Entwicklung eines komplexen Anwendungsszenario für den Einsatz von Multiagentensystemen in der Produktionsplanung und steuerung

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1 Entwicklung eines komplexen Anwendungsszenario für den Einsatz von Multiagentensystemen in der Produktionsplanung und steuerung Dipl.-Phys. Daniel Frey, Prof. Dr.-Ing. Heinz Wörn [frey, 1 Kurzfassung Im produktionstechnischen Umfeld wird Multiagentensystemen im allgemeinen eine grössere Flexibilität und Robustheit gegenüber konventionellen, zentral organisierten Systemen nachgesagt. Um diese Aussage untermauern oder widerlegen zu können, wird im Rahmen dieses Projekts eine auf einem Simulationssystem basierende Benchmarking-Plattform vorgestellt, anhand der bestehende Anwendungen getestet und untereinander verglichen werden können. Die Plattform beinhaltet das Modell eines reales Fertigungsszenarios, das ein Werk zur Schützfertigung abbildet. Um eine offene, herstellerunabhängige und ausreichend dokumentierte Modellierungsmethodik verwenden zu können, kommt als Metamodell CIMOSA (Open System Architekture for CIM) zum Einsatz. 2 Szenario Das vorliegende Fertigungsmodell bildet die Geschäftsprozesse eines Werkes zur Schützfertigung ab. Aufgrund des hohen Produktionsvolumens, der verhältnismässig geringen Variantenzahl und der sehr kurzen Rüstzeiten werden die Produkte in Form einer Linienfertigung produziert. Für die Steuerung der einzelnen Teilbereiche und deren Koordination sorgt eine Kanban-Steuerung, die den Material- und den Informationsfluss der Regelkreise kontrolliert. Die Fertigungsstruktur in einem Teilbereich ermöglicht allerdings auch den Einsatz einer Werkstattsteuerung, so dass unterschiedliche Anwendungsbereiche für ein Multiagentensystem definiert werden können. Die Anbindung externer Zulieferer liefert die Basis für ein Supply Chain Management im Rahmen dieses Schwerpunktprogramms. 3 CIMOSA Die formale Abbildung von Prozessen erfordert die Definition eines Metamodells. Im Rahmen einer Modellierung werden die bestehenden realen Geschäftsprozesse auf dieses Seite 1 von 9

2 Metamodell abgebildet. Um einen grossen Anwenderkreis im Rahmen des Schwerpunktprogramms zu finden, darf das Metamodell nicht an einen Hereller oder eine Anwendung gebunden sein, es muss ausreichend gut dokumentiert sein, und der Anwender muss in der Lage sein, die Geschäftsprozesse komplett abzubilden. Aus den hier genannten Gründen fiel die Wahl auf die Modellierungsmethodik CIMOSA (Open System Architekture for CIM). CIMOSA wurde im Rahmen von ESPRIT (European Strategic Program for Research and Development in Information Technology) entwickelt und lieferte einen der ersten Ansätze, Geschäftsprozesse vollständig und umfassend abbilden zu können. Wie die meisten anderen Metamodelle (z.b. ARIS) definiert CIMOSA verschiedene Sichten auf ein Unternehmen. Dies sind die Informationssicht, die Ressourcensicht, die Funktionssicht und die Organisationssicht. Die Informationssicht definiert die an das Modell gekoppelte Daten. Dazu gehören u.a. die Stammdaten, die Lagerbestände und die Bearbeitungszeiten. Die Ressourcensicht repräsentiert die an den Prozessen beteiligten Ressourcen. Dazu gehören sowohl Mitarbeiter, als auch Werkzeuge und Maschinen. CIMOSA definiert eine prozessorientierte Abbildung der Abläufe, d.h. nicht die Produktionsmittel stehen im Mittelpunkt, sondern die eigentlichen Prozesse selbst werden betrachtet. Dieses Prozessdenken erleichtert das Verständnis und die Analyse der Abläufe erheblich. Zu diesem Zweck enthält die Funktionssicht drei Prozesskonstrukte, den Domain Processes, den Business Process und die Enterprise Activity. Die Bausteine sind hierarchisch gegliedert, wobei die Enterprise Activity die eigentliche rudimentäre Aktivität bezeichnet. Über Bearbeitungsstati (Ending Status) der Aktivitäten und Ablaufregeln (Procedural Rules) können der Material- und der Informationsfluss definiert werden. Die nachfolgende Aktivität ist demnach durch den aktuellen Status der Vorgängeraktivität und die entsprechende Ablaufregel eindeutig definiert. Über die Organisationssicht können administrative Abläufe abgebildet werden, die im Rahmen dieses Projekts allerdings keine Rolle spielen. 4 Simulationsumgebung Um nicht auf den Einsatz einfacher, deterministischer Szenarien angewiesen zu sein, kommt im Rahmen dieses Projekts die Simulationssoftware SiMPLE++ zum Einsatz. Im Rahmen Seite 2 von 9

3 einer Dissertation, die am Institut für Prozessrechentechnik, Automation und Robotik abgeschlossen wurde, wurde eine Anbindung von CIMOSA an SiMPLE++ realisiert. Sie erlaubt es, Geschäftsprozesse textbasiert mit Hilfe von CIMOSA zu modellieren und darauf aufbauend automatisch ein simulationsfähiges SiMPLE++-Modell zu generieren. Hierfür wurden die im Rahmen von CIMOSA definierten Templates auf eine grafische Benutzeroberfläche abgebildet. Abbildung 1: Domain Template Der Benutzer kann nun interaktiv die Templates ausfüllen, der Inhalt wird anschliessend automatisch auf eine Bausteinbibliothek abgebildet, die rudimentäre CIMOSA-Objekte darstellt. Diese Bausteinbibliothek basiert wiederum auf den ursprünglich vorhandenen Basisbausteinen, die im Lieferumfang von SiMPLE++ enthalten sind. 5 Modell Das im Rahmen dieses Projekts entwickelte Fertigungsszenario basiert auf dem in Kapitel 2 vorgestellten Produktionsszenario. Die Prozessstruktur lässt sich wie folgt darstellen: Seite 3 von 9

4 Kanban Zulieferer Manueller Arbeitsbereich A B C Endmontage Kanban Lager Gießerei Komponentenmontage Kanban Lieferung Bestellung Abbildung 2: Material- und Informationsfluss des Szenarios Die Fertigung erfolgt über mehrere Stufen und beinhaltet eine Gießerei für Spritzgussteile, eine Komponentenmontage, einen manuellen Arbeitsbereich und die Endmontage. Des weiteren werden Rohteile von mehreren externen Zulieferern bestellt. Die Steuerung der Prozesse erfolgt über eine Kanban-Steuerung. Der Teiletransport in dem Werk wird von einem fahrerlosen Transportsystem durchgeführt. Im letzten Regelkreis der Kanban-Steuerung produziert die Endmontage nach dem Pull- Prinzip über einen im Vorfeld vorgegebenen Arbeitsplan, der durch einen monatlichen Bedarf vorgegeben ist. Die Produktion in der Gießerei wird ebenfalls durch einen zweiwöchentlich vorliegenden Schedule gesteuert. Die Komponentenmontage produziert anhand eines durch Kanban vorgegebenen Produktionsplanes. Das Modell ist durch seine Einteilung in Regelkreise modular aufgebaut, so dass es sich einfach an die Bedürfnisse der Anwender von Multiagentensystemen anpassen lässt. Die Anforderungen werden durch die Multiagentensystem-Architekturen und deren Funktionalität (z.b. Produktionsplanung, Produktionssteuerung, Steuerung von Transportsystemen) definiert. Da CIMOSA einen prozessorientierten Ansatz darstellt, besteht das Modell aus einer modular aufgebauten Referenzprozess-Bausteinbibliothek. Dadurch kann das Modell problemlos erweitert und modifiziert werden, indem neue Bausteine eingefügt, bzw. bestehende Bausteine neu verknüpft werden. Somit ist eine Anpassung an bestehende Anforderungen eines Multiagentensystems problemlos möglich. Seite 4 von 9

5 Neben der eigentlichen Prozessstruktur bilden die mit dem Modell verbundenen realen Daten den wichtigsten Teil des Szenarios. Der Datenbestand besteht sowohl aus statischen Stammdaten wie Taktzeiten, Sicherheitsbeständen oder Transportzeiten, als auch aus dynamischen Daten, die im Verlauf der Simulation ausgelesen werden und der Auswertung dienen. Dazu gehören vor allem die dynamischen Lagerbestände, Maschinenzustände und Bearbeitungs- und Transportzeiten. Produktionsplanung Safety Stock Level Operating Condition Lot size Fabrication Data Order Number of Operators Monthly/Weekly Schedule Scheduling Scheduling Initialize/Update Parameters using actual results Lot organization by type & Lot organization by type & Production plan of option parts Production plan of option parts CIMOSA-Modell mit integriertem Kennzahlensystem Kanban Automated-1 Option Area Option Area Raw Material Molding Molding Process Process Automated-2 1/day Order Parts Unit Assembly MANUAL Product Assembly Shipping Shipping Stammdaten Produktionsdaten Equipment Data Parts list AGV Data Production rate /tact Fluctuation of Stock Level Work Overtime Abbildung 3: Aufbau des Szenarios mit integrierten Datenbeständen Basierend auf diesen dynamischen Daten wurde ein Kennzahlensystem implementiert, welches eine Auswertung und Bewertung der Ergebnisse erlaubt. Dabei handelt es sich um konventionelle betriebswirtschaftliche Kennzahlen wie Lagerbestandsverläufe, Durchlaufzeiten und Transport- und Produktionszeiten. Basierend auf diesen Kennzahlen lassen sich nun bei entsprechendem Wissen über die Multiagentensystem-Architektur Rückschlüsse auf potentielle Schwachstellen des Systems ziehen, indem z.b. Logfiles, die das Kommunikationsaufkommen dokumentieren, ausgewertet werden und mit den zur selben Zeit berechneten Kennzahlen und deren Qualität verglichen werden. Um Schwachstellen effektiv detektieren zu können, müssen demnach technische Grössen des Multiagentensystems und betriebswirtschaftliche Kennzahlen bestimmt und deren Wechselwirkungen analysiert werden. Dabei werden sowohl Informationen über die Architektur, als auch Informationen Seite 5 von 9

6 über das Anwendungsgebiet der Multiagentensysteme (Produktionsplanung, Produktionssteuerung, Transportlogistik) benötigt, um den Zielraum entsprechend eingrenzen zu können. Externe Einflüsse wie Maschinenstörungen werden ebenfalls abgebildet. Aufgrund ihrer dezentralen Struktur werde besonders in diesem Bereich die Vorzüge von Multiagentensystemen erwartet. Jedem Prozess (Enterprise Activity) kann ein individuelles Störungsprofil zugewiesen werden. Dabei stehen dem Benutzer zahlreiche stochastische Funktionen (Gaussverteilung, Dreiecksfunktion, usw.) zur Verfügung, die das Störungsverhalten der Prozessbausteine über eine zusätzliche Parametrisierung (Anfang, Ende, Häufigkeit, usw.) beschreiben. Im bisherigen Projektverlauf wurden darüber hinaus modular aufgebaute Stammdatensätze generiert, die für eine auf einem Multiagentensystem basierende Anwendung besonders geeignet sind. Die Geschäftsprozesse des Werkes zur Schützfertigung wurden untersucht und anhand bekannter OR-Algorithmen (Operations Research) optimiert. Damit existieren Referenzwerte, die für einen Vergleich spezieller OR-Algorithmen und dynamischer Multiagentensysteme herangezogen werden können. Die Dynamik des Fertigungsszenarios kann durch die Definition von Störungen an die Anforderungen des Benutzers angepasst werden, so dass potentielle Eigenschaften von Multiagentensystemen wie deren Robustheit, basierend auf dynamischen Reaktionen auf Veränderungen, evaluiert werden können. Das in CIMOSA modellierte Fertigungsszenario liegt in einem hersteller- und anwendungsunabhängigen Textformat vor. Events : EV-115 / StartUNTProcess Procedural Rules : WHEN X*START DO X*ConsumeParts WHEN X*ConsumeParts = ok DO X*Assembly WHEN X*Assembly = ok DO X*UNTUTransportCheck WHEN X*UNTUTransportCheck = ok DO X*FINISH Comprises : EA-109 / Assembly Seite 6 von 9

7 EA-112 / UNTUTransportCheck EA-115 / ConsumeParts Abbildung 4: Textbasiertes CIMOSA-Modell des Fertigungsszenarios Basierend auf diesem Datenformat wird von der Simulationssoftware automatisch ein ausführbares Simulationsmodell erstellt. Das verantwortliche Softwaremodul VICTOR (Virtual Factory Lab) wurde komplett in der SiMPLE++-eigenen objektorientierten Programmiersprache SIMTALK implementiert. Die Dokumentation des Systems liegt in Form einer Dissertation (Walter Reithofer; Ein System für den modularen Entwurf und die Simulation von K-CIMOSA-Unternehmensmodellen) vor. 6 Schnittstellen Die Anbindung externer Muliagentensysteme an das Fertigungsszenario und das Simulationssystem erfolgt über eindeutig definiert Schnittstellen. SiMPLE++ bietet dem Anwender drei Möglichkeiten externe Systeme anzubinden. Das ist zum einen ein Socket- Baustein, der den Aufruf externer Methoden über eine Socket-Schnittstelle ermöglicht, zum anderen eine Dateischnittstelle, über die primär Textdateien eingebunden werden können und letztendlich ein Baustein zur Integration einer ORACLE-Datenbank. Da das Fertigungsszenario einem breiten Anwenderkreis zur Verfügung gestellt werden soll, d.h. eine eventuelle Erweiterung als Internetapplikation möglich sein soll, und aufgrund der Anforderungen der Teilnehmer des Schwerpunktprogramms an das Interface fiel die Wahl auf die Anbindung einer ORACLE-Datenbank. Die zu dem Szenario gehörigen Daten wurden von Beginn an in einem Relationenmodell strukturiert, indem entsprechende Primärschlüssel definiert wurden, was eine Anbindung an eine externe Datenbank enorm erleichterte. Seite 7 von 9

8 Abbildung 5: Datenstruktur des Fertigungsszenarios Die statischen Stammdaten und dynamischen Produktionsdaten wurden in diesem Projekt in eine ORACLE-Datenbank exportiert und können somit nun von externen Anwendungen ausgelesen und modifiziert werden. Auf diese Art und Weise können externe Multiagentensysteme über die Datenbankschnittstelle mit dem Simulationssystem und dem darin abgebildeten Fertigungsszenario kommunizieren. Die Schnittstellen sind darüber hinaus dokumentiert. Indem die ORACLE-Datenbank auch entscheidende Informationen wie die Auftragslisten und die Arbeitspläne enthält, lässt sich das Szenario an unterschiedliche Anforderungen anpassen. Über die Arbeitspläne lassen sich komplexe Anwendungen darstellen, wodurch eine Werkstattsteuerung sinnvoll integriert werden kann. Über die Parametrisierung des Transportsystems (Anzahl der Fahrzeuge, Transportzeiten, Routen) lassen sich komplexe FTS-Anwendungen realisieren und durch die Anbindung externer Zulieferer (Lieferzeitpunkte, Bestellmenge und -rhythmus) können Anwender der Plattform Supply Chain-Szenarien generieren. 7 Arbeitsgruppe Fertigung Das Modell wird zentral über die Arbeitsgruppe Fertigung dem Schwerpunktprogramm zur Verfügung gestellt. In diesem Rahmen können auch Anforderungen und Anregungen Seite 8 von 9

9 bezüglich eines Fertigungsszenarios definiert werden, die anschliessend in die Weiterentwicklung des Modells einfliessen. Weitere Stammdaten aus anderen Projekten des Instituts für Prozessrechentechnik, Automation und Robotik können bei Bedarf in das Szenario integriert werden. Seite 9 von 9