Mathematical methods for the configuration of transportation systems with a focus on continuous and modular matrix conveyors

The lack of flexibility in logistic systems currently on the market leads to the development of new innovative transportation systems. In order to find the optimal configuration of such a system depending on the current goal functions, for example minimization of transport times and maximization of the throughput, various mathematical methods of multi-criteria optimization are applicable. In this work, the concept of a complex transportation system is presented. Furthermore, the question of finding the optimal configuration of such a system through mathematical methods of optimization is considered.

Control concept for autonomous changeable material flow systems

Today’s material flow systems for mass customization or dynamic productions are usually realized with manual transportation systems. However new concepts in the domain of material flow and device control like function-oriented modularization and intelligent multi-agent-systems offer the possibility to employ changeable and automated material flow systems in dynamic production structures. These systems need the ability to react on unplanned and unexpected events autonomously.

Lebenszykluskosten von elektrischen Antriebssystemen

Insbesondere bei Antriebssystemen stehen die Energiekosten neben den Anschaffungskosten im Fokus. Jedoch bleiben weitere Folgekosten, die im Laufe des Betriebs eines Antriebssystems in einem Fördermittel entstehen, meist unberücksichtigt. Dieser Artikel beschreibt einen Ansatz, wie sich Lebenszykluskosten von Antriebssystemen in Stetigfördertechnik prognostizieren lassen. Mit Hilfe von allgemein bekannten Normen und Richtlinien kann der Lebenszyklus eines Antriebssystems von der Projektierung über die Herstellung bis zur Entsorgung nach dem Betrieb in Kostenarten eingeteilt und veranschaulicht werden. Unter Verwendung von direkter Verrechnung als auch der Kalkulation mit Prozesskosten wird eine hinreichende Genauigkeit anhand definierter Prozessketten erreicht. Auf Basis dieser Kostenkalkulationen kann ein mehrstufiges Prognosemodell gebildet werden. Somit konnten durch das entwickelnde Modell Anlagenbeispiele untersucht und berechnet werden.