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FTS versus Gabelstapler 31.08.2023, 14:00 Uhr

Machen zellulare fahrerlose Transportfahrzeuge die Intralogistik flexibler?

Wer transportiert wirtschaftlicher? Zellulare fahrerlose Transportfahrzeuge oder Gabelstapler? Antworten auf diese Frage suchen die Forschenden am Institut für Integrierte Produktion Hannover (IPH) im Forschungsprojekt „ZellFTF“.

Kleine fahrerlose Transporteinheiten sind flexibler als Gabelstapler – und können im Verbund trotzdem große Transportaufträge ausführen. Ob sogenannte zellulare FTF auch wirtschaftlich sind, untersucht das IPH im neuen Grundlagenforschungsprojekt „ZellFTF“. Foto: Susann Reichert, IPH

Kleine fahrerlose Transporteinheiten sind flexibler als Gabelstapler – und können im Verbund trotzdem große Transportaufträge ausführen. Ob sogenannte zellulare FTF auch wirtschaftlich sind, untersucht das IPH im neuen Grundlagenforschungsprojekt „ZellFTF“.

Foto: Susann Reichert, IPH

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Zellulare Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTF) sind kleine fahrerlose Transporteinheiten, die zusammenzuarbeiten und gemeinsam auch größere Transportaufträge ausführen können. Können diese Fahrzeuge den Gabelstaplern in der Intralogistik das Wasser reichen? Forschenden des Instituts für Integrierte Produktion Hannover (IPH) gehen dieser Frage aktuell im Forschungsprojekt „ZellFTF“ nach.

Zellulare fahrerlose Transportfahrzeuge punkten bei kleinen Transporteinheiten

Bei kleinen Transportgütern ist die Sache nach den Erkenntnissen der WissenschaftlerInnen eindeutig: Muss zum Beispiel eine Kiste Schrauben vom Lager zur Montage, sind die FTF als kleine und wendige fahrerlose Transporteinheit besser geeignet als Gabelstapler. Dieser Effekt lässt sich noch steigern wenn ein Unternehmen mehrere kleine Transporteinheiten unterhält, die unabhängig voneinander mehrere Ziele anfahren können und so mehrere Aufträge gleichzeitig erledigen können. Für diese Transportaufgaben würde ein einzelner Gabelstapler viel mehr Zeit und Energie benötigen.

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Bei schweren Güter schneidet das Zellulare fahrerlose Transportfahrzeug schlechter ab

Bei schweren und großen Transportgütern dagegen ist der Gabelstapler eindeutig überlegen. Die kleinen FTF stoßen in diesen Fällen schnell an ihre Belastungsgrenzen. Die Ausnahme: Die zellularen fahrerlosen Transportfahrzeuge sind in der Lage, zusammenzuarbeiten. Denn während ein einzelnes FTF lediglich einen einzelnen kleinen Ladungsträger transportieren kann, sind vier zusammengeschaltete FTF in der Lage, eine Europalette zu transportieren. Ein Verbund aus sechs FTF schafft sogar noch größere Sonderformate, zum Beispiel Karosseriebauteile, Batterien für Elektroautos oder Gitterroste. Solchen Transportsysteme verschaffen den Unternehmen sehr viele flexible Möglichkeiten. Dies ist vor allem dann von großem Vorteil, wenn sich die Produktgrößen und -varianten häufig ändern oder Spezialanfertigungen transportiert werden müssen. Dass ein solches Transportsystem technisch möglich ist, haben WissenschaftlerInnen am KIT – Karlsruher Institut für Technologie bereits im Projekt „KARIS“ erforscht.

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Sind denn zellulare fahrerlose Transportfahrzeuge auch wirtschaftlich?

Die Funktionalität dieser Systeme ist die eine Sache – wirtschaftlich betrachtet hat diese Art des Transports allerdings noch niemand. Dies wollenden die Forschenden am IPH nun in dem von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Grundlagenforschungsprojekt „ZellFTF“ ändern. Über ein mathematisches Optimierungsmodell auf Basis eines Vehicle Routing Problems (VRP) soll die Frage beantwortet werden, ob und unter welchen Umständen sich das Zusammenschalten von FTF wirtschaftlich lohnt – beispielsweise im Vergleich zum Transport mit Gabelstaplern. Die Forschenden wollen verschiedene Anwendungsszenarien durchspielen – mit Blick auf die wirtschaftlichen und logistischen Zielgrößen wie beispielsweise die Auslastung des Systems, die Transportzeiten und die Gesamtkosten. Da eine exakte Lösung bei so einem komplexen Problem schwierig bis unmöglich ist und zu viel Rechenzeit benötigen würde, entwickeln die Forschenden im Projekt eine Heuristik in Form eines genetischen Algorithmus, der sich einer optimalen Lösung annähert.

Von RMW