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Approach for the configuration of flexible factory layouts based on uncertain planning data

Subject Area Production Systems, Operations Management, Quality Management and Factory Planning
Term from 2013 to 2017
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 226390379
 
Final Report Year 2017

Final Report Abstract

Um erfolgreich am Markt bestehen zu können, müssen produzierende Unternehmen die Herausforderungen eines turbulenten und globalisierten Marktumfeldes beherrschen. Die Auswirkungen dieser Turbulenz sind unter anderem Unschärfen der in Fabrikplanungsprojekten verwendeten Planungsdaten. Um auf diese Unschärfen optimal zu reagieren, muss die notwendige Veränderungsfähigkeit gezielt in den Bereichen einer Fabrik vorgesehen werden, in denen Unschärfe auftritt. Daher ist sowohl eine nähere Analyse der unscharfen Daten als auch der Möglichkeiten zur Planung veränderungsfähiger Fabrikstrukturen essentiell. Die Zielsetzung des Forschungsprojektes kann in 3 Punkte gegliedert werden: 1.) Die Auswirkungen unscharfer Daten im Planungsprozess systematisch analysieren und eine Methode zur Identifikation relevanter Unschärfen bereitstellen. 2.) Sinnvolle Kombinationen veränderungsfähigkeitsfördernder Maßnahmen (sog. „Veränderungsbefähiger“) identifizieren und 3.) den Fabrikplaner befähigen, auf Basis der Unschärfe der Planungsdaten Layouts mit einer kostenoptimalen Ausprägung der Veränderungsfähigkeit unter Berücksichtigung der wichtigsten dynamischen Einflussfaktoren zu planen. Die beschriebenen Ziele werden in drei Teilprojekten (TP) erarbeitet. In TP 1 werden das Zustandekommen sowie die Auswirkungen unscharfer Planungsdaten untersucht und eine Methode zur Identifikation und Klassifizierung unterschiedlicher Unschärfen in den Planungsdaten entwickelt. Ziel des zweiten Teilprojekts TP 2 ist es, Veränderungsbefähiger für Fabriken zu bestimmen und die Wirkzusammenhänge zwischen diesen zu untersuchen. Damit wird dem Planenden eine fallspezifische Identifikation sinnvoller Befähigerkombinationen und somit geeigneter Alternativlayouts ermöglicht. Im dritten Teilprojekt TP 3 wird ein Algorithmus verwendet, um die Ableitung der benötigten Veränderungsfähigkeit unter Berücksichtigung der möglichen Befähigerkombinationen aus den Unschärfen der Planungsdaten zu erreichen. Ein wesentlicher Mehrwert des Forschungsvorhabens liegt somit in der Entwicklung einer Methodik, welche den Bedarf an Veränderungsfähigkeit und die Unschärfe der Planungsdaten in einen quantitativen Zusammenhang stellt. Der Planende wird somit befähigt, eine Fabrik gezielt dort veränderungsfähig zu gestalten, wo dies aufgrund der zuvor identifizierten Unschärfen erforderlich ist.

Publications

  • Klassifizierung unscharfer Planungsdaten in der Fabrikplanung. ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 110 (2015) 6, S. 348-351
    Hawer, S.; Ilmer, P.; Reinhart, G.
    (See online at https://doi.org/10.3139/104.111339)
  • Analyzing Interdependencies between Factory Change Enablers applying Fuzzy Cognitive Maps. In: Newman, S. (Hrsg.): 6th Conference on Changeable, Agile, Reconfigurable and Virtual Production - CARV 2016. Bath, UK, 04.-06.09.2016: Elsevier 2016
    Hawer, S.; Braun, N.; Reinhart, G.
    (See online at https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.07.015)
  • Methode zur interaktiven Fabrikplanung mit 3D-Modellen und Materialflussanalyse. In: Bullinger-Hoffmann, A. C. (Hrsg.): innteract conference. Chemnitz, 23.-24.06.2016 2016
    Hawer, S.; Gilch, T.; Reinhart, G.
  • Modelling Production Systems with Methods from Structural Complexity Management: A new Complexity Management Tool. In: Bullinger-Hoffmann, A. C. et al. (Hrsg.): VPP 2016. Chemnitz, 21.10.2016 2016
    Hawer, S.; Braun, H.; Feldhütter, V.
  • An Adaptable Model for the Factory Planning Process: Analyzing Data Based Interdependencies. In: Teti, R. (Hrsg.): 10th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering - CIRP ICME '16. Gulf of Naples, Italy, 20.-22.07.2016: Elsevie
    Hawer, S.; Sager, B.; Braun, H.; Reinhart, G.
    (See online at https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.06.003)
 
 

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