PT Journal
AU Noortwyck, R
   Schulz, R
TI Entwicklung eines DRL-Agenten zur Reihenfolgeoptimierung für Hochregallager mit Shuttle-Fahrzeugen
SO Logistics Journal : Proceedings
PY 2022
VL 2022
IS 18
DI 10.2195/lj_proc_noortwyck_de_202211_01
DE AVS/RS; Deep Reinforcement Learning; Durchsatzoptimierung; Künstliche Intelligenz; Shuttle-Systeme; artificial intelligence; throughput optimization
AB Aufgrund steigender Dynamik und Heterogenität in der Produktion sind auch die Anforderungen an die Intralogistik und im speziellen an Lagersysteme gestiegen. Lagersysteme müssen flexibel sein und einen hohen Durchsatz ermöglichen. Diese Anforderungen werden durch Shuttlesysteme erfüllt. Damit der Durchsatz von Shuttlesystemen softwarebasiert weiter gesteigert werden kann, wurden Konzepte entwickelt, welche mit Deep Reinforcement Learning (DRL) die Blockaden, welche z. B. beim Gassenwechsel oder bei mehreren Auslagerungen in einer Gasse auftreten, durch eine genänderte Auslagerungsreihenfolge minimieren. Die bisher entwickelten Konzepte betrachten ausschließlich eine sehr kleine Anzahl an Lagerplätzen. Reale Shuttlesysteme verfügen teilweise über mehrere tausend Lagerplätze pro Ebene. Daher wird in diesem Beitrag ein DRLKonzept entwickelt, welches in einem realen Shuttlesystem die Auslagerungsreihenfolge anpasst, um durch eine Minimierung der Blockaden eine Durchsatzsteigerung zu erreichen.
ER