Methodology for the highly iterative design of production process sequences
Final Report Abstract
Produzierende Unternehmen sehen sich zunehmend einem Wettbewerbsumfeld ausgesetzt, das von hohen Unsicherheiten, steigender Individualisierung und schwankenden Kundennachfragen geprägt ist. Um diesen Herausforderungen zukünftig begegnen zu können, erfolgt die Entwicklung physischer Produkte zunehmend mittels agiler Methoden, die auch als hochiterative Entwicklungsmethoden bezeichnet werden. Ziel der hochiterativen Entwicklung ist die schnellstmögliche Reduzierung von Produkt- und Fertigungstechnologieunsicherheiten in kurzen Entwicklungszyklen, sogenannten Sprints. Die entwicklungsbegleitende Planung der für die Herstellung der Produkte notwendigen Fertigungsprozesse und deren Verknüpfung in Fertigungsprozessfolgen (Technologieplanung) liefert einen entscheidenden Beitrag zum wirtschaftlichen Erfolg einer hochiterativen Produktentwicklung. Bislang existierte jedoch keine methodische Unterstützung für Technologieplanende, die eine systematische Gestaltung von Fertigungsprozessfolgen unter Berücksichtigung der vorherrschenden Produkt- und Technologieunsicherheiten während des hochiterativen Produktentwicklungsprozesses ermöglicht. Gegenstand des Vorhabens war die Entwicklung einer Methodik zur hochiterativen Gestaltung von Fertigungsprozessfolgen. Die entwickelte Methodik setzt sich aus drei Hauptschritten zusammen. Im ersten Hauptschritt wurde unter Verwendung der Evidenztheorie nach Dempster-Shafer ein Vorgehen entwickelt, mit dem erstmals Informationen zu geforderten Bauteilmerkmalen aus unterschiedlichen Quellen aggregiert und hinsichtlich ihrer Unsicherheiten quantifiziert werden können. Diese aggregierten Informationen werden für die Generierung alternativer Fertigungsprozessfolgen im zweiten Hauptschritt verwendet. Dafür wurde ein Modell entwickelt, mit dem die Informationsunsicherheiten in Fertigungsprozessfolgen unter Berücksichtigung ihrer Abhängigkeiten beschrieben werden können. Auf Basis dieses Beschreibungsmodells wurde eine Kennzahl zur Bewertung der Planungssicherheit einer Fertigungsprozessfolge entwickelt, deren Erhöhung das Ziel der weiteren Informationsbeschaffung im Entwicklungsprozess ist. Im letzten Hauptschritt wurde ein Vorgehen entwickelt, mit dem unsicherheitsbehaftete Fertigungsprozessfolgen wirtschaftlich bewertet und Stellhebel zur Unsicherheitsreduktion in Fertigungsprozessfolgen priorisiert werden können. Anhand eines Fallbeispiels aus der Automobilindustrie wurde die praktische Anwendbarkeit der Methodik abschließend gezeigt. Die Ergebnisse dieser Arbeit liefern Ansätze für weitere Forschungspotenziale. Eine Erweiterung der Methodik um eine gezielte Nutzung bestehender Datensätze in Unternehmen für die Informationsbeschaffung in Prozessfolgen weist insbesondere im Zuge der Industrie 4.0 große Potenziale auf. Zudem können die Erkenntnisse dieser Arbeit als Grundlage genutzt werden, um einen an die Unsicherheiten angepassten Serienanlauf von Fertigungssystemen zu unterstützen. Zu entwickelnde Entscheidungsmodelle können bei der Entscheidung unterstützen, zu welchem Zeitpunkt Fertigungsmittel im Entwicklungsprozess mit vertretbarem Risiko beschafft werden sollten. Zudem können die Einflüsse von Fertigungsprozessen auf Bauteilmerkmale detaillierter modelliert werden, z. B. durch eine Erweiterung um ungewollte Effekte bei der Anwendung eines Fertigungsprozesses. Eine tiefergehende Modellierung der Prozesseinflüsse kann genutzt werden, um Prototypenversuche methodisch auszulegen und damit den Serienanlauf von Fertigungssystemen gezielt zu verkürzen.
Publications
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Hochiterative Planung von Fertigungstechnologien. Anforderungen an die Technologieplanung durch hochiterative Produktentwicklung. In: wt Werkstattstechnik online 108 (6), 2018, S. 377 - 381
Rey, J.; Grünebaum, T.; Trauth, D.; Mattfeld, P.; Klocke, F.
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Highly Iterative Planning of Manufacturing Technologies: Evaluation of Manufacturing Technology Capabilities Considering Information Uncertainties. In: Proceedings of 14th ASME International Science and Engineering Conference. June 10 – 14, Erie, Pennsylvania, USA, 2019
Rey, J.; Grünebaum, T.; Trauth, D.; Bergs, T.
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Highly iterative technology planning: processing of information uncertainties in the planning of manufacturing technologies. In: Prod. Eng. Res. Devel. 13 (3-4), 2019, S. 361 – 371
Rey, J.; Apelt, S.; Trauth, D.; Mattfeld, P.; Bergs, T.; Klocke, F.
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Methodik zur hochiterativen Gestaltung von Fertigungsprozessfolgen. Dissertation RWTH Aachen, 2020
Rey, J.
