Lentner Load Planner — Automatisierte Beladungsplanung direkt aus CAD

Ein Referenzvideo zur Projektvorstellung: RFO - Projektmesse Digitalisierung an der TH Rosenheim

Einleitung

Bei Ladungsträgern, Aufbau- und Transportplanung stellt sich häufig die Frage: Wie lassen sich unterschiedliche Bauteile effizient, sicher und reproduzierbar in vorgegebene Beladeräume packen? Im Projekt Lentner Load Planner haben wir für Lentner eine Softwarelösung umgesetzt, die genau das ermöglicht — direkt auf Basis von CAD-Daten. Anwender können Beladeräume definieren, 3D-Modelle importieren und eine automatische Beladungsplanung starten. Das Ergebnis sind optimierte Packpläne, die sich in Produktions- und Logistikprozesse integrieren lassen.

Das Problem

Manuelle Beladungsplanung ist zeitaufwändig, fehleranfällig und skaliert schlecht für viele unterschiedliche Bauteile und Laderaumkonfigurationen. Anforderungen im Projekt umfassten:

• Verschiedene Geometrien und empfindliche Bauteile, die schonende Packreihenfolgen erfordern.
• Randbedingungen wie maximale Beladungshöhe, Gewichtslimits oder Freiräume für Schubladen und Griffe.
• CAD-Modelle in unterschiedlichen Formaten (STEP, STL, OBJ).
• Bedarf an visualisierbaren, reproduzierbaren Ergebnissen und Exportmöglichkeiten für Fertigung und Logistik.

Unsere Lösung: Lentner Load Planner

Der Lentner Load Planner wurde so konzipiert, dass er diese Probleme praktisch löst:

• Interaktive Definition von Beladeräumen (Namen, STEP Datei welche den Raum beschreibt).
• Import von CAD-Objekten (Unterstützung gängiger Formate).
• Ein Pack-Algorithmus, der Bauteile unter Berücksichtigung von Geometrie, Gewichtsverteilung, Stabilität und benutzerdefinierten Constraints positioniert.
• 3D-Preview für schnelle Kontrolle und manuelle Feinjustage.
• Export der finalen Packpläne für ERP/WMS oder als STEP.

Hauptfunktionen

• Beladeraum-Editor: Anlage von Projekten mit mehreren Beladeräumen und Parametern (max. Höhe, Gewichtslimits, Sicherheitsabstände).

• CAD-Import: Drag & Drop oder Datei-Import für STEP/IGES/STL/OBJ, automatische Normalisierung (Einheiten, Skalierung).
• Regelwerk: Reihenfolge-Prioritäten, Mindestabstände, Orientierungseinschränkungen, Stapelbarkeit.
• Automatischer Pack-Algorithmus: Hybride Heuristiken (3D‑Binpacking kombiniert mit lokalen Verbesserern) berücksichtigen Stabilität (Schwerpunkt), Kollisionsfreiheit und Greifbarkeit.
• Simulation & Visualisierung: Interaktive 3D-Ansicht, Schicht- und Sequenzansicht, Sicherheitsbereiche.

Technische Übersicht (Kurz)

• CAD-Parsing: Module für STEP/OBJ/STL (z. B. Open Cascade / Assimp als Basis) mit Repair-Routinen.
• Geometrische Operationen: Bounding-Box, konvexe Hüllen, Kollisionstests (AABB/OBB).
• Pack-Algorithmus: Heuristiken + lokale Optimierer (z. B. simulated annealing) für begrenzte Laufzeit und gute Qualität.
• Frontend: Interaktive 3D-Visualisierung, Editor-UI für Beladeräume und Regeln.
• Backend: Rechenintensive Optimierungen serverseitig, stellt alle notwenidgen Daten bereit.

Nutzer-Workflow

1. Projekt erstellen und Beladeräume definieren.
2. CAD-Modelle importieren oder per Drag & Drop hinzufügen.
3. Regeln und Prioritäten konfigurieren (z. B. zuerst schwere Teile).
4. Automatische Beladung starten — Algorithmus erzeugt Vorschlag.
5. Vorschlag prüfen, manuell anpassen und final exportieren.

Vorteile für Lentner

• Zeitersparnis durch Automatisierung.
• Reproduzierbare, qualitativ bessere Packpläne.
• Integration in bestehende CAD- und Logistikprozesse.
• Flexibilität durch anpassbare Regeln.

Herausforderungen & Learnings

• Unterschiedliche CAD-Qualität erfordert robuste Import- und Repair-Schritte.
• Trade-off zwischen Laufzeit und Ergebnisqualität: schnelle Heuristiken decken viele Fälle ab, komplexe Fälle können serverseitig gerechnet werden.

Ausblick

• Multi-Objective-Optimierung (z. B. Handling vs. Raumausnutzung).
• Cloud-Service für große Optimierungsruns mit History/Audit.
• API um direkt mit CAD Software kommunizieren zu können.

Fazit

Der Lentner Load Planner verbindet CAD-Integration, intuitive Editoren und robuste Optimierungsansätze zu einem praktischen Werkzeug für die Beladungsplanung — effizient, reproduzierbar und integrationsfähig.

Meine Rolle

Das Projekt fand im letzten Semester statt. Wir waren ein Team von fünf Personen; meine Aufgabe war die Entwicklung der CAD-Logik und die Implementierung der relevanten Softwarekomponenten. Ich fungierte als Schnittstelle zwischen den Konstrukteuren und dem Softwareteam: Ich definierte gemeinsam mit den Konstrukteuren die notwendigen Schnittstellen, legte geeignete Datenformate und Konventionen fest und sorgte dafür, dass importierte CAD-Modelle konsistent verarbeitet werden konnten. Konkret bedeutete das: Parsing/Normalisierung von CAD-Dateien, Festlegen von Transformations- und Einheitenkonventionen sowie Entwicklung robuster Kollisions- und Bounding-Box-Checks für den Pack-Algorithmus.

Projektorganisation

Das gesamte Projekt wurde in GitLab umgesetzt. Wir nutzten GitLab für die Projektplanung (Milestones), Issue-Tracking und für Merge Requests mit Code-Reviews. Meilensteine halfen uns, die Sprints und Lieferziele zu strukturieren; Issues dokumentierten Aufgaben, Bugs und To‑Dos; Merge Requests und Reviews stellten die Code-Qualität sicher. Zusätzlich setzten wir GitLab CI/CD ein, um Builds und Tests automatisiert laufen zu lassen und Deploys konsistent zu gestalten. Diese Prozesse ermöglichten transparente Nachverfolgbarkeit, klare Verantwortlichkeiten und erleichterten die Zusammenarbeit im Team.