Simulationsgestützte Optimierung eines Fließproduktionssystems (FPS) in Tecnomatix Plant Simulation


Bachelorarbeit, 2017

70 Seiten, Note: 1,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Kurzfassung

Abstract

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkurzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Aufgabenstellung
1.3 Aufbau derArbeit

2 Produktionsplanung
2.1 Arten von Produktionstypen
2.2 Fliefeproduktionssystem(FPS)

3 Grundlagen der Simulation
3.1 Ablauf einer Simulationsstudie
3.2 Methoden und Werkzeuge der Simulation
3.3 Vorgehensweise bei Simulationsstudien
3.4 Tecnomatix Plant Simulation

4 Implementierung eines Flieftproduktionssystems in TPS
4.1 Ist-Situation vor Implementierung des Simulationsmodells
4.2 Vorgehensweise nach Kapitel 3.3 und Simulationsergebnis

5 Optimierung des Flieftproduktionssystems in TPS
5.1 Ziele der Optimierung des Modells
5.2 Vorgehensweise bei der Optimierung des Modells
5.2.1 Phaseeinsder Optimierung
5.2.2 Phase zwei der Optimierung
5.3 Ubersicht der Optimierungsergebnisse

6 Zusammenfassung
6.1 Fazit

Anhang
Anhang A: Abbildungen
Anhang B: Tabellen
Anhang C: Relevante Quellcodes

Literaturverzeichnis

Kurzfassung

Die vorliegende Bachelor Thesis behandelt die simulationsgestutzte Optimierung eines FlieRproduktionssystems (FPS) in Tecnomatix Plant Simulation. Das Ziel die- ser Thesis ist darzustellen, wie sich ein beispielhaftes Simulationsmodell eines FPS in Plant Simulation implementieren sowie erweitern lasst und wie sich Prozess- probleme durch gezielte Analysen und Verbesserungen des Modells eliminieren las­sen. Es wird zunachst ein Simulationsgrundmodell eines FPS in Plant Simulation nach einem Vorgehensschema modelliert, simuliert, analysiert und Simulationser- gebnisse festgehalten. Im Anschluss wird das Simulationsmodell nach realen Bedin- gungen erweitert und auf dieser Grundlage methodisch optimiert, simuliert und die Resultate mit dem Simulationsgrundmodell verglichen. Dabei werden samtliche Schritte exemplarisch beschrieben und relevante Simulationsergebnisse auf eine abgezielte Verbesserung des Systems bewertet. Basis dieser Thesis ist eine Ausar- beitung eines Master-Projekts von Studenten der Hochschule Fulda aus dem Jahr 2013 mit dem Thema „Leistungsanalyse und Konfiguration von FlieRproduktions- systemen mit Hilfe von Simulation".

Abstract

The present bachelor thesis deals with a simulation based optimization of a Flow Production System (FPS) in Tecnomatix Plant Simulation. The aim of this thesis is to show how an exemplary FPS simulation model can be implemented as well as ex­tended and how process problems can be eliminated by specific analyzes and im­provements of the model in Plant Simulation. At first, a basic FPS simulation model is modeled, simulated, analyzed and simulation results are recorded according to procedure. Subsequently, the simulation model is expanded considering real condi­tions and methodically optimized, simulated and simulation results are compared to the results of the basic simulation model. All steps are exemplary described and relevant simulation results are evaluated for a targeted improvement of the produc­tion system. This thesis is based on a master program project created by students of the Fulda University of Applied Sciences in 2013 with the topic "Performance anal­ysis and configuration ofFlow Production Systems with the help of simulation".

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 2-1: Organisationstypen der Produktion

Abbildung 2-2: Schema eines elastisch verketteten FPS

Abbildung 2-3: FPS mit rein linearen Materialfluss

Abbildung 2-4: FPS mit nichtlinearen Materialfluss

Abbildung 2-5: Erreichbare Auslastung in Abhangigkeitvon VC (ohne Puffer)

Abbildung 2-6: Erreichbare Auslastung in Abhangigkeit der Puffer (VC = 0,1)

Abbildung 2-7: Erreichbare Auslastung in Abhangigkeit der Puffer (VC = 2,0)

Abbildung 3-1: Ablauf einer Simulationsstudie

Abbildung 3-2: Klassifikation von Simulationsmethoden

Abbildung 3-3: Verhalten einer zeitabhangigen Variablen (kontinuierlich)

Abbildung 3-4: Verhalten einer zeitabhangigen Variablen (ereignisorientiert)

Abbildung 3-5: Dichtefunktionen fur zwei Arten derVerteilungen

Abbildung 3-6: MTBF bei technischer Verfugbarkeit und MTTR = 300 sek

Abbildung 3-7: Vorgehensmodell einer Simulationsstudie

Abbildung 3-8: Benutzeroberflache Tecnomatix Plant Simulation

Abbildung 3-9: Oberflache mit Eigenschaften einer Montagestation in TPS

Abbildung 4-1: Produktions-Layout des FPS mit Haupt- und Nebenflussen

Abbildung 4-2: Montagestation Montage_Boden_Stecken_1 in TPS

Abbildung 4-3: Zweiseitige Montagestation Montage_Turen_Schrauben in TPS

Abbildung 4-4: Materialflussstatistik zum Grundmodell in TPS

Abbildung 4-5: Ressourcenstatistik der Stationen des Grundmodells in TPS

Abbildung 5-1: Statistik zum Grundmodell nach 24 Std. in TPS

Abbildung 5-2: Statistik zum erweiterten Modell nach 24 Std. in TPS

Abbildung 5-3: Statistik zum optimierten Modell nach 24 Std. in TPS

Abbildung 5-4: Ressourcenstatistik des erweiterten Modells in TPS

Tabellenverzeichnis

Tabelle 3-1: Elemente in Plant Simulation mit Erklarung 'll

Tabelle 4-1: Ziele und Annahmen der Simulationsstudie

Tabelle 4-2: Simulationsergebnisse des Grundmodells in WITNESS

Tabelle 4-3: Ergebnisse der einzelnen Simulationsexperimente in WITNESS

Tabelle 5-1: Simulationsresultate des Grundmodells in TPS

Tabelle 5-2: Bewertung der Effizienz und Geschwindigkeit der Werker in TPS

Tabelle 5-3: Daten des Schichtkalenders des Simulationsmodells in TPS

Tabelle 5-4: Simulationsergebnisse nach Erweiterung und Optimierung

Abkurzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Im Zuge der Globalisierung zwingt der zunehmend kleiner werdende Weltmarkt, verkurzte Produktzyklen und individualisierte Produkte Unternehmen zu immer mehr Flexibility und Effektivitat. Durch die beispielsweise stark anwachsende In­formations- und Kommunikationsmoglichkeit stehen Unternehmen auf weltweiter Ebene in einem kontinuierlichen Wettbewerbsprozess. Auch steigende Anforderun- gen der Kunden hinsichtlich komplexer und kundenspezifischer Produktionspro- zesse sind weltumspannend. Daher ist es heutzutage unabdingbar moglichst hohe Produktionsstandards fur potenzielle Kunden zu gewahrleisten [Arndt 2015]. Um diesen Kundenanforderungen zu entsprechen muss ein Unternehmen seine materi- ellen und menschlichen Ressourcen bestmoglich zum Einsatz bringen. Dadurch las­sen sich die Chancen eines Unternehmens erhohen, sich nachhaltig und wettbe- werbsfahig auf dem Weltmarkt zu etablieren. Die Qualitat der Produktion und sei­ner zugrundeliegenden Prozesse stetig zu verbessern ist ebenfalls gleichbedeutend mit einem Wettbewerbsvorteil gegenuber konkurrierenden Unternehmen [Dahm & Haindl 2011]. Zu diesem Zweck setzen Unternehmen gerade in der Planungsphase beziehungsweise vor der Installation und Inbetriebnahme neuwertiger Produkti- onslinien vermehrt auf Simulationsmodelle geplanter Anlagen und Prozesse. Dadurch erhalt ein Unternehmen genugend Spielraum, um die prognostizierten Da- ten resultierend aus den Simulationsmodellen fur weitere Analyse- und Optimie- rungsmaRnahmen zu verwenden [Rabe et al. 2008]. Beispielhafte Simulationspro- gramme, um eine derartige Modellierungund Simulation von Materialfluss und Pro- duktionsprozessen sicherzustellen, sind beispielsweise die Software WITNESS (Lan- ner Group Ltd] und Tecnomatix Plant Simulation (Siemens AG]. Starkim Fokus vieler namhafter Unternehmen der Automobilbranche und Zulieferer jedoch, steht heut­zutage das vielfach in der Praxis angewandte Programm Plant Simulation.

1.1 Motivation

In zahlreichen Sektoren der Industrie kommen in der heutigen Zeit Simulationsstu- dien immer verstarkter zum Einsatz. In den Planungsphasen einer Fabrik, einer Pro- duktionsanlage oder eines einfachen Produktionsprozesses, wird dabei haufig auf eine modellbasierte diskrete ereignisorientierte Simulation zuruckgegriffen. Auch an den Universitaten und Hochschulen bekommen Studenten der Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften in beispielsweise Laborpraktika oder Studienprojekten Einblicke in zumeist mehrere Programme zur Modellierung und anschlieRender Op- timierung projektspezifischer Simulationsstudien. Dabei liegt das Augenmerk der Hochschulen auf einer moglichst praxisnahen Vermittlung von Wissen gestutzt durch moderne Ausstattung der Lahore und Software. Diesem Standard entspre- chend mochte sich der Fachbereich Elektro- und Informationstechnik der Hoch- schule Fulda in Zusammenarbeitmitdem Labor Wirtschaftsingenieurwesen von der Simulationssoftware WITNESS losen und seinen Studenten mit der Software Plant Simulation in Zukunft eine in der praktischen Industrie vielfach angewandte Losung anbieten.

1.2 Aufgabenstellung

Im Bereich der Ablaufsimulation eines Unternehmens oder auch bei den Laborprak- tika von Hochschulen sind Simulationen von Produktionsmodellen mit Hilfe von ge- eigneter Software und eine anschlieRende Optimierung des Modells unter Verwen- dunggeeigneter Werkzeuge, zunachst eigenstandige Methoden eines Planungs- und Verbesserungsprozesses. Jedoch lassen sich Simulationsstudien durch den kombi- nierten Einsatz von Simulation und Optimierung kontinuierlich und ebenfalls nach- haltigverbessern. [Marz etal. 2011]

Die vorliegende Thesis soil verdeutlichen, wie eine Implementierung eines Simula- tionsmodells in die Software Tecnomatix Plant Simulation nach einem Beispielmo- dell, erstellt mit der Software WITNESS, erfolgen und ein simulierter Materialfluss eines FlieRproduktionssystems ablaufen kann. Anhand eines Beispiels aus der Au- tomobilfertigung soil im Anschluss in Erfahrung gebracht werden, ob eine Modellie- rung einer Fertigungslinie in Tecnomatix Plant Simulation moglich ist und welche Schwierigkeiten bei der Implementierung auftreten konnen. AnschlieRend soil exemplarisch aufgezeigt werden, wie ein Modell nach Implementierung methodisch erweitert und mit welcher Methode das Modell optimiert werden kann, um eine Aussagekraft uber eine Realisierbarkeit sowie Funktionsfahigkeit gewahrleisten zu konnen. Zum Abschluss der Simulationsstudie sollen samtliche Simulationsergeb- nisse des implementierten Grundmodells auf Richtigkeit zum WITNESS-Modells ge- pruft werden. AuRerdem werden die Simulationsresultate sowohl vor und nach Er- weiterung, als auch nach der Optimierung des erweiterten Modells miteinander ver- glichen und bewertet.

Als Beispiel fur ein FPS und Quelle fur Daten des Simulationsmodells, dient eine Aus- arbeitung eines Master-Projekts von Studenten der Hochschule Fulda mit dem Thema ,,Leistungsanalyse und Konfiguration von Fliefeproduktionssystemen mit Hilfe von Simulation" aus dem Jahr 2013 nach [Schwitalla et al. 2013]. Eine Kopie in PDF- Format ist der beigelegten CD-ROM dieser Thesis hinzugefugt.

1.3 Aufbau der Arbeit

Die Einleitung soil zunachst die Relevanz von Simulationsstudien in der heutigen Industrie beleuchten und dem Leser einen komprimierten Einblick in die Thematik verschaffen. Durch die Kapitel 1.1 (Motivation) und Kapitel 1.2 (Aufgabenstellung) wird die Problemstellung und das Ziel der Arbeit erfasst. Das Kapitel Aufbau der Arbeit [Kapitel 1.3] schlieRt den einleitenden Teil dieser Thesis ab. In Kapitel 2 wird eine Produktionsplanung theoretisch beschrieben. Dabei wird aufgezeigt, welche Produktionssysteme existieren [Kapitel 2.1], was ein sogenanntes FlieRprodukti- onssystem (FPS) ist [Kapitel 2.2] und welche Faktoren bei der Beurteilung einer Leistungsanalyse von FPS relevant sind. Mit Kapitel 3 wird der theoretische Teil die­ser Thesis mit einer Einfuhrung in die Grundlagen der Simulation abgeschlossen. Dabei wird auf einen Ablauf einer Simulationsstudie [Kapitel 3.1] eingegangen, so- wie Methoden und Werkzeuge [Kapitel 3.2] der Simulation aufgezeigt. In Kapitel 3.3 wird eine Vorgehensweise fur Simulationsstudien vorgestellt. AbschlieRend folgt ein kurzer Einblick in die Simulationssoftware Tecnomatix Plant Simulation [Kapitel 3.4]. Kapitel 4 beginnt mit dem praktischen Teil dieser Thesis mit einer Implemen- tierung eines Simulationsmodells nach Beispiel eines WITNESS-ModeWs in Plant Si­mulation. Dafur werden Aspekte, wie die Erfassung der Ist-Situation vor einer Im- plementierung in Plant Simulation [Kapitel 4.1], sowie eine Vorgehensweise nach Kapitel 3.3 mitanschlieRend erzielten Simulationsergebnissen [Kapitel 4.2] beruck- sichtigt. Kapitel 5 soil eine darauffolgende Optimierung des Simulationsmodells be- handeln. Wichtig hierbei ist, das Ziel einer Optimierung zu bestimmen [Kapitel 5.1]. Dazu wird in Kapitel 5.2 eine Vorgehensweise bei einer Optimierung eines Modells vorgestellt und anschlieRend praktisch [Kapitel 5.2.1 und 5.2.2] bei einer Simulati­onsstudie angewendet und Zwischenergebnisse bewertet. Zum Abschluss des opti- mierten Simulationsmodells werden jegliche relevanten Simulationsergebnisse in Kapitel 5.3 prasentiert und miteinander verglichen. Kapitel 6 schlieRt den prakti­schen Teil dieser Thesis ab, indem die gewonnenen Ergebnisse evaluiert und auf mogliche Verbesserungspotenziale eingegangen wird.

2 Produktionsplanung

Unter der Produktionsplanung wird eine schrittweise Planung von potenziellen Produkten unterschiedlicher Varianten unter Berucksichtigung der notwendigen Produktionsfaktoren und -prozesse verstanden. Um innerhalb einer Produktion- slinie einen organisatorischen und reibungslosen Fertigungsablauf zu schaffen, ist bei der Planung zunachst darauf zu achten, Fertigungskapazitaten zu definieren, im Anschluss daran eine strukturierte Auslegung der Produktionsorganisation zu schaffen und einen moglichen Personaleinsatz zu planen. Dazu zahlen bspw. die richtige Auswahl des Produktionssystems oder auch die erfolgreiche Wahl eines Fertigungsverfahrens. Als zusatzliche Hilfe bei einer groben Planung dienen fol- gende vier Fragestellungen bei einer Vorplanung eines Produktionsvorhabens:

- Was soil produziert werden?
- Wo soil produziertwerden?
- Wie soil produziert werden?
- Womit soil produziert werden?

Im Vordergrund stehen primar Produktionssysteme mit moglichst geringem Ausschusspotenzial, geringer variable Kosten[1] und Zykluszeit[2]. [Domschke et al. 1993]

2.1 Arten von Produktionstypen

Entlang des Wertschopfungsprozesses einer Produktion wird eine Fertigung inner­halb eines Produktionssystems mit Hilfe unterschiedlicher Produktionstypen um- gesetzt. Dabei ist bei der Produktionsplanung die richtige Wahl des Organisations- typs in Bezug auf den Produktionstyp und die Planungsproblematik der spezifischen Fertigungsverfahren zu treffen und umzusetzen. [Claus etal. 2015]

Um einen Produktionstyp im Hinblick auf eine Produktion zu beschreiben gibt es sogenannte programmbezogene und prozessbezogene Produktionstypen. Pro- grammbezogene Typen der Produktion kann man in spezifische Eigenschaften eines Produktionsprogramms unterteilen. Diese Eigenschaften beinhalten die Anzahl der Erzeugnisse, die Beziehung der Produktion zum Absatzmarkt und die Auflagen- grofee, wonach sich Massenproduktion, Serienproduktion sowie Einzelproduktion differenzieren lassen. [Gunther & Tempelmeier 2009]

(Anzahl der Erzeugnisse)

Es wird bei der Anzahl der angebotenen Produkte nach Einproduktproduktion und Mehrproduktproduktion unterschieden. Bei einer Einproduktproduktion wird le- diglich eine Produktart im Produktionsprogramm hergestellt und im Hinblick auf den zur Verfugung stehenden Ressourcen, diese in Massen auf dem Absatzmarkt an- geboten. Bei einer Mehrproduktproduktion werden Produkte verschiedener Arten erzeugt. [Gunther & Tempelmeier, 2009]

(Beziehung der Produktion zum Absatzmarkt)

Unterscheiden lasst sich diese Eigenschaft des Produktionsprogramms in Kunden- produktion und Marktproduktion. Bei einer Kundeproduktion wird die Produktion erst dann begonnen, wenn ein Kundenauftrag mit bestimmten Einschrankungen, wie Produktions- und Liefertermine vorliegt. Marktproduktion wird hinsichtlich ei- nes unbekannten Marktverhaltens verwendet. Hierbei wird die Produktion fur ei- nen Aufbau des Lagerbestandes eingesetzt, sodass mit Hilfe von Prognosen zur Marktnachfrage, auf ein Nachfrageverhalten reagiert werden kann. Abgesehen da- von kann eine kunden- und auftragsorientierte Produktion in einem Produktions- system parallel ablaufen, sofern beispielsweise Endprodukte nach Kundenauftrag und dafur vorgesehene Ersatzteile auf Lager hergestellt werden. [Gunther & Tem­pelmeier, 2009]

(Auflagengrofte)

,,Die Auflagengrofee bezeichnet die Anzahl der nach Vorbereitung der Produktionsan- lage ununterbrochen hergestellten Erzeugniseinheiten. Danach lassen sich Massen- produktion, Serienproduktion sowie Einzelproduktion unterscheiden." [Gunther & Tempelmeier 2009, S.ll]

- Massenproduktion wird als permanente und zeitlich nicht eingeschrankte Produktionen eines Erzeugnisses in Massen verstanden. Automatisierungs- und Mechanisierungsgrad sind hierbei am einfachsten zu realisieren und ebenfalls am haufigsten vorhanden
- Serienproduktion beschreibt das Produzieren einer begrenzten Quantitat nahezu gleicher Produktarten. Produktionsanlagen mussen hierbei jedoch erheblich flexibel sein, da bei regelmaKigem Wechsel der Produktarten, An- lagen umgerustetwerden mussen.
- Einzelproduktion kennzeichnet im Produktionsprogramm das Zusammen- fugen der vorab gefertigten Einzelteile zu Produkten unterschiedlicher Vari- anten. Die Produktion erfolgtinfolge eines kundenspezifischen Auftrags, wo- bei Produktionsanlagen und Beschaftigte uber eine hohe Flexibilitat verfu- gen mussen. [Gunther & Tempelmeier, 2009]

Prozessbezogene Produktionstypen zeichnen sich durch eine Organisation der Pro- duktionsprozesse und durch einen strukturierten Aufbau der Arbeitssysteme aus. Arbeitssysteme sind die kleinsten arbeitenden Einheiten in einem Unternehmen. Die Produktivitat eines Arbeitssystems wird uber das Leistungsvermogen der Be- schaftigten, die Kapazitatbetrieblicher Mittel sowie uber eine strukturierte Zusam- menstellung der Arbeitssysteme konkretisiert. Uber die Eigenschaften der Arbeits­systeme lassen sich demnach unterschiedliche Organisationstypen der Produktion unterscheiden. [Gunther & Tempelmeier 2009]

Die nachstehende Abbildung soil einen Uberblick uber die verschiedenen Organisa­tionstypen der Produktion verschaffen. Dabei wird nachfolgend lediglich auf den Typus der Fliefeproduktionslinie [Kapitel 2.2] naher eingegangen, da nur dieser fur das weitere Verstandnis dieser Thesis von Wichtigkeit ist, wobei die weiteren Orga­nisationstypen kurz beschrieben werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung2-1: Organisationstypen der Produktion (eigene Darstellung in Anlehnung an [Arnold et al. 2008]]

Bei einer Werkstattproduktion handelt es sich um einen Organisationstyp, wel- cher sich durch den Einsatz mehrerer typahnlicher Maschinen innerhalb eines Be- reichs in der Fertigung auszeichnet. Durch eine derartige Auslegung kann ein Be- reich mit gleichem Maschinentyp, als einzelne Werkstatt angesehen werden. Da wahrend eines Fertigungsvorgangs ]edes zu bearbeitende Teil gemafe eines Arbeits- plans in seiner vordefinierten technologischen Abfolge (frasen, bohren, drehen etc.] gefertigt werden muss, wechselt das Zwischenprodukt bis zum Abschluss der Ferti­gung den Produktionsplatz (Werkstatt]. Je nach Arbeitsplan kann ein Auftrag auch mehrmals zur gleichen Werkstatt befordert werden, wodurch der Materialfluss wahrend der Produktion durchgehend verknupft ist.

Ein Flexibles Fertigungssystem (FFS) bestehtaus einerVielzahl an numerisch ge- steuerten Maschinen, welche miteinander zusammenhangen. Die Steuerung des Ma- terialflusssystems im HinblickaufWerkstucke und Werkstucktrager istmit den Ma­schinen gekoppelt, sodass innerhalb eines FFS ein uberwiegend automatisierter Produktionsablauf entsteht.

Produktionsinseln sind im Gegensatz zum FFS teilautomatisierte Fertigungsstati- onen, welche Aufgaben mit einem geringen Einsatz an Vorplanung und Abstimmung zum Fertigungsprozess ausfuhren konnen. Teilautomatisierte Produktionsinseln sind im Bereich der schlanken Produktion[3] haufig vorzufinden. [Arnold et al. 2008; Dormer & Gunther 2013]

2.2 Flieftproduktionssystem (FPS)

Fliefeproduktionssysteme (FPS) werden weitgehend in den Bereichen der Automo- bilmontage, jedoch speziell im Karosserierohbaus und der Motorenfertigung einge- setzt. Ein FPS beinhaltet stets, in Bezug auf den Produktionsprozess, Stationen be- stehend aus unterschiedlichen Arbeitssystemen, welche hintereinander gegliedert sind, um so einen gleichmafeigen Materialfluss zu realisieren. Pro Station konnen mehrere Arbeitsschritte bei einer bestimmten Bearbeitungszeit durchgefuhrt wer­den. Dadurch lasst sich eine hohe Produktionsrate erzielen. Eine Darstellung fur eine Struktur der Arbeitssysteme in einer Fliefeproduktion veranschaulicht die Ab- bildungAl nach [AnhangA: Abbildungen: Abb. Al] im Anhang.

Bei der Durchfuhrung des Produktionsprozesses ist es moglich, das FPS ohne zeit- lich verschobenen Materialfluss einzurichten, indem ein ununterbrochener Produk­tionsablauf durch stetige Ubergabe der Produktvariante von Station zu Station er- folgt. Voraussetzung dafur sind entsprechende raumliche Kapazitaten in Form von Zwischenlagern oder Pufferplatzen, wie der nachfolgenden Abbildung zu entneh- men ist.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten (eigene Darstellung in Anlehnung an [Arnold et al. 2008]]

Ein elastisch verkettetes FPS hat die Aufgabe, fertig bearbeitete Teile von einer Sta­tion an die nachste Station entlang des Materialflusses (blauer Pfeil in Abb. 2-2) wei- terzugeben. 1st die nachste Station bereits durch ein anderes Teil belegt (siehe Sta­tion 2 in Abb. 2-2) und stehen freie Pufferplatze (siehe Station 3 in Abb. 2-2) vor der Station zur Verfugung, wartet das Teil am Pufferplatz auf eine Freigabe der Station. Dies hat den Vorteil, dass abweichende Bearbeitungszeiten aufgrund von Storungen an einer einzelnen Station, nicht zum kompletten Stopp der Anlage fuhren. Fallt bspw., wie in Abb. 2-2 dargestellt ist Station 2 aus, entsteht vor Station 2 eine War- teschlange, welche abhangig von der Anzahl der Pufferplatze ist. Sind vor Station 2 alle freien Pufferplatze belegt, blockiert Station 1 die Weitergabe eines bereits an dieser Station bearbeiteten Teils, bis ein Pufferplatz vor Station 2 frei wird. Station 3 ist nicht direkt vom Ausfall betroffen und konnte weiterhin Teile bearbeiten, so- lange diese im Puffer bereitstehen. Liegen dann keine Teile fur Station 3 vor, „hun- gert" die Station. [Arnold etal. 2008]

Ein FPS kann ebenfalls anhand zweier Merkmale unterschieden werden. Zum einen existiert die sog. Einproduktflie^produktion, bei welcher nur eine Produktvariante gefertigt wird. Dadurch lasst sich sowohl die Organisation des Produktionsprozes- ses aus dem Arbeitsplan schliefeen, als auch die Bearbeitungszeit an den einzelnen Stationen fur die Produktvariante konstant halten. Zum anderen kommt vor allem im Bereich des Karosserierohbaus eine sog. Mehrproduktflie^produktion mitunter- schiedlichen Produktvarianten zum Einsatz. Hierbei entstehen an den Stationen un- einheitliche Bearbeitungszeiten aufgrund der verschieden zu bearbeitenden Vari- anten. Infolgedessen ist die Bearbeitungszeit je Station bedingt durch die Zusam- menstellung der Variantenanzahl, die das FPS zu bearbeiten hat. Diese Alternative gilt im Allgemeinen als schwieriger realisierbar als die Fliefeproduktion mit nur ei­ner Produktvariante. Somit wird ersichtlich, dass bei einer Produktion in einem FPS einerseits die Anzahl der Varianten, sowie andererseits eine schwankende oder de- terministische[4] Bearbeitungszeit an den einzelnen Stationen von grower Wichtigkeit, auch im Hinblick auf eine Optimierung dieses Organisationstyps sind. [Gunther & Tempelmeier, 2009]

(Die nachfolgenden Abschnitte dieses Unterkapitels basieren ausschliefelich auf In- formationen der literarischen Quelle nach [Arnold etal. 2008].]

Abgesehen davon lassen sich FPS in zwei weitere Erscheinungsformen bezuglich des Materialflusses klassifizieren. Diese werden als FPS mit einem linearen und ei- nem nichtlinearen Materialfluss bezeichnet. FPS mit einem linearen Materialfluss be- stehen aus Stationen und Pufferplatzen, welche beginnend mit einer Station alter- nierend nacheinander angeordnet sind und jeweils nur ein FPS-Element (Stationen sind durch Quadrate und Puffer durch Kreise gekennzeichnet] aufweisen. Die nach- stehende Abbildung soil den Fall eines FPS mit linearem Materialfluss darstellen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2-3: FPS mit rein linearen Materialfluss [Arnold et al. 2008, S. 115]

Ein Fliefeproduktionssystem mit einem nichtlinearen Materialfluss wird mit der fol- genden Abbildung veranschaulicht. Bei einem solchen Materialfluss kann Station 2 nur mit der Bearbeitung eines Teils fortfahren, wenn jeweils ein bearbeitetes Teil von den Stationen 1, 7 und 8 zur Montage an Station 2 weitergegeben wird. Danach erfolgt der Bearbeitungsprozess wieder linear.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2-4: FPS mit nichtlinearen Materialfluss [Arnold et al. 2008, S. 115]

Die Durchfuhrung einer Leistungsfahigkeitsanalyse eines FPS ist im Hinblick auf eine potenzielle Optimierung des Systems essentiell. Dabei wird das System bei ei­ner vordefinierten Anzahl an Stationen mit Bearbeitungszeiten und Auslastung der Stationen unter stochastischen Voraussetzungen analysiert. Dabei ist zu berucksich- tigen, dass die Bearbeitungszeiten und die Ausfalle der Maschinen an den Stationen zufalligen Einflussen unterliegen. Aus einer solchen Analyse gehen relevante Daten, wie Maschinenfahigkeit der einzelnen Stationen, des Gesamtsystems und Produkti- onsrate, zur Beurteilung der Leistungsfahigkeit des Fliefeproduktionssystems her- vor.

Ist die Bearbeitungszeit an einer Station ungleichmafeig, kann auch ein elastisch ver- kettetes System „hungern" oder auch „blockieren". Anhand von Abb. 2-2 geschieht dies vor allem dann, wenn infolge einer ungewohnlich hohen Bearbeitungszeit an Station 2, Station 3 bezuglich nicht nachkommender Teile „hungert" und Station 1 wegen der belegten Pufferplatze vor Station 2 „blockiert" ist. Folglich schrankt die­ses Phanomen die Ausleistung der Stationen 1 und 3 drastisch ein und es bilden sich Lagerbestande im verriegelten Bereich des FPS an Station 2. Fortwahrend schwan- kende Bearbeitungszeiten sind daher im Hinblick auf eine Abbildung realer FPS zu berucksichtigen und konnen mit Hilfe des sog. Variationskoeffizienten VC folgen- dermafeen bestimmt werden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Dieser ist allerdings nur eine beschrankte Groi^e in Bezug auf die schwankenden Bearbeitungszeiten, welche an den Stationen i auftreten konnen.

Ein verstandlicher Ansatz von zufallig schwankenden Bearbeitungszeiten bietet die Naherungsgleichung fur die erreichbare relative Auslastung p nach [Arnold et al. 2008, S. 115]:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Unter Verwendung der abgebildeten Formel [2], lasst sich die erreichbare relative Auslastung p in Abhangigkeit von der Anzahl der Stationen N, der Puffer P und des Variationskoeffizienten VC fur ein Fliefeproduktionssystems errechnen. Das Bei- spiel in der nachfolgenden Abbildung zeigt, wie sich mit Hilfe von Formel [2], die Auslastungen eines FPS ohne Gebrauch von Puffer mit P = 0, bei einer Anzahl der Stationen von N = 20 verandern konnen. Dabei wird die Auslastung anhand vier unterschiedlicher Szenarien der relativ schwankenden Bearbeitungszeiten uber den Variationskoeffizienten VC bestimmt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2-5: Erreichbare Auslastung in Abhangigkeitvon VC (ohne Puffer] (eigene Darstellung in Anlehnung an [Arnold et al. 2008]]

Wie in Abb. 2-5 zu erkennen ist, erreicht ein FPS bei einem Variationskoeffizienten von VC = 0,1 eine anfangliche Auslastung bei Station Ivon 100% und flachtmitzu- nehmender Stationenanzahl auf einen Wert von circa 86,9% bei Station 20 ab. Die durchschnittliche Auslastung betragt fur diesen Fall annahernd 89,2% [Anhang B: Tabellen, Tabelle Bl]. Grund dafur ist die Annahme einer geringen relativen Schwankung der Bearbeitungszeiten. Dementsprechend hoch ware folglich eine po- tenzielle Produktionsrate.

Eine vergleichsweise hohe Auslegung der relativ schwankenden Bearbeitungszeit druckt der Variationskoeffizient VC = 2,0 aus. Die braune Kurve in Abb. 2-5 ver- deutlicht diesen Fall und soil gleichzeitig einen Vergleich zur ersten Annahme bil- den. An Station 1 betragt hierbei die Auslastung zwar 100%, jedoch fallt die Kurve bei fortschreitender Stationenzahl auf einen Wert von ca. 25,4% an Station 20 ab. Auffallig ist, dass die relativ erreichbare Auslastung bereits ab Station 3 einen Wert von lediglich 40,9% erreicht. Unter diesen Voraussetzungen wird im Durchschnitt somit eine Auslastung des FPS von 33,6% erzielt [Anhang B: Tabellen, Tabelle Bl], was einer geringeren Produktionsrate entsprechen wurde.

Fur die weitere Datenermittlung einer Leistungsfahigkeitsanalyse wird im nachsten Schritt ermittelt, wie sich die relativ erreichbare Auslastung eines FPS im Fall von vorhandenem Puffer verhalt. Hierzu werden in den anschliefeenden beiden Abbil- dungen, die Auslastungen mit Puffer jeweils bei einem Variationskoeffizienten von VC = 0,1 und 'VC = 2,0 dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2-6: Erreichbare Auslastung in Abhängigkeit der Puffer {VC = 0,1) (eigene Darstellung in Anlehnung an [Arnold et al. 2008])

Abb. 2-6 soil lediglich vier Falle aufzeigen, welche die Auslastungen in Abhangigkeit eines Variationskoeffizienten von VC = 0,1 mit Pufferplatzen bei drei, sechs, neun und zwolf Stationen in einem FPS betreffen. Zu erkennen ist, dass unter Vorausset- zung einer geringen Schwankung der Bearbeitungszeiten in Kombination mit dem Einsatz von Pufferplatzen, die Auslastungen aller Stationen bei Verwendung von nur einem Pufferplatz pro Station deutlich zunehmen. So steigtbspw. die Auslastung bei zwolf Stationen (braune Kurve) in einem FPS von ca. 87,64% auf 98,4% und nahert sich mit steigender Anzahl der Pufferplatze einer relativen Auslastung von nahezu 99,91% bei 20 Pufferplatzen an [Anhang B: Tabellen, Tabelle B5].

Dieser Effekt kann in einem FPS mafegeblich fur eine Steigerung der Produktions- rate verantwortlich sein.

Wesentlich unterschiedlicher zu Abb. 2-6 ist dieser Effekt unter der Annahme von relativstarkschwankenden Bearbeitungszeiten (Variationskoeffizient VC = 2,0) in einem FPS, wie der nachstehenden Abbildung 2-7 zu entnehmen ist.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2-7: Erreichbare Auslastung in Abhangigkeit der Puffer {VC = 2,0] (eigene Darstellung erstellt mit Excel 2016 in Anlehnung an [Arnold et al. 2008]]

Hierbei wird anschaulich, dass nur der Einsatz von deutlich mehr Pufferplatzen zu einem Anstieg der Auslastung der Stationen und der Produktionsrate fuhrt, jedoch bei ubermaRiger Anzahl von integrierten Pufferplatzen, kein weiterer Anstieg der Auslastung bzw. Produktivitat erzielt werden kann. Die orangefarbende Kurve in Abb. 2-7 demonstriert diesen Fall bei einer Pufferzahl von null bis 20 und drei Sta­tionen. Die Auslastung und Produktivitat steigt zunachst mit einem Anfangswert der Auslastung von ca. 40,88% an, sodass allerdings ebenfalls zeitgleich jede Station zu ca. 59,12% blockiert bzw. hungert (Puffer = 0). Ab einer Pufferanzahl von 20, flacht die Kurve bereits auf einen Wert von naherungsweise 82% ab und fuhrt diesen Trend nahezu fort. [Anhang B: Tabellen, Tabelle B6]

Hinsichtlich einer Optimierung ist es wichtig, samtliche Daten in Bezug auf eine Leis- tungsbewertung eines FlieRproduktionssystems unter Beachtung einer bestmogli- chen Anzahl und Verteilung von Pufferplatzen und Auslastungen der verwendeten Maschinen, zu bewerten, um dadurch eine vordefinierte und kalkulierte Anzahl an Fertigteilen annahernd festlegen zu konnen.

FlieRproduktionssysteme in der Realitat zu beurteilen wird mit Formel (2) jedoch nichtmoglich sein, da sich die erzielten Resultate in realen FPS nicht anwenden las­sen. Der Grund dafur sind die in der Realitat stark ungleichmaRig schwankenden Bearbeitungszeiten an den einzelnen Arbeitsstationen sowie weitere Storfaktoren wie Rustzeiten oder Wartungsarbeiten. Eine Losung dieser Problematik lasst sich anhand einer Leistungsanalyse durch Simulationsstudien annahernd ermoglichen.

3 Grundlagen der Simulation

Im Bereich der Produktionsplanung und Optimierung wenden Unternehmen heut- zutage enorme Geldbetrage fur die Planung, Installation und Instandhaltung neu- wertiger Anlagen mit komplexen Fertigungsprozessen auf. Hierbei analysieren und kalkulieren vor allem Unternehmen der Automobilindustrie, Produktionsanlagen auf mogliche Gestaltung der Produktion, Produktionsraten und Optimierungsmog- lichkeiten mit Hilfe von Simulationsstudien. Durch diesen Trend entsteht ein hohes Verbesserungspotenzial und Unternehmen konnen sich durch kontinuierliches Pla- nen und Verbessern der betrieblichen Prozesse, in Anbetracht weltweit konkurrie- render Unternehmen, weitaus bessere Chancen sichern, um erfolgreich zu wirt- schaften. [Rabe etal. 2008; Eley 2012]

Simulationsstudien sind hauptsachlich im Bereich der Produktion und Logistik von grower Beliebtheit, da sie zum einen den Grundstein fur eine nichtabsehbare Ergeb- niserzielung einer geplanten Produktion bilden und zum anderen Unterstutzung bei Entscheidungsproblemen bieten. [Rabe et al. 2008; Wenzel et al. 2008]. Insbeson- dere bei Simulationsstudien des Materialflusses von Produktionsprozessen eignet sich die diskrete ereignisorientierte Simulation, da hierbei das dynamische Verhal- ten eines FPS, unter der Annahme von stochastischen[5] Anderungen der Zustande zu bestimmen Zeitpunkten, betrachtetwerden kann. [Marz etal. 2011]

Diese Methode wird in Kapitel 3.2 unter Methoden und Werkzeuge der Simulation praziser behandelt.

3.1 Ablauf einer Simulationsstudie

Eine simulationsgestutzte Leistungsanalyse kommt insbesondere bei Systemen in Betracht, bei denen eine Untersuchung und Erprobung mit mathematischen, analy- tischen oder stochastischen Methoden, in der Realitat zu sowohl ungewollt gefahr- lichen, als auch kostenaufwendigen Folgen fuhren konnen. Hinsichtlich geplanter Produktionsanalagen ist es mit Hilfe von Simulationsmodellen vorteilhafter, ein Verhalten der Systeme mehrmalig uber lange Zeitraume beobachten zu konnen. Diese Modelle konnen auf unterschiedliche Szenarien angewendet werden. So kann ein Simulationsmodell dynamisch mit einer entsprechenden Simulationssoftware entwickelt werden. Je nach Anwendungsart kann ebenfalls ein Produktionsverhal- ten des Simulationsmodells vorgeplant werden, indem entweder ein System mit de- terministischen oder stochastischen Eingangsdaten vorausgesetzt wird.

Zur Vereinfachung der Durchfuhrung einer Simulationsstudie sind sog. Leitsatze entwickelt worden, welche sich sinngemaK aus dem Gebrauch der Simulation, der Modellbildung und den Simulationsresultaten zusammensetzen lassen. [Arnold et al. 2008]

Die folgende Abbildung zeigt ein auf diesen Leitsatzen erstelltes Flussdiagramm, welches durchaus als Basis zur Planung einer Simulationsstudie angesehen werden kann.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3-1: Ablauf einer Simulationsstudie (eigene Darstellung in Anlehnung an [Eley 2012, S.17; Arnold et al. 2008, S. 86]]

Wie aus Abb. 3-1 ersichtlich wird, muss bei Beginn der Planung einer Simulations­studie zunachst gepruft werden, ob sich aus Kosten- und Kapazitatsgrunden die zu analysierende Ausgangslage mit Hilfe eines Simulationsmodells realisieren lasst. Die Punkte Datenaufbereitung und Modellbildung, Simulationsmodell, Erprobung und Versuche sowie Resultate & Evaluierung bilden hierbei den zentralen Kern des Ab­lauts. Nach Durchlauf der Simulation werden die Resultate mit den geplanten Ziel- vorgaben verglichen. Erreicht das Simulationsmodell die Bedurfnisse der Planung kann das geplante Modell realisiert und Verbesserungspotenziale des bestehenden Modells aufgezeigt sowie Optimierungen ebenfalls umgesetzt werden. [Arnold etal. 2008]

(Datenaufbereitung und Modellbildung)

Mit der Erhebung und Spezifikation der benotigten Eingangsdaten wird die Voraus- setzung der erfolgreichen Modellbildung geschaffen. Dabei mussen vor allem die technischen Daten zur Darstellung des strukturierten Aufbaus, sowie samtliche Gro- Ren der Arbeits- und Systemrichtlinien berucksichtigt werden. AuRerdem sind ebenfalls alle Daten der Prozess- und Systemeigenschaften, einschlieRlich der Plan- groRen der im Modell veranschaulichten Produkte und der geplanten Produktions- rate zu beachten. Sind diese Daten korrekt erfasst und aufbereitet, lasst sich ein ent- sprechendes Modell, im optimalen Fall auch unter Verwendung realer Bedingungen, nachbilden und simulieren.

(Simulationsmodell)

Sind jegliche Parameter und Daten fur die Modellbildung vorhanden und in einem Modellnachbau durch Verwendung einer entsprechenden Software zur Nachbil- dung des Materialflusses implementiert, mussen zumeist weitere Ablaufstrategien in das Modell integriert werden. Dies kann anhand des verwendeten Simulations- programms geschehen, indem bspw. sog. Entscheidungstabellen zur Steuerung der Aktionen unter vorbestimmten Bedingungen genutzt werden konnen.

(Erprobung und Versuche)

In diesem Schritt erfolgt nach einer Systemverifikation des Simulationsmodells die Erprobung des Modells durch Ausfuhren der Simulationssoftware. Hierbei sind die Ergebnisse mit mehrmaligen Simulationslaufen bei unterschiedlichen Eingangsbe- dingungen statistisch zu beurteilen. Das heiRt, dass je Simulationsdurchlauf ein al­ternatives Szenario in Bezug auf die zufalligen EinflussgroRen auftreten kann. Dadurch ergeben sich Gelegenheiten das System des Simulationsmodells durch Op- timierung, adaquat an derartige Einflusse anzupassen.

(Resultate und Evaluierung)

Nach Erhaltaller relevanten Ergebnisse der Simulationslaufe, werden diese mit den im Voraus definierten Simulationszielen verglichen und bewertet, sodass bei brauchbaren Simulationsresultaten, Ruckschlusse auf ein reales Modell gezogen und gegebenenfalls entdeckte Schwachstellen eliminiert werden konnen. Sind die erzielten Daten nicht umsetzbar oder gar unbrauchbar, geschieht meist wie in Abb. 3-1 zu erkennen ist, eine Ruckkopplung uber die Suche nach Alternativen zur erneu- ten Eingangsdatenbeschaffung und -aufbereitung. [Arnold et al., 2008]

[...]


[1] Variable Kosten sind Kosten welche in diesem Fall produktionsabhangig sind wie zum Beispiel Kosten fur Rohstoffe, Lieferkosten, variable Lagerungskosten oder Energiekosten fur Strom, Was- ser oder Gas.

[2] Zykluszeit ist die Zeit, die benotigt wird, um jeden Produktionsschritt einer Anlage einmal kom- plett zu durchlaufen.

[3] SchlankeProduktion (lean production): Die Absicht dieser Methodik zielt darauf ab, die inner- betrieblichen Prozesse erhebliche schlanker auszulegen. Neben der Verringerung der Bestande und Puffer, fuhrteine schlanke Produktion zudem noch zu einer Reduzierung der Montage-, Pro- duktentwicklungszeit und Produktionsfehler bei gleichzeitigem Personal- und Fabrikflachenab- bau. Abgesehen davon istebenfalls von einer Steigerung der Produktvielfaltauszugehen. Dadurch sind fur Unternehmen hohe Kosteneinsparungen aufgrund geringerer Kapitalbindung moglich. [Brunner 2011, S. 66 ff]

[4] Deterministisch bedeutetin dem Zusammenhang, dass eine Bearbeitungszeitvorbestimmtoder auch vorhergesagt werden kann.

[5] Stochastisch soil heiteen, dass die Eingangsdaten vereinzelt Zufallsgroteen unterliegen.

Ende der Leseprobe aus 70 Seiten

Details

Titel
Simulationsgestützte Optimierung eines Fließproduktionssystems (FPS) in Tecnomatix Plant Simulation
Hochschule
Hochschule Fulda  (Elektro- und Informationstechnik)
Note
1,3
Autor
Jahr
2017
Seiten
70
Katalognummer
V380844
ISBN (eBook)
9783668579811
ISBN (Buch)
9783668579828
Dateigröße
1676 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Siemens Tecnomatix Plant Simulation, Optimierung, Analyse, Methode, Materialfluss, Logistik, Materialflusslogistik, Materialflusssimulation, Karosserierohbau
Arbeit zitieren
David Schultzik (Autor), 2017, Simulationsgestützte Optimierung eines Fließproduktionssystems (FPS) in Tecnomatix Plant Simulation, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/380844

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