Kölne A bei spapie e zu Wi scha swissenscha , 1/2011
Schmalenbach Ins i u ü Wi scha swissenscha en
„CESSAR“: Con igu a ion and
E alua ion o Se ice Sys ems in
Ai -Ca e ing wi h RFID
Be iebswi scha liche Kon igu a ion, Demons a ion,
exempla ische Wo k low
Rol F anken, Udo Inden
Rol F anken, Udo Inden
„CESSAR“: Con igu a ion and E alua ion o Se ice Sys ems in
Ai -Ca e ing wi h RFID
Be iebswi scha liche Kon igu a ion, Demons a ion, exempla ische Wo k low
Dieses We k esp. dessen Inhal is un e de olgenden C ea i e-Commons-Lizenz lizensie : Namens-
nennung, nich komme ziell, keine Bea bei ung (cc-by-nc-nd de).
Köln, 2011
ISSN (P in ) 2192-7936
ISSN (In e ne ) 2192-7944
He ausgebe / Edi o ship
Schmalenbach Ins i u ü Wi scha swissenscha en / Schma-
lenbach School o Business and Economics
Fakul ä ü Wi scha s- und Rech swissenscha en / Facul y o
Business, Economics and Law
Fachhochschule Köln / Cologne Uni e si y o Applied Sciences
Gus a Heinemann-U e 54, D-50968 Köln
Web h p://www. 04. h-koeln.de
Kon ak Au o / Con ac Au ho
P o . D . Rol F anken
Schmalenbach Ins i u ü Wi scha swissenscha en / Schma-
lenbach School o Business and Economics
Fakul ä ü Wi scha swissenscha en / Facul y o Economics
and Business Adminis a ion
Fachhochschule Köln / Cologne Uni e si y o Applied Sciences
Gus a Heinemann-U e 54, D-50968 Köln
E-mail [email p o ec ed]
Kon ak Sch i lei ung / Con ac Edi o
P o . D . F ank Gogoll
Schmalenbach Ins i u ü Wi scha swissenscha en / Schma-
lenbach School o Business and Economics
Fakul ä ü Wi scha s- und Rech swissenscha en / Facul y o
Business, Economics and Law
Fachhochschule Köln / Cologne Uni e si y o Applied Sciences
Gus a Heinemann-U e 54, D-50968 Köln
Tel. +49 221 8275-3410
Fax +49 221 8275-3131
E-mail [email p o ec ed]
„CESSAR“: Con igu a ion and E alua ion o Se ice
Sys ems in Ai -Ca e ing wi h RFID
Be iebswi scha liche Kon igu a ion, Demons a ion,
exempla ische Wo k low
Rol F anken, Udo Inden
Schmalenbach Ins i u ü Wi scha swissenscha en, Fachhochschule Köln
Gus a Heinemann-U e 54, D-50968 Köln
Kölne A bei spapie e zu Wi scha swissenscha
A bei spapie 1/2011
Köln, 2011
ISSN (P in ) 2192-7936
ISSN (In e ne ) 2192-7944
Schlussbe ich
Ti el des Ve bund o habens:
„iC-RFID“
Au bau & Demons a ion eines un e nehmensübe g ei enden in elligen en
RFID-ges ü z en Se ice Sys ems un e Einbeziehung de gesam en P ozess-
ke e am Beispiel Lu ah ca e ing
„CESSAR“
Con igu a ion and E alua ion o Se ice Sys ems in
Ai -Ca e ing wi h RFID
Ti el des Teil o habens:
Be iebswi scha liche Kon igu a ion, Demons a ion, exempla ische
Wo k low
Zuwendungsemp änge : Fachhochschule Köln
Fö de kennzeichen: MT06005
Au o /en: P o . D . D . h.c. Rol F anken
Dipl.-Oec. Udo Inden (P ojek lei e )
Lau zei des Vo habens: 01.05.2007 bis 31.07.2010
Ge ö de du ch das Bundesminis e ium ü Wi scha und Technologie (BMWi)
2
Inhal s e zeichnis
Inhal s e zeichnis ................................................................................................................ 2
Abbildungs e zeichnis ........................................................................................................ 4
Tabellen e zeichnis ............................................................................................................. 5
1 Einlei ung: E kenn nisin e essen ................................................................................ 6
2 P ojek s uk u .............................................................................................................. 8
3 S and de Technik zu P ojek beginn ........................................................................ 11
4 Eingehende Da s ellung de En wicklungse gebnisse ............................................ 14
4.1 Technische E gebnisse ........................................................................................ 14
4.1.1 Zu objek o ien ie en Modellie ung (On ologie und Szena ien) ................ 14
(1) Se icekonzep e .................................................................................. 15
(2) Flo e (Flugzeug ypen und Galleys) ..................................................... 15
(3) Ve keh sne z und Flugplan .................................................................. 16
(4) Flugha en o eld ................................................................................. 16
(5) Lokale Ca e ingbe ieb ....................................................................... 16
(6) Mobiles Flugha enequipmen .............................................................. 16
4.1.2 Besch eibung on Planungs- und S eue ungsp ozessen au
Objek ebene ............................................................................................. 17
(1) On ologie – Zum Komplexi ä sansp uch de Modellie ung ................... 17
(2) Ablau on Planungs- und S eue ungsp ozessen: Eme gen e
Komplexi ä ......................................................................................... 18
(3) Zu En wicklung op imale Pläne in CESSAR ...................................... 19
(4) Zu „In elligenz“ on CESSAR ............................................................. 20
(5) E zeugung und Ve a bei ung on (u. a. RFID-induzie en)
E eignissen ......................................................................................... 22
(6) Be iebswi scha liche Auswe ungen in CESSAR .............................. 22
(7) Die G enzen on CESSAR .................................................................. 23
3
4.1.3 Zum Agen enmodell ................................................................................. 24
(1) E eignisagen en .................................................................................. 24
(2) Ope a ionsagen en .............................................................................. 24
(3) Ressou cenagen en ............................................................................ 24
(4) S a usagen en ..................................................................................... 24
(5) Zu Rolle de S a i ............................................................................... 25
4.2 Zu den E gebnissen de Beglei s udien ................................................................ 27
4.2.1 Zu nu ze - und sachge ech en Modellie ung des
Gegens andsbe eiches ............................................................................. 28
4.2.2 Zum Einsa z on MAS im Real-Time-Managemen .................................. 30
4.2.3 Zum Einsa z on MAS in de ak ischen Planung...................................... 32
4.2.4 Zum Einsa z on MAS in de s a egischen Planung ................................ 33
4.2.5 Zu Ve wendung on MAS ü eine expe imen elle
Managemen o schung ............................................................................. 33
4.2.6 Zum Managemen on Komplexi ä .......................................................... 34
4.2.7 Zum Bei ag on MAS zu in elligen en O ganisa ion ................................ 35
(1) Real-Time-Un e s ü zung .................................................................... 36
(2) Tak isches Managemen ..................................................................... 36
(3) Kollabo a i es und expe imen elles Le nen ......................................... 36
4.3 Ö en lichkei sa bei ............................................................................................. 37
5 Nu zen und Ve we ung .............................................................................................. 38
5.1 Amo isa ionspo enziale ....................................................................................... 38
(1) Amo isa ionspo enzial im Ca e ingbe ieb ...................................................... 39
(2) Amo isa ionspo enzial im Flugha enbe ieb ................................................... 39
(3) Amo isa ionspo enzial in implemen ie en indus iellen Anwendungen .......... 40
5.2 T ans e p og amm ............................................................................................... 41
Anhang ............................................................................................................................... 43
Li e a u e zeichnis ........................................................................................................... 45
4
Abbildungs e zeichnis
Abb. 1: Fo schungs- und A bei sin e esse ............................................................................ 6
Abb. 2: A chi ek u des zu un e suchenden Sys ems ............................................................ 7
Abb. 3: In ligh Ca e ing, Ma e ial-, A bei s- und Se icek eislau ......................................... 9
Abb. 4: Skizze des Gesam sys ems (einschließlich Umlau im Ai line-Ne zwe k) ................. 9
Abb. 5: iC-RFID-Demons a o Mockup .............................................................................. 11
Abb. 6: G a ische Da s ellung eines Ausschni s aus eine On ologie ................................. 18
Abb. 7: Kos en- und ela i e Ressou cenauslas ung ( ech s ü ein Szena io mi 6 Flügen).23
Abb. 8: Umläu e im Boden- und im Flugbe ieb .................................................................. 25
Abb. 9: Zusammenhang on Objek en, Diens en und Sys ems a i ..................................... 26
Abb. 10: G a ische On ologie-Edi o , Anwendungsbeispiele ............................................... 29
Abb. 11: CESSAR Gan -Diag amm ü das Ca e ing eines Fluges (Ausschni ) .................. 31
5
Tabellen e zeichnis
Tab. 1: Die Konso ialpa ne und ih e A bei sschwe punk e .............................................. 10
Tab. 2: P ojek e gleich „in e ac i e T acking“ (1996) und iC-RFID (2007-2010) ................ 13
Tab. 3: Szena ien ............................................................................................................... 15
Tab. 4: F agen und An wo en zu Leis ung on CESSAR ................................................. 23
Tab. 5: Be iebss a i ........................................................................................................... 26
6
1 Einlei ung: E kenn nisin e essen
Wie is de zen ale P oduk ions ak o Wissen bzw. In elligenz zu o ganisie en, um den He -
aus o de ungen eines zunehmend global e ne z en und auch du ch inanzwi scha liche,
poli isch-gesellscha liche Ein lüsse und nich zule z du ch asan e Fo sch i e on I&K-
Technologien zunehmend komplexe en und ola ile en We bewe bs nachhal ig zu begeg-
nen?
1
Ge ade mi de En wicklung des „Seman ic Web“ und eines sich zum damaligen Zei -
punk abzeichnenden „Social Seman ic Web“ deu e en sich g a ie ende Ände ungen an.
We bewe b
In elligen e
O ganisa ion
Technologische
Un e s ü zung
Wissensbasie e Sys eme
Gegens and on
Beglei s udien
Gegens and de
echologischen
En wicklung
Abb. 1: Fo schungs- und A bei sin e esse
Quelle: eigene Da s ellung
Auch wenn die p ak ische Umse zung des Seman ic Web bis heu e deu lich hin e de Vision
he hink
2
, olg aus dem Zusammenspiel mi dem Social Web (auch mi Blick au zukün ige,
wei e un en au geg i ene En wicklungen) eine neue Dynamik, die eine sei s geeigne is , die
angesp ochenen He aus o de ungen zu e schä en, ande e sei s abe ein g oßes Po enzial
neue An wo en e schließ . „Füg man die beiden Pa adigmen zusammen, so e geben sich
zwei komplemen ä e En wicklungsp ade, die bei de He ausbildung des Social Seman ic
Web eine wich ige Rolle spielen: Eine sei s ‚Seman ically Enabled Social So wa e‘, also die
unk ionelle E wei e ung on Social So wa e zu s uk u ie en An eiche ung on Web 2.0
Con en mi maschinen e abei ba en Me ada en; ande e sei s das ‚Socially Enabled Seman-
ic Web‘, die kollabo a i e Be ei s ellung on g oßen s uk u ie en Da enbes änden zu E -
möglichung on Mashups und Rich Con en -Applika ionen.“
3
– Abe was ha das mi RFID
und Mul iagen ensys emen zu un?
Web 2.0 und Mul iagen ensys eme (MAS) sind komplemen ä e, au seman ischen Ve ah en
au se zende Technologien. Im Web 2.0 dienen Me ada en de Dekla a ion on Inhal en, die
die zielgenaue e Suche und Ve ne zung on Inhal en un e s ü zen. Mul iagen ensys eme
1
Die Do com-K ise wa zu P ojek beginn noch in gu e E inne ung, ebenso die poli ischen Auswi -
kungen on 9/11 ode die Ve d ei achung des Ölp eises zwischen 2002 und 2007 sowie die En -
wicklung des Web 2.0.
2
Eines on ielen Beispielen: Techle (2010).
3
Blumaue /Pelleg ini (2009), S. 8 [mi Ve weis au O iginalquelle].
13
Tab. 2: P ojek e gleich „in e ac i e T acking“ (1996) und iC-RFID (2007-2010)
Komponen e
„in e ac i e T acking“ 1996
„in elligen Ca e ing mi RFID“ 2010
Thema
In elligen e Logis iks eue ung im Aus-
nahme all (seh sel en)
In elligen e Logis iks eue ung im Re-
gel all (seh häu ig / s ändig)
Senso ik
Ba code, Handscanne (T ansponde
ha en einschließlich no wendige
S om e so gung noch Ak enko e -
g öße)
RFID, Handscanne und Ga es, au o-
ma isie es Lesen und Sch eiben
Ve ne zung en lang
de P ozesske en
Beglei diske e (zu F ach ), Un e -
such : E-Mail-A achmen
Middlewa e
Quali ä ssiche ung
Hil en im A bei sablau , Disziplin
Wei gehend au oma isie
Dokumen en-
aus ausch
Un e ände , Beglei papie e, übe wie-
gend manuelle Ve a bei ung
Papie los, openT ans-S anda d, elek -
onische Ve a bei ung
„In elligenzquelle“
E ah ung de Pale ie e , Dispa che
Mul iagen ensys em und Dispa che
A de Planungs- /
S eue ungsin elligenz
„Plan B“ au Zu u
(1) e eignisges eue , kon inuie lich,
(2) au oma ische P ü ung on „Plan B“
T acking
Ve zöge
Real- ime
Objek au lösung
Pale e, Sendung, Packs ück
Lage , Behäl e , Objek
Zei liche Au lösung
Seh ge ing (wenige E eignisse)
Ex em hoch (ideal: alle E eignisse)
Be iebswi scha
keine
P ozessbeglei ende Real-Time-Zei -
und Kos en echnung (einschl. Penal-
ies)
Analyse
Möglich, Da enbankauswe ung
Real- ime und ex pos
Tes
Lokal in einem Lu ach lage
Lokal in einem Sys em-Mockup
Quelle: eigene Da s ellung
Nach damaligen Reche chen wu de hie e s mals ein zumindes ü ge inge Fallzahlen unk-
ions ähiges du chgängiges Sys em eine Senso -basie en Logis iks eue ung en wickel , die
in elligen au ungeplan e E eignisse eagie . Fü Volkswagen se zen Lu ach sendungen
einen d ingenden Beda o aus, de du ch einen See anspo nich meh e üll we den
kann. Zweck des Konzep es wa , im Ausnahme all den Zielo eine Sendung in de Lu -
ach ke e zu ände n, um einen noch d ingende en Beda abzudecken. Das Konzep wu de
au meh e en in e na ionalen Tagungen in Deu schland, ande en EU-Lände n und den USA
o ges ell , in denen das Thema „Mul iagen ensys eme“ zunehmend in den Fokus des In e-
esses ück e, das im iaT-P ojek noch keine Rolle gespiel ha e. Im Jah 2000 haben wi im
Rahmen des Ca goLi e -P ojek es
13
be iebswi scha liche S udien zu En wicklung eines
senso ges ü z en Sys ems ü das Fes machen und den Las aus ausch (Nu zlas / Ballas )
un e s ü z , mi dessen Hil e die Bodenbe iebskos en gesenk we den soll en. Fü die Ech -
zei -S eue ung on ca. einhunde Pa ame e n wu de de Einsa z eines Mul iagen ensys ems
gep ü . Au Wissensebene soll e dieses MAS auch de simula ionsbasie en Op imie ung
echnische Ve ah en dienen. Auch hie konn en damals keine geeigne en Re e enzp ojek e
ge unden we den. Völlig unabhängig da on wu de 2010 on Kollegen am Ins i u ü Nach-
ich en echnik de FH Köln das Ve bundp ojek „Posi ionie ung on Objek en mi Hil e on
13
G oßp ojek zu En wicklung eines Schwe las lu schi es und Lu schi be iebs (S a : 1995 / 2002
beende wg. Insol enz); s. auch Fußno e 23.
14
RFID-Technologie (Posi OR)“ ges a e
14
. In diesem P ojek komm alle dings kein MAS zum
Einsa z.
4 Eingehende Da s ellung de En wicklungse gebnisse
Als Real-Time-Planungs- und -S eue ungssys em muss ein Sys em wie CESSAR au iel äl-
ige E eignisse eagie en können, die z. B. übe RFID ode on Legacy-Sys emen wie de
Flug e keh skon olle, dem We e diens , einem ERP-Sys em ode om Nu ze n di ek ein-
gegeben we den. Neben de In e ak ion mi dem Nu ze wu de in CESSAR im Rahmen des
iC-RFID-Demons a o s zwa nu ein Anschluss ü RFID-basie e In e ak ionen mi de ea-
len ope a i en Umgebung he ges ell . Die in Abschn. 4.1 da ges ell en Funk ionen eine in el-
ligen en, e eignis- und kon ex sensi i en Planung und Real-Time-S eue ung sind abe au
In e ak ionen mi ande en Senso sys emen übe agba . In Abschn. 4.2 we den die E geb-
nisse beglei ende S udien o ges ell , de en Ziel das in eg a i e Ve s ändnis on in elligen-
en Un e nehmens- und Managemen sys emen is .
4.1 Technische E gebnisse
4.1.1 Zu objek o ien ie en Modellie ung (On ologie und Szena ien)
Die En wicklung des Sys ems se z au eine .Ne -basie en Pla o m au , die on Knowledge
Genesis (Sama a, Russland), einem Spin-o des Ins i u e o Con ol o Complex Sys ems
(ICCS) de Russischen Akademie de Wissenscha en (Sama a, Russland), en wickel wu -
de.
15
Alle A bei en wu den au S anda d-XP Sys emen ausge üh . Zu En wicklung wu den
zwei mi .Ne und de MAS-En wicklungspla o m e au e So wa een wickle beschä ig ,
die im Rahmen des Lizenz e ages bei Beda on Expe en on Knowledge Genesis un e -
s ü z wu den. Die Gesam en wicklung nahm 80 Pe sonenmona e in Ansp uch.
Tab. 3 gib eine Idee on de Komplexi ä und G öße de on CESSAR e a bei e en Szena-
ien. Das Demons a o -Szena io is an die Möglichkei en eines Tes au baus in eine Ve -
suchshalle on Ai bus Hambu g angepass , bei dem die Funk ionsp inzipien des gesam en
iC-RFID-Sys ems o ge üh wu den. Das S anda dszena io wu de ü „Las es s“ und . a.
ü Simula ionsse ien zu Einschä zung be iebswi scha liche E ek e on iC-RFID-Ins al-
la ionen sowie z. B. bei Messeau i en e wende .
14
BMWF-Fö de p og amm „FHP o Un “, S a : Juli 2010, Ve bundpa ne : RWTH Aachen, No e ec
GmbH, Köln, indu ad GmbH, Aachen. Eine Anwendung is die Posi ionie ung on Fö de bände n
im B aunkohle agebau.
15
Die FH Köln a bei e sei ielen Jah en mi ICCS und Knowledge Genesis zusammen. Mi a bei e
beide O ganisa ionen wa en zei weise als Gas dozen en an de FH Köln ä ig. Die En wicklung de
Pla o m be uh in wei en Teilen auch au A bei en on Geo ge Rze ski, Eme i us P o esso ü
Design und Di ek o des Complexi y Labo a o y de Open Uni e si y Mil on Keynes (GB) und eben-
alls zei weise Gas dozen an de FH Köln, sowie beim ICCS Sama a. Geo ge Rze ski is G ünde
meh e e Un e nehmen on MAS-basie en Lösungen, . a. on Magen a Technologies, London
(GB), einem üh enden Anbie e in Eu opa. Die So wa een wicklung on Magen a is eben alls in
Sama a ansässig.
15
Tab. 3: Szena ien
Demons a o (Halle 51)
Haup sys em S anda dszena io
Flüge
2
73 (150-200 max.)
Ne zwe k / Flugzeugumläu e
1 Flugha en
27 Flughä en / 23 Umläu e
Flugzeuge / Flugzeug ypen
1 Flugzeug / Typen nich kon igu-
ie ba
25 Flugzeuge / 4 Typen beliebig
kon igu ie ba
Ca e ingi ems / Se icekon-
zep e / Ladelis en
Ca. 20 I ems / 6 iC-RFID
70.000 I ems / 33 Se icekonzep e
/ ca. 150 Ladelis en
Au den „Heima lugha en“ besch änk :
Ca e e Bodenbe ieb / P o-
duk ionslinien
1 Be ieb / 2 P oduk ionslinien
1 Be ieb / 20 P oduk ionslinien
Re u n Ca e ing / Main enan-
ce
Teilweise / nein
Ja / o be ei e
Vo eldbe ieb
Nein
Ja, de aillie e Funk ionen, maß-
s äbliche Da s ellung
Highloade
1
23
RFID-Funk ion und Dokumen-
enübe wachung
Ja, elek onisches Dokumen
Ja, beliebige Medien
Eme gency Deli e y
Rudimen ä
Sys ema isch
Quelle: eigene Da s ellung
CESSAR e laub , komplexe, eali ä snahe „Ca e ingwel en“ (Szena ien) mi ielen Funk io-
nen da zus ellen, die einen g oßen Teil de ele an en Geschä sp ozesse in Ai -Ca e ing-
sys emen in hohe , eilweise beliebige Di e enzie ung abbilden. Fü die u. U. seh au wän-
dige En wicklung de Szena ien s ehen u. a. g a ische Obe lächen und ein Wiza d zu Ve -
ügung, de die Einhal ung de Ges al ungslogik on Szena ien un e s ü z .
(1) Se icekonzep e
Se ice-Konzep e (beliebige I ems, Konzep e, Flugzuo dnung)
Regis a ionslis e ü Ca e ing I ems, incl. S eue ungspa ame e ü
P oduk ion und Se ice yp, G uppie ung on I ems, Se icekonzep e
pa ame isie ü Flüge und Se iceklassen, Biblio hek
(2) Flo e (Flugzeug ypen und Galleys)
Flo en (beliebige Flugzeug ypen)
Flugzeugmus e , Kabinen- und Galley-Kon igu a ion, S anda ds ei
de inie ba (de aul s: A las), Galley-Posi ionen ü Behäl e und Ge ä e,
RFID-Funk ion, Biblio hek
Se icekonzep e de inie en den Inhal on In ligh Se ices,
die eine Ai line in Abhängigkei on Se iceklassen (Fi s ,
Business e c.), Rou en (Lang-, Ku zs ecke e c.), Typ ode
Kennung des Flugzeugs (z. B. Auss a ung de Galley) und
Zei enlage on Flügen (Vo mi ag, Mi ag e c.) anbie e . Aus-
gangspunk de De ini ion is die Regis ie ung on Wa en ü
Mahlzei en, Bo d e kau e c. mi ih en Basisda en (P eis,
Packmasse ü die Planung de Ve ladung in Ca e ingbehäl-
e n). Diese Wa en we den Se icekonzep en zugeo dne und
diese wiede um den Flügen de geplan en Ne zumläu e. Das
Ve ah en wi d wei gehend g a isch un e s ü z .
Flugzeuge we den (g a isch un e s ü z ) als Typ ode einzeln
hinsich lich G öße und Anzahl de Galleys (Single Aisle, Dual
Aisle, mi ein ode zwei Ebenen) sowie ih e Reichwei e
(Long- / Medium- / Sho -Range) de inie . Die Galleys we -
den indi iduell mi S au äche n, Ge ä eauss a ung sowie
Maßs anda ds ü Ca e ingsys eme besch ieben.
16
(3) Ve keh sne z und Flugplan
Globale Ne zwe ke (beliebige Flugzeug o a ionen)
Ve keh so e (mi udimen ä en lokalen P ozessen), Rou en (Ve keh s ech e),
Flüge mi Planungspa ame e n, Flugzeug- und Ma e ialumläu e (kon und
in e kon ), Haup lugha en mi olls ändigen P ozessen, Biblio hek
Die olgenden Funk ionen s ehen nu au dem „Heima lugha en“ de Flo e zu Ve ügung.
Au den üb igen Flughä en im Ne zwe k we den bei ein- und ausgehenden Flügen nu un-
damen ale Funk ionen au oma isch simulie , um den Umlau siche zu s ellen.
(4) Flugha en o eld
Vo eld –beliebige In as uk u
Ca e ing- und Gepäck anspo diens (beide aus- und eingehend),
Flugzeugab e igungsposi ionen, A bei sposi ionen am Flugzeug p o Diens ,
Vo elds aßen (maßs abge eu), Siche hei sein ich ungen
(5) Lokale Ca e ingbe ieb
Ca e ing-Be ieb –beliebige P oduk ionss uk u
Umlau lage , A bei ss a ionen ü T ays / Wa m Componen s / Ba / Sales /
Sons iges, Zwischenlage p o Ausgangs lug, Clean- / Di y Ga es, A bei s-
s a ionen ü Rück üh ung on Umlau equipmen (Behäl e , MGS-Ge ä e)
(6) Mobiles Flugha enequipmen
Mobile Ressou cen
ü Be iebsp ozesse: in e nes T anspo ge ä ,
ü Vo eldp ozesse: Ca e ing-Highloade , Gepäckzüge, Gepäck-Highloade ,
Gepäck-Fö de bände (Ge ä e + Pe sonal**)
Flugzeuge und mi ihnen ein g oße Teil des Ca e inge-
quipmen s o ie en in den Ve keh sne zen de Ai lines. Es
können beliebig iele Flughä en posi ionie und Rou en (Ve -
keh s ech e) einge ich e sowie Flüge den Rou en zugeo dne
we den. Flugpläne können im Excel-Fo ma impo ie we -
den. De S anda d lugplan wu de aus ealen Flugplänen on
Ai lines en wickel .
De „Heima lugha en“ (De aul = Köln-Bonn) wu de maß-
s absge eu (Basis: Bi map) mi Ga es, S aßen, Flugzeugab-
e igungsposi ionen, S ando des Ca e ingbe iebes ode on
Pa kposi ionen ü Vo eldge ä (p imä Highloade ) abgebil-
de . Neben dem Ca e ingdiens wu de ein e ein ach e Vo -
elddiens ü Gepäck einge ich e und Ab e igungsposi ionen
mi en sp echenden A bei sposi ionen ausges a e .
De Ca e ingbe ieb kann mi beliebig kon igu ie ba en Kom-
missionie s aßen ü Se ice T ays, Ge änke, Ve kau swa e,
Wa mmomponen en usw. ausges a e we den. Hinzu kom-
men Zwischenlage sowie Ga es ü die Ve ladung au die
Highloade . Wei e e P oduk ionss aßen schließen den „Bo-
denumlau “ des nach dem Ladungsaus ausch am Flugzeug
zu ückge üh en Equipmen s.
Die Zahl de Ca e ingbehäl e , de T anspo ge ä e im Ca e-
ingbe ieb sowie Vo eld ah zeuge (Ca e ing-Highloade ,
Gepäck-Highloade , Fö de bände e c.) wi d übe ein eigenes
Menü de inie . Das Ca e ingequipmen wi d nach Se ice-
s anda ds un e schieden. Das e o de liche Bedienungspe -
sonal (Fah e , Lade e c.) wi d nich sepa a geplan (s. Ab-
schn. 4.1.2 (5)).
17
4.1.2 Besch eibung on Planungs- und S eue ungsp ozessen au Objek ebene
Die Ke e on Diens en, die den Geschä sp ozess bilden, is implizi in den Eigenscha en
de Objek e und Rela ionen zwischen Objek en en hal en. Ein Vo eld ah zeug (Ca e ing-
Highloade , ku z: C-T uck) muss Rela ionen un e s ü zen zu „Clean-Ga es“ (Ve lade ampen
ü Gü e ü den Ausgangs lug), „Di y-Ga es“ (Ve lade ampen ü Gü e aus angekomme-
nen Flügen), zu Behäl e n und einzelnen Wa en, zu Pa kposi ionen on Flugzeugen, die
eingehende Flüge du chge üh haben und ausgehende du ch üh en sollen, zum Flugzeug,
zu Tü zu Galley usw. De Flugplan igge den Geschä sp ozess zu Be ei s ellung on
con aine isie en Wa en zu Beladung eines spezi ischen Flugzeugs (und de gg . ü Se -
iceklassen spezi izie en Galleys dieses Flugzeugs), das einen ausgehenden Flug du ch-
üh en soll (und i. d. R. e knüp mi de Zug um Zug e olgenden En ladung de „geb auch-
en“ Behäl e und Wa en aus dem Eingangs lug dieses Flugzeugs). Die no wendige Reihen-
olge (e s kommissionie en, dann anspo ie en und en -/beladen e c.) wi d du ch die Ab-
hängigkei en de S a i
16
de Objek e e zeug , die eku si e klä we den kann (s. u.).
Be o eine Galley beladen we den kann muss de C-Highloade an de Tü de ich igen Gal-
ley angedock haben (z. B. F on -Galley ü Businessclass), da o an de Pa kposi ion ange-
kommen und zu diese Posi ion ge ah en sein, u. U. Kon ollen (Secu i y-Ga es) passie
haben, mi de F ach ü den Ausgangs lug beladen wo den sein und im S a us „en laden
und saube “ ein (de inie es) Clean-Ga e des Be iebes ange ah en haben e c. Eine en sp e-
chende eku si e Ke e kann ü die Be ei s ellung de Gü e zu Beladung eines Highloade s
de inie we den.
(1) On ologie – Zum Komplexi ä sansp uch de Modellie ung
Die in Abschn. 4.1.1 besch iebene Obe läche is ein g a isches Abbild de On ologie, des-
sen Objek e de Nu ze meh ode wenige manipulie en kann, um „seine Wel “ – so wie e
sie e s eh und in ih handel – zu besch eiben. Die zu G unde liegende On ologie um ass
also P ozesse, Objek e, Ziele und Leis ungen des Gegens andsbe eiches. An diese S elle
kann leich e klä we den, wie die An o de ungen aus Abschn. 1 e üll we den:
Unabhängigkei de Modellie ung on de Komplexi ä des Gegens andsbe eiches,
E zeugen de a sächlichen Komplexi ä aus dem In o ma ions e a bei ungsp ozess.
Das in de On ologie abgeleg e Modell muss die eale Wel „isomo ph“ besch eiben bzw.
umgekeh : jede Abbildungs ehle üh zu Fehlen scheidungen des MAS – und zwa genau
so, wie ein alsches Ve s ändnis de Si ua ion eines menschlichen En scheide s zu alschen
En scheidungen üh ! Aus diesem G und kann ein on ologiebasie es MAS auch als Ins u-
men zum expe imen ellen Le nen e wende we den – de wich igs en Schni s elle zu „in-
elligen en O ganisa ion“ (s. Abschn. 4.2 und Fußno e 20).
Abb. 6 zeig einen s a k e ein ach en Ausschni de On ologie am Beispiel Pe sonen und
Vehikel. Die Rela ion „is a“ kennzeichne eine Ve e bungsbeziehung bei Eigenscha en eine
16
Meh De ails in Abschn. 4.1.3 / Agen enmodell / Ope a ions. Sch i e im Geschä sp ozess sind in
CESSAR au de Ebene de Agen en de inie und können om Nu ze nich geände we den – u.
a., weil es zu Ke e „e s Einladen dann Ausladen“ keine Al e na i e gib .
18
übe geo dne en, abs ak e en Objek klasse, de wei e e Eigenscha en hinzuge üg we den
(und gg . e allgemeine en Rela ionen wei e e spezi ische e). Die Rela ion „needs“ is eine
ope a i e Beziehung, d. h. ein T uck „b auch “ einen Fah e bzw. genaue ein C-T uck einen
C-Fah e (und ice e sa), um einen Diens (beladen, anspo ie en e c.) aus üh en zu kön-
nen. Die Objek e sind Nach age und/ode Anbie e on Diens en. Aus de On ologie lei e
sich das „Demand-Resou ce-Ne zwe k“ ab, das den Geschä sp ozess äg . „S a i“ sind ü
Diens e ele an e We e eine Objek eigenscha .
Ein S a us is ein We eine Eigenscha ,
die im Geschä sp ozess ele an is –
z.B. ü das Objek = Ca e ing-Highloade
•Hygiene-S a us = saube / e schmu z
•Beladungs-S a us = oll / lee
•Be iebs-S a us = beschä ig / ei
•Tempe a u -S a us = 32° C
•…
Vehíkel
Fah e
Pe son
Ca e ing-Fah e Gepäck-Fah e
is
is is
Ca e ing-
Highloade
Gepäck-
Highloade
Las k a wagen Flugzeug
b auch
b auch
b auch
b auch
is
is
is is
Lade Dispa che
Ca e ing-Lade Gepäck-Lade
is
is
is
is
Abb. 6: G a ische Da s ellung eines Ausschni s aus eine On ologie
Quelle: eigene Da s ellung
Die Besch eibung dieses Demand-Resou ce-Ne zwe kes is au wändig (s. Abschn. 4.1.1).
Den Nu ze n wi dahe ein Wiza d zu Ve ügung ges ell , de u. a. die in CESSAR e o de li-
che logische Reihen olge de De ini ionen un e s ü z . Diese Au gabe is abe nich komplex:
Es genüg das Wissen de Nu ze übe alle Objek e. Die ope a i e Komplexi ä en s eh e s
du ch die dynamische In e ak ion de Agen en.
(2) Ablau on Planungs- und S eue ungsp ozessen: Eme gen e Komplexi ä
Ein Mul iagen ensys em un e s ell , dass jedes Objek Ziele ha und diese au onom (mi ei-
genen En scheidungen) ak i e olg . Inso e n is ein Plan „ e ig“, wenn die Ziel unk ionen
alle Objek e e üll sind. Diese Zus and wi d du ch Ve handlungen e eich . Zu Ve ein a-
chung de Da s ellung sei dies am Beispiel eines E eignisses e klä , das einen schon o -
19
handenen Plan s ö . Die En wicklung eines öllig neuen Plans („ on Null“) e olg in genau
de gleichen Weise, nu dass zum Beginn des P ozesses in diesem Fall alle Agen en „unzu-
ieden“ sind.
„S ö ung“ ode „P oblem“ bedeu e , dass mindes ens ein Objek (z. B. C-T uck 1) „unzu ie-
den“ is ; z. B. weil ein e wa e e , einkommende Flug 1 e spä e wu de (E eignis) und die
Zei nich meh aus eich , um die Ke e „Ladungsaus ausch, Rück ah und En ladung, An ah-
en und Neubeladung e c.“ ü den „kon ahie en“ nächs en Flug 2 ech zei ig du chzu üh en.
Au G und dieses P oblems lös de C-T uck den Ve ag mi Flug 1 und lös dami eine Wel-
le neue Ve handlungen aus, bis eine Lösung ü das P oblem ge unden wu de. Nu be ei s
in Aus üh ung be indliche Diens e können in CESSAR nich meh gekündig we den.
17
In
diesem Fall bedeu e das, dass C-T uck 1 au den e spä e en Flug wa en muss (es sei
denn, de Nu ze „e lös “ ihn du ch manuellen Eing i ). Die Kalkula ion de Folgen de Ve -
spä ung on Flug 2 be uh au Planzei en ü die einzelnen noch auszu üh enden Diens e,
die als Eigenscha en on Objek en abgeleg sind (Kommissionie ung eines Se ice T ays
ü Langs ecke Businessclass en sp ich d ei Minu en) ode aus Eigenscha en e echne
we den (Fah zei en sp ich S anda dgeschwindigkei und S ecke).
Am Ende kann es abe sein, dass T uck 1 den Au ag Flug 2 behäl , weil sich wäh end de
En wicklung des neuen Plans z. B. auch diese Flug e spä e ha . Ode dass nu ein ande-
e C-T uck (und nich alle 27 C-T ucks am Flugha en und wei e e 64 Flüge) ih e Diens e neu
planen muss en.
18
Wenn man sich die Viel al de Objek e sowie ih e Eigenscha en und
Beziehungen o Augen üh , die mi de in Abschn. 4.1.1 en wickel en Ca e ingwel e bun-
den is , bekomm man eine Vo s ellung on de Komplexi ä de Suchp ozesse des Sys ems
nach eine Lösung. Die Komplexi ä is eine eme gen e Eigenscha de In e ak ion. Sie e-
sul ie aus dem dynamischen Zusammenspiel de Agen en.
Im Ve häl nis zum P oblem lie e n „un e komplexe“ (nich hin eichend in elligen e) Sys eme
keine b auchba en Lösungen. Das MAS als „Maschine zu Lösung komplexe P obleme“ da
nich wenige komplex sein als das P oblem bzw. die eale Wel , ü die es Lösungen inden
soll. Mul iagen ensys eme geben dem Nu ze nu die Chance, den Umgang mi Komplexi ä
zu e leich e n (s. Abschn. 4.1.2 (1)), abe nich , sie los zu we den.
(3) Zu En wicklung op imale Pläne in CESSAR
Is die Lösung abe auch „op imal“, die eh liche An wo lau e : „Keine Ahnung“. Alle dings
schneide ein MAS dami in de P axis nich schlech e ab, als ein Algo i hmus, de übe p ü -
ba und wiede holba „op imale“ Pa ame e we e lie e , die abe nich besse und langlebige
sein können, als die Annahmen, die in die Be echnung einge lossen sind; und z. B. die S a-
is iken, au denen die Annahmen be uhen. Technisch gesehen is die Chance eines MAS
nich schlech , eine gleichwe ige „op imale“ Lösung zu inden. Das MAS lieg wei o n,
wenn die Zahl de zu be ücksich igenden Objek e, Eigenscha en und Rela ionen (die sog.
17
Das is eine – p inzipiell behebba e – Ve ein achung bei CESSAR, die zu Nach eilen üh en kann.
18
Dahin e kann auch eine – in CESSAR nich implemen ie e – Eskala ionss a egie s ehen, P ob-
leme „so lokal wie möglich und so global wie nö ig“ zu lösen.
20
„Objek g anula i ä “) und die Zahl ungeplan e E eignisse (S ö ungen, die sog. „Zei g anula i-
ä “) zunimm , also ech e Komplexi ä o lieg
19
: Eine sei s wi d de Nu ze bei de Modellie-
ung en las e , ande e sei s de Compu e bei de E mi lung de Lösung, da e nich nach
eine op imalen, sonde n „nu “ nach eine „möglichen und zulässigen“ Lösung suchen muss.
Eine mögliche Lösung is du ch üh ba , abe nich no wendige weise op imal. Eine zulässige
Lösung häl zunächs alle Regeln ein (z. B. dass kein Gepäcklade einen Gepäck-Highloade
äh – es sei denn, dass eine Ausnahme egelung g ei (s. Abb. 6)). Da übe hinaus kann es
abe auch bedeu en, dass Wi scha lichkei s egeln eingehal en we den.
Die Ve allzei eines „Op imums“ wi d on de dynamischen Komplexi ä de ope a i en Um-
gebung de e minie : je höhe die F equenz ungeplan e E eignisse, des o kü ze die Le-
bensdaue eines Op imums. Wenn – heo e isch ode p ak isch – die Lebenszei eines Op i-
mums kü ze wi d als die Rechenzei , is das Konzep i ele an und soll e du ch ein dynami-
sche es Konzep e se z we den: den „Schwellenwe “ (engl. Th eshold), de im Be ieb nich
übe - (Kos en) ode un e sch i en (Quali ä ) we den soll e, es sei denn, de Nu ze akzep ie
die Abweichung.
20
Die G undlage be uh au de kon inuie lichen E assung de Pe o -
mance-Pa ame e au Basis de Is - (ausge üh e Teil des Planes) und Planda en (noch
nich ausge üh e Teil).
Ein solches Schwellenwe konzep wa ü CESSAR geplan , konn e abe im Rahmen des
P ojek es nich meh ealisie we den. S a dessen bie e CESSAR eine Lösung, die bei
noch ela i ge ingen, abe ü kon en ionelle Sys eme schon he aus o de nden S ö e-
quenzen anwendba is : das MAS such auch bei einem schon „ e igen“ Plan, bei dem also
alle Agen en „zu ieden“ sind, wei e . D. h. „wenn das Sys em Zei ha “, e wende es diese
au die Ve besse ung des noch in de Zukun liegenden, also noch nich ausge üh en
Plans. De „al e“ Plan bleib gül ig, bis ein besse e ge unden wu de.
(4) Zu „In elligenz“ on CESSAR
„I de ine in elligence as he capabili y o a sys em o achie e a goal o sus ain desi ed beha -
iou unde condi ions o unce ain y.“
21
CESSAR is „in elligen “, weil es au ungeplan e E -
eignisse mi einem machba en und zulässigen neuen Plan eagie und übe zumindes ein
Ve ah en e üg , um nach Ve besse ungen eine schon ge undenen Lösung zu suchen. So
s öß jedes ungeplan e E eignis den P ozess neu an – wobei „E eignis“ auch bedeu en kann,
dass „nich s passie “, das Sys em also Zei ha , um nach eine besse en als de bishe igen
Lösung zu suchen (s. o.). Diese Fähigkei on CESSAR ähnel de „Imp o isa ionsin elli-
19
De Lösungs aum wi d „NP- olls ändig“. Dieses A ibu de inie P obleme, bei denen eine bekann-
e Lösung zwa u. U. ein ach e i izie we de kann, ü die abe keine e izien e Lösungsme hode
bekann is und dahe keine Rechenzei ü kon en ionelle Algo i hmen p ognos izie we den kann.
Die Rechenkapazi ä wi d on zwei Sei en angeg i en: Eine sei s on meh De ails ( iele Objek e,
Eigenscha en, Rela ionen), die eine Rolle spielen, und ande e sei s on meh S ö e eignissen,
weil selbs die „kleins en“ De ails im dynamischen In e ak ionsp ozess zu U sache und/ode zum
„Op e “ eine S ö ung (auch eine ka as ophalen (Bu e ly E ek )) we den können. Die Wel wi d
„unkalkulie ba “.
20
Schwellenwe e können du ch Simula ion ( ela i junge ) Ve gangenhei sda en e mi el we den.
21
Rze ski (1995), s. auch Fußno e 15.
21
genz“ e ah ene menschliche Agen en, die „imme einen Ausweg inden“ bzw. „es o zdem
scha en“. Nu dass CESSAR die E ah ung und das „Bauchge ühl“ des Menschen du ch
schlich e Rechenleis ung und eine e ek i e Suchs a egie e se z , die z. B. als „Schwa min-
elligenz“ on de Na u abgeschau wu de.
Neben de „kon inuie lichen Planung“ wu de eine zwei e Va ian e in elligen en Ve hal ens
implemen ie : die Fähigkei , „B-Pläne“ (kondi ionie e E en ualpläne) au ih e Anwendba kei
in eine konk e en ope a i en Si ua ion zu p ü en und einen zulässigen Plan gg . anzuwen-
den. Ein Beispiel: die Ve spä ung on Flug 1 (s. Abschn. 4.1.2 (2)) e eigne sich z. B. in eine
Peak-Zei des Flugha enbe iebs und alle Diens e ope ie en am Rande ih e Kapazi ä sg en-
zen. In diesem Fall sind Folge e spä ungen wah scheinlich, u. a. die on Flug 2. D. h. es
kann eine sinn olle S a egie sein, au die Ve spä ung on Flug 1 nich mi de Au lösung des
Ve ages mi Flug 2 zu eagie en. In de Be iebswi scha en sp ich dies de En schei-
dungsop ion „Wai and Lea n“ (ode „Pos pone“). Die B-Planung geh jedoch da übe hinaus
und ealisie die Op ion „Wai and p epa e“. CESSAR kenn zwei B-Pläne, on denen de
e s e ope a i is . In beiden Fällen a bei e es als En scheidungsun e s ü zungssys em ü die
zus ändigen Dispa che . Die on einem ak i en B-Plan e zeug en E eignisse igge n dabei
auch die kon inuie liche Planung.
Beispiel 1 is ein ach und nu beg enz ealis isch, abe auch schon mi heu e e ügba en
Sys emen nich zu behe schen. Es komm o , dass ein Highloade die Ladung ü zwei
Flüge anspo ie , de en geplan e S a e mine eine gewisse Zei auseinande liegen. Bei
de Beladung des e s en Flugzeugs melde das RFID-Sys em einen Fehlbes and on z. B.
ün Flaschen Wein. CESSAR p ü , ob diese Flaschen (1) in de Ladung des zwei en Fluges
o handen sind und (2) ob de Aus ausch wi scha lich is . Wenn bei Flug 1 keine S a zah-
lungen ü die ehlende Ladung an allen, wi d das Sys em den Aus ausch e meiden. De
Flug s a e ohne den Wein. Ande en alls we den die Folgen ü Flug 2 gep ü . En s ehen
do keine Zusa zkos en, wi d de Aus ausch o genommen. Is Flug 2 auch „s a beweh “,
we den die S a en und die gg . au G und des Aus auschs en s ehenden Kos en ü die
dann zu e anlassende Nachlie e ung ü Flug 2 e mi el . Soll en die Kos en ü den Fehlbe-
s and in Flug 1 g öße sein als die Gesam kos en ü Flug 2, wi d ausge ausch .
Beispiel 2 is nich ope a i , da da ü zumindes ein wei e e Diens in CESSAR implemen ie
we den muss. Ausgangspunk is , dass zwei Highloade an de Pa kposi ion eines zuneh-
mend e spä e en Eingangs luges wa en und dass zu diesem Zei punk keine eien High-
loade meh e ügba sind. Es bes eh die Ge ah , dass ü einen spä e en Flug Kapazi ä
ehl . Dahe wi d mi den Ai lines bzw. den Ramp-Agen s on zwei olgenden Flügen die Ab-
sp ache ge o en, diese mi jeweils nu einem Highloade anzu ah en (aus eichende Lade-
kapazi ä sei gegeben). Da beim Einsa z on nu einem Highloade Zei e lo en geh (e
muss z. B. on de A bei sposi ion an de o de en zu Posi ion an de hin e en Galley epo-
si ionie en), wi d mi dem Passagie ga e abges imm , dass die Beladung de zwei en Galley
noch wäh end des Eins iegs de Passagie e o gese z wi d. Bei eine Te minalposi ion soll-
e das möglich sein, da die Passagie e du ch die Gangway o ne eins eigen. Bei Vo eldpo-
si ionen s eigen abe auch Passagie e du ch die hin e e Galley ein, in de de Ca e e noch
22
a bei e . In diesem Beispiel geh es um Kos en und die P ozessquali ä on Diens en, die
sich p äzise abs immen müssen.
Fo gesch i ene Sys eme (nich CESSAR) können die K i izi ä de Si ua ion einschä zen
und die ü die Vo be ei ung de Du ch üh ung eines B-Plans benö ig e Zei e a bei en.
(5) E zeugung und Ve a bei ung on (u. a. RFID-induzie en) E eignissen
Abhängig om Be iebsmodus „Plane “ ode „Real-Time-Managemen “ können E eignisse in
e schiedene Weise induzie we den:
im Planungsmodus manuell ode übe einen Zu allsgene a o ,
im Real-Time-Modus übe Senso da en, im gegebenen Fall mi RFID-Da en.
RFID-Da en e a bei e CESSAR abe nu im Rahmen on Szena ien, die speziell ü den
iC-RFID-Demons a o de inie wu den. Das Sys em muss z. B. an die gesam e ele an e
Pe iphe ie angepass we den und auch die übe mi el en Codes e s ehen. Umgekeh muss
die Pe iphe ie die An wo en des MAS e a bei en können. Diese Abs immungen haben im
P ojek meh e Mona e in Ansp uch genommen. Im Demons a o a bei e CESSAR als „in el-
ligen e Middlewa e“, die RFID-E eignisse (einschließlich des Nich ein i s e wa e e E eig-
nisse) nich nu an ih e Abonnen en e eil , sonde n in eine ko igie e Planung übe se z .
(6) Be iebswi scha liche Auswe ungen in CESSAR
Wäh end eines Simula ions- ode S eue ungsp ozesses kenn das MAS die Daue alle Res-
sou ceneinsä ze ü jeden Au ag (z. B. Flugnumme ) und ebenso das A bei se gebnis. Aus
de Zei echnung kann mi Hil e de in den Eigenscha en de Ressou cen einge agenen
S anda dkos ensä ze eine au agsbezogene Be echnung de P ozesskos en du chge üh
und nach Maßgabe de in de jeweiligen Plan echnung un e s ell en maximalen Ve ügba -
kei eine ela i e Auslas ung de Ressou cen im lau enden Be ieb ealisie we den. Au
G und de Se icele els können Fehle iden i izie und mi S a zahlungen (Penal ies) beleg
we den.
Die Auswe ungs abellen können in Excel-Fo ma en z. B. ü Con ollingzwecke expo ie
we den (s. Abb. 7). Da das Sys em übe keine Wa enwi scha e üg (Annahme: alle Wa-
en sind imme ü den Kommissionie p ozess e ügba ), gib es keine Lage hal ung und
keine Be echnung on Lage kos en ode -kapi albindung. Ebenso is keine Pe sonalwi -
scha skomponen e implemen ie , so dass Ge ä e und Bedienungspe sonal (Highloade ,
Fah e , Lade ) imme als Einhei geplan we den. Die Kos ensä ze um assen demnach im-
me die gesam e „a bei s ähige Einhei “. Die Ein üh ung on Penal ies is ein „T ick“, um Se -
ice ehle als Kos eng öße zu o mulie en und dami unmi elba echenba zu machen.
29
P oblem esul ie auch ein wei e es, die Wiede e wendba kei de Inhal e de On ologie
be e endes P oblem.
Abb. 10: G a ische On ologie-Edi o , Anwendungsbeispiele
Quelle: eigene Da s ellung
CESSAR (wie alle dings alle uns bekann en Sys eme) un e s ü z nu die au oma ische
Übe se zung ela i obe lächliche Modi ika ionen de On ologie in die P ozessebene de
So wa eagen en. Hie zu müssen sowohl de Abs ak ionsg ad de On ologien au Objek -
ebene als auch die A chi ek u des Agen enmodells deu lich o ange ieben we den. Dieses
Thema wi d in spä e en P ojek en wei e e olg we den. Eine wei e e o ene F age is die
Übe agba kei und Wiede e wendba kei einmal en wickel e On ologieinhal e. Auch sie
können nu in wei e en P ojek en übe p ü und demons ie we den. Eine gene elle gene i-
sche Modellen wicklung is nu mi einem e heblichen konzep ionellen Au wand und e l.
auch neuen P og ammie ungss a egien und A chi ek u en umzuse zen.
Die En wicklung eines MAS, wie es am Beispiel CESSAR e olg eich demons ie wu de, is
inhal lich ein Unika und muss es imme sein. Die p ak ische Leis ungs ähigkei des Sys ems
basie ganz wesen lich au seine Isomo phie zum ealen P oblem; dabei sind die unk iona-
len An o de ungen – wie sich eben alls gezeig ha – abe on P oblem zu P oblem seh ähn-
lich. Vo un e suchungen im Be eich de Diens leis ungsp oduk ion haben diese Ähnlichkei
bes ä ig . Die en wickel en Geschä smodelle zeigen, dass die Wi scha de Zukun , insbe-
sonde e de Diens leis ungssek o mi seinen hohen An o de ungen an ein lexibles P oduk -
design, wesen lich om Einsa z ähnliche Un e s ü zungs echnologie abhängig sein wi d.
Wäh end de P ojek lau zei wu den au de heo e ischen Ebene meh e e S udien zu Übe -
agba kei de Design- und Planungslogik on CESSAR anges ell . Beispiele dazu wa en z.
B. die Idee eines mobilen, indi iduellen Te min- und Reiseplane s mi Anbindung on un e -
s ü zenden Diens leis ungen (P ojek g uppe „Adap i e Mobili ä s-Sys eme“ (AMS)), die O -
ganisa ion on ambulan en P lege- und haushal snahen Diens leis ungen, die Ges al ung
on Un e nehmensne zwe ken zu P oduk ion komplexe , hyb ide P oduk e, (P ojek g uppe
„IN elligen e Koope a ionen Lokale , Um assende Se ices zu Indi iduellen Ve so gung
P legebedü ige Menschen – P ä en ion inklusi e“ (INKLUSIV/P)) ode das Managemen
30
on medizinischen No alldiens en. Bei allen Beispielen konn e au gezeig we den, dass mi
de gleichen logischen G unds uk u und dem Einsa z on P oduk ionsplanungs- und S eue-
ungssys emen om Typ CESSAR ü in e essan e Geschä smodelle sowohl Theo ie als
auch P axis o mulie we den können. Die Beispiele wu den au wissenscha lichen Tagun-
gen o ges ell und in Zusammena bei mi Un e nehmen en wickel .
Die Umse zung de Beispiele wi d anges eb und soll insbesonde e E kenn nisse da übe
lie e n, wie wei die o malen MAS-S uk u en gene alisie und in eine gene ische En wick-
lungsumgebung in eg ie we den können. Eine e olg eiche Wei e a bei wü de es e mögli-
chen, die Sys emen wicklung on de In o ma iksei e weg hin zu einem s ä ke be iebswi -
scha lichen P oblem zu machen. Domänenexpe en im Allgemeinen und S udie ende de
Be iebswi scha sleh e im Besonde en soll en in de Lage sein, P obleme sowei o mal zu
besch eiben, dass sie ü die Spezi ika ion eines MAS aus eichen.
4.2.2 Zum Einsa z on MAS im Real-Time-Managemen
Au bauend au dem on ologiebasie en Modell und dem Einsa z de neuen Senso - und
Kommunika ions echnologien kann au i uelle Ebene ein ope a i es Managemen sys em
ges al e we den, welches die hochau lösende, echnisch au genommene In o ma ion eben-
so wie Eingaben on Nu ze n pe manen e a bei e und zu Handlungss eue ung umse z .
Die No wendigkei , ein be iebswi scha lich- echnisches Sys em mi eine hohen, e l. noch
wachsenden De ail- und E eignisau lösung zu s eue n, esul ie aus dem als „Objek -Zei -
G anula i ä “ disku ie en Phänomen.
24
Sys eme diese A s ellen eine neue Quali ä ü das be iebliche Managemen da . Ih Ein-
sa z im Zusammenspiel mi menschlichen Handlungseinhei en is noch wei gehend une -
o sch . Eine sei s s eige n MAS-basie e Sys eme die Reak ionsgeschwindigkei und Flexibi-
li ä de Un e nehmen. Ande e sei s s ell sich die F age, wie wei Manage ode aus üh ende
A bei sebenen diese Flexibili ä mi agen we den. Im Folgenden we den zunächs die Ei-
genscha en des echnischen Sys ems cha ak e isie .
Das ope a i e Managemen i – au bauend au o handenen Sys emen – konk e e En -
scheidungen da übe , was wann on wem wie ge an we den soll; d. h.
es bes imm die konk e en Handlungsziele des Sys ems (die gewünsch e Leis ung)
und leg es , welche Handlungseinhei en des Sys ems un e Einsa z on welchen
Hil smi eln und Einsa z ak o en welche Handlungen aus üh en sollen.
Au agsbezogen ode au de G undlage de eigenen Zielse zung leg das Un e nehmen den
gewünsch en Leis ungsum ang ü einen Planzei aum es . Aus ihm wi d ein Ausgangsplan
ü das Handeln alle Einhei en bes imm . Diese ope a i e Plan kann in Fo m eines Gan -
Diag amms isualisie we den.
Das Gan -Diag amm des gesam en ope a i en (bei CESSAR: des Ca e ing-) Sys ems um-
ass alle Ak i i ä en, die in de geplan en Zei e olgen sollen (s. Abb. 11). Das i uelle Sys-
24
S. Abschn. 4.1.2 (3) und Fußno e 4.
31
em geh da on aus, dass diese Plan im angegebenen Zei ablau ealisie wi d. T e en nich
geplan e E eignisse ein, muss das Sys em eagie en. Dabei e hal en sich he kömmliche
Managemen sys eme in de i uellen Wel ande s als in de Wel des ealen Handelns.
Abb. 11: CESSAR Gan -Diag amm ü das Ca e ing eines Fluges (Ausschni )
Quelle: eigene Da s ellung
Die Planungsp ozesse de klassischen Planungs- und S eue ungssys eme (ERP) e o de n
au G und ih e In lexibili ä und de Komplexi ä de Szena ien häu ig meh Zei bis zu Rea-
lisie ung als dem ungeplan en E eignis zu Ve ügung s eh . In de Reali ä ini iie en dagegen
z. B. die Dispa che Sonde ak i i ä en, die in keinem klassischen Sys em abgebilde we den
können. Sie o dnen Übe s unden an, mo i ie en zu schnelle e A bei , g ei en au schon an-
de s e plan e Ressou cen zu ück usw. Du ch diese Sonde ak i i ä en soll das anges eb e
Ziel doch noch ealisie we den.
25
Diese Vo gehensweise bes imm einen wesen lichen Teil
de Handlungsin elligenz eines Un e nehmens
26
und soll e zukün ig in die Ges al ung de
Un e s ü zungssys eme einbezogen we den.
25
S. Abschn. 4.1.2 (4) zu In elligenz eines MAS.
26
In de P axis we den diese Maßnahmen in un e schiedlichem Um ang schon imme du chge üh ,
sie sind jedoch nich in die un e s ü zende Da en e a bei ung in eg ie und können dahe nu ge-
gen die klassischen Sys eme und nich in Koope a ion mi ihnen eingese z we den. En sp echen-
de Beispiele kennen wi aus de Flugplanung on Ai lines.
32
CESSAR e such eine sei s beide Reak ions o men an die kon ex uellen Bedingungen
du ch eine pe manen e Neuplanung, die on E eignissen ode on de Suche nach „Ve bes-
se ungen“ ge igge wi d, anzupassen. Ande e sei s kann das MAS sekundä e Pläne zu
Siche ung des P imä planes gene ie en, die au Sonde ak i i ä en ode Ve ände ungen on
Cons ain s (Menge de e ügba en Ressou cen, A bei szei en e c.) basie en.
4.2.3 Zum Einsa z on MAS in de ak ischen Planung
Die ak ische be iebswi scha liche Planung be ass sich bei eine gegebenen ope a i en
S a egie mi de Bemessung und Be ei s ellung on Ressou cen ü den aus üh enden Be-
ieb. De Zusammenhang kann anhand eines au den e s en Blick ein achen Beispiels
27
aus
de Lackie e ei eines g oßen Indus ieun e nehmens e läu e we den: Das Con olling mach
die Vo gabe, die P oduk i i ä in de nächs en Planungspe iode um wei e e d ei P ozen zu
s eige n. Wegen de hohen Kapi alin ensi ä de Anlage übe se z sich diese Fo de ung un-
mi elba in die Fo de ung nach eine wei e en Reduzie ung des Pe sonals, de die Lei ung
de Lackie e ei nich zus immen will und kann. Vo ausgehende Einspa ungsmaßnahmen
haben die „Pe sonaldecke schon so wei eduzie , dass es kni sch “, d. h. dass es dem Be-
ieb schon seh schwe äll , den all äglichen S ö pegel zu kompensie en (Absenzen, Ma e-
ial- und Lackie p obleme, Ge ä eaus älle, spä e Au agsände ungen, Sonde wünsche,
Te min e schiebungen e c.).
De Kon lik zwischen Con olling und Be iebslei ung wi d u. a. du ch die un e schiedlichen
Sich - (Zus ändigkei skon ex e) und Modellie ungsweisen beide Sei en be eue : wäh end
die Lackie e ei-Sei e mi einem ie en, de aillie en Wissen übe die a sächliche ope a i e
dynamische Reali ä a gumen ie (und dahe auch P obleme ha , s anda disie e Modelle
o zulegen), e wenden die Con olle ein s a k e ein ach es, im Zwei el au die Reichwei e
on Excel-Tabellen eduzie es, s a isches und bes en alls mi S a is iken beg ünde es Mo-
dell, die ih e sei s eben alls au Ve ein achungen be uhen und au S uk u en, die sei meh e-
en Jah en nich meh übe a bei e wu den.
In de Ta sind keine Con olle -Modelle und keine ERP-Sys eme bekann , die ohne z. T.
g obe Ve nachlässigung on De ails de Reali ä unk ionie en – geschweige denn in de
Lage wä en, dynamische E ek e zu be ücksich igen. Un e de Bedingung eine s eigenden
Komplexi ä kann es alle dings eine en scheidende ak ische und soga s a egische Rolle
spielen, ob sich z. B. die Pe o mance on Teams ode die zwischen eine Tag- und eine
Nach schich un e scheide ode dass äl e e und e ah ene e Mi a bei e , die ü quali ä sk i-
ische A bei en d ingend benö ig we den, u. U. häu ige e k anken.
Mi einem MAS, das, wie gezeig , eine de ail eiche, genaue und auch dynamische Da s el-
lung des Gegens andsbe eiches e möglich , weil es den Nu ze bei de Modellie ung on de
Komplexi ä des Gegens andsbe eiches „be ei “, kann man den Wissens o eil und „p ak i-
schen Realismus“ de Be iebslei ung de Lackie e ei modellie en; nich zule z auch zum
27
Dieses Indus iebeispiel wi d sei 2010 un e such , de Einsa z on MAS-basie en Simula ionen is
geplan .
33
Vo eil de Con olle , die ja auch ge ne mi eali ä snähe en Modellen a bei en wü den –
wenn ih e kon en ionellen Ins umen e dies zuließen (s. Abschn. 4.1.2 (3)).
Ein wich ige Inpu ü das Con olling esul ie da aus, dass im Simula ionsmodus, abe
auch im Planungs- ode Real-Time-S eue ungsmodus des MAS, eine Zei - und Kos en ech-
nung mi läu (s. Abschn. 4.1.2 (6)). Das Sys em „weiß“ jede zei , welche Ressou ce wann
mi was (Diens ) und ü was (Au ag) beschä ig is und kann jede zei die ela i e Auslas-
ung, die di ek en ak i i ä sabhängigen Kos en und de en Inzidenz und auch ande e Pa ame-
e (Quali ä , umwel ele an e Fak o en e c.) planen, e assen, s eue n, auswe en und be-
ich en. Da übe hinaus is es sinn oll, die en sp echenden Da en und die jeweils ele an en
Umwel ak o en (E ah ungswissen) zu speiche n und zu analysie en, um sie z. B. in de ak-
ischen Planung u. a. zu En wicklung on Ressou ceneinsa zplänen ode zu Iden i ika ion
on Indika o en ü e gebnisk i ische En wicklungen
28
zu nu zen.
4.2.4 Zum Einsa z on MAS in de s a egischen Planung
De kons uk i e Modellie ungsp ozess nach dem Mo o „Besch eibe die Wel , wie Du sie
siehs !“, wie e in Abschn. 4.2.1 da ges ell wu de, kann auch als Ins umen eines s a egi-
schen Managemen s zu Ges al ung des Un e nehmens he angezogen we den (Resou ce-
Based View). Diese P ozess ö de das Ve s ändnis des Geschä smodells und un e s ü z
die En wicklung eines kla en Sys em e s ändnisses.
CESSAR e möglich dies z. B. im Rahmen de o gegebenen g a ischen Obe lächen zu
Sys emkons uk ion. Ein s a egische Plane kann – beginnend beim S eckenne z und den
Se icekonzep en bis hin zu den Ca e ingak i i ä en an einem Flugha en – seine Wel model-
lie en. Wi d abe die Reichwei e de o gegebenen Ins umen e übe sch i en, e o de die
Spezi ika ion neue Objek e auch P og ammie au wand.
29
Wi d diese Au wand abe geleis-
e , kann das Sys em die neue Wel so o simulie en und bei hin eichende Ausa bei ung
auch planen und s eue n.
Fü das s a egische Managemen e geben sich da aus neue Möglichkei en zu Beu eilung
des Geschä ssys ems eines Un e nehmens. Die analy ischen Möglichkei en besch änken
sich dann nich meh allein au eine hypo he ische In es i ions echnung. Vielmeh s eh ein
Sys emmodell zu Ve ügung, mi dem das dynamische Ve hal en des Sys ems eali ä snah
un e such we den kann. Das schließ z. B. die Un e suchung de Reak ion in „k i ischen“
Si ua ionen ein, die Iden i ika ion on Risikoquellen und -po enzialen, die Kos enen wicklung
in Abhängigkei on Szena ien (Sensi i i ä sanalyse) u. . a. m. De Einsa z on MAS kann
das s a egische Managemen deu lich e besse n.
4.2.5 Zu Ve wendung on MAS ü eine expe imen elle Managemen o schung
Ein wei e es Po enzial ü den Einsa z on MAS is die Managemen o schung selbs . Be-
iebswi scha liche Fo schung wa bishe au das Besch eiben de Wel on Ges e n und
28
S. Abschni 4.1.2 (4): Anme kung zu Analyse de K i izi ä on En wicklungen und zum simula i-
en Einsa z des MAS.
29
An de En wicklung leis ungs ähige On ologie- und Agen ena chi ek u en wi d gea bei e .
34
das Ausdenken on (no ma i en) Vo schlägen ü eine besse e P axis besch änk . Eine ex-
pe imen elle Fo schung is nu in seh beg enz em Um ang – zumeis als Ak ions o schung –
möglich gewesen. De Einsa z on ologiebasie e Mul iagen ensys eme e möglich dagegen
die Simula ion des Sys em e hal ens, bie e also die Möglichkei , O ganisa ionskonzep e,
Planungs- und S eue ungs e ah en e c. wesen lich eali ä snähe zu disku ie en und die
Vo schläge an die P axis dami undie e p äsen ie en zu können.
Ein ak uelles Einsa zgebie is die Ne zwe k o schung und Dezen alisie ung on O ganisa i-
onen. Die zei liche und inhal liche De aillie ung de Planung und S eue ung üh zu einem
Komplexi ä sp oblem, welches nu du ch eine eben alls s ä ke e Dezen alisie ung de En -
scheidungs indung (lokal s a zen al) au ge angen we den kann. Zwischen unabhängigen
Teilbe eichen bes eh jedoch ein hohe Koo dina ionsau wand, wenn man nich bewuss au
die Vo eile de Koo dina ion e zich en möch e. Ein ähnliches P oblem en s eh in Ne zwe -
ken, wenn sich Un e nehmen zu Koope a ionen zusammenschließen. Diese Un e nehmen
möch en wei e unabhängig agie en, abe in ih en gemeinsamen Ak i i ä en eine op imale
Abs immung e zielen.
Die lexibels e Koo dina ions o m is die di ek e Kommunika ion. Die Übe gabe de En schei-
dungsbe ugnisse an spezielle Einhei en is dazu meis une wünsch . Pa ne in einem Un e -
nehmensne zwe k möch en keine o gese z e Einhei und schon ga nich ih e eigene Si ua-
ion komple o en legen. Die Pee - o-Pee -Abs immung e lang ku ze Übe agungs- und
Reak ionszei en, also u. a. schnelle En scheidungen de einzelnen Handlungseinhei en. Ko-
ope ie ende Un e nehmen, die gemeinsam einen Au ag annehmen wollen, müssen u. U.
seh asch ih e ak uelle P oduk ionsplanung und gg . auch beglei ende Logis ikp ozesse mi -
einande abs immen können.
4.2.6 Zum Managemen on Komplexi ä
Komplexi ä kann man bis zu einem gewissen G ade e meiden (Lean Managemen ). Abe
den „Res “ kann man wede igno ie en noch e nich en. Wäh end Mul iagen ensys eme also
den Nu ze in de Modellie ung on Komplexi ä en las en, komm diese als „eme gen e Ei-
genscha “ de In e ak ionen de Agen en wiede he o (s. Abschn. 4.1.2 (2)). Wenn die Ab-
bildung de ealen Wel im MAS s imm , is die i uelle Wel im MAS kaum wenige komplex
und olglich kaum anspa en e als die eale. Die Komplexi ä eale Mä k e, Supply Chains
ode Lackie e eien kann nich au ein Modell eduzie we den, mi dem sich sein Ve hal en
siche p ognos izie en läss .
30
In Tes - und Akzep anz-Szena ien kann zwa gep ü we den,
ob das MAS „zulässige und machba e“ En scheidungen lie e . Abe diese Tes s haben al-
len alls eine s a is ische Gül igkei und sind nich mi dem Beweis de Rich igkei eine ma-
hema ischen Fo mel e gleichba .
30
Modelle ep äsen ie en einen Teil de ealen Wel in eine e ein ach en, abe sinn ollen Weise.
Sie dienen z .B. dazu, das Ve hal en des Gegens andsbe eiches zu p ognos izie en. Im Falle kom-
plexe Sys eme (gleich ob eale ode küns liche Na u ) e sag jedoch jede Ve such de Ve ein-
achung, d. h. P ognosen benö igen Modelle, die alle De ails um assen, die also nich „schlanke “
als die Reali ä sein können. Die „Äqui alenz egel“ bedeu e , dass kein e ek i es Lösungssys em
wenige komplex als das P oblem sein kann: „Make i simple, bu no oo simple“ (Albe Eins ein)
ode Ashby's Law (The Law o Requisi e Va ie y): „Die Komplexi ä eines S eue sys ems muss
gleich ode g öße sein als die Komplexi ä des Sys ems sie kon ollie .“
35
Man muss sich schon o Augen üh en, dass de o male Beweis eine ma hema ischen
Lösung nich bedeu e , dass de Algo i hmus auch gül ige Lösungen lie e . Die Ve wechs-
lung de Rich igkei eine Fo mel mi de Gül igkei des E gebnisses igno ie die Rich igkei ,
Gül igkei und das Ve allsda um de Annahmen, die No wendigkei en zu Ve ein achung,
dami de Algo i hmus übe haup angewende we den kann u. a. m. Es is eine Va ian e de
sog. „Kon ollillusion“.
CESSAR ha p ak isch gezeig , dass ein komplexes Sys em, dessen A bei sweise man zwa
e s ehen, abe wede nach ollziehen (s a k e ne z e und nich linea e E ek e) noch siche
ep oduzie en kann (Sensi i i ä gegenübe An angsbedingungen), o zdem – bzw. ge ade
deshalb – eine leis ungs ähige „P oblemlösungsmaschine“ is .
4.2.7 Zum Bei ag on MAS zu in elligen en O ganisa ion
Bishe ehl zwa noch eine olls ändige Theo ie zu in elligen en O ganisa ion. Abe es gib
p agma isch beg ünde e Eins iegskonzep e hie zu. Rüdige Klimecki bezeichne z. B. die
in elligen e O ganisa ion als „die Lei pe spek i e des Wissensmanagemen s“: „Mi dem Mo i
de ‚in elligen en O ganisa ion‘ läss sich die Lei pe spek i e des Wissensmanagemen s …
zum Ausd uck b ingen: Die Eigenscha ‚In elligenz‘, übliche weise nu Indi iduen zugesp o-
chen, wi d zum Kennzeichen ü das gesam e Un e nehmen.“ Da aus esul ie u. a., dass
„… die Wissens e a bei ung nich nu einzelnen Spezialis en und Ab eilungen (z. B. Fo -
schung und En wicklung) übe lassen we den da , sonde n Au gabe des gesam en Un e -
nehmens und alle seine Teile is …“ und dass „… säm liche Geschä sp ozesse, P ak iken
und Regeln mi Blick au einen möglichs ‚in elligen en‘ Umgang mi de Ressou ce Wissen
zu übe p ü en und zu op imie en sind…“.
31
Wissen is und wa schon imme die p imä e G undlage jeden Geschä smodells.
32
Und jede
O ganisa ion is ein wissens e a bei endes Sys em. Mi de „Wissensexplosion“ de e gan-
genen 100 Jah e wu de Wissen – genaue : die wi ksame Implemen ie ung neuen Wissens –
zu Vo ausse zung de Konku enz ähigkei . Dies schließ iele Fo men de „In elligenz“ ein:
z. B. die des Au spü ens ( gl. den englischen Beg i „in elligence“ z. B. in de CIA), die k ea-
i e In elligenz in neuen Ideen, die kogni i e In elligenz de A gumen a ionsen wicklung ode
emo ionale In elligenz in de En wicklung on Beziehungen und le z lich auch die maschinel-
le In elligenz eines Mul iagen ensys ems im Umgang mi Komplexi ä .
O ganisa ionen sind nich in elligen , sonde n nu die Menschen, die in ihnen a bei en und u.
U. die IT, die sie dabei un e s ü z . Die O ganisa ion ( on Menschen gemach und geleb )
31
Klimecki (1999), S. 4-5.
32
Das gil schon ü „den e s en Menschen“, de seinen Lebensun e hal mi de He s ellung on
S einwe kzeugen e dien . E wuss e, wo e die S eine inde , wie e sie bea bei e , wo und wie e
sie auschen und wohl auch, wie e sein P oduk e besse n kann. Abe de Lebenszyklus des
Wissens in diese Zei übe s ieg die Lebensdaue de Menschen um ein Viel aches. E s nachdem
sich dieses Ve häl nis in den e gangenen Jah zehn en d ama isch umgekeh ha , is Wissen (das
on „Know-Why“ und „Know-How“) zu we bewe bsk i ischen Ressou ce gewo den – und dami
o allem In elligenz: die Fähigkei , Wissen zu bewe en, neues Wissen zu scha en bzw. allge-
mein: sich anzupassen. Klimecki sinngemäß: In elligenz is de „Geis in de Flasche“ des Wis-
sensmanagemen s.
36
kann diese In elligenz abe ö de n ode behinde n: o ganisa ionale In elligenz en wickel sich
aus den Chancen, die das Zusammenwi ken on Menschen und Ge ä en bi g , dem Ve -
s ändnis de Lage und da aus, die S a egien und Wah nehmungen, Me hoden, En deckun-
gen ode Ideen zu eilen, die e schiedenen Rollen und ih e Ziele ode In e essen zu e s e-
hen, eine sinn olle Kommunika ion zu scha en und au ech zu e hal en. Die In elligenz ei-
ne O ganisa ion is selbs ein komplexes Phänomen. Klimeckis „Geis in de Flasche“32 in-
de sein Äqui alen in de Kul u de O ganisa ion. Einige diese E ek e we den du ch p ak i-
sche E ah ungen o allem aus dem Um eld aus de En wicklung on CESSAR plausibili-
sie .
(1) Real-Time-Un e s ü zung
„Nich sel en hal en wi den Be ieb du ch Imp o isa ion au ech . Abe man muss seh gu
o be ei e sein und seh so g äl ig a bei en, wenn man on den S anda d e ah en ab-
weich . Dabei mach uns ge ade in k i ischen Si ua ionen eine In o ma ions lu zu scha en,
die niemand e ek i auswe en kann. Ein in elligen es Sys em könn e uns A bei abnehmen.
Vielleich gib es ja eine besse e Lösung als die, die uns ge ade einge allen is .“
33
Es is o -
ensich lich, dass ein Sys em, das Komplexi ä sinn oll au a bei e , nich nu die Übe sich ,
sonde n auch die ge ade in k i ischen Si ua ionen e o de liche Zusammena bei e besse .
Sys eme wie CESSAR „kau en“ Zei . Ein Beispiel is die in Abschn. 4.1.2 (4) e klä e Va ian e
de „B-Planung“.
(2) Tak isches Managemen
Das Beispiel de Lackie e ei (s. Abschn. 4.2.3) zeig , dass sich de ge adezu klassische Kon-
lik zwischen be iebswi scha liche Planung und ope a i e Linien e an wo ung „au lösen“
kann, wenn man ein Ins umen einse z , dessen Funk ions ähigkei nich au Ve ein achung,
d. h. au dem Igno ie en on De ails, be uh . Wenn die Con olle abe mi dem gleichen De-
ailwissen wie de Be iebslei e modellie en und analysie en können, sind sie nich meh
Kon ahen sonde n Diens leis e des Be iebes (eine Rolle, die zwa o eklamie wi d, abe
nich imme selbs e klä end is ). Und umgekeh wi d de Be ieb zum Diens leis e , de ge -
ne die Da en lie e , die in de be iebswi scha lichen Planung benö ig we den – im Sinne
de „in elligen en O ganisa ion“ eine gewiss in elligen e e Lösung, die Feedbacks wechsel-
sei igen Le nens zwischen den O ganisa ionseinhei en e zeugen kann.
(3) Kollabo a i es und expe imen elles Le nen
Die E schließung on Le nzyklen au ak ischen Managemen ebenen lei e übe zu Übe le-
gungen, die bei de Diskussion des expe imen ellen (s. Abschn. 4.2.5) und des s a egischen
Managemen s (s. Abschn. 4.2.4) da ges ell wu den und die du ch einige in Abschn. 4.2.1
e wähn e P axisbeispiele un e s ü z we den. Zunächs sei hie nochmals au das Mul iagen-
ensys em e wiesen, das ü das Ca goLi e -P ojek en wickel und do (wenn auch e s
ela i ku z o Ein i de Insol enz) p ak isch eingese z wu de. Seine Leis ung bes and
da in, dass Expe en e schiedene En wicklungsbe eiche ih en Wissens o sch i in das
Simula ionsmodell einb ingen konn en, indem sie die Auswi kungen au den ope a i en Be-
ieb des Lu schi es einschä z en. Dieses Vo gehen e zeug e schon im e s en Wo kshop
33
Zi a aus einem Expe engesp äch mi Dispa che n an einem g oßen Flugha en.
37
eine neue Fo m de achübe g ei enden Kommunika ion, die En wicklung gemeinsame Be-
g i e und Szena ien, ein Ve s ändnis ü die un e schiedlichen Fo schungs hemen u. a. m.
Die in die Simula ion in eg ie e be iebswi scha lichen Bewe ung (s. Abschn. 4.1.2 (6))
lie e e abe auch eine e s e Idee de In e dependenz de En scheidungen in den einzelnen
Fachbe eichen und ih e Auswi kungen au die o aussich liche Wi scha lichkei eines zu-
kün igen Lu schi be iebes.
Selbs die wesen lich un e bindliche en Expe engesp äche im Rahmen des iC-RFID-
P ojek es ode die eben alls in Abschn. 4.2.1 e wähn en S udien zu „Pe sonal Assis an s“
(AMS) ode zu Diens leis ungsne zwe ken in de P lege (INKLUSIV/P) sowie die e s en Ge-
sp äche mi Expe en de o. a. Indus ielackie e ei haben gezeig , dass de mi de En wick-
lung eines on ologiebasie en MAS e bundene ande e Umgang mi Wissen und Modellie-
ung auch zu neuen Einsich en und Ideen üh und auch die Quali ä de Zusammena bei
e besse n kann.
4.3 Ö en lichkei sa bei
Die wich igs e Schiene de Ö en lichkei sa bei is die En wicklung eines au die Ve we ung
on A bei en de Fachhochschule Köln im iC-RFID-P ojek ausge ich e en deu schen und
in e na ionalen Fo schungs- und Indus iene zwe kes zu den Themen in elligen e Technolo-
gien und in elligen e O ganisa ionen. Die S uk u en dieses Ne zwe kes we den in Abschn.
5.2 da ges ell .
CESSAR wu de au de CeBIT 2009 au dem Messes and on Ai bus zum iC-RFID-P ojek
und 2010 au dem CeBIT-S and de Russischen Akademie de Wissenscha en o ge üh .
Einige de in diesem bzw. im Abschni übe die Ve we ung (T ans e ) au ge üh en Kon ak e
mi an de Technologie in e essie en IT-Un e nehmen ode po enziellen Nu ze n kamen bei
diesen Gelegenhei en zus ande.
Vo äge und die Teilnahme an Tagungen dien en p imä de En wicklung in e na ionale
Kon ak e und de In ensi ie ung unse e Koope a ion mi de Russischen Akademie de Wis-
senscha in Sama a:
Udo Inden: „In elligen P icing – An Ai line Managemen Case“; Kon e enz „Complex
Sys ems: Con ol and Modelling P oblems”, 23.-27.06.2010, Russische Akademie de
Wissenscha en, Sama a, Russland;
Udo Inden: „Real- ime Managemen and Complexi y“; Kon e enz „Complex Sys ems:
Con ol and Modelling P oblems”, 23.-27.06.2010, Russische Akademie de Wissen-
scha en, Sama a, Russland;
Rol F anken: „Ein luss de IuK-Technologie au die zukün ige Ges al ung des Mana-
gemen s“; 05.-06.03.2009, Ma ma a Uni e si ä , Is anbul, Tü kei;
38
Rol F anken: „Ne zwe ke als Inno a ion – Das Po enzial neue IKT zu En wicklung
on Diens leis ungsne zwe ken“; Kon e enz „Inno a ions ähigkei on KMU: messen,
ö de n, e ne zen“, 17.12.2009, Uni e si ä Biele eld;
Rol F anken: „Managemen und IKT: Un e nehmensne zwe ke“; 06.-10.09.2010,
S aa liche Uni e si ä ü Bauwesen, Nishnij Nowgo od, Russland;
Rol F anken: „Managemen und IKT: Geschä smodelle un e Einsa z eine pe manen-
en High Resolu ion Planung“; 07.-11.09.2011, S aa liche Uni e si ä ü Bauwesen,
Nishnij Nowgo od, Russland;
Swe lana F anken: „S a us quo de Inno a ions ähigkei on KMU in Deu schland: E -
gebnisse de S udie“; Kon e enz „Inno a ions ähigkei on KMU: messen, ö de n, e -
ne zen“, 17.12.2009, Uni e si ä Biele eld.
Im bzw. beglei end zum iC-RFID-P ojek anden e ne di e se Wo kshops an Flughä en
(Flugha en Köln-Bonn (2007), Flugha en München (2009)) und mi Ca e ingun e nehmen
(Lu hansa Ca e ing Einkau (2009), LSG Zen ale (2009), LSG Ca e ing Logis ik (2009),
LSG Be iebslei ung München und dezen ale Be iebe (2009)) s a .
Ve ö en lichungen mi Bezug zu CESSAR und zum iC-RFID-P ojek :
F anken, R. (2009): High-Resolu ion-Managemen du ch das Zusammenspiel on
RFID und Mul iagen ensys emen; Fo schungsbe ich 2009, Fachhochschule Köln, S.
148-151;
F anken, R.; F anken, S (2011): In eg ie es Wissens- und Inno a ionsmanagemen ;
Wiesbaden.
5 Nu zen und Ve we ung
5.1 Amo isa ionspo enziale
Die be iebswi scha lichen S udien zu CESSAR zeigen eine Reihe konk e e Nu zenpo en-
ziale au , die hie nich im Einzelnen wiede hol we den sollen. Dazu gehö en:
Reduzie ung de Modellie ungskomplexi ä (4.2.1);
Un e s ü zung des Real-Time-Managemen s (Schwe punk on CESSAR (4.2.2));
Ve besse ung de ak ischen Planung (Lackie e eibeispiel (4.2.3));
Me hode zu s a egischen Planung (s a egische Simula ion (4.2.4));
Me hode zu expe imen ellen Managemen o schung (4.2.5);
G undlagen zum Managemen komplexe Sys eme (4.2.6);
Bei äge zu Implemen ie ung eine „in elligen en O ganisa ion“ (4.2.7).
De Schwe punk de En wicklung on CESSAR im iC-RFID-P ojek lieg au dem Real-Time-
Managemen . In Ve bindung mi RFID-Sys emen muss sich das Sys em abe p imä du ch
45
Li e a u
And ee , M.; Rze ski, G.; I ashchenko, A.; Skobele , P.; Sh eykin, P., Tsa e , A. (2007):
Adap i e Planning o Supply Chain Ne wo ks; P oceedings, The Thi d In e na ional
Con e ence on Indus ial Applica ions o Holonic and Mul i-Agen Sys ems (HoloMAS
2007), 03.-05.09.2007, Regensbu g, Deu schland, S. 215-224
Blumaue , A.; Pelleg ini, T. (2009): Seman ic Web Re isi ed – Eine ku ze Ein üh ung in das
Social Seman ic Web; in: Blumaue , A.; Pelleg ini, T. (H sg.): Social Seman ic Web.
Web 2.0 – Was nun?; Be lin/Heidelbe g, S. 3-22 [O iginalquelle: Scha e , S.: Seman ic
Social So wa e: Seman ically enabled Social So wa e o Socially enabled Seman ic
Web; in: Scha e , S.; Yo k, S. (H gs.): Seman ic Sys ems. F om Visions o Applica-
ions; Wien 2006, S. 33-46]
B ussel, H. V.; Wyns, J.; Valckenae s, P.; Bongae s, L.; Pee e s, P. (1998): Re e ence
A chi ec u e o Holonic Manu ac u ing Sys ems: PROSA; in: Compu e in Indus y, Jg.
37 (1998), He 3, S. 255-274
Chen, R.-S.; Tu, M. (2009): De elopmen o an agen -based sys em o manu ac u ing con-
ol and coo dina ion wi h on ology and RFID echnology; in: Expe Sys ems wi h Appli-
ca ions, Jg. 36 (2009), He 4, S. 7581-7593
Che aley e, Y.; End iss, U.; Es i ie, S.; Maude , N. (2005): Wel a e enginee ing in p ac ice
– On he a ie y o mul i-agen esou ce alloca ion p oblems; P oceedings, The Fi h In-
e na ional Wo kshop Enginee ing Socie ies in he Agen Wo ld (ESAW 2004), 20.-
22.10.2004, Toulouse, F ank eich, S. 335-347
Chow, K. H.; Choy, K. L.; Lee, W. B. (2007): A dynamic logis ics p ocess knowledge-based
sys em – An RFID mul i-agen app oach; in: Knowledge-Based Sys ems, Jg. 20 (2007),
He 4, S. 357-372
D ucke , P. F. (1998): Managemen Challenges o he 21s Cen u y; New Yo k
Fleisch, E.; Mülle -S ewens, G. (2008): High-Resolu ion-Managemen : Konsequenzen des
„In e ne de Dinge“ au die Un e nehmens üh ung; in: z o – Füh ung und O ganisa ion,
Jg. 77 (2008), He 5, S. 272-281
F anken, R. (2009): High-Resolu ion-Managemen du ch das Zusammenspiel on RFID und
Mul iagen ensys emen; Fo schungsbe ich 2009, Fachhochschule Köln, S. 148-151
F anken, R.; F anken, S. (2011): In eg ie es Wissens- und Inno a ionsmanagemen ; Wies-
baden
Glashenko, A.; I ashenko, A.; Rze ski, G.; Skobele , P. (2009): Mul i-Agen Real Time
Scheduling Sys em o Taxi Companies; P oceedings, The Eigh In e na ional Con e -
ence on Au onomous Agen s and Mul iagen Sys ems (AAMAS 2009), 10.-15.05.2009,
Budapes , Unga n, S. 29-36
G aue , M.; Ka adgi, S.; Me z, D.; Schä e , W. (2010): Real-Time En e p ise – Schnelles
Handeln ü p oduzie ende Un e nehmen; in: Wi scha sin o ma ik & Managemen ,
Ausgabe 5/2010, S. 40-45
Gün hne , W.; en Hompel M. (H sg.) (2010): In e ne de Dinge in de In alogis ik; Heidel-
be g e al.
He mans, B. (1996): In elligen So wa e Agen s on he In e ne ; Diploma bei , Uni e si ä
Tilbu g, Niede lande
46
Himo , J.; Rze ski, G.; Skobele , P. (2006): Magen a Technology. Mul i-Agen Logis ics i-
Schedule o Road T anspo a ion; P oceedings, The Fi h In e na ional Join Con e -
ence on Au onomous Agen s and Mul iagen Sys ems (AAMAS 2006), 08.-12.05.2006,
Hakoda e, Hokkaido, S. 1514-1521
Koes le , A. (1967): The Ghos in he Machine; London
Lei ao, P.; Res i o, F. (2006): ADACOR A holonic a chi ec u e o agile and adap i e manu-
ac u ing con ol; in: Compu e s in Indus y, Jg. 57 (2006), He 2, S. 121-130
Luck, M.; Mc Bu ney, P.; Sheho y, O.; Willmo , S. (2005): Agen Technology: Compu ing as
In e ac ion. A Roadmap o Agen Based Compu ing; Agen Link, Sou hamp on
Nonaka, I.; Takeuchi, H. (1995): The Knowledge-C ea ing Company: How Japanese Com-
panies C ea e he Dynamics o Inno a ion; Ox o d
R. Klimecki (1999): Wissensmanagemen – Wege zu ‚in elligen en O ganisa ion‘, in: Ma-
nagemen Fo schung und P axis, Hochschulsch i en eihe, Ausgabe 30 (1999), Uni e -
si ä Kons anz
Raj ee , B.; Lü, K.; Geo ge, R.; Skobele , P. (2005): Resol ing Scheduling Issues o he
London Unde g ound Using a Mul i-Agen Sys em; P oceedings, The Second In e na-
ional Con e ence on Applica ions o Holonic and Mul i-Agen Sys ems, (HoloMAS
2005), 22.-24.08.2005, Kopenhagen, Dänema k, S. 188-196
Rze ski, G.; Skobele , P.; And ee , V. (2007): Magen aToolki : A Se o Mul i-Agen Tools
o De eloping Adap i e Real-Time Applica ions; P oceedings, The Thi d In e na ional
Con e ence on Indus ial Applica ions o Holonic and Mul i-Agen Sys ems (HoloMAS
2007), 03.-05.09.2007, Regensbu g, Deu schland, S. 303-313
Rze ski, G. (1995): A i icial In elligence in Enginee ing: Pas , P esen and Fu u e; Keyno e
Pape , The Ten h In e na ional Con e ence on Applica ions o A i icial In elligence in
Enginee ing (AIENG 1995), 04.-06.1995, Udine, I aly
Scholz-Rei e , B.; de Bee , C.; F ei ag, M.; Hamann, T.; Reke sb ink H.; Te o, J. T. (2008):
Dynamik logis ische Sys eme; in: Nyhuis, P. (H sg.): Bei äge zu eine Theo ie de Lo-
gis ik, Be lin/Heidelbe g, S. 109-138
Senge, P. M. (1994): The Fi h Discipline: The A and P ac ice o he Lea ning O ganiza-
ion; New Yo k
Techle , Y. (2010): Is he Seman ic Web jus a d eam?, URL:
h p://memebu n.com/2010/06/is- he-seman ic-web-jus -a-d eam/ (S and 01.06.2010)
Thompson, J. (2004): An Colony Op imisa ion; Vo ag, Sou h Wales OR Discussion Socie-
y (SWORDS), 26.10.2004, Ca di , Wales
T appeya, J. C.; Lu T.-H.; Fu, L-D (2009): De elopmen o an in elligen agen sys em o
collabo a i e mold p oduc ion wi h RFID echnology; in: Robo ics and Compu e -
In eg a ed Manu ac u ing, Jg. 25 (2009), He 1, S. 42-56
T au mann, A. (2007): Mul iagen ensys eme im In e ne de Dinge – Konzep e und Realisie-
ung; in: Bullinge , H.-J.; en Hompel, M. (H sg.): In e ne de Dinge, Be lin e al. S. 281-
294.
Woold idge, M. (2002): An In oduc ion o Mul iAgen Sys ems; Chiches e
