmen hinsichtlich ihrer Wirksamkeit
Unterstützung bei Umsetzung und Inbetriebnahme von Verbesserungen

Showcases künstlicher Intelligenz

Diese praxisnahen Showcases demonstrieren, wie Simulation und KI zusammenwirken, um Effizienz, Planbarkeit und Prozesssicherheit deutlich zu steigern.

Showcase 1

Crane Scheduling

Dieses Beispiel aus der Praxis besitzt eine taktische Komponente: Wie lassen sich die nächsten 10–20 Kranbewegungen so planen, dass ein möglichst effizienter Materialfluss entsteht?
Die Lösung erfolgt durch numerische Simulationen und heuristische Optimierungen – im Prinzip durch „intelligentes Probieren“.
In zahlreichen Simulationsdurchläufen werden verschiedene Bewegungssequenzen bewertet und hinsichtlich Durchsatz und Wartezeit optimiert.

Ergebnis:

Bis zu 25% Effizienzsteigerung bei der Abarbeitung
Deutlich geringere Stillstands- und Wartezeiten
Adaptive Entscheidungslogik für wechselnde Prozesssituationen

Für die KI-gestützte Simulationsmodellierung wurde die Simulationsumgebung AnyLogic nahtlos mit OneBase^®Intelligence verknüpft. Dadurch lässt sich die optimierte Transportabwicklung unter realistischen Lagerstrategien, wie sie in OneBase^®MFT abgebildet sind, in höchster Geschwindigkeit durchspielen und anschaulich visualisieren. Mit OneBase^® Tools wie dem OBPortal (rechte Abbildung) stehen zudem intelligente Datenobjekte in Echtzeit zur Verfügung – für maximale Transparenz und fundierte Entscheidungen.

Showcase 2

Location Assignment Problem (Platzfindung)

Dieser konkrete Einsatzzweck behandelt die strategische Ebene der Lagerlogistik: Wo soll ein Coil oder Materialstück abgelegt werden, damit spätere Auslagerungen ohne aufwändige Umlagerungen möglich sind?

Das System nutzt historische Ein- und Auslagerungsdaten, um verschiedene Szenarien in einer Offline-Simulation realistisch durchzuspielen. Dafür werden klar definierte KPIs herangezogen, die optimale und unerwünschte Lagerzustände abbilden. Diese Kennzahlen werden intelligent gewichtet und in zahlreichen Simulationsläufen automatisch optimiert – unterstützt durch das leistungsstarkes KI-basiertes Optimierungsframework Optuna.

Ergebnis:

Reduktion von Umlagerungen und Blockierungen
Erhöhung der Lagerdichte und Zugriffseffizienz
Nachhaltige Verbesserung der Gesamtlogistik

Showcase 3

KI in der Produktion – Feinplanung automatisch und simuliert

Unser Methodenportfolio für Oder Scheduling ist speziell darauf ausgelegt, mehrstufige Produktionsprozesse zu simulieren und für eine automatische Planung kontinuierlich zu optimieren.

Aktuelle Situation

Herausforderung

Ziel und Nutzen

Für die automatische Feinplanung mit KI-Methoden kommen modernste Optimierungsverfahren zum Einsatz – darunter Konstruktionsheuristiken, intelligente Dekodierungs- und Evaluationsprozesse, Metaheuristiken, Nachbarschaftsanalysen sowie simulationsgestützte Entscheidungslogik.

Daraus resultiert eine Performance-Optimierung von bis zu 25%