Produktionsplanung

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Iterative optimierungsbasierte Simulation

Iterative optimierungsbasierte Simulation

Entscheidungsunterstützung in der Planung komplexer Produktions- und Logistiksysteme
Patrick Oetjegerdes ORCID Icon, Christian Weckenborg ORCID Icon, Thomas S. Spengler
Werden Anpassungen von Produktionssystemen geplant, beispielsweise der Bau einer neuen Anlage, werden häufig Simulationen für die Prognose der damit verbundenen Auswirkungen genutzt. So wird die Basis für eine betriebswirtschaftliche Bewertung geschaffen. Für die Erstellung der Modelle werden Entscheidungsprozesse der Produktionsplanung und -steuerung in der Simulation dargestellt, beispielsweise die Reihenfolgenplanung einer Anlage. Diese Übertragung der Entscheidungsprozesse in die Simulation führt zu einem hohen Aufwand für die Erstellung von Simulationsmodellen. Dieser Aufwand kann durch die Nutzung iterativer optimierungsbasierter Simulationen verringert werden, da hier auf bereits existierende Prozesse zurückgegriffen wird. Statt Entscheidungsprozesse in der Simulation neu zu modellieren und lösen, wird die Simulation mit Optimierungsverfahren gekoppelt, die auch im realen System zur Entscheidungsfindung genutzt werden. Dieses Konzept wird bei einem Stahlhersteller ...
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 1 | Seite 63-66 | DOI 10.30844/I40M_21-1_S63-66
Einfluss der Industrie 4.0 auf ausgewählte Kompetenz- und Rollenprofile

Einfluss der Industrie 4.0 auf ausgewählte Kompetenz- und Rollenprofile

Entwicklungen von Berufsbildern unter besonderer Berücksichtigung von IT-Kompetenzen
Christin Schumacher, Hendrik Lager, Philipp Regelmann, Jan Winkels, Julian Graefenstein
Ausgehend von der Gegenüberstellung der Entwicklung von Wissens-, Kompetenz- und Rollenprofilen operativer und strategischer Beschäftigtengruppen im Zuge der Industrie 4.0 von Lager u. a. [1] soll die Rolle des überschneidenden Schwerpunkts IT näher untersucht und die Gegenüberstellung auf die taktische Ebene am Beispiel der Produktionsplanung ausgeweitet werden. Dabei werden Auswirkungen des Bedarfs verstärkter IT-Kompetenz in allen Bereichen produzierender Unternehmen auf die Aufweichung von aktuellen Rollenprofilgrenzen dargestellt.
Industrie 4.0 Management | 35. Jahrgang | 2019 | Ausgabe 2 | Seite 31-34
Wandlungsfähige Fahrerlose Transportsysteme (FTS)

Wandlungsfähige Fahrerlose Transportsysteme (FTS)

Eine Systematik für die frei verkettete Montage
Daniel Müller, Hannah Blank
Fahrerlose Transportsysteme (FTS) versprechen in Kombination mit einer frei verketteten Montage eine hohe Flexibilität und Wandlungsfähigkeit des Produktions- und Logistiksystems, um der zunehmenden Dynamik und Komplexität des unternehmerischen Umfelds zu begegnen. Bisherige Systematiken zur Planung von FTS berücksichtigen jedoch nicht die Wandlungsfähigkeit des Transportsystems und agieren auf einer zu hohen technischen Aggregationsebene. Daher wird in diesem Beitrag eine Planungssystematik vorgestellt, die explizit die Wandlungsfähigkeit eines FTS adressiert und mithilfe eines Baukastensystems eine Planung auf Komponentenebene ermöglicht. Die Anwendung der entwickelten Planungssystematik wird am Beispiel eines Greenfield-Projekts des weltweit tätigen Pumpenherstellers WILO SE aufgezeigt.
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 6 | Seite 30-34
Auswahl von MES/Advanced Planning and Scheduling Systems

Auswahl von MES/Advanced Planning and Scheduling Systems

Teil 2: Grundlagen einer Systemauswahl – vom Anforderungskatalog zur Feinauswahl
Ronny-Alexander Koch, Thomas Rücker, Herfried M. Schneider, Sören Stodt
Spezielle Softwaresysteme zur Produktions-Feinplanung - Manufacturing Execution Systems oder Advanced Planning & Scheduling Systems - unterstützen die operative Produktionsplanung und -steuerung in Industriebetrieben. Die Vielzahl der am Markt angebotenen Systeme macht einen fundierten Auswahlprozess von der Anforderungserhebung bis zur Endauswahl notwendig. Ein umfassendes Modell, das diesen Prozess systematisch unterstützt und vereinfacht, ist Gegenstand des folgenden Beitrags. Die Methodik geht über eine fragebogenbasierte Abfrage hinaus und überprüft die Systemfähigkeiten mithilfe von strukturierten Fallstudien. Im ersten Teil des Beitrags [1] wurden die Prozessschritte von der Erhebung der Anforderungen an das System bis zu deren Strukturierung in einem Anforderungskatalog beschrieben. Der nachfolgende zweite Teil umreißt die Prozessschritte von der System-Grobauswahl bis hin zur System-Feinauswahl.
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 4 | Seite 57-61 | DOI 10.30844/I40M_18-4_57-61
Manufacturing Execution Systems/Advanced Planning andScheduling Systems

Manufacturing Execution Systems/Advanced Planning andScheduling Systems

Teil 1: Grundlagen einer Systemauswahl
Ronny-Alexander Koch, Thomas Rücker, Herfried M. Schneider, Sören Stodt
Spezielle Softwaresysteme zur Produktionsfeinplanung - Manufacturing Execution Systems oder Advanced Planning & Scheduling Systems - unterstützen die operative Produktionsplanung und -steuerung in Industriebetrieben. Die Vielzahl der am Markt angebotenen Systeme macht einen fundierten Auswahlprozess von der Anforderungserhebung bis zur Endauswahl notwendig. Ein umfassendes Modell, das diesen Prozess systematisch unterstützt und vereinfacht, ist Gegenstand des folgenden Beitrags. Die Methodik geht über eine fragebogenbasierte Abfrage hinaus und überprüft die Systemfähigkeiten mithilfe von strukturierten Fallstudien. Der erste Teil des Beitrags beschreibt die Prozessschritte von der Erhebung der Anforderungen an das System bis zu deren Strukturierung in einem Anforderungskatalog.
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 3 | Seite 55-58
Kostenoptimierte Gestaltung von Produktionssystemen

Kostenoptimierte Gestaltung von Produktionssystemen

Einsatzrisiken neuartiger Produktionstechnologien und -prozesse
Michael Lütjen ORCID Icon, Abderrahim Ait Alla ORCID Icon, Joy Schumacher, Daniel Rippel, Michael Freitag ORCID Icon
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.
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 2 | Seite 62-66
Produktion und Standortwahl mathematisch optimieren

Produktion und Standortwahl mathematisch optimieren

Mithilfe algorithmischer Berechnungen können produzierende Unternehmen Anwendungen zur Entscheidungsunterstützung entwickeln
Wolfgang Schmidt, Maximilian Lorse
In der Industrial 4.0-Ära werden viel mehr Daten als bisher in die Produktionsplanung und die Auswahl geeigneter Fertigungs- und Lagerorte eingegeben. An welchem Standort welches Produkt wann produziert werden sollte, lässt sich angesichts der Vielzahl an entscheidungsrelevanten Daten am besten mithilfe mathematischer Methoden errechnen. Hier ist vor allem die Lineare Programmierung zu nennen, deren Einsatz anhand von Praxisbeispielen in diesem Beitrag beschrieben wird. Technische Plattform ist das IBM Decision Optimization Center, auf dem Softwarepartner unter Einbeziehung des gesamten Produktions- und Logistiknetzwerks Anwendungen für bessere Entscheidungen in allen Bereichen der Produktions- und Standortoptimierung erstellen können.
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 1 | Seite 63-66
Energieeffiziente Produktionsplanung und -steuerung

Energieeffiziente Produktionsplanung und -steuerung

Optimierung der Produktionsplanung und -steuerung nach Liefertermin und Energieverbrauch
Agnes Pechmann
Die Verfügbarkeit und der bestmögliche Einsatz von Personal und Betriebsmitteln zur Herstellung von Erzeugnissen gehen einher mit der softwarebasierten Produktionsplanung und -steuerung (PPS) der Arbeitsabläufe. Die Zuordnung der benötigten Arbeitsgänge zur Abarbeitung von Fertigungsaufträgen muss in der richtigen Reihenfolge und auf geeigneten Maschinen mit ausreichend Materialien und Werkzeugen unter Aufsicht von qualifiziertem Personal erfolgen. Die klassischen kundenbezogenen Ziele wie Termintreue und Durchlaufzeitenreduzierung konkurrieren dabei mit Zielen, die u. a. der Kostenreduzierung dienen, z. B. Lagerbestandminimierung und Auslastungsmaximierung von Maschinen und Anlagen. Bei den Zielen zur Kostenreduktion rückt in der PPS unter dem Thema Ressourceneffizienz auch die Energieeffizienz und damit die Energiekostenreduktion in den Fokus.
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 1 | Seite 43-46
DataViSon und die dezentrale Produktionssteuerung

DataViSon und die dezentrale Produktionssteuerung

Visual Analytics und Auditory Display für die Produktionsplanungsebene
Thomas Felberbauer, Thomas Moser, Michael Iber, Franz Fidler
Das Forschungsprojekt Analytic Manufacturing (ANAMA) beschäftigt sich mit der Verzahnung der taktischen und operativen Planungsebene und repräsentiert einen wesentlichen Zwischenschritt zur finalen dezentralen Steuerung der Produktion. Einerseits muss in Unternehmen dazu technisch ein übergelagerter Datenlayer implementiert werden, der unterschiedliche Datenebenen konsolidiert. Andererseits werden, basierend auf dieser konsolidierten Datenbasis, die Forschungsfelder „Visual Analytics“ und „Sonifikation“ (akustische Datenanalyse) zur Verbesserung der Feedbackschleife von operativer und taktischer Planung eingesetzt. Durch die Kombination der beiden Forschungsfelder entsteht die neuartige Methodik „DataViSon“.
Industrie 4.0 Management | 32. Jahrgang | 2016 | Ausgabe 6 | Seite 22-26
Mathematische Quantifizierung der Belastungsstreuung

Mathematische Quantifizierung der Belastungsstreuung

Bewertungsmethoden der Belastungsstreuung in der Produktion
Sören Wesebaum, Stefan Willeke, Peter Nyhuis ORCID Icon
Produktionsunternehmen sehen sich mit einem zusehends turbulenter werdenden Umfeld konfrontiert, welches ihnen eine hohe Produktionsmengen- und Terminflexibilität abverlangt [1]. Ist eine Entkopplung durch Lagerstufen nicht möglich (z. B. bei einer Auftragsfertigung) bzw. aus logistischer Sicht unerwünscht, schlagen sich Bedarfsschwankungen auf Herstellungsprozesse durch. Dies äußert sich in Form starker Belastungsstreuungen in der Fertigung. Welche Arten der Quantifizierung der Belastungsstreuung existieren und wie diese weiterentwickelt wurden, sind Gegenstand des folgenden Beitrags.
Industrie 4.0 Management | 32. Jahrgang | 2016 | Ausgabe 1 | Seite 25-29
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