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Kreutz M, Ait Alla A, Lütjen M, Freitag M (2021). Energieeffizientes eKanban-System mit autonomen Sensormodulen zur Füllstandsmessung und Reinforcement Learning zur Messintervallanpassung. Logistics Journal : Proceedings, Vol. 2021. (urn:nbn:de:0009-14-54245)

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RIS

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Full Metadata

Bibliographic Citation Logistics Journal : referierte Veröffentlichungen, Vol. 2021, Iss. 17
Title

Energieeffizientes eKanban-System mit autonomen Sensormodulen zur Füllstandsmessung und Reinforcement Learning zur Messintervallanpassung (ger)
Author Markus Kreutz, Abderrahim Ait Alla, Michael Lütjen, Michael Freitag
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Abstract Trotz der Fortschritte der Digitalisierung in der Industrie finden bei der Bestandserfassung immer noch manuelle Trigger Einsatz, da bestehende Lösungen zur Automatisierung des Prozesses mit hohen Kosten und Integrationsaufwand verbunden sind. In diesem Beitrag wird ein Ansatz für die Lösung dieses Problems dargestellt, welcher kostengünstige, autonome Sensormodule für die Füllstandsmessung zur Grundlage hat. Die Messung erfolgt hierbei nicht in festgelegten Intervallen, sondern wird auf Basis der Entnahmeintervalle der zu messenden Ladungsträger sowie der aktuellen Auftragslage von einem Reinforcement Learning Ansatz dynamisch und intelligent getriggert. Die ersten Hardware-Prototypen für die Messung der Entnahmeintervalle sowie für die Sensormodule werden ebenfalls im Beitrag vorgestellt. Despite the progress of digitalization in industry, manual triggers are still used for inventory measurement, as existing solutions for automating the process are associated with high costs and integration efforts. This paper presents an approach for solving this problem, which is based on cost-effective, autonomous sensor modules for fill level measurement. The measurement is not performed at fixed intervals, but is triggered dynamically and intelligently by a reinforcement learning approach based on the intervals in which contents are taken from the relevant load carriers and the current order situation. The first hardware prototypes for measuring the access to load carriers for content removal and for the sensor modules are also presented in the article.
Subject Bestandserfassung, Reinforcement Learning, Volumenmessung, e-Kanban, inventory control, volume measurement
DDC 620
Rights fDPPL
URN: urn:nbn:de:0009-14-54245
DOI https://doi.org/10.2195/lj_Proc_kreutz_de_202112_01