B6 - Technologische Grundlagen von Sensorsystemen für selbststeuernde logistische Prozesse

Motivation

Selbststeuernde logistische Systeme benötigen Information über ihre Umwelt, um autonom Entscheidungen treffen zu können. Neben dem Wissen über Ort, Zeit sowie betriebswirtschaftliche Parameter (z.B. späteste Ausführung eines Auftrags) sind die Umgebungsparameter eines selbststeuernden Gutes von hoher Relevanz. Diese Parameter können z.B. Temperatur, Zusammensetzung der Atmosphäre oder Beschleunigungen sein, denen das Objekt in einer beliebigen Logistikkette ausgesetzt ist. Die Qualität eines selbststeuernden Gutes kann durch einen oder eine Kombination bestimmter Umweltparameter verschlechtert werden. Die Herausforderung besteht hierbei nicht in der einfachen Überwachung und Weitergabe dieser Umgebungsinformation, sondern in der intelligenten Auswertung dieser Daten, um Selbststeuerung zu unterstützen. Durch beschränkten Bandbreiten und teilweise hohe Kosten mobiler Kommunikationsnetze ist eine Komprimierung durch lokale Vorverarbeitung von entscheidender Bedeutung.

Ergebnisse 1. Phase (2004-2007)

Im Rahmen der bisherigen Arbeiten wurden die Grundlagen für eine Plattform zur Integration von Sensorsystemen in selbststeuernde logistische Prozesse gelegt. Hierzu wurde ein modulares drahtloses Sensornetzsystem entwickelt. Es verfügt über eine sichere Kommunikationsschnittstelle, ein energieeffizientes Routing sowie erhöhte Robustheit durch Sensorselbsttests. Dieses Sensornetz ist an eine Agentenplattform auf Transportmittelebene angebunden, die auf einer minimalen Hardware basiert. Die Sensordaten werden dort lokal von mobilen ‚sensorischen’ Agenten ausgewertet, die die geladenen Waren anhand von RFID-Tags identifiziert und alle weiteren benötigten Daten beschaffen. Hierdurch ist es möglich, den Einfluss der Umweltparameter auf die Qualität des Transportgutes während des Transports zu bestimmen. Aus Messungen der Temperaturverteilungen in Lebensmitteltransporten wurden Szenarios entwickelt, wie solche autonomen Systeme die Qualitätsänderung bestimmter Lebensmitteln bewerten können.

Ziele 2. Phase (2008-2011)

Um die Dezentralisierung logistischer Prozesse zu erhöhen, werden die in der 1. Förderphase im Container zentral realisierte Entscheidungsprozesse auf die Sensorplattform-Ebene verteilt. Dadurch können die Teilnehmer des Sensornetzes individuelle Entscheidung treffen, je nachdem wie dynamisch die lokalen Umweltparameter sind. Weitere Untersuchungen zielen auf die Erhöhung der Handlungsspielräume dieser Systeme ab und wie sich diese auf die Effizienz selbststeuernder logistischer Prozesse insgesamt auswirkt. Verschiedene Entscheidungsarchitekturen zur Erhöhung der Energieeffizienz und Datenzuverlässigkeit im Sensornetz werden untersucht und verifiziert. Am Ende steht ein Konzept, ob und zu welchem Grad, sich verteilte Entscheidungsprozesse auf ressourcenbeschränkten Sensorsystem umsetzen lassen. Weiterhin sollen Werkzeuge geschaffen werden, die Effizienz des Entscheidungssystems zu bewerten, um zu erlauben, die dezentralen Entscheidungsprozesse auf unterschiedliche Ebene evaluieren zu können.

Vorgehen 2. Phase (2008-2011)

Zuerst sollten die geeigneten Entscheidungsarchitekturen auf die ressourcenbeschränkte Sensorplattform ausgewählt werden, um einen kompletten Handlungsspielraum des drahtlosen Sensornetzes aufzubauen. Im Allgemeinen werden verschiedene Ansätze und Softwarearchitekturen verglichen, um Selbststeuerung mit den auf der jeweiligen Systemebene zur Verfügung stehenden Ressourcen abzugleichen. Durch Simulation und prototypische Implementierung wird der Einfluss des einzelnen Entscheidungsprozesses auf die Energieeffizienz und die Dienstgüte des gesamten Entscheidungssystems analysiert und ausgewertet. Die geeigneten Softwarearchitekturen werden auf das Sensorsystem umgesetzt und integriert, damit das Überwachungssystem die dynamischen Entscheidungen entsprechend der Umweltvariation treffen können. Außerdem sollten die technischen Grenzen der Selbststeuerung in Bezug auf die Erhöhung der Granularität der Selbststeuerung ausgelotet werden. Zu den Grenzen der Entscheidungssysteme in drahtlosen Sensornetzen gehören die Rechenleistung, Energiebedarf, Kommunikationskosten sowie Speichergröße der Sensorplattform.

Ergebnisse 2. Phase (2008-2011)

Folgende Verfahren zur lokalen Auswertung von Informationen wurden innerhalb des Sensornetzes bzw. der Entscheidungsplattform des Intelligenten Containers implementiert:
• Räumliche Interpolation von Sensorwerten durch Kriging
• Haltbarkeitsmodelle für Frachtobjekte
• Plausibilitätstest von Sensoren durch Neuronale Netze
• Steuerung der Messhäufigkeit und des Sendeintervalls
Durch Evaluation auf der Zielhardware konnte gezeigt werden, dass alle genannten Verfahren auf drahtlosen Sensorsystemen implementiert werden können und somit zur Realisierung von autonomen selbststeuernden Frachtobjekten geeignet sind.
Wenn das Netzwerk autonomer Objekte feststellt, dass die vorliegenden Informationen unzureichend sind, kann es bei Bedarf zusätzliche Entscheidungsmechanismen aktivieren, z.B. um einen gestörten Sensor (Plausibilitätstest) durch eine Interpolation benachbarter Messpunkte (Kriging) zu ersetzen. Durch den modularen Aufbau der Entscheidungsplattform im Intelligenten Container ist es möglich, neue Algorithmen dynamisch nachzuladen.