Relevante Zeitbereiche intralogistischer Datenströme – Grundlagen für die Optimierung im laufenden Betrieb

Abstract

Materialflussrechner in komplexen Materialflusssystemen generieren eine große Anzahl an Daten zu systeminternen Ereignissen. Deren Informationspotential wird derzeit aufgrund des enormen Datenumfangs nur begrenzt genutzt. Für online durchgeführte Analysen ist sogar von einer stetig wachsenden Datenmenge auszugehen. Dieser Beitrag beschreibt einen Ansatz, diese Datenmenge in Zeitbereiche einzuteilen und die valide Echtzeit-Berechnung statistischer Prozesskenngrößen zu gewährleisten. Durch die Beachtung signifikanter Zustandsänderungen im System bezüglich der Echtzeit-Analyse können statistische Abweichungen in systeminternen Prozessen erkannt werden. Damit wird die Grundlage für eine Optimierung im laufenden Betrieb gelegt, um ggf. lokalen Prozessabweichungen entgegenwirken zu können, bevor diese Auswirkungen auf das Gesamtsystem haben.