{"id":12065,"date":"2019-03-20T12:28:21","date_gmt":"2019-03-20T11:28:21","guid":{"rendered":"https:\/\/logistik-aktuell.com\/?p=12065"},"modified":"2021-09-29T06:06:17","modified_gmt":"2021-09-29T06:06:17","slug":"schwarmintelligenz-fuer-logistik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pulse.dbschenker.com.staging.mensemedia.net\/de\/schwarmintelligenz-fuer-logistik\/","title":{"rendered":"Mit Schwarmintelligenz Logistikprozesse optimieren"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"323\" src=\"https:\/\/pulse.dbschenker.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2019\/03\/AdobeStock_242596375_Zoom-1-1024x323.jpeg\" alt=\"Im Schwarm zum Ziel. 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Dezentrale Steuerung und kombinatorische Optimierung steigern logistische Effizienz. \u00a9 Joshua Lopez \/stock.adobe<\/figcaption><\/figure>\n\n\n<p>Ameisen sind gute Logistiker. Doch die Betonung liegt auf dem Plural \u201eAmeisen\u201c. Denn ihre erstaunlichen Leistungen bei der Orientierung und der Wegeoptimierung vollbringen diese Tiere immer im Kollektiv. Schwarmintelligenz nennt man das. \u00dcbersetzt in Computer-Algorithmen ist die Schwarmintelligenz ein leistungsstarkes Verfahren zur Optimierung von logistischen Prozessen.<\/p>\n<h2>Schwarmintelligenz: Mit einfachen Regeln zum gemeinsamen Erfolg<\/h2>\n<p>Ein beeindruckendes Beispiel ist die Futtersuche. Auch in un\u00fcbersichtlichen Umgebungen finden Ameisen sehr schnell den k\u00fcrzesten Weg vom Nest zur n\u00e4chsten Futterquelle. Auch dann, wenn dies nicht der direkte Weg ist, weil Hindernisse den Zugang blockieren.<\/p>\n<p>Wie geht das? Auf Futtersuche hinterlassen die Tiere eine wahrnehmbare Pheromonspur. Die \u00fcbrigen Ameisen bevorzugen Wege mit h\u00f6herer Pheromonkonzentration. Ameisen, die einen k\u00fcrzeren Weg gefunden haben, kommen auf demselben Weg auch wieder schneller zum Nest zur\u00fcck. Dabei geben sie erneut Duftstoffe ab. Auf diesen besonders kurzen Wegen steigt also die Pheromonkonzentration schneller. Das \u201eriechen\u201c die anderen und die bekannten Ameisenstra\u00dfen entstehen.<\/p>\n<h2>Tourenplanung mit dem Ameisenalgorithmus<\/h2>\n<p>Das nat\u00fcrliche, pheromonbasierte Vorgehen der Ameisen l\u00e4sst sich am Computer simulieren. Dieser sogenannte Ameisenalgorithmus, angewendet auf Probleme der Routen- und Tourenoptimierung, war dann auch einer der ersten technischen Anwendungen der Schwarmintelligenz.<\/p>\n<p>Ausgangspunkt ist das sogenannte Problem des Handlungsreisenden. Es l\u00e4sst sich m\u00fchelos auf logistische Tourenplanung \u00fcbertragen. Ein Handlungsreisender plant Termine in einer Reihe von St\u00e4dten. Jede Stadt will er nur einmal besuchen und am Ende wieder am Startpunkt ankommen. Das Ganze auf dem k\u00fcrzesten Weg. Klingt trivial. F\u00fcr kleine Szenarien in der Gr\u00f6\u00dfenordnung von 5 St\u00e4dten ist es noch einfach, eine L\u00f6sung zu errechnen. Doch mit jeder weiteren Stadt verdoppelt sich die Rechenzeit. F\u00fcr eine Tour durch 16 St\u00e4dte gibt es bereits 653.837.184.000 verschiedene Varianten. Hochleistungsrechner schaffen das gerade noch, aber am PC w\u00fcrden wir lange warten.<\/p>\n<p>Hier kommt der Ameisenalgorithmus zum Tragen: In Computersimulationen werden zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlte Routen virtuell bewertet: Je k\u00fcrzer, desto h\u00f6her die Punktzahl. Die digitalen Ameisen, die nun folgen, w\u00e4hlen verst\u00e4rkt die Route mit dem besten Ranking. So liefert der Algorithmus schnell zwar nicht die absolut k\u00fcrzeste, aber eine sehr gute Route.<\/p>\n<p>Vielversprechende Ans\u00e4tze zur Anwendung der Prinzipien der Schwarmintelligenz werden aktuell auch im Bereich Citylogistik erprobt.<\/p>\n<h2>Schw\u00e4rmt aus! Flexibel im Lager<\/h2>\n<p>Die Prinzipien der Schwarmintelligenz lassen sich auf weitere Anwendungsfelder der Logistik ausdehnen. Ausgangpunkt ist folgende Einsicht: Kein Individuum verf\u00fcgt \u00fcber ein Gesamtbild seiner Umgebung. Es reagiert nur auf lokale Reize einschlie\u00dflich der Signale der Nachbartiere. Diese direkte Kommunikation ist der Ansto\u00df des selbstorganisierenden Prozesses, der das kollektive Verhalten des gesamten Schwarms koordiniert.<\/p>\n<p>An die Stelle hierarchischer Steuerung treten also dezentrale Regelungsprinzipien. Wie kann so etwas beispielsweise beim Transport innerhalb eines Lagers aussehen? Intralogistik-L\u00f6sungen bestehen heutzutage meist noch aus station\u00e4ren F\u00f6rdertechnik-Anlagen. Sie f\u00f6rdern Waren u.a. in die Kommissionier-Zonen. Der festgelegte Transportweg ist dabei meist nicht der direkte. Flexibel anpassen lassen sich solche F\u00f6rderstrecken ebenfalls nicht. Im Sinne der Schwarmintelligenz werden die starren F\u00f6rdersysteme durch Flotten fahrerloser Transportfahrzeuge ersetzt. Anlagen, Fahrzeuge sowie der Bediener werden sich dazu \u00fcber WLAN- und Bluetooth-Schnittstellen austauschen. Die Entscheidung, welche Transporteinheit eine anstehende Aufgabe \u00fcbernimmt, wird direkt und dezentral unter den beteiligten Komponenten ausgehandelt. So kann im Normalfall das am n\u00e4chsten gelegene Transportsystem den Job \u00fcbernehmen.<\/p>\n<p>In zahlreichen Forschungsprojekten werden solche kollektiven Transportl\u00f6sungen f\u00fcr die Intralogistik immer weiter entwickelt und f\u00fcr die Praxis tauglich gemacht. Eines der bekanntesten Beispiele sind die <a href=\"https:\/\/www.industrie40.iml.fraunhofer.de\/de\/ergebnisse\/schwarmintelligenz.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Forschungen zu Zellularen Transportsystemen am Fraunhofer-Institut f\u00fcr Materialfluss und Logistik IML<\/a>.<\/p>\n<p>Aufbauend auf den Erfolgen dieser Forschungsaktivit\u00e4ten befinden sich inzwischen zahlreiche dezentral gesteuerte Verb\u00fcnde von F\u00f6rderfahrzeugen auch im praktischen Einsatz &#8211; zum Beispiel in der Automobilindustrie. Schwarmintelligenz wird uns in der Logistik immer h\u00e4ufiger begegnen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ameisen sind gute Logistiker. Doch die Betonung liegt auf dem Plural \u201eAmeisen\u201c. 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