Methodology for planning assembly systems with scalable degree of automation
Final Report Abstract
Bedingt durch kiirzere Produktlebenszyklen, sowie héheren Kundenanforderungen hinsichtlich Qualitat und Durchlaufzeiten, sehen sich Produktionsbetriebe zunehmend unsicheren Umwelteinflissen ausgesetzt. Andern sich Bedingungen wahren des Lebenszyklus, stéRt die klassische Montageplanung an ihre Grenzen, flexible Lé6sungen werden gefordert. Um die Volatilitdten zu bewéltigen kénnen skalierbare Automatisierungstechniken zum Einsatz kommen, was jedoch in einem Spannungsfeld aus der Realisierung der Skalierbarkeit und méglichst geringen Investitionskosten resultiert. Der fallspezifische optimale Grad an skalierbarer Automatisierung ist daher zu ergriinden. Die klassischen Methoden der Montageplanung bieten noch keine Maéglichkeit Unsicherheiten oder Volatilitat zu bertcksichtigen. Existierende Ansatze sind nicht auf die Planung ganzer Montagesysteme Ubertragbar. Eine Betrachtung uber den gesamten Lebenszyklus des Montagesystems hinweg sowie eine explizite Berucksichtigung eines skalierbaren Automatisierungsgrads werden vernachlassigt. Nicht verfolgt wird in den existierenden Konzepten auferdem die Berlicksichtigung der Skalierungspfade Uber mehrstufige Entscheidungen hinweg. In den bisherigen Arbeiten existiert demnach kein Ansatz, der geeignet ist, um zur Planung skalierbarer Montagesysteme unter Berlcksichtigung der Méoglichkeiten skalierbarer Automatisierung eingesetzt zu werden. Das Ziel dieses Forschungsvorhabens war daher die Entwicklung einer Methodik zur Planung von Montagesystemen mit skalierbarem Automatisierungsgrad. Die entwickelte Methodik erlaubt dabei das Erzielen einer optimalen Wandlungsfahigkeit eines Montagesystems. Die Optimalitat der Wandlungsfahigkeit wird durch das optimale Investitionsniveau in skalierbaren Stationen bestimmt, bei dem die Lebenszykluskosten unter Berticksichtigung volatiler Einflisse minimiert werden. Im ersten Schritt wurde die Quantifizierung von Volatilitdat und Unsicherheit in Produktionssystemen herausgearbeitet. Hierzu wurden die Entwicklung eines Kontrollsystems zur Aktivierung von Energiesparmodi auf der Grundlage von Pufferfillstdnden, sowie der Vergleich von Optimierungsmethoden wie genetischen Algorithmen und Simulated Annealing betrachtet. Auerdem lag der Fokus auf einem modellbasierten Optimierungsansatz, der Konzepte des Operations Research und Monte-Carlo-Simulation nutzt um Nachfragezuweisung vorzunehmen und GPN-Konfigurationen zu analysieren die dann in das Montagesystem tberfihrt werden kénnen um dessen Skalierungsstrategie zu optimieren. Im zweiten Schritt erfolgte die Definition des Lésungsraums. Hierflir wurde ein modulares Simulationskonzept fir Montagelinien mit skalierbarer Automatisierung vorgestellt, das sich auf die Montage von Brennstoffzellenstapeln konzentriert. Durch die Untersuchung von skalierbarer Automatisierung und Anpassungsfahigkeit trégt es dazu bei, den Lésungsraum im Hinblick auf flexible Produktionsplanungstechniken und skalierbare Produktionskapazitaten zu definieren. Ebenfalls zur Definition des Lésungsraums tragt die Entwicklung eines Konzepts der reaktionsfdhigen Materialflusssimulationen auf der Grundlage agiler Methoden bei, indem dynamische Anderungen der Anforderungen wahrend der Planung, der Implementierung und des Betriebs von Produktionssystemen bericksichtigt werden. Es bietet einen Rahmen fir ein flexibles und reaktionsfahiges Systemdesign. Nachfolgend wurde eine Skalierungsstrategie bestimmt. Hierfir wurde einerseits eine modulare und hierarchische Systemstruktur vorgestellt, welche Einblicke in die Anpassungsfahigkeit, die Wiederverwendbarkeit und die Untersuchung des Verhaltens von Montagesystemen und parallelen Montagelinien bietet. Dies tragt dazu bei, Strategien zur Skalierung der Produktionskapazitdten auf der Grundlage von Nachfrageschwankungen zu definieren. Die Implementierung eines energiesparenden Steuerungssystems steht ebenfalls im Einklang mit der Skalierungsstrategie, indem es sich auf die Verringerung des Energieverbrauchs in Produktionsanlagen konzentriert. Es dient dazu, Strategien fur eine energieeffiziente Skalierung der Produktionskapazitaten zu definieren. SchlieBlich erfolgte die Definition der Konstruktionsrichtlinien. Die Diskussion der Einflussfaktoren und der Bereiche fur zukiinftige Forschung bei der Optimierung von Systemkonfigurationen liefert wertvollen Input fur die Definition von Entwurfsrichtlinien. Das Verstandnis der Leistungsfahigkeit und der Grenzen verschiedener Optimierungsmethoden hilft bei der Ableitung von Richtlinien fur die Gestaltung effizienter und anpassungsfahiger Produktionssysteme. Die definierten Prozesse und Personalrollen im responsiven Ansatz auf der Basis agiler Methoden tragen direkt zur Ableitung von Gestaltungsrichtlinien fur die Erstellung von Materialflusssimulationen bei. Zudem tragt der vorgeschlagene modellbasierte Optimierungsansatz dazu bei, Gestaltungsrichtlinien fur eine effiziente Planung in von Montagesystemen in GPNs zu definieren. Er skizziert eine Methodik zur Integration von Nachfrageunsicherheiten in Entscheidungsprozesse und zum Entwurf robuster Allokationsstrategien. Die vorgestellten Modelle wurden erfolgreich in Kooperationen mit diversen Industriepartnern erprobt. So konnten wertvolle Erkenntnisse fur die Optimierung, Automatisierung und Skalierung von Montageprozessen gewonnen werden. Die Bewertung von Energiesparstrategien und ihrer Auswirkungen auf die Produktionseffizienz konnten untersucht werden, ebenso die Effektivitat von reaktionsfahigen Materialflusssimulationen und agilen Methoden in realen Produktionsszenarien. Des Weiteren wurden Erkenntnisse zur Verbesserung der Effizienz und Qualitdt von Montagesystem aber auch GPN-Planungsprozessen gewonnen.
Publications
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Agile Erstellung von Materialflusssimulationen. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 117(12), 867-871.
Benfer, Martin; Autenrieth, Martin; Brützel, Oliver; Grützner, Holger; Peukert, Sina & Lanza, Gisela
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Modeling of a Modular Discrete Event Simulation for Fuel Cell Assembly within a Factory Model”, FC? Fuel Cell Conference
Briitzel, O.; Di Miele, R. I. G.; Overbeck, L.; May, M. C. & Lanza, G.
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Optimierung einer Materialflusssteuerung zur Energieeffizienzerhöhung in der Produktion. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 117(9), 591-596.
Brützel, Oliver; Thiery, David; May, Marvin & Lanza, Gisela
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Analysis of metaheuristic optimisation techniques for simulated matrix production systems. Production Engineering, 18(1), 159-168.
Benfer, Martin; Heyer, Valentin; Brützel, Oliver; Liebrecht, Christoph; Peukert, Sina & Lanza, Gisela
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,Decision Support System for the Optimisation of Global Production Networks - Development of a Digital Twin for Product Allocation and Robust Line Configuration”
Oliver Briitzel
