Fachtagung Industrie 4.0 Datenbasierte Entscheidungsunterstützungen durch logistische Modelle in cyberphysischen Systemen der Industrie 4.

Transkript

1 Leibniz Universität Hannover Institut für Fabrikanlagen und Logistik Prof. Dr.-Ing. habil. Peter Nyhuis Fachtagung Industrie 4.0 Datenbasierte Entscheidungsunterstützungen durch logistische Modelle in cyberphysischen Systemen der Industrie 4.0 Jonas Mayer, M.Sc. M.Sc. Hannover, 02. März 2015

2 Agenda 1 Überblick - Institut für Fabrikanlagen und Logistik 2 Modellbasierte Beschreibung von Produktionssystemen in der Industrie Potenziale der Industrie Anwendungsrestriktionen und rechtliche Beschränkungen Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 2

4 Das IFA als integraler Bestandteil des PZH [PZH GmbH] Leitsätze Ca. 230 PZH Wissenschaftliche Mitarbeiter Konzentration Ca. 110 Technische der Produktionstechnik Mitarbeiter/Verwaltungsangestellte und Abbildung der Prozesskette Ca. 400 Studentische durch die Hilfskräfte Zusammenführung von 7 Instituten Förderung Ca Studierende der Kommunikation der Produktionstechnik durch anspruchsvolle Architektur Nutzfläche: m² Integration 18 Firmen mit von ca. Wissenschaft 70 Mitarbeitern und Industrie 1 Versuchshallen und Labore 2 Bürobereich 3 Hörsaal und Bibliothek Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 4

5 Das IFA Modell der ganzheitlichen Produktionssystemgestaltung am IFA Strategische Querschnittsthemen Wandlungsfähigkeit Globale Produktion Logistische Produktionstheorie Prozessfähigkeit Prozesssicherheit Wertschöpfung Fertigung Werksstruktur Lager Montage Aufgaben Layout Supply Chain Anlagen Fabrikplanung (FAP) Produktionsmanagement (PM) Produktionsgestaltung (PG) Mensch Arbeitsorganisation Arbeitswirtschaft Arbeitsgestaltung Arbeitswissenschaft (AWI) Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 5

7 Herausforderungen in der Logistik Enge Vernetzung von Unternehmen Horizontale und vertikale Kooperationen Notwendigkeit der Integration von Prozessen und Systemen Volatilität Anstieg der Marktveränderungen Kürzere Produktlebenszyklen t Zukünftige Herausforderungen in der Logistik Globalisierung Forderung einer hohen Liefertreue seitens der Kunden Höherer Konkurrenzdruck Wachsende Logistikanforderungen Kundenanforderungen Wachsende Kundenindividualisierung Steigende Produktvarianz Logistik als Differenzierungsmerkmal Quelle: BVL - Trends and Strategies in Logistics and Supply Chain Management 2013 Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 7

8 Komplexität der Produktion in Unternehmen Zielsysteme Prozessstabilität Kunden Lieferzeitprobleme Planungsparameter Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 8

9 Potenziale und Ziele von Industrie 4.0 als Antwort auf wachsende Logistikanforderungen Cyber-Physisches Produktionssystem Entstehung intelligenter Fabriken ( Smart Factory ) Vernetzung der realen und virtuellen Welt Kommunikation von Menschen, Maschinen und Ressourcen Generierung großer Datenmengen Deutliche Zunahme der Datenqualität Dezentrale Datenspeicherung Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 9

10 Bildquelle: Auch komplexe Zusammenhänge lassen sich über einfache Modelle erfassen und beschreiben. Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 10

11 Auf dem Weg zu einer Theorie der Logistik Plan Produktionsprogramm Lenkungsebene (Produktionsplanung und - steuerung) Ausführungsebene (Lieferkette) Ist Produktionsfortschritt Bsp. eines unternehmensinternen Materialflusses Bestellungen Soll Bausteine logistischer Lieferketten: Arbeitssystem Lager Komplettierung F Fertigung fertigen Montage komplettieren montieren lagern Produktionskennlinie Durchlaufdiagramm Lagerkennlinie Bereitstellungsdiagr. Termineinhaltung Leistung DLZ Arbeit Servicegrad Lieferverzug Wert [ ] Termineinhaltung Bestand Zeit Bestand Terminabweichung Lieferzeitpuffer Quelle: Sebastian Bertsch, Modellbasierte Berechnung der Termintreue in Lieferketten, vorauss Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 11

12 Trichtermodell und Durchlaufdiagramm einer Arbeitsstation Arbeit [Vorgabestunden] AS m Zugang Zugangskurve Endbestand Abgang AS m = Zugang AS n mittlere Belastung AS n Bestand (wartende Aufträge) Abgang AS n Anfangsbestand Abgangskurve mittlere Leistung Abgang Untersuchungszeitraum a) Trichtermodell b) Durchlaufdiagramm (AS n) Zeit [Betriebskalendertage] AS n : Arbeitssystem n Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 12

13 Ausgewählte Prinzipbeispiele für Durchlaufdiagramme Arbeit Zugang Arbeit Abgang a) Kontinuierlicher Zu- und Abgang Zeit b) Stark streuende Arbeitsinhalte Zeit Arbeit Arbeit Zeit c) Starke Belastungsstreuung d) Hohe Kapazitätsflexibilität Zeit Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 13

15 Aktuelle Anwendungsrestriktionen logistischer Modelle Rückmeldungen von Produktionsdaten erfolgen in KMU in 57 % und in Großunternehmen in 39 % der Fälle in schriftlicher und damit in nicht digitalisierter Form* Aktuelle datenbasierte Probleme in Produktionen: Echtzeitfähige Zustandsabbildungen von Produktionssystemen nicht realisierbar Dateninkonsistenzen durch fehlerhafte Rückmeldungen Datenaggregation durch mittelwertbasierte Berechnungen Fallbeispiele von nicht konsistenten Daten in logistischen Modellen Arbeit Fehlerhafte Auftragszeiten Leistung Reichweite Ist-Zustand Ermittelter Zustand auf Datenbasis Fehlerhafte Rückmeldezeiten Zeit Bestand *Quelle: Schuh, G. et al., Produktion am Standort Deutschland, 2013 Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 15

16 Potenziale durch Industrie 4.0 Potenzial Durch Industrie 4.0 wird die Datenqualität, -quantität, -auflösung und -aktualität steigen: verbesserte Datengrundlage führt zu einer exakteren Beschreibung von Produktionssystemen durch logistische Modelle Aussagekraft und Anwendbarkeit von logistischen Modellen wird erweitert Potenzial Industrie 4.0 ermöglicht die Erschließung noch nicht genutzter Datenquellen und die Ableitung weiterer Modelle: Umfassendere Beschreibung von Logistikprozessen Entwicklung zusätzlicher logistischer Modelle auf Basis neuer Datenquellen Fertigung Transport Fertigung Liegen nach Bearbeitung Transport Liegen vor Bearbeitung Rüsten Bearbeiten AVG3 Liegen nach Abruf Lastabgabe Lastaufnahme Liegen nach Lastaufnahme Lastfahrt Industrie 4.0 unterstützt die differenzierte sowie echtzeitnahe Beschreibung und Modellierung von Lieferketten. Institut für Fabrikanlagen und Logistik K.-F. Seitz M. Schmidt Bild 16

17 Ausblick Logistische Modelle im Kontext der Industrie 4.0 Cyber-Physisches Produktionssystem Theorie der Produktionslogistik Lagerkennlinien Termineinhaltungskennlinie Produktionskennlinien Produktionsdurchlaufdiagramm Lagerdurchlaufdiagramm Bereitstellungsdiagramm Lieferterminabweichungen Cyber-Physische Produktionssysteme ermöglichen durch eine verbesserte Datenbasis und gesteigerte Prognosequalität in Verbindung mit den logistischen Modellen der Lieferkette eine optimale Analyse und Steuerung produktionslogistischer Prozesse. Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 17

19 Im Rahmen der Entwicklung cyber-physischer Systeme sind arbeitsrechtliche Fragen explizit zu berücksichtigen Derzeit stehen produzierende Unternehmen vor der Herausforderung, ihre immer individueller werdenden Prozessketten trotz steigender Marktdynamik zu beherrschen. Eine effiziente Steuerung der Produktionsprozesse ist dabei ein wesentlicher Erfolgsfaktor.* Entwicklungstendenzen der Industrie 4.0 werden es produzierenden Unternehmen ermöglichen, effiziente Prozesse bei der Produktion komplexer Güter in volatilen Märkten zu bewerkstelligen Aber: Arbeitsrechtliche Fragestellungen dürfen nicht außer Acht gelassen werden 87 BetrVG Der Betriebsrat hat,, bei der Einführung und Anwendung von technischen Einrichtungen, die dazu bestimmt sind, das Verhalten oder die Leistung der Arbeitnehmer zu überwachen, mitzubestimmen Logistische Modelle befähigen Mitarbeiter, planungs- und steuerungsrelevante Fragestellungen in der Produktion fundiert und datenbasiert zu beantworten *Quelle: Schuh, G. et al., Produktion am Standort Deutschland, 2013 Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 19

20 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Für weitere Fragen stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung Institut für Fabrikanlagen und Logistik Prof. Dr.-Ing. habil. Peter Nyhuis An der Universität Garbsen Jonas Mayer, M.Sc. M.Sc. Tel.: 0511 / Fax.: 0511 / Tel.: 0511 / mayer@ifa.uni-hannover.de Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 20

21 Grundlagen Ableitung der Produktionskennlinie aus dem Durchlaufdiagramm I: geringes Bestandsniveau II: Übergangsbereich III: hohes Bestandsniveau Arbeit Zugang Arbeit Arbeit Abgang a) typische Betriebszustände Zeit Zeit Zeit Leistung Reichweite Bestandsniveau I II III Maximale Leistung Leistung Reichweite Minimale Reichweite Bestand b) Darstellung der Betriebszustände in Produktionskennlinien Institut für Fabrikanlagen und Logistik G0462NP Bild 21

22 Grundlagen Entwicklung idealer Lagerkennlinien aus Lagerdurchlaufdiagramm 1 mit Fehlbestand Lagerbestand Lagerbestand Nachfrage Lagerbestand Fehlbestand Zeit 2 ohne Sicherheitsbestand mittlerer Lieferverzug (LVm) mittlerer Servicegrad (SG) Lieferverzug 1 2 Servicegrad 3 mittlerer Lagerbestand BLm Zeit 3 mit Sicherheitsbestand Lagerbestand Lagerzugang Lagerabgang Lieferverzug = Servicegrad = Fehlmengenfläche Nachfragemenge Anzahl pünktliche Teile Gesamtanzahl Teile Zeit a) Lagerdurchlaufdiagramme b) Ideale Lagerkennlinien Institut für Fabrikanlagen und Logistik 9967B_Hf Bild 22

23 Das Bereitstellungsdiagramm 100 kumulierter Anteil Montageaufträge [%] Bereitstellungsvorlauf Versorgungsaufträge fehlen komplett gestörter Bestand (Bestand an teilweise bereitgestellten Versorgungsaufträgen) Kurve des kumulierten Bereitstellungsbeginns (erster Versorgungsauftrag je Montageauftrag bereitgestellt) 0 Anteil Aufträge mit Versorgungsaufträge Bereitstellungsverzug fehlen teilweise Bereitstellungsverzug Kurve des kumulierten Bereitstellungsendes (alle Versorgungsaufträge je Montageauftrag bereitgestellt) alle Versorgungsaufträge je Montageauftrag komplett bereitgestellt Bestand an vollständig bereitgestellten Versorgungsaufträgen Terminabweichung Institut für Fabrikanlagen und Logistik D3754SW_Nyp P. Nyhuis Bild 23

24 Einfluss- und Ergebnisgrößen produktionslogistischer Modelle Komponentensicht Ressourcensicht Versorgungssicht Einflussgrößen max. Terminabweichung (Versorgungsprozess) Bedarfsrate (Mittelwert / max) Wiederbeschaffungszeit Kapazität Auftragszeit (Mittelwert / Streuung) Mindestübergangszeit Terminabweichungsverteilung der Versorgungsprozesse Anzahl Komponenten pro Auftrag Lagerkennlinien Produktionskennlinien Bereitstellungsdiagramm Wirkmodell Servicegrad (SG) Lieferverzug (LV) % SG LV Lagerbestand TA Leistuung (L) Reichweite (R) Durchlaufzeit ZDL) Bestand (WIP) L R ZDL Zugang Anteil Aufträge SZ Terminabweichung Komplettierung Terminabweichung Ergebnisgrößen Lagerbestand* Servicegrad (SG) Lieferverzug (LV) Terminabweichung (TA) Bestand (WIP)* Leistung (L) / Auslastung Reichweite (R) Durchlaufzeit (ZDL) Sicherheitszeit (SZ)* Versorgungsgrad Gestörte Bestände Termintreue *Kursiv geschriebener Begriff: gleichzeitig Stellgröße und Ergebnisgröße Institut für Fabrikanlagen und Logistik P. Nyhuis Bild 24

25 Welche Vorteile schafft Industrie 4.0 für die Nutzung logistischer Modelle? Auftragssicht Ressourcensicht Sichtweisen im Produktionsprozess Komponentensicht Versorgungssicht Auswirkungen von Industrie 4.0 Auswirkungen auf Auftrag/Folgeauftrag durch Störungen Erhöhte Transparenz in der Verfolgung der Termintreue Exaktere Zustandsbeschreibung aller Ressourcen Abbildung des log. Systemverhaltens (Bestände, Terminverhalten, Produktivität) Frühzeitige Lokalisierung und Quantifizierung logistischer und kapazitiver Probleme Echtzeitnahe Messung von Beständen Realisierung einer dynamischen Bestandsdimensionierung Vermeidung gestörter Bestände bei der Komplettierung Gewährleistung der Pünktlichkeit vernetzter Aufträge Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 25

26 Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie S. 20: Mensch und Arbeit in der Kooperation mit CPPS In der durch Industrie 4.0 deutlich stärker vernetzten Welt werden auch an den Menschen neue Anforderungen gestellt. Dies gilt sowohl für die kreativen Planungs- und Entwicklungsprozesse als auch für den eher operativ geprägten Arbeitsprozess in Produktion und Logistik. Nur wenn der Mensch im Zentrum steht und in reale Ablaufprozesse geeignet und mit systemseitiger kontextabhängiger Unterstützung eingreifen kann, liefern CPPS einen wirklichen Mehrwert. Institut für Fabrikanlagen und Logistik Bild 26