Verbundprojekt: Dynamische Verhaltensanalyse von fahrerlosen Transportfahrzeugen in vordefi-nierten Wegenetzen anhand von Log- und Layoutdaten (SwarmLogiX)
Laufzeit: 01.07.2025 bis 30.06.2027
Förderkennzeichen: 100772464
Im Forschungsprojekt „SwarmLogiX“ verfolgen wir zusammen mit dem Projektpartner FlowLogiX GmbH das Ziel, die Planung, Simulation und Optimierung komplexer Produktions- und Intralogistiksysteme in der Halbleiterindustrie grundlegend zu verbessern.
Moderne Fertigungsumgebungen, sogenannte Fabs, sind hochdynamische Gesamtsysteme, in denen Produktion und Transport eng miteinander verzahnt sind. Während Teilsysteme wie Produktionsplanung oder Manufacturing-Execution-Systeme (MES) bereits detailliert betrachtet werden, fehlt bislang eine durchgängige Simulation des Gesamtsystems. Insbesondere das Verhalten von Transportsystemen (OHT) ist durch die unzulängliche Steuerungslogik in bestehenden Modellen unzureichend abgebildet. Dadurch bleiben zentrale Optimierungspotenziale ungenutzt, etwa hinsichtlich Ressourcenauslastung, Durchlaufzeiten oder Termintreue.
Genau hier setzt SwarmLogix an: Das Projekt entwickelt einen datengetriebenen, lernenden Ansatz zur automatisierten Regelerkennung, Modellierung und Simulation komplexer Transportsysteme im Kontext der Gesamtfabrik.
Das Projekt verfolgt drei Kernziele:
- Die automatisierte Analyse realer Bewegungs- und Transportdaten, um Verhaltensmuster von Transportsystemen zu erkennen und daraus belastbare Entscheidungsregeln abzuleiten.
- Die Erstellung eines hybriden Simulationsansatzes, der regelbasierte Methoden mit Machine-Learning-Verfahren kombiniert, um das Verhalten der Gesamtsysteme realitätsnah abzubilden.
- Die kontinuierliche Verbesserung der Modelle durch iterative Rückkopplung, sodass sich das Systemverhalten dynamisch an neue Bedingungen und Datenlagen anpassen kann.
Ein zentrales Ergebnis von SwarmLogiX ist eine neuartige Simulations- und Analyseplattform, die Produktions- und Transportsysteme erstmals in einem gemeinsamen Modellraum betrachtet. Dadurch wird es möglich, komplexe Wechselwirkungen im Gesamtsystem sichtbar zu machen und fundierte Aussagen über Optimierungspotenziale zu treffen.