Lösung: Produktionssteuerung

Der Lehrstuhl Wirtschafts- und Betriebswissenschaften (WBW) besteht an der Montanuniversität Leoben seit 1963 und bildet seit 2003 gemeinsam mit dem Lehrstuhl Industrielogistik das gleichnamige Department. In diesem Verbund ergänzt das WBW das Forschungsprofil der Montanuniversität ihrem Entwicklungsplan entsprechend in der Lifecycle-orientierten Steigerung der Energie- und Ressourceneffizienz in der gesamten Wertschöpfungskette produzierender Unternehmen. Als Querschnittsfach über die unterschiedlichen Studienrichtungen gilt es, Studierenden Methodenkompetenz zur Bearbeitung und Lösung betriebswirtschaftlicher Problemstellungen und Sozialkompetenz durch Führungs- und Kommunikationstechniken zu vermitteln. Der Lehrstuhl WBW setzt Aktivitäten in den Kernaufgaben Forschung, Lehre und Weiterbildung, ist seit 1996 ISO 9001 zertifiziert, Preisträger des Austrian Quality Awards (1999 nach dem EFQM-Modell) und des Speyerer Qualitätspreises (2002 für Wissensmanagement).

Industrie 4.0 bedeutet im Sinne der smarten Fabrik die Vernetzung der Produktionsmittel und somit auch aller am Produktionsprozess beteiligten Industrieroboter. Dabei steht eine flexible Konfiguration der Fabrik im Vordergrund, die z. B. durch veränderliche Verkettung von Werkzeugmaschinen und Robotern eine schnelle Reaktion auf zusätzliche Produktvarianten ermöglicht. Intuitive Konzepte für Programmierung und beschleunigte Inbetriebnahme von Roboterzellen sind erforderlich, um Produktionsausfälle zu minimieren. Augmented Reality verknüpft hierzu visuelle Echtzeit-Informationen zur Roboterzelle mit vorgeplanten Produktionsschritten und Programmen. Damit können noch während des laufenden Betriebs neue Anweisungen geplant und verifiziert werden. Mit standortgebundenen und mobilen Endgeräten sind Bediener und Entscheider so jederzeit in der Lage, auf Maschinendaten zuzugreifen und bei Bedarf anzupassen.

Heute existierende Maschinen- und Anlagensteuerungen stoßen vom technischen Standpunkt aus in einigen Bereichen an ihre Grenzen. Gerade wenn Anforderungen wie Skalierbarkeit, schnelle Rekonfiguration der Anlage und steigende Komplexität der Algorithmen (und damit verbundener Berechnungsaufwand) relevant werden, können heutige Steuerungen diesen nicht mehr genügen. Die Anforderungen benötigen ein neues Steuerungskonzept. Das in dieser Veröffentlichung vorgestellte Konzept „Steuerung aus der Cloud“ ist so ein Steuerungskonzept, welches diese Anforderungen erfüllen kann.

Die zunehmend volatile Welt drängt Unternehmen sich auf schnelle Veränderungen einzustellen. Ein vielversprechender Ansatz für nachhaltigen Unternehmenserfolg ist der Aufbau eines agilen Unternehmenssystems. Anhand der Mechanik von Agilität wird gezeigt, dass Monitoring ein Hauptbaustein für ein agiles Unternehmenssystem ist. Das fehlende Verständnis von kausalen Zusammenhängen zwischen einer Vielzahl an Volatilitätstreibern macht ein Nachdenken über neue Herangehensweisen erforderlich. Im Beitrag wird Big Data als adäquates Werkzeug vorgestellt. Es wird erläutert, wie der Ansatz aus Daten- und Analysesicht ein Monitoring im Agilitätssystem unterstützt. Abschließend wird die Entwicklung von Monitoringsystemen und deren Abgrenzung zu Industrie 4.0 diskutiert.

Auslastungsschwankungen führen zu temporären Über- und Unterlastungen in der Fertigung sowie zu Beständen. Nivellierung (jap. Heijunka) als Methode des Lean Managements entkoppelt Fertigungssysteme von der volatilen Kundennachfrage, um die vorgenannten unwirtschaftlichen Zustände zu vermeiden. Das Produktionsprogramm (Mengen, Varianten) wird möglichst gleichmäßig auf der Zeitachse verteilt: Idealerweise werden alle Varianten z. B. jeden Tag hergestellt (Every Part Every Intervall, EPEI), statt eine Variante möglichst lange und ohne Umrüsten zu produzieren (Kampagnenfertigung). Diese Glättung erzielt eine gleichmäßig hohe Auslastung der Fertigungskapazitäten bei kurzen Durchlaufzeiten und niedrigen Umlaufbeständen. Während für die Fertigungsindustrie verschiedene empirisch bewährte Nivellierungsmethoden zur Verfügung stehen, besteht in Bezug auf die Prozessindustrie eine Forschungslücke. Dieser Beitrag beschreibt ein innovatives Nivellierungsmodell für die ...

Die Integration autonomer Steuerungsverfahren in zentrale PPS-Systeme ermöglicht eine hohe logistische Zielerreichung auch unter dynamischen Bedingungen. Die Einbindung erfordert allerdings Kopplungsstrategien zur Harmonisierung von autonomer Steuerung und zentraler Planung. Die logistische Zielerreichung und der Grad der Einhaltung zentraler Planungsvorgaben sind abhängig von der gewählten Strategie und dem damit verbundenen Grad an Autonomie. Der vorliegende Beitrag stellt ein Zielsystem zur Bewertung von Kopplungsstrategien vor, das Kriterien der logistischen Zielerreichung und der Güte der Planeinhaltung beinhaltet. Unternehmen wird es dadurch ermöglicht, bei der Auswahl von Planungs- und Steuerungsmethoden neben der logistischen Zielerreichung auch weitere Kriterien zu berücksichtigen, die das Einhalten vorgegebener Planungsparameter erfordern.

Der Einsatz von digitalen Menschmodellen im industriellen Kontext ist eines der Kernziele des Projekts „The Smart Virtual Worker“. Der Beitrag beschäftigt sich primär mit der Implementierung einer autonomen Handlungsselektion des ‚kognitiven‘ virtuellen Arbeiters. Zur Simulation von industriellen Arbeitsvorgängen soll ein virtueller Avatar in die Lage versetzt werden, gestellte Aufgaben autonom unter Beachtung bestimmter Optimierungskriterien zu lösen. Für die Realisierung dieser autonomen Handlungsselektion wurde Q-Learning mit verschiedenen Erweiterungen untersucht, deren Realisierung und Performance in diesem Beitrag detaillierter vorgestellt werden.

Unternehmen müssen zunehmend Aspekte der Nachhaltigkeit berücksichtigen, um ihre Wettbewerbssituation in einem volatilen und globalisierten Markt halten oder ausbauen zu können. Die klassischen Zielgrößen Qualität, Kosten und Zeit werden um die Aspekte der ökologischen, ökonomischen und sozialen Qualität erweitert. Diese Erweiterung der klassischen Zielgrößen birgt sowohl Potenziale als auch Risiken. Eine neue Fabriktypologie, die sogenannte ‚Urbane Fabrik‘, verfolgt das Ziel, die Potenziale einer Vernetzung von Fabrik und Stadt effizient auszuschöpfen und die Wettbewerbssituation deutscher Unternehmen zu verbessern. Hierbei steht die synergetische Nutzung von Stoffströmen und Energieträgern ebenso im Fokus wie die Kompensation des Fachkräftemangels durch Schaffung eines attraktiveren Arbeitsumfelds in der Stadt der Zukunft.

Eine Vielzahl technologischer Entwicklungen der letzten zehn Jahre trägt dazu bei, dass sich die heutige industrielle Arbeitswelt dramatisch verändert. Immer stärker dringen Informations- und Kommunikationstechnologien sowie Automatisierungstechnik und Robotik in die Arbeitswelt vor. Im Kontext von Industrie 4.0 steigt die Vernetzung der Systeme und es werden Sensordaten, Zustandsinformationen sowie Steuerungsbefehle ausgetauscht. Dies schafft Voraussetzungen für neue Arten von Produktionskonzepten wie das „Remote Manufacturing“. Das Remote Manufacturing beschreibt eine delokalisierte Produktion, welche die räumliche Einheit der Produktionsfaktoren aufhebt. Es wird nicht länger notwendig sein, die Produktionsfaktoren, bestehend aus Elementarfaktoren (Arbeit, Werkstoffe, Betriebsmittel), und die dispositiven Faktoren (Planung, Leitung, Überwachung, Organisation) an einem Ort zu kombinieren. Zukünftig wird es möglich sein, Produktionsanlagen im Ausland zu betreiben und diese ...

In modernen Supply Chains nimmt die Vernetzung der beteiligten Unternehmen immer mehr zu. Dies gilt auch für die Versorgung von produzierenden Unternehmen mit Fertigungsmitteln. Im Bereich des Werk-zeugmanagements gestaltet sich der Informationsfluss daher zunehmend komplexer. Dabei bedingt der in erster Linie papierbasierte Informationsaus-tausch eine geringe Durchgängigkeit sowie eine stark eingeschränkte Verfügbarkeit der Werkzeugdaten. Durch ein digitales Werkzeugmanagement in der Cloud könnten die medialen Brüche in der Werkzeug-Supply-Chain überwunden werden. Der Abruf und die Aktualisierung von Werkzeugdaten ist damit permanent und ortsunabhängig möglich. Durch eine eindeutige Werkzeugidentifizierung kann zudem eine automatische Übertragung benötigter Daten auf Maschinen erfolgen.