RAN – RFID-Based Automotive Network

Die industrielle Produktion und im Speziellen die Automobilproduktion sind heute durch große, globale Produktions- und Logistiknetzwerke gekennzeichnet. Im Projekt RFID-Based Automotive Network (RAN) wurde das Ziel verfolgt, diese komplexen Netzwerke besser zu steuern. Zu diesem Zweck bearbeiteten 18 Konsortialpartner aus der wissenschaftlichen und der industriellen Forschung gemeinsam die Kernthemen „Transparenz in der Lieferkette schaffen“, „Produktions- und Logistikprozesse effizient steuern“ und „RFID-basierte Standards für die Automobilindustrie entwickeln“.

Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des FZI richteten ihren Forschungsfokus auf die Entwicklung von Konzepten und Technologien für Logistiksteuerungssysteme, die effiziente Reaktionsmechanismen bereitstellen, um zeitnah auf Störungsereignisse und inakzeptable Abweichungen reagieren zu können. Dafür mussten im ersten Schritt Verfahren entwickelt werden, mit deren Hilfe kritische Planabweichungen zuverlässig erkannt werden können. Grundlage hierfür bildete die mittels RAN-Technologie – d.h. durch Einsatz von RFID und Datenaustausch über einen Infobroker – realisierbare Transparenz über den Zustand von Logistik- und Produktionssystemen. Durch die Erfassung und Bewertung von RFID-basierten Ereignisdaten (Events) wird es möglich, kurzfristig auf kritische Schwankungen relevanter Prozessindikatoren oder unerwartete Störungen zu reagieren sowie über die Historie hinweg mittel- bis langfristig Handlungsoptionen zur taktischen oder strategischen Neuplanung abzuleiten.

Der Standardplanungsprozess, der mit der strategischen Designplanung des Liefernetzwerkes beginnt und über die taktische Beschaffungs- und Bedarfsplanung bis hin zur operativen Ausführungsplanung stufenweise detailliertere Pläne berechnet, kann durch die RAN-Technologie um eine Feedbackschleife erweitert werden (s. Abbildung). Damit lässt sich ein über alle Entscheidungsstufen übergreifendes Störungsmanagement (Disruption Management) umsetzen.

Der Standardplanungsprozess kann durch die RAN-Technologie um eine Feedbackschleife erweitert werden

Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler am FZI haben ihre Erkenntnisse und Lösungen in mehreren Demonstratoren implementiert und damit nachgewiesen, dass mit der RAN-Technologie entscheidungsunterstützende Assistenzsysteme zur reaktiven und proaktiven Prozessstabilisierung realisiert werden können.

 Konsortium

  • Daimler AG
  • BMW AG
  • Adam Opel AG
  • Robert Bosch GmbH
  • Johnson Controls
  • REHAU AG+Co
  • BLG Logistics Group
  • DHL
  • EURO-LOG AG
  • IBM Deutschland GmbH
  • IBS AG
  • SAP AG & Co KG
  • Siemens AG
  • BIBA – Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH
  • Fraunhofer IML
  • FZI Forschungszentrum Informatik
  • HTW Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes
  • Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften, TU München

Weitere Informationen

  • Gefördert durch: BMWi
  • Laufzeit: 3 Jahre
  • Beteiligte Forschungsbereiche: IPE

Ansprechpartner

Dr.-Ing. Felix Brandt

Abteilungsleiter

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Werdegang

Felix Brandt studierte Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) mit den Schwerpunkten Algorithmen- und Softwaretechnik. Von 2010 bis 2018 arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Projektleiter am FZI im Forschungsbereich IPE mit dem Schwerpunkt Logistik und Supply-Chain-Optimierung. Seit 2018 leitet er die Abteilung Logistics Systems Engineering (LSE) am FZI.

Felix Brandt ist Experte für Planungs- und Optimierungsfragestellungen aus Produktion und Logistik. Im Rahmen seiner Tätigkeit als Projektmitarbeiter/Projektleiter entwickelt er in zahlreichen Projekten mit KMU und Großunternehmen (u.a. Lufthansa Cargo, PTV Group, Dillinger Hütte, Daimler TSS) innovative Lösungen und bringt diese in die Praxis.

2017 promovierte Felix Brandt am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) summa cum laude zum Thema "The Air Cargo Load Planning Problem". In diesem Rahmen erarbeitete er Lösungen für verschiedenste Planungsprobleme in der Luftfracht, u.a. 3D-Ladeplanung, Weight&Balance, Operations Scheduling und Netzwerkplanung.

Seine derzeitigen Forschungsinteressen liegen in der Planung und Optimierung komplexer Systeme durch die Entwicklung effizienter Algorithmen und den Einsatz verschiedenster Methoden der künstlichen Intelligenz (kombinatorische Optimierung, Constraint-Programmierung, Bildverarbeitung). 

Publikationen

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Fax: +49 721 9654-305
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