Ganzheitliche Auslegung und Optimierung von Fertigungsprozessketten unter Berücksichtigung unternehmensexterner Herstellungsprozesse
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Bei der ganzheitlichen Optimierung von Prozessketten besteht der Bedarf nach einer simultanen Betrachtung verschiedener Einflussgrößen auf sich gegenseitig beeinflussende Zielsetzungen wie geringe Stückkosten, hohe Produktqualität, Ökologie oder niedrige Umlaufbestände. Für die Prozesskettenplanung und -auslegung industrieller Unternehmen ergibt sich dadurch häufig ein Spannungsfeld zwischen den langfristigen wirtschaftlichen Zielen und den kurzfristigen Produktivitätsanforderungen der Fertigung. Dieses Spannungsfeld kann in der Regel nicht anforderungsgerecht aufgelöst werden, da den Unternehmen die passenden Informationen fehlen, um die richtigen Ziele zu fokussieren. Es fehlen Informationen über bestehende Wirkzusammenhänge in der Prozesskette. Gleichzeitig erfolgt die Planung häufig unter Zeitdruck, so dass stets auch zwischen Planungsaufwand und zufriedenstellender Gesamtlösung abgewogen werden muss. Im Projekt wurde zu diesem Zweck eine bestehende Planungsmethode auf industrielle Bedürfnisse hin geprüft, angepasst und angewendet. Zunächst wurde das Anwendungsszenario bei BakerHughes analysiert. Hierzu zählte die Betrachtung der Prozesskette mit seinen Eingangs-, Stell- und Ausgangsgrößen sowie die wirtschaftlichen Zielgrößen des Unternehmens. Ausgehend vom Anwendungsszenario wurde die im SFB 489 entwickelte DTI-Methode untersucht und Defizite bezüglich einer industriellen Anwendung herausgearbeitet. Dazu wurde anschließend jeweils eine Verbesserungsmaßnahme ausgearbeitet und in einem Lastenheft festgehalten. Im nächsten Schritt wurde die bestehende DTI-Methode konzeptionell erweitert, um sie für das vorliegende Anwendungsszenario nutzbar zu machen. In diesem Schritt musste ein neues DTI-Framework erarbeitet werden, weil die bisherige DTI-Methode nicht für kurzfristig zu erfolgende Neuplanungen geeignet war. Das Ergebnis war ein neues Konzept zur Fertigungsplanung und -optimierung in einem hoch dynamischen Umfeld. Die Methode erlaubt es einem Benutzer nun, Prozessketten flexibel und schnell umzugestalten und eine Bewertung durchzuführen. Damit ist sie prinzipiell für jede Form der Prozesskettenplanung und -auslegung geeignet und nicht mehr beschränkt auf individuelle Anwendungsszenarien. Die bisherige Voraussetzung, dass geeignete Prozessmodelle vorliegen, bleibt jedoch bestehen. Hierzu wurde die bisherige Vorgehensweise zur Erstellung von Prozessmodellen um die Durchführung einer Energie- und Stoffstromanalyse erweitert, die dazu beiträgt Wirkzusammenhänge zu erkennen und wirtschaftliche Zielgrößen zu erheben. Als nächstes wurde das neu entwickelte Konzept der DTI-Methode programmiertechnisch umgesetzt. Hierbei entstand ein Demonstrator zur Erstellung und Bewertung von Prozessketten. Über eine Benutzeroberfläche können Prozessbausteine individuell angelegt werden. Das Framework, in dem das Anlagen von Prozessbausteinen erfolgt, ist so angelegt worden, dass jeder Baustein Berücksichtigung findet. Dazu wird zusätzlich zu den Prozessbausteinen das Rohteil angelegt, welches die zur Berechnung erforderlichen Werte in Form von Attributen speichert. Darüber gelingt die Betrachtung von Wechselwirkungen über mehrere Prozessbausteine hinweg und eine Schnittstelle zwischen diesen ist nicht länger erforderlich. Im Anschluss wurde der Demonstrator an einigen beispielhaften Bauteilen bei BakerHughes erprobt. Dabei hat sich gezeigt, dass die Durchlaufzeiten und die Herstellungskosten deutlich genauer als zuvor kalkuliert werden konnten und gleichzeitig eine schnellere Entscheidung über die optimale Fertigungsroute (intern/extern) möglich wurde. Der Projektpartner BakerHughes hat die Ergebnisse bestätigen können und die generelle Umsetzung als positiv bewertet.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Optimale Prozesskettenauslegung in der additiven Fertigung, productivity 22 (2017), S. 25-27
Denkena, B., Jacob, S., Wangenheim, C., Göing, F., Schlichting, C.
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Methodology for integrative production planning in highly dynamic environments. Production Engineering (2019), S. 1-8
Denkena, B.; Dittrich, M.-A.; Jacob, S.
