Fahrerlose Transportsysteme (FTF) (engl. Automated Guided Vehicles, AGV) werden in modernen Produktions- und Logistiksystemen zunehmend zur Automatisierung innerbetrieblicher Transporte eingesetzt. Sie ermöglichen einen flexiblen Materialfluss zwischen Produktionsstationen, Lagern und Übergabepunkten und stellen damit einen wichtigen Baustein moderner Intralogistiksysteme dar.
Ein zentraler Aspekt beim Betrieb solcher Systeme ist das Energiemanagement der Fahrzeuge. Da FTF über begrenzte Batteriekapazitäten verfügen, müssen sie regelmäßig Ladestationen anfahren. Anzahl und Position der Ladestationen haben dabei einen erheblichen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems. Zu wenige oder ungünstig platzierte Ladestationen können zu Wartezeiten oder Staus führen, während eine überdimensionierte Ladeinfrastruktur zu ineffizienter Ressourcennutzung führen kann. Gleichzeitig hängt der Energiebedarf der Fahrzeuge von verschiedenen dynamischen und stochastischen Einflüssen ab, etwa Verkehrsaufkommen, Wartezeiten, Transportaufträgen oder Lastzuständen der Fahrzeuge.
Aufgrund der Wechselwirkungen zwischen Fahrzeugen, Aufträgen und Ladeinfrastruktur eignet sich eine ereignisdiskrete Simulation besonders gut zur Analyse des Systems. In Kombination mit Optimierungsverfahren spricht man von simulationsbasierter Optimierung: Dabei bewertet die Simulation die Leistungsfähigkeit einer gegebenen Systemkonfiguration, während eine Metaheuristik systematisch neue Konfigurationen der Ladeinfrastruktur erzeugt und nach leistungsfähigen Lösungen sucht.
Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich diese Abschlussarbeit mit der simulationsbasierten Optimierung der Ladeinfrastruktur für FTF-Systeme. Die Aufgabe besteht darin, ein Materialflusssystem mit FTF zu implementieren und eine simulationsbasierte Optimierung der Ladeinfrastruktur durchzuführen. Ziel der Arbeit ist es, geeignete Anzahl und Position von Ladestationen systematisch zu bestimmen und den Einfluss verschiedener Konfigurationen auf die Leistungsfähigkeit des Systems zu untersuchen. Hierzu werden Simulationsexperimente durchgeführt und unterschiedliche Konfigurationen der Ladeinfrastruktur analysiert.
Die Arbeit bietet einen praxisnahen Einblick in die Simulation und Optimierung moderner Intralogistiksysteme sowie in algorithmische Ansätze zur Gestaltung komplexer logistischer Systeme.
Bei Interesse melden Sie sich bitte bei Judith Schulze.