Autor: Daniel Rippel

Neuartige Produktionstechnologien haben ein inhärentes Einsatzrisiko, aber auch etablierte Produktionstechnologien lassen sich nicht immer problemlos auf neue Produkte bzw. Bauteile übertragen. Entsprechend müssen diese technischen Risiken bei der Planung von Produktionssystemen berücksichtigt werden. In diesem Beitrag wird ein Ansatz für die optimierte Allokation von Entwicklungsressourcen hinsichtlich der Einsatzrisiken von Produktionstechnologien und -prozessen vorgestellt. Zunächst wird das Produktionsszenario mittels GRAMOSA modelliert und simuliert. Nachfolgend werden die Simulationsergebnisse für die optimierte Zuordnung des Entwicklungsbudgets mittels mathematischer Optimierung genutzt.

Im Rahmen der Fertigung von Mikrobauteilen ist die genaue Planung und Auslegung der Prozessketten von hoher Bedeutung, da neben besonders geringen Toleranzen und sehr hohen Qualitätsanforderungen, z. B. bezüglich der Oberflächengüte, hohe Produktionsraten erreicht werden müssen, um eine wirtschaftliche Fertigung zu garantieren. Die Methode µProPlAn ermöglicht eine integrierte Planung und Auslegung von Prozessketten mit dem für die Mikrofertigung notwendigen Detailgrad. Beginnend mit der Materialflussplanung wird die Prozesskettengestaltung bis hin zur Auslegung einzelner Prozesse und Maschinen unterstützt. Um den manuellen Aufwand bei der Planung zu reduzieren, wird in diesem Beitrag ein Ontologie-basierter Ansatz zur automatisierten, geometrieorientierten Erzeugung von Prozesskettenvarianten vorgestellt.

Im Bereich der Mikrofertigung spielt die exakte Abstimmung von Prozessparametern bei der Planung und der Konfiguration von Prozessketten eine besondere Rolle. Durch die Miniaturisierung von Werkstücken und Fertigungsanlagen werden immer geringere Toleranzen erforderlich. Zudem erschweren sogenannte Größeneffekte die Übertragung von Wissen aus der Makrofertigung auf den Mikrobereich. Viele Fertigungsprozesse und -technologien sind dabei im Mikrobereich so spezialisiert, dass ihre Eignung stark von den in der jeweiligen Prozesskette involvierten Komponenten und Produkten abhängt. Dieser Artikel präsentiert die Methode µ-ProPlAn, die Prozessplaner bei der Auswahl geeigneter Prozesse und Technologien sowie bei deren Konfiguration unterstützt.

Die Automatisierung als Querschnittstechnologie besitzt eine erhebliche Bedeutung für den Industriestandort Deutschland. Gerade in der Mikroproduktion als Nischenmarkt finden sich zahlreiche Anwendungen, die eine hoch automatisierte Produktionstechnik erfordern. Die größte Herausforderung besteht hierbei in der Beherrschung der Größeneffekte, die bei der Herstellung von Mikrobauteilen auftreten, da sich das Verhältnis von Volumen- zu Oberflächenkräften verschiebt. Des Weiteren besteht zum Beispiel in der Mikroumformtechnik ein hoher Flexibilitätsbedarf, da in Auftragsfertigung produziert wird und hohe Stückzahlen in relativ kurzer Zeit bearbeitet werden müssen. Dies erfordert eine entsprechende Automatisierung der Mikrohandhabung, um insbesondere mehrstufige Fertigungsprozesse über mehrere Maschinen effizient abarbeiten zu können. Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit den auftretenden Adhäsionskräften und deren Reduzierung durch Minimierung der Kontaktfläche. ...

Die Autonomous Logistic Engineering Methodology (ALEM), die im Rahmen des Sonderforschungsbereichs „Selbststeuerung logistischer Prozesse - ein Paradigmenwechsel und seine Grenzen“ entwickelt wird, bietet verschiedene Werkzeuge zur Modellierung selbststeuernder logistischer Systeme. Zur Auswertung der Modelle wird ALEM um eine Simulation erweitert. Um die ALEM-Modelle simulierbar zu machen, müssen sie aufbereitet werden. Dazu werden die ALEM-Modelle mithilfe von Konzepten der Model Driven Architecture in ausführbare Simulationsmodelle transformiert. Zur Durchführung dieser Transformation wurden verschiedene Open Source Tools untersucht.