sb-wettbewerb_kleinDieser Artikel ist Teil des ScienceBlogs Blog-Schreibwettbewerb 2017. Informationen zum Ablauf gibt es hier. Leserinnen und Leser können die Artikel bewerten und bei der Abstimmung einen Preis gewinnen – Details dazu gibt es hier. Eine Übersicht über alle am Bewerb teilnehmenden Artikel gibt es hier. Informationen zu den Autoren der Wettbewerbsartikel finden sich in den jeweiligen Texten.
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Ameisen, Navigationsgeräte und fußballspielende Ingenieure

von Jonathan, Dennis und Raphael

Jonathan, Dennis und Raphael sind wissenschaftliche Mitarbeiter der Abteilung Produktionsqualität am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT in Aachen. Jonathan in der Gruppe Produktionseffizienz, Dennis in der Gruppe Smarte Produktion und Raphael in der Gruppe Vernetzte Produktions-IT. Wenn sie nicht gerade versuchen zum ersten Mal einen Blog-Artikel zu schreiben, philosophieren sie über die vernetzte, adaptive Produktion. Oder machen schöne Dinge, die nichts mit der Arbeit zu tun haben.

Am Anfang jeder guten wissenschaftlichen Untersuchung steht eine Frage, gleiches gilt für unseren Blogbeitrag: Warum denkt der Ingenieur aus der Produktionstechnik gleich an Ameisen, wenn er Wörter wie „Navigationsgerät“ oder „Fußball“ hört?

Visualisierung der Überschneidung – alternativ ein Ameisen-Mandala zum Ausmalen

Visualisierung der Überschneidung – alternativ ein Ameisen-Mandala zum Ausmalen

Ameisen in der Natur

Um dieser Frage auf den Grund zu gehen, begeben wir uns zunächst in eine für Ingenieure eher unbekannte Umgebung: Die Natur. Hier können wir vielen Ameisenkolonien begegnen. In einer Ameisenkolonie leben mehrere Ameisenkasten, die viele verschiedene Aufgaben zu erledigen haben: Königinnen, Arbeiterinnen und Soldatinnen müssen Eier legen, Nahrung suchen oder die Kolonie verteidigen. Wir beschäftigen uns insbesondere mit den Arbeiterinnen während der Nahrungssuche.

Arbeiterinnen auf Nahrungssuche (By Mehmet Karatay (Own work) [GFDL, CC-BY-SA-3.0 or CC BY-SA 2.5-2.0-1.0], via Wikimedia Commons)

Arbeiterinnen auf Nahrungssuche (By Mehmet Karatay (Own work) [GFDL, CC-BY-SA-3.0 or CC BY-SA 2.5-2.0-1.0], via Wikimedia Commons)

Die Arbeiterinnen finden einen beeindruckend direkten Weg, der vom Ameisennest zur nächsten Futterquelle führt. Da stellt sich für uns natürlich die Frage: Wie schaffen sie das? Expertengespräche mit einer repräsentativen Menge an Arbeiterinnen zeigen: Immer wenn Ameisen auf Futtersuche sind, hinterlassen sie auf ihrem Weg Duftstoffe, sogenannte Pheromone. Dadurch entsteht auf dem bereits zurückgelegten Weg eine Pheromonspur. Wenn in der Umwelt bereits Pheromonspuren existieren, wählen Ameisen bevorzugt Wege mit höherer Pheromonkonzentration. Das führt zu einem relativ einfachen und dennoch genialen Phänomen: Ameisen, die einen kürzeren Weg gefunden haben, kommen auch wieder schneller zum Nest zurück, wodurch sie schneller zur nächsten Runde Nahrungssuche aufbrechen können. Dadurch steigt die Pheromonkonzentration auf diesen Wegen. Außerdem folgen vermehrt andere Ameisen diesen Wegen, wodurch die Konzentration weiter steigt – eine Ameisenstraße entsteht. Nicht nur das Universum, auch die Ameisen darin sind cool!

Bildunterschrift: Arbeiterinnen auf Nahrungssuche – vereinfachte Darstellung (es herrscht Linksverkehr)

Bildunterschrift: Arbeiterinnen auf Nahrungssuche – vereinfachte Darstellung (es herrscht Linksverkehr)

Ameisen in der Technik

Aber was ist an Ameisen so besonders, dass wir als Ingenieure den Aufwand betreiben und ihre Wegfindung analysieren und verstehen wollen? Kurz gesagt krabbeln Ameisen total planlos durch die Gegend, bis sie durch Zufall die Futterstelle finden und diesen Weg über Pheromone nach und nach optimieren. Das Spannende ist jedoch, dass die Ameisen bereits sehr früh ziemlich viele schlechte Wege zum Ziel direkt ausschließen. Betrachten wir nämlich den gesamten Wald, gäbe es schier unendlich viele Wege Futterquelle und Ameisennest zu verbinden #NPSchwere #lokaleMinima.

Ameisen als Beifahrer

Wie uns dieses Vorgehen der Ameisen helfen kann? Nehmen wir an, einige Münsteraner Studentinnen möchten unbedingt ein Wochenende in der pulsierenden Metropole Aachen verbringen. Da sie keine Zeit verlieren möchten, nehmen sie ausnahmsweise ein Auto statt des Fahrrads. Glücklicherweise hat das Auto ein Navigationsgerät an Bord. Und Ameisen. Schon in den 1940er Jahren wurde das Verhalten von Ameisen genauer beschrieben. Findige Informatiker haben sich dann vor mehr als 25 Jahren überlegt, das natürliche Verhalten der Ameisen virtuell nachzuahmen.

Im Navigationsgerät werden viele virtuelle Ameisen auf eine Straßenkarte losgelassen und finden so einen nah-optimalen Weg zum Ziel. Dieses Vorgehen wird Ameisenalgorithmus genannt. Ein Algorithmus ist eine Art Kochrezept, das aus mehreren Einzelschritten besteht und ein bestimmtes Problem löst. Es wird also das natürliche Verhalten der Ameisen analysiert und mit einfachen Regeln beschrieben. So wird beispielsweise aus der Pheromonkonzentration auf einer Ameisenstraße ein numerischer Eintrag in einer Matrix. Dieser Eintrag wird erhöht, wenn die virtuelle Ameise diesen Wegpunkt betritt. Und wenn virtueller Wind herrscht, wird der Eintrag verringert. Die in solch eine mathematische und technische Form gebrachten Regeln können dann von einem Computer verarbeitet werden. Wie sowas aussieht, kann man an einer schön anschaulichen Demo zum Problem des Handlungsreisenden selber ausprobieren.

Ameisen in der Logistik

Navigationsgeräte nutzen bei der Tourenplanung weitere Algorithmen und achten auf eine Vielzahl weiterer Dinge. Die Idee ist allerdings sowohl beim Navigieren des Autos als auch beim Herstellen von Produkten die gleiche: Wir übertragen Muster aus der Natur auf technische Problemstellungen. In der Fertigung („Dinge herstellen“) und Montage („Dinge zusammenbauen“) gibt es zum Beispiel autonome, fahrerlose Transportsysteme, die Produkte zwischen verschiedenen Stationen transportieren. Deren „Futterstelle“ ist also die nächste Station, zu der das Produkt möglichst schnell gebracht werden soll. Damit auch der Mitarbeiter in solch einer automatisierten Produktion noch den Überblick behält, können die vom Algorithmus ausgewählten Wege auf Tablets oder Smart Glasses angezeigt werden.

Ameisen in der Produktion

Das Verhalten der Ameisen können wir also imitieren, um kurze Wege zwischen geographischen Orten zu finden. Das Ziel ist hierbei somit eine Minimierung der zurückgelegten Strecke. Wir können die Problemstellung aber auch auf andere Zielgrößen, wie die verstrichene Zeit, statt der zurückgelegten Strecke, übertragen. Wollen die Münsteranerinnen möglichst schnell in Aachen sein, um mehr Zeit für das kulturelle Angebot zu haben, so könnten sie beispielsweise eine längere, aber schnellere Autobahnstrecke wählen, statt eines kürzeren, zeitlich langsameren Weges über Landstraßen. So wären sie deutlich schneller in Aachen!

Ähnlich geschieht es in der Produktion bei den sogenannten Maschinenbelegungsproblemen. Wir möchten unsere Produktion so gut es geht auslasten, das heißt wir müssen die Produktionsaufträge möglichst gut auf die verschiedenen Maschinen verteilen. Die Maschinen sollen soweit es geht nicht stillstehen, denn nur so können wir eine hohe Auslastung und eine schnellere Ankunft im Feierabend erreichen. Wir stehen hier also vor der Optimierung einer ähnlichen Zielgröße, wie die Studentinnen bei ihrer Fahrt nach Aachen, wenn sie den Weg möglichst schnell hinter sich bringen wollen: Einer Zeitspanne. Das Belegen der Maschinen mit Aufträgen kann dementsprechend ebenfalls mit Ameisenalgorithmen erfolgen.

Maschinenbelegungsplanung im optisch ansprechenden Industriesoftwarelook (Ameisen im Hintergrund)

Maschinenbelegungsplanung im optisch ansprechenden Industriesoftwarelook (Ameisen im Hintergrund)

Und es geht sogar noch einen Schritt weiter: Wir können weitere Zielgrößen berücksichtigen, wie die Kosten, den Energieverbrauch oder die Produktqualität. Stellen wir uns dabei geschickt an, besteht die Möglichkeit mehrere Zielgrößen zeitgleich zu optimieren.

Ameisen am Fraunhofer-Institut

Und auch sonst machen wir am Fraunhofer IPT noch viele spannende Sachen. Es gibt in der Wissenschaft viele interessante Themen! Und wenn ihr mal in Aachen seid, kommt uns gerne besuchen! Dafür müsst ihr im Navi einfach nur die Steinbachstraße 17 in Aachen eingeben. Die Ameisen erledigen den Rest!

Fazit

Wir haben gesehen, dass uns kleine Ameisen beim Autofahren, in der Logistik und der Produktion weiterhelfen können! Über die Beobachtung der Natur sind wir in der Lage neue technische Lösungen zu finden. Wie in vielen anderen Bereichen bedienen wir uns in der Produktionstechnik verschiedener Disziplinen wie der Biologie, Informatik, Physik, Chemie oder Mathematik. Alles, um möglichst gute Produkte herzustellen, die unser Leben angenehmer gestalten.

Und übrigens: Nicht nur Ameisen können für die beschriebenen Probleme genutzt werden, es gibt noch viele, viele andere Möglichkeiten Algorithmen zu erarbeiten. Oder hättet ihr gedacht, dass krabbelnde Ameisen und fliegende Elefanten einiges gemeinsam haben? Habt ihr Ideen, wo und wie man einen Ameisenalgorithmus noch in Eurem Alltag einsetzen könnte? Oder welche zusätzlichen Optimierungsmöglichkeiten existieren?

Wir spielen jetzt erstmal eine Runde FIFA 17. Wie wir da unsere Gewinnchancen erhöhen, wissen wir schon…Ihr auch?

Kommentare (33)

  1. […] am 20.10.2017: Link zum Artikel […]

  2. #2 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    20. Oktober 2017

    Yaaa, da ist er ja endlich! Yet another ant article. Ameisen scheinen dieses Jahr voll im Trend zu liegen – es gab in diesem Wettbewerb schon mehrere Artikel, in denen die kleinen Krabbler erwähnt wurden.

    Wir werden heute wahrscheinlich erst gegen 16 Uhr kommentieren und antworten können. Da wir immer auf der Suche nach neuen Kollegen sind, findet heute am IPT wieder ein Assessment Center statt, wo wir eingebunden sind.

    Viel Spaß beim Lesen und bis nachher
    Jonathan, Dennis und Raphael

  3. #3 Igambris
    Gießen
    20. Oktober 2017

    Eine schöne Anwendung in G.-Maps findet ihr hier:
    http://www.josef-graef.de/karten/tsp/

  4. #4 Alderamin
    20. Oktober 2017

    Sehr schöner Artikel, gut gemacht!

    Nehmen wir an, einige Münsteraner Studentinnen möchten unbedingt ein Wochenende in der pulsierenden Metropole Aachen verbringen.

    Ja, das hättet Ihr wohl gerne 😉

    Ich sitze ja gar nicht so weit weg von Euch in Laurensberg, kannte bisher das HHI und das IIS, aber dass wir ein Fraunhofer-Institut in Aachen haben, wusste ich noch gar nicht. Das Gebäude ist ja ziemlich neu, wie lange gibt’s das Institut denn schon?

  5. #5 Mars
    20. Oktober 2017

    … als ob Ingenieure nicht oft genug in der natur wären, um wirklich viel – auch ausserhalb des labosrs – zu lernen.
    da kommen nicht nur krabbeltiere, schleimpilze, gebogenen bäume, vogelnester, gräser…. und vieles mehr zum zuge. nicht immer für die navigation, aber immer zum nutzen einer optimierung – denn DAS kann die natur in ihrer vielfallt eben oft noch am besten.

    ein paar schöne ansätze, interessant auch die ‘ansprechende Demo’, gerade auch die tabelle dabei, wie sich die weglängen verändern.

    macht lust auf mehr …

  6. #6 Crazee
    20. Oktober 2017

    Tja, die Kollegen von dem IPT zeigen eindrücklich, dass sie es drauf haben.
    Toller Artikel.

  7. #7 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    20. Oktober 2017

    @Alderamin

    Sehr schöner Artikel, gut gemacht!

    Danke! Das freut uns sehr.

    Nehmen wir an, einige Münsteraner Studentinnen möchten unbedingt ein Wochenende in der pulsierenden Metropole Aachen verbringen.

    Ja, das hättet Ihr wohl gerne

    😀

    Wir haben in Aachen sogar drei Fraunhofer-Institute: Neben dem IPT (Produktionstechnik) gibt es auch noch das ILT (Lasertechnik) und das IME (Biologie und Oekologie). Die sind hier in Melaten alle drei direkt nebeneinander. Das IPT gibt es schon seit 1980. Das Bild, was Du wahrscheinlich gesehen hast, zeigt einen neuen Anbau.

    Laurensberg ist wirklich direkt um die Ecke. Je nachdem, wo genau in Laurensberg Du bist, kann man das sogar fußläufig gut erreichen. Komm uns gerne mal besuchen, wenn Du Zeit und Lust hast! Kaffee steht immer bereit :-) Wir zeigen Dir gerne mal das Institut und führen Dich durch die “heiligen Hallen”.

  8. #8 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    20. Oktober 2017

    @Mars

    da kommen nicht nur krabbeltiere, schleimpilze, gebogenen bäume, vogelnester, gräser…. und vieles mehr zum zuge. nicht immer für die navigation, aber immer zum nutzen einer optimierung – denn DAS kann die natur in ihrer vielfallt eben oft noch am besten.

    Welche Optimierungen hast du dabei im Sinn? Schieß los 😉

    macht lust auf mehr …

    Finden wir auch :-)

  9. #9 DasGroßeKrabbeln
    20. Oktober 2017

    @Crazee

    Tja, die Kollegen von dem IPT zeigen eindrücklich, dass sie es drauf haben.
    Toller Artikel.

    Vielen Dank für die Blumen

  10. #10 Cornelia S. Gliem
    20. Oktober 2017

    Schöner guter Artikel. Gut erklärt und dann noch gut erzählt. Und ja, Optimierungsstrategien hat Natur echt drauf. :-)

  11. #11 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    20. Oktober 2017

    Unsere Kommentare haben heute leider etwas länger gedauert, weil sie noch in der Moderation waren …

    von dem IPT

    … genauso wie unser Fettschriftdetektor :-) Sollten wir richtig liegen: Viele Grüße nach Hamburg, @Crazee

  12. #12 Dampier
    20. Oktober 2017

    Schöner Artikel. Das Ganze war mir in den Grundzügen bekannt, hier ist es nochmal sehr schön zusammengefasst.

    Als Freund der Wissenschaftsgeschichte finde ich es schade, dass die Geschichte dieser Forschungen (vor 25 bzw. 40 Jahren) hier nur verlinkt ist, aber nicht wenigstens im Ansatz erzählt wurde. Das eine Paper ist mir zu hoch (bzw. bin grad zu faul zu versuchen, etwas zu verstehen ;)) aber immerhin habe ich jetzt ein PDF von dem Buch von Feynman, welches ich schon lange mal lesen wollte …

    Wir spielen jetzt erstmal eine Runde FIFA 17. Wie wir da unsere Gewinnchancen erhöhen, wissen wir schon

    Hm … ich kann mir zwar vorstellen, dass Ameisenalgorithmen auch in Computerspielen Sinn machen. Wie man allerdings als Spieler damit seine Gewinnchancen erhöht, würde mich mal interessieren. Erzählt doch mal :]

  13. #13 Metalgeorge
    21. Oktober 2017

    Prima Artikel.
    Habe zufällig gerade das Problem der Optimierung von
    Maschinenbelegungen als Aufgabe. Euer Artikel hat mir dafür nun einen komplett neuen Denkansatz und Ideen geliefert.
    Vielen Dank dafür :)

  14. #14 Alderamin
    21. Oktober 2017

    @DasGroßeKrabbeln

    Komm uns gerne mal besuchen, wenn Du Zeit und Lust hast! Kaffee steht immer bereit :-) Wir zeigen Dir gerne mal das Institut und führen Dich durch die “heiligen Hallen”.

    Da komme ich gerne drauf zurück. Interessiert mich auch profes‌sionell. Bin im Moment in einem Industrie-4.0-Proj‌ekt mit (unter anderem) IIS und HHI beteiligt, vielleicht gibt’s da ja Anknüpfu‌ngspunkte (oder für zukünftige Proj‌ekte). Lasst doch mal Eure Kontak‌tadr‌esse über Florian an mich weiterleiten, dann melde ich mich bei Euch.

  15. #15 Toro
    21. Oktober 2017

    Wenn sogar Fachleute staunen, darf sich auch ein Laie darüber wundern, was in der Natur so alles möglich ist.

  16. #16 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    21. Oktober 2017

    @Cornelia S. Gliem

    Schöner guter Artikel. Gut erklärt und dann noch gut erzählt. Und ja, Optimierungsstrategien hat Natur echt drauf. :-)

    Danke! Ja, die Natur ist einfach faszinierend. Und kannte schon Lösungen für verschiedene Probleme, als die Menschheit noch gar nicht wusste, dass es überhaupt solche Fragestellungen geben könnte :-)

  17. #17 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    21. Oktober 2017

    @Dampier

    Schöner Artikel. Das Ganze war mir in den Grundzügen bekannt, hier ist es nochmal sehr schön zusammengefasst.

    Auch Dir vielen lieben Dank!

    Als Freund der Wissenschaftsgeschichte finde ich es schade, dass die Geschichte dieser Forschungen (vor 25 bzw. 40 Jahren) hier nur verlinkt ist, aber nicht wenigstens im Ansatz erzählt wurde.

    Ja, wir finden das auch sehr faszinierend. Jeder einzelne Punkt, sowohl hier als auch allgemein in der Natur, Wissenschaft und Technik, wäre eigentlich mindestens einen eigenen Artikel wert. Von daher: Das nur im Ansatz zu beschreiben, würde unserer Meinung nach dem Ganzen nicht gerecht werden. Und wenn wir das richtig beschreiben würden, wäre es kein Blog-Artikel mehr. Das ist alles immer eine Gratwanderung. Aber nächstes Jahr gibt es ja hoffentlich wieder so einen tollen Schreibwettbewerb :-)

    aber immerhin habe ich jetzt ein PDF von dem Buch von Feynman, welches ich schon lange mal lesen wollte …

    Das Buch hat eine absolute Leseempfehlung von uns! Es macht einfach Spaß, diese fast kindliche Freude und Neugier beim Entdecken und Verstehen mitzubekommen. Das ist ja auch das, was die Wissenschaft so interessant macht: Mit offenen Augen durch die Welt gehen und an jeder Ecke etwas neues entdecken und verstehen wollen. Und sei es, dass Ameisen nun unsere Maschinen optimieren 😉

    Wir spielen jetzt erstmal eine Runde FIFA 17. Wie wir da unsere Gewinnchancen erhöhen, wissen wir schon

    Hm … ich kann mir zwar vorstellen, dass Ameisenalgorithmen auch in Computerspielen Sinn machen. Wie man allerdings als Spieler damit seine Gewinnchancen erhöht, würde mich mal interessieren. Erzählt doch mal :]

    Endlich fragt mal einer :-) Wir würden das aber ungern schon heute komplett auflösen, falls sich jemand noch selbst Gedanken machen möchte. Wir lösen das aber gerne in den kommenden Tagen auf.

    Grundsätzlich ist es aber so:
    Es wurde analysiert, wie Ameisen sich verhalten und nachdem das verstanden wurde, konnten so Strecken optimiert werden. Davon lässt sich noch relativ leicht eine Optimierung der Zeit ableiten. Und wenn wir eine Zeit optimieren können, dann können wir auch unsere Maschinenbelegung optimieren.

    Und dann kommt der eigentliche Knackpunkt: Nicht nur die Reihenfolge der Aufträge ist interessant, sondern auch welcher Auftrag zu welcher Zeit auf welcher Maschine zu fertigen ist. Dann kommt man schnell dazu, dass Maschinen viele verschiedene Eigenschaften haben. Eine Fräsmaschine hat z.B. eine Einstellung für den Vorschub, das heißt wie schnell sich das Werkzeug relativ zum Werkstück bewegt. Viele dieser Eigenschaften bzw. Parameter sind variabel und können sogar während der Fertigung variieren. Und haben wieder einen Einfluss auf viele weitere Dinge. Erhöht man zum Beispiel den Vorschub, benötigt die Produktion weniger Zeit. Darunter kann zum Beispiel die Qualität leiden und das Werkzeug verschleißt schneller. Nach einiger Transferleistung und heftigen Kopfschmerzen erkennt man dann aber, dass Ameisen auch genau das, also z.B. Produktionsparameter, sehr gut optimieren können!

    Und von da aus ist es zum Fußball, zum neuen Fitnessplan für den nächsten Marathonlauf und vielem anderen auch nicht mehr sehr weit: Auch Fußballer – egal ob echte oder virtuelle – sind Maschinen 😉 Nein, natürlich nicht. Aber sie haben Eigenschaften. Und genauso wie ein Maschinenpark harmonieren muss, muss es auch eine Fußballmannschaft!

    Hat jetzt jemand Ideen, wie das mit dem Fußball funktionieren könnte? Oder wo man solche Optimierungen im Alltag noch einsetzen könnte?

    Ameisenstraßen haben übrigens noch eine sehr interessante Eigenheit, die jeder selbst ausprobieren kann: Man lege einen Stock oder ähnliches dort hin, wo eine Ameisenstraße ist. In extrem kurzer Zeit haben sich die Ameisen an die neuen Gegebenheiten angepasst und einen neuen nah-optimalen um das Hindernis herum gefunden!

    Hilft uns das? Ja, auf jeden Fall! Spätestens im nächsten Stau auf der Autobahn, den man gerade so noch umfahren kann, wird man wieder an die Ameisen denken. Oder beim nächsten Werkzeugbruch in der Produktion, wenn der Auftrag in kürzester Zeit auf eine andere Maschine umgeplant werden kann.

  18. #18 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    21. Oktober 2017

    @Alderamin

    Da komme ich gerne drauf zurück. Interessiert mich auch profes‌sionell. […] Lasst doch mal Eure Kontak‌tadr‌esse über Florian an mich weiterleiten, dann melde ich mich bei Euch.

    Das würde uns sehr freuen! Haben Florian eine E-Mail geschickt. Bis bald :-)

    @Florian: Vielen Dank schon mal vorab!

  19. #19 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    21. Oktober 2017

    @Metalgeorge

    Prima Artikel.

    Danke, freut uns!

    Habe zufällig gerade das Problem der Optimierung von
    Maschinenbelegungen als Aufgabe. Euer Artikel hat mir dafür nun einen komplett neuen Denkansatz und Ideen geliefert.
    Vielen Dank dafür :)

    Gibt ja auch schöne Zufälle! Gerne! Schau Dir auch mal Evolutionäre Algorithmen an, besonders die Genetischen Algorithmen. Die eignen sich oft auch sehr gut. Es gibt aber auch noch viele andere (Meta-)Heuristiken oder exakte Verfahren. Und immer dran denken: Es gibt kein Gratisessen 😉

  20. #20 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    21. Oktober 2017

    @Toro

    Wenn sogar Fachleute staunen, darf sich auch ein Laie darüber wundern, was in der Natur so alles möglich ist.

    Irgendwie sind wir ja alle Laien, die staunen, was um uns herum alles passiert und was es alles tolles zu entdecken gibt!

  21. #21 stone1
    21. Oktober 2017

    Noch ein super Beitrag, wird schön langsam eng in meiner Favoritenliste.

    Weckt bei mir nostalgische Erinnerungen, damals hab ich eine Zeit lang SimAnt gespielt. Eine kurze Recherche brachte zutage dass diese Simulation noch im selben Jahr erschienen ist wie das Paper zum Ameisenverhalten (1991).

    Wie schnell die Zeit vergeht, und doch fühlt es sich an wie gestern in dieser virtuellen Sandkiste Futter zu verteilen und zu beobachten, was die kleinen Krabbler so treiben. Ich glaube es gab sogar einen simulierten Rasenmäher.

  22. #22 Mars
    21. Oktober 2017

    @DasGroßeKrabbeln

    ‘n bißchen späte antwort, aber was ich noch so hinter der denkerstirn rauskrame, waren
    Alu geschäumte fahrzeugteile im aufbau wie der oberschenkelknochen, röhrensystem wie beim schilf/gras – fest und hochelastisch, materialeinsparungen bei verbesserter festigkeit, wie es eben bei bäumen am hang oder gebogenen ästen festzustellen ist (Knie-stamm) ,
    klar, heute lässt sich viel im grossrecher erstellen, aber einer muss ja die programme schreiben nach einem system, das erst mal erkannt werden muss.

  23. #23 Metalgeorge
    22. Oktober 2017

    @DasGroßeKrabbeln

    Wow ! Ganz schön viel Input

    Insbesondere auch das Thema :
    es gibt kein Mittagessen umsonst
    https://de.wikipedia.org/wiki/No-free-Lunch-Theoreme
    hat mich erleuchtet:)

    Hier ein kleiner Einblick in meine Problemstellung.
    Am Tag durchlaufen ca. 600 Werkstücke den Maschinenpark.
    Alle weisen verschiedene Komplexität hinsichtlich der Bearbeitungszeit
    auf.
    Als da sind : Anzahl und Komplexität der Bearbeitungschritte,
    Laufmeter, Komplexität der Fräsbahn und Kollisionsberechnungen, Anzahl
    benötigte Werkzeuge, benötigte Vorschübe, Anzahl Leerwege….
    Daraus ergeben sich Laufzeiten zwischen 4min und 30 Stunden pro Werkstück.
    Eine Maschine kann bis zu 10 Werkstücke auf einmal aufnehmen.

    Bisher wird lediglich eine grundsätzliche Logik befolgt.
    Viele Kurzläufer auf einmal ergibt einen hohen Durchsatz.
    Langläufer kommen nur einzeln auf die Maschine.
    Die Entscheidung trifft der Bediener je nach Rüstzeit.

    Ziel ist es nun nicht nur eine optimale Produktionsauslastung zu erzielen,
    sondern auch eine Vorhersage über die Produktionsauslastung für die
    kommenden Tage zu treffen.
    Stichwort Lieferterminzusagen.
    Spannend wäre nun ob ein solcher Algorithmus auch Maschinenbelegungen
    ausgeben würde, die anfangs der menschlichen Logik (s.o.) widersprechen,
    unter dem Strich aber eine bessere Auslastung liefern.

  24. #24 Metalgeorge
    22. Oktober 2017

    @DasGroßeKrabbeln
    Wie Ihr bei FIFA 2017 gewinnt.

    Ihr habt euch ins Spiel gehackt und otimiert online
    die Anzahl der Laufwege bis vors Tor unter Berücksichtigung der Gegnerstellung und eurer durchschnitten Passqualität.
    Zuvor habt Ihr daraus schon ermittelt wo euer bester Torschütze stehen muss, um den Ball einfach nur noch ins Tor ballern:)

  25. #25 Dampier
    22. Oktober 2017

    Und von da aus ist es zum Fußball, zum neuen Fitnessplan für den nächsten Marathonlauf und vielem anderen auch nicht mehr sehr weit

    Ich hab das nie gespielt. Muss man da auch die Mannschaften trainieren & die Fitnesspläne selbst aufstellen?

    Auch Fußballer – egal ob echte oder virtuelle – sind Maschinen (…) sie haben Eigenschaften.

    Jo, ich denke, das System Fußballmannschaft kann man auf eine endliche Anzahl von Parametern runterbrechen, um eine für eine Simulation hinreichende Komplexität zu erreichen.

    wo man solche Optimierungen im Alltag noch einsetzen könnte?

    Mir fällt da vor allem der Verkehr ein. Meine Vision: Individuelle elektrische Fahrkabinen, die sich auf den Hauptstrecken zu Zügen zusammenschließen, mit denen man aber auch aus dem Verband ausscheren und jederzeit von Tür zu Tür fahren kann. Also die Integration von ÖPNV & Individualverkehr … man könnte alle vorhandenen Straßen & Eisenbahnstrecken dafür nutzen … naja, oder so ähnlich :]

    Da finde ich, sind mal visionäre Konzepte angesagt.

  26. #26 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    22. Oktober 2017

    @stone1

    Noch ein super Beitrag, wird schön langsam eng in meiner Favoritenliste.

    Danke :-) Ja, da waren schon einige sehr schöne Beiträge dabei! Und der Wettbewerb ist ja noch nicht zu Ende…

    Weckt bei mir nostalgische Erinnerungen, damals hab ich eine Zeit lang SimAnt gespielt. Eine kurze Recherche brachte zutage dass diese Simulation noch im selben Jahr erschienen ist wie das Paper zum Ameisenverhalten (1991).

    Wie schnell die Zeit vergeht, und doch fühlt es sich an wie gestern in dieser virtuellen Sandkiste Futter zu verteilen und zu beobachten, was die kleinen Krabbler so treiben.

    Klingt interessant. Und sowas schon vor mehr als einem viertel Jahrhundert! Ob das wohl noch auf heutigen Rechnern läuft? Veilleicht in einem Emulator?

    Ich glaube es gab sogar einen simulierten Rasenmäher.

    Wie gemein! Der natürliche Feind einer jeden Ameise 😉

    Obwohl, wenn man mal so drüber nachdenkt… Bei den virtuellen Ameisen (und einigen anderen Algorithmen, z.B. Greedy) gibt es je nach Implementierung immer wieder das Problem, dass sie in ein lokales Minimum oder Maximum laufen, aus dem sie nicht wieder rauskommen und daher nicht nah genug an das globale Optimum heran kommen. Dem kann man mit virtueller Pheromon-Evaporation oder ähnlichen Verfahren entgegen wirken. Vielleicht wäre dafür aber auch ein virtueller Rasenmäher mal eine neue zu testende Möglichkeit 😉

  27. #27 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    22. Oktober 2017

    @Mars

    Alu geschäumte fahrzeugteile im aufbau wie der oberschenkelknochen, röhrensystem wie beim schilf/gras – fest und hochelastisch, materialeinsparungen bei verbesserter festigkeit, wie es eben bei bäumen am hang oder gebogenen ästen festzustellen ist (Knie-stamm)

    Stimmt! Das ist auch ein Beispiel für eine sehr coole Anwendung, die man der Natur entlehnt hat. Die Kollegen vom Leichtbau bekommen bei sowas immer feuchte Augen 😉

    Und um nochmal auf Deinen Kommentar zurückzukommen: Mit “eine für Ingenieure eher unbekannte Umgebung: Die Natur” wollten wir natürlich ein bisschen mit dem völlig veralteten bzw. falschen Klischee des Ingenieurs spielen. Auch wenn wir denken, dass das auch schon früher eher nicht die Regel war; zumindest heutzutage gewinnt man praktisch nichts mehr, allein im Keller zu sitzen und zu tüfteln :-) Genau wie die Naturwissenschaften sind auch die Ingenieurswissenschaften harte, globale und interdisziplinäre Teamarbeit geworden und man muss mit offenen Augen durchs Leben gehen. Und wenn man sich nicht von Eitelkeiten leiten lässt, ist das eigentlich auch einer der wichtigen Gründe, was daran wirklich Spaß macht!

    klar, heute lässt sich viel im grossrecher erstellen, aber einer muss ja die programme schreiben nach einem system, das erst mal erkannt werden muss.

    Volle Zustimmung! Computer sind extrem gut darin, uns lästige Arbeit abzunehmen. Aber denken müssen wir alle immer noch selbst!

  28. #28 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    22. Oktober 2017

    @Metalgeorge

    Hier ein kleiner Einblick in meine Problemstellung.
    Am Tag durchlaufen ca. 600 Werkstücke den Maschinenpark.
    Alle weisen verschiedene Komplexität hinsichtlich der Bearbeitungszeit
    auf.
    Als da sind : Anzahl und Komplexität der Bearbeitungschritte,
    Laufmeter, Komplexität der Fräsbahn und Kollisionsberechnungen, Anzahl
    benötigte Werkzeuge, benötigte Vorschübe, Anzahl Leerwege….
    Daraus ergeben sich Laufzeiten zwischen 4min und 30 Stunden pro Werkstück.
    Eine Maschine kann bis zu 10 Werkstücke auf einmal aufnehmen.

    Da sieht man mal sehr schön, wie schnell da wie viele mögliche Einflüsse dazukommen! Und das sind ja nur Beispiele. Je genauer man hinsieht, um so mehr kommt auch dazu und umso mehr Möglichkeiten ergeben sich. Sagte Mandelbrot ja bereits in den 1960er-Jahren mit seiner Frage nach der Küstenlänge Britanniens. Immer wieder schön, diese zeitlosen Fragen, die sich immer mal wieder als Funfact einbringen lassen :-) Und dann noch das große Problem, dass wir nicht immer alle Parameter kennen oder beeinflussen können…

    Bisher wird lediglich eine grundsätzliche Logik befolgt.
    Viele Kurzläufer auf einmal ergibt einen hohen Durchsatz.
    Langläufer kommen nur einzeln auf die Maschine.
    Die Entscheidung trifft der Bediener je nach Rüstzeit.

    So, wie es da steht, ist das für uns als Außenstehende etwas verwirrend :-) Die Rüstzeit entscheidet, was gefertigt wird?

    Ziel ist es nun nicht nur eine optimale Produktionsauslastung zu erzielen,
    sondern auch eine Vorhersage über die Produktionsauslastung für die
    kommenden Tage zu treffen.
    Stichwort Lieferterminzusagen.

    Ja, gerade der prädiktive Bereich in all seinen Facetten ist sehr spannend und höchst aktuell! Sowas untersuchen wir derzeit auch in einigen Projekten.

    Spannend wäre nun ob ein solcher Algorithmus auch Maschinenbelegungen
    ausgeben würde, die anfangs der menschlichen Logik (s.o.) widersprechen,
    unter dem Strich aber eine bessere Auslastung liefern.

    Wir würden mal tippen: Ja! Entweder hat man den Algorithmus falsch entwickelt und bekommt ziemlichen Mist dabei raus oder er ist richtig und kann das optimieren 😉 Wir Menschen sind Meister der Optimierung – allerdings nur bei relativ einfachen Problemstellungen, weil wir bei zu komplizierten und monotonen Sachen wie “einfach mal ‘ne Millionen Dinge ausprobieren” einfach viel zu schnell die Lust verlieren :-) So einem Algorithmus ist das aber recht egal, solange die Rechenpower ausreicht und findet mit größter Wahrscheinlichkeit bessere Lösungen.

  29. #29 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    22. Oktober 2017

    @Metalgeorge

    Ihr habt euch ins Spiel gehackt

    😀 Gute Idee!

    Nein, gehackt haben wir nicht. Würden wir das können, bräuchten wir aber auch nichts optimieren. Wir würden dann einfach den Spielstand ändern 😉

    und otimiert online
    die Anzahl der Laufwege bis vors Tor unter Berücksichtigung der Gegnerstellung und eurer durchschnitten Passqualität.
    Zuvor habt Ihr daraus schon ermittelt wo euer bester Torschütze stehen muss, um den Ball einfach nur noch ins Tor ballern:)

    Das wäre allerdings eine gute Möglichkeit, seine Gewinnchancen zu erhöhen!

  30. #30 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    22. Oktober 2017

    @Dampier

    [FIFA] Ich hab das nie gespielt. Muss man da auch die Mannschaften trainieren & die Fitnesspläne selbst aufstellen?

    Das Spiel ist tendenziell eher eine Fußballsimulation, auch wenn es Ansätze von einem Manager gibt. Das heißt man steuert die meiste Zeit Spieler während eines Spiels. Managerspiele sind aber eine sehr gute Idee, solche Optimierungen einzusetzen!

    Jo, ich denke, das System Fußballmannschaft kann man auf eine endliche Anzahl von Parametern runterbrechen, um eine für eine Simulation hinreichende Komplexität zu erreichen.

    Exakt! Und dabei kann man dann noch zwei Szenarien unterscheiden: Erstens was vor und zweitens was während des Spiels passiert. Gibt es hier Ideen, an welchen unterschiedlichen Stellen man da ansetzen könnte? Und wo dann wieder die Ähnlichkeit mit der Produktion gegeben ist?

    wo man solche Optimierungen im Alltag noch einsetzen könnte?

    Mir fällt da vor allem der Verkehr ein. Meine Vision: Individuelle elektrische Fahrkabinen, die sich auf den Hauptstrecken zu Zügen zusammenschließen, mit denen man aber auch aus dem Verband ausscheren und jederzeit von Tür zu Tür fahren kann. Also die Integration von ÖPNV & Individualverkehr … man könnte alle vorhandenen Straßen & Eisenbahnstrecken dafür nutzen … naja, oder so ähnlich :]

    Sehr schöne Idee!

    Man forscht übrigens schon seit etwa 10 Jahren an ähnlichen Ideen. Zwar in viel kleinerem Maßstab, deutlich konventioneller und hauptsächlich im Zusammenhang mit LKW, aber die Richtung passt einigermaßen zu Deiner Idee. Suche mal nach Platooning. Da wirst Du einige Artikel zu finden. Bei uns an der Uni gab es dazu auch schon mehrere Projekte, z.B. KONVOI. Gibt aber weltweit auch viele andere Projekte. Die Idee dabei ist, dass man in einem ersten Schritt LKW so wie Du das beschrieben hast verkettet.

    Da finde ich, sind mal visionäre Konzepte angesagt.

    Das auf jeden Fall! Wir sind sehr gespannt, wo die Reise in den nächsten Jahren und Jahrzehnten hingeht!

  31. #31 stone1
    23. Oktober 2017

    @DasGroßeKrabbeln
    SimAnt ist scheinbar Abandonware und würde ziemlich sicher in DOSBox laufen.

  32. #32 DasGroßeKrabbeln
    Aachen
    24. Oktober 2017

    @stone1

    Irgendwie sind unsere Kommentare von gestern in der Versenkung verschwunden. Deshalb mal ein Versuch ohne Verlinkungen.

    Danke für die Links. Auf der Abandonware-Seite kann man das Spiel auch online im Browser spielen.

  33. […] 4. Sieht man sich dagegen die reine Leserwertung an, sind dort zwei Artikel (Das Bierglasmodell und Ameisen, Navigationsgeräte und fußballspielende Ingenieure) an der Spitze gelandet die in der Gesamtwertung “nur” die Plätze 11 und 13 belegen. […]