Mit „Hopl“die Transportwege beschleunigen

Ein FH-Forschungsprojekt zur Optimierung von Logistik

Linz – „Warum kanns nicht perfekt sein?“, fragt die deutsche Band Die Ärzte in einem Lied. Das fragen sich auch Unternehmer und Wissenschafter, wenn es um die Optimierung von Prozessen in der Produktion und Logistik geht: Wie können die Transportwege möglichst kurz gehalten werden, wie werden die Lagerbestände verbessert, wie müssen Maschinenteile dimensioniert sein, um maximale Leistung zu garantieren? Theoretisch könnten mathematische Modelle Abhilfe schaffen, doch bei komplexen Prozessen versagen die exakten mathematischen Modelle. Statt in der Realität zu funktionieren, nutzen und schaffen sie doch nur idealisierte Abbilder oder Teile dieser Realität.

Nötig sind daher Näherungsverfahren, die zwar nicht perfekt sind, dafür in der Praxis einsetzbar. Der Entwicklung genau solcher Methoden widmet sich das K-Projekt HOPL der FH Oberösterreich. HOPL steht für Heuristic Optimization in Production and Logistics, geleitet wird es von Michael Affenzeller von der Fakultät für Informatik, Kommunikation und Medien.

Die drei Bereiche des Projekts: erstens kombinatorische und simulationsbasierte Optimierung, zweitens datenbasierte Modellierung, drittens strategische Forschung.

Man will so genannte Optimierungsnetzwerke erarbeitet, mit deren Hilfe die Ressourcen besser eingesetzt werden können, beginnend beim strategischen Design und der Planung bis zum Schaffen konkreter Modelle.

Als Basis bei der Entwicklung der entsprechenden Algorithmen steht den Teilnehmern an dem Projekt die Software „Heuristiclab“zur Verfügung, ein von Forschern der FH Oberösterreich entwickeltes Open-Source-Framework. Industriepartner sind unter anderem die Voestalpine, Miba und Gebrüder Weiss. Zu den wissenschaftlichen Partnern zählen unter anderem die Universität Wien, die Joahnnes Kepler-Universität Linz und Profactor.

Das Projekt HOPL läuft seit Mai 2014 und wird im April 2018 beendet sein. In der letzten Phase sollen die Partner dann die entsprechenden Algorithmen eigenständig bedienen können; die Anwendung in der Praxis muss selbstverständlich reibungslos möglich sein. (rp)