Externe Einflussfaktoren, wie beispielsweise eine zunehmende Produktindividualisierung oder eine ansteigende Absatzmarktvolatilität, haben insbesondere im Rahmen der vergangenen Dekade an Bedeutung gewonnen. Diese externen Faktoren wirken als Störgrößen auf (produzierende) Unternehmen und erzeugen dabei ein von Dynamik sowie Komplexität geprägtes Umfeld. Treffen klassische, deterministisch operierende sowie hierarchisch strukturierte Produktionsplanungs- und -steuerungsansätze auf ein solch turbulentes Umfeld, bedingt diese Konfrontation zahlreiche Herausforderungen.
Vor diesem Hintergrund befasst sich die Arbeit mit der Entwicklung einer neuartigen Selbststeuerungsmethode, welche bei Integration in ein cyberphysisches Produktionssystem mittels ihrer inhärenten Charakteristiken in der Lage ist, die auftragsbezogene Herstellung kundenindividueller Produkte beherrscht steuern zu können. Zur Erreichung der vorgenannten Zielsetzung wird ein systematischer, dem Bereich der wirtschaftsnahen und anwendungsorientierten Forschung zugehöriger Prozess der Wissensgenerierung gestaltet und eingesetzt.
Im Rahmen dieses Prozesses wird zunächst eine grundlegende begriffsspezifische sowie kontextberücksichtigende Wissensbasis geschaffen. Darauf aufbauend findet eine detaillierte Abgrenzung und Spezifizierung des Untersuchungsraums sowie eine Definition von acht Hauptanforderungen statt, welche im Zuge des Entwicklungsprozesses der neuartigen Selbststeuerungsmethode eine entsprechende Berücksichtigung erfahren. Die vorgenannten Hauptanforderungen finden darüber hinaus in einer umfassenden Untersuchung des Standes der Technik und Wissenschaft Verwendung, welche wiederum in einer systematischen Ableitung der Forschungslücke mündet.
In der Folge wird die Methode Autonomous and Decentralized Production Order Control (AuDePrOC) entwickelt. Die Beschreibung des Entwicklungsergebnisses, d. h. die Beschreibung von AuDePrOC, bildet den Kern der Arbeit und wird in zwei Hauptbausteine untergliedert: Struktur (statischer Anteil) und Verhalten (dynamischer Anteil). Dabei inkludiert die Beschreibung des Verhaltens zwei perspektivische Sichten, die Makro- sowie die Mikroperspektive. Zur Darlegung vorgenannter Bausteine werden Elemente der Algebra, der Mengenlehre sowie der Modellierungssprache UML verwendet und kontextsensitiv miteinander verknüpft.
Basierend auf dem Ansatz der statistischen Versuchsplanung sowie einer real geschaffenen Versuchsproduktionsumgebung, welche ein cyberphysisches Produktionssystem repräsentiert, wird im Anschluss eine intensive empirische Untersuchung von AuDePrOC mit dem Ziel durchgeführt, dessen produktionslogistische Leistungspotenziale exemplarisch aufzuzeigen.
Abschließend werden die im Zuge des Forschungsprozesses generierten Ergebnisse zusammengefasst sowie einer kritischen Reflexion unterzogen.
Aktualisiert: 2023-03-16
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Aktualisiert: 2023-04-01
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Die Digitale Fabrik ist der Oberbegriff für ein umfassendes Netzwerk von digitalen Modellen, Methoden und Werkzeugen die durch ein durchgängiges Datenmanagement integriert werden. Das Ziel der Digitalen Fabrik ist die ganzheitliche Planung, Evaluierung und laufende Verbesserung aller wesentlichen Strukturen, Prozesse und Ressourcen der realen Fabrik in Verbindung mit dem Produkt. Zahlreiche Initiativen haben sich in diesem Zusammenhang gebildet. Gemeinsam ist ihnen, Bestehendes mit dem Ausbau der Digitalisierung zur Errichtung oder Transformation bzw. Adaption für die industrielle Produktionsstätte zu verbinden.
Leider sind viele Bezeichnungen nicht einheitlich und es gibt unterschiedliche Herangehensweisen sowie verschiedene Betrachtungsweisen der Digitalisierung. Verschiedene Erkenntnisse aus der anwendungsneutralen Bürovernetzung und aktueller IuK-Technik, die bereits in der Vergangenheit gewonnen wurden, lassen sich übertragen und werden eingebracht. Dieses Erkenntnisfundament ist nicht nur Ideengeber, sondern erleichtert jede Projektierung und auch die Weiternutzung von Bestehendem.
Die Digitalisierung der industriellen Fertigungsprozesse ermöglicht neuartige Erschließungen und muss sich konkret in der Vernetzung widerspiegeln. Es ist wie ein Zusammenwachsen zweier Welten: IT und Automation. Deren Schnittstellen nehmen hier einen großen Raum ein, insbesondere hinsichtlich der Eigenschaften, Sinn und Zweck, Funktionalität und Leistungsfähigkeit. Der Autor gibt einen Werkzeugkasten an die Hand, was es alles an relevanten Details zu beachten gilt: So kann für den Einsatzbereich Produktion das Netz an Daten selbst entwickelt/„konzipiert“, zur Entscheidung gebracht und (natürlich) erfolgreich in eine Installation umgesetzt werden.
Hierbei wird ein infrastruktureller Ansatz verfolgt, bei dem in Grundzügen eine Vernetzung und deren Technik als Kabel und kabellos bei Änderungen Bestand haben soll und generell zukunftsfähig ist. Ausgangspunkt der Betrachtungen baulicher Maßnahmen sind dabei aus Gründen der Anschaulichkeit vornehmlich geschlossene Areale. Für die innen wie nach außen digital vernetzte Fabrikationsstätte wäre man damit weitgehend für Industrie 4.0 vorbereitet, und die gebotene Flexibilität und Hochverfügbarkeit werden berücksichtigt.
Universelle Konzepte kann es nicht geben. Genauso kann es ein Paketdaten-Einheitsnetzwerk der Höchstgeschwindigkeit - quasi für alles bis auf die Steuerungs- und Erfassungsebene hinab - nicht geben. Entsprechend wird der Ergänzung, auch optisch als sich abzeichnende Notwendigkeit und/oder als Alternative des Digital-Funks die Eignung für den Fertigungsbereich auf den Grund gegangen, insbesondere auf der Kurzstrecke. Zu erwartende wesentliche Kenngrößen, deren Bedeutung und Parametrisierung wird zum Gesamten sowie als notwendig erachtete Details erklärt und veranschaulicht/visualisiert.
Dieses Buch soll als Hilfsmittel für Entscheidungsträger dienen, um Wichtiges bei der Planung, Gestaltbarkeit und Umsetzung zu beachten. Es dient auch als Nachschlagwerk und ist als einführendes Lehrbuch geeignet.
Aktualisiert: 2019-03-22
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Vor dem Hintergrund der Entwicklung intelligenter, sich selbst steuernder Objekte im Kontext der Vision Industrie 4.0 steigt der Bedarf an informationstechnischen Assistenzsystemen. Nur durch den Einsatz technischer Hilfsmittel kann eine kooperative Zusammenarbeit zwischen Mensch, intelligenten Objekten sowie Maschinen und Anlagen in einer intelligenten Fabrik gewährleistet werden.
Die zentrale Zielstellung der vorliegenden Arbeit ist deshalb die Gestaltung einer Schnittstelle zwischen Mensch und intelligenter Fabrik. Durch den Einsatz von Assistenzsystemen sollen die Daten intelligenter Objekte den Mitarbeitern in innerbetrieblichen Logistikprozessen zugänglich gemacht und relevante Informationen zielführend dargestellt werden.
Die Forschungsarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines allgemeingültigen Konzepts zur Gestaltung kontextsensitiver Arbeitsassistenzsysteme zur Informationsbereitstellung. Eine exemplarische Umsetzung und Anwendung des Konzeptes erfolgt am Beispiel der manuellen Kommissionierung. Mit einer Labor- und einer Felduntersuchung wird ein Assistenzsystem zur Kontrolle von Entnahmevorgängen evaluiert. Das Arbeitsassistenzsystem wird dabei im Hinblick auf das Potenzial zur Optimierung logistischer Kennzahlen sowie das subjektive Empfinden der Testpersonen bewertet.
Aktualisiert: 2021-01-21
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