Entwicklung und Bewertung von Lagerstrategien zur Steigerung der Energieeffizienz in automatischen Hochregallagern unter Beachtung des Umschlags

Abstract

Automatische Hochregallager (aHRL) stellen eine weitverbreitete Lösung zur Lagerung großer Sortimente bei hohen Umschlägen dar. Infolge veränderter energiepolitischer Rahmenbedingungen, wie dem weltweit steigenden Energiebedarf, der Erschöpfung fossiler Primärenergieträger und den zunehmenden politischen Restriktionen stieg der Preis für Industriestrom in Deutschland zwischen den Jahren 2000 und 2013 stark an. AHRL müssen daher hinsichtlich ihrer Energieeffizienz stetig optimiert werden, um weiterhin eine wirtschaftliche Systemlösung darzustellen.

Erst in den letzten Jahren wurden in wissenschaftlichen Arbeiten Strategien zur energieeffizienten Lagerplatz-Zuordnung (LP-Zuordnung) vorgestellt. Mit Hilfe eines Simulationsmodells werden diese Strategien mit bereits bekannten umschlagsoptimierenden Strategien verglichen. Dabei wird der mittlere Energiebedarf der durchgeführten Ein- und Auslagerungsfahrten als Kennzahl zur Bewertung der Energieeffizienz von Lagerstrategien verwendet, während die entsprechende mittlere Fahrzeit als Maßstab für die Leistungsfähigkeit der Strategien hinsichtlich des Umschlags Anwendung findet. Wie die Untersuchungen im Rahmen dieser Dissertation zeigen, bleiben die dabei entwickelten Strategien jedoch hinsichtlich Energieeffizienz und Umschlag hinter bereits bekannten umschlagsoptimierenden Strategien zurück.

Ziel dieser Arbeit ist es, Strategien zur LP-Zuordnung zu entwickeln und zu bewerten, die die Energieeffizienz von aHRL unter Berücksichtigung des Umschlags verbessern. Damit soll vermieden werden, dass zur Steigerung der Energieeffizienz eine unerwünschte Verminderung des Umschlags in Kauf genommen werden muss.

Die erste Kategorie dieser neuartigen Lagerstrategien basiert auf dem mittleren Energiebedarf der LP zur Ein- und Auslagerung von Ladeeinheiten (LE). Die zweite Kategorie der Strategien basiert auf der Energiespannweite der LP, d. h. auf der Differenz zwischen den Energiebedarfen zur Ein- und Auslagerung einer schweren LE und einer leichten LE. Hierbei wird angestrebt, eine optimale Masseverteilung innerhalb der Regalwand zu erreichen, d. h. schwere LE v. a. in dafür besonders geeignete LP einzulagern. In beiden Kategorien werden Lagerstrategien vorgestellt, die die bekannten Strategien hinsichtlich der Energieeffizienz deutlich übertreffen. Die beste neu entwickelte Strategie führt, je nach Szenario, zu einem um 7-15 % niedrigeren Energiebedarf als die beste bisher bekannte Strategie. Darüber hinaus konnte eine Reduktion der mittleren Fahrzeit erzielt werden. Langfristig hohe monetäre Vorteile der entwickelten Strategie werden in einer Beispielrechnung nachgewiesen. Weitere Effekte, wie die ökologische Positionierung auf Anbieter- und Betreiberseite sowie die Reduktion der CO2-Kompensationszahlungen als Folge des reduzierten Energiebedarfs, steigern die Attraktivität der entwickelten Strategien.

Automated storage and retrieval systems (AS/RS) are widely used to store large assortments when a high throughput is required. Dynamic conditions such as the global rise of energy demand, the exhaustion of fossil energy sources and the tightening of political restrictions have resulted in rising electricity prices for industrial customers in Germany since the year 2000. As a consequence, AS/RS have to be optimized regarding their energy efficiency in order to maintain their status as economical storage solutions.

Research in recent years has aimed to provide energy efficient storage location assignment policies. In this thesis, a simulation model is used to compare these new policies to state-of-the-art policies that focus on throughput maximization. The mean energy demand of storage and retrieval operations serves as a performance indicator for the energy efficiency of the policies, whereas the mean travel time is used to assess the throughput capacity of the policies. To conclude, no optimization in energy efficiency could be detected when switching from turnover-based policies to these energy-based policies.

Thus, this thesis aims to develop and assess storage location assignment policies in order to improve the energy efficiency of AS/RS while maintaining high system throughput. The throughput restriction is added to avoid negative effects on system performance when energy-based polices are applied.

The first category of new storage location assignment policies uses the mean energy demand of each storage location to store and retrieve a pallet. The second category uses the energy spread of each storage location, i. e. the difference between the energy demand to store and retrieve a heavy pallet and a light pallet. This indicator is used to assure an optimal mass distribution among the storage locations of the storage rack by storing heavy pallets exclusively in suitable storage locations. New storage policies are presented in both categories that outperform known policies in energy efficiency. The best performing new strategy induces a 7-15 percent reduction in energy demand compared to the best state-of-the-art policy. Furthermore, the energy savings are accompanied by travel time reductions. The economic feasibility of the best performing policy new policies is confirmed. Secondary effects, such as an improved green image of both suppliers and customers of AS/RS and the reduced payments for CO2 compensation due to reduced energy demand, broaden the attractiveness of the new storage location assignment policies.