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Mobile Robotik und autonome Materialflüsse – Flotten von mobilen Robotern koordinieren

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Mobile Robotik und autonome Materialflüsse – Flotten von mobilen Robotern koordinieren

Einleitung

Lernkurs für die Ausbildung | Intralogistik, Mechatronik, Automatisierungstechnik und Fachinformatik

Leitfrage: Wie koordinierst Du eine Flotte mobiler Roboter so, dass Engstellen, Warteschlangen und Ladepausen den Materialfluss möglichst wenig behindern?

Lernzeit: 6 kurze Lerneinheiten à 10–15 Minuten, anschließend Praxisprojekt und Lernkontrolle.

Du lernst:

Mobile Robotik: AGV, AMR und Flottenleitsteuerung unterscheiden.
Materialfluss: Engpässe und Warteschlangen erkennen.
Flottenmanagement: Aufträge und Zeitfenster koordinieren.
Energiemanagement: Ladebedarf und Verfügbarkeit berechnen.
Simulation: Lösungen vergleichen und ihre Grenzen beurteilen.

Beobachtungsbild: Mehrere Lagerroboter teilen sich einen Arbeitsbereich. Bild: Techwords, CC BY-SA 4.0, Wikimedia Commons.

Einstiegsfrage: Warum kann eine größere Roboterflotte trotz zusätzlicher Fahrzeuge langsamer werden?

Verbindlicher Sicherheitsrahmen

Alle praktischen Übungen erfolgen ausschließlich in einem isolierten Simulator oder einem ausdrücklich abgesicherten, autorisierten Schulungsbetrieb.

Die folgenden Modelle enthalten ausschließlich fiktive Transportaufträge, Zeitfenster und Energiewerte. Du gibst keine Live-Fahrbefehle ein, verbindest keine produktiven Robotersysteme und überträgst keine Simulationskonfiguration auf reale Fahrzeuge.

Wichtig: Kollisionsfreiheit in einer vereinfachten Simulation ist weder eine Sicherheitsfreigabe noch ein Nachweis funktionaler Sicherheit. Eine reale Anlage erfordert eine eigenständige Gefährdungsbeurteilung, geeignete Schutzmaßnahmen, Prüfungen und autorisierte Freigaben.

Einheit 1 – Mobile Roboter und Flotten verstehen

Dauer: 10 Minuten | Ziel: Komponenten erkennen

AGV und AMR

Ein AGV nutzt häufig vorgegebene Fahrwege. Ein AMR kann innerhalb seiner technischen Möglichkeiten eigene Wege planen und auf Veränderungen reagieren.

Diese Begriffe beschreiben typische Konzepte, aber keine starre, allgemeingültige Trennung aller Produkte.

AGV im industriellen Umfeld. Foto: Marta Veverica, CC BY-SA 4.0.

AMR-Darstellung für den innerbetrieblichen Transport. Grafik: Rlistmedia, CC BY 4.0.

Fahrerloser Hochhubwagen. Foto: Marc Auledas Noguera, CC BY 4.0.

Flottenkoordination verbindet drei Ebenen: Transportaufträge verteilen, gemeinsame Verkehrsflächen organisieren und die Energieversorgung einplanen.

Beobachtungsauftrag: Beschreibe bei den Abbildungen jeweils Fahrzeug, Lastaufnahme und mögliche Engstelle.

Video: Ein Fahrerloses Transportfahrzeug beobachten

Datei:Fahrerloses Transportsystem Deichsel Hochhubwagen, Jungheinrich ERC 215a, im ICE-Instandhaltungswerk Köln-Nippes.webm 58 Sekunden Realaufnahme aus einem ICE-Instandhaltungswerk. Raimond Spekking, CC BY-SA 4.0, Wikimedia Commons.

Frage: Welche Informationen fehlen im Video, um die Leistungsfähigkeit einer ganzen Flotte zu beurteilen?

Feedback: Eine einzelne Fahrt zeigt weder den stündlichen Durchsatz noch die Wartezeiten, Ladezustände und Konflikte einer Flotte.

Einheit 2 – Ausbildungsfall: Lernlager Nord

Dauer: 15 Minuten | Ziel: Den Engpass berechnen

Du arbeitest im fiktiven Ausbildungsbetrieb Lernlager Nord. Mobile Roboter bringen Behälter von der Kommissionierung zur Verpackung.

Lagerkarte als Grundlage für eine eigene Planung. Grafik: VersionMismatch, CC BY 4.0.

Vereinfachte, erfundene Übungsdaten:

Kenngröße	Ausbildungswert
Transportbedarf	48 Aufträge je Stunde
Roboter zu Beginn	3 Fahrzeuge
Transportzyklus ohne Warte- und Ladezeit	3 Minuten pro Auftrag
Belegung der Engstelle	60 Sekunden pro Auftrag
Rückfahrt	Getrennter Rückweg
Energiebedarf	0,04 kWh pro Auftrag
Ladegerät	2,0 kW Eingangsleistung
Angenommener Ladewirkungsgrad	90 Prozent

Modellannahme: Jeder Transport benötigt genau eine Passage durch die Engstelle. Die dreiminütige Transportzeit enthält diese Passage bereits. Verkehrs-, Last- und Ladezeiten sind zu Ausbildungszwecken stark vereinfacht.

Engstelle und theoretische Kapazität

Eine Engstelle ist ein Bereich, dessen begrenzte Kapazität den Materialfluss beeinflussen kann.

Bei einer angenommenen Belegung von 60 Sekunden ist die theoretische Höchstkapazität:

3600 Sekunden / 60 Sekunden = 60 Passagen pro Stunde.

Die rechnerische Auslastung beträgt:

48 / 60 = 0,80 = 80 Prozent.

Nachfrage pro Stunde	Rechnerische Auslastung	Einordnung
24	40 %	Deutliche rechnerische Reserve
48	80 %	Reserve, aber empfindlich gegenüber Schwankungen
60	100 %	Keine rechnerische Kapazitätsreserve
66	110 %	Dauerhaft nicht bewältigbare Nachfrage

Merke: Eine Engstelle mit 80 Prozent Auslastung kann dennoch Warteschlangen bilden, wenn mehrere Aufträge gleichzeitig eintreffen. Aus der Auslastung allein lässt sich keine genaue Wartezeit berechnen.

Interaktives Modell A – Mehrroboter-Verkehr

PyMAPF: Interaktiver Mehrroboter-Pfadplaner

Das öffentlich zugängliche Browsermodell visualisiert die Wegplanung für mehrere Agenten. Du kannst Szenarien mit engen Gängen, Hindernissen und verschiedenen Planungsverfahren vergleichen.

Simulationsaufträge:

Engstelle: Wähle eine Lagerkonfiguration mit schmalen Gängen und beobachte Konflikte.
Flottengröße: Vergleiche eine geringe und eine höhere Agentenzahl.
Routenplanung: Vergleiche verfügbare Planungsverfahren unter gleichen Bedingungen.
Dokumentation: Notiere Konflikte, Lösungszeit und erkennbare Modellgrenzen.

Zweites interaktives Modell: PRIMAL GRID – Mehrroboter-Pfadplanung mit selbst gewählten Hindernissen und Zielen.

Hinweis: PRIMAL garantiert laut Projektbeschreibung weder Vollständigkeit noch optimale Wege. Beide Modelle sind abstrahierte Algorithmen-Demonstrationen und keine Sicherheitsmodelle.

Begründetes Feedback: Eine Lösung ist nur dann besser, wenn Du ihre Ergebnisse unter gleichen Bedingungen vergleichst. Ein kürzerer Weg allein beweist weder höheren Gesamtdurchsatz noch geringeren Energiebedarf.

Einheit 3 – Warteschlangen und Verkehrsregeln

Dauer: 15 Minuten | Ziel: Wartezeiten beeinflussen

Reduzierte Lagerkarte. Grafik: VersionMismatch, CC BY 4.0.

Warum bilden sich Warteschlangen?

Eine Warteschlange entsteht, wenn Aufträge oder Fahrzeuge vorübergehend schneller eintreffen, als eine Ressource sie abarbeiten kann.

Vier Transportaufträge erreichen im Modell gleichzeitig einen freien Korridor. Eine Passage dauert jeweils eine Minute.

Auftrag	Beginn der Passage	Wartezeit vor der Passage
A	Minute 0	0 Minuten
B	Minute 1	1 Minute
C	Minute 2	2 Minuten
D	Minute 3	3 Minuten

Durchschnittliche Wartezeit: (0 + 1 + 2 + 3) / 4 = 1,5 Minuten.

Dies gilt ausschließlich für diese ideale Momentaufnahme ohne weitere Ankünfte und ohne zusätzliche Verzögerungen.

Merke: Zeitfenster und abgestimmte Ankunftszeiten können Konflikte verringern. Sie erhöhen jedoch nicht automatisch die physikalische Kapazität der Engstelle.

Demonstration: Verkehrskoordination mit Open-RMF

Technisch dokumentierte Open-RMF-Simulationsdemonstration aus dem Umfeld von ROS-Industrial Asia Pacific; im offiziellen Open-RMF-Demonstrationsrepository verlinkt.

Offizielle technische Projektdokumentation

Beobachtungsauftrag: Erkenne die beteiligten Fahrzeugflotten, gemeinsame Ressourcen und mögliche Stellen, an denen eine Koordination erforderlich wird.

Open-RMF unterstützt unter anderem Aufgabenverteilung und Verkehrsabstimmung zwischen Robotern sowie den Umgang mit gemeinsam genutzter Gebäudeinfrastruktur.

Kritische Frage: Welche gemessenen Leistungsdaten wären nötig, um zu zeigen, dass die Simulation wirklich effizienter ist als eine unkoordinierte Flotte?

Drei Koordinationsstrategien vergleichen

Strategie	Vorteil	Grenze
Exklusive Zeitfenster	Konflikte an gemeinsam genutzten Ressourcen können vermieden werden	Fehlplanung erzeugt unnötige Wartezeit
Alternative Fahrwege	Entlasten gegebenenfalls einen Korridor	Verlängern möglicherweise Transport und Energieverbrauch
Auftragsfreigabe mit Puffer	Verhindert unnötige gleichzeitige Anfahrten	Kann die Auftragsdurchlaufzeit erhöhen

Anwendungsfrage: Welche Strategie wählst Du bei einem kurzfristigen Auftragsanstieg? Begründe Deine Entscheidung anhand der Engstelle und möglicher Ausweichwege.

Einheit 4 – Leitsteuerung und Schnittstellen

Dauer: 10 Minuten | Ziel: Zentrale und lokale Planung unterscheiden

Eine Flottenleitsteuerung koordiniert Aufträge und Ressourcen. Die fahrzeugeigene Navigation übernimmt je nach Architektur Teile der lokalen Wegplanung.

VDA 5050 – Stand 2026

Die VDA 5050 ist eine herstellerübergreifende Kommunikationsschnittstelle für mobile Roboter und Flottenleitsteuerungen.

Aktuell recherchierter Stand: Version 3.0.0, veröffentlicht 2026.

Wichtige Konzepte sind Flottenmanagement, Zonen, Pfadinformationen und die Berücksichtigung unterschiedlich autonomer Roboter.

Die Version 3.0.0 unterstützt unter anderem Zonen mit Bewegungsregeln, das Teilen geplanter Pfade und einen standardisierten Energiesparmodus.

Achtung: VDA 5050 ist keine Sicherheitsnorm. Ein kompatibles Kommunikationsprotokoll belegt nicht die sichere Eignung einer konkreten Anlage.

Offizielles VDA-5050-Repository mit Spezifikation

Aktuelle Simulation: Nav2 und Open-RMF

Demonstration der simulierten Andino-Roboterflotte, dokumentiert im Fachbeitrag von Ekumen vom 23. April 2026.

Technische Erklärung und Kontext der Demonstration

Beobachte: Aufgabenverteilung, Ausweichbewegungen, zeitliche Abstimmung und Zustandsmeldungen.

Quellenkritik: Der Beitrag stammt vom beteiligten Entwicklungsunternehmen. Er erklärt eine nachvollziehbare Implementierung, ersetzt jedoch keine unabhängige Leistungsprüfung.

Einheit 5 – Energie und Ladeplanung

Dauer: 15 Minuten | Ziel: Dauerbetrieb rechnerisch prüfen

Mobiler Transportroboter für schwere Lasten. Foto: M P Hennessey, CC BY-SA 4.0.

Ein Fahrzeug, das lädt, steht normalerweise nicht gleichzeitig für Transportaufträge zur Verfügung. Daher müssen Verkehrsplanung, Flottengröße und Energieversorgung gemeinsam betrachtet werden.

Interaktives Rechenmodell B – Energiefluss

Modell des Lernlagers Nord:

Größe	Rechnung	Ergebnis
Bedarf pro Stunde	48 × 0,04 kWh	1,92 kWh
Nutzbare Ladeleistung	2,0 kW × 0,90	1,80 kW
Rechnerische Ladeenergie eines Ladeplatzes pro Stunde	1,80 kW × 1 h	1,80 kWh
Ungedeckter Bedarf bei einem Ladeplatz	1,92 − 1,80 kWh	0,12 kWh pro Stunde

Folgerung: Ein einzelnes Ladegerät reicht unter diesen Annahmen für einen dauerhaft ausgeglichenen Energiehaushalt nicht aus, selbst wenn es ständig lädt.

Denkaufgabe: Warum können zwei Ladegeräte allein trotzdem noch zu wenig sein, wenn nur drei Roboter vorhanden sind?

Fahrzeugzeit ebenfalls berechnen

Bei drei Robotern und gleichmäßig verteilten 48 Aufträgen erledigt jeder Roboter 16 Aufträge pro Stunde.

Transportzeit pro Roboter: 16 × 3 Minuten = 48 Minuten.

Benötigte Ladezeit pro Roboter: 16 × 0,04 kWh / 1,8 kW × 60 Minuten = rund 21,3 Minuten.

48 + 21,3 = 69,3 Minuten.

Damit ist dieser Dauerbetrieb mit drei Robotern unter den Modellannahmen nicht möglich.

Alternative mit vier Robotern und zwei Ladegeräten:

Größe pro Roboter und Stunde	Rechnerischer Wert
Aufträge	12
Transportzeit	36 Minuten
Ladeenergie	0,48 kWh
Erforderliche Ladezeit	16 Minuten
Restzeit vor zusätzlichen Wartezeiten	8 Minuten

Mit vier Robotern und zwei Ladegeräten besteht somit im idealisierten Durchschnitt eine rechnerische Reserve.

Aber: Warteschlangen, Akkugrenzen, Ladeleistungsverläufe, Hilfsverbraucher und Störungen wurden nicht berücksichtigt. Das Ergebnis ist keine zugesicherte Dauerleistung.

Interaktiver Modellvergleich: Ändere im Lernlager den Auftragsbedarf gedanklich auf 24, 48 und 66 Transporte pro Stunde. Berechne jeweils Engstellenauslastung, Energiebedarf und notwendige Roboterzeit. Vergleiche anschließend, welches Problem zuerst begrenzend wirkt.

Einheit 6 – Quellen, Sicherheit und Grenzen

Dauer: 10 Minuten | Ziel: Technische Aussagen kritisch beurteilen

Beispiel eines Lagerroboters. Foto: Geni, CC BY-SA 4.0.

Kritischer Vergleich fachlicher Quellen

Quelle	Belegbarer Schwerpunkt	Grenze
VDA / VDMA, 2026	Schnittstelle und neue Funktionen der Version 3.0	Keine unabhängige Prüfung jeder Flottenleistung und keine Sicherheitsnorm
ISO 3691-4:2023	Sicherheitsanforderungen und deren Verifikation für fahrerlose Flurförderzeuge im Anwendungsbereich der Norm	Keine allgemeine Leistungsprognose; vollständige Norm ist urheberrechtlich geschützt
Open-RMF-Demonstrationen	Technisch nachvollziehbare Simulationsbeispiele und Implementierung	Kein Nachweis für die Eignung einer konkreten realen Installation
Ekumen, 2026	Konkretes Beispiel für die Kopplung von Nav2 und Open-RMF	Anbieterbezogene Darstellung ohne unabhängigen Leistungsvergleich
Wikipedia: Mobilrobotik	Begriffe, Anwendungen und weiterführende Literatur	Übersicht, nicht maßgebliche technische Sicherheitsanforderung

Stand der Normenprüfung: ISO 3691-4:2023 ist die veröffentlichte Ausgabe; eine neue Ausgabe befindet sich 2026 in Entwicklung. Ein Normenentwurf ist nicht mit der geltenden veröffentlichten Ausgabe gleichzusetzen.

Quellenvergleich als Lernauftrag: Vergleiche die Aussage „herstellerübergreifend kommunizieren“ mit der Aussage „sicher zusammenarbeiten“. Welche Quelle unterstützt welche Aussage? Welche Prüfungen fehlen?

Erwartetes Feedback: Eine Kommunikationsschnittstelle kann Interoperabilität unterstützen. Ob eine Anlage sicher betrieben werden darf, ist getrennt anhand geltender Anforderungen und konkreter Einsatzbedingungen zu beurteilen.

Medienrechte und Qualitätssicherung

Alle nachfolgend genannten Commons-Dateien wurden über ihre Dateibeschreibungsseiten auf Urheberangabe und Lizenz geprüft.

Verwendetes Medium	Urheber	Angegebene Lizenz
Ocado warehouse bots.jpg	Techwords	CC BY-SA 4.0
AGV - Automated Guided Vehicle.jpg	Marta Veverica	CC BY-SA 4.0
Autonomous Mobile Robot AMR.png	Rlistmedia	CC BY 4.0
Jungheinrich ERC 213a 217a Automated Guided Vehicle.jpg	Marc Auledas Noguera	CC BY 4.0
Detailed warehouse map.svg	VersionMismatch	CC BY 4.0
Warehouse map.svg	VersionMismatch	CC BY 4.0
OTTO 1500 .jpg	M P Hennessey	CC BY-SA 4.0
Amazon warehouse robot 2020.JPG	Geni	CC BY-SA 4.0
Fahrerloses Transportsystem ... Köln-Nippes.webm	Raimond Spekking	CC BY-SA 4.0

Lizenzquelle: Wikimedia Commons. Bei einer Weiterverwendung sind die jeweiligen Dateibeschreibungsseiten, Lizenztexte, Namensnennungen und gegebenenfalls Änderungen zu beachten.

Die YouTube-Demonstrationen sind über ihre dokumentierten Fundstellen verknüpft. Ein öffentlich einbettbares YouTube-Video ist nicht automatisch ein frei nachnutzbares OER-Video. Keine ungeklärte Weiterverbreitung, Bearbeitung oder eigene Neuveröffentlichung dieser Videos.

Die externen Browsermodelle dienen der algorithmischen Erkundung. Ihre Ergebnisse wurden nicht als industriell validierte Betriebs- oder Sicherheitsnachweise bewertet.

Gestufte Hilfen zum Ausbildungsfall

Hilfe 1 – Orientierung: Markiere zuerst die gemeinsam genutzte Engstelle, dann die Transportwege und schließlich die Ladeplätze.

Hilfe 2 – Rechenweg: Teile für die Engstellenauslastung die Nachfrage durch die Kapazität. Für den Energiebedarf multiplizierst Du Aufträge mit Energie pro Auftrag.

Hilfe 3 – Lösungskontrolle: Im Ausgangsfall ergeben sich 80 Prozent Engstellenauslastung, 1,92 kWh Energiebedarf pro Stunde und 1,8 kW nutzbare Ladeleistung eines Ladegeräts.

Hilfe 4 – Transfer: Überprüfe getrennt, ob der Korridor genügend Kapazität besitzt, ob die Roboter genug Zeit haben und ob die Ladeinfrastruktur den Energiebedarf langfristig deckt.

Selbstkontrolle: Eine gute Lösung betrachtet nicht nur den größten Zahlenwert, sondern die gegenseitigen Abhängigkeiten.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Welche Komponente übernimmt typischerweise die zentrale Verteilung von Transportaufträgen? (Flottenleitsteuerung) (!Radlager) (!Lastaufnahmemittel) (!Batteriezelle)

Was kennzeichnet eine Engstelle im Materialfluss? (Die begrenzte Kapazität einer gemeinsam genutzten Ressource) (!Eine unbegrenzt verfügbare Fahrstrecke) (!Eine vollständig entladene Batterie) (!Eine automatisch erhöhte Transportgeschwindigkeit)

Wie viele ideale Passagen pro Stunde sind bei 60 Sekunden Belegungszeit möglich? (60) (!30) (!48) (!120)

Welche Engstellenauslastung ergeben 48 Aufträge bei einer Kapazität von 60 Aufträgen pro Stunde? (80 Prozent) (!60 Prozent) (!48 Prozent) (!120 Prozent)

Was geschieht bei dauerhaft höherer Nachfrage als Kapazität? (Die Warteschlange wächst) (!Die Engstelle verschwindet) (!Der Energiebedarf wird null) (!Die Zahl der Aufträge sinkt automatisch)

Womit lassen sich zeitliche Nutzungskonflikte an einer Engstelle planen? (Exklusiven Zeitfenstern) (!Unabhängigen Zufallsfahrten) (!Dauerhaft geöffneten Ladebuchsen) (!Unbegrenzter Fahrzeugfreigabe)

Wie hoch ist der modellierte Energiebedarf bei 48 Aufträgen zu je 0,04 Kilowattstunden? (1 Komma 92 Kilowattstunden) (!0 Komma 48 Kilowattstunden) (!4 Komma 8 Kilowattstunden) (!19 Komma 2 Kilowattstunden)

Wie groß ist die nutzbare Ladeleistung bei 2 Kilowatt und 90 Prozent Wirkungsgrad? (1 Komma 8 Kilowatt) (!2 Komma 9 Kilowatt) (!0 Komma 9 Kilowatt) (!20 Kilowatt)

Wofür dient die VDA 5050 hauptsächlich? (Die standardisierte Kommunikation zwischen Flottenleitsteuerung und mobilen Robotern) (!Die alleinige Sicherheitsfreigabe von Transportanlagen) (!Die Herstellung von Lithiumzellen) (!Die Festlegung aller maximalen Fahrgeschwindigkeiten)

Was beweist eine erfolgreiche vereinfachte Robotersimulation nicht? (Die Sicherheit einer realen Anlage) (!Das Ergebnis einer Modellrechnung) (!Das Verhalten im gewählten Szenario) (!Die Wirkung der eingestellten Hindernisse)

Feedback zur Quiz-Auswertung: Prüfe bei Fehlern, ob Du Kapazität mit Nachfrage, Navigation mit Leitsteuerung oder Modellleistung mit Sicherheitsnachweisen verwechselt hast.

Memory

Ordne die sechs Begriffe ihren Bedeutungen zu.

Engstelle	Begrenzte Passagekapazität
Zeitfenster	Exklusive zeitliche Reservierung
Auftragspuffer	Wartende Transportaufträge
Ladeplanung	Abstimmung von Energie und Verfügbarkeit
VDA 5050	Standardisierte Flottenkommunikation
Open-RMF	Offene Software zur Flottenkoordination

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Auftragszuweisung	Geeignetes Fahrzeug auswählen
Routenplanung	Weg durch das Lager modellieren
Engstellenreservierung	Belegungszeit für einen Korridor abstimmen
Ladeplanung	Energie und Fahrzeugverfügbarkeit berücksichtigen
Leistungsauswertung	Durchsatz und Wartezeit vergleichen

Feedback: Die zentrale Zuordnung einer Aufgabe ist nicht identisch mit der lokalen Planung des Weges. Diese Unterscheidung hilft Dir, Fehlerquellen gezielt einzugrenzen.

Kreuzworträtsel

Flotte	Wie heißt eine gemeinsam koordinierte Gruppe mobiler Roboter?
Engstelle	Wie heißt ein Bereich mit begrenzter Passagekapazität?
Wartezeit	Welche Zeit vergeht vor der Nutzung einer belegten Ressource?
Leitsteuerung	Welche zentrale Komponente koordiniert häufig Transportaufträge?
Ladepunkt	Wie heißt ein vorgesehener Ort zum Laden eines Roboters?
Simulation	Wie heißt die modellhafte Nachbildung eines technischen Systems?

LearningApps

Die Einbindung ist eine thematische Suche. Sie garantiert nicht, dass bereits eine fachlich geprüfte LearningApp mit diesem Titel vorhanden ist.

Lückentext

In einer Flotte werden mehrere mobile

koordiniert.

Eine zentrale

verteilt Transportaufträge auf geeignete Fahrzeuge.

Die Begrenzung einer gemeinsam genutzten Passage bildet eine

.

Die exklusive Belegung eines Korridors zu einer bestimmten Zeit heißt

.

Bei dauerhaft zu hoher Nachfrage wächst die

.

Im Lernlager Nord beträgt die theoretische Korridorkapazität

Passagen pro Stunde.

Bei 48 Aufträgen beträgt die rechnerische Auslastung

Prozent.

Pro Transport werden im Ausbildungsmodell

Kilowattstunden angenommen.

VDA 5050 standardisiert die

zwischen Leitsteuerung und mobilen Robotern.

Ein positives Simulationsergebnis ist kein

.

Offene Aufgaben

Erstelle Deine Ergebnisse ausschließlich mit den fiktiven Daten, Bildern und Simulationsmodellen. Verwende weder produktive Roboterdaten noch Live-Fahrbefehle.

Leicht – Basisaufgaben

Mobile Robotik: Gestalte eine beschriftete Übersicht mit Roboter, Flottenleitsteuerung, Fahrweg und Ladepunkt. Feedback: Prüfe, ob jedes Element eine eigene Aufgabe besitzt; andernfalls bleibt die Architektur unklar.
Engstelle: Markiere in einer Lagerkarte zwei mögliche Engpässe und begründe sie. Feedback: Ein Engpass benötigt eine nachvollziehbare Kapazitätsbegrenzung, nicht nur eine optisch schmale Stelle.
Durchsatz: Berechne die Passagekapazität bei einer Belegung von 60 Sekunden und erkläre die Einheit. Feedback: Das Ergebnis 60 Passagen pro Stunde gilt nur für das vereinfachte Modell ohne Zwischenzeiten.
Medienanalyse: Fertige drei Standbildskizzen zu einem eingebetteten Video an und beschreibe sichtbare Koordinationsvorgänge. Feedback: Unterscheide Beobachtungen von Vermutungen über die Steuerungssoftware.

Standard – Anwendungsaufgaben

Warteschlange: Entwickle eine Zeitleiste für vier gleichzeitig eintreffende Transportaufträge und berechne die mittlere Wartezeit. Feedback: Im Grundmodell sind es 1,5 Minuten; dokumentiere, wie die Belegungszeiten verteilt wurden.
Routenplanung: Vergleiche im Browsermodell zwei Agentenzahlen bei gleichem Wegenetz. Dokumentiere Konflikte und Wege. Feedback: Nur unveränderte Rahmenbedingungen erlauben einen nachvollziehbaren Vergleich.
Energiemanagement: Berechne den stündlichen Bedarf für 24 und 48 Transportaufträge. Feedback: Es ergeben sich 0,96 und 1,92 kWh; zusätzliche Verbraucher sind im Modell nicht enthalten.
Flottensteuerung: Entwerfe einen fiktiven Zeitfensterplan für den Lagerkorridor. Feedback: Ein brauchbarer Plan vermeidet Doppelbelegungen, berücksichtigt jedoch auch die dadurch entstehenden Wartezeiten.

Schwer – Transferaufgaben

Systemoptimierung: Vergleiche drei und vier Roboter unter Berücksichtigung der Ladezeiten. Feedback: Vier Fahrzeuge schaffen im Modell rechnerische Zeitreserve; das allein garantiert keine stabile reale Leistung.
Störungsmanagement: Simuliere einen gesperrten Korridor und entwirf eine alternative Auftragsverteilung. Feedback: Bewerte Durchlaufzeit, Verkehrsbelastung und Energiebedarf gemeinsam.
Quellenkritik: Vergleiche die VDA-5050-Spezifikation, eine Open-RMF-Demonstration und ISO 3691-4 hinsichtlich Aussagekraft und Grenzen. Feedback: Eine gute Begründung unterscheidet Kommunikationsfunktion, Demonstration und Sicherheitsanforderung.
Digitaler Zwilling: Gestalte ein eigenes simuliertes Lernlager mit Aufträgen, Engstelle, Ladeplätzen und einem Vergleich zweier Betriebsstrategien. Feedback: Dokumentierte Annahmen, reproduzierbare Szenarien und offen benannte Unsicherheiten sind wichtiger als eine besonders schöne Animation.

Lernkontrolle

Bearbeite die folgenden Aufgaben als schriftliche Begründungen, Grafiken oder dokumentierte Simulationen.

Kapazitätsplanung: Die Nachfrage steigt im Lernlager auf 66 Aufträge pro Stunde. Beurteile, weshalb zusätzliche Roboter allein das Engstellenproblem nicht beheben.
Wartezeiten: Zwei Szenarien haben dieselbe durchschnittliche Nachfrage. In einem treffen die Aufträge gleichmäßig, im anderen gebündelt ein. Erkläre die möglichen Auswirkungen auf die Warteschlange.
Ladestrategie: Vergleiche den Einsatz von drei und vier Robotern mit einem beziehungsweise zwei Ladeplätzen. Trenne Energie- von Zeitengpässen.
Entscheidungsfindung: Entscheide zwischen kürzeren Routen und zeitlicher Entzerrung. Begründe Deine Empfehlung anhand mindestens dreier Kennzahlen.
Quellenbewertung: Ein Anbieter zeigt eine flüssig laufende Demo und behauptet einen störungsfreien Dauerbetrieb. Formuliere fünf kritische Prüffragen zu Messbedingungen, Ausfällen und unabhängiger Bestätigung.
Technische Sicherheit: Erkläre anhand eines Simulationsbeispiels, weshalb eine erfolgreiche Verkehrsplanung keine Sicherheitsfreigabe für reale mobile Roboter darstellt.

Bewertungsmaßstab: Schlüssige Ursache-Wirkungs-Beziehungen, korrekte Einheiten, nachvollziehbare Rechnungen, Alternativen und klare Grenzen der Modellgültigkeit. Ergebnisse ohne Begründung reichen nicht aus.

Lernnachweis

Erstelle eine kompakte Projektmappe oder ein digitales Ausbildungsportfolio mit:

Ausgangssituation: Lagerkarte, Auftragsbedarf und Modellannahmen.
Kapazitätsberechnung: Engstellenauslastung und Begründung.
Warteschlangenanalyse: Zeitleiste und Vergleich zweier Ankunftsmuster.
Energierechnung: Bedarf, Ladeleistung und Fahrzeugverfügbarkeit.
Simulationsergebnis: Dokumentierte Parameter und mindestens zwei reproduzierbare Szenarien.
Quellenkritik: Zwei fachliche Quellen mit geprüfter Aussagekraft sowie korrekte Mediennachweise.
Transferleistung: Begründete Empfehlung mit Alternativen.
Sicherheitsreflexion: Aussage darüber, was aus den Ergebnissen ausdrücklich nicht freigegeben oder nachgewiesen werden kann.

Lernziel erreicht: Du kannst eine Flottenstrategie für ein vereinfachtes Materialflusssystem nachvollziehbar bewerten, ohne daraus unzulässige Aussagen über die Betriebssicherheit realer Anlagen abzuleiten.

OERs zum Thema

Wikipedia-Einstieg: Mobilrobotik

Ergänzende frei zugängliche Lern- und Fachmaterialien:

Fahrerloses Transportfahrzeug: Begriffliche und technische Grundlagen.
VDA 5050: Offizielle veröffentlichte Schnittstellenspezifikation, Version 3.0.0 aus 2026; kostenfrei einsehbar, aber nicht automatisch frei für jede Nachnutzung.
Offizielles VDA-5050-Repository: Dokumentation, Versionsstand und öffentlich nachvollziehbare Änderungen.
Open-RMF Demos: Open-Source-Simulationsbeispiele, Software unter Apache-2.0.
Andino-RMF: Öffentliches Simulationsprojekt zur Integration einer Roboterflotte, Software unter BSD-3-Clause.
PyMAPF: Interaktiver browserbasierter Lernzugang zu Mehrroboter-Wegplanung.
PRIMAL GRID: Weiteres interaktives Modell mit ausdrücklich dokumentierten Grenzen.
ISO 3691-4:2023: Offizielle Norminformation; die vollständige Norm ist nicht frei lizenziert.

Didaktischer Hinweis: Frei zugängliche Fachinformationen, freie Software, freie Bildlizenzen und öffentlich einbettbare Videos besitzen unterschiedliche Nutzungsrechte. Prüfe sie vor einer eigenen Weiterveröffentlichung getrennt.