Wissensbasierte Planung und Bearbeitung von Montagesystemen in der Luftfahrtindustrie

Knowledge-based planning and evaluation of assembly systems in aviation industry

URN urn:nbn:de:gbv:705-opus-30623
URL
Dokumentart: Dissertation
Institut: Institut für Konstruktions- und Fertigungstechnik
Fakultät: Fakultät Maschinenbau
Hauptberichter: Wulfsberg, Jens P. Prof. Dr.
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 07.02.2014
Erstellungsjahr: 2014
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter:
Freie Schlagwörter (Deutsch): Produktionsplanung, Montagesystemplanung, stochastische Simulation, multikriterielle Beurteilung, vollständige Systemplanung
Freie Schlagwörter (Englisch):
DDC-Sachgruppe: Ingenieurwissenschaften

Kurzfassung auf Deutsch:

Die Entwicklung von Produktionssystemen stellt eine komplexe und mit Unsicherheiten behaftete Aufgabe dar, die durch eine Vielzahl unternehmensinterner und -externer Faktoren beeinflusst wird. Diesen Planungsprozess gilt es, durch adäquate Methoden und Werkzeuge zu unterstützen. Zur Unterstützung von Teilaktivitäten im Bereich der Planung und Beurteilung von Produktionssystemen finden sich im Stand der Technik und Forschung unterschiedliche Ansätze. Schwachstellen dieser Ansätze sind insbesondere die Entwicklung von Montagesystemen nach dem Top-down Ansatz, eine uneinheitliche Planungs- und Beurteilungsgrundlage, eine mangelnde Berücksichtigung stochastischer und dynamischer Aspekte sowie eine geringe Automatisierung routinemäßiger Schritte. Ein wesentliches Charakteristikum dieser Ansätze ist die Betrachtung von Montagesystemen im Rahmen der Grobplanung. Da zu so frühen Entwicklungsphasen oftmals keine fundierten Informationen vorliegen, ist stets eine grobe Bewertung, die in der Regel mit ausgewählten statisch berechneten Kennwerten sowie deterministischen Annahmen durchgeführt wird, möglich. Inhalt der anschließenden Feinplanung ist bei all diesen Ansätzen lediglich noch die Ausarbeitung einer favorisierten Systemlösung. Aufbauend auf dem gegenwärtigen Handlungsbedarf wurde das PEAS-Konzept (Planning and Evaluating Assembly Systems-Konzept) zur vollständigen Planung und multikriteriellen Beurteilung von Montagesystemen entwickelt. Die Nutzung von identifizierten Befähigern erfolgt mit dem Ziel, die Planungszeiten zu verkürzen, die Planungskosten zu verringern sowie die Absicherung zu erhöhen. Das Konzept stellt keine grundlegend neue Methode zur Montagesystemplanung dar, sondern dient vielmehr als ergänzendes Hilfsmittel. Der Ansatz ist durch die Verwendung eines Wissensspeichers als Planungs- und Beurteilungsgrundlage, Erstellung von Varianten für Montagesysteme auf Basis vorentwickelter Module, Betrachtung aller auf Basis des Wissensspeichers möglicher Varianten einschließlich ihrer Beurteilung, Planungsabsicherung mittels eines integrierten stochastischen Simulationsmodells zur Berücksichtigung von Unsicherheiten und anlauf- sowie serienspezifischer Effekte und durch die Automatisierung routinemäßiger Tätigkeiten gekennzeichnet. Das im Rahmen der vorliegenden Arbeit entwickelte PEAS-Konzept, welches aus den drei Bausteinen Wissensspeicher, Systemverarbeitung und Beurteilung besteht, ist auf luftfahrtspezifische Anforderungen ausgerichtet. Als Planungsgrundlage des neuen Ansatzes dient der Baustein „Wissensspeicher“, der die notwendigen Informationen zu den Montagemodulen, den Montageprozessen sowie zu den Bauteilen enthält. Mit Hilfe der „Systemverarbeitung“ werden für ein vorgegebenes Planungsproblem zum einen unter Anwendung eines kombinatorischen Ansatzes alle auf Basis des Wissensspeichers möglichen Varianten für Montagesysteme berechnet. Zum anderen werden mit einem stochastischen Simulationsmodell technische, ökonomische, soziale und ökologische Kennwerte unter Einbezug dynamischer Größen wie Lerneffekte berechnet. Im Baustein „Beurteilung“ werden die Ergebnisse für den Anwender aufbereitet und in Kennfeldern dargestellt. Diese Vorgehensweise erlaubt im nächsten Schritt eine detaillierte Szenario- und Einflussanalyse. Das PEAS-Konzept ist als modulare Planungsumgebung in MATLAB implementiert. Bedienoberflächen, die sowohl für die Eingabe der Randbedingungen als auch für die Darstellung der Ergebnisse verfügbar sind, stellen die Schnittstelle zum Anwender dar. Die Validierung des entwickelten Konzepts sowie der softwaretechnischen Umsetzung liefert erste Erkenntnisse über das Anwendungsfeld; das Werkzeug lässt sich für erste überschlägige Analysen bis hin zu detaillierten Szenario- und Einflussanalyse einsetzen. Die Leistungsfähigkeit wurde anhand von zwei exemplarischen Montageaufgaben aus dem Bereich der Strukturmontage nachgewiesen. Hierfür wurden die Ergebnisse aus Teilbereichen mit Ergebnissen aus Simulationsstudien, Laborapplikationen und dem konventionellen Planungsvorgehen verglichen.

Kurzfassung auf Englisch:

Uncertainties as well as a variety of company internal and external factors influence the development of production systems. Adequate methods and tools are necessary for the planning processes. Concerning the assistance of sub-activities for planning and evaluating production systems, several approaches can be found in the state of art and research. Weaknesses of these approaches are especially the development of assembly systems based on the top-down approach, a non-uniform planning and assessment basis, a lack of attention to stochastic and dynamic aspects as well as a low automation of routine steps. A characteristic of these common approaches persists in the consideration of assembly systems under a rough planning. Due to often missing established information in early development phases, a rough evaluation has to be performed. As a general rule, selected static characteristic values are calculated with deterministic assumptions. Content of the following detailed planning is the elaboration of the favored system solution. On the basis of the identified need for action, a new concept (PEAS concept -- Planning and Evaluating Assembly Systems concept) for complete planning and multi-criteria evaluating of assembly systems is developed. Identified enablers are used to reduce planning time, to diminish planning costs and to increase the planning securing. The concept does not present a fundamentally new method for planning assembly systems, but rather serves as a complementary tool. This concept is characterized by six points: application of a knowledge storage as planning and assessment basis, creating variants for assembly systems based on pre-developed modules, considering of all possible variants based on the knowledge storage including their assessment, planning protection via employing an integrated stochastic simulation model for the consideration of uncertainties, ramp-up and series-specific effects and automating routine tasks. The developed PEAS concept, consisting of the three blocks knowledge storage, system processing and evaluation, is aligned on aviation-specific requirements. The “knowledge storage” contains the necessary information for the assembly modules, the assembly processes as well as for the components and is furthermore used as planning basis. The block “system processing” calculates all possible assembly systems based on the knowledge storage by using a combinatorial approach and different technical, economical, social and environmental characteristics with a stochastic simulation model including dynamic variables such as learning effects. The simulation results are visualized in the block “evaluation”. This procedure allows a detail scenario and an impact analysis in the following steps. The PEAS concept is implemented in MATLAB as a modular planning environment. User interfaces are available for the entry of planning conditions as well as for the presentation of the results. The validation of the developed concept and the software technical implementation provide first insights about the field of applications. The tool can be used for first rough analyses up to detail scenario and impact analyses. The effectiveness has been demonstrated with two exemplary assembly tasks in the field of structure assembly. The benefits of sub-areas are worked out with a comparison of the results from simulation studies, laboratory applications and conventional planning approaches.

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