SmartKanban

aus Nomads, der freien Wissensdatenbank

Auf dieser Seite finden Sie vertiefende Informationen zum SmartKanban-Projekt.

Es beschäftigt sich mit Kanban-Systemen auf Basis vernetzter und extrem kostengünstiger Sensorknoten. "Kanban" ist dabei eine Methode der Produktionsablaufsteuerung nach dem Pull-Prinzip. Mehr hierzu auf der Projekt-Homepage.

Inhaltsverzeichnis

Knowledge Base / Vorarbeiten

Stellen- bzw. Themen-Ausschreibungen

Meilensteine (aus Sicht der HU)

Monat Titel Arbeitspakete
März 2009 (M3) Grobspezifikation der ZigBee-Ortung als Teil des Gesamtsystems (MS-HUB1) AP 1.7
September 2009 (M9) Feinspezifikation ZigBee-Ortung und Systemintegration (MS-HUB2) AP 1.7, AP 4.5
März 2010 (M15) Labormuster-Installation ZigBee-Ortung (MS-HUB3) AP 5.7
Juni 2010 (M18) Demonstrator der Ortung mit Hallenkarten, Konzept zur Skalierbarkeit AP 6.7, AP 7.8
September 2010 (M21) Demonstrator Ortung, Integration Ortungssystem und Logistik-Anwendungen (MS-HUB4) AP 4.5, AP 5.7
Januar 2011 (M24) Labormuster Wägemodul + Zusatzsensorik AP 3.7
März 2011 (M27) Optimierte ZigBee-Ortung in der Labor-Installation - Umgebungsmodelle, Zusatzsensorik (MS-HUB5)
September 2011 (M33) Demonstration der Ortung mit Zusatzsensorik AP 6.7
Januar 2012 (M36) Funktionsfähige ZigBee-Ortung in der Demonstrator-Installation (MS-HUB6) AP 3.7, AP 7.8, AP 10.2

Haupt-Arbeitspakete (aus Sicht der HU)

Erstellung und Analyse effizienter Ortungsverfahren für das ZigBee-Netzwerk (AP 6.7)

  • Zeitraum: M4-M33

Signalstärkekarten (AP 6.7.1)

  • Erstellung einer Radio-Map
  • Offline-Lernphase
  • Positionsbestimmung über den Abgleich mit gemessener Signalcharakteristik („Fingerprinting-Verfahren“)

Dynamische Referenzmessungen (AP 6.7.2)

  • Messungen von Nachbarknoten zur dynamischen Anpassung der Signalkarte im Peer-to-Peer-Verfahren
  • Graph-Matching-Verfahren
  • 3D-Ortung

Ortungsbezogene Grundlagenuntersuchungen für andere Teilprojekte (AP 6.7.3)

  • Differenzierteres Umgebungsmodell und zusätzliche Sensordaten
  • Performance und Skalierbarkeit
    • Parallelisierung des Ortungsalgorithmus, Peer-to-Peer-Kommunikation
    • Skalierbarkeit bei hunderten und auch tausenden mobiler Geräte

Methoden und Modelle der Ortung (AP 6.8)

  • Kommunikationsmodell, Prozessmodell und Signalmodell
  • Modellierung von:
    • Durchgangsbereichen (temporäre Bewegung, Aufenthalt unwahrscheinlich)
    • Aufenthaltsbereichen (temporäre Bewegung, danach unbewegt)
    • Hindernissen (können nicht durchquert werden)
    • Signaleinflüssen (z.B. metallische Gegenstände)
    • Zusammengehörigkeit von Objekten (z.B. Regale und andere Objekt-Gruppierungen)
    • Kommunikationsengpässen (an bestimmten Stellen können sich sehr viele Objekte befinden)
  • Allgemeine Beschreibungssprache für prozess-spezifische Regeln

Integration von Zusatzsensorik in den Ortungsablauf (AP 6.9)

  • Beschleunigungssensoren zur Verbesserung der Ortung


Neben-Arbeitspakete (aus Sicht der HU)

Systematisierung und Modellierung von Bewegungsmodellen (AP 1.7)

  • Leitung: AJE, acam, IMST
  • Zeitraum: M1-M9
  • Abbildung von Bewegungsmodellen innerhalb der Prozessabläufe
  • Aufenthaltswahrscheinlichkeiten und Bewegungsmuster der Objekte prozesspezifisch beschreiben
  • Aufspaltungen von Objekten und Objektverbünden entlang der Prozesse modellieren

Softwaremodule eines Sensorknotens (AP 3.7)

  • Leitung: acam
  • Zeitraum: M10-M33
  • MagicMap geeignet an die Hardware eines ZigBee-basierten Sensorknotens anpassen

Optimierung der ZigBee-Signalcharakteristik (AP 4.5)

  • Leitung: IMST
  • Zeitraum: M4-M21
  • Signalausbreitung im Logistik-Umfeld
  • Optimierungen für die Ortung, Ableitung von Grenzwerten

Distribution und Aggregation der Sensordaten im Netzwerk (AP 5.7)

  • Leitung: IMST
  • Zeitraum: M10-M33
  • Effiziente Distribution bzw. Aggregation der Sensordaten über das ZigBee-Netzwerk

Adaptive Kommunikationsanpassung und Mobilitätsmodi (AP 7.8­)

  • Leitung: B-S-S
  • Zeitraum: M7-M36
  • Reduzierung der Sensor-Messintervalle bei geringer Mobilität bzw. in unkritischen Bereichen

Labortestreihen / Demonstrator (AP 10.1 / 10.2)

  • Leitung: AJE
  • Zeitraum: M28-M36
  • Untersuchung der Ortungsgenauigkeit und weiterer Systemeigenschaften
  • Zuarbeit für den Demonstrator hinsichtlich Softwaremodule, Überwachung und Analysewerkzeugen

Prototyp / Realisierung

SmartKanban Transportroboter

Als Demonstrator wird ein Transportroboter speziell für Kanban-Stapelboxen aufgebaut. Mehr dazu unter SmartKanban-Robot.

Sonstiges Material

  • Systemübersicht als  PDF

Formblätter des BMBF

  • Übersicht BMBF-Formulare
  • 0330a.pdf - Besondere Nebenbestimmungen für Zuwendungen des BMBF zur Projektförderung auf Ausgabenbasis (BNBest-BMBF 98), enthält u.a. Hinweise zur Erstellung der Zwischenberichte

Links

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