用于以计算机辅助的方式优化工具对库空间的占用的方法和设备
阅读说明：本技术 用于以计算机辅助的方式优化工具对库空间的占用的方法和设备 (Method and apparatus for computer-aided optimization of tool occupancy of library space ) 是由 G·拜尔 L·胡普 C·罗耶 S·贝歇尔 于 2019-03-01 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种用于以计算机辅助的方式优化用于工具机的至少一个工具库(R)之内的工具对库空间(P)的占用的方法,其中借助由库设备在提供空间处提供的工具来制造一种或多种工件类型的一个或多个工件,所述方法具有以下步骤：a)检测要制造的工件的集合,b)检测至少一个工具库(R)中的库空间(P)的集合,c)检测工具的集合,d)检测每个工具的空间需求和必要时至少一个其他特性,e)检测每个工具的允许的库空间,其中允许的库空间取决于所述工具的空间需求和/或其他特性和/或所述库空间的所检测到的特性,f)检测允许的初始库占用,其中针对每个工具检测初始库空间,g)检测要由所述工具机在工件处执行的工作步骤的序列,其中针对该序列的工作步骤所设置的工具被用于制造所述工件,h)检测分别用于在所述工件处执行单个工作步骤所需的工作步骤时长,i)根据要执行的工作步骤的序列并且根据分别针对由库设备在所述提供空间处为后续的工作步骤提供工具所需的库占用,检测一个或多个提供时长,j)优化工具对所述库空间的占用,其中每个工具只能无冲突地占用允许的库空间,使得总等待时间被最小化,其中如果所检测到的提供持续时间与所检测到的工作步骤时长之间的差的值为正,则总等待时间由分别由所述差得出的各个等待时间组成,要不然各个等待时间采取零值,其特征在于,k)执行工具对所述库空间的占用的优化,使得所述工具无冲突地被放置在所述初始库占用的相同库空间上或在其以前占用的库空间附近的允许的库空间上。(The invention relates to a method for computer-assisted optimization of the occupation of a tool-specific library space (P) within at least one tool library (R) for a machine tool, wherein one or more workpieces of one or more workpiece types are produced by means of a tool provided by a library system at a provision space, comprising the following steps: a) detecting a set of workpieces to be produced, b) detecting a set of library spaces (P) in at least one tool library (R), c) detecting a set of tools, d) detecting a spatial requirement and optionally at least one further property of each tool, e) detecting an allowed library space of each tool, wherein the allowed library space depends on the spatial requirement and/or the further property of the tool and/or the detected property of the library space, f) detecting an allowed initial library occupancy, wherein an initial library space is detected for each tool, g) detecting a sequence of work steps to be performed by the machine tool at a workpiece, wherein the tools provided for the work steps of the sequence are used for producing the workpieces, h) detecting a work step duration required for performing a single work step at the workpiece in each case, i) according to the sequence of work steps to be performed and according to the provided space in each case by a library apparatus -detecting one or more offered durations for subsequent work steps, j) optimizing the occupation of the library space by tools, wherein each tool can only occupy the allowed library space without conflict, such that the total waiting time is minimized, wherein if the value of the difference between the detected offered duration and the detected work step duration is positive, the total waiting time consists of individual waiting times respectively derived from said difference, otherwise the individual waiting times assume zero values, characterized in that k) optimizing the occupation of the library space by tools is performed such that the tools are placed without conflict on the same library space occupied by the initial library or on allowed library spaces in the vicinity of the library space previously occupied by them.)
技术领域
本发明涉及一种用于以计算机辅助的方式优化用于工具机的至少一个工具库之内的工具对库空间（Magazinplätzen）的占用的方法和设备，其中借助由库设备在提供空间处所提供的工具来制造工件类型的一个或多个工件。
背景技术
工具机是自动化制造装置，利用所述自动化制造装置借助一个或多个工具在工件上产生预给定的形状。多个工具可以与一种工具类型、例如铣削相关联。另一工具类型例如可以是钻孔。工具机拥有工具主轴，也称为主轴工具的加工工具在加工期间处于所述工具主轴中。
可以被工具机用于加工工件的工具存放在工具库中。存在不同类型的工具库。非常频繁地使用的形式是链式库，所述链式库例如使用在汽车工业中。
另一库类型是架式库R，诸如在图1中所表明的那样，在所述架式库中能够安置非常多的不同工具（多达500个工具或甚至可能更多）。工具在其中被存放在固定的库空间P上。这种库可以由主侧和相对的对应侧构成。
架式库拥有设备、尤其库设备，所述库设备在图1中未被示出，利用所述设备可以将工具存放在其库空间P上并且拿取工具。特别是如果应利用工具机生产较大多样性的不同的工具，针对所述工件需要大量不同的工具，则使用该库类型。
确定工件类型的工件的加工利用预给定的工具序列来进行。一个工具在此完全可以在该序列中多次出现。该序列对于一种工件类型、例如汽车座位的所有工件而言是相同的。该序列对于其他工件类型的工件而言可以是不同的。
在利用该序列的工具、主轴工具加工工件的工作步骤期间，在架式库中，先前的工作步骤的“前任工具”被返回或放回到其库空间上。紧接着，进行到随后的工作步骤的“后继工具”的库空间的空行程。后继工具然后被拿起并且运输至提供空间。如果利用当前的主轴工具的当前的工作步骤、即加工结束了，则（例如利用工具变换器）进行主轴中的工具的更换。如果利用主轴工具的加工结束了，但是用于后续工作步骤的后继工具还未准备好，则在主轴供应情况下产生等待时间。各个等待时间降低机器效率并且提高生产持续时间。因此应避免这些等待时间。
在生产一种或多种工件类型的工件的预给定的或可预给定的集合期间使在主轴供应情况下的等待时间最小化的情况下，应必须注意以下限制。
由于技术限制，所以工具不能任意地被放置在库中，而是必须根据其空间需求、例如根据其工具半径和其他要求相应地存放。这种要求由于工具的（多个）特性而可以是例如工具的重量或工具长度。库空间的（多个）特性、例如最大载荷或边缘空间应与工具的特性相配。在完整的大的库中为工具找到允许的空间分配是复杂的任务。
工具除了其实际工具特性之外具有其他特征。工具例如在尺寸和重量方面不同。因此，架式库具有不同的空间类型，以便容纳相应的工具。此外，在架式库中由于缺陷或结构特点，可能封锁确定的空间。因此，在分配空间时必须满足各种条件。
工具通常不允许被放置在任何库空间处，即对于该工具而言存在允许的库空间和不允许的库空间或对于每个库空间存在允许的和不允许的工具。
允许的库占用是工具在库中的布置，使得每个工具都处于可占用的空间上并且工具的空间需求不重叠。允许的库空间取决于工具库的当前占用。
工具的库空间类型和库或架空间的库空间类型必须是兼容的。这样，例如大工具不允许被放置在用于小工具的库空间上，并且必要时反之亦然。
·工具不允许在边缘处伸出。
• 工具不允许处于被封锁的库空间上。
• 如果工具过大，则必须释放一个或可能甚至多个相邻的库空间。
关于空间需求无冲突在此上下文中意味着，可以将工具运输或放置到允许的库空间上。
初始情况通常是填充有工具的（可能也非常满的）架式库。为了能够注意上面所提到的限制，进行工具在架式库中的移位或重新分类整理。这不能在高峰时间（hauptzeitparallel）（即在正在进行中的生产期间）被执行，并且因此导致工具机的停工时间。在此上下文中有意义的是，将尽可能多的工具再次分配到老的库空间上。
在专利申请PCT/EP2017/073206中已经提出了一种用于以计算机辅助的方式优化用于工具机的至少一个工具库之内的工具对库空间的占用的方法。然而，在该专利申请中所说明的问题解决方案需要性能强大的计算机或计算机单元，以便能够解决那里所介绍的优化程序。
工具在库中的最优空间分配的计算常常在具有小存储空间的不这样性能强大的工业PC、例如边缘盒子上被执行。为了避免在生产期间的停工时间，在这种具有少量存储空间的工业PC上非常快速地计算空间分配必须是可够的。
发明内容
本发明的任务是改进开头所提及的方法。
该任务通过独立权利要求来解决。有利的改进方案是从属权利要求的主题。
本发明要求保护一种用于以计算机辅助的方式优化用于工具机的至少一个工具库之内的工具对库空间的占用的方法，其中借助由库设备在提供空间处所提供的工具来制造一种或多种工件类型的一个或多个工件，所述方法具有以下步骤：
a）检测要制造的工件的集合，
b）检测至少一个工具库中的库空间的集合，
c）检测工具的集合，
d）检测每个工具的空间需求和必要时至少一个其他特性，
e）检测每个工具的允许的库空间，其中允许的库空间取决于所述工具的空间需求和/或其他特性和/或所述库空间的所检测到的特性，
f）检测允许的初始库占用，其中针对每个工具检测初始库空间，
g）检测要由工具机在工件处执行的工作步骤的序列，其中针对该序列的工作步骤所设置的工具被用于制造工件，
h）检测分别用于在工件处执行单个工作步骤所需的工作步骤时长，
i）根据要执行的工作步骤的序列并且根据分别针对由库设备在提供空间处为后续的工作步骤提供工具所需的库占用，检测一个或多个提供时长，
j）优化工具对库空间的占用，其中每个工具只能无冲突地占用允许的库空间，使得总等待时间被最小化，其中如果所检测到的提供持续时间与所检测到的工作步骤时长之间的差的值为正，则总等待时间由分别由所述差得出的各个等待时间组成，要不然各个等待时间采取零值，
其特征在于，
k）执行工具对库空间的占用的优化，使得这些工具无冲突地被放置在初始库占用的相同库空间上或在其以前占用的库空间附近的允许的库空间上。
库空间的无冲突的占用意味着：工具的空间需求在步骤j）中不允许重叠。在执行步骤k）的情况下应保持被最小化的总等待时间的持续时间。
放置在以前占用的库空间附近意味着从以前占用的库空间到新的库空间的运输持续时间尽可能小。
其他特性可以包括重量和/或工具半径，其在优化工具对库空间的占用时分别被考虑。
所检测到的特性可以针对每个工具包括重量，并且针对每个由库空间的集合组成的库列，最大载荷可以被预给定和/或是可预给定的，使得每次在库中的工具占用库空间时都低于该载荷。
关于每个允许的库空间所检测到的特性也可以包括每个工具的取决于相应的库空间类型的层次顺序中的等级，使得优化关于等级的总和。根据顺序的排序（上升的或下降的），使等级的总和最小化或最大化。
在此情况下，较高的等级可以意味着工具对库空间的较高的优选性（Bevorzugung），使得工具关于其等级被放置在优选的空间上。
应该进行步骤j）和k）和/或上面提到的步骤之间的加权，使得首先使总等待时间的持续时间最小化。
库空间的所检测到的特性可以是确定的空间类型、例如边缘空间、部分/半空间或最大负载重量。最大负载重量在考虑库空间列或行的最大负载重量时可以是一个因素（Rolle）。
以前占用的库空间可以是原始库空间和/或前任库空间。
工件类型的集合和每个工件类型的要制造的工件的件数被检测并且并入工具对库空间的占用的优化中。
本发明的优点是：
o 工具机的更短的生产时间
o 架式库的库设备的更短的行进路径或提供时长，其最终带来能量节约和更长的耐久性。
提供持续时间由拿取时长、并且由放回时长以及由空行程时长组成，所述拿取时长包括用于通过库设备将工具从各一个对于该工具而言允许的库空间拿取到提供空间的时长，所述放回时长包括用于通过库设备将工具从提供空间放回到各一个对于该工具而言允许的库空间的时长，所述空行程时长用于库设备从第一库空间到另一第二库空间的空行程。
根据上面所提到的优化的占用，工具可以被工具机的库设备重新放置。
所提到的优化可以借助混合整数线性优化来执行。
检测库空间的集合，所述库空间分别被工具固定地占用并且所述库空间通过优化不允许被其他工具占用。
本发明的一个改进方案规定，给关键工具根据上面所提到的优化的占用分别分配目标库空间，针对所述关键工具，所提到的等待时间采取大于零的值，并且此外检测库设备从一个库空间到另一库空间的行程分别需要的运输时长的集合，
a）其中确定工具运输的集合，针对所述工具运输可预给定或预给定运输顺序，使得关键工具或其子集可以按该运输顺序无冲突地关于其空间需求从其所占用的库空间（或初始库空间）被带到其目标库空间，以及
b）其中工具运输的该集合的运输顺序被优化，使得针对这些工具运输所需的运输时长的总和被最小化。
本发明的一个改进方案规定，来自所检测到的工具的集合的至少一个关键工具被无冲突地从由所述关键工具占用的库空间运输到另一可占用的库空间上，以便根据上述步骤a）确定工具运输的至少一个单元素的子集并且以上述步骤b）继续。
“无冲突地”在此上下文中意味着：如果工具被分配与初始库空间不同的库空间，则工具必须在工具库中无冲突地被移位或被重新分类整理。
本发明的一个改进方案规定，来自所检测到的工具的集合的、停留在被其占用的库空间处、然而应该无冲突地被运输到另一可占用的库空间上的至少一个关键工具被放置到在根据上述步骤k）所计算的库空间附近的库空间上，其中根据步骤a）可以确定工具运输的集合，使得使总等待时间最小化。
根据优化的运输顺序可以借助库设备执行工具运输。
本发明的另一方面规定一种控制装置，所述控制装置尤其构成为执行根据上面所提到的类型的方法和其实施方式。控制装置（未在图1中示出）可以是指派给工具机的和必要时偏移地布置的计算机或集成到工具机中的控制模块。
用于以计算机辅助的方式优化在用于工具机的至少一个工具库之内的工具对库空间的占用的控制装置，其中借助由库设备在提供空间处提供的工具制造一种或多种工件类型的一个或多个工件，所述控制装置具有：
a）用于检测要制造的工件的集合的第一单元
b）用于检测至少一个工具库中的库空间的集合的相同或第二单元，
c）用于检测工具的集合的相同或第三单元，
d）用于检测每个工具的空间需求和必要时至少一个其他特性的相同或第四单元，
e）用于针对每个工具检测允许的库空间的相同或第五单元，其中允许的库空间取决于工具的空间需求和/或其他特性和/或库空间的所检测到的特性，
f）用于检测允许的初始库占用的相同或第六单元，其中针对每个工具检测初始库空间，
g）用于检测要由工具机在工件处执行的工作步骤的序列的相同或第七单元，其中针对该序列的工作步骤所设置的工具被用于制造工件，
h）用于检测分别用于在工件处执行单个工作步骤所需的工作步骤时长的相同或第八单元，
i）用于根据要执行的工作步骤的序列并且根据分别针对由库设备在提供空间处为后续的工作步骤提供工具所需的初始库占用检测一个或多个提供时长的相同或第九单元，
j）用于优化工具对库空间的占用的优化单元，其中每个工具只能无冲突地占用允许的库空间，使得总等待时间被最小化，其中如果所检测到的提供持续时间与所检测到的工作步骤时长之间的差的值为正，则总等待时间由分别由所述差得出的各个等待时间组成，要不然各个等待时间采取零值，
其特征在于，
k）执行用于优化工具对库空间的占用的另一优化单元，使得所述工具无冲突地被放置在初始库占用的相同库空间上或在其以前占用的库空间附近的允许的库空间上。
在此，第一、第二、第三、第四、第五、第六、第七、第八或第九检测单元可以以与第二、第三、第四、第五等的任何组合集成到一个检测单元中。
本发明的另一方面是计算机程序（产品），其具有程序代码装置，所述程序代码装置用于当所述计算机程序（产品）在上面所提到的类型的控制装置上运行或存储在计算机可读介质上时执行根据上述方法权利要求中任一项所述的方法。
该计算机程序或产品可以存储在计算机可读介质上。计算机程序或产品可以以标准的编程语言（例如C++，Java）来创建。处理装置可以包括具有相应的输入、输出和存储装置的市场上通常的计算机或服务器。该处理装置可以集成在控制装置中或在其装置中。
控制装置以及计算机程序（产品）可以类似于上面所提到的方法被改进或构成。
附图说明
本发明的其他的优点、细节和改进方案从结合附图对实施例的随后描述中得出。
在附图中：
图1示出架式库中的开头所提及的空间，其中主侧布置在右边并且对应侧布置在左边，
图2示意性地示出用于具有起始配置的迭代方法的流程图，在该迭代方法中应用整数线性优化方法，
图3示意性地示出用于计算工具转移列表的流程图，以及
图4示意性地示出用于图3的步骤S11的最近邻（Nearest-Neighbour）法的概观。
具体实施方式
在生产一种或多种类型的工件的预给定的集合期间通过有针对性将工具放置在架式库中使在主轴供应情况下的等待时间最小化是基本的优化标准。
初始情况-用步骤S1表示-通常是填充有工具的（可能也非常满的）架式库。可能的是，应用来自具有相同优先权（Zeitrang）的专利申请“Zuordnen von Werkzeugen zu Plätzen in einem Werkzeugmagazin（将工具分配给工具库中的空间”的试探法，以便获得库中的工具的允许的第一解决方案或目标分配。试探法首先放置所有关键工具。
可以计算一个循环（拿回或放回、中间行程和拿取）的最大时长。具有比最大循环时间更短的生产/制造时间的操作或工作步骤被称为关键的。在关键操作期间必须在架式库中被拿回或拿取的那些工具被称为关键工具。其余工具被称为非关键工具。
然而，所提到的试探法仅仅关于等待时间进行优化。在此，不考虑工具的以后的重新分类整理。然而，应尽可能将非关键工具安放到其初始空间上，以便使重新分类整理时间最小化。因此，有意义地借助来自具有相同优先权的专利申请“Verfahren zurrechnergestützten Optimierung einer Belegung von Magazinplätzen mitWerkzeugen（用于以计算机辅助的方式优化工具对库空间的占用的方法）”的方法，将要放置的剩余工具插入到库中。由此获得工具的允许的但不一定最优的解决方案或目标分配，其考虑一方面等待时间和另一方面以后的重新分类整理。
最优的解决方案或目标分配的计算在步骤S2中进行。根据本发明，另一优化标准是将尽可能多的工具放置在“老的”或先前的或以前占用的库空间上或放置到库空间的附近。此外，应该进行优化，使得尽可能根据空间层次化选择优选的空间。
因此，应执行工具对库空间的占用的优化，使得工具被放置到在该工具以前占用的库空间附近的库空间上，并且在此考虑空间层次化。换言之，应确定所有工具的允许的空间分配，使得在生产期间在主轴供应情况下的总等待时间最小化并且将工具尽可能地放置到优选的空间上，所述优选的空间位于所述工具的原始空间或前任库空间附近。
此后在步骤S3中进行工具在架式库中的移位或重新分类整理。这不能在高峰时间（即在正在进行中的生产期间）被执行，并因此导致工具机的停工时间。
优化方法的特殊情况是线性优化。所述线性优化涉及在受线性方程和不等式限制的集合上优化线性目标函数。其是（混合）整数线性优化的解决方案方法的基础。所谓的求解器（Solver）是可以数字地求解数学问题的特定数据计算机程序的总称。与MILP（mixedinteger linear programming或混合整数线性编程）关联地，针对IP程序（整数优化模型）可以使用标准求解器、诸如CPLEX、Scip、Gurobi、Xpress。
在下文中描述一个示例，在该示例中借助MILP模型（mixed integer linearprogramming）以计算机辅助的方式优化用于工具机的至少一个工具库之内的工具对库空间的占用，其中借助工具对库空间的占用可以制造一种工件类型的一个或多个工件。
在MILP表达方法（Formulierung）中以下名称适用：
输入参数：
L 所有库空间的集合
T 所有工具的集合
T l 对于空间l允许的工具的集合
当工具t位于空间l上时，空间和之间的空间的覆盖比例，。
W 工件的集合
Op w 在工件类型w的情况下要由工具机执行的操作或工作步骤的序列，即。
quantity w 工件w的要制造的件数
prodTime i w Opi w的持续时间
t i w Opi w中的工具
CritOp w 在工件w的情况下操作的集合，在所述操作之后可能出现等待时间（关键操作）
C 用于操作的前任/后继工具（t，t'）的集合，在所述操作之后可能出现等待时间（关键工具）。
putTime t,l 用于将工具t从提供空间拿回到空间l的时间
getTime t,l 用于将工具t从空间l拿取到提供空间的时间
moveTime ll, 用于从空间l1到空间l2的空行程的时间。
toolMoveTime t l1,l2 用于将工具t从空间l1运输到空间l2的时间。
PreferenceToolLocation t,l 描述将工具t放置在空间l上的偏好或等级的正数。小的值说明低的偏好，大的值说明高的偏好。
weightWaitingTime 在目标函数中或在优化情况下等待时间的权重。
weightNearestLocation 在目标函数中或在优化情况下优先级的权重，使得非关键工具被安放在其原始空间附近
weightNearestLocationCriticalTools 在目标函数中或在优化情况下优先级的权重，使得关键工具被安放在其原始空间附近。
weightHierarchy 在目标函数中或在优化情况下优先级的权重，使得工具被放置在优选的空间（关于给定的层次）上。
变量：
setup t,l 工具t与空间l的空间分配（如果该工具被分配给该空间，则值为1，否则值为0。）
waitingTime i w 在工件w的情况下在操作i之后产生的非负等待时间
h t1,t2,l1,l2 辅助变量，如果工具t1位于空间l1上且工具t2位于空间l2上，则所述辅助变量采取值1。否则，该变量被设置为值0。
利用该标记法可以将问题表达为以下整数线性程序。
最小化函数：
通过由多个加权分量组成的目标函数可以同时优化多个目标标准。这些目标标准通过作为输入或Input提供的权重参数来控制。主要标准仍然是等待时间的最小化，所述主要标准能够经由参数weightWaitingTime≥0来加权。
由优化计算的新工具占用必须物理地在机器中通过改装来产生。在该时间内，机器可能停止。因此，改进是，工具t通过优化尽可能被安放在老或原始空间lold t附近。作为距离度量，可以使用用于将工具t从原始空间lold t运输到新空间l的时间。由于关键工具可能引起等待时间，所以针对关键工具将等待时间的减少按优先级排序在放置在原始空间附近之前。非关键工具应尽可能安放在其原始空间附近，以便在紧接着的改装情况下最小化改装时间。这可以经由参数weightNearestLocationCriticalTools≥0针对关键工具或经由 weightNearestLocation≥ 0针对非关键工具来控制。一般来说，权重weightNearestLocation被选择为明显大于权重 weightNearestLocationCriticalT ools。此外，工具应尽可能被放置在对于其而言优选的空间（关于其在空间层次中的等级）上。目标函数中的权重可以经由参数weightHierarchy≥0来控制。
约束条件：
（1）每个工具必须被分配一个库空间。
（2）没有库空间允许被多次分配。
（3）在一个库空间上不允许有对于该空间而言不允许的工具。
（4）对于工具对，如果t1位于l1上且t2位于l2上，则恰好为1。
（5）如果操作Opi w比库针对在前的工具的拿回、到下一工具的中间行程和下一工具的提供所需的持续时间短，则产生等待时间。
对于所有，其中，适用：
对于所有，其中，适用：
（6）由一个工具覆盖的空间不允许被工具占用，并且两个工具不允许发生冲突。
（7）变量限制，
变量ht1,t2,l1,l2≥0是二进制变量。可以将该附加信息移交给求解器（Solver）。然而，有利的是，将该附加信息设置为连续变量。
模型缩减：
用于考虑工具的空间需求的限制组（6）包括许多多余的不等式。对于许多库空间对，这些不等式总是被满足，因为这两个库空间相距很远。考虑如下空间对就足够了，在所述空间对的情况下存在一个工具对，该工具对能够被存放所述空间上并发生冲突。如果不存在这种工具对，则不等式没有限制性特征并且可以被省略。
每个库列的最大负载重量或载荷：
此外，可以通过添加附加限制来考虑每个库列的最大负载重量maxWeightMag(i)≥ 0。此外，M是库的列的数量并且Mag(i)是列i中的库空间的集合，i=1,…,M。对于每个工具，此外提供其重量toolweight(t)。因此，限制可以如下来表达：
工具机的控制器提供架式库的不同类型的管理。例如在Sinumerik控制器中可能的类型是部分空间模型。部分空间模型能够实现工具对库空间的部分占用。部分空间模型的一种特殊形式是半空间模型。
半空间模型的一个特点是工具不必是对称的。一个工具向上和向下或向左和向左（视观察方式而定）分别要求两个半空间。而另一工具向上要求两个半空间和向下或向左和向右（视观察方式而定）要求三个半空间。两个工具都与相邻的空间重叠，然而在那里不发生冲突，因为它们分别只覆盖上半空间或下半空间或左半空间或右半空间。
在优化库空间的占用时，可以考虑部分/半空间，目的是没有部分/半空间被多个工具覆盖。
来自步骤S1和S2的结果是工具对库空间的优化的占用，其中使整个等待时间的持续时间最小化。
在下一步骤S3中，目标是确定转移列表WL，可以利用该转移列表将关键工具移动到其目标空间上或至少移动到库空间上，所述库空间改进在主轴供应情况下的总等待时间。非关键工具应尽可能保持在其老空间上。
该转移列表的确定以多个步骤进行：
在图3中的步骤S11中，首先调用最近邻法，该最近邻法尝试用关键工具执行工具转移。如有必要，将目标空间或其相邻空间上的干扰工具推移到备用空间上。作为下一工具转移分别选择如下工具转移，该工具转移的当前库空间拥有到最后访问的库空间的最小空行程时间。
可能并非所有关键工具都可以被移动到其目标空间上。因此，在步骤S12中尝试将这些关键工具分别移动到另一库空间上，使得进一步降低总等待时间。
在步骤S11中，首先需要一种方法，以便能够实施关键工具到可能被占用的目标空间上的单个工具转移，所述单个工具转移考虑空间限制。应该被移动的工具在下文中被称为转移工具。函数Werkzeugtransfer(Transferwerkzeug, Zielplatz) 检查：给定的转移工具是否能够被移动到其目标库空间上。可能为此必须首先清除其他工具，以便清空目标库空间。要清除的工具的该集合用W(Zielplatz)表示。
直接转移针对转移工具寻找空闲的空间，该转移工具可以直接被运输到该空间上，而不违反空间限制并且不必在该库中移动其他工具。如果这是可能的，则立即执行转移。否则，尝试非直接转移。在此，寻找库空间，该库空间可以针对该工具通过库中的一个或多个工具的直接转移被清空。其他工具的直接转移首先被执行，此后移动转移工具。如果直接和非直接转移都不可能，则针对该工具不执行转移。图4提供关于最近邻法的概观，函数Werkzeugtransfer(Transferwerkzeug, Zielplatz) 被嵌入到该最近邻法中。
该方法的目标是，如果可能，将关键工具的集合Ttransfer转移到预给定的目标空间上。该方法是最近邻法，所述最近邻法尝试在分别下一步骤中总是实施转移，针对所述转移，库设备从当前空间到作为下一个应被运输的工具的库空间的空行程时间最小。
该方法的输入IN是关键工具的集合、所述关键工具的相关联的目标空间和库操作设备的最后访问的空间。
来自Ttransfer的工具在步骤S21中根据从库设备的最后访问的空间到工具的相应库空间的上升的空行程时间来排序。在步骤S22中尝试借助函数Werkzeugtransfer(Transferwerkzeug, Zielplatz)针对所得到的转移列表Liste(Ttransfer)的第一可能的工具执行工具转移。如果这是不可能的，则该方法结束，用E表示。否则，在步骤S23中将被转移的工具固定在其目标空间上并从列表Ttransfer中删除。如果工具被固定在其目标空间上，则在方法的过程中该工具不再允许从该空间被移开。现在，库设备处于被转移的工具的目标空间上，重新对列表Ttransfer进行排序，并再次尝试转移工具，直到不再能够转移列表Ttransfer中的工具或Ttransfer 为空。在后一种情况下，整个方法终止，也用E表示，因为所有关键工具都能够被运输到其目标库空间上。如果 Ttransfer为非空，则在图3的随后的步骤S12中尝试将还未被转移的关键工具移动到库空间上，所述库空间与当前的库空间占用相比进一步改进总等待时间。
步骤S12类似于步骤S11进行。输入是所有关键工具的集合和还未被转移的具有相关联的目标空间的关键工具、以及库设备的最后访问的空间。此外，需要在步骤S11之后的当前的库占用。来自Ttransfer的工具再次根据从最后访问的空间到工具的相应库空间的上升的空行程时间被排序。第一工具分别从列表中提取（并从列表中被删除）。借助函数Werkzeugtransfer(Transferwerkzeug, Zielplatz)尝试将工具移动到库空间上，所述库空间与当前的库占用相比进一步降低总等待时间。为此，用于要转移的工具的潜在目标库空间根据总等待时间的上升的改进进行排序。为了计算总等待时间的改进，（除了要转移的工具之外的）所有关键工具都被短时间地固定。因此针对转移工具仅考虑可能的目标库空间，对于所述目标库空间而言没有关键工具必须被移位。借助函数Werkzeugtransfer(Transferwerkzeug, Zielplatz)按顺序尝试将转移工具移动到列表中的库空间之一。如果这对于任何库空间都是不可能的或者如果可能的库空间的列表为空，则从Liste(Ttransfer)中提取下一个工具。针对来自被排序的库空间列表的第一可能的空间执行转移，由此与当前的库占用相比改进总等待时间。库占用被更新并且转移工具被固定在其新空间上。紧接着，重新对Liste(Ttransfer)进行排序。当关键工具的列表为空时，该方法终止。
上面所介绍的方法可以附加地与在专利申请 PCT/EP2018/074999 中已经提出的方法相结合。如在该专利申请中所描述的，关键工具的一部分可以预先被转移到其目标空间上。从起始和目标分配中在此首先确定要执行的工具转移的集合以及其优先关系，所述集合分别由工具和目标空间组成。为了计算无（优先）循环的工具转移的最优顺序，描述非对称TSP（traveling salesman problem（旅行商问题）），该非对称TSP借助其中所说明的混合整数线性程序来解决。优先循环中的关键工具然后紧接着可以利用根据本发明的方法来转移。因此可以减少计算时间。
尽管详细地通过优选的实施例进一步地图示和描述了本发明，但是本发明并不受所公开的示例限制，并且本领域技术人员可以在不离开本发明的保护范围的情况下从中推导出其他变形方案。
前面所描述的过程或方法流程的实施可以根据指令进行，所述指令存在于计算机可读的存储介质上或在易失性计算机存储器中（在下文中概括地被称为计算机可读存储器）。计算机可读存储器例如是易失性存储器、如缓存器、缓冲器或RAM以及非易失性存储器、如可更换式数据载体、硬盘等。
前面所描述的功能或步骤在此可以以至少一个指令集的形式存在于计算机可读存储器中/上。功能或步骤在此并不与确定的指令集或与确定形式的指令集或与确定的存储介质或与确定的处理器或与确定的实施方案绑定，而是可以通过软件、固件、微代码、硬件、处理器、集成电路等以独立运行或以任意组合来实施。在此，可以使用不同的处理策略，例如通过单个处理器的串行处理或多处理或多任务或并行处理等。
所述指令可以存放在本地存储器中，但是也可能的是，将指令存放在远程系统上并且经由网络访问所述远程系统。
在本发明的上下文内，“以计算机辅助的方式”可以理解为例如方法的实施，在所述方法中尤其处理器实施该方法的至少一个方法步骤。
术语“处理器”、“中央信号处理”、“控制单元”或“数据评估装置”如这里所使用的那样包括最广义的处理装置、即例如服务器、通用处理器、图形处理器、数字信号处理器、专用集成电路（ASIC）、可编程逻辑电路、如FPGA、离散模拟或数字电路和其任意组合，包括本领域技术人员已知的或在未来开发的所有其他处理装置。处理器在此可以由一个或多个设备或装置或单元组成。如果处理器由多个设备组成，则所述设备可以被设计或配置为并行地或顺序地处理或实施指令。在本发明的上下文内，“存储单元”可以例如理解为工作存储器（英语Random-Access Memory（随机存取存储器），RAM）形式的存储器或硬盘。
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