Proceedings
Development of a Case-Based Reasoning expert system for the disturbance management in automated guided vehicle systems
Entwicklung eines fallbasierten Expertensystems für das Störungsmanagement in Fahrerlosen Transportsystemen
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M.Sc.
Ali Soltani
IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH
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Dr.-Ing.
Malte Stonis
IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH
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Prof. Dr.-Ing.
Ludger Overmeyer
IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH
Abstracts
Automated guided vehicle systems (AGVS) are an essential part of modern intralogistics. So far, the major part of the design cycle (implementation and operation) of an AGVS demands human expertise. Especially, the manually executed management of occurring disturbances leads to high maintenance costs since it often requires the consultation of experts. Therefore, the following paper discusses the development of a Case-Based Reasoning (CBR) expert system for assisting the disturbance management in AGVS. The development is sectioned into three major parts: (1) generation of the case-base, (2) development of the algorithms for case retrieval, case adaptation and retaining new cases and (3) the validation of the expert system. The generation of the case-base and the training data for the expert system is done by simulating the real production layout of a German white good manufacturer using the simulation environment Visual Components. The solutions for the simulated disturbances as well as the adaptation algorithms are based on knowledge extracted from system experts.
Fahrerlose Transportsysteme (FTS) sind ein wesentlicher Bestandteil der modernen Intralogistik. Der Designzyklus für die Einführung von FTS sowie das Störungsmanagement sind überwiegend manuelle – von Experten durchgeführte – Prozesse. Diese manuellen Prozesse sind durch die Notwendigkeit von Expertenkonsultationen kostenaufwendig. Speziell im Bereich des Störungsmanagements können lange Ausfallzeiten hohe Kosten verursachen. In diesem Beitrag wird daher die Entwicklung eines Case-Based Reasoning (CBR) Expertensystems zur Unterstützung der Lösungsfindung für auftretende Störungen in FTS diskutiert. Die Entwicklung ist in drei wesentliche Bereiche gegliedert: (1) Generierung der Fallbasis, (2) Entwicklung der Algorithmen zur Suche ähnlicher Fälle, Adaption und Speicherung neuer Fälle und (3) Validierung des Expertensystems. Die Generierung der Fallbasis des Expertensystems, erfolgt durch die Simulation des realen Produktionslayouts eines deutschen Weißwarenherstellers, mit Hilfe der Simulationsumgebung Visual Components. Die Lösungen der simulierten Störungen sowie die Adaptionsalgorithmen basieren auf Erkenntnissen aus Experteninterviews.
Keywords
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Soltani A, Stonis M, Overmeyer L (2019). Development of a Case-Based Reasoning expert system for the disturbance management in automated guided vehicle systems. Logistics Journal : Proceedings, Vol. 2019. (urn:nbn:de:0009-14-49931)
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