Masterarbeit, 2017
110 Seiten, Note: 1,3
1 Einleitung
1.1 Hintergrund und Motivation
1.2 Zielstellung
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Ausgangssituation und Problemstellung
2.1 Industrie 4.0, Technologien und Veränderung industrieller Praxis
2.2 Problemstellung
3 Stand der Technik
3.1 Reihenfolgeplanung
3.1.1 Allgemeine Beschreibung
3.1.2 Verfahren der Reihenfolgeplanung
3.1.3 Prioritätsregeln
3.1.3.1 Übliche Prioritätsregeln
3.1.3.2 2PT + WINQ + NPT-Regel nach HOLTHAUS und RAJENDRAN
3.1.4 Zusammenfassung des Kapitels
3.2 Materialflussmodellierung mit Gantt-Diagrammen
3.3 Simulation produktionsnaher Problemstellungen
3.3.1 Beschreibung und Definition
3.3.2 Schritte einer Simulationsstudie
3.3.3 Ziele sowie Vor- und Nachteile einer Simulation
3.3.4 Beispiele für Simulationsanwendungen und -software
3.3.4.1 Plant Simulation von Siemens
3.3.4.2 AnyLogic von AnyLogic Company
3.3.5 Zusammenfassung des Kapitels
3.4 Produktionsszenarien aus Forschung und Praxis
3.4.1 Szenarien aus der Forschung und Wissenschaft
3.4.1.1 Klassisches Job-Shop-Problem
3.4.1.2 Flexible Manufacturing Cell in Anlehnung an NIE ET.AL.
3.4.1.3 MiniFab in Anlehnung an ADL ET.AL.
3.4.1.4 Flexibles Open-Shop-Problem nach KAMATCHI & SARAVANAN
3.4.2 Szenarien aus der Praxis
3.4.2.1 RoboCup Logistics League 2017
3.4.2.2 Modulare Montage – Audi TechDay Smart Factory
3.4.3 Zusammenfassung des Kapitels
3.5 Zusammenfassung und Handlungsbedarf
4 Vorgehensweise der Ergebnisfindung
5 Beschreibung des Szenarios
5.1 Übersicht des betrachteten Szenarios
5.1.1 Allgemeiner Überblick über das Szenario
5.1.2 Detaillierung des Szenarios
5.1.2.1 Produkte
5.1.2.2 Maschinen bzw. Maschinengruppen
5.1.2.3 Transport zwischen Maschinen mit Hilfe von Robotern
5.1.3 Beispiel eines Transport- und Bearbeitungsablaufs
5.1.3.1 Beispiel 1 – Wechsel der Position
5.1.3.2 Beispiel 2 – Beibehaltung der Position
5.2 Vergleich mit vorgestellten Szenarien
5.3 Vergleich mit Industrie 4.0-Kriterien
6 Implementierung der Lösung
6.1 Agenten des Programms
6.2 Grundlegender Ablauf des Programms
6.3 Ablauf innerhalb von Maschinenagenten
6.3.1 MachineSingle
6.3.2 MachineDouble
6.3.3 Packing
6.4 Implementierung der Prioritätsregeln
6.5 Überprüfung der Validität des Simulationsmodells
6.5.1 Annahmen für die Testläufe
6.5.2 Systemtest des Simulationsmodells
6.5.3 Verhaltenstest bei Veränderung der Parameter
6.5.4 Funktionstests für die Prioritätsregeln
6.5.5 Systemtest durch Kontrolle
7 Experimente und Ergebnisse
7.1 Planung der Experimente
7.2 Gesamtübersicht der Resultate
7.3 Übersicht der Resultate differenziert nach Produkten
7.4 Zusammenfassung der Ergebnisse
8 Kritische Würdigung und künftige Forschungsansätze
9 Zusammenfassung der gesamten Arbeit
Das Hauptziel dieser Masterarbeit ist der systematische Vergleich unterschiedlicher Methoden aus der Reihenfolgeplanung in einem flexiblen Fertigungsszenario, um die Eignung verschiedener Steuerungsalgorithmen für die selbststeuernde Produktion unter den Bedingungen der Industrie 4.0 zu bewerten.
3.4.1.1 Klassisches Job-Shop-Problem
Ein Job-Shop beschreibt ein Problem, bei dem für jeden Auftrag eine beliebige feste Maschinenabfolge betrachtet wird. Dabei ist es grundsätzlich möglich, dass ein Auftrag auf einer Maschine mehrmals bearbeitet werden kann, wobei zwei aufeinanderfolgende Arbeitsgänge auf verschiedenen Maschinen durchzuführen sind (Domschke et al. 1997, S. 285).
Eine genaue Beschreibung des Problems liefern BRUCKER und KNUST (2012, S. 239). Sie definieren das JSP folgendermaßen: Es existieren m Maschinen M1, …, Mm und n Aufträge J1, …, Jn. Ein Auftrag Jj enthält nj OS, die als Oij (i = 1, …, nj) beschrieben werden und in einer bestimmten Reihenfolge O1j --> O2j --> … --> Onj abgearbeitet werden müssen. Die Dauer eines OS pij muss größer 0 sein. Jede Maschine kann nur einen OS pro Zeiteinheit durchführen. Des Weiteren wird angenommen, dass zwei aufeinanderfolgende Fertigungsschritte auf unterschiedlichen Maschinen durchgeführt werden.
GEORGI (1995, S. 20) beschreibt ein beispielhaft beziffertes Job-Shop-Szenario. Hierbei handelt es sich um einen Job-Shop mit vier verschiedenen Maschinen M1, …, M4 und Aufträgen J1, …, J4. Die folgende Matrix beschreibt die Operationsreihenfolge (ORF) der Aufträge. Die Zeilen beschreiben einen Auftrag, die Spalten die Maschine, die für den jeweiligen Fertigungsschritt benötigt wird.
Der dritte Auftrag muss nach der Matrix zuerst auf M1, dann auf M2 und als letzten Schritt auf M3. Jeder dieser Schritte besitzt unterschiedliche Fertigungszeiten, welche in der folgenden Matrix aufgezeigt werden.
Der erste Fertigungsschritt des dritten Auftrages dauert 0,3 Zeiteinheiten, der zweite eine Zeiteinheit und der dritte 4,5 Zeiteinheiten.
1 Einleitung: Die Einleitung motiviert die Arbeit vor dem Hintergrund der Industrie 4.0, definiert die Zielstellung des systematischen Vergleichs von Reihenfolgeplanungs-Methoden und gibt einen Überblick über den Aufbau der Arbeit.
2 Ausgangssituation und Problemstellung: Dieses Kapitel erläutert Industrie 4.0 als Rahmenbedingung und leitet die Problemstellung ab, dass für hochflexible Systeme geeignete Steuerungsalgorithmen zur automatischen Entscheidungsfindung notwendig sind.
3 Stand der Technik: Hier werden theoretische Grundlagen der Reihenfolgeplanung (RFP), Visualisierungsmethoden wie das Gantt-Diagramm und die Simulationsmethode ausführlich dargestellt sowie existierende Szenarien aus Forschung und Praxis analysiert.
4 Vorgehensweise der Ergebnisfindung: Dieses Kapitel beschreibt das methodische Vorgehen, das sich an den Schritten einer Simulationsstudie nach Law orientiert, um die Fragestellung wissenschaftlich zu beantworten.
5 Beschreibung des Szenarios: Es erfolgt die detaillierte Definition des verwendeten fiktiven Szenarios, das Produkte, Maschinen, Roboter und die Logik der Steuerung für die anschließende Simulation beschreibt.
6 Implementierung der Lösung: Hier wird der Prozess der Umsetzung des Modells in AnyLogic beschrieben, inklusive der Programmierung der Agenten, Prioritätsregeln und der Validierung des Modells durch Testläufe.
7 Experimente und Ergebnisse: Dieses zentrale Kapitel präsentiert die durchgeführten Simulationsläufe, analysiert die Resultate hinsichtlich Durchlaufzeit und Verspätung und fasst die Ergebnisse zusammen.
8 Kritische Würdigung und künftige Forschungsansätze: Die Arbeit wird kritisch hinterfragt, Limitationen der methodischen Anpassungen aufgezeigt und künftige Forschungsbedarfe, etwa zur Transportzeit-Effektaufklärung, formuliert.
9 Zusammenfassung der gesamten Arbeit: Ein abschließender Rückblick auf die Motivation, das methodische Vorgehen, die Modellerstellung und die gewonnenen Erkenntnisse zur Auswahl geeigneter Prioritätsregeln.
Industrie 4.0, Reihenfolgeplanung, Simulation, Prioritätsregel, AnyLogic, Durchlaufzeit, Fertigungssystem, Maschinenauswahl, Job-Shop-Problem, Flexibilität, Prozessinnovation, Steuerungsalgorithmus, Produktionsplanung, Fahrerloses Transportsystem, Heuristik.
Die Arbeit befasst sich mit dem systematischen Vergleich verschiedener Steuerungsalgorithmen (Prioritätsregeln) in einem flexiblen Fertigungskonzept unter den Bedingungen der Industrie 4.0.
Die zentralen Themen sind die Reihenfolgeplanung in der Produktion, die Anwendung von Simulationsmethoden in der Logistik, die Implementierung selbststeuernder Systeme sowie die Performance-Analyse mittels unterschiedlicher Prioritätsregeln.
Das Ziel ist es, auf Basis eines selbst definierten flexiblen Szenarios zu evaluieren, welcher Steuerungsalgorithmus für bestimmte Zielkriterien wie die Minimierung der Durchlaufzeit am besten geeignet ist.
Die Autor verwendet die Methode der computergestützten Simulation (Materialfluss- und Ablaufsimulation) auf Basis der Vorgehensweise für Simulationsstudien nach Law.
Im Hauptteil werden zunächst der Stand der Technik, das fiktive Produktionsszenario, die technische Implementierung des Modells in der Software AnyLogic und schließlich die Durchführung und Analyse umfangreicher Experimente behandelt.
Zu den prägenden Begriffen gehören Industrie 4.0, Reihenfolgeplanung, Prioritätsregeln, Simulation, AnyLogic, Durchlaufzeit und flexible Produktion.
Das Szenario basiert auf einem 35er-Batch-Ankunftsprozess. Dies führt dazu, dass bei bestimmten Prioritätsregeln einzelne Produkte extrem lange Wartezeiten haben können, da neu ankommende Produkte bei hoher Systemauslastung eine höhere Priorität erhalten.
Die drei Roboter fungieren als FTS und transportieren Produkte zwischen den Maschinen. Ihr Verhalten, insbesondere die Leerfahrten und die Zuweisungsregeln, hat einen direkten Einfluss auf die Durchlaufzeit der Produkte.
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