Mit dem Forschungsprojekt SwarmLogiX treiben wir bei FlowLogiX gemeinsam mit unserem wissenschaftlichen Partner, der Professur für Technische Logistik der Technischen Universität Dresden, die Weiterentwicklung unserer Simulationssoftware voran. Unser Ziel ist es, komplexe Produktions- und Transportsysteme in der Halbleiterindustrie noch präziser abzubilden und zusätzliche Optimierungspotenziale für unsere Kunden zu erschließen.

Reales Systemverhalten verstehen – Simulationen gezielt verbessern

Moderne Halbleiterfabriken (Fabs) sind hochkomplexe Produktionsumgebungen, in denen Fertigungsprozesse und automatisierte Transportsysteme eng zusammenwirken. Insbesondere Overhead Hoist Transfer (OHT)-Systeme übernehmen dabei eine zentrale Rolle für die zuverlässige Materialversorgung.

Mit unserer Simulationssoftware unterstützen wir bereits heute die Planung und Optimierung dieser Systeme. SwarmLogiX erweitert unsere bestehenden Möglichkeiten um intelligente, datengetriebene Analyseverfahren, mit denen sich reale Verhaltensmuster erkennen, Entscheidungsregeln ableiten und Simulationsmodelle kontinuierlich verbessern lassen. Unsere Forschungsziele Im Mittelpunkt stehen drei Entwicklungsziele:

1. Automatisierte Verhaltensanalyse: Reale Bewegungs- und Transportdaten mithilfe von KI- und Analyseverfahren auswerten, um relevante Verhaltensmuster und Entscheidungsregeln zu identifizieren.
2. Präzisere Simulationsmodelle: Reale Betriebsabläufe mit Simulationsergebnissen vergleichen, Abweichungen systematisch erkennen und daraus Verbesserungen für die Modellierung ableiten.
3. Kontinuierliche Verbesserung: Gewonnene Erkenntnisse und Regeln wiederverwendbar machen, um Simulationsmodelle effizienter an unterschiedliche Anlagen und Betriebsbedingungen anzupassen.

Mehr Leistungsfähigkeit für unsere Software – mehr Nutzen für unsere Kunden

Die Ergebnisse von SwarmLogiX sollen direkt in die Weiterentwicklung unserer Simulations- und Analysesoftware einfließen. Daraus ergeben sich wichtige Vorteile:

• Höhere Simulationsgenauigkeit durch eine noch realitätsnähere Abbildung komplexer Transportprozesse.
• Effizientere Validierung durch die automatisierte Erkennung und Analyse von Abweichungen.
• Geringerer Modellierungsaufwand durch datenbasierte Identifikation von Verhaltensregeln.
• Mehr Flexibilität und Übertragbarkeit auf unterschiedliche Anlagenlayouts und Betriebsbedingungen.
• Fundiertere Optimierungsentscheidungen hinsichtlich Transportleistung, Ressourcenauslastung und Durchlaufzeiten.

Forschung und Praxis vereint

Die Zusammenarbeit mit der TU Dresden verbindet wissenschaftliche Expertise in KI-gestützter Datenanalyse und Modellierung mit unserer Erfahrung in der Simulation komplexer Intralogistiksysteme.

Während die TU Dresden neue Methoden zur Verhaltensanalyse, Unsicherheitsbewertung und Regelidentifikation erforscht, bringen wir unsere Simulationsplattform und unser praxisnahes Anwendungswissen ein. Gemeinsam entwickeln und erproben wir Verfahren, die anschließend in unsere Software integriert werden sollen.

Mit SwarmLogiX investieren wir in die nächste Entwicklungsstufe unserer Simulationstechnologie – für präzisere Modelle, effizientere Planungsprozesse und einen nachhaltigen Mehrwert für unsere Kunden.