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Model-Based Optimization of Nonconformance Management in Manufacturing Systems

Subject Area Production Systems, Operations Management, Quality Management and Factory Planning
Term from 2015 to 2021
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 288492944
 
Final Report Year 2022

Final Report Abstract

Die Wechselwirkung zwischen der Fehlerabstellung und der laufenden Produktion ist bislang nur unzureichend untersucht worden. Fehlerabstellprozesse werden meist isoliert und rein aus prozessualer Sicht beschrieben. Produktionssysteme sind aufgrund ihrer Komplexität äußerst fehleranfällig. Für eine ganzheitliche Optimierung der Fehlerabstellung ist somit die Einnahme einer systemtechnischen Sichtweise erforderlich, um eine übergreifende Betrachtung zu ermöglichen. Der erwartete Erkenntnisgewinn aus einer derartigen Analyse liefert wichtige Grundlagen zur Optimierung und Abstimmung von Entscheidungen im produktionsnahen Fehlermanagement und in der Produktion, so dass aus Sicht des Gesamtsystems der größtmögliche Nutzen erzielt werden kann. Das Gesamtziel des Forschungsvorhabens ist eine effektive und effiziente Einbindung des Fehlerabstellprozesses mithilfe von Handlungsempfehlungen, die aus einem systemdynamischen Simulationsmodell abgeleitet werden. Das entwickelte Simulationsmodell umfasst Themenkomplexe wie Ressourcenzuweisung im Fehlermanagement, Lern- und Verbesserungsraten sowie die Effektivität von Verbesserungsmaßnahmen. Durch die Anpassung eines definierten Sets an Parametern kann das Modell auf das jeweils im Unternehmen vorhandene Fehlermanagement adaptiert werden. Über eine modellbasierende Simulationsanalyse können individuelle Stellhebel identifiziert werden, die für eine bessere Vernetzung der Fehlermanagementstrategie eines Unternehmens mit der Produktionsplanung und -steuerung zu optimieren sind. Im ersten Projektzeitraum werden sechs Arbeitspakete definiert und bearbeitet. Ergebnis des ersten von sechs Arbeitspaketen ist eine Morphologie zur Beschreibung möglicher Ausprägungen im Fehlermanagement sowie ein ungewichtetes, hierarchisches Zielsystem, das die Ziele und Teilziele der qualitätsgeregelten Produktion abbildet. Diese beiden Elemente bilden die Grundlage für eine Fragebogenstudie in einer Gruppe von Experten (AP2). Hierdurch sollen die Gewichtung der Zielfunktion und die Gestaltung des Fehlermanagements in der qualitätsgeregelten Produktion ermittelt werden. In AP3 erfolgt die Analyse und Beschreibung des zu modellierenden Systems bzw. seiner Subsysteme. Resultat ist ein abgestimmtes Modell, welches die Subsysteme Produktion und Fehlermanagement jeweils isoliert beschreibt. In AP4 wird das abgestimmte Wortmodell in ein Simulationsmodell umgesetzt, für welches ein systemdynamischer Ansatz gewählt wird. In AP5 erfolgt die Planung, Durchführung und Auswertung der Simulationsexperimente, um allgemeingültige Aussagen über das Systemverhalten bei Anwendung unterschiedlicher Fehlermanagementstrategien zu erhalten. AP6 bündelt alle Aktivitäten zur Verifikation und Validierung (V&V) der modellierten Zusammenhänge, die Dokumentation und Veröffentlichung der Ergebnisse erfolgt projektbegleitend in einem weiteren Arbeitspaket. Im zweiten Projektraum werden sieben Arbeitspakete bearbeitet. Im ersten Arbeitspaket wird ein Anforderungsmodell definiert, welches ausreichend detailliert ist, um eine Vernetzung mit Prozessen der Produktionsplanung und -steuerung zu ermöglichen. Im sich anschließenden Arbeitspaket 2 wird das Modell entsprechen des Anforderungsprofils um ein Modularisierungskonzept ergänzt. In der Folge wird festgelegt, wie die Produktionsbausteine zum Gesamtkonstrukt verkettet werden können. Der gesamte Produktionsablauf eines Unternehmens wird in einzelnen Prozessschritten beschrieben, was eine individuelle Betrachtung der einzelnen Prozessschritte ermöglicht. Anschließend ist die Implementierung des Modularisierungskonzepts Teil des dritten Arbeitspakets. Die mathematischen Zusammenhänge zwischen Eingangs- und Ausgangsgrößen sowie Parametern innerhalb des Modells werden zunächst in ein Causal-Loop-Diagramm übertragen, um abschließend ein Simulationsfähiges SD-Modell zu realisieren. In Arbeitspaket 4 wird eine Quantifizierung des Prozesschrittbausteins erarbeitet. Insbesondere wird eine Berechnungsgrundlage für die Fehlerwahrscheinlichkeit in den Prozessschritten entwickelt. Die Anpassungen aus Arbeitspaket 2 wirken sich auch auf die Teilmodelle Fehlermanagement, Fehlerwissen, Fehlerentstehung und Ressourcen aus. Diese werden im fünften Arbeitspaket angepasst und mit den Bausteinen aus dem Teilmodell Produktion verknüpft. Darüber hinaus wird das angepasste Modell implementiert. Im sechsten Arbeitspaket wird das Modell anhand realer Fertigungsketten verifiziert und validiert. Teil des siebten Arbeitspakets ist die projektbegleitende Dokumentation und Veröffentlichung der Ergebnisse.

Publications

  • Conceptual Modelling of the Failure Management Process in the Production Industry. 19th QMOD-ICQSS Conference - International Conference on Quality and Service Sciences, QMOD-ICQSS, 2016-09-21 - 2016-09-23, Rom, Italy, Seiten: 1399-1412
    Türtmann, R. ; Glöckner, H. ; Falk, B. ; Schmitt, R. H.
  • Analyzing the Feedback Structure of Production Defect Management. 9th International Working Conference "Total Quality Management - Advanced and Intelligent Approaches", Belgrade, Serbia, TQM 2017 , 2017-06-05 - 2017-06-07
    Türtmann, R. ; Glöckner, H. ; Falk, B. ; Schmitt, R. H.
  • Conceptual modelling of the Failure management process in the manufacturing industry. Total quality management & business excellence 28(9-10),2017, Seiten: 1041-1053
    Türtmann, R. ; Glöckner, H. ; Falk, B. ; Schmitt, R. H.
    (See online at https://doi.org/10.1080/14783363.2017.1309128)
  • Qualitative Modelling of the Interaction between Defect Knowledge and the Production Process in the Manufacturing Industry. Proceedings 20th QMOD-ICQSS Conference, International Conference on Quality and Service Science, 5–7 August 2017, Copenhagen, Denmark
    Türtmann, R., Hellebrandt, T., Falk, B. & Schmitt, R.
  • A Failure Handling Process Model for Failure Management in Manual Assembly. 2020 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), Singapore, 14.- 17. Dec. 2020, Seiten: 1225–1229
    Exner, R.; Ngo, Q.; Ellerich, M.; Liang, J.; Günther, R., Schmitt, S.; Schmitt R. H.
    (See online at https://doi.org/10.1109/IEEM45057.2020.9309866)
  • Managing Complex Interactions between Production and Failure Management: a Systemtheoretical Model. 2021 International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET), 9-10 Dec. 2021, Cape Town, South Africa. Seiten: 1-5
    Beckschulte, S.; Liang, J.; Günther, R.; Schmitt R. H.
    (See online at https://doi.org/10.1109/ICECET52533.2021.9698640)
  • Quality Improvement Through Data Analysis. Production at the Leading Edge of Technology: Proceedings of the 11th Congress of the German Academic Association for Production Technology (WGP), Sept. 2021, Dresden. Seiten: 574-582
    Beckschulte, S.; Günther, R.; Kiesel, R.; Schmitt R. H.
    (See online at https://doi.org/10.1007/978-3-030-78424-9_63)
  • Quantification of a System Dynamics Model for Optimized Failure Management in Manual Assembly. Proceedings of the 2nd Conference on Production Systems and Logistics (CPSL 2021), 10.-13 Aug. 2021, Vancouver/ Canada, Online. Seiten: 167-176
    Liang, J.; Günther, R., Beckschulte, S.; Exner, R.; Schmitt R. H.
    (See online at https://doi.org/10.18154/RWTH-2021-09079)
  • Towards accurate failure prediction in manual assembly by establishing a System Dynamics model. 14th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering, 14.-16. Jul. 2021, Gulf of Naples, Italy, Online
    Günther, R., Liang, J.; Beckschulte, S.; Exner, R.
    (See online at https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.09.090)
 
 

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