Multivariable automation decisions for volume and product-flexible flow assembly
Final Report Abstract
Der optimale Automatisierungsgrad wird traditionell anhand monetärer Vergleichsrechnungen ermittelt. Der Automatisierungsaufwand wird mit dem monetären Einsparpotenzial verglichen. Eine rein monetäre Bewertung des Automatisierungsgrades ist jedoch nicht ausreichend. Zudem sollte die Bewertung über den optimalen Automatisierungsgrad an einer Stelle des Prozesses nicht unabhängig von den restlichen Prozessschritten getroffen und ein notwendiges Maß an Wandlungsfähigkeit berücksichtigt werden. Es bedarf eines geeigneten Verfahrens, welches ein mehrdimensionales Zielsystem enthält. Das hier vorgestellte Projekt legt deswegen bei der Ermittlung des optimalen Automatisierungsgrades in der Fließmontage den Fokus auf die Einbindung nicht-monetärer Faktoren. Im Rahmen des Projektes wurden 52 nicht-monetäre Entscheidungsfaktoren auf den Automatisierungsgrad identifiziert, die bei einer Entscheidung berücksichtigt werden sollten. Mittels einer Online-Studie sollten diese gefiltert und gewichtet werden, um abhängig vom Unternehmen bzw. dem Montageumfeld Anwendung zu finden. Die grundlegende Arbeitshypothese, dass eine quasi-permanente Überprüfung der Automatisierung stattfindet, konnte durch die Studienergebnisse gestützt werden. Des Weiteren lässt sich eine klare Tendenz der Studienteilnehmer/ innen hin zu einer erwarteten Steigung des Automatisierungsgrades sowie eines hohen Stellenwerts nicht-monetärer Entscheidungsfaktoren erkennen. Gleichzeitig finden solche Faktoren gegenwärtig aufgrund ihrer schwierigen Messbarkeit kaum Anwendung in Automatisierungsprojekten. Dank der Studie konnte zwar ein Ranking der Faktoren ermittelt werden, aufgrund mangelnder Repräsentativität der Stichprobe wird jedoch eine fallspezifische Gewichtung für jedes Automatisierungsprojekt empfohlen. Auf Basis der ermittelten Faktoren wurde eine Methode zur Bestimmung eines Ziel-LoA für ein betrachtetes Montagesystem entwickelt. Darauf aufbauend wurde die Erstellung von Automatisierungsalternativen in Form von Betriebsmittelszenarien für einzelne Montageschritte untersucht. Es hat sich gezeigt, dass keine umfangreichen Betriebsmitteldatenbanken zur Verfügung stehen, sich die Automatisierung des Planungsprozesses selbst als schwierig erweist und nach wie vor von tiefgreifendem fallspezifischen Expertenwissen abhängt. Das entwickelte Betriebsmittel Canvas bietet daher eine strukturierte Methode, um alle notwendigen Informationen zu erfassen. Zum Vergleich definierter Betriebsmittelszenarien und zur Auswahl der besten Option wurde ein Verfahren zur Nutzen- und Aufwandsbewertung entwickelt. Bei der Nutzenbewertung werden die einzelnen Betriebsmittelalternativen hinsichtlich ihres Einflusses auf ermittelte Zieldimensionen, wie z.B. Wandlungsfähigkeit, bewertet. Zugleich findet bei der Aufwandsbewertung eine Abschätzung der Kosten statt. Hier werden nicht nur Investitionskosten berücksichtigt, sondern z.B. auch Schulungs- oder Betriebskosten. Zusammengefasst werden alle Betriebsmittelszenarien in einer Nutzwert-Kosten-Analyse, wo sie mit ihren jeweiligen Aufwand- und Nutzenwerten in einem Diagramm verglichen werden. Somit wird ein Zusammenhang zwischen qualitativer und monetärer Bewertung hergestellt und letztendlich eine systematische und fundierte Entscheidung für ein geeignetes Betriebsmittelszenario getroffen. Die Umsetzung der Methoden in einem Softwaretool ermöglichte die Validierung anhand dreier Use-Cases. Die in diesem Projekt konzipierte Entscheidungsmethodik und die in der softwaretechnischen Umsetzung integrierte Datenbank liefern einen Baustein für eine systematische und nachhaltige Datenerfassung über produkt- und volumenflexible Automatisierungslösungen. Verworfene Alternativen werden für kommende Betrachtungen jedoch erneut in den Pool möglicher Lösungen aufgenommen. Diese Notwendigkeit bestätigten die Feedbacks und Kommentare aus den Peer-Review-Prozessen der eingereichten Veröffentlichungen. Schlussendlich sieht das Projektteam hier eine spannende Chance für moderne Methoden maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz, den Menschen bei der umfangreichen, manuellen Planungsarbeit zu unterstützen, indem die Systeme im Betrieb von den Automatisierungsentscheidungen der menschlichen Planer lernen, in ihnen Muster erkennen und bei künftig auftretenden Entscheidungen als Unterstützungssystem fungieren können. Hierin werden eine wertvolle Erkenntnis und ein spannender Forschungsbereich für künftige Projekte gesehen.
Publications
- Automation decisions in flow-line assembly systems based on a cost-benefit analysis, in: Procedia CIRP, Volume 81, 2019, Pages 529-534
P. Burggräf, J. Wagner, M. Dannapfel, S. Fluchs, K. Müller, B. Koke
(See online at https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.03.150) - Multivariable Automatisierungsentscheidungen: Tool zur Aufwand- und Nutzenbewertung als Entscheidungsgrundlage, in: wt Online 109 (2019), Nr. 3, ISSN 1436-4980, S. 134-139
P. Burggräf, J. Wagner, M. Dannapfel, K. Müller, B. Koke
