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Institute
Um langfristig in einem Umfeld zunehmenden Wettbewerbs mit internationalen Anbietern erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen verstärkt regionale Märkte erschließen. Analog zur Automobilindustrie werden wichtige Wachstumsmärkte zunehmend durch Handelshemmnisse abgeschottet, sodass die Markterschließung durch Exporte vollständig montierter Erzeugnisse häufig ausscheidet.
Um dennoch die Handelshemmnisse zu umgehen, hat sich in der Automobilindustrie die Completely-knocked-down(CKD)-Strategie durchgesetzt, bei der Erzeugnisse teilzerlegt in die Märkte exportiert und dort lokal endmontiert werden. Zielsetzung des von der Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen „Otto von Guericke“ e. V. (AiF) geförderten Forschungsvorhabens „CKDCHAIN“ ist die Übertragung dieses Konzepts auf Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus, in dem eine simulationsbasierte Gestaltungsunterstützung entwickelt werden soll. Das IGF-Vorhaben 18384 N des FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der Industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Um langfristig in einem Umfeld zunehmenden Wettbewerbs durch internationale Anbieter erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen verstärkt regionale Märkte erschließen. Analog zur Automobilindustrie werden wichtige Wachstumsmärkte zunehmend durch Handelshemmnisse abgeschottet, so dass die Markterschließung durch Exporte vollständig montierter Erzeugnisse häufig ausscheidet. Um dennoch die Handelshemmnisse zu umgehen, hat sich in der Automobilindustrie die Completely Knocked Down (CKD)-Strategie durchgesetzt, bei der Erzeugnisse teilzerlegt in die Märkte exportiert und dort lokal endmontiert werden. Eine grundsätzliche Herausforderung liegt in der situationsgerechten Gestaltung der CKD-Supply Chain. Dazu ist in der Arbeit eine simulationsbasierte Gestaltungsunterstützung entwickelt worden.
Kürzer werdende Produktlebenszyklen, steigende Produktvielfalt und höhere Produktkomplexität stellen fertigende Unternehmen und deren Supply-Chains vor die Herausforderung, eine zunehmende Anzahl komplexer Serienanläufe in immer kürzeren Zeitabschnitten planen und umsetzen zu müssen. Dies stellt produzierende Unternehmen und die Mitarbeiter in den Serienanläufen vor bisher nur unzureichend gelöste Schwierigkeiten. Ein Ansatz, welcher insbesondere die direkt im Anlaufgeschehen involvierten Mitarbeiter unterstützen soll, basiert auf der Annahme, dass sich unternehmerische Fragestellungen spielerisch erlernen lassen: Serious Gaming. Das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen der Exzellenzinitiative geförderte „Graduiertenkolleg Anlaufmanagement“ (GRK 1491/2) befasst sich mit der Optimierung des Serienanlaufs. Um die Komplexität und die Instabilität des Anlaufs vor und während der Produktion zu beherrschen, forschen Wissenschaftler unterschiedlicher Institute der RWTH Aachen aus den Fachbereichen der Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaft an interdisziplinären Lösungsansätzen. Der Fokus liegt in erster Linie darauf, wie produzierende Unternehmen im Rahmen des Serienanlaufs eine höhere Entscheidungsqualität und damit einen stabileren Serienanlauf erlangen können.
CKDChain
(2017)
Um existierende Handelshemmnisse zu umgehen, hat sich in der Automobilindustrie die Completely-Knocked-down(CKD)-Strategie durchgesetzt, bei der Erzeugnisse teilzerlegt in die Märkte exportiert und dort lokal endmontiert werden. Zielsetzung von „CKDCHAIN“ war die Übertragung dieses Konzepts auf Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus, in dem eine simulationsbasierte Gestaltungsunterstützung entwickelt wurde.
Ziel des Forschungsvorhabens war zum einen die Entwicklung einer simulationsbasierten Gestaltungsunterstützung, die sowohl die Bildung der Versandstruktur aus der Produktstruktur als auch die Gestaltung der CKD-Supply-Chains (Versorgungsstrategie, CKD-Standortausprägung) unter Berücksichtigung des Nachfragemodells unterstützt. Zum anderen sollten aufbauend idealtypische Ausprägungen für CKD-Baugruppen definiert werden.
Unternehmen des KMU geprägten Maschinenbaus geraten vermehrt durch internationale
Wettbewerber unter Druck. Um dennoch die Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten
bzw. zu steigern, müssen diese verstärkt auch regionale Märkte erschließen. Analog der Automobilindustrie werden diese häufig durch tarifäre und nicht-tarifäre Handelshemmnisse abgeschottet und Unternehmen damit gezwungen einen Teil ihrer Wertschöpfung in diesen Regionen anzusiedeln. Die CKD/SKD-Strategie erlaubt Unternehmen auf diese Anforderungen trotz unsicherer Absatzzahlen zu reagieren ohne zuvor hohe Investitionen in Fertigungsstätten zu tätigen oder lokale Lieferanten aufzubauen. Die zu entwickelnde Gestaltungsunterstützung soll KMU eine systematische Planung der notwendigen CKD-Supply-Chains erlauben und gleichzeitig die Anforderungen an eine CKD-gerechte Gestaltung von Baugruppen aufarbeiten.
Die Gestaltungsunterstützung als zentrales Forschungsergebnis bestand aus einem morphologischen Merkmalsschema für die Beschreibung idealtypischer CKD-Baugruppen und einem simulationsbasierten Verfahren für die Gestaltung der CKD-Supply-Chain.
Shopfloordaten können heute durch neue Technologien hochfrequent und umfangreich erfasst werden, sodass sich vielfältige Möglichkeiten der Datenverwertung bieten. Im Gegensatz dazu basieren die meisten Enterprise-Resource-Planning(ERP)-Systeme auf einer Systemlogik, die derart hochfrequente Datensätze nicht adäquat für die Planung und Regelung des Serienanlaufs bzw. der Produktion nutzen kann. Manufacturing-Execution(ME)-Systeme bilden dabei das fehlende Bindeglied zwischen Shopfloor und ERP-System. Ungeklärt ist jedoch die Frage des geeigneten Zusammenspiels dieser Systemwelten, insbesondere im Hinblick auf die unterschiedlichen Verarbeitungsfrequenzen zugrundeliegender und im Zuge dieses Prozesses entstehender Daten und Informationen.
Towards the Generation of Setup Matrices from Route Sheets and Feedback Data with Data Analytics
(2018)
The function or department of production control in manufacturing companies deals with short-term scheduling of orders and the management of deviations during order execution. Depending on the equipment and characteristics of orders, sequence dependent setup times might occur. In these cases for companies that focus on high utilization of their assets due to long phases of ramp up and high energy costs, it might be optimal to choose sequences with minimal setup time times between orders. Identifying such sequences requires detailed and correct information regarding the specific setup times. With increasing product variety and shorter lot sizes, it becomes more difficult and rather time intense to determine these values manually. One approach is to analyse the relevant features of the orders described in the route sheets or recipes to find similarities in materials and required tools. This paper presents a methodology, which supports setup optimized sequencing for sequence dependent setup times through constructing the setup matrix from such route sheets with the use of data analytics.
Die Bewertung der produktionsnahen IT-Infrastruktur und die Auswahl eines passenden ME-Systems stellen Unternehmen vor eine komplexe, aber nicht unlösbare Herausforderung. Die Einführung der Software hat dabei nicht nur Auswirkungen auf den Produktionsprozess, sondern auch auf die Feinplanung und das Qualitätsmanagement. Um die Investionskosten und den internen Personalaufwand für die Einführung gering zu halten, benötigt man eine gezielte Vorgehensweise zur Auswahl des Systems.
Zielsetzung der Reaktionsstrategiematrix mit dazugehöriger Differenzierungslogik ist die Identifizierung von Abweichungssituationen, um diese im Anschluss schnell zu bewerten und zu priorisieren. Die Matrix ist Basis für zeitnahe und gleichzeitig differenzierte Betrachtungen von Instabilitäten im Fertigungsprozess, sodass eine mögliche Reaktionsstrategie umgehend implementiert werden kann.
In today´s turbulent market, the way data are used in production is one of the key aspects to maintain or increase a manufacturing company´s ability to compete. Even though most companies are aware of the advantages of collecting, analyzing and using data, the majority of them do not exploit these fully. Thus, IT systems and sensors are integrated into the shop floor in order to deal with the current challenges, leading to an overwhelming amount of data without contributing to an improvement of production control. Because of developments like digitization and Industry 4.0, there is an innumerable amount of existing research focusing on data analytics, artificial intelligence and pattern recognition. However, research on collaborative platforms in traditional production control still needs improvement. Therefore, the main goal of this paper is to present a platform based closed loop production control and to discuss the relevant data. The collaborative platform represents the basis for a future analysis of high-resolution data using cognitive systems in order for companies to maximize the automation of their production. A use case at the end of the paper shows the potential implementation of the findings in practice.
Individualisierung in Kombination mit dem Kundenwunsch nach immer kürzeren Lieferzeiten führt zu einer steigenden Komplexität und Dynamik auf Produktionsebene. Um weiterhin das Einhalten der logistischen Zielgrößen zu ermöglichen, müssen die zurzeit vorhandenen Unternehmensstrukturen und deren Prozesse vorbereitet werden.
Eine Möglichkeit, dem turbulenten Markt zu begegnen, ist ein adaptives Abweichungsmanagement in der Fertigungssteuerung, das Unternehmen einen adäquaten Umgang mit Abweichungen ermöglicht. Klassische Methoden der Fertigungssteuerung reichen nicht mehr aus, um mit der jetzigen Entwicklung umzugehen.
Das hier beschriebene Zielmodell und die internen sowie externen Einflussfaktoren sollen bei der Analyse der Zusammenhänge in der Fertigungssteuerung helfen. Das vorgestellte Vorgehensmodell zeigt, wie ein adaptives Abweichungsmanagement aufgebaut werden sollte, um die systematische, differenzierte und kategorisierte Betrachtung und Bewältigung von Abweichungssituationen zu ermöglichen.
Durch den vereinfachten Umgang mit Abweichungen wird sowohl eine tiefgreifende Analyse der Wirkungszusammenhänge als auch eine automatisierte Beruhigung der Produktion ermöglicht. Dies führt zu einer Reduktion von wiederkehrenden Abweichungen durch die Implementierung einer geschlossenen kaskadierten
Informationsrückführung.