Performance measurement system for robustness improvements in paced production lines
Measurement Systems
Final Report Abstract
Verkettete Produktionslinien stellen heutzutage das weit verbreitetste industrielle Fertigungsprinzip dar. Kennzeichnend für das Produktionsumfeld sind kurze Produktlebenszyklen, eine große Produktvielfalt und volatile Märkte. Sie bewirken das Auftreten von internen und externen Störungen, welche die Leistung der Produktionssysteme maßgeblich beeinflussen. Für eine erfolgreiche Produktion müssen Produktionssysteme robust sein. Ihre Leistung muss trotz Veränderungen und Störungen auf einem hohen Niveau bleiben. Die Eigenschaft eines Produktionssystems, trotz auftretender Störungen gleichzeitig eine hohe und stabile Leistung zu erzielen, nennt man Robustheit. Zur Bewertung der Robustheit muss die Leistung analysiert werden. Hierzu eignen sich Kennzahlen. Die Auswahl geeigneter Kennzahlen stellt eine Herausforderung dar. Einerseits sollten die ausgewählten Kennzahlen alle Defizite in der Produktion aufzeigen. Zudem sind wenige Kennzahlen zu verwenden, um die Übersichtlichkeit zu wahren. Die im Stand der Forschung existierenden Arbeiten zur Kennzahlenauswahl bieten keinen objektiven Auswahlprozess für Kennzahlen, welcher eine ganzheitliche Beurteilung eines Produktionssystems ermöglicht. Zudem fehlt ein Vorgehen zur Identifikation von Maßnahmen, welches eine umfassende Robustheitssteigerung bei Berücksichtigung einer sich ändernden Systemumwelt ermöglicht. In der Praxis werden die Kennzahlenauswahl und die Auswahl robustheitssteigemder Maßnahmen häufig auf subjektiver Diskussionsebene geführt und als sehr schwierig angesehen. Das vorliegende Forschungsprojekt zielte auf die Verbesserung der Robustheit verketteter Produktionssysteme ab. Dazu wurden zuerst in einer breit angelegten Literaturrecherche mehr als 150 produktionsbezogene Kennzahlen recherchiert und charakterisiert. Sie dienten als Grundmenge möglicher Kennzahlen zur ganzheitlichen Bewertung der Performance verketteter Produktionssysteme. Die ermittelten Kennzahlen wurden auf Basis ihrer Wechselwirkungen und Interdependenzen formal zu einem Kennzahlennetz verknüpft, als mathematisches Modell implementiert (Mathematica®) und mit einem Simulationsmodell verknüpft. Ziel war es, bislang vermutete aber nicht quantifizierbare Zusammenhänge zu erschließen. Der weitere Verlauf der Arbeiten zielte auf eine analytische Selektion von Kennzahlen aus dieser Grundmenge ab. Dazu wurde ein lineares mathematisches Optimierungsmodell zur Kennzahlenauswahl formuliert. Ergebnis der Optimierung ist ein verdichtetes, aber zugleich umfassendes und objektives Kennzahlensystem der Robustheit. Zu Zwecken der Informationsverdichtung und Steigerung der Vergleichbarkeit wurde das Kennzahlensystem der Robustheit im weiteren Verlauf in ein eindimensionales, quantifizierbares Robustheitsmaß überführt. Es ermöglicht die Bewertung der Robustheit und schließt Störungen sowie unsichere Umwelteffekte mit ein. Auf der Robustheitsevaluation aufbauend wurde ein Katalog robustheitssteigender Maßnahmen entwickelt. Der letzte Schritt der Methodik diente der multidimensionalen Maßnahmenentscheidung unter Berücksichtigung der Kosten und des Effekte auf die Gesamtsystemrobustheit bei Implementierung der Maßnahme. Die Ergebnisse des Forschungsvorhabens sind als vielsprechend einzustufen. Das Forschungsvorhaben leistet einen großen Beitrag zur ganzheitlichen Performancebetrachtung sowie zur Robustheitsmessung und -Verbesserung verketteter Produktionssysteme. Die entwickelte Methodik gibt einen transparenten Performanceüberblick in einer dynamischen Systemumwelt und ermöglicht eine stufenweise Verbesserung der Systemrobustheit durch die Auswahl geeigneter Verbesserungsmaßnahmen. Das Kennzahlensystem ist umfassend und kann entsprechend individueller Anforderungen des Anwendungsfalls parametrisiert werden. Damit eignet es sich sowohl für einen branchenunabhängigen Einsatz in der Industrie als auch in nachfolgenden Forschungsprojekten. Der entwickelte Lösungsansatz wurde prototypisch in einer Softwareumgebung implementiert. Die komplexen Berechnungen und Optimierungen zur Erstellung des Kennzahlensystems der Robustheit sind gekapselt. Der Benutzer agiert lediglich mit einer graphischen Benutzeroberfläche. Diese anwenderfreundliche Lösung steigert das Verwertungspotential des Forschungsvorhabens erheblich. Anknüpfungspunkte für weitere Forschungsaktivitäten ergeben sich beispielsweise in der datengetriebenen Regelung von und dem Umgang mit Störungen in produktionssystemübergreifenden Wertschöpfungsnetzwerken.
Publications
- (2016): Robustheit verketteter Produktionssysteme: Robustheitsevaluation und Selektion des Kennzahlensystems der Robustheit. Forschungsberichte aus dem wbk, Institut für Produktionstechnik, 194 Seiten, Shaker Verlag, Aachen
Stricker, N.
- (2017): Considering Interdependencies of KPls - Possible Resource Efficiency and Effectiveness Improvements, Procedia Manufacturing, Vol. 8, S. 300-307
Stricker, N.; Micali, M.; Dornfeld, D.; Lanza, G.
(See online at https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.02.038) - (2017); Selecting key performance indicators for production with a linear programming approach, International Journal of Production Research, Vol. 55, Issue 19, S. 5537-5549
Stricker, N.; Echsler Minguillon, F.; Lanza G.
(See online at https://doi.org/10.1080/00207543.2017.1287444) - (2018): Transparency in Global Production Networks: Improving Disruption Management by Increased Information Exchange, Procedia CIRP, Vol. 51
Treber, S.; Lanza G.
(See online at https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.03.009) - (2018): Variant flexibility in assembly line balancing under the premise of feasibility robustness, Procedia CIRP, Vol. 51
Fisel, S.; Exner, Y.; Stricker, N.; Lanza, G.
(See online at https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.03.049)
