Modellierungskonzept zur integrierten Planung und - E-LIB
Transcription
Modellierungskonzept zur integrierten Planung und - E-LIB
Modellierungskonzeptzurintegrierten PlanungundSimulationvonProduktionsszenarien entwickeltamBeispielderCFK‐Serienfertigung VomFachbereichProduktionstechnik der UNIVERSITÄTBREMEN zurErlangungdesGrades Doktor‐Ingenieur genehmigte DISSERTATION von M.Sc.MichaelLütjen Gutachter: Prof.Dr.‐Ing.BerndScholz‐Reiter Prof.Dr.‐Ing.AxelS.Herrmann TagdermündlichenPrüfung:17.02.2014 Danksagung DieseArbeitistwährendmeinerZeitalswissenschaftlicherMitarbeiteramBremer InstitutfürProduktionundLogistik(BIBA)entstandenundgehtaufeineForschungsko‐ operationmitdemCompositeTechnologyCenter(CTC)Stadezurück. ImFolgendenmöchteichmichbeiMenschenbedanken,diemichbeiderErstellung meinerDissertationunterstütztundbegleitethaben: ProfessorDr.‐Ing.BerndScholz‐ReitermöchteichfürdieÜbernahmedesErstgutach‐ tenssowiedasfreieundkreativeArbeitsumfelddanken.ProfessorDr.‐Ing.AxelS.Herr‐ mann danke ich für die Übernahme des Zweitgutachtens und in seiner Eigenschaft als CTC‐Geschäftsführer für die Initiierung der Forschungskooperation. Professor Dr.‐Ing. Klaus‐DieterThobendankeichfürdieÜbernahmedesPrüfungsvorsitzbeimeinemPro‐ motionskolloquium. MeinenKollegenundFreundenamBIBAmöchteichfürdievielenwertvollenAnre‐ gungenunddiezahlreichenDiskussionendanken,diezuvielenneueIdeenauchabseits meinerDissertationgeführthaben.DesWeiterenmöchteichmeinenehemaligenKollegen GeorgLohnsdorfer,JoachimPiepenbrockundMatthiasKlein‐Lassekfürdieerfolgreiche ZusammenarbeitbeiCTCStadedanken.MeinenElternundmeinemBruderdankeichvon ganzemHerzenfürdiefürdiebedingungsloseUnterstützungundFörderungaufmeinem Lebensweg.MeinbesondererDankgiltmeinerFreundinSusanne,diefürmichMotiva‐ tion,UnterstützungundAblenkungzugleichwar. Bremen,März2014 MichaelLütjen Zusammenfassung DererhöhteWettbewerbsdruckstelltdieUnternehmenvorgroßeHerausforderun‐ genhinsichtlichihrerInnovationsfähigkeit,ProduktqualitätundWirtschaftlichkeit.Neue Fertigungstechnologienund–materialienbietendieMöglichkeit,sichvonanderenMarkt‐ teilnehmernzudifferenzierenundWettbewerbsvorteilezurealisieren.Mitsteigendem Technologiereifegrad sinkt das wirtschaftliche Risiko und die Prozessautomatisierung mitdemZielderKostenreduzierunggewinntanBedeutung.GenauindiesemStadiumbe‐ findetsichaktuelldieCFK‐Technologie,welchedenEinsatzvoncarbonfaserverstärkten Kunststoffen(CFK)zurRealisierungvonhocheffizientenLeichtbaukonzeptenbeschreibt. Der Vorreiter im Einsatz der CFK‐Technologie war die Luftfahrtindustrie, welche zu‐ nächst sehr kostenintensiv einzelne Bauteile aus CFK gefertigt hat. Mittlerweile ist ein Technologiereifegrad erreicht, welcher den wirtschaftlichen Einsatz auch für größere StrukturensowieinanderenBranchen,wiez. B.derAutomobilindustrie,erlaubt.Diese weitergehende Industrialisierung der CFK‐Technologie stellt aber nicht nur die Ferti‐ gungs‐ und Automatisierungstechnik vor neue Herausforderungen, sondern verlangt aucheineweitergehendeVerbesserungdesgesamtenProduktentstehungsprozesses.Erst durch den Einsatz standardisierter Planungswerkzeuge und –methoden lässt sich das wirtschaftlichePotenzialderCFK‐Technologieeffizientausschöpfen. Mit dem Schwerpunkt der integrierten Fertigungs‐ und Logistikplanung zielt diese ArbeitaufeineverbesserteAuslegungvonProzessabläufenundProduktionssystemenim RahmenderDigitalenFabrikmittels(teil‐)automatischerGenerierungvonSimulations‐ modellenab.HierzuwirdaufderBasiseinerAnforderungsanalyseeineigenesModellie‐ rungskonzept entwickelt, welches die digitale Produktionsentwicklung im Kontext der CFK‐Serienfertigungrealisiert.WesentlicheHerausforderungistdabeiderUmgangmit PlanungsunsicherheitenaufgrundderNeuartigkeitderFertigungstechnologiesowieeine hohe Materialflusskomplexität aufgrund der Existenz von Integralbauweisen, Werk‐ zeugumläufen, Autoklavprozessen und hohen Qualitätsanforderungen. Aktuelle Pla‐ nungs‐ und Modellierungswerkzeuge können dabei weder die Planungsunsicherheiten nochdiehoheMaterialflusskomplexitätsoabbilden,dasseineweitergehendeUntersu‐ chungdesmodelliertenProduktionssystemsmitMittelnderMaterialflusssimulationdi‐ rektmöglichist.DiesesPrinzipder(teil‐)automatischenGenerierungvonSimulationsmo‐ dellenbildetnebenderUmsetzungderanwendungsspezifischenAnforderungendiezent‐ raleHerausforderungdieserArbeit. DasErgebnisisteineigenesModellierungskonzept,fürdaseinentsprechendesFab‐ rikdatenmodell mit graphischer Modellrepräsentation entwickelt wurde. Die Modellre‐ präsentation basiert auf dem Entwurf einer eigenen domänenspezifischen Modellie‐ rungssprache, die eine materialfluss‐ und simulationsgerechte Modellierung von Ferti‐ gungs‐undLogistikprozessenermöglicht.EingebundenineinVorgehensmodellundun‐ terVerwendungeineshierarchischenModellaufbaus,wirddasProduktionssystemmit‐ tels acht Modellebenen definiert. Um etwaigen Planungsunsicherheiten aufgrund der NeuartigkeitderFertigungstechnologiesowiederVergrößerungdesLösungsraumsauf‐ grundderMöglichkeitzurIntegralbauweisebegegnenzukönnen,lassensichimSinnedes Variantenprinzips auf jeder Modellebene alternative Produktionsszenarien definieren undausgestalten.DieBewertungdereinzelnenProduktionsszenarienerfolgtmittelsMa‐ terialflusssimulation unter Verwendung eines Prozesskostenansatzes, wobei die (teil‐)automatischeGenerierungvonSimulationsmodellendirektausdemFabrikdaten‐ modell im Rahmen dieser Arbeit realisiert wurde. Das gesamte Modellierungskonzept wurdeineinemSoftwareprototpyenumgesetztundanhandeinesAnwendungsbeispiels aus dem CFK‐Bereich evaluiert. Zudem wurden beispielhaft 18 verschiedene Material‐ fluss‐undSteuerungsfunktionen(Bauteilsortierung,Kanban‐System,etc.)modelliert,um dieallgemeineEignungdesModellierungskonzeptszurAbbildungvonmaterialflusskom‐ plexen Produktionssystemen aufzuzeigen. Mittels des entwickelten Modellierungskon‐ zeptswurdesomiteinegrundlegendeMethodezurintegriertenPlanungundSimulation vonProduktionsszenariengeschaffen,dieamBeispielderCFK‐Serienfertigungentwickelt wurde,aberdarüberhinausineinerVielzahlmaterialflusskomplexerAnwendungsberei‐ cheVerwendungfindenkann. Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis...........................................................................................V Tabellenverzeichnis...............................................................................................XI Abkürzungsverzeichnis.....................................................................................XIII 1 Einleitung.............................................................................................................1 1.1 ProblemstellungundMotivation................................................................................................1 1.2 ZielstellungundAbgrenzung.......................................................................................................3 1.3 AufbauderArbeit..............................................................................................................................5 2 AusgangssituationundAnforderungsanalyse........................................7 2.1 AspektederProduktentwicklungvonCFK‐Bauteilen......................................................7 2.1.1 EigenschaftencarbonfaserverstärkterKunststoffe(CFK)..................................8 2.1.2 EinsatzvonCFK‐BauteileninderLuftfahrtindustrie............................................9 2.2 ElementedigitalerProduktionsentwicklung......................................................................11 2.3 Arbeitsablauf‐undArbeitsmittelplanung............................................................................15 2.4 Arbeitsstättenplanung..................................................................................................................20 2.5 Logistikplanung...............................................................................................................................24 2.6 ZusammenfassungderAnforderungenandasModellierungskonzeptzur digitalenCFK‐Produktionsentwicklung................................................................................34 II Inhaltsverzeichnis 3 ModellbildungundSimulation..................................................................37 3.1 BegrifflicheBestimmungdesModellierungskonzepts...................................................37 3.2 GenerierungvonSimulationsmodellen.................................................................................39 3.2.1 GrundlagenundZielederSimulationsmodellgenerierung...............................39 3.2.2 VorgehensweisebeiderSimulationundModellgenerierungsansätze........42 3.2.3 GültigkeitsprüfungvonModellen.................................................................................44 3.2.4 WissenschaftlicherStandderSimulationsmodellgenerierung.......................46 3.3 UntersuchunggraphischerMethodenzurProzess‐und Materialflussmodellierung..........................................................................................................51 3.3.1 VDI‐Richtlinie3300............................................................................................................53 3.3.2 Wertstromdesign(WSD)..................................................................................................55 3.3.3 Produkt‐Prozess‐Ressource(PPR‐Prinzip).............................................................57 3.3.4 EreignisgesteuerteProzessketten(EPK)..................................................................59 3.3.5 BusinessProcessModelingNotation(BPMN)........................................................61 3.3.6 Kommunikationsstrukturanalyse(KSA)...................................................................63 3.3.7 SystemsModelingLanguage(SysML)........................................................................65 3.3.8 ZusammenfassungundkritischeAnalyse................................................................68 3.4 ExemplarischeGegenüberstellungvonImplementierungslösungenzur Geschäftsprozess‐undMaterialflusssimulation................................................................69 3.4.1 ModellgenerierungundSimulationmitBTCBonapart......................................69 3.4.2 ModellgenerierungmitTECNOMATIXProcessDesignerund MaterialflusssimulationmitTECNOMATIXPlantSimulation..........................71 3.5 ZusammenfassungundGestaltungsansätzefüreinganzheitliches Modellierungskonzept..................................................................................................................73 4 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA.........................77 4.1 SpezifikationdesVorgehensmodells......................................................................................77 4.1.1 ÜbergeordnetesPhasenkonzeptunterEinbindungder Simulationsmodellgenerierung.....................................................................................78 4.1.2 HierarchischerModellaufbauundBildungvonKonzeptvarianten...............79 4.1.3 PlanungsablaufderdigitalenProduktionsentwicklung.....................................80 4.2 GestaltungdesSichtenkonzepts...............................................................................................82 Inhaltsverzeichnis III 4.2.1 DefinitionderObjektklassen..........................................................................................84 4.2.2 SpezifikationderSichtenmiteinfacherObjektzuordnung...............................87 4.2.3 SpezifikationderSichtenmitgraphischerNotation............................................89 4.3 ModellierunggrundlegenderMaterialfluss‐undSteuerungsfunktionen...............99 4.3.1 FunktionendesMaterialflusses.................................................................................100 4.3.2 FunktionenderAuftragssteuerung..........................................................................108 5 PrototypischeImplementierungvonGRAMOSA...............................115 5.1 BeschreibungdesSoftwarekonzepts..................................................................................115 5.2 EntwurfdesFabrikdatenmodellsfürdiezentraleDatenbanklösung...................117 5.3 VorstellungdergrafischenBenutzeroberflächeinMSAccess.................................118 5.4 EntwicklungderSimulationsumgebunginTECNOMATIXPlantSimulation.....121 6 EvaluierungdesModellierungskonzeptsanhandeines Anwendungsbeispiels.................................................................................125 6.1 BeschreibungderFertigungsaufgabe.................................................................................125 6.2 ModellierungdesAnwendungsbeispiels...........................................................................127 6.2.1 ModellierungderFertigungskonzepts....................................................................127 6.2.2 ModellierungdesOrganisationskonzeptsundDurchführungder Grobdimensionierung.....................................................................................................129 6.2.3 ModellierungdesMaterialflusskonzepts...............................................................131 6.2.4 ModellierungdesLayoutkonzeptsunterEinsatzdes Materialflussschemas.....................................................................................................134 6.2.5 ModellierungdesSteuerungskonzepts...................................................................135 6.3 Modellgenerierungund–auswertung.................................................................................138 6.4 BewertungdesAnwendungsnutzens..................................................................................142 7 ZusammenfassungundAusblick.............................................................147 Literaturverzeichnis..........................................................................................153 Anhang....................................................................................................................169 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Automatische Generierung von Simulationsmodellen aus Fabrikdatenmodellen .......................................................................................... 3 Abbildung 2: Wertmäßiger Anteil der Branchen am CFK‐Komponentenmarkt (weltweit) nach SCHUSTER [37] ............................................................................................. 10 Abbildung 3: Beispiel von CFK‐Rumpfsektionen im Airbus A350‐900 (Quelle: Premium AEROTEC GmbH) ............................................................................................... 10 Abbildung 4: Methoden und Werkzeuge der Digitalen Fabrik (vgl. GAUSEMEIER [24] und PETZELT ET AL. [46]) .............................................................................................. 13 Abbildung 5: Iterativer Planungsprozess der Produktionsentwicklung (vgl. GAUSEMEIER [24] und GRUNDIG [54]) .................................................................... 14 Abbildung 6: Generierung von Prozessfolgen im Rahmen der Arbeitsplanerstellung (vgl. EVERSHEIM [17] und TROMMER [58]) ............................................................. 16 Abbildung 7: Portfolio von CFK‐Fertigungsverfahren (vgl. DRECHSLER [61] und FERKEL ET AL. [33]) ................................................................................................ 17 Abbildung 8: a) AFP ‐ Automated Fiber Placement System (Quelle: Premium AEROTEC GmbH); b) Autoklav (Quelle: INDUSTRIAL OLMAR S.A.) ................................... 18 Abbildung 9: Prozess der Arbeitsstätten‐/Fabrikplanung nach GRUNDIG [54] ........................ 20 Abbildung 10: Organisationstypen der Fertigung nach KIENER ET AL. [68] ................................. 21 Abbildung 11: Abbildungsgüte und Zeitaufwand von Analyse und Dimensionierungsmethoden nach RALL [72] ..................................................... 23 Abbildung 12: Ebenen und Strukturen in der Fabrik nach SCHENK [73] .................................... 23 VI Abbildungsverzeichnis Abbildung 13: Ablauf der Logistikplanung (vgl. SCHEDLBAUER [74], SCHNEIDER [75] und SCHOLZ‐REITER ET AL. [76]) .................................................................................... 25 Abbildung 14: Anwendung verschiedener Modellarten in Abhängigkeit vom Abstraktionsgrad (vgl. SCHENK ET AL. [73]) .......................................................... 27 Abbildung 15: Zusammenhang zwischen Produktentstehungs‐ und Auftragsabwicklungsprozess (vgl. ARNOLD ET AL. [83]) ....................................... 28 Abbildung 16: Konzepte zur Produktionsplanung und ‐steuerung in Abhängigkeit von Fertigungstyp und Produktevielfalt (vgl. SCHÖNSLEBEN [85]) ............................. 29 Abbildung 17: Produktionssteuerung mit Leitstandkonzept (vgl. BERGMANN ET AL. [86], LÖDDING [87], SCHÖNSLEBEN [85], SELKE [88]) ........................................................ 30 Abbildung 18: Prinzipskizze der auftretenden Materialflüsse in der CFK‐Fertigung am Beispiel der Prepreg‐Autoklav‐Technik ............................................................ 32 Abbildung 19: Zusammenhang zwischen Detaillierungsgrad und Simulationsergebnis (vgl. KORMARNICKI [115]) ..................................................................................... 40 Abbildung 20: Zeitanteile einer Simulationsstudie (vgl. BAIER ET AL.[116]) .............................. 41 Abbildung 21: Vorgehensmodell zur Simulation mit Ansätzen der (teil‐)automatischen Modellgenerierung (vgl. WENZEL [118]) ............................................................ 43 Abbildung 22: Einordnung von Techniken zur Verifikation und Validierung nach dem Grad der Subjektivität nach RABE ET AL. [125] ............................................................ 46 Abbildung 23: Ausgewählte graphische Modellierungsmethoden aus den Bereichen Produktion/Logistik, Geschäftsprozessmanagement und Informatik (vgl. PITSCHKE [144] und SCHNEIDER ET AL. [145]) .......................................................... 52 Abbildung 24: Gesamt‐ und Einzelnutzwerte ausgewählter Modellierungsmethoden nach SCHNEIDER ET AL. [145] ......................................................................................... 53 Abbildung 25: Materiaflussdiagramm eines exemplarischen CFK‐Fertigungsprozesses nach VDI‐Richtlinie 3300 ........................................................................................... 54 Abbildung 26: Wertstromdiagramm eines exemplarischen CFK‐Fertigungsprozesses (LEANPILOT) ...................................................................................................... 56 Abbildung 27: PPR‐Ansicht eines exemplarischen CFK‐Fertigungsprozesses (TECNOMATIX Process Designer) ............................................................................................. 57 Abbildung 28: PERT‐Diagramm eines exemplarischen CFK‐Fertigungsprozesses (TECNOMATIX Process Designer) ..................................................................... 58 Abbildung 29: Darstellung des Fertigungskonzepts eines exemplarischen CFK‐ Fertigungsprozesses (DELMIA Process Engineer) ............................................. 58 Abbildung 30: EPK‐Diagramm (Materialfluss) eines exemplarischen CFK‐Fertigungs‐ prozesses .......................................................................................................... 60 Abbildungsverzeichnis VII Abbildung 31: BPMN‐Prozessdiagramm für einen exemplarischen CFK‐Fertigungsprozess... 62 Abbildung 32: KSA‐Prozessdiagramm für einen exemplarischen CFK‐Fertigungsprozess (BTC Bonpart) .................................................................................................... 64 Abbildung 33: SysML‐Sequenzdiagramm eines exemplarischen CFK‐Fertigungsprozesses .... 66 Abbildung 34: Übersicht zur Einordnung des eigenen Modellierungsansatzes „GRAMOSA“ ...................................................................................................... 74 Abbildung 35: Übergeordnetes Phasenkonzept zur digitalen Produktionsentwicklung unter Einsatz der (teil‐)automatischen Modellgenerierung ............................. 78 Abbildung 36: Schema für den hierarchischen Modellaufbau und die Bildung von Konzeptvarianten im Rahmen der Modellbildung ........................................... 79 Abbildung 37: Ergebnisorientierter Planungsablauf der integrierten Fertigungs‐ und Logistikplanung mit Schwerpunkt der Modellbildung ...................................... 81 Abbildung 38: Übersicht der im Modellierungskonzept verwendeten Sichten ....................... 83 Abbildung 39: Sichtenübergreifendes Metamodell im UML‐Format ...................................... 84 Abbildung 40: UML‐Klassendiagramm für die Projektsicht ..................................................... 87 Abbildung 41: UML‐Klassendiagramm für die Produktsicht .................................................... 88 Abbildung 42: UML‐Klassendiagramm für die Organisationssicht ........................................... 88 Abbildung 43: UML‐Klassendiagramm für die Simulationssicht .............................................. 89 Abbildung 44: UML‐Klassendiagramm der Fertigungssicht ..................................................... 90 Abbildung 45: Notationselemente der Fertigungssicht ........................................................... 91 Abbildung 46: Modellierungsbeispiel der Fertigungssicht ....................................................... 92 Abbildung 47: UML‐Klassendiagramm der Materialflusssicht ................................................. 92 Abbildung 48: UML‐Klassendiagramm des Materialflussobjekts ............................................ 93 Abbildung 49: Notationselemente der Materialflusssicht ....................................................... 93 Abbildung 50: Modellierungsbeispiel der Materialflusssicht ................................................... 94 Abbildung 51: UML‐Klassendiagramm der Steuerungssicht .................................................... 95 Abbildung 52: Notationselemente der Steuerungssicht .......................................................... 95 Abbildung 53: Modellierungsbeispiel der Steuerungssicht ..................................................... 96 Abbildung 54: UML‐Klassendiagramm des Layouts ................................................................. 97 Abbildung 55: Modellierungsbeispiel des Layouts ................................................................... 97 Abbildung 56: UML‐Klassendiagramm des Materialflussschemas .......................................... 98 Abbildung 57: a) Notationselemente; b) Modellierungsbeispiel des Materialfluss‐ schemas ............................................................................................................ 99 VIII Abbildungsverzeichnis Abbildung 58: Beispielhafte Modellierung der Funktion Verbund schaffen ......................... 100 Abbildung 59: Beispielhafte Modellierung der Funktion Bearbeiten .................................... 101 Abbildung 60: Beispielhafte Modellierung der Funktionen Handhaben, Transport und Unstetigfördern .............................................................................................. 101 Abbildung 61: Beispielhafte Modellierung der Funktion Stetigfördern ................................ 102 Abbildung 62: Beispielhafte Modellierung der Funktion Verbund auflösen ......................... 102 Abbildung 63: Beispielhafte Modellierung der Funktion Sammeln ....................................... 103 Abbildung 64: Beispielhafte Modellierung der Funktion Verteilen ....................................... 104 Abbildung 65: Beispielhafte Modellierung der Funktion flexible bestandsabhängige Losgröße ......................................................................................................... 105 Abbildung 66: Beispielhafte Modellierung der Funktion MFO‐Sortierung nach Objektklasse ................................................................................................... 105 Abbildung 67: Beispielhafte Modellierung der Funktion MFO‐Sortierung nach Objektstatus ................................................................................................... 106 Abbildung 68: Beispielhafte Modellierung der Funktion MFO‐Sortierung nach Fehlerklassen .................................................................................................. 107 Abbildung 69: Beispielhafte Modellierung der Funktion MFO‐Sortierung nach Qualitätskennzahl ........................................................................................... 108 Abbildung 70: Grundlegende Funktionen der Auftragssteuerung ........................................ 109 Abbildung 71: Beispielhafte Modellierung der Funktion bestandsorientierte Auftragserzeugung bei KANBAN‐Steuerung .................................................. 110 Abbildung 72: Beispielhafte Modellierung der Funktion Auftragsfreigabe bei CONWIP‐ Steuerung ....................................................................................................... 111 Abbildung 73: Beispielhafte Modellierung der Funktion Reihenfolgebildung von Prozessaufträgen ............................................................................................ 112 Abbildung 74: Beispielhafte Modellierung der Funktion Ressourcenauswahl von Prozessaufträgen (Queue Length Estimator) ................................................. 112 Abbildung 75: Beispielhafte Modellierung der Funktion Ressourcenauswahl von Prozessaufträgen (zufallsbasiert) ................................................................... 113 Abbildung 76: Beispielhafte Modellierung der Funktion Durchlaufzeitberechnung von Fertigungsaufträgen ....................................................................................... 114 Abbildung 77: Darstellung des Softwarekonzepts ................................................................. 116 Abbildung 78: Darstellung des Fabrikdatenmodells unter Zuordnung der Konzept‐ varianten ......................................................................................................... 117 Abbildung 79: Grafische Benutzeroberfläche zur Szenarioverwaltung ................................. 118 Abbildungsverzeichnis IX Abbildung 80: Grafische Benutzeroberfläche zur Modellierung ............................................ 119 Abbildung 81: Grafische Benutzeroberfläche für die Layouterstellung ................................. 120 Abbildung 82: Grafische Benutzeroberfläche zur Auswertung .............................................. 120 Abbildung 83: Aufbau der Simulationsumgebung ................................................................. 121 Abbildung 84: Netzwerk „Datenverwaltung“ in der Simulationsumgebung ......................... 122 Abbildung 85: Netzwerk „Kontrollflussebene“ in der Simulationsumgebung ....................... 123 Abbildung 86: Netzwerk „Materialflussebene“ in der Simulationsumgebung ...................... 124 Abbildung 87: Legeform für die Herstellung der Seitenschalen der Sektion 16‐18 des Airbus A350 XWB (Quelle: Premium AEROTEC GmbH) .................................. 126 Abbildung 88: Darstellung des Produktkonzepts im Baumdiagramm ................................... 126 Abbildung 89: Erstellung des Fertigungskonzepts im Baumdiagramm.................................. 128 Abbildung 90: Graphische Repräsentation des Fertigungskonzepts ..................................... 129 Abbildung 91: Erstellung des Organisationskonzepts im Baumdiagramm ............................ 130 Abbildung 92: Graphische Repräsentation des Materialflusskonzepts (Teil 1) ..................... 132 Abbildung 93: Graphische Repräsentation des Materialflusskonzepts (Teil 2) ..................... 133 Abbildung 94: Materialflussschema des Anwendungsbeispiels ............................................ 134 Abbildung 95: Anordnung der Organisationseinheiten im Blocklayout ................................ 134 Abbildung 96: Graphische Repräsentation des Steuerungskonzepts (Teil 1) ........................ 135 Abbildung 97: Graphische Repräsentation des Steuerungskonzepts (Teil 2) ........................ 136 Abbildung 98: Graphische Repräsentation des Steuerungskonzepts (Teil 3) ........................ 137 Abbildung 99: Vergleich der Simulationsszenarien Auftragskosten und Durchlaufzeit ........ 142 Abbildung 100: Aufbau des 3x3‐Maschinemodells (vgl. SCHOLZ‐REITER ET AL. [186]) ............... 145 Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Übersicht der Anforderungen an das Modellierungskonzept ................................. 35 Tabelle 2: Klassifikation der in dieser Arbeit angestrebten Modellgenerierungslösung ......... 47 Tabelle 3: Bewertung der VDI‐Richtlinie 3300 ......................................................................... 55 Tabelle 4: Bewertung des Wertstromdesigns .......................................................................... 56 Tabelle 5: Bewertung des PPR‐Prinzips .................................................................................... 59 Tabelle 6: Bewertung der ereignisgesteuerten Prozesskette (EPK) ......................................... 61 Tabelle 7: Bewertung der Business Process Modeling Notation (BPMN) ................................ 62 Tabelle 8: Bewertung der Kommunikationsstrukturanalyse (KSA) .......................................... 65 Tabelle 9: Bewertung der Systems Modeling Language (SysML) ............................................. 67 Tabelle 10: Auswertung der Untersuchung graphischer Methoden zur Prozess‐ und Materialflussmodellierung .................................................................................... 68 Tabelle 11: Bewertung der Geschäftsprozesssimulation in BTC Bonapart .............................. 71 Tabelle 12: Bewertung der Materialflusssimulation in TECNOMATIX Plant Simulation .......... 73 Tabelle 13: Ergebnisse der Grobdimensionierung ................................................................. 130 Tabelle 14: Eingangswerte für die vollfaktorielle Versuchsplanung ...................................... 138 Tabelle 15: Ergebnisse der Korrelationsanalyse ..................................................................... 139 Tabelle 16: Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse mittels linearer Regression......................... 141 Abkürzungsverzeichnis ARIS ArchitekturintegrierterInformationssysteme ASME AmericanSocietyofMechanicalEngineers BPMN BusinessProcessModelingNotation CAD ComputerAidedDesign CAM ComputerAidedManufacturing CAP ComputerAidedPlanning CAPP ComputerAidedProcessPlanning CFK carbonfaserverstärkterKunststoff CMSD CoreManufacturingSimulationData DES DiscreteEventSimulation DIN DeutschesInstitutfürNormung DPE DelmiaProcessEngineer EDV ElektronischeDatenverarbeitung EPK EreignisgesteuerteProzesskette ERP EnterpriseResourcePlanning FEM Finite‐Elemente‐Methode FIFO Firstin,FirstOut FMEA FailureModeandEffectsAnalysis GRAMOSA GraphischeModellierungundsimulationstechnischeAnalyse KSA Kommunikationsstrukturanalyse LIFO Lastin,FirstOut MES ManufacturingExecutionSystem XIV Abkürzungsverzeichnis MFO Materialflussobjekt MPS MasterProductionSchedule MRPII ManufacturingResourcePlanning MTBF Mean‐Time‐between‐Failure MTTR Mean‐Time‐to‐Repair NC/RC NumericalControl ODBC OpenDatabaseConnectivity OMG ObjectManagementGroup PD ProcessDesigner PDM Produktdatenmanagement PLM Product‐Lifecycle‐Management PPR Produkt,Prozess,Ressource PPS Produktionsplanungund‐steuerung Prepreg PREimPREGnatedsheetmaterials QKZ Qualitätskennzahl SCOR SupplyChainOperationsReference SDX SimulationDataExchange SISO SimulationInteroperabilityStandardsOrganization STEP StandardfortheExchangeofProductModelData SysML SystemsModelingLanguage UD‐Gelege unidirektionalesGelege UML UnifiedModelingLanguage VDI VereindeutscherIngenieure WS‐BPEL WS‐BusinessProcessExecutionLanguage WSD Wertstromdesign XPDL XMLProcessDefinitionLanguage 1 Einleitung DiesesKapitelführtindieThematikderArbeitein,indemzunächstProblemstellung undMotivationerörtertwerden.DaraufaufbauendwirddieZielstellungdefiniertundge‐ genüberalternativenFragestellungenabgegrenzt.WeiterhinwirdeinÜberblickzumAuf‐ bauderArbeitgegebenunddieeinzelnenKapitelinhaltewerdenvorgestellt. 1.1 Problemstellung und Motivation ZurRealisierungvonLeichtbaukonzeptenkommenspezielleWerkstoffezumEinsatz, die hohe gewichtsspezifische Festigkeiten und Steifigkeiten aufweisen. Einer dieser Werkstoffe wird als CFK bezeichnet, was einen carbonfaserverstärkten Kunststoff be‐ schreibt.ObwohlschonseitMitteder1980erJahreverschiedeneEinzelteileausCFKin Seriegefertigtwurden,erlebtdasMaterialalsWerkstofferstjetztseinenDurchbruch[1]. JenachAuslegungkönnenCFK‐BauteilewesentlichleichterseinalsvergleichbareAlumi‐ nium‐oderStahlstrukturen[2].GeradeimHochtechnologiebereich,fürz. B. Flugzeuge, Züge,AutomobileundLKW,werdendeshalbderEinsatzunddieEntwicklungvonCFK‐ Strukturenforciert[3].AufgrundhöhererEnergiekosten,verstärktemUmweltbewusst‐ seinundderWeiterentwicklungderCFK‐FertigungstechnologiewerdenBauteileausCFK trotzhoherMaterial‐undFertigungskostenzunehmendbesserwirtschaftlichrealisier‐ bar.NebenverändertenKonstruktionsgrundsätzenbestehendieaktuellenHerausforde‐ rungeninderweitergehendenAutomatisierungundbesserenAuslegbarkeitderCFK‐Fer‐ tigung[4].AufgrundderimVergleichzurMetallverarbeitungrelativjungenFertigungs‐ technologieundderMöglichkeitzurIntegralbauweisebzw.Funktionsintegrationsteigt diePlanungsunsicherheitundderLösungsraumvergrößertsich.Entsprechendmüssen fürdieCFK‐SerienfertigungspezifischeMethodenundWerkzeugefürdengesamtenPro‐ zessderProduktentstehungadaptiertoderneuentwickeltwerden[5]. 2 Einleitung Ein grundsätzliches Dilemma derProduktentwicklung besteht in der Festlegung be‐ stimmterProduktmerkmalezueinemZeitpunkt,beidemdiedarausresultierendenEi‐ genschaftenwieZuverlässigkeit,WartungsfreundlichkeitundHerstellkostennochkaum ermitteltwerdenkönnen[6].MitderintegriertenProdukt‐undProduktionsentwicklung existierteinAnsatz,dereineparalleleGestaltungvonProduktundProzessverfolgt,um fertigungstechnischeAspektefrühzeitigindieProduktgestaltungeinfließenzulassenund somitAbstimmungsproblemezureduzieren.ZurUnterstützungderProduktionsentwick‐ lungkanndabeiaufdasKonzeptderDigitalenFabrikzurückgegriffenwerden,welches mittelseinerzentralenDatenbanklösungdieAbbildungvonProduktionsprozessenund ‐systemeninentsprechendenFabrikdatenmodellenerlaubt.EinFabrikdatenmodelldefi‐ niertrelevanteFabrikobjekte(Gebäude,Organisationseinheiten,Betriebsmittel,etc.)so‐ wiederenObjektattributeundstrukturiertdieseunterBerücksichtigungvonProzessbe‐ ziehungen in einem ganzheitlichen Datenmodell. Mit Schwerpunkt der 3D‐Darstellung findensicheineReihekommerziellerSoftwareanwendungen,wiez.B.vonDELMIAoder TECNOMATIX,dieeineentsprechendeAusgestaltungvonMontageprozessenimRahmen derSerienproduktionermöglichen[7].ImHinblickaufdiedigitaleProduktionsentwick‐ lungeinerCFK‐Serienfertigungzeigtsichjedoch,dassgeradeinderGrobplanungsphase die Funktionen bestehender Softwareanwendungen der Digitalen Fabrik nicht ausrei‐ chen,umeinefrühzeitigeIntegrationlogistischerAspekteindieFertigungsplanungzuer‐ reichen. Während sequenzielle Prozessfolgen (1:1‐Relation der Vorgänger‐Nachfolger‐ Beziehung) in digitaler Fabriksoftware weitestgehend beschrieben werden können, ist diesfürkomplexereProzessabläufeundMaterialflüssenichtmöglich.Dabeicharakteri‐ siertsichderAnwendungsbereichderCFK‐SerienfertigungdurchkomplexeFertigungs‐ undLogistikabläufemiteinemverstärktenEinsatzvonFertigungshilfsmittelnundent‐ sprechendenWerkzeugumläufen.EntsprechendkommteshierzuBeschreibungsproble‐ men,welchenebenderPlanbarkeitauchdieDokumentier‐undKommunizierbarkeitbe‐ einträchtigen.ZudementziehensichsolchekomplexenSystemeweitestgehenddemEin‐ satzanalytischerMethoden,umzumBeispielUmlauf‐,DurchlaufzeitenundBetriebsmit‐ telbedarfezubestimmen[8].Entsprechendisteserforderlich,dieUntersuchungundAus‐ gestaltung dieser Produktionssysteme mittels Materialflusssimulation durchzuführen. BeidenaktuellenAnsätzendigitalerFabriksoftwareistdieÜbertragbarkeitderPlanungs‐ modelleineineMaterialflusssimulationbeikomplexerenProzessabläufenaufgrundder verwendeten Fabrikdatenmodelle nicht möglich [9]. Entsprechend formuliert sich fol‐ gendeProblemstellung: Problemstellung: „Die Fabrikdatenmodelle aktueller digitaler Fabriksoftware reichen nicht aus, um denAnforderungenderCFK‐SerienfertigunganeineganzheitlicheAbbildungmate‐ rialflusskomplexerProduktionsabläufeimRahmenderGrobplanunggerechtzuwer‐ den.EntsprechendkommtesvordemHintergrundderNeuartigkeitderCFK‐Tech‐ nologiezuPlanungs‐,Dokumentations‐undKommunikationsproblemensowieeiner starkenBeeinträchtigunghinsichtlichderNutzungvonSimulationstechnik.“ ZielstellungundAbgrenzung 3 1.2 Zielstellung und Abgrenzung DiedigitaleProduktionsentwicklungeinerCFK‐Serienfertigungsiehtsichzahlreichen Herausforderungen gegenübergestellt, die eine detaillierte Abbildung sowohl der Pro‐ duktionsabläufealsauchderMaterialflussstruktureninFormeinergraphischenModell‐ repräsentationerfordern,umeinehoheKommunizierbarkeitderPlanungsinhaltezuge‐ währleisten[10].ImRahmendieserArbeitwerdendeshalbausgehendvoneinerAnfor‐ derungsanalyseverschiedeneMethodendergraphischenProzess‐undMaterialflussmo‐ dellierung,wiez. B.EPKoderBPMN,aufihreVerwendbarkeitimSinneeinermaterial‐ flussgerechtenProzessmodellierunghinuntersucht.Aufdiefertigungs‐undverfahrens‐ technische Prozessmodellierung im Sinne der rechnergestützten Arbeitsplanung (engl. computeraidedprocessplanningCAPP)wirddabeimitVerweisaufdiematerialflussori‐ entierteAufgabenstellungderArbeitverzichtet.AusgehendvondergraphischenModell‐ repräsentationsolldieMöglichkeitzurNutzungderModelldatenineinernachfolgenden Materialflusssimulationbestehen.DiesesKonzeptder(teil‐)automatischenModellgene‐ rierungbesitztdenVorteil,dassaufgrundderintegriertenDatennutzungdeutlichezeitli‐ cheEinsparungengegenübermanuellenÜbertragungenvorhandensindundsichdieAn‐ zahlvonÜbertragungsfehlernreduziert(Abbildung1). automatische Modellgenerierung Fabrikdatenmodell Aufgaben‐ spezifi‐ kation Konzept‐ modell Formal‐ modell Bausteinbasierte Materialflusssimulation Ausführ‐ bares Modell Simulations‐ ergebnis Abschluss‐ doku‐ menation Abbildung 1: Automatische Generierung von Simulationsmodellen aus Fabrikdaten‐ modellen Die(teil‐)automatischeModellgenerierungbzw.‐transformationisteinaktuellerEnt‐ wicklungstrendderDigitalenFabrikundbefindetsichseitwenigenJahreninderwissen‐ schaftlichenDiskussion.BislangkönnenimProduktionsbereichsowohlinwissenschaft‐ lichenSoftwareprototpyenalsauchinkommerziellerdigitalerFabriksoftwarenureinfa‐ chesequenzielleProzessfolgenumgesetztwerden[11],[12],[13].Einematerialflussge‐ rechteAbbildungkomplexerProzessabläufemittelsgraphischerModellrepräsentationist nichtmöglich.EntsprechendisteineÜbertragbarkeitdieserAnsätzeaufdieDomäneder CFK‐SerienfertigungmitihrenkomplexenProzessabläufennichtgegebenundesformu‐ liertsichfolgendeForschungshypothese: 4 Einleitung Forschungshypothese: „Bei einer ganzheitlichen Abbildung von Produktionsabläufen und Materialfluss‐ strukturen wird es möglich, (teil‐)automatisch Simulationsmodelle zu generieren undsomiteineneffizientenEinsatzderSimulationstechnikzurBewertungalternati‐ verProduktionsszenarienimRahmenderCFK‐Serienfertigungzurealisieren.“ Nebender(teil‐)automatischenGenerierungvonSimulationsmodellenverbindensich mitdemModellierungskonzeptnochweitereTeilziele,umdenAnforderungenderCFK‐ SerienfertigungimUmgangmitPlanungsunsicherheitenundgroßenLösungsräumenge‐ rechtzuwerden.DiePlanungsunsicherheitenentstehenddurchdieNeuartigkeitderFer‐ tigungstechnologieunddieLösungräumevergrößernsichdurchdieMöglichkeitzurIn‐ tegralbauweise.DurcheinverbessertesModellmanagementbestehtderAnspruch,alter‐ nativeProduktionsszenarieneffizienterverwaltenzukönnenundzudemdieindenFab‐ rikdatenmodellenhinterlegtenPlanungsdatenauchzurModelldokumentationzunutzen. Allgemein geht es beim Modellmanagement um die Idee, dass Modelle sowie entspre‐ chende Modellvarianten systematisch verwaltet werden [14], [15]. Die grundsätzliche NotwendigkeitderDokumentationvonComputermodellenwurdeschonvorüber20Jah‐ ren erkannt [16]. Ohne entsprechende Modelldokumentation ist es nicht möglich, ein komplexeresSimulationsmodelleffizientnachzuvollziehen.DurchdieimRahmendieser Arbeit zu entwickelnde graphische Modellrepräsentation des Fabrikdatenmodells wer‐ den Produktionsabläufe, Materialflussstrukturen und grundlegende Steuerungslogiken schnellerfassbarundsomitgleichzeitigeinBeitragzurnachhaltigenModelldokumenta‐ tionvonSimulationsmodellengeleistet. DesWeiterenwirdinAbgrenzungdieserArbeitzudeninderLiteraturbeschriebenen Vorgehensmodellen aus den Bereichen der Arbeits‐ und Fertigungsplanung [17], [18], [19],[20]sowiederMontageablaufplanung[21],[22]undderFabrikplanung[23],[24], [25] ein eigenes Vorgehensmodell für das Modellierungskonzept sowie die integrierte Fertigungs‐undLogistikplanungentworfen.ImErgebniswirdamBeispielderCFK‐Seri‐ enfertigungeinganzheitlichesModellierungskonzeptzurdigitalenProduktionsentwick‐ lung geschaffen, welches die Planungsqualität nachhaltig durch den effizienten Einsatz vongraphischenModellierungstechnikeninVerbindungmitMethodenderMaterialfluss‐ simulationundModellgenerierungsteigert. Forschungsziel: „Als zentrales Forschungsziel wird die Entwicklung eines Fabrikdatenmodells mit graphischer Modellrepräsentation für die integrierte Planung und Simulation von materialflusskomplexenProduktionsszenarien imKontext derCFK‐Serienfertigung angestrebt, welches eingebunden in ein ganzheitliches Modellierungskonzept die (teil‐)automatische Generierung von Simulationsmodellen unter Berücksichtigung vonPlanungsunsicherheitenundgroßenLösungsräumenermöglicht.“ AufbauderArbeit 5 1.3 Aufbau der Arbeit DerAufbaudieserArbeitgliedertsichausgehendvonderEinleitunginsechsweitere Kapitel.ImnachfolgendenKapitel2erfolgtdieBeschreibungderAusgangssituationund die Durchführung der Anforderungsanalyse. Ausgehend von der Produktentwicklung werdendiespezifischenEigenschaftendesWerkstoffsCFKsowiedessenEinsatzinder Luftfahrtindustrie beschrieben. Zudem werden die Elemente digitaler Produktionsent‐ wicklungdefiniertunddabeiaufdasKonzeptderDigitalenFabrikeingegangen.Grund‐ sätzlichumfasstdieProduktionsentwicklungdiePhasenderArbeitsablauf‐,Arbeitsmit‐ tel‐,Arbeitsstätten‐undLogistikplanung,aufdieunterBerücksichtigungderAnforderun‐ gen der CFK‐Serienfertigung in einzelnen Unterkapiteln eingegangen wird. Das Kapitel endetmitderZusammenfassungderspezifischenAnforderungenandasModellierungs‐ konzeptzurdigitalenCFK‐Produktionsentwicklung. InKapitel3werdenwissenschaftlicheLösungsansätzefürdiedigitaleCFK‐Produkti‐ onsentwicklungimZusammenhangmitModellbildungundSimulationidentifiziert.Aus‐ gehendvonderbegrifflichenBestimmungdesModellierungskonzeptswirdderStandder Technikzur(teil‐)automatischenModellgenerierungerarbeitetsowieeineersteKlassifi‐ kationderindieserArbeitangestrebtenModellgenerierungslösungvorgenommen.Des WeiterenwerdenausgewähltegraphischeMethodenzurProzess‐undMaterialflussmo‐ dellierungimHinblickaufdieAnforderungenderCFK‐Serienfertigunghinuntersuchtund bewertet.DieUntersuchunggehtdabeiimSchwerpunktaufdiegraphischeModellbildung ein, während nachfolgend die exemplarische Gegenüberstellung von Geschäftsprozess‐ und Materialflusssimulation anhand spezifischer Softwarelösungen erfolgt. Das Kapitel endetmitderBeschreibungdeseigenenGestaltungsansatzesfüreinganzheitlichesMo‐ dellierungskonzeptunterbesondererBerücksichtigungder(teil‐)automatischenModell‐ generierung. DasKapitel4beschreibtdenindieserArbeitentwickeltenLösungsansatzinForm deseigenenModellierungskonzeptsGRAMOSA.ZunächstwirddasVorgehensmodellspe‐ zifiziert,wobeidasPhasenkonzept,derhierarchischeModellaufbausowiederallgemeine Planungsablaufbeschriebenwerden.ImZusammenhangmitdemhierarchischenModel‐ laufbauwerdendieMöglichkeitenzurBildungvonKonzeptvariantenimHinblickaufden Umgang mit Planungsunsicherheiten und großen Lösungsräumen vorgestellt. Den Schwerpunkt dieses Kapitels bildet die Spezifikation der einzelnen Sichten zur graphi‐ schenModellrepräsentation.InFormeinerdomänenspezifischenModellierungssprache beinhaltetdiesdieDefinitioneinzelnerObjektklassensowiedieFestlegungeinerentspre‐ chendengraphischenNotation.AufBasisderNotationwerdennachfolgendgrundlegende Materialfluss‐ und Steuerungsfunktionen beispielhaft modelliert, um die Möglichkeiten bzw.dieMächtigkeitderModellierungssprachezubestimmen. ImdarauffolgendenKapitel5wirddieImplementierungdesModellierungskonzepts vorgestellt.DabeiwirdaufdenAufbaudesSoftwareprototypenseingegangensowiedas entwickelteFabrikdatenmodellanalysiert.DienachfolgendeBeschreibungdergrafischen 6 Einleitung Benutzeroberflächedientdazu,denProzessderModellbildungund–verwaltungzuver‐ anschaulichen.NebenderzentralenDatenbanklösungwurdeeineSimulationsumgebung unterVerwendungeineskommerziellenSimulatorsgeschaffen,welchedieimPlanungs‐ modellhinterlegtenDateninterpretiertundineinablauffähigesSimulationsmodelltrans‐ formiert.DieStrukturderSimulationsumgebungsowiedergrundsätzlicheSimulations‐ ablaufwerdenbeschrieben.ZudemwirdaufdenEinsatzvonModellstruktur‐,Sensitivi‐ täts‐undLeistungsanalyseeingegangen.WährenddieSensitivitätsanalysevornehmlich zurGültigkeitsprüfungdesModellsverwendetwird,beinhaltetdieLeistungsanalysedie ErmittlungvonFertigungs‐undMaterialkostenzurSzenariobewertung. DasKapitel 6 beinhaltetdieEvaluierungdesModellierungskonzeptsanhandeines AnwendungsbeispielsausderCFK‐SerienfertigungunterEinsatzdesSoftwareprototyps. Entsprechend dem Vorgehensmodell erfolgt die Modellbildung unter Verwendung der dafürentwickeltendomänenspezifischenModellierungssprache.NachderModellbildung wirdaufdieModellgenerierungund‐auswertungeingegangen,wobeidieErgebnisseder Sensitivitäts‐undLeistungsanalysevorgestelltwerden.DasKapitelschließtmiteinerBe‐ wertungdesAnwendungsnutzens,wobeiaufdasbekannte3x3‐MaschinenmodellalsRe‐ ferenzszenarioabgehobenwird.DasReferenzszenariowirdzunächstmittelsdeseigenen Softwareprototypensmodelliertundsimuliert.DannwirddiesesVorgehenmitderAuf‐ wandsabschätzungverschiedenerSimulationsexpertenverglichen,diesichaufeinema‐ nuelle Modellerstellung und ‐simulation beziehen. Die Arbeit schließt in Kapitel 7 mit einerkritischenDiskussionderErgebnisseundeinemAusblickaufverbleibendewissen‐ schaftlicheFragestellungen. 2 Ausgangssituation und Anforderungs‐ analyse IndiesemKapitelwirddieAusgangssituationbeschriebenundderUntersuchungsge‐ genstanddefiniert.ImErgebniserfolgtdieSpezifikationderAnwendungsdomäneunddie Ableitung entsprechender Anforderungen an ein Modellierungskonzept zur Unterstüt‐ zungderdigitalenProduktionsentwicklungimKontextderCFK‐Serienfertigung.Indie‐ semSinnewirdzunächstaufAspektederProduktentwicklungvonCFK‐Bauteileneinge‐ gangen,umeingrundsätzlichesVerständnisfürdasMaterial,BauweisenundEinsatzbe‐ reiche zu entwickeln. Im Besonderen wird dabei der Einsatz von CFK‐Bauteilen in der Luftfahrtindustriebetrachtet.NachfolgendwerdendasKonzeptderDigitalenFabrikund das Vorgehen bei der Produktionsentwicklung diskutiert. Arbeitsablauf‐, Arbeits‐, Ar‐ beitsstätten‐undLogistikplanungsindBestandteilderProduktionsentwicklungundwer‐ den in einzelnen Unterkapiteln auf Anforderungen der CFK‐Serienfertigung hin analy‐ siert.AmEndeeinesjedenAbschnittswerdeneinzelnealswichtigidentifizierteAnforde‐ rungengesondertfestgehalten.DasKapitelschließtmitderZusammenfassungderAnfor‐ derungenaneinedigitaleProduktionsentwicklung,wobeiaufeinefrühzeitigeIntegration logistischerAspekteeingegangenwird. 2.1 Aspekte der Produktentwicklung von CFK‐Bautei‐ len BedingtdurchdiezunehmendeProduktkomplexität,verkürzteProduktlebenszyklen undeineverschärfteWettbewerbssituationwirddieProduktentwicklungvorneueHer‐ ausforderungen gestellt. Dabei unterscheidet sich die Herstellung von Bauteilen und StrukturenauscarbonfaserverstärktenKunststoffen(CFK)teilweisemaßgeblichvonde‐ nenausMetall.IndenbeidennachfolgendenAbschnittenwirdzunächstaufdenWerkstoff 8 AusgangssituationundAnforderungsanalyse CFKunddieBesonderheitenvoncarbonfaserverstärktenKunststoffeneingegangenund dannderEinsatzvonCFK‐BauteileninderLuftfahrtindustriethematisiert. 2.1.1 Eigenschaften carbonfaserverstärkter Kunst‐ stoffe (CFK) EinFaserverbundwerkstoffbestehtauseinemMatrixwerkstoffunddendarineinge‐ bettetenFasern.AufgabendesMatrixwerkstoffessinddabeidieÜbertragungundVertei‐ lung der auftretenden Kräfte, die Fixierung der Fasern und deren Abschirmung gegen eventuellaggressiveUmgebungsmedien[26].DieFaserdientzurErhöhungderSteifigkeit undFestigkeitdesVerbundesvornehmlichinFasserrichtung,waszuanisotropemVer‐ haltenvonCFK‐Werkstoffenführt.ModerneIndustriefasern,wiez.B.Carbonfasern,Glas‐ fasern oder Aramidfasern, besitzen sehr gute mechanische Eigenschaften hinsichtlich Festigkeit und Steifigkeit [27]. Unter dem Begriff CFK werden carbonfaserverstärkte Kunststoffeverstanden.BeieinemVergleichverschiedenerBeanspruchungskriterienwie Elastizitätsmodul,Zugfestigkeit,Druckfestigkeit,KnickenundBeulenlässtsichbezogen aufdiegleicheBeanspruchungderWerkstoffeeinemittleretheoretischeGewichtseinspa‐ rungbeiCFK‐Einsatzvonüber50ProzentgegenüberherkömmlichenAluminium‐Legie‐ rungenfeststellen[28]. DieEndeigenschaftbzw.dieQualitätdesCFK‐Werkstoffeshängtjedochsehrstarkvon denVerarbeitungsbedingungenundvomHerstellungsprozessab.MangelndeQualitätsei‐ genschaftenwirkensichnachteiligaufdiestatischenFestigkeitenunddieErmüdungsfes‐ tigkeiten aus [29]. Dies kann zu Betriebsschädigungen, wie Delamination, Debonding, BruchoderRiss,aufgrundvonFertigungsfehlernführen.BeieinerDelaminationkommt es zu einem Trennungsbruch zwischen Einzelschichten des Laminats bzw. Schichtauf‐ baus. Das Debonding beschreibt die Ablösung der (Einzel‐)Faser von der Matrix. Bei BruchundRisskommteszueinerDurchtrennungderFaseroderderMatrix,wasalsFa‐ serbruchundbeiderMatrixalsZwischenfaserbruchbezeichnetwird.SoferndieseSchä‐ den auftreten, ohne dass eineÜberlastung der Bauteile erfolgt ist, muss von Qualitäts‐ mängelndurchMaterial‐oderFertigungsfehlerausgegangenwerden.OberstesZielistes, einehomogeneFaser‐undMatrixverteilungzuerreichen.Soferndiesnichterreichtwird, kanneszuWinkelfehlern,Ondulationen,GassenimGelege,fehlerhaftenLagenpositionie‐ rungen,Aufschiebungen,Ausfransungen,Harzverarmungen,Harzansammlungen,Poren imVolumen,RillenanderOberflächeoderallgemeinenAbweichungenvonderBauteil‐ geometriekommen[30],[31],[32].DeshalbsindaufwendigeQualitätsprüfungenerfor‐ derlich,beidenenwichtigeQualitätsmerkmale,wiePorenfreiheit,homogeneFaservertei‐ lungundFaservolumengehalt,geprüftwerden.InAbhängigkeitdeszuprüfendenQuali‐ tätsmerkmalswerdenunterschiedlicheMesstechnikeneingesetzt,wobeisichinderCFK‐ FertigunggrößtenteilsaufzerstörungsfreieTechniken,wieWirbelstromundUltraschall, konzentriertwird[30]. AspektederProduktentwicklungvonCFK‐Bauteilen 9 Anforderung1:„Fertigungsfehler“ Bei der Fertigung von CFK‐Bauteilen kann es zum Auftreten verschiedenster Fertigungsfehler kommen,diealssolchenichtleichtdetektierbarsindundgegebenenfallseinhohesSicherheitsri‐ sikodarstellen.EntsprechendistbeiderdigitalenCFK‐Produktionsentwicklungdaraufzuachten, dassFertigungsfehlerabgebildetwerdenkönnen. 2.1.2 Einsatz von CFK‐Bauteilen in der Luftfahrtin‐ dustrie MitdemEinsatzvonFaserverbundwerkstoffenimAllgemeinenundCFK‐Bauteilenim SpeziellenwerdenverschiedeneKostensenkungspotenzialeverbunden.DaCFK‐Bauteile aufgrundderteurenCarbonfaserzumeistkeinenennenswertenVorteilebeidenMateri‐ alkostenbieten,musssichdieWirtschaftlichkeitüberdieFertigungs‐und/oderBetriebs‐ kosteneinstellen.BezüglichderFertigungskostenkanndieszumBeispielbeikleineren SeriendurchniedrigereFixkostenimVergleichzueinerFertigungmitAluminiumerfol‐ gen[33].ZurRealisierunggrößererStückzahlenmussderhoheFertigungskostenanteil vonca.2/3beiCFK‐Anwendungendeutlichgesenktwerden,wasimWesentlichendurch weitergehende Prozessautomatisierung angestrebt wird. Aktuell besitzt die CFK‐Ferti‐ gungeinennochzugeringenAutomatisierungsgrad.Grundsätzlicherfordertdiegroßse‐ rientaugliche CFK‐Fertigung eine Beschleunigung der komplizierten Handhabungspro‐ zessesowiedieVerkürzungderAushärtezeitendesMaterials[34].EinesderAutomati‐ sierungsproblemebestehtimEinsatzvonIndustrieroboternbezüglichderHandhabung vonbiegeschlaffenCFK‐Prepreg[35],[36].HinsichtlichderBetriebskostensindverbes‐ serteBauteileigenschaftenimVergleichzuanderenMaterialiengefragt,dieGewichtsein‐ sparungenrealisierenlassenundgegebenenfallsauchVorteilebeiderInstandhaltungmit sich bringen. Neben dem traditionellen Einsatz von CFK‐Strukturbauteilen in der Luft‐ fahrt zeigen sich mittlerweile neue Anwendungsbereiche, wie z. B. bei Fahrzeugen, der WindkraftoderinderIndustrie(Abbildung2). ObwohldieIndustriemengenmäßigdergrößteBereichist,nimmtdieLuftfahrtden wertmäßiggrößtenAnteilandemGesamtmarktvon5,8Mrd.EuroimJahre2010ein[37]. Entsprechend wird sich nachfolgend auf den Einsatzbereich von CFK‐Bauteilen in der Luftfahrtindustriekonzentriert.InderLuftfahrtmotiviertsichderEinsatzvonCFK‐Bau‐ teilenvorwiegendüberdasgroßeLeichtbaupotenzial.DurchdieGewichtseinsparungen imVergleichzuanderenWerkstoffenverringertsichderTreibstoffverbrauchmaßgeb‐ lich.AußerdemkönnendurchverbessertesErmüdungsverhaltenderWartungsaufwand unddieWartungskostenverringertwerden.AusdiesenGründensteigtderCFK‐Anteilbei Flugzeugenstetig. 10 AusgangssituationundAnforderungsanalyse Abbildung 2: Wertmäßiger Anteil der Branchen am CFK‐Komponentenmarkt (welt‐ weit) nach SCHUSTER [37] WährendheutigeFlugzeugezuca.23ProzentausCFKbestehen,steigtbeineueren Flugzeugen wie der Boeing 787 oder dem neuen A350 XWB der CFK‐Anteil auf über 50Prozent[38].ErreichtwirddiesdurchFertigungvongroßenRumpfsektionen,dieei‐ nenhohenAnteilamGesamtgewichtdesFlugzeugseinnehmen,ausCFK(Abbildung3). Abbildung 3: Beispiel von CFK‐Rumpfsektionen im Airbus A350‐900 (Quelle: Premium AEROTEC GmbH) DurchschnittlichwirdimFlugzeugbaumiteinertatsächlichenGewichtsreduzierung von20ProzentdurchCFK‐StrukturengegenüberentsprechendenAluminiumstrukturen gerechnet [39]. Dabei kann mit Aufwendungen zur Gewichtsersparnis von bis zu 1000€/kgausgegangenwerden[29].BislangerfolgtevorwiegenddieSubstitutioneinfa‐ chermetallischerStrukturbauteiledurchCFK‐Strukturen.DieSubstitutionmetallischer Bauteilesetztvoraus,dassdiedurchdieGewichtsersparnisverringertenBetriebskosten dieerhöhtenHerstellkostenausgleichenkönnen,weshalbdieErmittlungvonHerstellkos‐ teninderCFK‐ProduktionsentwicklungvonentscheidenderBedeutungist. ElementedigitalerProduktionsentwicklung 11 GrundsätzlichsindbeimEinsatzvonCFKimdirektenVergleichzuMetalleinigeBe‐ sonderheitenzubeachten,dieeineCFK‐gerechteProdukt‐undProduktionsentwicklung erforderlichmachen.Zunächstistdaraufhinzuweisen,dassdieeigentlicheEntwicklung modernerHochleistungs‐Faserverbund‐Kunststoffeerstinden1960erJahrenbegann,als glasfaserverstärkteKunststoffe(GFK)erstmalsfürStrukturbauteileinMilitär‐undSegel‐ flugzeugeneingesetztwurden[29].DerindustrielleEinsatzvonCFKingrößerenMengen erfolgteerstumdasJahr1990,wobeidiesebenfallsimLuftfahrtbereichwar.Diesistver‐ glichenzuderüber6000‐jährigenGeschichtederMetallverarbeitungeinrechtjungesAl‐ ter und lässt somit noch ein erhebliches Technologieentwicklungspotenzial vermuten. GrundsätzlichistesaufgrundderAnisotropienichteinfach,diespezifischenVorteilecar‐ bonfaserverstärkter Verbundwerkstoffe in entsprechende CFK‐Bauteile umzusetzen. Prinzipiell lassen sich die Bauteileigenschaften anforderungsgerecht über den Aufbau unddieDickedereinzelnenLageneinstellen[40].UmentsprechendeAussagenüberMa‐ terialversagenmachenzukönnen,werdenFEM‐Simulationeneingesetzt,diesichaberim VergleichzuisotropenBerechnungenvonMetallenungleichkomplizierterausnehmen. TrotzdemhatsichmittlerweileeineReihevonkommerziellenSimulationsprogrammen fürFEM‐SimulationenvonFaserverbundwerkstoffen(z.B.Ansys,ESAComp)etabliert,die mittelsverschiedenerVersagenshypotheseneinekonservativeBauteilauslegungermög‐ lichen[41].InsgesamtlassensichsowohldieCFK‐gerechteBauteilauslegungalsauchdie eigentlicheCFK‐Fertigungalssehrkomplexundwissensintensivcharakterisieren[26]. Anforderung2:„Kostenbewertung“ DieCFK‐TechnologiekonkurriertbeimLeichtbauvornehmlichmitmetallischenBauweisen.Ent‐ sprechendstellenHerstell‐undBetriebskostenwesentlicheEntscheidungsgrößendar,dieimRah‐ mendesProduktentstehungsprozesseserhobenwerdenmüssen.WährenddieBetriebskostenvor‐ nehmlichinderProduktentwicklungkalkuliertwerden,befasstsichdieProduktionsentwicklung mitderErmittlungderHerstellkosten. 2.2 Elemente digitaler Produktionsentwicklung AusgehendvonderProduktentwicklungbeinhaltetdieProduktionsentwicklungalle vorbereitendenAktivitätenzurÜberführungdesProduktentwurfsineinrealesProdukt. HierzustehtmitdemKonzeptderDigitalenFabrikeineReihevonMethodenundWerk‐ zeugenzurVerfügung,dieeinerechnergestütztebzw.digitaleProduktionsentwicklung ermöglichen.DerBegriffderDigitalenFabrikwirdlautVDI‐Richtlinie4499wiefolgtde‐ finiert: „DieDigitaleFabrikistderOberbegrifffüreinumfassendesNetzwerkvondigitalenMo‐ dellen,MethodenundWerkzeugen–unteranderemderSimulationund3D/VR‐Visualisie‐ rung–,diedurcheindurchgängigesDatenmanagementintegriertwerden.IhrZielistdie 12 AusgangssituationundAnforderungsanalyse ganzheitlichePlanung,EvaluierungundlaufendeVerbesserungallerwesentlichenProzesse undRessourcenderFabrikinVerbindungmitdemProdukt."[42] ObwohldieIdeemittlerweileschonüberzehnJahrealtist,giltdieDigitaleFabriknach wievoralsaktuellesInnovationsthemafürdieUnternehmen[43].InersterLiniewerden dabeiverbesserteWirtschaftlichkeit,Qualität,Kommunikation, Standardisierungsowie Wissenserwerbund‐erhaltverfolgt[42].GrundsätzlichlassensichdieseZielsetzungen auf die Serienfertigung von CFK‐Bauteilen übertragen. Neben einerverbesserten Wirt‐ schaftlichkeitsindfürdieCFK‐FertigungderverbesserteWissenserwerbund‐erhaltvon besondererBedeutung.SowohldieCFK‐gerechteBauteilauslegungalsauchdieeigentli‐ cheFertigungsindsehrwissensintensivundsolltenentsprechenddurchdieDigitaleFab‐ rikunterstütztwerden.AufgrundderkomplexenProdukteundderhohenSicherheitsan‐ forderungeninderLuftfahrtindustrieisteineverbesserteQualitätdesPlanungsprozesses wünschenswert.DiehoheWertigkeitdieserProduktelässteszu,dasssichhöherePla‐ nungskostenfürdenEinsatzdigitalerFabriksoftwarespäterdurchniedrigereBetriebs‐ kostenrechnen.DesWeiterenwerdeneineverbesserteKommunikationundStandardi‐ sierungverfolgt,wasinsbesonderedurchdieeingesetztenVisualisierungs‐undSimulati‐ onsmethodenerreichtwird.EntsprechenddieserÜberlegungenzeigtsichinderPraxis einhohesInteressederLuftfahrtindustrieandigitalenFabriklösungen[44].ZumBeispiel wurdebeiderEntwicklungdesGroßraumflugzeugsA350vonAirbuseinProjektaufge‐ setzt,welchesu.a.dieEinflüssevonDesignänderungenaufMontageprozesseimRahmen derDigitalenFabrikanalysierthat.DesWeiterenwurdenentsprechendeLösungenauch zurEntwicklungdesTransportflugzeugsA400Meingesetzt. DieeigentlicheProduktentwicklung,welcheSpezifikationundKonstruktiondesPro‐ duktsbeinhaltet,istnichtBestandteilderDigitalenFabrik.HierfürexistiertdasKonzept derrechnergestütztenProduktentwicklung,welchesu. a.aufdigitaleMock‐Upszurück‐ greift.DieseMock‐UpssehendieErstellungvollständigdigitalerProduktmodellevor,die zumBeispielzurFEM‐oderMehrkörpersimulationgenutztwerdenkönnen[45].DiePro‐ duktionsentwicklungwird durch die Digitale Fabrik theoretisch in allen Entwicklungs‐ phasenvonderArbeitsablaufplanungüberdieArbeitsmittel‐undArbeitsstättenplanung bishinzurLogistikplanungdurchgehendunterstützt[24],[46].HinsichtlichderMetho‐ denundWerkzeugekanndabeizwischendenBereichenModellierung/Planung,Simula‐ tionundVisualisierungunterschiedenwerden(Abbildung4).ImRahmenderModellie‐ rung/Planung wird zum Beispiel ein Prozessmodell für den Fertigungsablauf angelegt. Dieses Modell wird dann idealerweise (teil‐)automatisch in ein Simulationsmodell zur Verfahrens‐ oder Materialflusssimulation überführt. Beider Simulation handelt es sich umdasvereinfachteNachbildeneinesgeplantenoderrealexistierendenSystemsinei‐ nem experimentierfähigen Modell, welches zum Zweck der Systemoptimierung einge‐ setztwerdenkann.DieSimulationistalsPrognoseinstrumenteinwichtigerBestandteil derDigitalenFabrik[47]. ElementedigitalerProduktionsentwicklung 13 Abbildung 4: Methoden und Werkzeuge der Digitalen Fabrik (vgl. GAUSEMEIER [24] und PETZELT ET AL. [46]) DasKonzeptder(teil‐)automatischenSimulationsmodellgenerierungzieltdaraufab, Struktur‐undVerhaltenselementeausanderenModellenoderDatenquellendirektindas Simulationsmodellzuübernehmen.DadurchkönneneinzelneProduktionsszenarienzeit‐ nah detailliert analysiert werden. Im Rahmen der Digitalen Fabrik ist der Einsatz ver‐ schiedenster Simulationstechnologien möglich. Mit Schwerpunkt der materialflussge‐ rechten Prozessmodellierung konzentriert sich die vorliegende Arbeit auf die Ablauf‐ bzw.Materialflusssimulation,welchejenachgewähltemAbstraktionsniveausowohlfür ganzeProduktionsnetzwerkealsauchfüreinzelneFertigungszellenverwendetwerden kann[48].ImSinnederVisualisierungvonPlanungssachverhaltenistdieVerwendung vondreidimensionalenPlanungsumgebungencharakteristischfürdieDigitaleFabrik,um z.B.Kollisions‐undErgonomieuntersuchungenbeiMontageabläufendurchzuführen[22]. WeitererzentralerBestandteilderDigitalenFabrikisteinganzheitlichesDatenmanage‐ mentsystem,welchesdieverschiedenenDatenmodelleverwaltetunddenZugriffderPla‐ nungs‐,Simulations‐undVisualisierungswerkzeugeaufeinenkonsistentenDatenbestand gewährleistet. 14 AusgangssituationundAnforderungsanalyse DieProduktentwicklungverläuftzueinemgroßenTeilparallelzurProduktionsent‐ wicklungundstimmtsichidealerweisemitdieserbezüglichderRealisierungsmöglichkei‐ tenverschiedenerProduktionsszenarienimSinnedesSimultaneousEngineeringab.Von vielenAutoren,wiez.B.KÜHN[47],MORYSON[49]undZENNER[50],wirddieProduktions‐ entwicklungauchalsProduktionsplanungbezeichnet,wasjedochindieserArbeitimHin‐ blickaufdenBegriffderProduktionsplanungund‐steuerungvermiedenwird.NachSPUR ist die Produktionsentwicklung ein Bestandteil des Produktentstehungsprozesses, wo‐ hingegen die Produktionsplanung und ‐steuerung ein Bestandteil des Auftragsabwick‐ lungsprozessesist[25].ImHinblickaufdiebegriffstechnischeAbgrenzungzurFabrikpla‐ nung,welchesichinbegrifflicherNähezurDigitalenFabrikbefindet,isterwähnenswert, dassdieAufgabenderProduktionsentwicklungüberdieAufgabenderbekanntenFabrik‐ planungssystematiken nach KETTNER ET AL. [51], AGGTELEKY [52], WIENDAHL ET AL. [53], GRUNDIG[54]undVDI‐RICHTLINE5200[55]hinausgehen.GemäßderDefinitionnachGAU‐ SEMEIERdecktdieArbeitsstättenplanunginetwadieInhaltederFabrikplanungab,wohin‐ gegen die Arbeitsablaufplanung, die Arbeitsmittelplanung und die Logistikplanung zu‐ sätzliche Aufgaben der Produktionsentwicklung bzw. Produktionssystementwicklung sind[24].BislangfindetsichinderLiteraturfürdiedigitaleProduktionsentwicklungkein etabliertes Vorgehensmodell, welches Aufgaben, Methoden und Werkzeugen unter Be‐ rücksichtigung eines Fabrikdatenmodells miteinander verknüpft [7]. Dabei ist dies für deneffizientenEinsatzderDigitalenFabrikvongroßerBedeutung[46].DasVerständnis dieserArbeitzurProduktionsentwicklungorientiertsichstarkanGAUSEMEIER,welcherei‐ nenzyklusorientiertenAnsatzverfolgt,beidemdiePhasenderArbeitsablauf‐,Arbeits‐ mittel‐,Arbeitsstätten‐undLogistikplanungwiederholtdurchlaufenwerden[24].DieAb‐ bildung5zeigtdievierPhasenderProduktionsentwicklungnachGAUSEMEIER[24]inte‐ griert in die Planungssystematik nach GRUNDIG [54], die eine Planung vom Groben ins Feinevorsieht. Abbildung 5: Iterativer Planungsprozess der Produktionsentwicklung (vgl. GAUSEMEIER [24] und GRUNDIG [54]) Arbeitsablauf‐undArbeitsmittelplanung 15 WährendinderGrobplanungnochteilweiseidealtypischundabstraktgeplantwird, werdeninderFeinplanungalleRestriktionenberücksichtigtundalleProzesschritteim Detailausgeplant.DieeinzelnenPhasenwerdenwiederholtdurchlaufen,wobeisichder Planungsinhaltimmerweiterverfeinert.DerSchwerpunktdieserArbeitkonzentriertsich auf die Grobplanung der Produktionsentwicklung, welche aufgrund des hohen Ferti‐ gungskostenanteilsbeiderCFK‐SerienfertigungmaßgeblichenEinflussaufdiespäteren Produktkostenhat.IndenfolgendenAbschnittenwerdendieeinzelnenPhasenundihre Inhalte mit Schwerpunkt der Grobplanung erläutert und in Bezug zur CFK‐Serienferti‐ gunggesetzt. Anforderung3:„Vorgehensmodell“ DieProduktionsentwicklungimRahmenderDigitalenFabrikbesitztkeinetabliertesallgemeines Vorgehensmodell,welchesAufgaben,MethodenundWerkzeugeunterBerücksichtigungdesFab‐ rikdatenmodells miteinander verknüpft. Mit dem Ziel einer digitalen Produktionsentwicklung sollteeinentsprechendesVorgehensmodellfürdieintegrierteFertigungs‐undLogistikplanung entwickeltwerden. 2.3 Arbeitsablauf‐ und Arbeitsmittelplanung DieArbeitsablauf‐undArbeitsmittelplanungsindBestandteilderArbeitsplanungund engmiteinanderverbunden[56],weshalbimFolgendensynonymauchderBegriffder Arbeitsplanungverwendetwird.ImRahmenderArbeitsplanungwerdendieinderKon‐ struktionerstelltenZeichnungenundStücklistenindetaillierteArbeitspläneüberführt.In AbhängigkeitdesNeuigkeitsgradsundderKomplexitätdesProduktssteigtderPlanungs‐ aufwandfürdieGestaltungdesArbeitsablaufs[57].EswirdzwischenNeuplanung,Wie‐ derholplanung, Variantenplanung und Ähnlichkeitsplanung unterschieden, wobei sich diese Arbeit auf die Neuplanung im Rahmen der CFK‐Produktionsentwicklung kon‐ zentriert. Das bedeutet, dass aufgrund der stetigen Weiterentwicklung der CFK‐Ferti‐ gungstechnologienurwenigErfahrungswerteüberdenwirtschaftlicherfolgreichenEin‐ satz neuer Fertigungsverfahren und Produktionstechniken vorliegen. Entsprechend steigtdieAnzahlderzubetrachtendenPlanungsvarianten,umetablierteVerfahrenund TechnikenmitneuerenForschungs‐undEntwicklungsansätzenzuvergleichen.DieAr‐ beitsplanungbeginntmitderAusgangsteilbestimmung.EsfolgtdieFertigungsverfahren‐ sauswahl,dienebendenFertigungsverfahrenauchmesstechnischeVerfahrenbeinhalten kann(Abbildung6).BeimehrstufigenFertigungsprozessenwerdenhierzuTechnologie‐ kettengebildet,dienachfolgendaufProzessfolgenheruntergebrochenundumHandha‐ bungs‐ und Logistikfunktionen ergänzt werden [58]. Es schließen sich die Schritte der Maschinenauswahl,FertigungshilfsmittelzuordnungundVorgabezeitermittlungan[17]. 16 AusgangssituationundAnforderungsanalyse Abbildung 6: Generierung von Prozessfolgen im Rahmen der Arbeitsplanerstellung (vgl. EVERSHEIM [17] und TROMMER [58]) Die eigentliche Arbeitsmittelplanung umfasst dabei die Schritte der Maschinenaus‐ wahlundFertigungshilfsmittelzuordnung,wobeidiesgegebenenfallsauchdieEntwick‐ lungundBeschaffungneuartigerBetriebsmittelbeinhaltet.PrinzipiellistbeiderMaschi‐ nenauswahlnebendenreinenLeistungsdatenauchaufdietechnischeVerfügbarkeitzu achten, da größere Anlagenstörungen bei unausgereifter Technologie schnell die Wirt‐ schaftlichkeitderProduktionbeeinträchtigen.DergesamtePlanungsprozessistgekenn‐ zeichnetdurchdieGenerierungundBewertungalternativerPlanungsvariantennachdem Variantenprinzip.FRANKEETAL.definierendazudenBegriffderVariantewiefolgt: „Eine Variante eines technischen Systems ist ein anderes technisches System gleichen Zwecks,dassichinmindestenseinerBeziehungodereinemElementunterscheidet.EinEle‐ mentunterscheidetsichvoneinemanderenElementinmindestenseinerEigenschaft.“[59] DasZielderArbeitsplanungbzw.dergesamtenProduktionsentwicklungistdiefrüh‐ zeitige Identifikation möglichst aussichtsreicher Planungsvarianten für die weiterge‐ hende Feinplanung, wobei entsprechende Kennzahlensysteme und Bewertungsverfah‐ ren,wiezumBeispieldieFehler‐Möglichkeits‐undEinflussanalyse(FMEA)zurIdentifi‐ kationvonFehlerquellen,zumEinsatzkommen.BeiderFeinplanungerfolgtdieAusge‐ staltungderArbeitsoperationengegebenenfallsmittelsrechnergestützterVerfahren,wie z.B.CAPP(engl.computeraidedprocessplanning)undCAM(engl.computeraidedma‐ nufacturing)[60].DieCAPP‐undCAM‐Werkzeugesindgeometrieorientiertundbilden fertigungs‐undverfahrenstechnischeAspekteab.Siedienenu.a.zurNC‐/RC‐Program‐ mierung von maschinellen Fertigungsverfahren, wie Bohren, Drehen, Fräsen. Entspre‐ chende Simulationsergebnisse können zur Ermittlung von Vorgabezeiten genutzt wer‐ den. Zudem existieren anderen Verfahren, wie z. B. nach REFA [56], die Vorgabezeiten auchfürmanuelleFertigungs‐,Handhabungs‐,Transport‐undPrüfprozesseermitteln. Arbeitsablauf‐undArbeitsmittelplanung 17 ImHinblickaufdieCFK‐SerienfertigungstehteineReihepotenziellerFertigungsver‐ fahrenzurVerfügung(Abbildung7).WesentlicheUnterscheidungsmerkmalesinddiema‐ ximalerzielbarenmechanischenEigenschaftenundJahresstückzahlen[33],[61].Weitere wichtigeEigenschaftensinddieFertigungstoleranz,Prozesssicherheit,Automatisierbar‐ keit und Geometriekomplexität. Aufgrund des hohen Fertigungskostenanteils der CFK‐ TechnologiekommtzudemderKostenstruktureineentscheidendeBedeutungzu. Abbildung 7: Portfolio von CFK‐Fertigungsverfahren (vgl. DRECHSLER [61] und FERKEL ET AL. [33]) Im weiteren Verlauf wird zum besseren Prozessverständnis die Prepreg‐Autoklav‐ technikvorgestellt,mitderseitderEntwicklungdeserstenserienmäßigenCFK‐Seiten‐ leitwerks1985ca.90ProzentallerCFK‐Strukturenhergestelltwurden[62].DasHalbzeug „Prepreg“(engl.PREimPREGnatedsheetmaterials)isteineamerikanischeErfindungund kaminden60erJahrenbeiBoeinginSeattlezurHerstellungvonFlugzeugstrukturteilen ausFaserverbundwerkstoffenzurAnwendung[28].AlsPrepregwerdenwerksseitigmit SpezialharzvorimprägnierteGelegeundGewebebezeichnet,welchedurchdiemaschi‐ nelleTränkungeinoptimalesVerhältnisvonHarzundFaserbesitzen.Bedingtdurchdas SpezialharzistdasPrepregrelativklebrigundkannleichtinWerkzeugedrapiertwerden. DasPrepregwirdaufPrepreg‐Rollenangeliefert,diekühlgelagertundvorVerunreini‐ gungen,wiez.B.SchleifstauboderHarzreste,geschütztwerdenmüssen.DaheristdasGe‐ webegrundsätzlichgeschlossenzulagernundbeimLaminierenaufgrößteSauberkeitzu achten.MittelsZuführungvonDruckundWärmeerfolgtdieAushärtungderPrepregsin AutoklavenoderHeißpressen.PrepregshabeneinenVerschnittvonbiszu30Prozentund hoheKostenfürHalbzeugesowieKühlräume,wasnebendenhohenFertigungskostenzu entsprechendenMaterialkostenführt.DeshalbwerdenPrepregsauchnurfürdieHerstel‐ lung hoch beanspruchter Bauteile verwendet, bei denen sich die hohen Herstellkosten überverringerteBetriebskostenamortisieren.GrundsätzlichbesitzenCFK‐Bauteileaus PrepregsehrgutemechanischeEigenschaftenaufgrundhoherFaservolumengehalteund 18 AusgangssituationundAnforderungsanalyse einehoheReproduzierbarkeitderBauteilqualität.AlstextileHalbzeugeexistierenbeiden PrepregssowohlGewebealsauchunidirektionaleGelege(UD‐Gelege).DiePrepregskön‐ nenautomatisiertinmehrerenLagenvoneinemPortalroboteraufgebracht(Abbildung 8a)undindieFormschaleeingebrachtwerden[63].ImZugederFormgebungerfolgteine Aushärtung der Kunststoffmatrix (z. B. Epoxidharz) im Autoklaven (Abbildung 8b). Ein Autoklav ist ein luft‐ und dampfdicht verschließbarer Druckbehälter, in welchem übli‐ cherweiseDrückevon2–7barerzeugtwerden.DadurchwerdendieeinzelnenLaminat‐ schichtenverpresstundeskannüberdenerzeugtenDruckeinFaservolumengehaltvon 55–63Prozenteingestelltwerden[64]. Abbildung 8: a) AFP ‐ Automated Fiber Placement System (Quelle: Premium AEROTEC GmbH); b) Autoklav (Quelle: INDUSTRIAL OLMAR S.A.) Der Laminataufbau für die Autoklavbestückung nach Weichkerntechnik (Vakuum‐ sackverfahren)wirdaufdereinenSeitedurchdiefesteFormderFormschalebeschrieben undaufderanderenSeitedurchdieVakuumfoliegebildet.DieVakuumfoliewirddurch dasangelegteVakuumunddenAußendruckandasBauteilgepresst,wobeiderDichtkitt zurluftdichtenVersiegelungvonVakuumfolieundFormschaledient.DasKunstharz(zu‐ meistEpoxid‐Harz)imFaserverbund‐BauteilwirddannbeihoherTemperatur(180°C) mehrereStundenausgehärtet.EinwesentlicherAspektbeiderBauteilaushärtungkommt den Materialeigenschaften der Negativform bzw. Formschale zu. Eine unterschiedliche WärmeausdehnungvonFormundBauteilkannzuschlechterLaminatqualitätund/oder Maßeinhaltungführen.DeshalbwerdenoptimalerweiseFormschalenausInvarstahl,ei‐ ner Eisen‐Nickel‐Legierung (FeNi36), eingesetzt, deren Wärmeausdehnungskoeffizient ähnlichdemderauszuhärtendenCFK‐Strukturenist.Grundsätzlichkönnenauchentspre‐ chendeCFK‐Formschaleneingesetztwerden,aberbislangwirdderenVerschleißfestig‐ keitalsnichtausreichendbetrachtet[26].DiehohenAnschaffungskostendieserForm‐ schalenausInvarstahlerforderneinepräziseAuslegungdesFertigungsprozesses.Dabei gilt es die technischen Prozessabläufe so zu gestalten, dass es zu möglichst schnellen Werkzeugumläufenkommt,umdienotwendigeAnzahlanFormschalengeringzuhalten. EinweiteresMerkmalderCFK‐Fertigungsinddiez.T.sehrkomplexenAufbautenausLa‐ minaten,Hilfsstoffen,HilfsmittelnundweiterenStrukturelementen.ImZugederFunkti‐ onsintegrationmüssenzumBeispielnebendenüblichenHilfsstoffen(Fließhilfen,Vaku‐ umfolien,etc.)undFertigungshilfsmitteln(Fixier‐/Haltevorrichtungen,etc.)nochweitere Strukturelemente(Sandwichmaterialien,CFK‐Teile,etc.)indenLaminataufbauintegriert Arbeitsablauf‐undArbeitsmittelplanung 19 werden.DiesführtzueinergroßenAnzahlandurchzuführendenHandhabungsvorgängen mitToleranzenvonzumTeiluntereinemMillimeter.UmhierProzesssicherheitzuge‐ währleistenundwirtschaftlichgegenüberanderenFertigungsartenundWerkstoffenbe‐ stehenzukönnen,spieltdieAutomatisierungderHandhabungundTransporteeineent‐ scheidende Rolle bei der CFK‐Serienfertigung [65]. Zudem existieren insbesondere bei derQualitätsprüfungeinigetechnischeRestriktionen,diezusätzlicheHandhabungsvor‐ gängezurFolgehabenkönnen.ZumBeispielistdiePrüfungeinesflächigenLaminatsmit‐ tels Ultraschall aussagefähiger, wennauf der glatten Bauteiloberfläche der Formschale gemessen wird. Entsprechend kann es notwendig sein, das komplette Bauteil aus der Formschalezuentnehmen,umdieentsprechendeQualitätsprüfungaufderAußenseite durchzuführen.ImErgebniserscheintesdeshalbsinnvoll,eineintegriertegraphischeMo‐ dellierungdesArbeits‐bzw.ProzessablaufsunterBeachtungvonFertigungs‐,Montage‐, Prüf‐,Handhabungs‐undTransportprozessenvorzunehmen. Anforderung4:„Anlagenstörungen“ ImHinblickaufdenEinsatzverschiedenerArbeitsmittelundFertigungsverfahrenstelltdietech‐ nischeVerfügbarkeit der Anlage einen erheblichen Entscheidungsfaktor dar, weshalb eine Be‐ rücksichtigungvonAnlagenstörungenfüreinesubstanzielleBewertungzwingenderforderlich ist. Anforderung5:„Planungsvarianten“ DieGenerierungundBewertungvonalternativenProduktionsszenarienistinderArbeitsplanung festverankert.VordemHintergrundderweitergehendenTechnologieentwicklungundderMög‐ lichkeitzurIntegralbauweisebzw.FunktionsintegrationsolltedasManagementvonPlanungs‐ variantendurchgehenderBestandteilderdigitalenCFK‐Produktionsentwicklungsein. Anforderung6:„logistischeKennzahlen“ DieBewertungderPlanungsvariantenerfordertnebenderbereitsadressiertenKostenbewertung auch einen Vergleich logistischer Kennzahlen, um die Leistung des Produktionssystems besser evaluierenzukönnen.IndiesemSinnesindzumBeispielDurchlaufzeitenunddurchschnittliche Auslastungenzuerheben,umrobusterevonwenigerrobustenPlanungsvariantenunterscheiden zukönnen. Anforderung7:„Werkzeugumläufe“ DerEinsatzvonFormwerkzeugeninderCFK‐Fertigungbringtesmitsich,dassWerkzeugumläufe entstehen, die einen potenziellen Fertigungsengpass beschreiben und aufgrund der hohen An‐ schaffungskostensorgfältiggeplantwerdenmüssen.ImVergleichzuanderenFertigungsszena‐ rienund‐technologienistdieseinwesentlichesCharakteristikumderCFK‐Serienfertigung,daim Normalfall der Bedarf an Werkzeugen nur über die Prozesszeiten abgeschätzt wird und die WerkzeugumläufenichtimDetailausgearbeitetwerdenmüssen,umentsprechendeWerkzeug‐ kostenfürdieBerechnungderHerstellkostenzuerhalten. Anforderung8:„Prozessablaufdarstellung“ AufgrunddergroßenHandhabungsproblematikinderCFK‐Fertigungisteineintegriertegraphi‐ scheModellierungvonFertigungs‐,Montage‐,Prüf‐,Handhabungs‐undTransportprozesseer‐ forderlich,umdenEinsatzvonFormwerkzeugenundFertigungsvorrichtungenwirtschaftlichzu gestalten. 20 AusgangssituationundAnforderungsanalyse 2.4 Arbeitsstättenplanung DieArbeitsstättenplanunghatzurAufgabe,diebaulicheStrukturdesFertigungsbe‐ triebsaufdasFertigungssystemunddendamitverbundenenMaterialflussabzustimmen [66].SieentscheidetüberdieräumlicheAnordnungvonMaschinen,Anlagen,Lagern,Puf‐ fer‐undUmschlagsflächensowieauchVerkehrswegen.SynonymzumBegriffderArbeits‐ stättenplanung werden auch die Begriffe der Betriebsstätten‐ und Fabrikplanung ver‐ wendet.AufgrunddesgroßenEinflussesderFabrikstrukturaufdenProduktionsablauf unddamitaufdieEffizienzderProduktionbesitztdasThemaderFabrikplanungssyste‐ matikeneinelangewissenschaftlicheHistorie,welchemitKETTNERETAL.[51],AGGTELEKY [52], WIENDAHL ET AL. [53], GRUNDIG [54] und der VDI‐RICHTLINE 5200 [55] einige ihrer wichtigstenVertreterhat.GrundsätzlichbestehteinehoheÄhnlichkeitzwischendenAn‐ sätzen,wobeidiemethodischeAusgestaltungdereinzelnenPhasenteilweiserechtunter‐ schiedlich ist. In Abbildung 9 wird die Fabrikplanungssystematik nach Grundig vorge‐ stellt[54]. Abbildung 9: Prozess der Arbeitsstätten‐/Fabrikplanung nach GRUNDIG [54] AusgehendvonderZielplanung,diesichmiteinerAnalysederAusgangslageundei‐ nesmöglichenZielkonzeptsauseinandersetzt,kommteszurVorplanung.InderVorpla‐ nungwirddetaillierteraufdasProduktionsprogrammeingegangenundunterVerwen‐ dungvonhistorischenKennwertenwerdendieInvestitionsaufwändeabgeschätztsowie dieAufgabenstellungkonkretisiert.MitdernachfolgendenGrobplanungbeginntdanndie eigentlicheFabrikplanung,wobeizwischenIdeal‐undRealplanungunterschiedenwird. EsschließensichFein‐undAusführungsplanungan.InderFeinplanungkommtesu.a.zur Planung der baulichen Maßnahmen mit Anstoßung entsprechender Genehmigungsver‐ fahren.InderAusführungsplanungwerdendannu.a.Umzugspläneerstelltunddiebauli‐ chenMaßnahmenaufeinanderabgestimmt.InderletztenPhasekommtesschließlichzur Ausführung,wobeidieProjektrealisierungüberwachtwird.GenauwiebeiderArbeits‐ planungwirdinderFabrikplanungmitKonzeptvariantengearbeitet,wobeisichdieVari‐ antenanzahlmitzunehmendemPlanungsfortschrittverringert[54].AufgrundderKom‐ plexitätdesPlanungsgegenstandesistzubeachten,dasswichtigePlanungsmöglichkeiten unberücksichtigt bleiben, wenn bei Planungsbeginn die Variantenanzahl zu gering ist [50],[52]. Arbeitsstättenplanung 21 ImHinblickaufdenAblaufderGrobplanungerfolgtzunächstdieFunktionsbestim‐ mung.HierzuwerdendasProduktionsprogrammundentsprechendeArbeitspläneanaly‐ siert,umFunktionsbereichezubildenunddieFertigungsformfestzulegen.InderLuft‐ fahrtindustrie wird die CFK‐Serienfertigung vornehmlich als Gruppenfertigung organi‐ siert.HERRMANNETAL.verweisendarauf,dassmitzunehmenderEntwicklungderCFK‐Fer‐ tigungstechnologiezukünftigeineReihenfertigungmitteilweiseautomatisiertemMateri‐ alflusszuerwartenist[67].DiegrundsätzlichenFertigungsformennachKIENERETAL.sind inAbbildung10dargestellt[68]. Organisationstypen der Fertigung Verricht‐ ungs‐ zentrali‐ sation Objektzentralisation Fließfertigung (Flow shop) nicht getakteter Materialfluss Werkstattfer tigung (Job shop) Reihen‐ fertigung Zentrenfertigung getakteter Materialfluss nicht gekoppelter Materialfluss gekoppelter Materialfluss Fließband‐ fertigung Transfer‐ straße (nicht) automatisiert Gruppen‐ fertigung flexible Fertigungs‐ systeme (‐zelle) Fertigungs‐ insel Abbildung 10: Organisationstypen der Fertigung nach KIENER ET AL. [68] DieGruppenfertigungisteineZentrenfertigungmitFertigungsinseln,wobeijeneFer‐ tigungsmittel räumlich gruppiert werden, die zur Bearbeitung ähnlicher Fertigungsob‐ jektenotwendigsind.MaterialflusstechnischwerdendieFertigungsmittelzumeistdurch flexibeleinsetzbareUnstetigfördererverbunden.MitderangestrebtenReihenfertigung wirdderÜbergangzurFließfertigungbeschritten,beiderdieFertigungsmittelnachder AblauffolgeangeordnetunddurcheinfachenichtgetakteteTransporteinrichtungenver‐ bundensind.InsbesonderebeigroßenflächigenStrukturenvonFlugzeugen,wiez.B.Sei‐ tenleitwerkenundRumpfschalen,wirddieReihenfertigungaufabsehbareZeitdievor‐ herrschende Fertigungsform bleiben [67], da eine weitergehende Automatisierung des MaterialflussesaufgrundderniedrigerenStückzahlenwirtschaftlichnichtsinnvollist.Ak‐ tuellwerden40MaschinenproMonatvomTypSingleAisleproduziert,welchesderam häufigstengebauteFlugzeugtypderAirbus‐Familieist.BeiBetrachtungderreinenStück‐ zahlenhandeltessichbeidieserFertigungsartumeineKleinserienfertigung,dieerfah‐ rungsgemäßnichtinFormeinerFließbandfertigungoderTransferstraßeorganisiertwird [51].EntsprechenderscheinteineReihenfertigung,alsangestrebterOrganisationstypfür eineFließfertigung,sehrpassendzusein. NachderFunktionsbestimmungsetztdiePhasederDimensionierungein.DieDimen‐ sionierungbestimmtdiequantitativeAuslegungdesFabriksystemsinAbhängigkeitder 22 AusgangssituationundAnforderungsanalyse Fertigungsaufgabebzw.desProduktionsprogramms[54].EswerdensowohlBetriebsmit‐ telbedarfealsauchBedarfeanPersonal,FlächenundEnergie/Medienabgeschätzt.Die DimensionierungistmaßgeblicheVoraussetzungfüreineanforderungsgerechteFabrik‐ planung[51].AusgehendvomProduktionsprogrammsolleinAusgleichvonKapazitäts‐ bedarfund–angebotgeschaffenwerden.BeiderstatischenDimensionierungkannaufdie MethodedesBilanzansatzeszurückgegriffenwerden,welcheBedarfs‐undKapazitätspro‐ filegegenüberstellt[69].DieseMethodeistimRahmenderFabrikplanungsehrpopulär undgiltinderLiteraturalsgrundlegenderBerechnungsansatzfürdieDimensionierung [70]. Dabei kann die benötigte Ressourcenanzahl für einen bestimmten Ressourcentyp undPeriodeüberfolgendeFormelinAnlehnunganGRUNDIGermitteltwerden[54]: (1) =AnzahlderRessourcen =GesamtkapazitätsbedarfderRessourceproPeriode =verfügbareKapazitätderRessourceproPeriode BeiderFormelwirddavonausgegangen,dasszujedemZeitpunktdasinstallierteBe‐ lastungsvermögengleichodergrößerderzuerwartendenBelastungseinmuss[71].Da keineperiodenübergreifendeBetrachtungerfolgt,führtderBilanzansatzschnellzueiner Überdimensionierung der Ressourcen. Deshalb gibt es neben dem Bilanzierungsansatz nochzweiweitereVerfahrenzurDimensionierungvonFabriksystemen(Abbildung11). BeidenanalytischenBerechnungsverfahrenhandeltessichzumeistumWarteschlangen‐ modelle,welchezurModellierungvoneinfacherenFertigungs‐undProduktionssystemen eingesetztwerdenkönnen.ZurDimensionierungvonkomplexenSystemen,wiederCFK‐ Serienfertigung,mussjedochaufdiedynamischeSimulationzurückgegriffenwerden.Die dynamischeSimulationbieteteinehoheAbbildungsgüte,abersowohldieModellerstel‐ lungalsauchExperimentdurchführungsindsehrzeitaufwendig[72].FürdieDimensio‐ nierungeinerCFK‐SerienfertigungerscheintderEinsatzderdynamischenSimulationje‐ dochzwingendnotwendig,danebendenWerkzeugumläufennocheineReihestochasti‐ scherEinflussgrößen(z.B.Fertigungsfehler,Maschinenstörungen)berücksichtigtwerden muss. Auf die Phase der Dimensionierung folgt die Strukturierung. In der Strukturie‐ rungsphasewirddasLayoutgeplant,wobeiausgehendvomangestrebtenOrganisations‐ typunddenermitteltenBetriebsmittelbedarfenzunächsteinIdeallayouterstelltwird.Im weiterenPlanungsverlaufwirddasIdeallayouthinsichtlichderräumlichenAuflösungste‐ tigverfeinert. Arbeitsstättenplanung 23 Zeitaufwand hoch dynamische Simulation analytische Berechnungs‐ verfahren mittel niedrig statische Berechnung Abbildungsgüte niedrig mittel hoch Abbildung 11: Abbildungsgüte und Zeitaufwand von Analyse und Dimensionierungsme‐ thoden nach RAIL [72] JenachPlanungsaufgabewirdzunächstaufWerks‐oderFabrikebenebegonnenund späteraufBereichs‐undArbeitsplatzebeneübergegangen(Abbildung12).Gemäßdem VariantenprinzipwerdenzumeistmehrerealternativeIdeallayoutsentworfen.Prinzipiell wirdbeiderPlanungstetsdieMinimierungderTransportaufwändeverfolgt.Somitwer‐ denFunktionsbereichenahzusammengelegt,dieuntereinandereinhohesTransportauf‐ kommenhabenundvielMaterialbzw.Fertigungsmittelaustauschen[73]. Abbildung 12: Ebenen und Strukturen in der Fabrik nach SCHENK [73] DieserPlanungsansatzorientiertsichimbesonderenMaßeanderWerkstattfertigung undschwächtsichmitderFließfertigungzunehmendab.BeiderFließfertigunggewinnt 24 AusgangssituationundAnforderungsanalyse dieMaterialflussorientierungunddieVermeidunggegenläufigerMaterialflüsseanBedeu‐ tung,umTransportverkehregegebenenfallsbesserautomatisierenzukönnen. DasErgebnisderIdealplanungisteinflächenmaßstäblichesBlocklayout,welchesals Ideallayout bezeichnet wird. Dieses Ideallayout ist der Ausgangspunkt für die Realpla‐ nung,beiderweitergehendeRestriktionen(z. B.Grundstücksmerkmale,Bautechnik)in dasLayouteingehen.MitBezugzurCFK‐SerienfertigungmüsseninderRealplanungzum BeispielKühlräumefürPrepregsundHarzesowieReinraumanforderungenfürdenLege‐ prozess integriert werden. Zudem sind beim Aushärteprozess notwendige Wärmeab‐ transporte und bei der mechanischen Bearbeitung die Staubentwicklung zu beachten. Entsprechend sind der Legeprozess und die mechanische Bearbeitung räumlich vonei‐ nanderzutrennen.DesWeiterenmüsseninderRealplanungauchentsprechendeUm‐ schlags‐,Verkehrs‐undFörderflächenfürdieLogistikimLayoutberücksichtigtwerden. HierzeigtsichfolglichauchdieengeVerknüpfungvonLayout‐undLogistikplanung.So‐ wohl die Planung des Ideallayouts als auch die Planungdes Reallayouts erfordert eine paralleleAusgestaltungdesLogistikkonzepts. Anforderung9:„Dimensionierung“ Bei der Dimensionierung werden die Kapazitätsbedarfe zur Umsetzung des Produktionspro‐ grammsermittelt, wobeisich in den frühen Planungsphasen statischeBerechnungen für erste Abschätzungenanbieten,dieimweiterenPlanungsverlaufdanndurchAnalysenmittelsdynami‐ scherSimulationabgesichertwerdensollten. Anforderung10:„AutomatisierteExperimentdurchführung“ DieautomatisierteExperimentdurchführungisteinwichtigesPlanungsinstrumentzurAbsiche‐ rungderSimulationsergebnisseimHinblickaufRobustheitgegenüberÄnderungen.Zudemkön‐ nenwichtigeEinflussfaktorenidentifiziertundWirkzusammenhängeanalysiertwerden. Anforderung11:„Layoutdarstellung“ DieDarstellungderräumlichenAnordnungvonFabrikobjekten,wiez.B.Funktionseinheiten,Be‐ triebsmittelnoderVerkehrsflächen,isteinwichtigesInstrumentderArbeitsstättenplanungund sollteinengerAbstimmungzurnachfolgendenLogistikplanungerfolgen. 2.5 Logistikplanung DieLogistikplanunghateinengroßenEinflussaufdieProduktionundgliedertsichin strategische,taktischeundoperativeLogistikplanung.EinetabliertesVorgehensmodell fürdieLogistikplanungeinerSerienfertigungfindetsichinderLiteraturnicht.ImFolgen‐ denwirdsichaufArbeitenvonSCHEDLBAUER[74]undSCHNEIDER[75]bezogen,diesichmit derLogistikplanungimRahmendesAutomobilmontageauseinandersetzen.DesWeite‐ renwirdaufSCHOLZ‐REITERETAL.verwiesen,dieeinVorgehensmodellfüreineintegrierte Logistikplanung 25 Fertigungs‐undLogistikplanungentwickeln[76].InAbbildung13istdergrundsätzliche AblaufderLogistikplanungdargestellt.Esistdabeizubeachten,dasssicheingroßerTeil derPhasenzeitlichüberschneidet. Unter‐ nehmens‐ strategie Logistik‐ gerechte Produkt‐ gestaltung Lieferanten‐ auswahl Behälter‐ planung Material‐ fluss‐ planung Bereitstell‐ planung Anlauf‐/ Auslauf‐ planung Nebenflüsse Hauptflüsse Versorgungs‐ planung Distri‐ butions‐ planung Produktions‐ steuerung‐ planung Werkstück‐ förderplanung Entsorgungs‐ planung Nacharbeits‐ planung Abbildung 13: Ablauf der Logistikplanung (vgl. SCHEDLBAUER [74], SCHNEIDER [75] und SCHOLZ‐REITER ET AL. [76]) ImRahmenderstrategischenLogistikplanungwirddieLogistikplanungindieUnter‐ nehmensstrategieeingebundenundeswerdenBeschaffungs‐,Produktionsstandort‐und Distributionsstrategiendefiniert.BeidernachfolgendenlogistikgerechtenProduktgestal‐ tungwirdseitensderLogistikversucht,EinflussaufdiegeometrischeProduktgestaltung zunehmen,umStandardbehälterundStandard‐Handhabungsmittelzuverwendenund somitzusätzlicheInvestitionsaufwändezuvermeiden[74].SobaldinderAusgangsteile‐ bestimmung(sieheAbschnitt2.3)überentsprechendeZukaufteileundAusgangsmateri‐ alienentschiedenwurde,beginntdieLieferantenauswahlundentsprechendeAngebote werdeneingeholt.ImRahmenderBehälterplanungwirdfürjedesBauteilundMaterialin engerAbstimmungmitderHandhabungs‐undMaterialflussplanungeinentsprechender Ladungsträgerdefiniert.DiesbeinhaltetzudemdieEntwicklungvonentsprechendenAn‐ liefer‐undVerpackungskonzepten[75].DienachfolgendeMaterialflussplanungbildetzu‐ sammen mit derPlanung der Produktionssteuerung den Schwerpunkt der Logistikpla‐ nungimRahmendieserArbeitunddefiniertdieMaterialflüssesowiederenSteuerungs‐ mechanismen.EsschließtsichdiePhasederDistributionsplanungan,beiderdieVerbrin‐ gungdesfertigenProduktszumKundengeplantwird.DaderStarteinerSerienfertigung nichtmitVolllasterfolgenkann,bedarfeseinerentsprechendenAnlaufplanung,dieden HochlaufderProduktiondefiniertundentsprechendeMaterialbedarfeandieLieferanten kommuniziert.GenauwiefürdenAnlaufmüssenentsprechendePlanungsschritteauch fürdenAuslaufdurchgeführtwerden,umunnötigeMaterialbeständezuvermeiden. Planung des Materialflusses Die Gestaltung der Logistikprozesse ist Aufgabe der Materialflussplanung, wobei dieseimSchwerpunktaufdieOptimierungdesinnerbetrieblichenMaterialflussesabzielt [77],[78].DerMaterialflussbegrifferfährtdabeidurchdieVDI‐Richtlinie3300eineklare Definition: 26 AusgangssituationundAnforderungsanalyse „DerMaterialfluss(…)umfasstdabeidieVerkettungallerVorgängebeimGewinnen,Be‐ undVerarbeitensowiebeiderVerteilungvonstofflichenGüterninnerhalbfestgelegterBe‐ reichevomWareneingangbiszumWarenausgangundistsomitTeilderBeschaffungs‐,Pro‐ duktions‐,Distributions‐undEntsorgungslogistik.“[79] ImRahmenderMaterialflussplanungerfolgendieVersorgungs‐,Bereitstell‐undFör‐ derplanung[76].DieAufgabederVersorgungsplanungistes,dieVersorgungderFerti‐ gung und Montage mit Zukauf‐ oder Hausteilen sicherzustellen. Zumeist erfolgt eine werksexterne Anlieferung idealerweise direkt bis zum Verbauort mittels Just‐in‐Se‐ quenceoderJust‐in‐TimeKonzepten[74].InsbesonderebeigünstigerenC‐Teilenmuss jedochaufeinstufigeLagerkettenmitentsprechendenBereitstellungsprozessenzurück‐ gegriffenwerden,dasichKonzeptemitJust‐in‐SequenceoderJust‐in‐Timewirtschaftlich nichtrechnen.EinwichtigerAspektbeiderBereitstellungsplanungistdieBerücksichti‐ gung von Mengenbrüchen [80]. Diese treten auf, wenn genormte Verpackungsgrößen nichtdenZielgrößenamVerbauortentsprechen.DieserforderteinevorhergehendeKom‐ missionierung mit entsprechenden Flächenbedarfen. Zudem können bei der Versor‐ gungs‐undBereitstellplanungtechnischeRestriktionenauftreten.Beidenhochempfind‐ lichenPrepreg‐MaterialienistdieKühlkettesowohlbeiTransportalsauchbeiLagerung aufrechtzuhalten.DieHaltbarkeitderPrepregsvariiertjenachKühltemperaturundHarz‐ system.BeiHexplyPrepregs,dievonAirbusfürdenFlugzeugbauzertifiziertsind,wird eineHaltbarkeitsdauervon12Monatenbei0°Cundvon30Tagenbei23°Cangegeben [81]. EntsprechendschnellmüssendiePrepregsverbautwerden.DesWeiterenistdarauf zuachten,dasseineBetauungbeiEntnahmeausdemKühllagervermiedenwird.Dazu wird die Rolle ungeöffnet aus dem Lager entnommen und bei Raumtemperatur aufge‐ wärmt,wasbiszu48Stundendauernkann.WenndieHaltbarkeitsdauerüberschritten wird,mussdasPrepregentsorgtwerden.DieswirdimRahmenderEntsorgungsplanung erarbeitetundbeinhaltetdieDefinitionvonentsprechendenTransportenundBehältern. SofernessichumAbweichungendesBauteilsbeiderQualitätsprüfunghandelt,kannzum Beispiel auch eine mechanische Nachbearbeitung erforderlich sein, was entsprechend vordefinierteProzessabläufeimRahmenderNacharbeitsplanungvoraussetzt.Entspre‐ chendkommtesbeiderMaterialflussplanungzueinerVerknüpfungvonBehälter‐,Trans‐ port‐,Handhabungs‐,Layoutplanung.JedeÄnderungeinerBehältergrößeodereinesBe‐ hältertypskannÄnderungendesTransportsundbeiderHandhabungzurFolgehaben, diesichwiederumaufdenFlächenbedarfundsomitaufdasLayoutauswirken.Soferneine begrenzte Haltbarkeitsdauer von Prepreg‐Materialien beachtet werden muss, hat dies auchnochAuswirkungenaufdieProduktionssteuerung.DieserVielzahlanPlanungsauf‐ gabenstehennureinebegrenzteAnzahlentsprechenderPlanungstechnikengegenüber. VorzugsweisewirdinderGrobplanungmitabstrakten,graphischenund2D‐räumlichen Modellengearbeitet,währendinderFeinplanungvirtuelle3D‐ModellezumEinsatzkom‐ men(Abbildung14).ÜberlagertwerdendieseModellartenzudemdurchdieMöglichkeit zurNutzungvon2D‐und3D‐Simulationstechniken,aufdieimKapitel3genauereinge‐ gangenwird. Logistikplanung 27 Abbildung 14: Anwendung verschiedener Modellarten in Abhängigkeit vom Abstrakti‐ onsgrad (vgl. SCHENK ET AL. [73]) DieMaterialflussmatrixistfesterBestandteilderMaterialflussplanungundzeigteine einfacheQuelle‐/Senke‐BeziehunginTabellenform,umMaterialflüssesowohlqualitativ alsauchquantitativabzubilden[73].ZudemisteineÜberführungderMaterialflussmatrix ineinMaterialfluss‐oderSankey‐Diagrammmöglich[82].Mittelszusätzlicherräumlicher Informationenkönnenlage‐undmaßstabsgerechteMaterialflussschemataerstelltwer‐ den.DieseMaterialflussschematabildeneinzentralesPlanungselementfürdieVerknüp‐ fung von Transport‐ und Layoutplanung, weshalb sie fester Bestandteil eines entspre‐ chendenModellierungskonzeptszurdigitalenCFK‐Produktionsentwicklungseinsollten. Anforderung12:„Materialfluss(integriert)“ ImHinblickaufdiegraphischeModellierungistesvongroßerBedeutung,dasseineintegrierte Materialflussdarstellung erfolgt, welche die ablauforganisatorischen Zusammenhänge zwi‐ schenFertigungs‐undLogistikprozessensowiederentsprechendenMaterialflüssedarstellt, umzumBeispieldenBedarfandurchzuführendenHandhabungsprozessenzuerkennen. Anforderung13:„Mengen‐/Zustandsänderung“ EinwichtigerAspektbeiderModellierungvonMaterialflüssenistdieBerücksichtigungvon Mengen‐undZustandsänderungenimProzessablauf.BedingtdurchverschiedeneTransport‐ undFertigungslosgrößenkommteszumAuftretenvonMengenbrüchen,wobeiimSinneder BehälterplanungderEinsatzvonLadungsträgernsozuoptimierenist,dassmöglichstwenig Kommissionieraufwandentsteht.DesWeiterenändertsichbeimehrstufigenFertigungs‐und ProduktionsprozessenauchderZustanddesFörderguts,wasentsprechendfestgehaltenwer‐ densollte. Anforderung14:„Materialflussschema“ DasMaterialflussschemaisteinzentralesInstrumentderFabrikplanung,umdieVerknüpfung vonMaterialfluss,LayoutundFunktionseinheitenübersichtlichdarzustellen.InErweiterung solltenlassensichlogistischeSystemobjekte,wiezumBeispielBestandspufferintegrierenund abbildenlassen. 28 AusgangssituationundAnforderungsanalyse Planung der Produktionssteuerung Im Sinne einer ganzheitlichen Logistikplanung bedarf es neben der Festlegung der Materialflussstrukturenund‐prozesseauchderSpezifikationdersteuerungstechnischen Abläufe,umdasdynamischeSystemverhaltenabbildenzukönnen.DieoperativeMateri‐ alflusssteuerunggehtinderProduktionssteuerungauf,welchezusammenmitderPro‐ duktionsplanung den Auftragsabwicklungsprozess informationstechnisch unterstützt (Abbildung15). Produktions‐ planung Produkt‐ entwicklung • Produkt‐ anforderungen • Produktentwurf • Konstruktion (Stücklisten) • • • • Produktions‐ entwicklung Produktions‐ steuerung (auftragsunabhängig) • Auftragsveranlassung • Auftragsüberwachung Arbeitsablaufplanung Arbeitsmittelplanung Arbeitsstättenplanung Logistikplanung Auftragsabwicklungsprozess • Produktions‐ programmplanung • Mengenplanung • Termin‐ und Kapazitätsplanung Fertigung, Montage, Transport Produktentstehungsprozess Abbildung 15: Zusammenhang zwischen Produktentstehungs‐ und Auftragsabwick‐ lungsprozess (vgl. ARNOLD ET AL. [83]) ImRahmendesAuftragsabwicklungsprozesseswirdspezifiziert,welchesProduktin welcherMengezuwelchemZeitpunktproduziertwerdensoll.HierzubedarfesInforma‐ tionenzuProdukten,Stücklisten,ArbeitsplänenundMaschinenkapazitäten,dievorabim RahmendesProduktentstehungsprozessesentwickeltwurden[83].Bezüglich derPro‐ duktionssteuerungbedarfeseinerspezifischenPlanungimRahmenderLogistikplanung, dadieProduktionssteuerungerheblichenEinflussaufdieLeistungsfähigkeitdesProduk‐ tionssystemshat[84].WährendindenvorhergehendenPlanungsschrittenderArbeits‐ ablauf‐, Arbeitsmittel‐, Arbeitsstätten‐ und Materialflussplanung der kapazitive und strukturelleRahmengespanntwurde,istesAufgabederProduktionssteuerungsplanung, daszeitlicheZusammenspielzwischenallenSystemelementenbestmöglichzukoordinie‐ ren.InVerbindungmitderProduktionsplanungstehenderProduktionssteuerungeine ReiheverschiedenerMethodenzurVerfügung,diesichinAbhängigkeitvomFertigungs‐ typundderProduktevielfalteinsetzenlassen(Abbildung16). Logistikplanung 29 Einzel‐ bzw. Standardprodukt Standardprodukt mit Option Produktfamilie mit Varianten Fertigungstyp nach Kunden‐ spezifikation Produktevielfalt Baustellenfertigung Werkstattfertigung Legende: Gruppenfertigung ERP Reihenfertigung Transferstraßen ERP/ MRP II = Enterprise Resource Planning MRP II = Manufacturing Resource Planning Abbildung 16: Konzepte zur Produktionsplanung und ‐steuerung in Abhängigkeit von Fertigungstyp und Produktevielfalt (vgl. SCHÖNSLEBEN [85]) DasGrundgerüstnahezuallerFertigungs‐undProduktionssystemebildeteinERP‐ System,welchesnachMRPIIaufgebautistundinsbesondereinderWerkstatt‐undGrup‐ penfertigungzumEinsatzkommt.SowohldieProduktionsplanungalsauchdieProdukti‐ onssteuerungkönnendabeinachMRPIIerfolgen.Esistjedochsinnvoll,diesesGrundkon‐ zeptbeihoherProduktevielfaltumvariantenorientierteKonzepteundbeiniedrigerPro‐ duktevielfaltumJust‐in‐timeKonzeptezuergänzen,umz.B.dieMaterialbereitstellungzu verbessern[85].BeiderangestrebtenCFK‐SerienfertigungvongroßflächigenFlugzeug‐ bauteilenistaufgrundderstrengenZulassungsprozessedurchdasLuftfahrt‐Bundesamt vonEinzel‐bzw.Standardproduktenauszugehen.InKombinationmitderangestrebten ReihenfertigungergibtsichsomiteinERP/MRPII‐Grundkonzept,welchessichaufPro‐ duktionssteuerungsebeneumJust‐in‐timeKonzepte,wiez.B.Bestellbestandsverfahren, KanbanundLieferabrufe,erweitert.ImHinblickaufeindigitalesModellierungskonzept fürdieCFK‐SerienfertigungsolltesomitdieAbbildungentsprechenderSteuerungskon‐ zepteunterVerwendungvonJust‐in‐timeKonzeptenmöglichsein. DieUmsetzungderProduktionssteuerungerfolgtinderPraxiszumeistdurcheinen elektronischenLeitstand,welchereinzelneAbschnittederFertigungoderMontagekoor‐ diniert.SynonymzumelektronischenLeitstandkonzeptwirdinderLiteraturauchderBe‐ griffdesManagementExecutionSystems(MES)verwendet.DasZieldesLeitstandkon‐ zeptsistes,schnellaufStörungenreagierenzukönnen,wasimWesentlichendurcheine schnelleDatenverarbeitungerreichtwird.EsfallengroßeMengenanMaschinen‐undBe‐ triebsdatenan,diesichdurcheinzentralesERP‐/PPS‐Systemzeitnahnichtmehrverar‐ beitenlassen.EntsprechenderfolgtdiesdezentraldurcheinenLeitstandundeswerden nurnochaggregierteDatenüberdenZustandderProduktionzwischendenbeidenSys‐ 30 AusgangssituationundAnforderungsanalyse temenausgetauscht[85].DieAbbildung17zeigtgrundlegendeZusammenhängederPro‐ duktionssteuerung mit Leitstandkonzept, wobei die wesentlichsten Steuerungsfunktio‐ nennachBERGMANNETAL.[86],LÖDDING[87],SCHÖNSLEBEN[85],undSELKE[88]dargestellt sind,fürdieimRahmenderPlanungderProduktionssteuerungentsprechendeVerfahren undMethodenausgewähltbzw.entwickeltwerdenmüssen. Abbildung 17: Produktionssteuerung mit Leitstandkonzept (vgl. BERGMANN ET AL. [86], LÖDDING [87], SCHÖNSLEBEN [85], SELKE [88]) Ausgehend von der Produktionsplanung werden Produktionsaufträge an den Leit‐ standübergeben,wobeidieEinlastungmittelsverschiedenerAuftragsfreigabeverfahren (engl. release policy) geregelt werden kann, um eine zu hohe Systemauslastung und dadurchineffizienteProduktionzuverhindern.DiefreigegebenenProduktionsaufträge werdendannvomLeitstandaufdieverschiedenenMaschinenundAnlagenverteilt,wobei sowohl eine globale Maschinenbelegungsplanung nach MRP II‐Konzept (engl. sequen‐ cing)alsauchlokalausgerichteteVerfahrenzurReihenfolgebildung(engl.dispatching) undRessourcenauswahl(engl.routing)zumEinsatzkommenkönnen.MitSchwerpunkt Logistikplanung 31 einer Reihenfertigung mit niedriger Produktevielfalt muss bei der CFK‐Serienfertigung davonausgegangenwerden,dassnebenglobalerMaschinenbelegungsplanungauchlo‐ kaleSteuerungsverfahren,wiez.B.Prioritätsregeln,zumEinsatzkommen,diemittelslo‐ kalerRegelkreiseschnellaufkleinereStörungenreagierenkönnen.DesWeiterenistzu erwarten,dassdiezentraleAuftragserzeugungnachMRPII‐Konzeptdurcheinedezent‐ raleAuftragserzeugung(engl.generation)ergänztwird,umereignisorientiertzumBei‐ spiel Bestellbestandsverfahren und Kanban‐Regelkreise für die Materialbereitstellung abzubilden.GrundsätzlichdeterminiertdiePlanungderProduktionssteuerungdasSys‐ temverhalten,welcheserheblichenEinflussaufdieDimensionierunghat.Jebesserdiege‐ planteProduktionssteuerungist,destoeffizienterkönnenRessourcenundBetriebsmittel genutztwerden.ImErgebnismussbeieinergutenProduktionssteuerungwenigerinRes‐ sourcenundBetriebsmittelinvestiertwerden.MittelsMaterialflusssimulationkanndie AuslegungeinersolchenProduktionssteuerungschonimVorfeldabgesichertunddieDi‐ mensionierung durchgeführt werden. Grundsätzlich sind steuerungstechnische Zusam‐ menhänge im Simulationsprogramm nur schwer nachvollziehbar, weshalb das Steue‐ rungskonzeptzusätzlichineinergraphischenBeschreibungssprachedokumentiertwer‐ densollte.DieseDokumentationkönntedannsowohlzurGültigkeitsprüfungderMateri‐ alflusssimulationalsauchfüreinespäteresoftwaretechnischeImplementierunginope‐ rativeSteuerungssystemeverwendetwerden. ImHinblickaufdiePlanungderProduktionssteuerungeinerCFK‐Serienfertigungzei‐ gensichbeigenauererBetrachtungeinigematerialflusstechnischeBesonderheiten,diein derAbbildung18dargestelltsind.NormalerweisewirdinderLiteraturzwischenFerti‐ gungs‐,Montage‐undDemontageprozessenunterschieden[89].InderCFK‐Fertigungfin‐ det jedoch aus materialflusstechnischer Sicht eine Kombination von Fertigungs‐, Mon‐ tage‐ und Demontageprozessen statt. Die in den Fertigungsprozess eingehenden Hilfs‐ stoffe und Fertigungshilfsmittel, wie z. B. Vakuumfolie und Formschale, werden in der gleichenProzessabfolgeauchwiederentfernt[5].BeidenFertigungshilfsmittelnkommt eszudemzuprozessbegleitendenWerkzeugumläufen.IndieFormschalewirdderLami‐ nataufbauzusammenmitdenHilfsstoffeneingebrachtunddannwerdenweitereProzess‐ schrittebiszurEntnahmedesausgehärtetenCFK‐Werkstücksgemeinsamdurchlaufen. ErstdanachstehtdieFormschalewiederfürweitereAufträgezurVerfügung,wobeidie BereitstellungzusätzlicherLogistikprozessebedarfundgegebenfallseinevorherigeRei‐ nigungsowieVerschleißprüfungderFormschaleerforderlichwird.Beinichtausreichend vorhandenenFormschalenkanneszuerheblichenEngpässenundweitreichendenPro‐ duktionsausfällenkommen[8].ZudemmussinderProduktionssteuerungdasAuftreten vonFertigungsfehlernberücksichtigtwerden(sieheKapitel2.1.1),wobeidieEntdeckung einesFehlersimmereinenentsprechendenPrüfprozessvoraussetzt.EinweitererSteue‐ rungsaspektistdieparalleleAushärtungmehrererWerkstückeimAutoklaven.Jenach Form und Größe der Werkstücke kann der Autoklav variabel bis zu einer maximalen Werkstückmengegenutztwerden. 32 AusgangssituationundAnforderungsanalyse Legende Hilfsstoffe 1 Legen 3 2 CFK‐ Prepreg 4 Formschale 6 Hilfsstoffe (gebraucht) Aushärten 5 9 7 12 Spanende Bearbeitung (Reparatur) 8 CFK‐Bauteil (defekt) 11 CFK‐Bauteil Qualitäts‐ prüfung 10 1 Materialmontage 2 Werkzeugumlauf 3 Fertigungsfehler 4 Mengenbruch 5 Autoklavprozess 6 Materialdemontage 7 Materialzustand 8 Parallelmaschinen 9 Pufferung 10 Anlagenstörung 11 Qualitätssortierung 12 Reentranter Prozess Station Fertigungs‐ hilfsmittel Material / Werkstück Hilfsstoff Bestandspuffer Materialfluss Abbildung 18: Prinzipskizze der auftretenden Materialflüsse in der CFK‐Fertigung am Beispiel der Prepreg‐Autoklav‐Technik Dabeiistesnichtimmersinnvoll,dievolleAnlagenkapazitätzunutzen.Esexistieren Autoklavzeitenvon3‐5StundenundbeidennachfolgendenProzessenwürdeeszugrö‐ ßerenLiegezeitenkommen,dadiesemaximaleinWerkstückgleichzeitigbearbeitenkön‐ nen.DieswürdezudemdieWerkzeugumläufenegativbeeinflussenundeinegrößereAn‐ zahlbenötigterFormschalenzurFolgehaben.EinevariableAutoklavbestückungvoraus‐ gesetztkannderAutoklavaberauchzumAusgleichvonProduktionsschwankungen(Stö‐ rungen,Auftragsspitzen,etc.)genutztwerden,indemkurzfristigmehrWerkstückealsge‐ plantparallelbearbeitetwerden.DerAutoklavprozessistwesentlichesCharakteristikum derCFK‐Serienfertigung,wobeisichähnlicheProzessabläufeauchinderHalbleiterferti‐ gungfindenunddortzuerheblichenPlanungs‐undSteuerungsproblemenführen[90]. NachderAushärtungdesWerkstücksimAutoklavenwerdenHilfsstoffeentfernt.Dieser‐ forderteinenDemontageprozesssowieeineEntsorungdergebrauchtenHilfsstoffe.Zu‐ demkannbeiderspanendenBearbeitungderEinsatzparallelerMaschinensinnvollwer‐ den,umlängereLiegezeitennachderAushärtungzuvermeiden.HinsichtlichderProduk‐ tionssteuerungsetztdiesdenEinsatzvonRegelnzurRessourcenauswahlvoraus. Logistikplanung 33 BeiderspandendenBearbeitungwirddasWerkstückausderFormschaleentnom‐ menunddasWerkstückohneFormschalenachfolgendzurQualitätsprüfungüberführt. Exemplarisch kann es hier aufgrund der feinen Messapparatur zu Anlagenstörungen kommen. Bei der Qualitätsprüfung werden defekte Werkstücke mit Fertigungsfehlern identifiziertundmittelseinerQualitätssortierunggegebenenfallseinerReparaturzuge‐ führt.EinesolcheReparaturumfasstbeispielsweisedieNachbearbeitungderWerkstück‐ konturen,waseinwiederholtesDurchlaufenderspanendenBearbeitungmitsichbringt undeinenreentrantenProzessbeschreibt.ReentranteProzesseerfordernlokalePriori‐ tätsregelnzurReihenfolgebildung,umzuentscheiden,welcheAufträgepriorisiertbear‐ beitetwerdenmüssen.MitBezugaufdenWerkzeugumlaufunddieNacharbeittretenMa‐ terialrückflüsseinderCFK‐Fertigungauf,diezueinererheblichenSteigerungderstruk‐ turellenSystemkomplexitätführen[91].EigentlichsindderartigeMaterialrückflüssebei derProduktionsentwicklunggrundsätzlichzuvermeiden[54].DieerhöhteMaterialfluss‐ komplexität stellt die Produktionssteuerung vor große Herausforderungen, da sich die SystemdynamikerhöhtundsichFertigungsengpässezeitlichverschiebenkönnen.Somit istdieProduktionssteuerungschwierigerauszulegenundimschlechtestenFallerhöhen sichdieBeständeanMaterialien,WerkstückenundWerkzeugensignifikant. Anforderung15:„Steuerungsfunktionen“ DiePlanungderProduktionssteuerungbeinhaltetdieSpezifikationderMethodenundVerfah‐ rensowiederenParametrisierung,umeineeffizienteSteuerungderProduktionzuerreichen. ImRahmendieserArbeitwirdsichdabeiaufdieAbbildungdervierwesentlichenSteuerungs‐ funktionen (Auftragsfreigabe, Auftragserzeugung, Reihenfolgebildung und Ressourcenaus‐ wahl)konzentriert.DievierSteuerungsfunktionenermöglicheneineganzheitlicheBeschrei‐ bungderProduktionssteuerung,diesimulativevaluiertwerdenkann.MitderlokalenReihen‐ folgebildungundRessourcenauswahlwirddabeieindezentralerSteuerungsansatzverfolgt, dersichinsbesondereindynamischenUmfeldern,wieesbeiderCFK‐SerienfertigungderFall ist,bewährthatundeineguteNachvollziehbarkeitderSteuerungslogikengewährleistet.Die guteNachvollziehbarkeitistinsofernwichtig,alsdassdasSteuerungskonzeptspäterinreale Produktions‐undMaterialflusssteuerungssystemeimplementiertwerdenmussundsichso‐ mitdurcheineguteDokumentationerheblicheAufwandseinsparungenerzielenlassen. Anforderung16:„Kontrollfluss(integriert)“ BezüglichderNachvollziehbarkeitderSteuerungslogikisteswichtig,dassderKontrollfluss graphischabgebildetwerdenkannundwichtigeZusammenhängeausderModellierungher‐ vorgehen.GegebenenfallshatdiesintegriertzumMaterialfluss zugeschehen,dadezentrale Steuerungsansätze oftmals bestandsorientierte Informationen benutzen und Materialflüsse gegebenenfallssituationsabhängigzuinitiierensind. Anforderung17:„PuffernundLagern“ EinwichtigesElementdermaterialflussgerechtenModellierungistdiePufferungundLage‐ rungvonMaterialien,WerkstückenundWerkzeugen,welchewesentlicheVoraussetzungfür denEinsatzereignisorientierterVerfahrenderbestandsorientiertenAuftragserzeugung(z.B. Bestellbestandsverfahren, Kanban) ist. Entsprechend ist es von entscheidender Bedeutung, dassMaterialflüsseinZusammenhangmitBestandspuffernabgebildetwerdenkönnen. 34 AusgangssituationundAnforderungsanalyse Anforderung18:„ReentranterProzess“ ReentranteProzesse,diezudemnochstochastischsind,stellendieProduktionssteuerungvor große Herausforderungen, da Ressourcen wiederholt durchlaufen und gemeinsam genutzt werden.EntsprechendeUmläufesindnurschwerberechenbarunderforderninsbesondere bei zentralen Steuerungsansätzen häufige Neuplanungen. Bei dezentralen Steuerungsansät‐ zen ist dies zumeist weitaus einfacher durch eine erneute Reihenfolgebildung realisierbar. GrundsätzlicherfordertdieModellierungreentranterProzessedieAbbildunggemeinsamge‐ nutzterRessourcenüberverschiedeneProzessschrittehinweg. Anforderung19:„Qualitätssortierung“ InsbesondereinderCFK‐SerienfertigungvonFlugzeugbauteilengeltenhoheQualitätsanfor‐ derungen,dieeineSortierungderBauteileinAbhängigkeitderBauteilqualitäterfordern.Im Detailbedeutetdies,dassinjedemProzessschrittFertigungsfehlerauftretenkönnen,welche dieBauteilqualitätnegativbeeinflussen.BeiderQualitätsprüfungmussdannfürjedesBauteil entschiedenwerden,wiegroßdieseMängelderBauteilqualitätinSummesindunddement‐ sprechendEinflussaufdenMaterialflussgenommenwerden. Anforderung20:„FlexibleLosgrößen“ Der Autoklavprozess ist eine Besonderheit der CFK‐Fertigung und erfordert eine entspre‐ chendeBerücksichtigungbeiderPlanungderProduktionssteuerung.ImRahmenderProduk‐ tionssteuerungmussdabeivonsequenziellenaufparalleleLosbearbeitungumgestelltwerden. ZudemsollteeineflexibleAutoklavbestückungunterBeachtungdermaximalenAnlagenkapa‐ zitätmöglichsein,umProduktionsschwankungenausgleichenzukönnen. 2.6 Zusammenfassung der Anforderungen an das Mo‐ dellierungskonzept zur digitalen CFK‐Produktions‐ entwicklung IndenvorhergehendenAbschnittenwurdenCharakteristikaderCFK‐Serienfertigung amBeispielderLuftfahrtindustriediskutiert.HierzuwurdeaufentsprechendeAspekte derProdukt‐undProduktionsentwicklungeingegangen,wobeimitSchwerpunktderin‐ tegriertenFertigungs‐undLogistikplanungspezifischeAnforderungenaneinModellie‐ rungskonzept zur digitalen Produktionsentwicklung aus Sicht der CFK‐Serienfertigung erarbeitetwurden.DiedigitaleProduktionsentwicklungstellteinZukunftskonzeptdar, welcheseinedurchgehendmodellgestütztePlanungdesProduktionssystemsimRahmen derDigitalenFabrikvorsieht.EineVoraussetzungdafüristdieModellierbarkeitentspre‐ chenderSystemcharakteristika,wobeiderbesondereAnspruchdieserArbeitinderEnt‐ wicklungeinesFabrikdatenmodellsfürdieGrobplanungliegt,welcheseineintegrierteSi‐ mulation mittels (teil‐)automatischer Modellgenerierung ermöglicht. Zur Kategorisie‐ rungderanalysiertenAnforderungenwerdenimFolgendenmitdemSichtenkonzept,der ZusammenfassungderAnforderungenandasModellierungskonzeptzur 35 digitalenCFK‐Produktionsentwicklung Materialflussorientierung, der Systematik und der Simulierbarkeit vier übergeordnete Anforderungsfelderdefiniert(Tabelle1). Tabelle 1: Übersicht der Anforderungen an das Modellierungskonzept GRAPHISCHEMODELLBILDUNG MATERIALFLUSS‐ ORIENTIERUNG SICHTENKONZEPT Prozessablauf Materialfluss(integriert) Kontrollfluss(integriert) Layout Materialflussschema IMPLEMENTIERUNG Werkzeugumläufe Mengen‐/Zustandsänd. PuffernundLagern ReentranterProzess Qualitätssortierung SYSTEMATIK Kostenbewertung Vorgehensmodell Planungsvarianten log.Kennzahlen Dimensionierung SIMULIERBARKEIT Fertigungsfehler Anlagenstörungen aut.Experimentdf. Steuerungsfunktionen flexibleLosgrößen ZurReduzierungderSystemkomplexitätistessinnvoll,einSystemausverschiedenen statischenunddynamischenPerspektiven,densogenanntenSichtenzubeschreiben[92], [93].DieEntwicklungdesSichtenkonzeptsbeinhaltetfolglichdieSpezifikationundVer‐ knüpfungderverschiedenenSichtensowiedieDefinitionvonStrukturebenen[94],[95] undentsprechenderModellobjekte.ImSinneeinerganzheitlichengraphischenModellie‐ rungistesvonentscheidenderBedeutung,dassmehrereSichtendefiniertwerden,diezur Abbildung der CFK‐Serienfertigung verwendet werden können. Im Wesentlichen sollte sich dabeiauf die Materialflussorientierungmit der Möglichkeit zur Abbildung spezifi‐ scher Systemmerkmale, wie z. B. Werkzeugumläufe und Mengenbrüche, konzentriert werden. Das Ziel sollte die simulationsgerechte Beschreibung materialflusskomplexer Produktionsszenarien,bestehendausFertigungs‐undLogistikprozessen,sein.Während das Sichtenkonzept und die Materialflussorientierung vornehmlich die graphische Mo‐ dellbildungbetreffen,sindSystematikundSimulierbarkeitrelevanteAnforderungsfelder fürdiesoftwaretechnischeImplementierung.HinsichtlichderSystematikwirdeinstan‐ dardisierterPlanungsablaufmithoherTransparenzangestrebt,dereserlaubt,mitderer‐ höhtenPlanungsunsicherheitunddenerweitertenLösungsräumenderCFK‐Produktions‐ entwicklung umzugehen. Es sollten mehrere Planungsvarianten verwaltet und sowohl unterreinlogistischenalsauchkostentechnischenKriterienbeurteiltwerdenkönnen.Ein weitererAspekt,derdieImplementierungbetrifft,istdieSimulierbarkeit.Ausgehendvon derbewusstenFokussierungeinermaterialflussgerechtenModellierungsollteesmöglich werden, die entworfenen Konzeptmodelle (teil‐)automatisch in Simulationsmodelle zu überführenundzumBeispielFertigungsfehler,Anlagenstörungensowieweitergehende Steuerungsfunktionen abzubilden. Im Ergebnis zeigt sich, dass eine Reihe spezifischer SystemmerkmalederCFK‐Serienfertigungexistiert,dieeinegroßeHerausforderungan dieEntwicklungeinesanforderungsgerechtenModellierungskonzeptsdarstellen. 3 Modellbildung und Simulation IndiesemKapitelwerdenausgewählteAnsätzederModellbildungundSimulationim Hinblick auf die Verwendung im Modellierungskonzept zur digitalen Produktionsent‐ wicklungimKontextderCFK‐Serienfertigunghinuntersucht.DabeiwirdderFragenach‐ gegangen,inwieweitsicheinzelneinderLiteraturbeschriebeneMethodenundKonzepte aufdierechtkomplexenAnforderungenderCFK‐Serienfertigungübertragenlassen. 3.1 Begriffliche Bestimmung des Modellierungskon‐ zepts DieBegriffevonModellundSystemsteheninengerVerbindung.UntereinemSystem wirdeineabgegrenzteAnordnungvonKomponentenverstanden,diemiteinanderinBe‐ ziehungstehen[96].DaSystemenureinmentalesBildeinesRealitätsausschnittsdarstel‐ len,istdieBearbeitungvonSystemenohneRepräsentationinFormvonModellennicht möglich[97].DasModellstelltdabeiaberauchimmernureineSichtweiseaufdaszumo‐ dellierendeSystemdar[47].IndiesemSinnekannderModellbegriffnachVDI‐Richtlinie 3633wiefolgtdefiniertwerden: „EinModellisteinevereinfachteNachbildungeinesgeplantenoderrealexistierenden OriginalsystemsmitseinenProzessenineinemanderenbegrifflichenodergegenständlichen System.EsunterscheidetsichhinsichtlichderuntersuchungsrelevantenEigenschaftennur innerhalbeinesvomUntersuchungszielabhängigenToleranzrahmensvomVorbild.“[96] HinsichtlichdesVerwendungszwecksvonModellenunterscheidenKRALLMANNETAL. zwischen Beschreibungs‐, Erklärungs‐ und Simulationsmodellen [98]. Das Beschrei‐ bungsmodellerfülltinersterLinieeinenreindokumentarischenCharakter,wobeiesals GrundlagezurKommunikationdient.DerEinsatzvonErklärungsmodellenwirdimmer 38 ModellbildungundSimulation dannerforderlich,wennnichtallerelevantenEigenschaftenundderenAusprägungenei‐ nesOriginalsimRahmenderSystemerhebungerfasstwerdenkönnen.Hierbeiwirdver‐ sucht,überdenEinsatzvonHypotheseneineErklärungfürverschiedeneSystemzustände in der Vergangenheit oder Zukunft zu finden. Das Simulationsmodell geht hierzu noch weiterunddientderVorhersagezukünftigerZuständeeinesOriginalsmittelssystemati‐ scherVariierungverschiedenerunabhängigerVariablen.DieBeschreibungeinesModells erfolgtmittelseinerBeschreibungssprachebzw.einerNotation.DieNotationrepräsen‐ tiertvornehmlichdieSyntax,währenddieAnwendungderNotationdurchdieSemantik spezifiziertwird.DasZielvongraphischenNotationenistdieverbesserteKommunikation zwischenNutzernspeziellgegenübertextuellenDarstellungen[99].GraphischeNotatio‐ nenerlaubenes,einenraschenÜberblicküberdasSystemzubekommenunderleichtern das Erfassen von Systembeziehungen. Die zweidimensionale Darstellung von graphi‐ schenNotationenbesitztaberauchNachteile,daeinerheblicherPlatzbedarfentstehtund dieInformationsdichteabnimmt.DesWeiterenistdiepräziseDefinitionderSyntaxund derSemantikbeieinergraphischenSpracheerschwert.InAnlehnungandiePrinzipien der Modellierung nach PIDD sollten Modellierungssprachen in Relation zum Modellie‐ rungsgegenstandimmermöglichsteinfachgehaltenwerden[100].JekomplexerdieMo‐ dellierungsspracheist,destomehrAufwandmusszuihrerkorrektenAnwendungbetrie‐ benwerden.DieskanninsbesonderebeiderModellierungkomplexerSystemezuerheb‐ lichenModellierungsfehlernundZusatzaufwändenführen,wenndieModellierungsspra‐ che zu komplex gestaltet ist. Grundsätzlich sollte sich immer an den Grundsätzen ord‐ nungsgemäßerModellierung(GOM)orientiertwerden,welchedieRichtigkeit,Relevanz, Wirtschaftlichkeit,Klarheit,VergleichbarkeitsowiedensystematischenAufbaufordern [101]. Eine Modellierungsmethode kann mehrere Modellierungstechniken beinhalten, die wiederumeinemSichtenkonzeptzugeordnetsind.NachDANGELMAIERbesitzteineModel‐ lierungsmethodenebenderNotationunddenRegelnzurrichtigenBenutzungderNota‐ tionaucheinVorgehensmodell[102].DerBegriffdesModellierungskonzeptsistrechtfrei definiert,abergrundsätzlichnochumfassenderalsdieModellierungsmethode.DieArchi‐ tekturintegrierterInformationssysteme(ARIS)wirdgernealsidealtypischesBeispielei‐ nesModellierungskonzeptesangeführt[103].ImSinneeinerbegrifflichenArbeitsdefini‐ tionundinAnlehnunganARNOLDETAL.[104],HOLTEN[105],SCHOLZ‐REITERETAL.[106]und SPATHETAL.[107],sollteeinModellierungskonzeptfolgendeelementareBestandteilebe‐ sitzen: 1. Vorgehensmodell 2. Sichtenkonzept a. StrukturebenenundSichten b. Modellierungstechniken i. Notation ii. Regeln 3. MechanismenundAlgorithmen a. ZielgrößenundKennzahlen GenerierungvonSimulationsmodellen 39 b. Simulationstechnik c. Analysemethoden Ausgehendvon dem Vorgehensmodell, welches die durchzuführendenAufgabenin einPhasenkonzepteinbindetunddiesemunterstützendeWerkzeugesowieMethodenzu‐ ordnet,werdenRollenundVerantwortlichkeitendefiniert.ZurReduzierungderSystem‐ komplexität ist es sinnvoll, ein System aus verschiedenen statischen und dynamischen Perspektiven,densogenanntenSichtenzubeschreiben[92],[93].DieEntwicklungdes SichtenkonzeptsbeinhaltetfolglichdieSpezifikationundVerknüpfungderverschiedenen SichtensowiedieDefinitionhierarchischerStrukturebenen[94],[95]undderentspre‐ chendenModellobjekte.MöglicheStrukturierungsansätzederModellobjekteundderOb‐ jektbeziehungenkönnenCUTTING‐DECELLEETAL.[108],FÖRSTERETAL.[109]undKÖSTERS [110]entnommenwerden.EinweiteresElementdesModellierungskonzeptesistdieIn‐ tegrationvonMechanismenundAlgorithmen[111].Hierbeiistfestzulegen,welcheKenn‐ zahlenverwendetwerdenundwiedasModellzumBeispielmittelsSimulationstechnik ausgewertetwerdenkann. 3.2 Generierung von Simulationsmodellen IndenfolgendenUnterkapitelnwirdsichmitdenGrundlagenzurSimulationausei‐ nandergesetztunddieMotivationzur(teil‐)automatischenModellgenerierungherausge‐ arbeitet.DesWeiterenwirdanalysiert,welcheAnsätzezurModellgenerierungexistieren und nachfolgend auf die Gültigkeitsprüfung von Modellen eingegangen. Abschließend wird der eigene Modellgenerierungsansatz klassifiziert und zu anderen wissenschaftli‐ chenArbeitenabgegrenzt. 3.2.1 Grundlagen und Ziele der Simulationsmo‐ dellgenerierung DieSimulationisteinwichtigesInstrumentzurAnalyseundPlanungvonMaterial‐ flusssystemen.ImFolgendenwirdsichmitdersogenanntenMaterialflusssimulationbe‐ schäftigt,dieinderdeutschsprachigenLiteratureineereignisdiskreteSimulationimpro‐ duktionsnahenUmfeldbeschreibt.DerBegriffderSimulationleitetsichvomlateinischen simulareabundbedeutet„nachbilden,nachahmen,ähnlichmachen”.Hierzudefiniertdie VDI‐Richtlinie3633weiter: „SimulationistdasNachbildeneinesSystemsmitseinendynamischenProzesseninei‐ nemexperimentierfähigenModell,umzuErkenntnissenzugelangen,dieaufdieWirklich‐ keitübertragbarsind.“[96] 40 ModellbildungundSimulation JenachAnwendungsfallerfolgtimRahmenderSimulationeinemehroderweniger systematischeOptimierungdesModellverhaltens.DurcheineiterativeVariationvonEin‐ gabe‐undSimulationsparameternwirdgezieltversucht,eineaufdenAusgabegrößenbe‐ rechneteZielfunktionzuoptimieren.FüreineteilautomatischeOptimierungdesModell‐ verhaltenskönnenlokaleSuchstrategien(Tabu‐Search,genetischeAlgorithmenetc.)ver‐ wendetwerden[112].DerEinsatzderSimulationbietetsichgrundsätzlichimmerdann an, wenn komplexe Wirkungszusammenhänge das menschliche Vorstellungsvermögen übersteigenoderdasExperimentierenamrealenSystemnichtmöglichbzw.zukostenin‐ tensivist[113].VondemEinsatzderSimulationsollteabgeratenwerden,wenndieZiele auchmitmathematischanalytischenMethodenverfolgtwerdenkönnen,dadieseMetho‐ deneinengeringerenZeitaufwanderfordernundsomitkostengünstigersind[113].Im VergleichzumathematischanalytischenVerfahrenbestehtdermethodischeVorteilder SimulationinderEntwicklungvonZustandsfolgeninderZeit.AufdieseWeisekönnen komplexe nicht‐lineare Sachzusammenhänge abgebildet werden, bei denen mathema‐ tischanalytischeMethodenanihreGrenzenstoßen[114].EinwichtigesKriteriumbeider SimulationistderZusammenhangzwischenDetaillierungsgradundSimulationsergebnis (Abbildung19). Aufwand/ Fehlerhäufigkeit hoch Genauigkeit Aussagekraft Akzeptanz niedrig Modellkomplexität Abbildung 19: Zusammenhang zwischen Detaillierungsgrad und Simulationsergebnis (vgl. KORMARNICKI [115]) Ab einer bestimmten Modellkomplexität ist das Simulationsmodell nicht mehr be‐ herrschbar und trotz höherer Genauigkeit sinken die Aussagekraft und die Akzeptanz [115].EntsprechendistbeiderModellerstellungdaraufzuachten,dasseinAbstraktions‐ gradgewähltwird,derbeiausreichenderGenauigkeitnocheinehoheAussagekraftbe‐ sitzt.DesWeiterenistzubeachten,dasseinhergehendmitderModellkomplexitätderAuf‐ wand zur Modellerstellung gegebenenfalls exponentiell ansteigt. Grundsätzlich ist der hoheAufwandfürdieModellerstellungeinwesentlichesHemmnisbeimEinsatzvonSi‐ mulationstechniken.WieinAbbildung20dargestellt,istdieErstellungvonSimulations‐ modellenprinzipiellsehrzeitaufwendig.Über80ProzentderGesamtzeiteinerSimulati‐ GenerierungvonSimulationsmodellen 41 onsstudiewirdvonTätigkeitenverbraucht,dietheoretischeinhohesAutomatisierungs‐ potenzialbesitzen[116],[117].LediglichdiePhasenderZielbeschreibung&Aufgaben‐ spezifikationsowiederSystemanalyselassensichnachheutigemStandnurbedingtauto‐ matisieren. 25% 20% 15% 10% 5% 0% Zielbeschreibung & Aufgaben‐ spezifikation Systemanalyse Datenerhebung Modellerstellung /‐aufbereitung /Implementierung Gültigkeits‐ prüfung Experimente & Anayse Abschluss‐ dokumentation Abbildung 20: Zeitanteile einer Simulationsstudie (vgl. BAIER ET AL.[116]) VordiesemHintergrundgewinntdasKonzeptder(teil‐)automatischenModellgene‐ rierung insbesondere bei größeren Simulationsstudien an Bedeutung [88]. Im engeren KontextumfasstdieModellgenerierungdabeidiePhasenderDatenerhebung/‐aufberei‐ tung und der Modellerstellung/‐implementierung. STRAßURGER ET AL. definieren hierzu denBegriffder(teil‐)automatischenModellgenerierungwiefolgt: „[…]imSimulationskontextwerdendarunterAnsätzeverstanden,beideneneinSimula‐ tionsmodellnichtmanuellmitdenModellierungswerkzeugendesgewähltenSimulatorser‐ zeugtwird,sondernvielmehrüberSchnittstellenundAlgorithmenausexternenDatenquel‐ lengeneriertwird.“[13] DemzufolgemusszurNutzungderexternenDatenquellezunächsteinerhöhterAuf‐ wand in die Erstellung der Datenstruktur, der Datenschnittstellen und der Simulation‐ sumgebunginvestiertwerden.ErstinspäterenPhasenamortisiertsichdieserAufwand durch eine gesteigerte Modellflexibilität und –qualität [88]. Hierbei sollte nicht uner‐ wähntbleiben,dassausgehendvonder(teil‐)automatischenModellgenerierungweiteres Automatisierungspotenzialbesteht.EntsprechendwirdindieserArbeitnebenderDaten‐ erhebung und Modellerstellung auch die automatische Experimentdurchführung und Gültigkeitsprüfungadressiert,wobeiinhaltlichnichtaufdieweitergehendeModellopti‐ mierung,zumBeispielmittelslokalerSuchverfahren,eingegangenwird. InErweiterungdiesesKonzeptgedankensdefinierensichsomitfolgendeZielefürdie (teil‐)automatischeModellgenerierung: EffizienzsteigerungdurchgeringerenAufwandbeiderDatenerhebung,Mo‐ dellerstellung,GültigkeitsprüfungundExperimentdurchführung 42 ModellbildungundSimulation höhere Modellqualität durch standardisierte und automatisierte Imple‐ mentierungsprozesseimVergleichzurmanuellenImplementierung schnellereSimulationsdurchführungdurchautomatisierteExperimentver‐ waltungundAnalyse erleichterteModellpflegeund‐nachnutzungdurchvereinfachteModelldo‐ kumentation Im Ergebnis können durch die (teil‐)automatische Modellgenerierung zukünftig Si‐ mulationsstudienbeiBedarfschnellerundwirtschaftlicherdurchgeführtwerden,wobei jedochfolgendeNachteileinKaufgenommenwerdenmüssen: NotwendigkeitzurSchaffungvonEDV‐technischenSchnittstellenundzur Standardisierung von fachlichen Prozessabläufen bei der Durchführung vonSimulationsstudien ProblemebeiderAbbildungwichtigerSystemeigenschaftenimModellauf‐ grundderhohentechnischenStandardisierung FehlerbeiderErstellungvonKonzept‐undFormalmodellenkönnenbeider ImplementierungdurchdenSimulationsexpertennichtmehrerkanntwer‐ den Grundsätzlich stellt die manuelle Implementierung eine natürliche Kontrollinstanz durchdenSimulationsexpertendar,diebeider(teil‐)automatischenSimulationsmodell‐ generierungwegfällt.EntsprechendistesvonentscheidenderBedeutung,dasseineum‐ fassendeGültigkeitsprüfungdesModellsvorgenommenwird,bevoreszurDurchführung deseigentlichenSimulationsexperimentskommt. 3.2.2 Vorgehensweise bei der Simulation und Mo‐ dellgenerierungsansätze Die Materialflusssimulation als Instrument zur Planung von Produktions‐ und Lo‐ gistiksystemenhatsichalseffektiveProblemlösungsmethodebewährt.Obwohlmitdem VorgehensmodellnachVDI‐Richtlinie3633einsehrpopuläresModellexistiert,wirdim FolgendendasVorgehensmodellnachWENZELvorgestellt[118],weilessichstärkeram AblaufdermodellgestütztenPlanungorientiert.ZuBeginneinerSimulationsstudiesteht dieDefinitions‐undAngebotsphase.EsschließensichdiePhasenderDurchführungund Nachnutzungan(Abbildung21).ImRahmenderDefinitions‐undAngebotsphaseerfolgt dieZielbeschreibung,welcheineinemAngebotmündet,soferndieSimulationswürdigkeit desVorhabensfestgestelltwurde. GenerierungvonSimulationsmodellen 43 Definitions‐ & Angeobtsphase Ziel‐ beschreibung Aufgaben‐ definition Aufgaben‐ spezifkation System‐ analyse Konzeptmodell Durchführung der Simulationsstudie Daten‐ aufnahme Rohdaten Modell‐ fusion Modell‐ formalisierung Formalmodell Modelltrans‐ formation (teil‐) automatisch Implemen‐ tierung ausführbares Modell Systemlast & technische Daten Nach‐ nutzung Daten‐ aufbereitung Gültigkeits‐ prüfung gültiges Modell Experimente & Analyse Simulations‐ ergebnis Modellpflege Abbildung 21: Vorgehensmodell zur Simulation mit Ansätzen der (teil‐)automatischen Modellgenerierung (vgl. WENZEL [118]) IndersichanschließendenAufgabendefinitionwerdendiezurDurchführungderSi‐ mulationsstudienotwendigenAufgabenweiterspezifiziert.DieModellbildungalszentra‐ lerBestandteilderDurchführungsphaseverfügtübervierModellierungsschrittemitent‐ sprechendenModellstufen: 1. 2. 3. 4. Systemanalyse→Konzeptmodell Formalisierung→Formalmodell Implementierung→ausführbaresModell Gültigkeitsprüfung→gültigesModell BeimSchrittderSystemanalysewerdendiewesentlichenSystemeigenschaftenabs‐ trahiertunddieSystemobjektemitihrenAttributenineinemKonzeptmodellfestgehal‐ ten.WährenddasKonzeptmodellzumeistreinbeschreibendenCharakterhat,solltedas 44 ModellbildungundSimulation nachfolgendeformaleModellzumBeispielModellstrukturen,AblauflogikenundDaten‐ spezifikationenenthalten.GrundsätzlichbestehtjedochmitVerweisaufdieunterschied‐ lichen Problemstellungen und Planungsumfänge nur eine allgemeine Handlungsanwei‐ sungfürdieformaleBeschreibung.Diesebesagt,dasseinandererSimulationsexperteauf BasisderformalenBeschreibunginderLageseinsollte,eineImplementierungvorzuneh‐ men[119].BeiderImplementierungwirddasformaleModellinsSimulationswerkzeug, denSimulator,übertragen.DiesbeinhalteteineAbbildungvonSystemstrukturundSys‐ temverhalten.WährenddieQualitätdesSimulationsmodellsbeieinermanuellenImple‐ mentierunginersterLinievondenFähigkeitenundderErfahrungdesSimulationsexper‐ tenabhängt[120],existiertbeider(teil‐)automatischenModellgenerierungdieMöglich‐ keit einer standardisierten Modelltransformation. Parallel zu dieser Art der Modellbil‐ dungexistiertauchnochdasKonzeptderModellfusion,wobeiimRahmenderDatenbe‐ schaffungverschiedeneDatenquellenindiversenAnwendungssystemen(z.B.ERP/PPS, MES,PDM,CAP,CADSystemen)identifiziertwerden,umausihnendasSimulationsmodell (teil‐)automatischzufusionieren[121].ImAnschlussandieImplementierungsarbeiten erfolgtdieGültigkeitsprüfung,welchedieVerifikation,KalibrierungundValidierungdes Modellsbeinhaltet(sieheKapitel3.2.3).EsschließensichdieSchrittederExperiment‐ durchführungundAnalysean. DasSimulationsexperimentbeinhaltetdieDurchführungmehrererSimulationsläufe zur zielgerichteten Untersuchung des Systemverhaltens. Die Simulationsdauer und die AnzahlderRepititionenbestimmendiestatistischeSicherheitderSimulationsergebnisse [122].NachderDurchführungdesSimulationsexperimentsexistiertzumeisteineFülle vonDatenüberdieZustandsänderungenderModellkomponentenwährendderSimula‐ tion.DurchverschiedeneTechnikenwieSelektion,AggregationundgrafischeDarstellung sinddieDatenzuinterpretierbarenSimulationsergebnissenaufzubereiten.BeiderErgeb‐ nisinterpretationwerdendieSimulationsergebnisseimHinblickaufmöglicheVerbesse‐ rungenfürdasOriginalsystemhinuntersucht[104].IneinerLösungsempfehlungwerden danngeeigneteMaßnahmenfürdiezielgerichteteBeeinflussungdesOriginalsystemsvor‐ geschlagen.BeifürdenAuftraggeberzufriedenstellendenErgebnissenschließtsichfolg‐ lichdieErgebnisumsetzungan.Ansonstenistzuprüfen,obdieFragestellunggeändert undgegebenenfallsdergesamteSimulationsprozessmitverändertenZielenwiederholt werdenmuss.InderPhasederNachnutzungerfolgtdanndieModellpflege,umdieSimu‐ lationsexperimentegegebenenfallsmitaktualisiertenDatenzuwiederholen. 3.2.3 Gültigkeitsprüfung von Modellen EinwichtigerAspektbeider(teil‐)automatischenModellgenerierungistdieBestim‐ mungderGültigkeitdesModells.NachHÄUSLEINkanndiesalsgegebenangesehenwerden, wenndasModellimHinblickaufdasUntersuchungszieldasOriginal(System)angemes‐ senwiedergibt[97].SolltediesnichtderFallsein,kanneinesinnvolleNutzungnichtmehr GenerierungvonSimulationsmodellen 45 gewährleistetwerden.InsbesonderebeiSimulationsmodellenisteineumfangreicheGül‐ tigkeitsprüfungerforderlich,umvalideAussagenausdenSimulationsergebnissenabzu‐ leiten [123]. KRALLMANN ET AL. definieren für die Gültigkeitsprüfung von Modellen drei Phasen:Verifikation,KalibrierungundValidierung[98].BeiderVerifikationwirdderfor‐ maleNachweisderkorrektenTransformationvoneinerBeschreibungsartineineandere Beschreibungsartgeführt.NichtdieKorrektheitdesModellswirdüberprüft,sonderndie Korrektheit der Transformation [124]. Es werden die benutzten Daten und deren kor‐ rekteUmsetzungimModellüberprüft.Beider(teil‐)automatischenModellgenerierung solltederSchrittderVerifikationbeikorrekterImplementierungdesTransformations‐ prozessesvernachlässigtwerdenkönnen.DerVorgangderKalibrierungumfasstdieAn‐ gleichungdesModellverhaltensansOriginalunterEinstellungderParameter.Esgilthier‐ beieineParameterkonfigurationzuidentifizieren,dieeineausreichendeÄhnlichkeitdes VerhaltenszwischenModellundOriginalgewährleistet.DieAngleichungkannzumBei‐ spieldurcheineSensitivitätsanalyseunterstütztwerden,wobeidieEmpfindlichkeitder AusgangsgrößeninAbhängigkeitderEingangsgrößenanalysiertwird[98].Denletzten SchrittderGültigkeitsprüfungbildetdieValidierung.HierbeiwirdabschließenddieBe‐ wertung des verifizierten und kalibrierten Modells vorgenommen. Zudem wird analy‐ siert,inwieferndasModelleineGültigkeitinBezugaufdenVerwendungszweckbesitzt. HierbeihandeltessichumeinesubjektiveEinschätzungundeinqualitativesMaß,wes‐ halbeineausführlicheDokumentationalsnotwendigerachtetwird,umdieModellvalidie‐ rungnachvollziehbarzumachen.GrundsätzlichkannausdemBegriffderGültigkeitge‐ schlossenwerden,dassdieVerwendungdesModellsfüreinenanderenUntersuchungs‐ zweckeinererneutenValidierungbedarf[97]. ImHinblickaufdieVerifikationundValidierungvonSimulationsmodellenexistiert eineVielzahlmöglicherVerfahrenundMethoden.EinwichtigesUnterscheidungsmerk‐ malistderGradanObjektivität,welchermitdenjeweiligenMethodenerreichtwerden kann[123].JeobjektiverdieValidierungundVerifikationdesSimulationsmodellsmittels desMethodeneinsatzesdurchgeführtwerdenkann,destogeringeristdasFehlerpoten‐ zial.EinhoherGradanSubjektivitätermöglichtFehleinschätzungen.ImRahmendieser ArbeitwirddieVerwendungderSensitivitätsanalyseangestrebt,welchebeisorgfältiger DurchführungeinerelativhoheObjektivitätderBeurteilungzulässt(Abbildung22).Hin‐ sichtlich der Verifikation und Validierung des Simulationsmodells werden mittels der SensitivitätsanalysedieKorrelationenzwischenEingangs‐undAusgangsparameterner‐ mittelt,diedannaufihrePlausibilitäthinüberprüftwerden[125].ÜberdiePlausibilitäts‐ prüfungbekannterunderwarteterParameterzusammenhängekönnenRückschlüsseauf dasModellverhaltenunddiekorrekteSystemabbildunggezogenwerden.Dabeikanndie SensitivitätsanalyseimRahmenderSimulationsstudiesowohlzurValidierungundVeri‐ fikationdesSimulationsmodellsalsauchzurkorrektenDimensionierungdesFabriksys‐ temseingesetztwerden.ImHinblickaufdieDimensionierungbestehtdieForderungzur robustenAuslegungdesFabriksystems[126].NachKETTNERETAL.istdieBetrachtungun‐ terschiedlicherSystemlastenimSinneoptimistischerundpessimistischerEinschätzun‐ gennotwendig,umKapazitätsgrenzenund‐engpässeaufzudecken[51]. 46 ModellbildungundSimulation Abbildung 22: Einordnung von Techniken zur Verifikation und Validierung nach dem Grad der Subjektivität nach RABE ET AL. [125] Dabeiistesbesonderserstrebenswert,solcheParameteränderungenzuidentifizie‐ ren,dieschonbeigeringemÄnderungsumfangzuerheblichenVeränderungenderErgeb‐ nisparameterführen.DieseParameterbeschreibenimproduktionsnahenUmfeldzumeist kapazitiveEngpässe,dieimSinneeinerrobustenAuslegungeinerErweiterungderBe‐ triebsmittelkapazitätenoderintelligenterSteuerungsverfahrenbedürfen. 3.2.4 Wissenschaftlicher Stand der Simulations‐ modellgenerierung DasThemader(teil‐)automatischenGenerierungvonSimulationsmodellenimpro‐ duktionsnahenUmfeldistBestandteildesdigitalenFabrikkonzeptsundseitca.fünfbis zehnJahrenGegenstandderForschung,dievorwiegendimdeutschsprachigenRaumer‐ folgt[118].Trotzeinigervielversprechender,prototypischer,wissenschaftlicherAnwen‐ dungenkonntesichdie(teil‐)automatischeModellgenerierungnochnichtinderIndustrie durchsetzen [13]. Einwesentliches Problem besteht nach wie vorin der Beschreibung komplexerProduktionssysteme,wobeiesanallgemeinoderdomänenspezifischanwend‐ barenBeschreibungssprachenfürsolcheModellemangelt[127],[128],[129]. ImFolgendenwerdendiewichtigstenForschungsarbeitenimBereichder(teil‐)au‐ tomatischenModellgenerierungpräsentiertundimBesonderenaufLösungsansätzezur GenerierungvonSimulationsmodellen 47 Modellerstellung mittels graphischer Beschreibungssprachen eingegangen. Eine detail‐ liertere Beschreibung und Untersuchung der einzelnen graphischen Modellierungsme‐ thoden findet sich in Kapitel 3.3 wieder. Zur Strukturierung des Themas wird auf den morphologischen Ansatz nach STRAßBURGER ET AL. zurückgegriffen, welcher bestehende Modellgenerierungsansätze für die Simulation von Produktions‐ und Logistiksystemen mittelszehnKriterienklassifiziert[13].InTabelle2istunterAnpassungverschiedener AusprägungeneineKlassifikationderindieserArbeitangestrebtenModellgenerierungs‐ lösungvorgenommen. Tabelle 2: Klassifikation der in dieser Arbeit angestrebten Modellgenerierungslösung Kriterium Ausprägung planungsbegleitend Einsatzfallderge‐ neriertenSimulati‐ onsmodelle Fertigungstyp FokussiertesGe‐ werk Job‐Shop Flow‐Shop Fertigung (CFK) Montage Nutzergruppe Fachabteilung GradderAutomati‐ sierungderMo‐ dellerstellung keine AnsatzderMo‐ dellerstellung betriebsbegleitend taktisch (z.B.Kapazitä‐ ten) strategisch (z.B.Standort) Open‐Shop Förder‐ technik Logistik Simulationsexperte Verhalten Eingabemasken zurParametrisierung Modell‐ bausteine Referenz‐ modelle andere sonstige teilautomatisch Struktur hybrid Beide voll‐ automatisch Modell‐ transformation Modellfusion graphische Beschreibung mehre Datenquellen UnterstütztePha‐ senderSimulati‐ onsstudie Modellerstellung Verifikation undValidierung Experiment/ Initialisierung alle TechnischeUmset‐ zungderSchnitt‐ stelle textbasiert (z.B.*.csv) tabellenbasiert (z.B.Excel) XML (z.B.CMSD) Datenbank (z.B.SQL) Artderfachlichen Schnittstelle layoutbasiert (z.B.SDX) produktbasiert (z.B.STEP) prozessbasiert sonstige/ hybrid keine Wiederverwen‐ dungdesModells keineweiteren Frage‐ stellungen Mehrmalig nicht wirtschaf‐ ltich manuelle Nachbearbei‐ tung Neupara‐ metrisie‐ rung kontinuier‐ liche Anpassung 48 ModellbildungundSimulation HinsichtlichdesEinsatzfallsdergeneriertenSimulationsmodellekannzwischenpla‐ nungs‐undbetriebsbegleitendunterschiedenwerden.ImRahmenderPlanungvonDe‐ montagefabrikenstelltCIUPEKbasierendaufeinerdurchgängigenModell‐undSimulati‐ onsdatenstruktur einen planungsbegleitenden Ansatz vor, welcher mittels mathemati‐ scherOptimierungsmodellegeeigneteSystemalternativen(Standortplanung,Dimensio‐ nierungundStrukturierung)automatischerzeugt[130].WesentlichesMerkmalbeidie‐ semAnsatzistderEinsatzeinesReferenzkostenmodellsfürdieDemontage,welchesmit‐ telsProzesskostenrechnungeinebetriebswirtschaftlicheBewertungderSimulationser‐ gebnisseermöglicht[11].EinweitererplanungsbegleitenderAnsatzzurModellgenerie‐ rungwirdvonZENNERpräsentiert,wobeidieModellierungalternativerArbeitspläneun‐ terEinsatzgenerischerLogistikbausteineimVordergrundsteht[50].Insbesonderebei MontageabläufenergebensichaufgrundderVielzahlanProduktvarianteneinegroßeAn‐ zahlalternativerProzessabläufe,dienurschwerbeherrschbarsind.Das3‐Ebenen‐Modell von ZENNER berücksichtigt neben der Modellierung von produktvarianteninduzierten auchdieModellierungvonproduktvariantenneutralenProzess‐undRessourcenvarian‐ ten.ImGegensatzzudemvorherigenAnsatzvonCIUPEKwirdnichtgezieltnacheinerbest‐ möglichenVariantegesucht,sondernversuchtdieproduktvariantenreicheMontagepla‐ nungzuverbessern.EineintegrierteFertigungs‐undLogistikplanungerfolgtnicht. EinwesentlichesProblembeiModellgenerierungsansätzenbestehtinderAbbildung vonSteuerungsstrategienund–verfahren[88].WährenddieAbbildungeinfacherSteue‐ rungsstrategien(Ressourcenauswahl‐,Reihenfolgeentscheidungen,etc.)inderSimulati‐ onssoftwarezumeistnochgutmöglichist,fehlenindenAusgangssystemen(Prozesspla‐ nungswerkzeuge,Fabriklayout‐Tools,etc.)solcheModellierungsmöglichkeiten[13].Ent‐ sprechendistbeidemAutomatisierungsgradderModellerstellungzwischenderGenerie‐ rung von Systemstruktur und Systemverhalten zu unterscheiden. Während die Sys‐ temstrukturvondenmeistenAnsätzenrelativgutabgebildetwerdenkann,stelltdiekor‐ rekteAbbildungdesSystemverhaltenseinegroßeHerausforderungdar.SELKEpräsentiert hierzueinenAnsatz,welcherMustervonStrategienundAbläufeninbetrieblichenInfor‐ mationssystemen zu identifizieren und interpretieren versucht [88]. Im Rahmen einer solchen betriebsbegleitenden Simulation werden Zustandsdaten von realen Systemen ausgewertet, um einfache Steuerungs‐ und Ressourcenauswahlstrategien zu erkennen. DieseerkanntenElementewerdendann(teil‐)automatischindasSimulationsmodellim‐ plementiert. Prinzipiell können unter Einsatz von parametrisierbaren Simulationsbau‐ steinenca.70‐90ProzentdesrealenSystemseinfachabgebildetwerden[13].Dierestli‐ chen10‐30ProzentbenötigendenEingriffeinesSimulationsexperten,welcherunterVer‐ wendungeingebauterSkript‐undSimulationssprachendieBeschreibungvonkomplexe‐ renVerhaltenslogikenprogrammiert.FürNeuplanungenistderbetriebsbegleitendeAn‐ satzzurModellgenerierungnichtgeeignet. MitSchwerpunktderdigitalenLogistikplanunginderAutomobilmontagebeschreibt ROOKSeinenAnsatzzurModellerstellung,welcheraufdemDELMIAProcessEngineerals ProzessplanungswerkzeugaufbautunddiesesumsimulationsrelevanteAttributefürdie Materialbereitstellung mittels der Materialflussplanungssoftware ZIP Malaga ergänzt GenerierungvonSimulationsmodellen 49 [131].DiegesamtenPlanungsergebnissewerdenmittelsXML‐Schnittstelleandiekom‐ merzielle Simulatorumgebung in TECNOMATIX Plant Simulation übergeben. Dort wird daseigentlicheSimulationsmodellgeneriert.HierzuwurdediebestehendeBausteinbibli‐ othekumentsprechendeLogistikbausteineerweitertundsomitdieMöglichkeitzueiner einfachenParametrisierungdesgenerischenSimulationsmodellsgeschaffen,wobeisich derAnsatzaufdenEinsatzinderAutomobilmontagemitsequenziellenProzessfolgenbe‐ schränkt. Wieeingangserwähnt,hatsichfürdieModellerstellungmittelsgraphischerBeschrei‐ bungssprachen noch keine umfassende Lösung gefunden, was auf ein allgemeines Be‐ schreibungsprobleminBezugaufdiegraphischeAbbildbarkeitvonProduktions‐undMa‐ terialflusssystemenhindeutet.EinenprobatenLösungsansatzfürkleinereSzenarienbe‐ schreibtdasdigitaleWertstromdesign,welchesdiebekannteModellierungsmethodedes Wertstromdesigns(WSD)alsBeschreibungsspracheverwendet.Ineinerprototypischen ImplementierungslösungunterVerwendungvonTECNOMATIXPlantSimulationzeigen BRÜGGEMANNETAL.,dasssichmittelsdigitalerWSDeinfacheProduktionsabläufeohnewei‐ tergehendeProgrammierkenntnisseabbildenundsimulativauswertenlassen[132].In einemBeispieluntersuchenBRÜGGEMANNETAL.hierzuexemplarischdieUmstellungvon Push‐ auf Pull‐Prinzip und führen dynamische Engpassanalysen durch. Einen weiteren AnsatzverfolgenZORETAL.,indemsieversuchen,dieWSDaufdieallgemeingültigereBu‐ sinessProcessModelingNotation(BPMN)abzubilden[133].Diesgelingtnichtinvollem Umfang.InsbesonderedieNutzungderInformationsobjektealsMaterialflussobjekteso‐ wiedieUmsetzungvonPull‐Prinzipienerscheinenkritisch.IneinerweitergehendenAr‐ beitformulierenZORETAL.eineBPMN‐Erweiterung,welcheinsbesonderedieMaterial‐ übergabezwischeneinzelnenProzessschrittenverfeinert[134].DerbeschriebeneAnsatz istabersoftwaretechnischnichtumgesetztundzeigtgrößereProblemehinsichtlichder durchgehendenAbbildbarkeitvonMaterialflüssenübermehrereProzessschrittehinweg. NebenderNutzungvonWSDundBPMNfindensichnochweitereArbeitenzurNut‐ zungderSystemsModelingLanguage(SysML)fürdiegraphischeModellerstellung.HUANG ET AL. präsentieren in ihrer Arbeit einen auf SysML‐basierenden Ansatz, welcher in TECNOMATIX Plant Simulation ein funktionsfähiges Simulationsmodell eines Standard Flow‐Shopserzeugt[135].DerAnsatziststrukturorientiertundbeinhaltetkeineMöglich‐ keiten zur Modellierung materialflusskomplexer Prozessabläufe. Sowohl Materiaflüsse alsauchkomplexereProzess‐undSteuerungslogikenwerdennichterfasst.SCHÖNHERRET AL.präsentierenweitergehendeArbeitenzurNutzungvonSysML[136],[137],[138],wel‐ cheaufdieSimulationvonAblauf‐undProzesssteuerungabzielen.HierzunutzenSCHÖN‐ HERR ET AL. dieSoftwareMagicDrawalsSysML‐Modellierungswerkzeugundentwickeln Transformationsprogramme für die Simulationswerkzeuge Anylogic, Simcron, Factory ExplorerandFlexsim.ImErgebnisentwickelnsieeinMeta‐Modell,welchessichausei‐ nemStruktur‐,Verhaltens‐undSteuerungsmodellzusammensetzt.SCHÖNHERRETAL.stel‐ lendabeifest,dassimGegensatzzumStruktur‐undVerhaltensmodellfürdasSteuerungs‐ modellkeineModellierungsansätzeexistieren.Entsprechendpräsentierensieeineners‐ 50 ModellbildungundSimulation teneigenenAnsatzzurgraphischenModellierungeinfacherSteuerungslogiken.DieMo‐ dellierungkomplexerProzessabläufeunterBerücksichtigungvonMaterialflüssenistje‐ dochnichtmöglich,dasowohldieSteuerungslogikennichtumfassendgenugsindalsauch keineAbbildungvonMaterialflüssenerfolgt. JENSENbeschreibteinVerfahrenzurKopplungverschiedenerproduktionsnaherDa‐ tenhaltungssystememitdemZieleiner(teil‐)automatischenModellerstellunginFormei‐ nerModellfusionausmehrerenDatenbanken[12].Dabeiwirddavonausgegangen,dass diesimulationsrelevantenDateninverschiedenenSystemen,wiez.B.Datenbanken,Host‐ systeme und Netzlaufwerke, vorliegen. Entsprechend wird von JENSEN ein Datenframe‐ workaufderBasisvonWeb‐Dienstenvorgestellt,welchesaufdieseDatenquellenzugreift undeineflexibleZusammenstellungderSimulationsdatenermöglicht.MittelsXML‐Par‐ sernkönnendannentsprechendeSimulationsmodellefürverschiedeneSimulationsum‐ gebungengeneriertwerden.DerAnsatzisthinsichtlichderverwendetenSteuerungslogi‐ kenstarkeingeschränktundzieltinersterLinieaufdie(teil‐)automatischeGenerierung derSystemstrukturab.EineBeschreibungkomplexerenSystemverhaltensistnurunter Verwendung entsprechender Simulationssprachen direkt in der Simulationsumgebung möglich.EinähnlicherbetriebsbegleitenderAnsatzwirdvonKAPPpräsentiert,dereinei‐ genesFabrikdatenmodellentwickelt,welchesmittelseinessogenanntenDataEngineMo‐ dellermanipuliertwerdenkann[9].DieBesonderheitdiesesAnsatzesbestehtindersys‐ tematischenErstellungvonSimulationsszenarienaufBasisdereingelesenenSystemda‐ ten.InderSimulationkannzumBeispielderEinsatzalternativerDispositionsverfahren (Kanban, bedarfs‐, und verbrauchsorientiert) untersucht werden. Weitergehende Pro‐ zess‐undSteuerungslogikenexistierennichtundzudemkönnennursequenziellePro‐ zessfolgenmodelliertwerden. ImHinblickaufdieArtderfachlichenSchnittstellefindetsicheinAnsatzvonSPLANE‐ MANN,welcherSTEP(StandardfortheExchangeofProductModelData)alssystemneut‐ rale Metasprache zur unabhängigen Beschreibung des Simulationssystems verwendet [139].MittelseinesTransformationsprogrammswirddasSimulationsmodellgeneriert. DenSchwerpunktbildethierbeidielayoutbasierteModellgenerierung.Einweitergehen‐ derStandardindiesemBereichwirddurchSDX(SimulationDataExchange)repräsen‐ tiert,welcherzurlayoutbasiertenGenerierungvonSimulationsmodellenverwendetwer‐ denkann[140].IneinemgewissenUmfangwirddieservonTECNOMATIXFactoryCAD unterstützt[141].HierbeiwerdenfürdieBetriebsmittelzusätzlicheDaten,wiezumBei‐ spielBearbeitungszeiten,KapazitätenundMTBF(engl.mean‐time‐between‐failure),hin‐ terlegt.MittelsSDXkönnendieseDatenandasSimulationssystemübergebenwerden.So‐ wohlProzessabläufealsauchentsprechendeMaterialflüssekönnendadurchnichtabge‐ bildetwerden. ZurtechnischenUmsetzungeinerDatenschnittstellefindetsichmitdemCMSD‐Infor‐ mationsmodell(CoreManufacturingSimulationData)einoffenerStandard,welcherun‐ terFederführungderSimulationInteroperabilityStandardsOrganization(SISO)entwi‐ UntersuchunggraphischerMethodenzurProzess‐und 51 Materialflussmodellierung ckeltwird[142].CMSDbasiertaufXMLunddefiniertsichalsneutralesDatenaustausch‐ format fürverschiedene produktionsnahe Systeme, wie z. B. Enterprise Resource Plan‐ ning(ERP),ManufacturingExecutionSystem(MES),MasterProductionScheduling(MPS) undDiscreteEventSimulation(DES).EslassensicheinfacheAnwendungsbeispieleunter VerwendungvonCMSDzurGenerierungvonSimulationsmodelleninkommerziellenSi‐ mulatoren,wiez.B.TECNOMATIXPlantSimulationoderEDSimulation,finden[86],[143]. ImZentrumdieserBeispielestehtdieParametrisierungvonStandardbausteinenausden SimulationsbibliothekenzurModellierungvonJob‐Shop‐Szenarien.Grundsätzlichkann einFertigungs‐undProduktionssystemmitCMSDvielumfassenderalsmitSDXbeschrie‐ benwerden,aberdieBeschreibungmaterialflusskomplexerProzessabläufeistweiterhin nichtmöglich,waszumBeispieldenWerkzeugumlaufoderdenUmgangmitFertigungs‐ fehlernbetrifft. Zusammenfassendzeigtsich,dassdergesamteBereichder(teil‐)automatischenSi‐ mulationsmodellgenerierungtrotzeinigervielversprechenderAnsätzenachwievorak‐ tuellerForschungsgegenstandist.ImHinblickaufdieAnforderungenderdigitalenCFK‐ Produktionsentwicklungwirddeutlich,dassbislangkeinAnsatzfüreineintegrierteFer‐ tigungs‐undLogistikplanungmaterialflusskomplexerProzessabläufeexistiert.Auchfin‐ detsichkeineArbeit,welchedieBildungundVewaltungvonKonzeptvariantenfürden Umgang mit Planungsunsicherheiten und großen Lösungsäumen thematisiert. Bei der ModellerstellungmittelsgraphischerBeschreibungssprachenwirddeutlich,dasssichdie meistenArbeitenanderGeschäftprozessmodellierungorientierenundsichaufdieAbbil‐ dung sequenzieller Prozessfolgen konzentrieren. Ein graphischer Modellierungsansatz zur Generierung materialflusskomplexer Simulationsmodelle, wie für die digitale CFK‐ Produktionsentwicklungerforderlich,wurdebislangnochnichtentwickelt.ImFolgenden werden deshalb gezielt graphische Methoden der Prozess‐ und Materialflussmodellie‐ rungimHinblickaufdenEinsatzimRahmenderdigitalenCFK‐Produktionsentwicklung hinuntersucht. 3.3 Untersuchung graphischer Methoden zur Prozess‐ und Materialflussmodellierung DieÜberführungdesrealenProduktionssystemsineinModellistsowohleineintel‐ lektuellealsauchkreativeLeistung.NebendenindividuellenFähigkeitendesModellie‐ rersistdieeingesetzteModellierungsmethodeentscheidendfürdiespätereModellquali‐ tät[144].GrundsätzlichexistierteineVielzahlanunterschiedlichengraphischenModel‐ lierungsmethoden, ‐techniken und Notationen, die ihre Ursprünge vornehmlich in der Produktion/Logistik,imGeschäftsprozessmanagementsowiederInformatikhaben(Ab‐ bildung23). 52 ModellbildungundSimulation Produktion/ Logisitk PPR KSA Wertstrom‐ design Geschäftsprozess‐ management BPMN VDI‐Richtlinie 3300 EPK SysML UML Petrinetz Informatik Abbildung 23: Ausgewählte graphische Modellierungsmethoden aus den Bereichen Produktion/Logistik, Geschäftsprozessmanagement und Informatik (vgl. PITSCHKE [144] und SCHNEIDER ET AL. [145]) ImFolgendenwirdsichaufdieModellierungsmethodenderProduktion/Logistikund desGeschäftsprozessmanagementskonzentriert.DesWeiterenwirdmitderSystemsMo‐ delingLanguage(SysML)eineuniverselleMethodezurModellierungkomplexertechni‐ scherSystemeuntersucht,dieeineUML‐Spezifikationdarstellt.WährendimBereichder Produktion/Logistik vornehmlich die Planung und Analyse von Produktionsprozessen undentsprechendenMaterialflüssenverfolgtwird,bildetbeimGeschäftsprozessmanage‐ mentdieDaten‐,Prozess‐undOrganisationsmodellierungdenSchwerpunkt[146],[147]. AllgemeinzeigensichimHinblickaufeineganzheitlicheModellierungvonProduktions‐ undLogistiksystemengemäßeineraktuellenStudievonSCHNEIDERETAL. größereProb‐ lemebeiderprozessintegriertenAbbildungvonMaterial‐undInformationsflüssen[145]. DieempirischeAnalyse,inderFachexpertenundAnwenderverschiedenepopuläreMo‐ dellierungsmethodenbewertethaben,zeigtdeutlicheMethodendefizite(Abbildung24). KeinederetabliertenMethodenerreichtdurchgehendhoheEinzelnutzwertehinsichtlich der Bewertungskriterien; Prozessgestaltung, Prozessverständnis, Prozessleistung und Prozesslogik.DiehöchstenGesamtnutzwerteerreichtnochdieVDI‐Richtlinie3300durch einenhohenEinzelwertbeiderProzessgestaltungundausgeglichenenErgebnissenbei denanderenKriterien.Eszeigtsichjedochdeutlich,dassdiefürdieProduktionundLo‐ gistik notwendige prozessintegrierte Abbildung von Material‐ und Informationsflüssen ausAnwendersichtbislangnochnichterfolgreichumgesetztwurde. UntersuchunggraphischerMethodenzurProzess‐und 53 Materialflussmodellierung Abbildung 24: Gesamt‐ und Einzelnutzwerte ausgewählter Modellierungsmethoden nach SCHNEIDER ET AL. [145] InErweiterungzurempirischenAnalysevonSCHNEIDERETAL.ausAnwendersichtwird imFolgendeneinededuktiveAnalyseverschiedenerModellierungsmethodenausExper‐ tensichtdurchgeführt,wobeieinFunktionsabgleichmitdenAnforderungenderdigitalen CFK‐Produktionsentwicklungerfolgt.ZusätzlichzudeninAbbildung24aufgeführtenMe‐ thodenwirddasPPR‐PrinzipalsallgemeinerModellierungsansatzfürdigitaleFabriksoft‐ ware(z.B.DELMIA,TECNOMATIX)mitindieUntersuchungeinbezogen.DasSCOR‐Modell wird hingegen nicht betrachtet, da dessen Anwendungsbereich in der unternehmens‐ übergreifendenProzessmodellierungliegtundsomitfürdiedigitaleCFK‐Produktionsent‐ wicklungnichtrelevantist. 3.3.1 VDI‐Richtlinie 3300 DieVDI‐Richtlinie3300isteinFlussdiagramm,dasdieAbfolgevonProzessschritten mittels spezifischer Symbole darstellt [148]. Hierzu werden nach DIN 66001 verschie‐ deneSymbolklassendefiniertundtextuelleBezeichnungenhinzugefügt[149].Einfache Funktionssymbolebzw.SinnbilderzurAbbildungvonFertigungsabläufenwurdenerst‐ mals1947vonderAmericanSocietyofMechanicalEngineers(ASME)inden„ANSIand ASMEstandardforProcessCharting“instandardisierterFormvorgestellt[150].DieVDI‐ Richtlinie3300„Materialfluß‐Untersuchungen“bautdaraufaufunddefiniertdiefolgen‐ denGrundfunktionen[79]: FertigenmitBearbeitenundPrüfen BewegenmitTransportierenundHandhaben RuhenmitLagernundungewolltemAufenthalt 54 ModellbildungundSimulation DieeinzelnenSymbolewerdenmittelsPfeilenverbunden,welcheausgehendvonzu‐ sätzlichenKontrollknoten auch die Abbildung paralleler Prozesse erlauben (Abbildung 25). WE Lager 1 3 2 Tape‐ leger 4 5 6 Bearbeitungs‐ zentrum 7 8 Puffer Autoklav 9 10 Prüf‐ zentrum 11 12 Lager WA Bearbeiten Prüfen Transportieren Handhaben Lagern ungewollter Aufenthalt Abbildung 25: Materiaflussdiagramm eines exemplarischen CFK‐Fertigungsprozesses nach VDI‐Richtlinie 3300 InderVDI‐Richtlinie3300wirddieEinbindungvonFunktionssymbolenineinlage‐ gerechtesMaterialflussdiagrammbzw.Layoutbeschrieben.BeidieserFormderDarstel‐ lung kann durch die integrierte Darstellung von Prozessen, Materialflussstruktur und LayoutbesondersguteinersterEindruckgewonnenwerden.DiedetaillierteDarstellung undBeschreibungeinzelnerProzessschritteistdirektimDiagrammnichtmöglich.Esbe‐ stehtjedochmitdemVDI‐AWF‐MaterialflussbogennachVDI‐Richtlinie3300dieMöglich‐ keit,denProzessablaufdetaillierterzubeschreibensowieFörder‐undTransportmittel zudefinieren.DesWeiterenkönnenMengen‐undZustandsänderungenimMaterialfluss‐ bogenerfasstwerden.GrundsätzlichbeschränktsichdieProzessdarstellungaufeinPro‐ duktbzw.einespezifischeProduktgruppe.ZurBeschreibungdesMaterialflussesexistie‐ renfürdieLagerungunddenungewolltenAufenthalteigeneSymbole,waseinedetail‐ lierte Darstellung von Pufferungsvorgängen ermöglicht. Grundsätzlich sind auch re‐ entranteProzesseunddieQualitätssortierungimDiagrammdarstellbar,aberesistnicht möglichentsprechendeProzesslogikenzuhinterlegen. UntersuchunggraphischerMethodenzurProzess‐und 55 Materialflussmodellierung Tabelle 3: Bewertung der VDI‐Richtlinie 3300 SICHTENKONZEPT Kriterium Bewertung Prozessablauf Materialfluss(integriert) Kontrollfluss(integriert) Layout Materialflussschema o o ‐ (+) + Bemerkung DarstellungkomplexererProzesslogikennichtmöglich Fördergutnichtspezifiziert nichtvorhanden keineeigeneSicht istvorhanden MATERIALFLUSSORIENTIERUNG Kriterium Bewertung Werkzeugumläufe Mengen‐/Zustandsänderung PuffernundLagern ReentranterProzess Qualitätssortierung (‐) + + (o) ‐ Bemerkung keineUnterscheidungvonFördergütern Mengen undZustände könnenspezifiziertwerden SymbolefürLagerungvorhanden nurohneProzesslogik darstellbar keine Prozesslogik vorhanden 3.3.2 Wertstromdesign (WSD) Beim Wertstromdesign handelt es sich um ein zentrales Instrument des Lean‐Ma‐ nagement, welches sich im besonderen Maße mit der Visualisierung von Wertströmen auseinandersetzt[151].DerWertstrombeschreibtallewertschöpfendenundnicht‐wert‐ schöpfendenTätigkeiten,diefürdieFertigungeinesProduktsnotwendigsind.Diesum‐ fasstsowohldieBeschaffungdesRohmaterialsalsauchdieLieferungzumKunden[152]. DasZieldesWertstromdesignsistes,ausgehendvonderIst‐AnalyseeinenSoll‐Zustand zu definieren, welcher Verschwendungen vermeidet, Bestände senkt und den Anteil nicht‐wertschöpfender Tätigkeiten reduziert. Das Hauptanwendungsgebiet des Wert‐ stromdesignsistdievariantenarmeFließfertigungmitUrsprüngeninderAutomobilin‐ dustrie[153]. HinsichtlichderVorgehensweisewirdzurverbessertenÜbersichtlichkeitimmernureine Produktfamiliebetrachtet[154].DaszentraleElementdesWertstromdesignsistdiegra‐ phischeNotationzurAbbildungvonProzessabläufen,Material‐undInformationsflüssen. DieVisualisierungdesWertstromsunterEinbeziehungallerBeteiligtenisteinwichtiges Stilmittel,umeingemeinschaftlichesVerantwortungsbewusstseinzurVermeidungvon VerschwendungenimSinnedesKaizenszuschaffen.AusgehendvondieserManagement‐ philosophie ist auch die explizite Einbindung von Kanban‐Regelkreisen in das Wert‐ stromdesignzusehen.DieNotationistsoausgelegt,dasssowohleinezentraleProdukti‐ onssteuerungalsauchverschiedeneKanban‐Arten(z.B.Entnahme‐,Produktion‐,Sicht‐, Signal‐Kanban)modelliertwerdenkönnen(Abbildung26). 56 ModellbildungundSimulation Abbildung 26: Wertstromdiagramm eines exemplarischen CFK‐Fertigungsprozesses (LEANPILOT) DasWertstromdiagrammerlaubtdieintegrierteModellierungvonMaterial‐undInfor‐ mationsfluss. Die Betrachtung mehrerer parallel gefertigter Produktfamilien mit Wert‐ stromdesignistnichtmöglich,soferndiegleichenRessourcenvonbeidenProduktfami‐ liengenutztwerden[155].Entsprechendwerdenvorzugsweisekurzeundsequenzielle ProzessfolgenohneProzessverzweigungenmodelliert,dienureinProduktodereinePro‐ duktfamilie betreffen. Entsprechend lassen sich auch keine Werkzeugumläufe oder re‐ entranteProzessegestalten.DafürlassensichimWertstromdesginaberbesondersgut Mengen‐ und Zustandsänderungen darstellen. Zudem können durch die Abbildung der MaterialpufferungauchbestandsorientierteSteuerungsverfahren,wiezumBeispielKan‐ ban,genutztwerden. Tabelle 4: Bewertung des Wertstromdesigns SICHTENKONZEPT Kriterium Prozessablauf Materialfluss(integriert) Kontrollfluss(integriert) Layout Materialflussschema Bewertung o o + ‐ ‐ Bemerkung vorzugsweisekurzeundsequenzielleProzessfolgen nureinFördergutoderProduktfamiliedarstellbar zentraleunddezentraleSteuerungsansätzemöglich nichtvorhanden nichtvorhanden MATERIALFLUSSORIENTIERUNG Kriterium Werkzeugumläufe Mengen‐/Zustandsänderung PuffernundLagern ReentranterProzess Qualitätssortierung Bewertung (‐) + + ‐ ‐ Bemerkung keineUnterscheidungvonFördergütern MengenundZuständekönnenspezifiziertwerden bestandsorientierteAuftragsauslösungistmöglich nichtvorgesehen nichtvorgesehen UntersuchunggraphischerMethodenzurProzess‐und 57 Materialflussmodellierung 3.3.3 Produkt‐Prozess‐Ressource (PPR‐Prinzip) DieAbkürzungPPRstehtfürProdukt,ProzessundRessource.DieVerwendungdes sogenanntenPPR‐PrinzipsbeschreibtnachFELDMANN [156]undSTEINWASSER[157]den Einsatz eines integrierten Fabrikdatenmodells zur Verknüpfung der Elemente Produkt undRessourcemitdemzentralenElementProzess.BeeinflusstdurchdievonArbeiten vonJONASin[158]undKLAUKEin[159]kommtdasPPR‐Prinzipinkommerziellerdigitaler Fabriksoftware,wiedemDELMIAProcessEngineeroderdemTECNOMATIXProcessDe‐ signer,zumEinsatz[22].EswirdvornehmlichzurBeschreibungvonMontageprozessen imRahmenderSerienproduktionverwendet.ZielistdieErstellungeinesdetailliertenAr‐ beitsplans,deralsAusgangsbasisfürdenspäterenEinsatzweitererFunktionsmoduleder digitalenFabrik,wiez.B.Ergonomie‐undKinematiksimulation,dient[160]. ImFolgendenwirddasPPR‐PrinzipanhandderImplementierungslösungendesDEL‐ MIAProcessEngineer(DPE)unddesTECNOMATIXProcessDesigner(TPD)erläutert,da keine allgemeine Beschreibung der Methoden existiert. Beim PPR‐Prinzip erfolgt eine VerknüpfungvonProdukt‐undRessourceninstanzenüberdieProzessinstanzen.Dadurch werdenderRessourcenbedarfsowiedieMaterialein‐und‐ausgängeeinesjedenProzess‐ schrittsdefiniert.DieModellierungerfolgtzunächstübereinehierarchischeBaumstruk‐ tur,wobeijederObjekttypübereineneigenenWurzelknotenverfügt(Abbildung27).Je nachgefordertemDetaillierungsgraddesModellskönnendienachfolgendenEbenenin entsprechendenEltern‐Kind‐Beziehungenbeliebigtiefangelegtwerden. Abbildung 27: PPR‐Ansicht eines exemplarischen CFK‐Fertigungsprozesses (TECNOMA‐ TIX Process Designer) DieDarstellungdesProzessmodellserfolgtsowohlbeimDELMIAProcessEngineer alsauchbeimTECNOMATIXProcessDesignerineinemVorranggraphen.InErweiterung zumDELMIAProcessEngineerergänztderTECNOMATIXProcessDesignerimsogenann‐ tenPERT‐DiagrammdensequenziellenKontrollflussumEreignissefürdieMaterialfluss‐ bereitstellungundumdieSpezifikationvonMaterialflüssenzwischeneinzelnenProzess‐ schritten(Abbildung28). 58 ModellbildungundSimulation Abbildung 28: PERT‐Diagramm eines exemplarischen CFK‐Fertigungsprozesses (TECNO‐ MATIX Process Designer) Bei dem PERT‐Diagramm handelt es sich ursprünglich um eine Methode der Netz‐ plantechnik,dievonTECNOMATIXentsprechendweiterentwickeltundangepasstwurde. StandardmäßigwirdbeimPPR‐PrinzipausschließlichmitlogischenUND‐Verknüpfungen aufProzessebenegearbeitet,weshalbPrüfprozessemitalternativenProzessabläufenfür Reparaturprozesse nicht dargestellt werden können. Des Weiteren können sowohl im TEXNOMATIXProcessDesigneralsauchimDELMIAProcessEngineerkeineFertigungs‐ zustände des Werkstücks abgebildet werden [161]. Im Hinblick auf die organisations‐ bzw.ressourcenorientierteDarstellungdesMaterialflussesineinemMaterialflussschema bietetderDELMIAProcessEngineerimGegensatzzumTECNOMATIXProcessDesigner dieMöglichkeitzumEntwurfeinesFertigungskonzepts(Abbildung29). Abbildung 29: Darstellung des Fertigungskonzepts eines exemplarischen CFK‐Ferti‐ gungsprozesses (DELMIA Process Engineer) In diesem Diagramm erfolgt eine Beschreibung der materialflusstechnischen Res‐ sourcenverknüpfung(Maschinen,Pufferetc.).GrundsätzlichdientdiesesDiagrammzur VorbereitungderLayoutplanungundzurBeschreibungdesWerkstückflusses.DieDar‐ stellungvonWerkstückrückläufenundWerkzeugumläufenistdamitgrundsätzlichmög‐ lich.DieserfolgtabernichtwerkstückspezifischundhatsomitnurbeschreibendenCha‐ rakter, da der Materialfluss an Verzweigungen somit bei mehreren Werkstücken nicht eindeutigist. UntersuchunggraphischerMethodenzurProzess‐und 59 Materialflussmodellierung Tabelle 5: Bewertung des PPR‐Prinzips SICHTENKONZEPT Kriterium Bewertung Prozessablauf Materialfluss(integriert) Kontrollfluss(integriert) Layout Materialflussschema O O ‐ ‐ O Bemerkung keinealternativenProzessfolgenmöglich nurimTPDvorhanden nursequenzielleProzessfolgen nicht vorhanden nurimDPEvorhanden MATERIALFLUSSORIENTIERUNG Kriterium Bewertung Werkzeugumläufe Mengen‐/Zustandsänderung PuffernundLagern ReentranterProzess Qualitätssortierung 3.3.4 ‐ o o ‐ ‐ Bemerkung nichtdarstellbar Zustände könnennichtspezifiziertwerden nurimDPE,abernichtwerkstückspezifisch ohneProzesslogik nichtdarstellbar Ereignisgesteuerte Prozessketten (EPK) DieMethodederereignisgesteuertenProzesskette(EPK)wurdeum1992amInstitut fürWirtschaftsinformatik(IWi)derUniversitätdesSaarlandesineinemvonderSAPAG finanzierten Forschungsprojekt entwickelt [162]. Bekannt wurde die EPK‐Methode als zentraler Bestandteil der Architektur integrierter Informationssysteme (ARIS), welche auf eine ganzheitliche Unternehmensmodellierung mit Schwerpunkt des Geschäftspro‐ zessmanagementsabzielt. BeiderModellierungmitEPKserfolgteineVerknüpfungvonEreignissenundFunkti‐ onen. Ereignisse definieren bestimmte Zustände, während Funktionen eine Aktion oderAufgaberepräsentieren[163].EreignisselösendabeinichtnurFunktionenaus,son‐ dernsindselbstauchdasErgebnisvonFunktionen.MittelsdesEinsatzesvonlogischen Konnektoren(UND,ODERundXOR)könnenBedingungenundEntscheidungenimKon‐ trollflussabgebildetwerden.ImSinnevonerweitertenEreignisgesteuertenProzessket‐ ten(eEPK)erfolgtzusätzlicheineVerknüpfungmitObjektenausderOrganisations‐und Leistungssicht,waszumBeispielStellenundDatenobjekteseinkönnen.ZurDarstellung vonMaterialflüssenkanndasEPK‐Diagramm(Materialfluss)verwendetwerden,welches eserlaubt,MaterialobjektezuverwendenundMaterialflüssezwischenFunktionenabzu‐ bilden[164].DesWeiterenkönnennebenorganisatorischenEinheitenauchBedarfean technischen Ressourcen (Betriebsmittel, Transportmittel etc.) modelliert werden. Ein beispielhafterProzessablaufmitintegriertemMaterialflusskannderAbbildung30ent‐ nommenwerden. 60 ModellbildungundSimulation Abbildung 30: EPK‐Diagramm (Materialfluss) eines exemplarischen CFK‐Fertigungspro‐ zesses WährendsequenzielleProzessfolgenaufdieseArtundWeiserelativgutmodelliert werden können, kommt es an Prozessverzweigungen zu Problemen hinsichtlich der durchgängigenundsemantischeindeutigenModellierungdesMaterialflusses.InAbbil‐ dung30wirddiesbeimProzessschrittderQualitätsprüfungdeutlich.Gleichwohllassen sichMaterialobjektekombinierenundArbeitsplänemitsequenziellenProzessfolgenin‐ klusivederMaterialein‐und‐ausgängesemantischeindeutigdefinieren.DerKontrollfluss orientiertsichausschließlichamProzessablaufundbeziehtdenMaterialflussnichtmit ein, was auch eine Qualitätssortierung von Bauteilen unmöglich macht. Auch Werk‐ zeugumläufelassensichnichtabbilden,weilkeinePufferzurInitiierungvonWerkzeug‐ beständenexistieren.DesWeiterenwerdenkeineMengenoderZuständeandenMateri‐ alobjektenangezeigt.ReentranteProzessekönnenhingegenüberdieNutzunggemeinsa‐ merRessourcenabgebildetwerden. UntersuchunggraphischerMethodenzurProzess‐und 61 Materialflussmodellierung Tabelle 6: Bewertung der ereignisgesteuerten Prozesskette (EPK) SICHTENKONZEPT Kriterium Bewertung Prozessablauf Materialfluss(integriert) Kontrollfluss(integriert) Layout Materialflussschema o + o ‐ ‐ Bemerkung ProzesslogikenfürkomplexereProzessfolgenvorhanden KombinationvonMaterialobjektenistmöglich keineEinbeziehungdesMaterialflusses nichtvorhanden nichtvorhanden MATERIALFLUSSORIENTIERUNG Kriterium Bewertung Werkzeugumläufe Mengen‐/Zustandsänderung PuffernundLagern ReentranterProzess Qualitätssortierung 3.3.5 ‐ ‐ ‐ + o Bemerkung keinUmlauf darstellbar Mengen‐ undZustandsänderungennichtsichtbar keineMöglichkeitzurPufferung Ressourcennutzunggutsichtbar keineintegrierteProzesslogikfürMaterialfluss Business Process Modeling Notation (BPMN) DieBusinessProcessModelingNotation(BPMN)wirdseit2005vonderObjectMa‐ nagementGroup(OMG)standardisiertundweiterentwickelt[165].DieBPMNisteineder populärstengraphischenNotationssprachenfürdieModellierungvonGeschäftsprozes‐ sen.EsfindensichinihrAspekteundElementeandererModellierungssprachenwieder, wiez.B.UML,IDEF,EPK[98].ErgänzendzurBPMNinderVersion2.0existierenmitder WS‐Business Process Execution Language (WS‐BPEL) und der XML Process Definition Language(XPDL)zweimaschinelllesbareAusführungssprachen.DieseAusführungsspra‐ chenkönnenzurSpezifikationderAusführungssemantikundzumAustauschzwischen verschiedenen Softwareprogrammen genutzt werden. Die graphische Abbildung der BPMNerfolgtineinemGeschäftsprozessdiagramm,welchesfolgendevierGrundbestand‐ teilebesitzt: Flussobjekte(Aktivitäten,EreignisseundVerzweigungen) Verbindungsobjekte(Kanten) Pools(AktorenundSysteme) Artefakte(Datenobjekte,GruppenundAnmerkungen) InderBPMNwirdzwischenprivaten,abstraktenundöffentlichen(globalen)Model‐ len unterschieden, um einen Einsatz in kooperativen Unternehmensnetzwerken zu ge‐ währleisten. Ähnlich wie bei den EPKs dienen die Notationsregeln zur Bewahrung der Modellkonsistenz[166].DieBPMNzieltaufdieSoftwareentwicklungab,wobeidieMo‐ dellierungvonGeschäftsprozessenunterBerücksichtigungvonInformationsflüssenund 62 ModellbildungundSimulation ‐systemenerfolgt[165].EntsprechendkommeninderNotationdieArtefaktevorzugs‐ weise als Datenobjekte zum Einsatz. Die Abbildung physischer Materialflussobjekte in FormvonArtefaktenisttheoretischmöglich,aberwirddurchdieOMGbzw.BPMN‐Spe‐ zifikationnichtunterstützt.TrotzdemistinAbbildung31einexemplarischerCFK‐Ferti‐ gungsprozessdargestellt,welcherMaterialflüsseinFormvonArtefaktenbeinhaltet. Formschale Werkstück [n.i.O.] Formschale Werkstück [i.O.] Reparatur Werkstück [?] Legen Spanende Bearbeitung Aushärten Qualitätsprüfung nein Werkstück [ i.O.] Werkstück [i.O.] ja Versand Legende Aktivität Formschale + Werkstück Formschale + Werkstück Entscheidung Werkstück Datenobjekt Ereignis Sequenzfluss Datenfluss Datenspeicher Abbildung 31: BPMN‐Prozessdiagramm für einen exemplarischen CFK‐Fertigungspro‐ zess Grundsätzlich gestaltet sich die Prozessdarstellung im Vergleich zur EPK‐Methode durchdasWeglassenderEreignissedeutlichübersichtlicher.Eszeigensichaberdieglei‐ chen Probleme hinsichtlich der durchgängigen Darstellung des Materialflusses an Pro‐ zessverzweigungensowiebeiWerkzeugumläufen.DieRessourcenzuordnungkanninEr‐ weiterung zum Prozessdiagramm auch in einem Sequenzdiagramm erfolgen, was eine AnordnungderAktivitäteninsogenanntenSchwimmbahnen(engl.swimlanes)mitsich bringt.ImErgebnislassensicheinfacheArbeitspläneinklusiveMaterialein‐und‐ausgän‐ gen modellieren und unter Verwendung der Geschäftsprozesssimulation dynamischer AnalysenhinsichtlichderRessourcenauslastungunterziehen. Tabelle 7: Bewertung der Business Process Modeling Notation (BPMN) SICHTENKONZEPT Kriterium Prozessablauf Materialfluss(integriert) Kontrollfluss(integriert) Layout Materialflussschema Bewertung + + o ‐ ‐ Bemerkung Prozesslogiken fürkomplexeProzessabläufevorhanden KombinationvonMaterialobjektenistmöglich keineEinbeziehungdesMaterialflusses nichtvorhanden nichtvorhanden UntersuchunggraphischerMethodenzurProzess‐und 63 Materialflussmodellierung MATERIALFLUSSORIENTIERUNG Kriterium Bewertung Werkzeugumläufe Mengen‐/Zustandsänderung PuffernundLagern ReentranterProzess Qualitätssortierung 3.3.6 + o o o o Bemerkung Werkzeugumlauf istdarstellbar keineMengenänderungensichtbar bestandsorientierteAuftragsauslösungistnichtvorgesehen RessourcennutzungnurimSequenzdiagrammsichtbar VerwendungvonQualitätsinformationenistnichtmöglich Kommunikationsstrukturanalyse (KSA) DieKommunikationsstrukturanalyse(KSA)wurdeanderTUBerlininderArbeits‐ gruppevonProfessorKRALLMANNgegenEndeder1980erJahreentwickelt[167].Siedient zurAnalyse,ModellierungundGestaltungvonInformations‐undKommunikationsstruk‐ tureninUnternehmen,wobeieineprozessorientierteSichtweisezumEinsatzkommt.Der SchwerpunktdieserMethodeliegtinderdurchgängigenBeschreibungvonInformations‐ flüsseninVerbindungmitderAufbau‐undAblauforganisation,wodurchsichdieMethode insbesonderefürStrukturierungsaufgabenimBürobereicheignet[168].MitdenArbeiten vonSCHOLZ‐REITERzuCIM‐KSAerfolgtedieÜbertragungindenProduktionsbereich,wo‐ beidieKSA‐MethodeimGrundsatzerhaltenbliebundumeinunternehmensneutralesRe‐ ferenzmodell mit logischer, organisatorischer und technischer Modellsicht erweitert wurde[169].ZusätzlichzumReferenzmodellwurdevonSCHOLZ‐REITEReinVorgehensmo‐ dellgeschaffen,welcheseinesystematischeProzessimplementierunginAbhängigkeitder bestehendenInformations‐undKommunikationssysteminfrastrukturunterstützt. DieKSA‐MethodebautsichausdenvierGrundelementen(Stelle,Aufgabe,Informa‐ tion,Informationsfluss)auf,dieweiterausgestaltetundmiteinanderverknüpftwerden können[170].ZumBeispielkönnenmehrereAufgabeneinerStellezugeordnetwerden, diesichausmehrerenSachmittelnzusammensetzt.ZentralerBestandteilvonKSAistdas Prozessdiagramm,inwelchemdieVerknüpfungderAufgabenmittelsInformationsflüs‐ senerfolgt.DabeikönnenlogischeAusdrückefürmehrereInformationsobjektealsBedin‐ gungzurAktivierungderAufgabehinterlegtwerden.DesWeiterenbestehtdieMöglich‐ keit zum Speichern von Informationsobjekten in sogenannten Informationsspeichern. DiesermöglichtdiedurchgängigeAbbildungvonInformationsflüsseninProzessmodel‐ len, was die Grundlage für eine weitergehende Simulationsmodellgenerierung bildet (sieheKapitel3.3.5).DieAbbildung32zeigteinenexemplarischenCFK‐Fertigungspro‐ zess,wobeiderMaterialflussoriginäralsInformationsflussmodelliertwurdeunddieIn‐ formationsobjektealsMaterialflussobjekteverwendetwurden. 64 ModellbildungundSimulation Abbildung 32: KSA‐Prozessdiagramm für einen exemplarischen CFK‐Fertigungsprozess (BTC Bonpart) ImKSA‐ProzessdiagrammkönnenInformationsspeicherverwendetwerden,waseine ModellierungauchkomplexererProzessabläufeundFlussbeziehungenerlaubt.Eskön‐ nensowohleinfacheWerkzeugumläufegestaltetalsauchMaterialflüssefüralternative Prozessabfolgenmodelliertwerden.ProzessverzweigungenwerdenmittelseinerRaute dargestellt, aber stellen programmtechnisch ein Aufgabe‐Objekt dar. Die zugehörigen ProzesslogikensindsomitnichtexplizitindergraphischenNotationenthalten,sondern werdendirektinderImplementierungslösung(z.B.BTCBonapart,SemTalk)hinterlegt. DabeikönnenmittelsboolescherOperatoren(UND,ODER,XOR)komplexeAusdrücke fürjedenProzessschrittalsEingangs‐undAusgangsbedingungdefiniertwerden.Theore‐ tisch erlaubt dies die Modellierung des Kontrollflusses unabhängig vom Materialfluss. WieauchbeianderenMethodenkommtesbeiderModellierungderQualitätssortierung zuProblemen.GemeinsameXOR‐EntscheidungenfürSteuerungs‐undMaterialflusslas‐ sensichnichtabbilden,wodurchderMaterialflussnichteindeutigdefiniertist.ZumBei‐ spielkannderReparaturprozesszufallsbasiertoderdirektvomVersandprozessangesto‐ ßenwerden,aberderMaterialflusslässtsichnichtentsprechenddarstellen.DesWeiteren UntersuchunggraphischerMethodenzurProzess‐und 65 Materialflussmodellierung führt bei der Qualitätssortierung die Weitergabe und Verwendung von bauteilspezifi‐ schen Qualitätsinformationen zu Problemen, da sich für das Materialflussobjekt keine prozessbedingtenZustandsänderungenhinterlegenlassen.ZudemsinddieMöglichkeiten zurbestandsorientiertenAuftragsauslösungzwarprogrammtechnischinBTCBonapart fürMaximalwerteimplementiert,aberinderNotationnichtexplizitabbildbar.Entspre‐ chendkönnenbestandsorientierteAuftragsauslösungsverfahren(z.B.Kanban)mitKSA nurbedingtmodelliertwerden. Tabelle 8: Bewertung der Kommunikationsstrukturanalyse (KSA) SICHTENKONZEPT Kriterium Bewertung Prozessablauf Materialfluss(integriert) Kontrollfluss(integriert) Layout Materialflussschema (+) + o ‐ ‐ Bemerkung hoheKomplexitätmöglich,Prozesslogikenbedingtsichtbar Materiaflussbeziehungensindmöglich keineEinbeziehungdesMaterialflusses nichtvorhanden nichtvorhanden MATERIALFLUSSORIENTIERUNG Kriterium Bewertung Werkzeugumläufe Mengen‐/Zustandsänderung PuffernundLagern ReentranterProzess Qualitätssortierung 3.3.7 + o o + o Bemerkung Werkzeugumläufesind darstellbar Mengen‐/Zustandsänderungensindnichtsichtbar bestandsorientierteAuftragsauslösungteilweisemöglich Ressourcennutzunggutsichtbar VerwendungvonQualitätsinformationenistnichtmöglich Systems Modeling Language (SysML) DieSystemsModelingLanguage(SysML)isteineSpezifikationderUnifiedModeling Language(UML)zurAnalyse,Spezifikation,KonzeptionundDokumentationvonkomple‐ xen Systemen im Allgemeinen, wobei im Besonderen auf die Entwicklung mechatroni‐ scherSystemeabgezieltwird[171].SiewurdevonderObjectManagementGroup(OMG) standardisiertundnutztweitestgehenddieNotationundSemantikderUML,welcheihren UrsprunginderSoftwareentwicklunghat.EntsprechendwurdendieSysMLumModellie‐ rungseigenschaftenerweitert,dieesermöglichen,logischeundphysikalischeKomponen‐ tenmiteinanderzuverbindenundsomiteineintegrierteAbbildungvonSoftware‐und Hardwareaspektenzuerreichen.GrundsätzlichistbeimEinsatzvonUMLundsomitauch SysML anzuführen, dass die verwendete Semantik an vielen Stellen ihrer Spezifikation nichteindeutigistundsichgrößereInterpretationsspielräumebieten[172].Dieformale EindeutigkeitistsomitwieauchbeidenanderenindieserArbeitaufgeführtengraphi‐ schenModellierungsansätzennichtimmergegeben,weshalbdieseAnsätzehäufigalsse‐ miformaleModellierungssprachenbezeichnetwerden. 66 ModellbildungundSimulation DieSysMLbeinhaltetinderSpezifikation1.3vierStruktur‐,vierVerhaltens‐undein Anforderungsdiagramm,wobeieinzelnegraphischeObjekteüberspezifischeDiagramm‐ typenhinwegverwendetwerdenkönnen[171].DiesesPrinzipnenntmanOrthogonalität undführtzueinerhöherenSpracheffizienz.ImSinnederObjektorientierungwerdenbei SysMLimBlockdiagrammeinzelneObjekttypendefiniert,diedannspäterauchinande‐ renDiagrammtypenzumEinsatzkommen.HinsichtlichderVerwendungvonSysMLzur Prozess‐undMaterialflussmodellierungistinsbesondereaufdasAktivitäts‐undSequenz‐ diagrammzuverweisen.DasSequenzdiagrammisteininSchwimmbahnenangeordnetes Aktivitätsdiagramm,welchesbeiderProzessmodellierungdieVerknüpfungvonAktivitä‐ tenmittelseinesObjektflusseserlaubt(Abbildung33). Abbildung 33: SysML‐Sequenzdiagramm eines exemplarischen CFK‐Fertigungsprozesses UntersuchunggraphischerMethodenzurProzess‐und 67 Materialflussmodellierung InSysMLkönnennebenInformationsobjektenauchphysikalischeObjekteundGrö‐ ßendefiniertwerden,dieamSteuerungsflussteilnehmen.SierepräsentierenInstanzen von Objekttypen, die von Aktivitäten produziert, benutzt, modifiziert und auch wieder vernichtetwerdenkönnen.InAbbildung33findetsichdieDarstellungeinesexemplari‐ schenCFK‐FertigungsprozessesinFormeinesSysML‐Sequenzdiagramms.Grundsätzlich lassen sich mit dem SysML‐Sequenzdiagramm auch komplexere Prozessabfolgen über‐ sichtlichdarstellen.AufgrunddeshohenAbstraktionsgradsderModellierungsmethode könnenObjekttypenfreialsMaterialflussobjektemitentsprechendenZuständendefiniert werden, was eine detaillierteAbbildung des Materialflusses möglich macht. Durch den EinsatzvonPuffernkönnenzudemeinfacheWerkzeugumläufemodelliertwerden.Spezi‐ elleLogikenfüreinebestandsorientierteAuftragsauslösunglassensichabernichthinter‐ legen,weshalbzumBeispielauchkeineModellierungeinerKanban‐Steuerungmöglich ist. Des Weiteren existieren beispielsweise auch keine expliziten Prozess‐ und Steue‐ rungslogikenzurQualitätssortierung,wasdieintegrierteAbbildbarkeitvonProzessab‐ läufenundMaterialflüsseneinschränkt. Tabelle 9: Bewertung der Systems Modeling Language (SysML) SICHTENKONZEPT Kriterium Bewertung + + o ‐ ‐ Prozessablauf Materialfluss(integriert) Kontrollfluss(integriert) Layout Materialflussschema Bemerkung ProzesslogikfürkomplexereProzessabläufevorhanden Kombinationvonnureinem Fördergut keineEinbeziehungdesMaterialflusses nichtvorhanden nichtvorhanden MATERIALFLUSSORIENTIERUNG Kriterium Bewertung + o o o o Werkzeugumläufe Mengen‐/Zustandsänderung PuffernundLagern ReentranterProzess Qualitätssortierung Bemerkung Werkzeugumläufesinddarstellbar Mengenänderungenwerdennichtangezeigt bestandsorientierteAuftragsauslösungistnichtvorgesehen RessourcenzuordnungnurüberSequenzdiagramm VerwendungvonQualitätsinformationenistnichtmöglich 68 ModellbildungundSimulation 3.3.8 Zusammenfassung und kritische Analyse GrundsätzlichzeigtsichbeiderUntersuchungdervorgestelltenModellierungsmetho‐ den,dasskeinedengestelltenAnforderungenderdigitalenCFK‐Produktionsentwicklung im Hinblick auf eine integrierte Fertigungs‐ und Logistikplanung gerecht wird. Je nach MethodenherkunftlassensichmitdenMethodenderProduktion/LogistikdieMaterial‐ flüsse besser abbilden, wohingegen die Methoden des Geschäftsprozessmanagements deutlicheVorteilebeiderAbbildungkomplexerProzessababläufeohneBerücksichtigung vonMaterialflussbeziehungenbesitzen.DiebesonderenVorteilederVDI‐Richtlinie3300 liegeninderintegriertenAbbildungvonMaterialflussundräumlichenInformationen.Die NachvollziehbarkeitdesMaterialflussesistdadurchimVergleichzuanderenMethoden deutlichhöher,aberhinsichtlichdesEinsatzesvonProzess‐undSteuerungslogikenrecht limitiert.DasWertstromdesign(WSD)hatseineStärkeninderVerbindungvonzentralen unddezentralenSteuerungsansätzenunterEinbeziehungvonKanban‐Regelkreisen,was einesehrdetaillierteBetrachtungkurzersequenziellerProzessfolgenerlaubt.DasPPR‐ PrinzipbesitztspezifischeStärkeninderdetailliertenAbbildungsequenziellerProzess‐ folgen,diedannübermehrereSoftwaremodule(Ablaufsimulation,3D‐Ergonomieunter‐ suchung,etc.)hinweggenutztwerdenkönnen.ImHinblickaufdiedigitaleProduktions‐ entwicklungkanndasPPR‐PrinzipkeinederAnforderungenvollständigerfüllen. MitderBusinessProcessModelingNotation(BPMN)existierteineModellierungsme‐ thode, die sich zum weltweiten Standard für das Geschäftsprozessmanagement entwi‐ ckelthat.ImHinblickaufdieMaterialflussmodellierungexistiertjedochkeineBPMN‐Spe‐ zifikation.TrotzdemkönnenvieleAnforderungenderdigitalenCFK‐Produktionsentwick‐ lungunterVerwendungvonBPMNerfülltwerden.DiehöchstePunktzahlderdurchge‐ führtenAnalyseweistdieKommunikationsstrukturanalyse(KSA)auf(Tabelle10).Sieer‐ reicht12dermaximalmöglichen20Punkte,wasinsbesondereaufdieflexibleProzess‐ undSteuerungslogikohnefesteKontrollflüssezurückgeführtwerdenkann. Tabelle 10: Auswertung der Untersuchung graphischer Methoden zur Prozess‐ und Ma‐ terialflussmodellierung Methodenbezeichnung VDI‐Richtlinie3300 Wertstromdesign(WSD) Produkt‐Prozess‐Ressource(PPR‐Prinzip) EreignisgesteuerteProzessketten(EPK) BusinessProcessModelingNotation(BPMN) Kommunikationsstrukturanalyse(KSA) SystemsModelingLanguage(SysML) AnzahlerfüllterAnforderungen voll‐ teil‐ gar ständig weise nicht (2Pkt.) (1Pkt.) (0Pkt.) 4 3 4 3 2 5 0 5 5 2 3 5 3 5 2 4 4 2 3 5 2 Summe (Pkt.) 11 8 5 7 11 12 11 ExemplarischeGegenüberstellungvonImplementierungslösungenzur 69 Geschäftsprozess‐undMaterialflusssimulation DieSystemsModelingLanguage(SysML)besitzteinegewisseNähezurBusinessPro‐ cessModelingLanguage(BPMN),wassichdurchdiegemeinsameStandardisierungdurch dieObjectManagementGroup(OMG)erklärt.DieSysMListimVergleichzurBPMNdeut‐ lichabstraktergehalten,aberbezüglichderProzess‐undMaterialflussmodellierungbe‐ sitztsieähnlicheModellierungsmöglichkeiten.ImErgebniskannfürdiedigitaleCFK‐Pro‐ duktionsentwicklung keine graphische Modellierungsmethode identifiziert werden, die komplexeProzessabläufeunterBerücksichtigungentsprechenderMaterialflüssedurch‐ gehendlogischkonsistentabbildet.EineentsprechendeAbbildungsmöglichkeitistjedoch notwendige Voraussetzung für eine weitergehende (teil‐)automatische Simulationsmo‐ dellgenerierung. 3.4 Exemplarische Gegenüberstellung von Implemen‐ tierungslösungen zur Geschäftsprozess‐ und Ma‐ terialflusssimulation ImHinblickaufdievorangegangeneAnforderungsanalysegraphischerMethodenzur Prozess‐undMaterialflussmodellierungwerdenimFolgendenzweiImplementierungslö‐ sungenzurGeschäftsprozess‐bzw.Materialflusssimulationexemplarischgegenüberge‐ stellt. Die Implementierungslösungen werden im Sinne der digitalen Produktionsent‐ wicklunghinsichtlichSystematikundSimulierbarkeitbewertet.ZumeinenwirdmitBTC BonaparteinintegrierterAnsatzzurGeschäftsprozessmodellierungund‐simulationba‐ sierendaufderMethodederKommunikationsstrukturanalyse(KSA)untersucht.Zuman‐ derenwirdaufdieKombinationvonTECNOMATIXProcessDesignerundTECNOMATIX Plant Simulation als Beispiel für eine bestehende digitale Fabrikanwendung nach dem PPR‐Prinzipeingegangen.DieUntersuchungderKommunikationsstrukturanalyse(KSA) istdahingehendinteressant,alsdassdieMethodediebesteBewertungindervorherigen Anforderungsanalyseerzielthat.DesWeiterenwirdmitTECNOMATIXPlantSimulation einepopuläreSoftwarelösungzurMaterialflusssimulationuntersucht,anderdieUnter‐ schiedezurGeschäftsprozesssimulationaufgezeigtwerdenkönnen. 3.4.1 Modellgenerierung und Simulation mit BTC Bonapart DieSoftwareBTCBonapartisteinobjektorientiertesWerkzeugzurgraphischenMo‐ dellierung,AnalyseundSimulationvonGeschäftsprozessen,wobeiderintegrierteSimu‐ latoraufPetri‐Netzenbasiert[173].ZurModellierunginBTCBonapartwirdalsNotation 70 ModellbildungundSimulation standardmäßig die Kommunikationsstrukturanalyse (KSA) verwendet (siehe Kapitel 3.3.6). Mittels eines Modell‐Explorers werden für die einzelnen Diagrammtypen soge‐ nannte Szenarien angelegt, die Informations‐ und Objektklassen enthalten und in Pro‐ zessdiagrammenverwendetwerdenkönnen.UmverschiedenePlanungsvariantenzumo‐ dellierenundzubewerten,könnenfürdasProzessdiagrammsogenannteProzessversio‐ nenangelegtwerden,diesichaucheinzelnsimulativanalysierenlassen.FürandereDia‐ grammtypenexistiertdieseMöglichkeitderVersionierungnicht.DiesimulativeAnalyse umfasst eine Auswertung der Prozesskosten, wobei Personal‐, Sachmittel‐, Transport‐ undZugriffskostenerfasstwerden.WichtigelogistischeKostengrößen,wiezumBeispiel Bestandskosten, werden nicht berücksichtigt. Hinsichtlich der Auswertung logistischer KennzahlenwerdenvornehmlichProzesszeitenundAuslastungenausgewertet,waszur EngpassanalyseundzurBetriebsmitteldimensionierunggenutztwerdenkann.Eineauto‐ matisierte Experimentdurchführung mit variierenden Parametern existiert nicht, was zumBeispieldieErstellungvonSensitivitätsanalysenerheblicherschwert. HinsichtlicheinesVorgehensmodellskannaufMUTZKEETAL.verwiesenwerden,die einenEntwurfdesVDI‐Richtlinienausschusses"Simulation–Geschäftsprozessmodellie‐ rung"vorstellen[174].BeispielhaftzeigenMUTZKEETAL.anhandeinesLogistikszenarios zurKarosseriebereitstellungdiegenerelleAnwendbarkeitdesVorgehensmodells,wobei sieBTCBonapartzunächstzurGeschäftsprozesssimulationimRahmeneinerVorstudie einsetzen und diese dann mit einer zusätzlichen Materialflusssimulation absichern. GrundsätzlichkannmittelsBTCBonaparteine(teil‐)automatischeModellgenerierungba‐ sierendaufeinervorhergehendengraphischenProzessmodellierungdurchgeführtwer‐ den.WesentlicheVoraussetzungdafüristaberdiekorrekteModellierungsowohlinsyn‐ taktischer als auch semantischer Hinsicht [175]. Bei semiformalen Beschreibungsspra‐ chen,wiez.B.KSA,EPK,UML,istdieshinsichtlichderSemantikinsbesonderebeiXOR‐ Entscheidungen oftmals nicht gegeben. Dadurch treten bei Modelltransformationen in eineformaleBeschreibungssprache,wiezumBeispielPetri‐Netze,Problemeauf.Entspre‐ chendsindderSimulierbarkeitinBTCBonapartmittelsPetri‐NetzenengeGrenzenge‐ setzt.ZudemlassensichauchkeinestochastischenAnlagenstörungendarstellenunddie MöglichkeitenzurUmsetzungvonFertigungsfehlernsindbegrenzt,dawährendderSi‐ mulationkeineObjecktattributebzw.Qualitätzuständemanipuliertwerdenkönnen.Des WeiterenlassensichkeineflexiblenLosgrößenfürdieparalleleLosbearbeitungimRah‐ menderAutoklavprozesseumsetzen.HinsichtlichderSteuerungsfunktionenistzuerken‐ nen,dasszurReihenfolgebildungmehrereBearbeitungsstrategienwieFIFOundLIFOzur Verfügungstehen,sichaberzumBeispielkeineAuftragssortierungnachLieferterminen durchführenlässt.DieRessourcenauswahlerfolgtentwederzufälligoderobjektabhängig, abernichtimHinblickaufdenaktuellenRessourcenzustand,womitzumBeispielkeine RessourcenauswahlnachkürzestenBearbeitungszeitenerfolgenkann.Zudemexistieren keineexplizitenMechanismenzurAuftragsfreigabeoderAuftragserzeugung.ImErgebnis kannfestgestelltwerden,dassbeiderGeschäftsprozesssimulationinBTCBonaparteine hoheSystematikerzieltwird,aberdieSimulierbarkeitnichtdieAnforderungendigitaler ProduktionsentwicklungimKontextderCFK‐Serienfertigungerfüllt. ExemplarischeGegenüberstellungvonImplementierungslösungenzur 71 Geschäftsprozess‐undMaterialflusssimulation Tabelle 11: Bewertung der Geschäftsprozesssimulation in BTC Bonapart SYSTEMATIK Kriterium Bewertung Kostenbewertung Vorgehensmodell Planungsvarianten log.Kennzahlen Dimensionierung (+) (o) o + o Bemerkung BerechnungvonProzesskosten,aberkeineBestandskosten keinspezifischesModellzurCFK‐Serienfertigung nurVersionierungvonProzessdiagrammenmöglich KennzahlenundAnalysefunktionenvorhanden DimensionierungvonWerkzeugbedarfennichtmöglich SIMULIERBARKEIT Kriterium Bewertung Fertigungsfehler Anlagenstörungen aut.Experimentdf. Steuerungsfunktionen flex.Losgrößen 3.4.2 ‐ ‐ ‐ o ‐ Bemerkung VerwendungvonQualitätsinformationenistnichtmöglich keinestochastischenAnlagenstörungenmöglich keineautomatisierteParametervariationmöglich keinesituationsabhängigeRessourcenauswahlmöglich flexibleLosgrößensindnichtmöglich Modellgenerierung mit TECNOMATIX Pro‐ cess Designer und Materialflusssimulation mit TECNOMATIX Plant Simulation DerTECNOAMTIXProcessDesignervonSiemensIndustrySoftwareGmbH&Co.KG istinVerbindungmitderSimulationslösungTECNOMATIXPlantSimulationeinederbe‐ kanntestenSoftwarelösungenimBereichdigitalerFabriksoftware.Grundsätzlichkönnen ProzessabläufeinAnlehnungandasPPR‐PrinzipimTECNOAMTIXProcessDesignerde‐ finiert (siehe Kapitel 3.3.3) und dann simulativ mittels TECNOMATIX Plant Simulation analysiertwerden.TECNOMATIXPlantSimulationistdabeieineeigenständigeApplika‐ tion,aufdieübereineSoftwareschnittstellezugegriffenwerdenkann.ImTECNOAMTIX ProcessDesignerlassensichdieAuslastungeinzelnerRessourcenfüreinenSimulations‐ laufdynamischanzeigenundsomitRessourcenengpässeoderRessourcenüberdimensio‐ nierungenerkennen [176]. Zudem könnenKennzahlen wie Durchsatzmengen, mittlere Prozessdurchlaufzeitenund‐kostenerhobenwerden.GenauwiebeiBTCBonapartfindet dabei keine integrierte Kostensimulation statt, weshalb auch keine Bestandskosten er‐ fasstwerden.AlleObjekteundProzessabläufekönnenversioniertwerden,wasprinzipiell die Voraussetzung zur Erstellung von Planungsvarianten schafft. Eine gezielte Verwal‐ tungundeinVergleichverschiedenerPlanungsvariantenwerdenabernichtunterstützt. HinsichtlichdesVorgehensistkeinstandardisiertesVorgehensmodellfürdiedigitalePro‐ duktionsentwicklungunterEinsatzvonTECNOMATIXProcessDesignervorhanden,aber inBezugaufdieMontageplanungkannzumBeispielaufArbeitenzuReferenzmodellen vonMOTUSzurückgegriffenwerden[177]. 72 ModellbildungundSimulation WiebereitsinKapitel3.3.3ausgeführt,ergebensichimTECNOMATIXProcessDesig‐ nerdurchdieVerwendungderPertt‐DiagrammeerheblicheEinschränkungenbeiderMo‐ dellierungvonProzessabläufen.DieswirktsichnegativaufdieSimulierbarkeitaus,wes‐ halbnachfolgenddieStandardfunktionalitätenvonTECNOMATIXPlantSimulationohne VerknüpfungmitdemTECNOMATIXProcessDesigneruntersuchtwerden.BeiTECNO‐ MATIXPlantSimulationhandeltessichumeinebausteinbasierteSoftwarelösungzurMa‐ terialflusssimulation, die mittels der Programmiersprache SimTalk umfangreiche Ein‐ griffeindasSimulationsmodellbzw.dieSimulationsumgebungerlaubt.ImVergleichzur prozessorientierten Geschäftsprozesssimulation erfolgt bei der Materialflusssimulation einephysisch‐räumlicheSystemmodellierung,wobeidieBetriebsmittelmittelsentspre‐ chenderObjektbausteineräumlichangeordnetunddannmittelsMaterialflusskantenver‐ knüpftwerdenkönnen.ImGegensatzzurGeschäftsprozessmodellierungwirddabeiauf dieexpliziteDarstellungdeszeitlichenKontextsverzichtetunddieräumlicheAbbildung desMaterialflussesfokussiert.DiesbringtsowohlVor‐ alsauch Nachteilemitsich.Die räumliche Darstellung erlaubt eine schnelle Orientierung im Materialflusssystem, aber einzelnesichüberlagerndeProzessabläufelassensichschwernachvollziehen,daProzess‐ undSteuerungslogikennichtexplizitangezeigtwerden. EinwesentlicherVorteilvonTECNOMATIXPlantSimulationistdieVerwendungvon sogenanntenbeweglichenElementen(BE),diealsRepräsentanzfürjedeFormbewegli‐ cher Güter dienen können. Solche beweglichen Elemente können mit benutzerspezifi‐ schenAttributenversehenwerden,diesichzurLaufzeitändernlassen.Diesesermöglicht es,ZustandsinformationendirektimBEzuspeichern.SomitlassensichauchFertigungs‐ fehlerabbilden.DiesistabergenausowenigBestandteilderStandardobjekteund‐me‐ chanismenwieeineintegrierteKostenkalkulation.EskönnenjedochverschiedeneArten vonAnlagenstörungenabgebildetwerdenundesexistierteinExperimentverwalterzur automatisiertenExperimentdurchführung.HinsichtlichderSteuerungsfunktionenlassen sichalleFormenderReihenfolgebildungverwenden,abereinesituationsabhängigeRes‐ sourcenauswahl oder bestandsorientierte Auftragserzeugung ist nicht Bestandteil der Standardbausteine. Des Weiteren ist die Verwendung flexibler Losgrößen in den Stan‐ dardobjekten nicht vorgesehen. Im Ergebnis zeigt die Analyse, dass der TECNOMATIX ProcessDesignergrundsätzlichdiegeforderteSystematikfüreinedigitaleProduktions‐ entwicklung besitzt.Aufgrund der Prozessnotation istdie Simulierbarkeit jedoch stark eingeschränkt.AberauchTECNOMATIXPlantSimulationerfülltdiegestelltenAnforde‐ rungen an die Simulierbarkeit nur, wenn neben der Verwendung der Standardobjekte eineindividuelleProgrammierungmittelsSimTalkerfolgt. ZusammenfassungundGestaltungsansätzefüreinganzheitliches 73 Modellierungskonzept Tabelle 12: Bewertung der Materialflusssimulation in TECNOMATIX Plant Simulation SYSTEMATIK Kriterium Kostenbewertung Vorgehensmodell Planungsvarianten log.Kennzahlen Dimensionierung Bewertung (o) (o) o + o Bemerkung BerechnungvonProzesskosten,aberkeineBestandskosten keinspezifischesModellzurCFK‐Serienfertigung Versionierungmöglich,aberkeineSzenarioverwaltung KennzahlenundAnalysefunktionenvorhanden DimensionierungvonWerkzeugbedarfennichtmöglich SIMULIERBARKEIT Kriterium Fertigungsfehler Anlagenstörungen aut.Experimentdf. Steuerungsfunktionen flex.Losgrößen Bewertung (o) + + o ‐ Bemerkung nichtBestandteilderStandardbausteine UmsetzungmitStandardbausteinenmöglich UmsetzungmitStandardbausteinenmöglich keinesituationsabhängigeRessourcenauswahl nichtBestandteilderStandardobjekte 3.5 Zusammenfassung und Gestaltungsansätze für ein ganzheitliches Modellierungskonzept MitdemZieleinerfrühzeitigenIntegrationlogistischerAspekteindiedigitaleCFK‐ ProduktionsentwicklungbedarfeseinerintegriertenProzess‐undMaterialflussmodellie‐ rung,umeine(teil‐)automatischeSimulationsmodellgenerierungzuermöglichen.Ausge‐ hendvonderAnforderungsanalyseimerstenKapitelwurdeindiesemKapitelaufdiethe‐ oretischenGrundlagenderGenerierungvonSimulationsmodelleneingegangen.Hierbei zeigtesich,dassverschiedenewissenschaftlicheAnsätzebasierendaufbekanntengraphi‐ schenModellierungsmethoden(SysML,BPMN,etc.)existieren,abergrößereDefizitebei der materialflussgerechten Abbildung komplexer Prozessabläufe vorherrschen. Erfolg‐ reichkonntedie(teil‐)automatischeGenerierungvonSimulationsmodellenbislangnur füreinfachesequenzielleProzessfolgenumgesetztwerden.BeikomplexenProzessabläu‐ fenundMaterialflüssenistesnachwievoreinProblem,diesegraphischzumodellieren undinentsprechendeFabrikdatenmodelleeinzubinden. Deshalb wurden nachfolgend verschiedene graphische Methoden der Prozess‐ und Materialflussmodellierung eingehend im Hinblick auf die Anforderungen der CFK‐Pro‐ duktionsentwicklunghinuntersucht.ImErgebniskonnteaberkeinederModellierungs‐ methoden die spezifischen Anforderungen der digitalen CFK‐Produktionsentwicklung ausreichenderfüllen.AlseinesderHauptproblemestelltesichdieintegrierteModellie‐ rungvonKontroll‐undMaterialflüssenanProzessverzweigungendar,umzumBeispiel dieQualitätssortierungvonBauteilenabzubilden.Eszeigtesichdabei,dassdiekorrekte 74 ModellbildungundSimulation BeschreibungderSemantiknebenderinitialengraphischenModellierungeineweiterge‐ hendeSpezifikationimRahmendersoftwaretechnischenImplementierungerfordert.Ins‐ besonderedieAbbildungmaterialflusskomplexerProduktionsszenariensetztdieAusge‐ staltungderProzessabläufemittelsinSkriptspracheimplementierterProzess‐undSteu‐ erungslogikenvoraus.DeshalbwurdenzweiImplementierungslösungenzurKommuni‐ kationsstrukturanalyse(KSA)unddemPPR‐Prinzipexemplarischgegenübergestellt,um dieMöglichkeitender(teil‐)automatischenModellgenerierungsowohlfürdieGeschäfts‐ prozess‐alsauchdieMaterialflusssimulationzuanalysieren.Konkretzeigtesich,dassso‐ wohldieGeschäftsprozesssimulationmitBTCBonapartalsauchdieMaterialflusssimula‐ tionmitdemTECNOMATIXProcessDesignerdieAnforderungenandieSystematikweit‐ gehend erfüllen. Hinsichtlich der Simulierbarkeit zeigen sich jedoch bei BTC Bonapart größereDefiziteundauchTECNOMATIXPlantSimulationkannnurüberzeugen,wennauf eine vorherige graphische Modellierung im TECNOMATIX Process Designer verzichtet wirdunddieMöglichkeitenzurindividuellenProgrammierungmittelsSkriptsprachein derSimulationsumgebungdirektgenutztwerden. ImErgebniszeigtsich,dassbislangnochkeinModellierungsansatzexistiert,deres erlaubtProzess‐undMaterialflussmodellierungsozuverbinden,dasseine(teil‐)automa‐ tische Modellgenerierung mit hoher Simulierbarkeit materialflusskomplexer Produkti‐ onsszenarienmöglichwird(Abbildung34). Abbildung 34: Übersicht zur Einordnung des eigenen Modellierungsansatzes „GRA‐ MOSA“ ZusammenfassungundGestaltungsansätzefüreinganzheitliches 75 Modellierungskonzept Während TECNOMATIX Plant Simulation über eine hohe Materialflussorientierung und Simulierbarkeitverfügt, lassen sich einzelneProzessabläufe graphisch nicht abbil‐ den.BeiderKommunikationsstrukturanalyse(KSA)unterVerwendungvonBTCBona‐ partverhältessichgenauumgekehrt.EskönnenProzessabläufegraphischabgebildetund teilweisesimuliertwerden,aberdiephysisch‐räumlicheDarstellungsformfehlt,umMa‐ terialflussstrukturen adäquat abzubilden. Im Allgemeinen wird zwischen transaktions‐ undprozessorientiertenModellierungsansätzenunterschieden,wobeidiematerialfluss‐ orientierteModellierungeinenSpezialfalldertransaktionsorientiertenModellierungin BezugaufdieVerwendungvonMaterialflussobjektenalsEntitätenist. Mit dem eigenen Modellierungsansatz „GRAMOSA“ wird das Ziel einer integrierten DarstellungvonProzessablaufundMaterialflussverfolgt,umdieVoraussetzungfüreine hoheSimulierbarkeitimSinneder(teil‐)automatischenModellgenerierungzuschaffen. EntsprechendisthierzueineKombinationvonprozess‐undtransaktionsorientierterMo‐ dellierungsweiseerforderlich,umeinematerialflussgerechteProzessmodellierungzuer‐ reichen.DiedurchgeführtenUntersuchungenzeigenjedoch,dassbestehendegraphische Modellierungsansätze nicht das Potenzial zur Umsetzung einer materialflussgerechten Prozessmodellierungbesitzen,weshalbimRahmendieserArbeiteineeigenedomänen‐ spezfische Modellierungssprache entwickelt wird. Dabei wird der Idee nachgegangen, dassimRahmenderArbeitsplanungzunächsteinfachesequenzielleProzessfolgenmo‐ delliertwerden,wiesieauchbeiheutigenArbeitsplänenvorkommen,umeinehoheNach‐ vollziehbarkeitdurchdieFertigungsexpertenzuerreichen.ErstineinemzweitenSchritt erfolgt dann die Ausgestaltung des Fertigungsablaufs durch die Modellierung von not‐ wendigerLogistikprozessedurchdenLogistikexperten.Dabeiwerdenzunächstallepo‐ tenziellmöglichenMaterialflüsseuntereindeutigerDefinitionvonMaterialein‐und‐aus‐ gängenfürjedesProzesselementmodelliert.DieVerknüpfungderProzesselementezuei‐ nemMaterialflusserfolgtdannüberKnoten,diealsWerkstück‐undBauteilpufferdienen. ErstnachdervollständigenModellierungdesMaterialflusseserfolgtdieIntegrationder Kontrollflüsse.HierzuwerdenweitergehendeRegelnundBedingungendefiniert,umein‐ zelneProzesselementesituationsabhängigzuaktivieren.DiefürdenSteuerungsflussre‐ levanten Objekte werden miteinander verknüpft, wobei vordefinierte Steuerungs‐ und ProzesslogikenzumEinsatzkommen.AufeinegraphischeBeschreibungdesSystemver‐ haltensmittelsboolescherundandererlogischerOperatorenwirdverzichtet,dadiesse‐ mantischnichtimmereindeutigistundbeivielenbestehendenprozessorientiertenLö‐ sungsansätzen zu größeren Problemen führt. Grundsätzlich wird davon ausgegangen, dassfürdieCFK‐SerienfertigungnurbegrenztvieleProzess‐undSteuerungslogikener‐ forderlichsind,dieunterVerwendungvonSkriptsprachedirektinderSimulationsumge‐ bunghinterlegtundparametrischdurchNutzerangepasstwerdenkönnen.ImRahmen dergraphischenModellierungerfolgtdannnurnochdieAuswahldergewünschtenLogik undEinstellungdergewünschtenParameter.ImErgebnisistzuerwarten,dassaufgrund derdurchgehendenModellierungdesMaterialflussesundeinerbewussteinfachgehalte‐ nengraphischenNotationmitvordefiniertenProzess‐undSteuerungslogikeneine(teil‐) automatischeModellgenerierungmithoherSimulierbarkeitmöglichwird. 4 Entwicklung des Modellierungskon‐ zepts GRAMOSA ImRahmendieserArbeitwirddasModellierungskonzeptGRAMOSA(GraphischeMo‐ dellierung und simulationstechnische Analyse) entwickelt, welches die modellierungs‐ technischenAnforderungenderdigitalenCFK‐Produktionsentwicklungabbildet.Indie‐ sem Kapitel werden das Vorgehensmodell und das Sichtenkonzept spezifiziert sowie exemplarischeineReihegrundlegenderMaterialfluss‐undSteuerungsfunktionenmodel‐ liert.DieSpezifikationdesVorgehensmodellsbeinhaltetsowohldieDefinitioneinesüber‐ geordnetenPhasenkonzeptsalsauchdieDarstellungdeshierarchischenModellaufbaus. DasSichtenkonzeptbeinhaltetdieDefinitionderverschiedenenSichtensowiedieEnt‐ wicklungderdomänenspezifischenModellierungsspracheunterVerwendungvonUML‐ Notationselementen.DieexemplarischeModellierungderMaterialfluss‐undSteuerungs‐ funktionendientzurEvaluierungderVielseitig‐undMächtigkeitderentwickeltenNota‐ tion.ZudemwurdenfürdasModellierungskonzeptmitderModellstrukturanalyse,Sensi‐ tivitätsanalyseundLeistungsanalysedreiMechanismenzurModellauswertungdefiniert. DieSpezifikationderAuswertungsmethodenkanndemAnhangIIentnommenwerden. GrundsätzlichdientdieModellstrukturanalysezurschnellenErfassungderModellgröße und‐komplexität,währenddieSensitivitätsanalysevornehmlichzurGültigkeitsprüfung unddieLeistungsanalysezurSzenariobewertungverwendetwerdenkann. 4.1 Spezifikation des Vorgehensmodells WichtigerBestandteileinesjedenModellierungskonzeptsistdasVorgehensmodell. HierbeiwirddasProblemdurchdassystematischeVorgehensostrukturiert,dassessich inkleinereübersichtlichereAufgabengliedert[178].DesWeiterendienteszurKommu‐ nikationundbildeteineAusgangsbasisfürdieOrganisationdesProjektmanagements.Im 78 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA FolgendenwirddasübergeordnetePhasenkonzept,derhierarchischeModellaufbauund derallgemeinePlanungsablaufzurAnwendungdesModellierungskonzeptsbeschrieben. 4.1.1 Übergeordnetes Phasenkonzept unter Ein‐ bindung der Simulationsmodellgenerierung DasübergeordnetePhasenkonzeptdientzurBeschreibungdesgenerellenAblaufsder digitalenProduktionsentwicklungunterEinsatzder(teil‐)automatischenModellgenerie‐ rung.AllgemeinorientiertessichandemAblaufkonzeptdermodellgestütztenPlanung nachSCHNEEWEIß[179].DasübergeordnetePhasenkonzeptspezifiziertdiesenPlanungs‐ ansatzfürdenAnwendungsfallderdigitalenProduktionsentwicklungundgehtimBeson‐ derenaufdieFeedback‐Strukturenein(Abbildung35). Fabrikdatenmodell Modell‐ bildung 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Projekt Produktkonzept Fertigungskonzept Organisationskonzept Layoutkonzept Materialflusskonzept Steuerungskonzept Simulationskonzept Simulations‐ modell Projektauftrag Vorzugs‐ variante Generierung Szenario‐ optimierung Simulation Ergebnis‐ auswertung Abbildung 35: Übergeordnetes Phasenkonzept zur digitalen Produktionsentwicklung unter Einsatz der (teil‐)automatischen Modellgenerierung DasPhasenkonzeptbeginntmiteinemProjektauftrag.ImRahmenderModellbildung könnenmehrerealternativeProduktionsszenariendefiniertundineinementsprechen‐ denFabrikdatenmodellabgespeichertwerden.DasentwickelteFabrikdatenmodellsetzt sichausachtModellebenenzusammenunderlaubtdie(teil‐)automatischeGenerierung vonSimulationsmodellen,diezurAnalyseeinzelnerFertigungs‐undProduktionsszena‐ rien verwendet werden können. Die anschließende Ergebnisauswertung bewertet die Produktionsszenarienundvergleichtdiesemiteinander.Wennfestgestelltwird,dasskei‐ SpezifikationdesVorgehensmodells 79 nesderSzenariendieZielstellungausreichenderfüllt,wirdeineSzenariooptimierungan‐ gestoßenundgegebenenfallsweitereKonzeptvariantendefiniert.Andernfallswirdeine odermehrereVorzugsvariantenausgewähltunddieseindieFeinplanungüberführt. 4.1.2 Hierarchischer Modellaufbau und Bildung von Konzeptvarianten DasFabrikdatenmodellbesitztachtModellebenenundgliedertsichindieBereiche Management, Fertigungs‐ und Logistikplanung. Es ist so konzipiert, dass die einzelnen Modellebenenhierarchischaufeinanderaufbauen.ZurUmsetzungeinersystematischen PlanungimRahmenderdigitalenProduktionsentwicklungwirddieMethodedesVarian‐ tenbaumsverwendet(Abbildung36). Abbildung 36: Schema für den hierarchischen Modellaufbau und die Bildung von Kon‐ zeptvarianten im Rahmen der Modellbildung 80 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA Auf jeder Modellebene können alternative Konzeptvarianten gebildet werden, die sich jeweils auf eine spezifische Konzeptvariante der übergeordneten Ebene beziehen. AlleDatenundInformationenwerdendabeianddiedarunterliegendeEbenevererbt.Bei der angestrebten Variantenbildung handelt es sich um die Strukturierung alternativer Konzeptvarianten,dienachdemVariantenprinzipderPlanunganfallen[180].Entspre‐ chendwirdesmöglich,aufPlanungsunsicherheitenbedingtdurchdieCFK‐Technologie zu reagieren und große Lösungsräume gezielt nach Lösungsvarianten zu durchsuchen. DabeikönnennebeneinfachenParametervariationenauchstrukturelleÄnderungenim Prozessablauf untersucht werden, was zum Beispiel beim Vergleich unterschiedlicher Fertigungstechnologiennotwendigwird.Grundsätzlichistdiesnichtzuverwechselnmit derErstellungvonoperativenPlanungsvariantenimRahmenderProduktionssteuerung. Im Rahmen dieser Arbeit werden Konzeptvarianten und Produktionsszenarien der Grobplanungentwickelt. Ausgangspunkt der Modellbildung ist ein Problem, welches in Form eines Projekts bearbeitetwerdensoll.EntsprechendwirdinderoberstenModellebenezunächsteinent‐ sprechendesProjektdefiniert.FürdasProjektkönnenverschiedeneProduktkonzeptean‐ gelegtwerden,diewiederumverschiedeneVariantenanFertigungskonzeptenbeinhal‐ ten.AusgehendvomFertigungskonzeptwerdenOrganisationskonzeptegestaltet,fürdie sichwiederumverschiedeneVariantenanLayoutkonzeptenkonzipierenlassen.Aufbau‐ end auf dem Layoutkonzept erfolgt dann die Gestaltung spezifischer Materialflusskon‐ zepte.EsschließtsichdieGestaltungvonSteuerungskonzeptenundentsprechendenSi‐ mulationskonzeptenan.UmeinAuswahl‐bzw.Produktionsszenariozudefinieren,muss aufjederModellebenegenaueineKonzeptvarianteausgewähltwerden.Durchdenhie‐ rarchischen Modellaufbau mit entsprechender Variantenbildung können gezielt Pla‐ nungsalternativenuntersuchtundverwaltetwerden. 4.1.3 Planungsablauf der digitalen Produktions‐ entwicklung InErweiterungzumübergeordnetenPhasenkonzeptwirdimFolgendenaufdenall‐ gemeinenPlanungsablaufderdigitalenProduktionsentwicklungeingegangen.Während das übergeordnete Phasenkonzept die Szenariooptimierung unter Nutzung von Feed‐ back‐Strukturenbeschreibt,wirdsichbeimPlanungsablaufaufdasVorgehenbeiderMo‐ dellbildungkonzentriert.InAnlehnunganKEMPERETAL.werdenbeimVorgehensmodell folgendevierwesentlichenBestandteileberücksichtigt[181]: Phasenkonzept AktivitätenundErgebnisse Rollenkonzept MethodenundWerkzeuge SpezifikationdesVorgehensmodells 81 FürdenPlanungsablaufwirdeinesequenzielleDarstellungsformgewählt,beiderdie einzelnenAktivitätenentsprechendenRollenzugeordnetsind.DaszugrundeliegendeRol‐ lenkonzept definiert begrifflich seine Rollen in Anlehnung an eine funktionsorientierte Differenzierung. In diesem Verständnis werden Verantwortungsbereiche für Aufgaben undAktivitätengeschaffen,welchedurchdiejeweiligeRollewahrzunehmensind.Opti‐ malerweisekannfürjedeRolleeinentsprechenderExpertegewonnenwerden,derim ProjektmitwirktundentsprechendesKnow‐howfürdiejeweiligeRollebzw.Perspektive mitbringt.DieAbbildung37zeigtdieeinzelnenAktivitätenmitentsprechendenErgebnis‐ sensowiederenZuordnungzudenfürdieAusführungverantwortlichenRollen. Abbildung 37: Ergebnisorientierter Planungsablauf der integrierten Fertigungs‐ und Lo‐ gistikplanung mit Schwerpunkt der Modellbildung 82 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA AusgehendvomProjektauftrag,z. B.derNeuplanungeinerCFK‐Serienfertigung,er‐ folgt die Initiierung des Projekts durch die Projektleitung. Die Projektleitung definiert hierzuentsprechendeProjektzieleinFormvonPlanungsprämissen,welchealszeitliche undwirtschaftlicheRahmenbedingungenindieProduktionsentwicklungeingehen.Von derKonstruktionsabteilungwerdenimRahmenderProduktentwicklungentsprechende Produktkonzepte bereitgestellt, die in Form von Stücklisten und fertigungstechnischer Qualitätsvorgaben gemeinsam mit den Planungsprämissen die Fertigungsaufgabe defi‐ nieren.DadieProduktentwicklungnichtoriginärerBestandteilderProduktionsentwick‐ lungist,wirddieAbstimmungimRahmendesVorgehensmodellsvereinfachtalsManage‐ mentaufgabeverstanden. DieArbeitsablauf‐undArbeitsmittelplanungdientzurEntwicklungdesFertigungs‐ konzepts, welches entsprechende fertigungstechnische Prozessfolgen, Ressourcenbe‐ darfeundMaterialbedarfedefiniert.HierzuanalysiertdieFertigungsabteilungdieFerti‐ gungsaufgabeundidentifiziertgeeignetetechnischeVerfahrenundTechnologienzurPro‐ duktumsetzung.DiesewerdeninFormvonfertigungstechnischenProzessfolgenabgebil‐ detundnachfolgendfürjedenProzessentsprechendeRessourcen‐undMaterialbedarfe definiert.DasErgebnisdieserAktivitätenbildetdasFertigungskonzept.DasFertigungs‐ konzept ist Ausgangspunkt der nachfolgenden Funktionsbestimmung, wobei durch die FabrikorganisationdasOrganisationskonzeptsowiedieZuordnungvonBetriebsmitteln zudenOrganisationseinheitenfestgelegtundnachfolgenddasLayoutbestimmtwird.Pa‐ rallel zur Layoutplanung erfolgt die Materialflussplanung durch die Logistikabteilung. Während das Fertigungskonzept ausschließlich Fertigungsprozesse erfasst, werden im MaterialflusskonzeptauchmaterialflusstechnischeProzessschrittedefiniert.Dieserzwei‐ stufigeAnsatzorientiertsichamGedankendesLine‐Back‐Prinzips,welchesdiePlanung aller unterstützenden Teilprozesse ausgehend von der Fertigungslinie vorsieht [182]. Dadurchsollgewährleistetwerden,dassdirektamVerbauungs‐oderVerarbeitungsort optimaleVerhältnissevorherrschenundsomiteinehoheWertschöpfungrealisiertwer‐ denkann[183].ImAnschlussandieMaterialflussplanungerfolgtdieSteuerungsplanung. Hierbeimussu. a.übereinebedarfs‐oderverbrauchsgesteuerteMaterialbereitstellung befundensowieAuslösungspunkteundEntscheidungsregelnfürdasSteuerungskonzept definiertwerden.ImletztenSchrittwirddanndasSimulationskonzeptdurchdenSimu‐ lationsexperten erstellt, der für die simulationstechnische Auslegung des modellierten Systemsverantwortlichist.HierzuwirdfürdasSimulationsexperimenteinentsprechen‐ derVersuchsplanentwickelt,dersowohlzurVerifikationundValidierungdesSimulati‐ onsmodellsalsauchzurDimensionierungdesProduktionssystemsdient. 4.2 Gestaltung des Sichtenkonzepts DieGestaltungdesSichtenkonzeptsbeinhaltetdieDefinitionderModellobjekteund dieSpezifikationderSichten,welcheimRahmenderModellbildungzumEinsatzkommen. GestaltungdesSichtenkonzepts 83 MittelsderverschiedenenSichtenwirdderModellierungsgegenstandausunterschiedli‐ chenBlickwinkelnbeschriebenundsomitdasModellstückweiseaufgebaut.Dabeiwird sichamVorgehensmodellorientiertundjederKonzeptebeneeineentsprechendeSicht zugeordnet.DurchdieVerwendungintegrierterSichtenkanndieKompliziertheitdesMo‐ dellskontrolliertgesteigertwerden,indemsukzessivNotationselementehinzukommen. DasModellierungskonzeptGRAMOSAbeinhaltetinsgesamtachtSichten,wovonvierüber eineweitergehendegraphischeModellrepräsentationverfügen(Abbildung38). Abbildung 38: Übersicht der im Modellierungskonzept verwendeten Sichten Die anderen Sichten (Projekt‐, Produkt‐, Organisations‐ und Simulationssicht) be‐ schreibeneinfacheObjektzuordnungen.Deshalbsindhierfürkeinegesondertengraphi‐ schenNotationenerforderlich.DeninhaltlichenSchwerpunktdesModellierungskonzepts bildendiedreiprozessorientiertenSichten(Fertigungs‐,Materialfluss‐undSteuerungs‐ sicht).DiesestelleneineWeiterentwicklungderbekanntenAnsätzezurProzess‐undMa‐ terialflussmodellierung dar. Ergänzend zur Materialflusssicht besteht für das Material‐ flusskonzept die Möglichkeit zur Generierung eines Materialflussschemas, um eine schnelleÜbersichtzudenmodelliertenMaterialflussbeziehungenzuerhalten.ImFolgen‐ denwerdenzunächstdieimModellverwendetenObjektklassendefiniert.Danachwird aufdieeinzelnenSichteneingegangen,wobeientsprechendNotationselementeundMo‐ dellierungsregelnspezifiziertwerden. 84 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA 4.2.1 Definition der Objektklassen DasModellierungskonzeptGRAMOSAbestehtauszwölfObjektklassen,ausdenensich jedesModellaufbaut.EntsprechendrepräsentierendieObjektklassenverschiedeneEle‐ mentederdigitalenProduktionsentwicklung.DieAbbildung39zeigtdassichtenübergrei‐ fendeMetamodell,welchesObjektklassenundihrewichtigstenObjektbeziehungenbein‐ haltet. Abbildung 39: Sichtenübergreifendes Metamodell im UML‐Format AusdemsichtenübergreifendenMetamodellgehthervor,dasseinprozessorientierter Modellierungsansatz gewählt wurde. Die Objektklasse Prozess bildet das zentrale Ver‐ GestaltungdesSichtenkonzepts 85 knüpfungselementimModell,wobeijederProzessindividuelldurcheinenentsprechen‐ denProzessauftragausgelöstwerdenkann.ImGegensatzzuanderenModellierungsan‐ sätzen,dieeineAuftragsauslösungsequenziellerProzessfolgenverfolgen,wirdhierdurch dienotwendigeFlexibilitätzurAbbildungmaterialflusskomplexerCFK‐Fertigungs‐und Logistikprozessenerreicht.ImFolgendenwerdendieeinzelnenObjektklassenvorgestellt sowieaufdasVerständnisjeweiligerObjektbeziehungeneingegangen. Auftragsauslöser DerAuftragsauslöserrepräsentierteinObjekt,welcheseinenodermehrereAufträge auslöst.AlsAktivierungsereignisdienenderZeitgeber,derPufferodereinProzess.Für den Auftragsauslöser können verschiedene Prozess‐ und Steuerungslogiken hinterlegt werden,umeinegezielteAuftragsauslösungund/oder‐freigabezuerreichen. Fertigungsfehler DerFertigungsfehlerbeschreibtdasAuftretenvonQualitätsmängelnbeiFertigungs‐ elementen.FürjedesFertigungselementkönnenspezifischeFehlerklassendefiniertwer‐ den.DieAuftretens‐undEntdeckungswahrscheinlichkeitdereinzelnenFertigungsfehler wirdindividuellfürjedenProzessbestimmt.EskönneninAbhängigkeitvonFertigungs‐ fehlern spezifische Prozess‐ und Steuerungslogiken definiert werden, die zum Beispiel entsprechendeReparaturprozesseauslösen. Fertigungselement Das Fertigungselement repräsentiert vornehmlich ein physischesFertigungsobjekt, welches als Grundbaustein für die weitergehende Modellierung dient. Dabei wird zwi‐ schen Produkten, Materialien, Personal, Betriebsmitteln sowie Betriebshilfsmitteln un‐ terschieden.ImRahmenderProzessmodellierungkönnenFertigungselementezurSpezi‐ fikationvon Materialbedarfen genutzt werden. Des Weiterendienen sie zur Ausgestal‐ tungvonOrganisationseinheitenundMaterialflussobjekten. Materialflussobjekt UntereinemMaterialflussobjektwirdeinContainerobjektverstanden,welcheszum Materialaustausch zwischen Prozessen dient. Das Materialflussobjekt fasst organisato‐ rischeinesodermehrereFertigungselementezusammenundermöglichtdieDefinition spezifischer Fertigungszustände. Dies ist auch für unterschiedliche Fertigungselement‐ klassenmöglichundeskönnenzumBeispielFertigungshilfsmittelundWerkstückkom‐ biniertwerden. Organisationseinheit DieOrganisationseinheitdientzurAusführungvonProzessen.DurchInstanzierung mehrerergleicherOrganisationseinheitenkanndieProzessausführungentsprechendpa‐ rallelisiertwerden.ZudemkanndieOrganisationseinheitmittelsderZuordnungvonFer‐ 86 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA tigungselementenausgestaltetwerden.BeidenOrganisationseinheitenkanngrundsätz‐ lichzwischenMontage‐,Fertigungs‐,Umschlags‐,Transport‐,Lager‐undQualitätseinheit unterschiedenwerden.DurchdasLayoutkonzeptwirddieräumlicheAnordnungderOr‐ ganisationseinheitenspezifiziert. Prozess DerProzessbesitztEingangs‐undAusgangsverknüpfungenzuFertigungselementen, Materialfluss‐,Auftrags‐undProzessauslösungsobjekten.DieAusführungeinesProzes‐ ses nimmt Bearbeitungs‐ und gegebenenfalls Rüstzeiten in Anspruch. Zudem erfordert die Prozessausführung freie Kapazitäten einer Organisationseinheit. Für jeden Prozess kann immer nur eine Organisationseinheit als ausführende Instanz definiert werden. BeimProzesswirdzwischenFertigungs‐undLogistikprozessemunterschieden. Prozessauftrag DerProzessauftragbeziehtsichimmeraufeinenspezifischenProzessunddefiniert dieAnzahlanProzessaufrufen.GrundsätzlichkanneinProzessauftragimmernurvonei‐ nem Auftragsauslöser ausgelöst, aber ein Prozess kann durch unterschiedliche Pro‐ zessaufträgeaktiviertwerden.DesWeiterenkannderProzessauftragsowohldenStart alsauchdasEndeeinesübergeordnetenFertigungsauftragsdarstellen. Prozessfolge DieProzessfolgeistentwederdemFertigungskonzeptoderdemMaterialflusskonzept zugeordnet.InderProzessfolgewerdenmehrereProzesseinheitenzusammengefasst,die einembestimmtenZweckdienen,abernichtzwingendineinemProzessablaufmiteinan‐ der verknüpft sind. Die Prozessfolge schafft somit die Möglichkeit zur weitergehenden StrukturierungvonFertigungs‐undMaterialflusskonzepten. Puffer DerPufferspeichertMaterialflussobjekte,aberbesitztkeinephysischeRepräsentanz. Esistmöglich,denPuffereinerOrganisationseinheitzuzuordnenundsomitindirektauch Fertigungselementen.BeiderProzessmodellierungwirddurchdenPuffersowohlHer‐ kunftalsauchZielderMaterialflussobjektedefiniert.DerPufferverfügtüberverschie‐ denePufferstrategien,wiez.B.FIFO,LIFO. Stückliste DieStücklistebeschreibtdiemengenmäßigeZusammensetzungeinesProduktsaus verschiedenenKomponenten.SowohldasProduktalsauchdieeinzelnenKomponenten werdendurchFertigungselementerepräsentiert. GestaltungdesSichtenkonzepts 87 Zeitgeber DerZeitgeberbeschreibteineListemitverschiedenenZeitpunktenodereineFunk‐ tionvongegebenenfallsstochastischenZeitintervallen,welchealsAktivierungsereignis fürdenAuftragsauslösergenutztwerdenkönnen. Vorgang DerVorgangisteineweitergehendeUnterteilungdesProzessesinkleinereAbschnitte zurgenauerenBeschreibungsowiederbesserenKalkulationvonVorgabezeiten.DieMo‐ dellierungderVorgängesiehtausschließlicheinesequenzielleAbfolgevor,umdieMo‐ dellkomplexitätnichtunnötigzuerhöhen. 4.2.2 Spezifikation der Sichten mit einfacher Ob‐ jektzuordnung Projektsicht Die Projektsicht bildet den Ausgangspunkt der Modellierung und beschreibt die grundlegendeDefinitionvonFertigungselementen.DieFertigungselementekönnenso‐ wohlhinsichtlichihrereigenenKlassealsauchauftretenderFertigungsfehlermittelsder ZuordnungvonFehlerklassenspezifiziertwerden(Abbildung40). Abbildung 40: UML‐Klassendiagramm für die Projektsicht DieinderProjektsichtdefiniertenFertigungselementekönneninallenanderenSich‐ tenverwendetwerden.DiefrühzeitigeDefinitionderFertigungselementeermöglichtes, 88 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA bestehendeProdukt‐undFabrikstrukturenalsAusgangsbasisfüreineweitergehendedi‐ gitaleProduktionsentwicklungzunehmen.GegebenenfallslassensichdieFertigungsele‐ menteauchzwischenmehrerenProjektenaustauschenundsomiteinezentraleObjekt‐ bibliothekaufbauen. Produktsicht BeiderProduktsichthandeltessichumdiebauteiltechnischeSpezifikationderFerti‐ gungsaufgabe. Für die Fertigungsaufgabe werden zunächst ein Fertigungselement als ProduktdefiniertunddanndieentsprechendeStücklistehinterlegt,indemdiemengen‐ mäßigeInstanzierungderFertigungselementeerfolgt(Abbildung41). Abbildung 41: UML‐Klassendiagramm für die Produktsicht Organisationssicht In der Organisationssicht können Organisationseinheiten angelegt und durch die mengenmäßigeZuordnungvonFertigungselementenweitergehendspezifiziertwerden (Abbildung42). Abbildung 42: UML‐Klassendiagramm für die Organisationssicht AusgehendvomFertigungskonzeptistesmöglich,eineerstestatischeDimensionie‐ rungfürdasOrganisationskonzeptvorzunehmen.DiesequantitativeEinschätzungüber GestaltungdesSichtenkonzepts 89 dieAnzahlderbenötigtenOrganisationseinheitenlässtsichfolglichauchfürdienachfol‐ gendeLayoutsichtverwenden,umentsprechendeFlächenbedarfezudefinieren. Simulationssicht DieSimulationssichtdientzurFestlegungderBestandsgrößenvonMaterialflussob‐ jektenindenPuffernsowiederDefinitionvonSensitivitätenimRahmenderVersuchs‐ planung(Abbildung43). Abbildung 43: UML‐Klassendiagramm für die Simulationssicht EskönnenjeglicheBeständeanMaterialflussobjektenangelegtundsomitauchunter‐ schiedliche Ausgangsszenarien für das Simulationsexperiment abgebildet werden. Des WeiterenkönneneinzelnenumerischeParameterspezifiziertundnachfolgendinderSi‐ mulationsumgebungautomatischineinenentsprechendenvollfaktoriellenVersuchsplan überführtwerden.AufBasisderVersuchsplanungwerdenimRahmenderSensitivitäts‐ analyseunterschiedlicheParameterkonstellationensystematischuntersuchtundmitei‐ nanderinBeziehunggesetzt. 4.2.3 Spezifikation der Sichten mit graphischer Notation EsexistierenmitFertigungs‐,Materialfluss‐undSteuerungssichtdreiprozessorien‐ tierteSichten,diezurmaterialflussgerechtenProzessmodellierungzumEinsatzkommen. DieSichtenbauenweitestgehendintegralaufeinanderauf.ZurBeschreibungdesFerti‐ gungskonzepts dient die Fertigungssicht. Sie unterstützt den Fertigungsplaner bei der Modellierung verfahrenstechnischer Prozessfolgen. Die Materialflusssicht unterstützt denLogistikexpertenbeiderLogistikplanung,wobeiausgehendvomFertigungskonzept unterstützende Logistikprozesse integriert werden. Das Materialflussschema wird aus derMaterialflusssichtzurbesserenVeranschaulichungderMaterialflussstrukturengene‐ riert. Mit der Steuerungssicht werden ausgehend vom Materialflusskonzept die Steue‐ 90 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA rungsmechanismendesProzessablaufsdefiniert.DesWeiterenexistiertnochdieLayout‐ sicht,welchezurVisualisierungderräumlichenAnordnungimProduktionssystemdient. Zunächst werden die Fertigungs‐, Materialfluss‐ und Steuerungssicht vorgestellt und dannwirdaufdieLayoutsichtunddasMaterialflussschemaeingegangen. Fertigungssicht AusgehendvonÜberlegungenzurTechnologie‐undVerfahrensauswahlwerdenerste Prozessfolgen unter Beschreibung von Material‐ und Ressourceneinsatz in der Ferti‐ gungssichtabgebildet.DesWeiterenwirddefiniert,welcheFertigungsfehlerinwelchen ProzessenundbeiwelchenFertigungselementenauftreten.Dementsprechendbeinhaltet dieseSichtdievierzentralenObjektklassenProzess,Fertigungselement,Fertigungsfehler undOrganisationseinheit(Abbildung44). Abbildung 44: UML‐Klassendiagramm der Fertigungssicht DurchdieVerknüpfungderProzesselementemitdemKontrollfluss‐Konnektorwird dieProzessfolgedefiniert,diedannhinsichtlichdesMaterial‐undRessourceneinsatzes mittels Fertigungselementen und Organisationseinheiten weiter ausgestaltet werden kann.AufdenEinsatzweitergehenderlogischerOperatorenwirdinderFertigungssicht verzichtet,umdieseSichtnichtmitFunktionenzuüberladen.Umdennochkomplexere GestaltungdesSichtenkonzepts 91 Prozessabläufe genauer beschreiben zu können, besteht die Möglichkeit zur freien Be‐ zeichnungderKontrollfluss‐Konnektoren.DieeigentlicheSpezifikationderAblaufsteue‐ rungerfolgtnachfolgendinderSteuerungssicht. HinsichtlichderModellierungdesMaterialbedarfsisterwähnenswert,dassfürjedes FertigungselementeigeneFehlerklassenhinterlegtwerdenkönnen.DasAuftretensowie dieEntdeckungeinzelnerFertigungsfehlerkanndanninVerbindungmitdeneinzelnen Prozessschrittendefiniertwerden.IndiesemSinneorientiertsichdasVorgehenander Fehler‐Möglichkeits‐ und Einflussanalyse für Prozesse (Prozess‐FMEA). Die Prozess‐ FMEAbautaufderSystem‐undKonstruktion‐FMEAaufundistzumeistfesterBestandteil derArbeitsplanung.SieuntersuchteinzelneProzessschritteimHinblickaufFehlerquel‐ len.DabeibewertetdieProzess‐FMEAsowohldieSchwerebzw.BedeutungdesFehlers sowieprozessspezifischdieWahrscheinlichkeitdesAuftretensundderEntdeckung.Die BewertungderdreiKriterienAuftreten,BedeutungundEntdeckungerfolgtineinemWer‐ tebereichvoneinsbiszehn(sieheAnhangI).ImHinblickaufdieAbbildungstochastischer StörereignissekönnenfürdieOrganisationseinheitensowohldietechnischeVerfügbar‐ keitalsauchdieMTTR(engl.mean‐time‐to‐repair)angegebenwerden.DieNotationsele‐ mentesindinAbbildung45dargestellt. Abbildung 45: Notationselemente der Fertigungssicht InAnlehnungandieUML‐KlassendiagrammewerdenimKopfdesNotationselements dieObjektklasseunddieObjektbezeichnungangegeben.ImAttributfeldkönnengrund‐ sätzlichalleObjektattributesowieauchverknüpfteAttribute,wiez.B.dieAnzahlderFer‐ tigungselemente, angezeigt werden. Auf eine Beschriftung von Kanten wird weitestge‐ hendverzichtet,dadiesbeilängerenKantensehrschnellunübersichtlichist.AusGründen derModellbeherrschbarkeitkannfürjedeProzesseinheitnureineausführendeOrgani‐ sationseinheitbestimmtwerden(Abbildung46).DesWeiterenwirdderRessourcenbe‐ darf der Prozesse durch die Zuordnung von Fertigungselementen als Eingangsgrößen festgelegt. Entsprechend wird auch das Ergebnis eines Prozesses über Fertigungsele‐ mentealsAusgangsgrößendefiniert.DerFokusderFertigungssichtliegtaufderverfah‐ renstechnischen Gestaltung der Prozessfolgen, weshalb ausschließlich Fertigungsele‐ mente an Stelle von Materialflussobjekten verwendet werden. Obwohl sich das Ferti‐ gungskonzept auf die Spezifikation der Fertigungsprozesse konzentriert, können auch Logistikprozesseangelegtwerden,umeinemöglichstgroßeFlexibilitätbeiderModellie‐ rungzuhaben. 92 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA Abbildung 46: Modellierungsbeispiel der Fertigungssicht Materialflusssicht Die Materialflusssicht erweitert die verfahrenstechnischen Prozessfolgen aus dem FertigungskonzeptumdieBeschreibungdesMaterialflusses(Abbildung47). Abbildung 47: UML‐Klassendiagramm der Materialflusssicht GestaltungdesSichtenkonzepts 93 ZudiesemZweckkommenmitdemMaterialflussobjektunddemPufferzweizusätz‐ licheNotationselementezumEinsatz.DerPufferalsObjektklassebesitztdieEigenschaf‐ tenzumSpeichernvonMaterialflussobjekten,dabeibesitzterkeinedirektephysischeRe‐ präsentanz.DasMaterialflussobjektalssolchesbestehtauseinemodermehrerenFerti‐ gungselementen,derenZuordnungmengenmäßigerfasstwird.MittelsdesEinsatzesvon MaterialflussobjektenwirdesinErweiterungzurFertigungssichtmöglich,beliebigeKom‐ binationenvonFertigungselementenalseigenständigeObjektklassenzudefinieren.Ent‐ sprechendkönnensowohlMontage‐alsauchDemontagezuständesowieTransportein‐ heitenmitLadungsträgernmodelliertwerden(Abbildung48). Abbildung 48: UML‐Klassendiagramm des Materialflussobjekts ImGegensatzzurFertigungs‐undSteuerungssichtwerdeninderMaterialflusssicht nurMaterialflüsseundkeineKontrollflüssebeschrieben(Abbildung49). Abbildung 49: Notationselemente der Materialflusssicht 94 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA DerMaterialflusswirddurcheinegerichteteVerknüpfungvonMaterialflussobjekten, ProzesseinheitenundPufferndargestellt.DasMaterialflussobjektmussseinenUrsprung undseinZielimmerineinemPufferhaben,wobeiesimmerübereineProzesseinheitver‐ knüpftwird.DementsprechendhandeltessichumeinefesteNotationssequenz,dieim‐ mereingehaltenwerdenmussundinAbbildung50beispielhaftdargestelltist.InderOb‐ jektrepräsentation unterscheidet sich das Materialflussobjekt von anderen Objekten dadurch,dassesineinem„geschlossenen“undeinem„offenen“Zustandvorliegenkann. Der„geschlossene“ZustanddientzurkompaktenDarstellung.Im„offenen“Zustandkön‐ nendasMaterialflussobjekteingesehenunddieeinzelnenFertigungselementebetrachtet werden. Abbildung 50: Modellierungsbeispiel der Materialflusssicht Steuerungssicht MitderModellierungdesMaterialflussesisteinwesentlicherSchrittzurSimulations‐ modellgenerierunggemacht,dadieelementarenZusammenhängezwischenProzessund Materialfluss definiert sind. Um jedoch ein lauffähiges Simulationsmodell zu erstellen, mussnochspezifiziertwerden,aufwelcheArtundWeisedieeinzelnenProzesseinheiten aktiviertwerden.Diesisterforderlich,umnebenderSystemstrukturauchdasSystem‐ verhaltenabbildenzukönnen.DieSteuerungssichtbautdirektaufderMaterialflusssicht aufunderweitertdieseumProzess‐undSteuerungslogiken.DiebeidenzentralenSteue‐ rungselementesinddersogenannteAuftragsauslöserundderProzessauftrag.DerAuf‐ tragsauslöserbesitztverschiedeneLogiken,diezurAktivierungundErzeugungvonAuf‐ trägendienen.DieAufträgewiederumstoßendanndieeigentlicheProzessausführungan. Wie schon bei der Materialflusssicht wird mit einer festen Notationssequenz von Auf‐ tragsauslöserundProzessauftraggearbeitet(Abbildung51). GestaltungdesSichtenkonzepts 95 Abbildung 51: UML‐Klassendiagramm der Steuerungssicht AlsAktivierungsereignisfürdenAuftragsauslöserkönnenProzesseinheit,Pufferoder Zeitgeberdienen,welchemitdemAuftragsauslösermittelseinesKontrollfluss‐Konnek‐ torsverbundenwerden(Abbildung52). Abbildung 52: Notationselemente der Steuerungssicht 96 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA TheoretischistdieKombinationmehrererAktivierungsereignissedenkbar,aberaus GründenderModellbeherrschbarkeitistfestgelegt,dassderAuftragsauslöserimmernur miteinemAktivierungsereignisverbundenwerdendarf.ImFalleinerprozessorientier‐ ten Aktivierung wird der Auftragsauslöser mit einer Prozesseinheit verknüpft und das Prozessereignis(Start,Ende,etc.)zurAktivierungverwendet.ImRahmenderbestands‐ orientiertenAuslösungwirdderAuftragsauslösermiteinemPufferverknüpftundeskön‐ nenverschiedeneRegelnzurAktivierung,z.B.aufgrundvonÜber‐undUnterschreitenei‐ nesSignalbestands,formuliertwerden.ZusätzlichkannnocheinesogenannteBedingung durchdieVerknüpfungdesAuftragsauslösersmiteinemMaterialflussobjektangegeben werden,wodurchsichzumBeispielbeigemischtenPuffernfesteSignalbeständefürbe‐ stimmteMaterialflussobjektedefinierenlassen.AusGründenderÜbersichtlichkeitkann fürdenAuftragsauslösermaximaleinMaterialflussobjektalsBedingunghinterlegtwer‐ den(Abbildung53). Abbildung 53: Modellierungsbeispiel der Steuerungssicht Eine weitere Möglichkeit zur Aktivierung des Auftragsauslösers besteht im Einsatz eines sogenannten Zeitgebers, welcher in Abhängigkeit eines zuvor definierten Zeit‐ punktsdenProzessauftragauslöst.GrundsätzlichkönnensowohlperiodischeZeitinter‐ vallealsauchZeitlistenoderVerteilungsfunktionenimZeitgeberzumEinsatzkommen. DerProzessauftragdefiniertu.a.dieAnzahlderProzessaufrufeundlegtfest,obdiePro‐ zessaufrufezueinemLoszusammengefasstodereinzelnbearbeitetwerdenmüssen.Zu‐ demkannangegebenwerden,obdasLossequenzielloderparallelbearbeitetwird.Eine AuswahlvonModellierungsbeispielenfürdieSteuerungssichtfindetsichimUnterkapitel 4.3. Layoutsicht DieLayoutsichtdientzurDarstellungderräumlichenAnordnungderOrganisations‐ einheitenundFertigungselemente(Abbildung54). GestaltungdesSichtenkonzepts 97 Abbildung 54: UML‐Klassendiagramm des Layouts BeimLayouthandeltessichumein2D‐Blocklayout,welchesinderGrobplanungzum Einsatz kommt und zur ersten Abschätzung von Flächenbedarfen, Wegstrecken und Transportaufwänden dient. Bei der Notation der Layoutsicht kommen die für ein 2D‐ BlocklayoutüblichenRechteckezumEinsatz,welchedieFlächederentsprechendenOr‐ ganisationseinheitenbzw.Fertigungselementerepräsentieren(Abbildung55). Abbildung 55: Modellierungsbeispiel des Layouts 98 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA Materialflussschema Im Materialflussschema erfolgt die Abbildung des Materialflusses, wobei qualitativ aufgezeigt wird, welche Materialflüsse zwischen den einzelnen Organisationseinheiten bzw.Puffernverlaufen.BeiderDarstellungwerdendieMaterialflüssenachRichtungund nachKlassedesMaterialflussobjektsunterschieden(Abbildung56). Abbildung 56: UML‐Klassendiagramm des Materialflussschemas Das Materialflussschema dient ausschließlich zur Analyse des Materialflusses und kannnichtzurModellierunggenutztwerden,dasichdieMaterialflussbeziehungenzwi‐ schendenOrganisationseinheitenbzw.PuffernausdemMaterialflusskonzeptgenerieren. DiePuffersinduntereinanderüberdenMaterialflussverknüpftundkönnenentsprechen‐ denOrganisationseinheitenzugeordnetwerden(Abbildung57).AufeinedetaillierteAb‐ bildungeinzelnerMaterialflussobjekte,wiezumBeispielinderMaterialflusssicht,wird ausGründenderKompaktheitverzichtet.UmjedochzusätzlicheInformationenzuden einzelnenMaterialflüssengebenzukönnen,wirddieBezeichnungdesjeweiligenMateri‐ alflussobjektsamKonnektormitgeführt. ModellierunggrundlegenderMaterialfluss‐undSteuerungsfunktionen 99 Abbildung 57: a) Notationselemente; b) Modellierungsbeispiel des Materialflusssche‐ mas 4.3 Modellierung grundlegender Materialfluss‐ und Steuerungsfunktionen DaszentraleElementdesModellierungskonzeptsistdieSteuerungssicht,welcheaus‐ gehendvomMaterialflusskonzeptdieAuslösungdereinzelnenProzesselementemitdem Zielbeschreibt,dasVerhaltendesMaterialflusseskorrektabzubilden.Wiebereitsausge‐ führt,werdenhierzunebendergraphischenNotationvordefinierteProzess‐undSteue‐ rungslogikenverwendet.ImFolgendenwerden18grundlegendeMaterialfluss‐undSteu‐ erungsfunktioneninkleinenAnwendungsbeispielenvorgestellt,umdieModellierungs‐ möglichkeitderNotationzurAbbildungkomplexenSystemverhaltensaufzuzeigen.Um Simulationsmodelle(teil‐)automatischzugenerieren,müssendieLogikenineinerSimu‐ lationsumgebungimplementiertwerden,wasinKapitel5.4nähererläutertwird. 100 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA 4.3.1 Funktionen des Materialflusses Verbund schaffen (Verpacken, Montieren etc.) BeidiesemVorgangentstehteinVerbundinFormeinesMaterialflussobjekts,welches sichausmehrerenFertigungselementenzusammensetzt,diewiederumalsMaterialfluss‐ objekteindenProzesseingegangensind(Abbildung58).Soferndabeizweiodermehrere Werkstückebeteiligtsind,diedauerhaftzusammengeführtwerden,handeltessichnach DIN 8580 um einen Fügevorgang,ansonstenkann es sich zum Beispiel auch um einen Verpackungsvorganghandeln. Abbildung 58: Beispielhafte Modellierung der Funktion Verbund schaffen Bearbeiten BeimBearbeitenistklassischerweisenureinWerkstückbeteiligt,welchesunterZu‐ hilfenahmevonBetriebshilfsmittelnineinenanderenFertigungszustandüberführtwird (Abbildung59).DurchdieDefinitiondesRüstzeitanteilsanderProzesszeitlassensich reihenfolgeunabhängigeRüstvorgängedarstellen.DesWeiterenistinjedemMaterialflus‐ sobjektzuhinterlegen,obessichumeinRüstobjekthandelt.Wennessichnichtumein Rüstobjekthandelt,multipliziertsichderBedarfmitderAnzahlderProzessaufrufege‐ nauso wie die Bearbeitungszeit. Bezüglich Fertigungs‐ und Bauteilfehlern werden die SpezifikationenausderFertigungssichtgenutztundautomatischfürjedesFertigungsele‐ menthinterlegt.BestehendeFehlerwerdenautomatischwährendderProzessdurchfüh‐ runganbetreffendeFertigungselementeweitergereicht. ModellierunggrundlegenderMaterialfluss‐undSteuerungsfunktionen 101 Abbildung 59: Beispielhafte Modellierung der Funktion Bearbeiten Handhaben, Transport und Unstetigfördern Durch die Verknüpfung der Materialflussobjekte mit unterschiedlichen Puffern bei Prozessbeginnund‐endelassensichräumlicheÄnderungenimMaterialflussdarstellen, diesichüberZuordnungderPufferzuOrganisationseinheitenbzw.Positionierunginder Layoutsichtweiterausgestaltenlassen(Abbildung60). Abbildung 60: Beispielhafte Modellierung der Funktionen Handhaben, Transport und Unstetigfördern Stetigfördern BeimStetigfördernwirdeinkontinuierlicherMaterialflussvonderEin‐biszurAus‐ schleusungerzeugt,wobeidieTransportstreckemehrereObjekteaufnehmenkann(Ab‐ bildung61).HierdurchentstehteinPuffereffekt.UmsichdiesemWirkungsprinzipanzu‐ nähern,werdenbeidieserProzessartzusätzlichdiemaximaleKapazitätanMaterialflus‐ sobjektenundderminimalezeitlicheAbstandzweieraufeinanderfolgenderProzessean‐ gegeben. 102 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA Abbildung 61: Beispielhafte Modellierung der Funktion Stetigfördern Verbund auflösen (Entpacken, Demontieren, etc.) BeidiesemVorgangwirdeinVerbund,bestehendausmehrerenMaterialflussobjek‐ ten,aufgelöst(Abbildung62).SoferndarauszweiodermehrereWerkstückeentstehen, handeltessichnachDIN8580umeinenZerlege‐bzw.einenDemontagevorgang.Ansons‐ tenkannessichzumBeispielauchumeinenEntpackungsvorganghandeln. Abbildung 62: Beispielhafte Modellierung der Funktion Verbund auflösen Sammeln BeimSammelnhandeltessichumeinenVorgang,beidemmehrereMaterialflussob‐ jektezeitlichversetztvonunterschiedlichenHerkunftspuffernineinemZielpufferzusam‐ mengeführt werden (Abbildung 63). Zur modelltechnischen Umsetzung des Sammelns wirdanjedemMaterialflussobjektinProzentangegeben,wannderProzesseintrittbzw.‐ austrittbezogenaufdieAuftragszeiterfolgt.Grundsätzlichlässtsichdamitaucheinezeit‐ versetzteMaterialbereitstellungimProzessabbilden. ModellierunggrundlegenderMaterialfluss‐undSteuerungsfunktionen 103 Abbildung 63: Beispielhafte Modellierung der Funktion Sammeln Verteilen BeimVerteilenhandeltessichumeinenVorgang,beidemauseinemPuffermehrere MaterialflussobjektezeitlichversetztaufmehrerePufferverteiltwerden(Abbildung64). ZurmodelltechnischenUmsetzungwirdanjedemMaterialflussobjektinProzentangege‐ ben,wannderProzesseintrittbzw.‐austrittbezogenaufdieAuftragszeiterfolgt. 104 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA Abbildung 64: Beispielhafte Modellierung der Funktion Verteilen Bestandsabhängige Losgröße (Autoklav‐, Ofenprozess, etc.) DieIdeezurVerwendungeinerbestandsabhängigenLosgrößebestehtinderAusnut‐ zung der maximalen Ressourcenkapazität bei Prozessen mit paralleler Prozess‐ bzw. Losbearbeitung.DieparalleleProzess‐bzw.LosbearbeitungtrittzumBeispielbeiAuto‐ klav‐undOfenprozessenauf.InAbhängigkeitvomPufferbestandwirdflexibeleineLos‐ größefürdenProzessauftragfestgelegt.DiemodelltechnischeUmsetzungsiehtvor,dass hierzueinProzessauftragangelegtwird,dersowohldenminimalenalsauchdenmaxima‐ len Bestand an Werkstücken für eine Prozessausführung definiert (Abbildung 65). Die FreigabedesAuftragskanngegebenenfallsbiszurVerfügbarkeiteinerfreienRessource verzögert werden. Zur Auftragsauslösung kann als Aktivierungsregel der Maximalbe‐ standgewähltwerden.ImFalleinerLosbearbeitungwirdnureineinzelnerProzessauf‐ tragmitentsprechenderAnzahlanProzessaufrufeninsSteuerungssystemeingestellt. ModellierunggrundlegenderMaterialfluss‐undSteuerungsfunktionen 105 Abbildung 65: Beispielhafte Modellierung der Funktion flexible bestandsabhängige Los‐ größe MFO‐Sortierung nach Objektklasse BeiderSortierungdesMaterialflussobjekts(MFO)nachderjeweiligenObjektklasse wirddieProzessauslösungmiteinersogenanntenMaterialflussbedingunggekoppelt.Nur wennein bestimmtesMaterialflussobjekt zum Beispielam Puffer‐Ausgang vorliegt,er‐ folgtdieAktivierung(Abbildung66).EntsprechendbestehtdieMöglichkeit,unterschied‐ licheProzesseinAbhängigkeitderObjektklasseanzustoßenunddadurcheineSortierung zuerreichen. Abbildung 66: Beispielhafte Modellierung der Funktion MFO‐Sortierung nach Objekt‐ klasse 106 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA MFO‐Sortierung nach Objektstatus BeiderSortierungdesMaterialflussobjekts(MFO)nachdemObjektstatuserfolgtdie ProzessauslösunginAbhängigkeitvomObjektstatus,wobeidiesesowohlseparatalsauch inKombinationmitderObjektklasseerfolgenkann(Abbildung67). Abbildung 67: Beispielhafte Modellierung der Funktion MFO‐Sortierung nach Objekt‐ status MFO‐Sortierung nach Fehlerklassen Bei der MFO‐Sortierung nach Fehlerklassen können zum Beispiel unterschiedliche UmfängeanNacharbeitmodelliertwerden.DasichdieeigentlichenFehleraufFertigungs‐ elementebenebefinden,werdenprogrammtechnischalleFertigungselementeeinesMa‐ terialflussobjektsnachdemausgewähltenFehlerdurchsucht.Soferneinesodermehrere FertigungselementedieentsprechendeFehlerklasseaufweisen,erfolgtdieProzessauslö‐ sung.Gegebenenfallskannessomiterforderlichsein,denVerbundaufzulösenundfürje‐ desineinemMaterialflussobjektenthalteneFertigungselementeineigenesMaterialflus‐ sobjektzuschaffen,umspezifischeReparaturprozesseanzustoßen(Abbildung68). ModellierunggrundlegenderMaterialfluss‐undSteuerungsfunktionen 107 Abbildung 68: Beispielhafte Modellierung der Funktion MFO‐Sortierung nach Fehler‐ klassen MFO‐Sortierung nach Qualitätskennzahl BeiderSortierungdesMaterialflussobjekts(MFO)nachderQualitätskennzahl(QKZ) erfolgt die Prozessauslösung entsprechend der für das Materialflussobjekt ermittelten normiertenQualitätskennzahl(Abbildung69).DieQKZistdimensionslosundaufeinen kontinuierlichenWertebereichvon0bis100normiert[184].OhneQualitätsmängelwird einbestmöglicherWertvon100erreicht,währendderschlechtesteWert0beträgt.Mit‐ telsderQKZwirdeineeinfacheQualitätsbewertungauchunterschiedlicherBauteileund Fehlerklassenmöglich.ZursystematischenErhebungbzw.Berechnungdernormierten QualitätskennzahlwirdindieserArbeitaufdiebereitseingeführtenBewertungskriterien (Bedeutung,AuftretenundEntdeckung)derProzess‐FMEAzurückgegriffen.DieBerech‐ nungderQKZerfolgtunterVerwendungvonBinominialvariablenfüraufgetreteneFehler BVA,entdeckteFehlerBVEundnochnichtbehobeneFehlerBVNB.Sofernessichumein Bauteilhandelt,welchessichausmehrerenFertigungselementenzusammensetzt,wird dieQKZeinberechnet,welchefürjedesFertigungselementidieSummederFehlerüber alleFehlerklassenfkermittelt.DieKonstanteBQKZgibtdieBedeutungdesFehlersanund solltesichimWertebereichvonnullbiseinsbewegen. (2) max 0; 100 ∑ ∑ ∙ ∙ ∙ ZusätzlichzuderadditivenVerrechnungderFehlerbeieinzelnenBauteilenkannes notwendigwerden,dassdiedurchschnittlicheQKZlosfüreinganzesLosberechnetwird. 108 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA Diesistnotwendig,wennzumBeispielmehreregleichartigeBauteileaufeinemLadungs‐ trägerzueinergrößerenEinheitzusammengefasstsindunddieGesamtqualitätbeurteilt werdensoll. (3) ∑ max 0; 100 ∑ ∙ ∙ ∙ / IndiesemFallwirddieQKZfürjedesFertigungselementeinzelnberechnetundan‐ schließenddurchdieAnzahlderFertigungselementengeteilt,umdasarithmetischeMit‐ telzuerhalten. Abbildung 69: Beispielhafte Modellierung der Funktion MFO‐Sortierung nach Qualitäts‐ kennzahl 4.3.2 Funktionen der Auftragssteuerung Mit dem Ziel einer korrekten Beschreibung des Modellverhaltens ist es notwendig, nebendenMaterialflussfunktionenauchdieFunktionenderAuftragssteuerungkorrekt abbildenzukönnen.WiebereitsimStandderTechnik(s.Kapitel2.5)erwähnt,existieren imRahmenderAuftragssteuerungmitAuftragsfreigabe,Auftragserzeugung,Reihenfol‐ gebildungundRessourcenauswahlviergrundlegendeFunktionen,welchedieAuftrags‐ durchführung auf Prozessebene steuern (Abbildung 70). Bezüglich der Auftragserzeu‐ gungwirdimRahmendesModellierungskonzeptsentsprechendderbereitseingeführten Notationzwischenzeit‐,prozess‐undbestandsorientiertunterschieden. ModellierunggrundlegenderMaterialfluss‐undSteuerungsfunktionen 109 ERP/ MRP II Auftragsfreigabe (engl. release) Auftragsbestand Auftragserzeugung (engl. generation) prozess‐ orientiert zeit‐ orientiert bestands‐ orientiert Materialbestand Reihenfolge‐ bildung (engl. dispatching) Ressourcen‐ auswahl (engl. routing) Bearbeitungs‐ station mit Materialpuffer Abbildung 70: Grundlegende Funktionen der Auftragssteuerung ImFolgendenwerdenModellierungsbeispielederFunktionenzurAuftragssteuerung gezeigt,wobeidieseinbekannteSteuerungskonzepte,wiez.B.ConwipundKanban,ein‐ gebundensind.ZusätzlichwirdaufdieMöglichkeitenzurDurchlaufzeitberechnungvon Fertigungsaufträgeneingegangen. Bestandsorientierte Auftragserzeugung bei KANBAN‐Steuerung DieKanban‐SteuerungistnachdemPull‐Prinzipaufgebautundstellteineninsichge‐ schlossenenRegelkreiszurBestandsführungdar.BeimklassischenSignal‐Kanbanwird ein Signal an den Lieferanten oder Produzenten zur Nachlieferung oder Nachproduktiongesendet,soferneinezuvordefinierteKanban‐MengeamVerbrauchsort überschrittenwurde.GrundsätzlichkannzwischenzahlreichenKanban‐Arten(Behälter‐ Kanban,Signal‐Kanban,etc.)unterschiedenwerden,dieaberalleaufeinebestandsorien‐ tierteAuftragserzeugungzurückgreifenundsichsomitsehrähneln.ImFolgendenistdas Signal‐Kanbandargestellt,wobeidieAuftragsauslösungbeiUnterschreitungeinesMin‐ destbestandsvon5aktiviertwird(Abbildung71). 110 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA Abbildung 71: Beispielhafte Modellierung der Funktion bestandsorientierte Auftragser‐ zeugung bei KANBAN‐Steuerung BeiAktivierungdesAuftragserfolgtdieBestimmungderAnzahlProzessaufrufebe‐ standsabhängig.DieBerechnungderAnzahlProzessaufträgePinAbhängigkeitvomak‐ tuellen Bestand B erfolgt unter Berücksichtigung des Sollbestands S, der Anzahl Pro‐ zessaufträgeproDifferenzwertPDunddemDifferenzwertfaktorDF.DiegerundeteAn‐ zahlderProzessaufträgewirdwiefolgtermittelt: (4) B S PD/DF Die Einführung des Differenzwertfaktors ist der Tatsache geschuldet, dass die Ein‐ gangsmengeneinesjedenProzessesfreidefinierbarseinsollen.Zudembestehtbeieinem DifferenzwertfaktorvonnulldieAusnahmeregel,dassgenaueinProzessauftragausgelöst wird,sobaldderSignalbestanderreichtoderüberschrittenwird. Auftragsfreigabe bei CONWIP‐Steuerung DieConwip‐Steuerung(engl.constantworkinprogresss)zieltaufeinenkonstanten Auftragsbestand innerhalb eines bestimmten Fertigungsabschnitts ab. Die Methode ist ähnlichderKanban‐Steuerung,aberumfasstmehralseinenFertigungsschrittundkann nebenderAuftragsfreigabeauchnocheineereignisorientierteAuftragserzeugungbein‐ halten.ImvorliegendenBeispielerfolgtdieAuftragserzeugungzeitlichgesteuertmittels Zeitgeber,währenddieAuftragsfreigabeübereineMindestbestandregelgesteuertwird. Entsprechendwirdesnotwendig,einenzweitenAuftragsauslöserfürdenProzessauftrag zudefinieren,welchernurfürdieAuftragsfreigabezuständigist.ImBeispielwirddazu einAuftragsauslösermitMindestbestandregelgenutzt,derProzessaufträgeauslöst,so‐ bald der Mindestbestand von fünf Materialflussobjekten unterschritten ist (Abbildung 72). ModellierunggrundlegenderMaterialfluss‐undSteuerungsfunktionen 111 Abbildung 72: Beispielhafte Modellierung der Funktion Auftragsfreigabe bei CONWIP‐ Steuerung Reihenfolgebildung bei Prozessaufträgen DieReihenfolgebildungvonProzessaufträgenerfolgtüberdieEinstellungderReihen‐ folgeregelanderOrganisationseinheit.SoferndieProzessaufträgeeinzelnenFertigungs‐ aufträgenzugeordnetsind,kannzumBeispielnichtnurnachdemStartterminderPro‐ zessaufträge,sondernauchnachdemStartterminderFertigungsaufträgesortiertwerden (Abbildung73). 112 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA Abbildung 73: Beispielhafte Modellierung der Funktion Reihenfolgebildung von Pro‐ zessaufträgen Ressourcenauswahl bei Prozessaufträgen UmdieseSteuerungsfunktionumzusetzen,werdendiealternativausführbarenPro‐ zessaufträgemitdemAuftragsauslöserverknüpftundfürdenProzessauftrageineent‐ sprechendeErzeugungsregeldefiniert(Abbildung74). Abbildung 74: Beispielhafte Modellierung der Funktion Ressourcenauswahl von Pro‐ zessaufträgen (Queue Length Estimator) ModellierunggrundlegenderMaterialfluss‐undSteuerungsfunktionen 113 ImvorliegendenModellierungsbeispielhandeltessichdabeiumdieRessourcenaus‐ wahlnachdemQueueLengthEstimator(QLE),welcherdenProzessauftragauswählt,der dieniedrigsteaktuelleWartezeitanderBearbeitungsstationplusBearbeitungszeitdes Prozessauftrags besitzt [185]. Eine weitergehende Möglichkeit zur Prozess‐ bzw. Res‐ sourcenauswahlbestehtinderVerwendungeinesAuswahlwerts.ImvorliegendenBei‐ spielveranlasstdieErzeugungsregeleinestochastischeProzessauswahlanhandspezifi‐ scherAuswahlwertederProzesse(Abbildung75). Abbildung 75: Beispielhafte Modellierung der Funktion Ressourcenauswahl von Pro‐ zessaufträgen (zufallsbasiert) Durchlaufzeitberechnung von Fertigungsaufträgen BeiderAnalysevonProduktionsszenarienistdieDurchlaufzeitvonFertigungsaufträ‐ geneinewichtigeBewertungskennzahl.DadasModellierungskonzeptGRAMOSAkeine sequenziellen Prozessfolgen voraussetzt, sind Auftragsanfang und Auftragsende nicht eindeutig zu bestimmen. Da es dennoch notwendig ist, Durchlaufzeiten für bestimmte ProzessabschnitteoderganzeProzessfolgenzubestimmen,könnenProzessaufträgezu übergeordnetenFertigungsaufträgeninBeziehunggesetztwerden.ZurBerechnungder Durchlaufzeitreichtesaus,dassAuftragsanfangundAuftragsendeeinesFertigungsauf‐ tragsinentsprechendenProzessaufträgengekennzeichnetsind(Abbildung76). 114 EntwicklungdesModellierungskonzeptsGRAMOSA Abbildung 76: Beispielhafte Modellierung der Funktion Durchlaufzeitberechnung von Fertigungsaufträgen 5 Prototypische Implementierung von GRAMOSA Ausgehend von den Anforderungen der digitalen CFK‐Produktionsentwicklung wurdedasModellierungskonzeptGRAMOSAentwickelt.IndiesemKapitelerfolgtdieBe‐ schreibung der softwaretechnischen Implementierung in einen Prototypen. Es werden dieeinzelnenKomponentendesSoftwarekonzeptssowiedasFabrikdatenmodellvorge‐ stellt.ZudemwirdaufdiegrafischeBenutzeroberflächederzentralenDatenbanklösung sowiedieentwickelteSimulationsumgebungeingegangen. 5.1 Beschreibung des Softwarekonzepts Das Softwarekonzept beinhaltet den Einsatz einer zentralen Datenbanklösung zur VerwaltungsämtlicherModellinformationeninMSAccess.ÜbereineinMSAccessinte‐ grierte grafische Benutzerschnittstelle wird der Benutzer in die Lage versetzt, die Pla‐ nungsvariantenzuverwaltenunddieModellbildungmittelseinerBaumstrukturvorzu‐ nehmen.ZurgraphischenModellrepräsentationwirdderyEdGraphEditorverwendet, wobeidieeinzelnenModellsichtenimGraphML‐FormatausderMSAccess‐Applikation exportiertunddannimyEdGraphEditorangezeigtwerdenkönnen(Abbildung77).Das GraphML‐FormatisteinfreiesaufXML‐basierendesDateiformat,welchesdieMöglichkeit zurplattformunabhängigenDarstellungvonGraphenbietet.DieModellstrukturanalyse erfolgtdirektinMSAccess.WeitereAnalysemöglichkeitenbesteheninderstatischenDi‐ mensionierungdurcheinenExportdesFertigungskonzeptsnachMSExcelsowiedurch NutzungderMaterialflusssimulationinTECNOMATIXPlantSimulation. 116 PrototypischeImplementierungvonGRAMOSA Abbildung 77: Darstellung des Softwarekonzepts DieSchnittstellezwischenMSAccessundTECNOMATIXPlantSimulationistmittels aufbereiteterTexttabellenrealisiert.PrinzipiellsindhierauchImplementierungslösun‐ gendenkbar,beidenenausderSimulationsumgebungmittelsODBCdirektaufdieMSAc‐ cess‐Datenbankzugegriffenwird.AufgrundderkomplexenDatenbankstrukturundauf‐ wendigerFilteroperationenfürdieSzenarioauswahlwurdejedocheinsolcherAnsatzver‐ worfen,dadiesinMSAccessbesserrealisiertwerdenkann.Zudemkönnendieaufberei‐ tetenTexttabellenauchalsEingangsdatenfürandereSimulatorengenutztwerden. DieeigentlicheSimulationsmodellgenerierungerfolgtvollautomatischinTECNOMA‐ TIXPlantSimulation.ManuelleEingriffesindnurdannnotwendig,wennneueProzess‐ undSteuerungslogikenhinzukommenundneuimplementiertwerdenmüssen.Wesentli‐ ches Merkmal der Simulationsumgebung ist die Möglichkeit zur vollautomatischen DurchführungeinerSensitivitäts‐undLeistungsanalyse.DieSensitivitätsanalyseumfasst dieDurchführungvonKorrelations‐undRegressionsanalysen(sieheAnhangIIb).Beider LeistungsanalysewerdensowohllogistischealsauchreinmonetäreLeistungskennzahlen erhoben,wobeieinProzesskostenansatzverwendetwird(sieheAnhangIIc).ZuvorinMS AccessspezifizierteParameter‐undWertebereichewerdeninTECNOMATIXPlantSimu‐ lation bei der automatischen Experimentsdurchführung in einen vollfaktoriellen Ver‐ suchsplanüberführt.NachStartdesSimulationsexperimentswirddieservollautomatisch ausgeführt.DieSimulationsergebnissewerdenprotokolliertundkönnennachMSExcel übertragenwerden.DieeigentlicheAuswertungundAufbereitungderDatenerfolgtdann inMSExcel.DieErgebnissekönnenwiederumszenariospezifischinMSAccessangezeigt werden. EntwurfdesFabrikdatenmodellsfürdiezentraleDatenbanklösung 117 5.2 Entwurf des Fabrikdatenmodells für die zentrale Datenbanklösung ZentralerBestandteilderImplementierungslösungistderEntwurfeinesgeeigneten Datenmodells für das Modellierungskonzept. Die grundsätzliche Schwierigkeit bestand im Entwurf eines Fabrikdatenmodells unter Berücksichtigung des hierarchischen Mo‐ dellaufbausundderVariantenbildung.DurchdieVariantenbildungmüssenanverschie‐ denenStellenzusätzlicheVerknüpfungstabelleneingefügtwerden,umalternativeKon‐ zeptvarianten definieren zu können. Mittels der Entität Szenario werden Projekt, Pro‐ dukt‐,Fertigungs‐,Organisations‐,Layout‐,Materialfluss‐,Steuerungs‐undSimulations‐ konzeptzentralverwaltet(Abbildung78). Abbildung 78: Darstellung des Fabrikdatenmodells unter Zuordnung der Konzeptvarianten EntsprechendistdieEntitätSzenariozusätzlichzudeninderAbbildungdargestellten Beziehungen mit den Entitäten Auftragsauslöser, Fertigungselement, Layout, Material‐ flussobjekt,Organisationseinheit,Prozess,ProzessfolgeundPufferverknüpft.Daszent‐ raleElementdesModellierungskonzeptsbildetdieEntitätProzess.DieEntitätProzessist entweder dem Szenario Fertigungskonzept oder Materialflusskonzept zugeordnet. GrundsätzlichbestehtderGedanke,dassimFertigungskonzeptzunächstdieFertigungs‐ 118 PrototypischeImplementierungvonGRAMOSA prozesseangelegtunddiesedannimMaterialflusskonzeptumdienotwendigenLogistik‐ prozesseergänztwerden.PrinzipiellstehtesjedochdemAnwenderfrei,welcheProzesse erimFertigungs‐oderimMaterialflusskonzeptmodelliert. 5.3 Vorstellung der grafischen Benutzeroberfläche in MS Access DiegrafischeBenutzeroberflächeinMSAccesshatdieVerwaltungvonProduktions‐ szenarieninderzentralenFabrikdatenbankzurAufgabe.HierzuexistierenvierAnwen‐ dungssichten: Szenarioverwaltung, Modellierung, Auswertung und Layout. Die Anwen‐ dungssichtSzenarioverwaltungdientzurVerwaltungderachtKonzeptebenenmitihren jeweiligen Konzeptvarianten. Entsprechend dem hierarchischen Modellaufbau des Mo‐ dellierungskonzeptskönnenausdenBereichenManagement,FertigungsplanungundLo‐ gistikplanung die entsprechenden Konzeptvarianten zu einem Produktions‐ bzw. Pla‐ nungsszenariozusammengestelltwerden(Abbildung79). Abbildung 79: Grafische Benutzeroberfläche zur Szenarioverwaltung BeiderAuswahldesMaterialflusskonzeptswerdenautomatischdieModellstruktur‐ analysedurchgeführtunddieAnzahlexistierenderProzess‐undMaterialflussbeziehun‐ VorstellungdergrafischenBenutzeroberflächeinMSAccess 119 genausgegeben.AußerdemfindensichnochweitereSchaltflächenfürdenDiagramm‐Ex‐ port,zurDimensionierungoderzurMaterialflusssimulation.SobaldeinvollständigesPro‐ duktionsszenario zusammengestellt ist, kann dieses in der Anwendungssicht Modellie‐ rungangezeigtwerden.DieeigentlicheModellbildungerfolgtschließlichunterVerwen‐ dungeinesBaumdiagrammsinKombinationmiteinerListenansicht(Abbildung80). Abbildung 80: Grafische Benutzeroberfläche zur Modellierung DasBaumdiagrammbefindetsichaufderlinkenBildschirmseiteunddientzurAbbil‐ dungderSzenariostruktursowiezurDarstellungderjeweiligenObjektbeziehungen.Auf derrechtenBildschirmseitebefindetsicheineListenansichtzurDarstellungallerModel‐ lobjekte mit entsprechenden Filtermöglichkeiten. Das jeweils aktuelle Objekt wird mit BildundsämtlichenObjektdateninderBildschirmmitteangezeigt.UmVerknüpfungen zwischen Objekten auf den einzelnen Konzeptebenen herzustellen, muss zunächst im Baumdiagramm ein Knoten bzw. Objekt ausgewählt werden. In der Listenansicht wird paralleldasObjektausgewählt,welchesdamitverknüpftwerdensoll.ÜberdieSchaltflä‐ chenoberhalbdesBaumdiagrammskanndieentsprechendeVerknüpfungdurchgeführt undauchwiedergelöschtwerden.InderAnwendungssichtModellierungkannfastdas gesamteKonzeptmodellangelegtwerden.InBezugaufdasLayoutkonzeptwirdjedoch aufeineweitereAnwendungssichtzurückgegriffen,umdieräumlicheAnordnungderOr‐ ganisationseinheitenzuspezifizieren.DieräumlicheAnordnungderOrganisationseinhei‐ tenerfolgtmittelseinfachemBlocklayout,wobeidieOrganisationseinheiteninPosition undGrößebeliebigverändertwerdenkönnen(Abbildung81).DasLayoutistzwingende VoraussetzungfürdiespätereSimulationsmodellgenerierung,dahierdurchdiePosition dereinzelnenOrganisationseinheitenimSimulationsmodelldefiniertwird. 120 PrototypischeImplementierungvonGRAMOSA Abbildung 81: Grafische Benutzeroberfläche für die Layouterstellung ZurDetailplanungkönnensämtlicheOrganisationseinheitenunddazugehörigeFerti‐ gungselementeimyEdGraphEditorinFormeinesLayoutsangezeigtwerden.Dievierte SichtzeigtdieinMSExcelerstellteSimulationsauswertung,wobeizwischenLeistungs‐ undSensitivitätsanalyseunterschiedenwerdenkann(Abbildung82). Abbildung 82: Grafische Benutzeroberfläche zur Auswertung EntwicklungderSimulationsumgebunginTECNOMATIXPlantSimulation 121 5.4 Entwicklung der Simulationsumgebung in TECNO‐ MATIX Plant Simulation Für das Modellierungskonzept GRAMOSA wurde in dem Simulator TECNOMATIX Plant Simulation eine eigene Simulationsumgebung entwickelt. Die Simulationsumge‐ bunghatdieModellgenerierungunddieVersuchsdurchführungzurAufgabe.Nebender originärenMaterialflussebenewurdenzweiweitereEbenenzurAbbildungderAuftrags‐ steuerungunddesKontrollflussesintegriert.WährendaufderMaterialflussebenephysi‐ scheRepräsentanzenvonMaterialflussobjektenund‐puffernverwaltetwerden,befinden sichaufderKontrollflussebenedieinstanziiertenProzessaufträge,welchedenentspre‐ chenden Organisationseinheiten zugeordnet sind. Der grundsätzliche Programmablauf stellt sich so dar, dass die Aktivierungslogiken der Auftragsauslöser entweder zeit‐,prozess‐oderbestandorientiertinderAuftragssteuerungausgelöstwerden(Abbil‐ dung83). Abbildung 83: Aufbau der Simulationsumgebung Sofern ein oder mehrere Prozessaufträge erzeugt werden, gehen diese in den Auf‐ tragspoolein.DerAuftragsauslöserwirdgegebenenfallserstwiederaktiviert,wennalle Prozessaufträgeabgearbeitetsind.WennsichdieProzessaufträgeimAuftragspoolbefin‐ 122 PrototypischeImplementierungvonGRAMOSA den, werden diese nach dem FIFO‐Prinzip auf Auftragsfreigabe bzw. Instanzierung ge‐ prüft.FürjedeOrganisationseinheitexistierteingemeinsamerAuftragspuffer,indemdie instanziiertenAufträgeeingestelltwerden.DerAuftragspufferkannauchzurLaufzeitim Modell eingesehen werden. Je nach gewählter Reihenfolgeplanung werden die Pro‐ zessaufträgeaufdiefreienInstanzenderjeweiligenOrganisationseinheitverteilt.Nach BeendigungdesAuftragserfolgtfürdieMaterialausgängeeinAbgleichzwischendenbe‐ nötigtenunddenverfügbarenKapazitätenimPuffer.GegebenenfallswirdderProzessauf‐ tragsolangefestgehalten,bisdieKapazitätenimPufferbereitstehen.Entsprechendwird esmöglich,zuvormodellierteProzessfolgeninderSimulationsumgebungunterBerück‐ sichtigung sämtlicher Materialflüsse zu simulieren. Grundsätzlich lassen sich neben TECNOMATIXPlantSimulationauchandereSimulatorenverwenden,sofernähnlichhohe FreiheitsgradebeiderProgrammablaufgestaltungdurchdenEinsatzvonSkriptsprachen existieren.DieSteuerungsverfahrenund–abläufesindbeiTECNOMATIXPlantSimulation insogenanntenMethodenbausteinenhinterlegt,welchemittelsSkriptspracheindividuell programmiert werden können. Diese steuern dann ereignisorientiert den Programm‐ bzw.Simulationsablauf.SogenannteNetzwerkedienenzurhierarchischenOrganisation derSimulationsobjekte,wobeiinderentwickeltenSimulationsumgebungnebenderKon‐ trollflussebenemitderDatenverwaltungundderMaterialflussebenezweiweitereNetz‐ werkeexistieren.DieAbbildung84zeigtdasNetzwerk„Datenverwaltung“,welchesso‐ wohldieStamm‐alsauchBetriebsdatenverwaltet. Abbildung 84: Netzwerk „Datenverwaltung“ in der Simulationsumgebung EntwicklungderSimulationsumgebunginTECNOMATIXPlantSimulation 123 ImNetzwerk„Datenverwaltung“sindalleausdenTextdateienimportiertenStamm‐ datenderMSAccessdatenbankinentsprechendenTabellenhinterlegt.DieDatenwerden sowohlzumAufbaudesSimulationsmodellsalsauchaufSteuerungsebenegenutzt.Des WeiterenwerdenimNetzwerk„Datenverwaltung“alleBewegungsdatendesjeweilsak‐ tuellenSimulationslaufsdokumentiert.UmdieModellauswertungzuvereinfachen,wer‐ denalleBewegungsdatenvorverarbeitetundinaggregierterFormseparatfürjedenSi‐ mulationslauf gespeichert. Bei der Simulationsmodellgenerierung werden zunächst die OrganisationseinheitenimNetzwerk„Kontrollflussebene“angelegt,wobeidieseentspre‐ chenddemzuvormodelliertenLayoutpositioniertwerden(Abbildung85). Abbildung 85: Netzwerk „Kontrollflussebene“ in der Simulationsumgebung DiePufferundMaterialflussbeziehungenwerdenimNetzwerk„Materialflussebene“ erzeugt.IndiesembefindensichähnlichdemMaterialflussschemaallePuffermitentspre‐ chendenMaterialflussbeziehungen(Abbildung86).DabeiwurdenebendenvomBenut‐ zererstelltenPuffernfürjedeOrganisationseinheiteinzusätzlicherPufferangelegt.So‐ fernMaterialflussobjekteineinemProzessverwendetwerden,werdendiesedemHer‐ kunfts‐Puffer entnommen und dem Puffer der Organisationseinheit zugeschlagen. Bei Prozessende werden die Materialflussobjekte aus dem Puffer der Organisationseinheit 124 PrototypischeImplementierungvonGRAMOSA gelöschtundgegebenenfallsindenZiel‐Pufferüberführt.HierbeiwerdenauchdasAuf‐ tretenunddieEntdeckungderFertigungs‐undBauteilfehlerzurLaufzeitstochastischbe‐ rechnet.DieBerechnungderFehlererfolgtimmerzumAbschlusseinesProzessschritts, wobeizwischenaufgetretenen,entdecktenundbehobenenFehlernunterschiedenwird. Diessetztvoraus,dassdiemittelsProzess‐FMEAermitteltenWerteinabsoluteProzent‐ zahlenumgerechnetwerden.DieUmrechnungsfaktorensindnichtstandardisiert,wes‐ halbdieseprojektspezifischinFormvonPlanungsprämissenfestgelegtwerdenmüssen (sieheAnhangI).DurchdiestrikteTrennungvonKontroll‐undMaterialflussebenekann sichergestelltwerden,dasssichdieMaterialflussobjektewährenddergesamtenSimula‐ tionimmerineinemderPufferaufhalten.Dadurchwirdesmöglich,entsprechendeBe‐ standskostendurchgehendzukalkulieren. Abbildung 86: Netzwerk „Materialflussebene“ in der Simulationsumgebung 6 Evaluierung des Modellierungskonzepts anhand eines Anwendungsbeispiels Zur Evaluierung des Modellierungskonzepts GRAMOSA wird der vorgestellte Soft‐ wareprototypverwendet.IndiesemKapitelerfolgtdieEvaluierunganhandeinesAnwen‐ dungsbeispiels,welchesinseinemUmfangvereinfachtist,aberdietypischenCharakte‐ ristika einer CKF‐Serienfertigung (Werkzeugumlauf, Fertigungsfehler, Hilfsstoffe, etc.) beinhaltet.AusgehendvonderFertigungsaufgabewerdenalleSchrittederdigitalenPro‐ duktionsentwicklungentsprechenddemzuvorspezifiziertenVorgehensmodelldurchlau‐ fen.DasKapitelendetmiteinerBewertungdesAnwendungsnutzens.Hierbeiwerdendie eigenenErfahrungenimUmgangmitdemModellierungskonzeptGRAMOSAdiskutiertso‐ wiedassogenannte3x3‐MaschinenmodellalsReferenzszenariozumVergleichmiteiner manuellenImplementierungmittelsGRAMOSAmodelliertundsimuliert. 6.1 Beschreibung der Fertigungsaufgabe DieFertigungsaufgabebeinhaltetdieHerstellungeinergekrümmtenCFK‐Schaleaus PrepregimAutoklavverfahren,wiesiezumBeispielbeimA350XWBalsAußenhauteiner RumpfsektionzumEinsatzkommenkönnte.ZurHerstellungkommendiebereitserwähn‐ tenFormschalenzumEinsatz,welchedieNegativformdesBauteilsabbilden(Abbildung 87). Exemplarisch betragen die Schalenabmessungen der Sektion 16‐18 für die A350‐ 1000inderLänge17,145Meter,inderBreite5,5MeterundinderHöhe3,0Meter. 126 EvaluierungdesModellierungskonzeptsanhandeinesAnwendungsbeispiels Abbildung 87: Legeform für die Herstellung der Seitenschalen der Sektion 16‐18 des Airbus A350 XWB (Quelle: Premium AEROTEC GmbH) DasProduktionsprogrammsiehtvor,dassproJahrinsgesamt500dieserCFK‐Schalen inSerieproduziertwerden.BeidenPlanungsprämissenwirdvon3000Betriebsstunden ausgegangen,wasbei250ArbeitstagenimJahrungefähr12ArbeitsstundenproTagent‐ spricht.DerinterneZinssatzwirdmit10Prozentangesetzt.HinsichtlichderFertigungs‐ stücklistewirdvereinfachtvoneinemSatzPrepregundeinemSatzHilfsstoffealsAus‐ gangsmaterialienausgegangen(Abbildung88). Abbildung 88: Darstellung des Produktkonzepts im Baumdiagramm GrundsätzlichkönneninnerhalbeinesProduktkonzeptsmehrereBauteilesowieent‐ sprechende Stücklisten angelegt werden. Das Produktkonzept besitzt einen eher be‐ schreibendenCharakter,daeslediglichnocheinmalzurspäterenGrobdimensionierung ModellierungdesAnwendungsbeispiels 127 verwendet wird. Grundsätzlich ist es Aufgabe des Benutzers sicherzustellen, dass die StücklisteimFertigungs‐undMaterialflusskonzeptumgesetztwird.Aktuellsindhierzu keineGültigkeitsabfragenimSoftwareprototpyenenthalten. 6.2 Modellierung des Anwendungsbeispiels Die Modellierung des Anwendungsbeispiels beschreibt den Prozess der Modellbil‐ dungentsprechenddemdafürspezifiziertenVorgehensmodell.ImFolgendenwerdenzu‐ nächst das Fertigungs‐ und Organisationskonzept modelliert und anschließend eine Grobdimensionierungdurchgeführt.NachfolgendwerdendasMaterialfluss‐,Layout‐und Steuerungskonzeptausgestaltet.MitdemSteuerungskonzeptistsomitdiegrundsätzliche VoraussetzungfürdienachfolgendeSimulationsmodellgenerierunggegeben,diemittels desSimulationskonzeptsnocheinmalspezifiziertwird.UmdieNachvollziehbarkeitder einzelnen Modellierungsschritte zu verbessern, wird auf den Einsatz alternativer Kon‐ zeptvariantenverzichtet. 6.2.1 Modellierung der Fertigungskonzepts BeiderErstellungdesFertigungskonzeptskönnenmehrereProzessfolgen,zumBei‐ spielfürmehrereProdukte,definiertwerden.InsbesonderebeigrößerenProjektenwird dadurchdieMöglichkeiteinerstrukturiertenProzessaufnahmegeschaffen.JedeProzess‐ folgebeinhalteteineentsprechendeAnzahlanProzesseinheiten,diesichwiederumaus verschiedenen Vorgängen zusammensetzen können. Im Baumdiagramm existieren für dasFertigungskonzeptnebendemAnlegenderFertigungsabläufeweitereKnotenzurBe‐ stimmungvonMaterialein‐und–ausgängen,derZuordnungvonFertigungsfehlernund OrganisationseinheitensowiederAbbildungvonNachfolgerbeziehungenderProzessein‐ heiten. Im Rahmen des Anwendungsbeispiels werden zunächst fünf Prozesseangelegt, welcheeinentypischenAblaufderCFK‐Fertigungwiedergeben(Abbildung89). 128 EvaluierungdesModellierungskonzeptsanhandeinesAnwendungsbeispiels Abbildung 89: Erstellung des Fertigungskonzepts im Baumdiagramm ZusätzlichwurdemitderNacharbeiteinProzessangelegt,derdurchlaufenwerden muss,wennMängelamCFK‐BauteilbeiderQualitätsprüfungfestgestelltwerden.Fürdas CFK‐BauteilwurdenalsFertigungsfehlersowohlAusfransungalsauchDelaminationhin‐ terlegt.EinegraphischeRepräsentationdesFertigungskonzeptskannAbbildung90ent‐ nommenwerden.DasAnwendungsbeispielistsomodelliert,dassdasWerkstückimplizit demProzessablauffolgtunderstnachdemPrüfprozessalsObjektwiedersichtbarwird. Defekte CFK‐Bauteile werden nachbearbeitet. Die Fallunterscheidung zwischen guten unddefektenWerkstückenkanninderFertigungssichtnichteindeutigmodelliertwer‐ den,weshalbdiesübereineBeschriftungderKanteerfolgt.GrundsätzlichkanndasDia‐ grammrelativfreimodelliertwerden,daesnurbeschreibendenCharakterhatundiners‐ terLiniezurProzessdefinitiondient. ModellierungdesAnwendungsbeispiels 129 Abbildung 90: Graphische Repräsentation des Fertigungskonzepts 6.2.2 Modellierung des Organisationskonzepts und Durchführung der Grobdimensionierung In diesem Kapitel wird die Entwicklung des Organisationskonzepts zusammen mit der Grobdimensionierung dargestellt. Aus softwaretechnischer Sicht kann die Grobdi‐ mensionierungzujedembeliebigenZeitpunkterfolgen,sofernProdukt‐,Fertigungs‐und Organisationskonzeptangelegtsind.ImbestehendenAnwendungsbeispielfindensichim OrganisationskonzeptallesechszuvoraufProjektebeneangelegtenOrganisationseinhei‐ ten(Abbildung91). 130 EvaluierungdesModellierungskonzeptsanhandeinesAnwendungsbeispiels Abbildung 91: Erstellung des Organisationskonzepts im Baumdiagramm ImAnschlussandieDefinitionvonFertigungs‐undOrganisationskonzepterfolgtdie DurchführungderGrobdimensionierung,umeinVerständnisvondernotwendigenAn‐ zahlanOrganisationseinheitenzubekommen.Hierbeiwirddavonausgegangen,dasseine maximalepraktischeVerfügbarkeitvon85ProzentimSinnederVDI‐Richtlinie4004er‐ reichtwerdenkann.ImAnwendungsbeispielwerdendementsprechendzweiTapeleger vorgesehen(Tabelle13). Tabelle 13: Ergebnisse der Grobdimensionierung Planungsebene Projekt Produktkonzept Bereichskonzept Fertigungskonzept Betriebsstunden pro Jahr Jahresproduktion Szenariobezeichnung CFK‐Fertigung Schale Linienfertigung Standard 3000 500 Organisationseinheit Betriebsstunden Anzahl Planstunden Auslastung Tapeleger 6000 2 5000 83,3% Prüfeinrichtung 3000 1 500 16,7% Autoklav 3000 1 875 29,2% Fräseinrichtung 3000 1 1500 50,0% Innerbetrieblicher Transport 3000 1 0 0,0% Lager 3000 1 0 0,0% ModellierungdesAnwendungsbeispiels 131 TrotzdergeringenAuslastungistinsbesonderederAutoklavindernachfolgenden Simulationkritischzuanalysieren,dabeimAutoklavenMengenbrücheimMaterialfluss entstehen,diezuLiegezeitenundBedarfsschwankungenführenkönnen.ImGegensatzzu denanderenProzessen,dienureinBauteilbearbeiten,kannderAutoklavbeimAushärten mitbiszufünfBauteilenbestücktwerden,wobeiimMittelvonvierBauteilenausgegan‐ genwird.DesWeiterenkommthinzu,dassdiezweivorgelagertenTapelegerinsgesamt nurzweiBauteilegleichzeitigherstellenkönnen,wodurchsichfürdenAutoklavengrö‐ ßereWartezeitenbeiderBestückungergeben.Entsprechendschweristes,einevalide Aussage über die maximale praktische Verfügbarkeit zu treffen. Erschwerend müssen auchnochdieumlaufendenFormschalenberücksichtigtwerden,diegegebenenfallsauch nocheinenEngpassbildenkönnen.EineabschließendeFeindimensionierungimRahmen derMaterialflusssimulationwirdsomitalszwingendnotwendigerachtet. 6.2.3 Modellierung des Materialflusskonzepts EinewesentlicheAufgabebeiderEntwicklungdesMaterialflusskonzeptsistdieIm‐ plementierungdesUmlaufsderFormschalen,welcherimFertigungskonzeptnichtdarge‐ stelltwerdenkonnte.NachdemdieFormschalenausdemAutoklavenkommen,durchlau‐ fensiegemeinsammitdemCFK‐BauteilauchnochdenProzessderspanendenBearbei‐ tung.ErstdanachwerdensieimFormschalenpuffer2zwischengespeichertundvondort indenFormschalenpuffer1transportiert(Abbildung92).AusgehendvomFormschalen‐ puffer1könnensiedannwiederfürdenLegeprozessverwendetwerden. 132 EvaluierungdesModellierungskonzeptsanhandeinesAnwendungsbeispiels Abbildung 92: Graphische Repräsentation des Materialflusskonzepts (Teil 1) ModellierungdesAnwendungsbeispiels 133 DasentnommeneCFK‐BauteilwirdimWerkstückpuffer3zwischengespeichert.Der Werkstückpuffer3bildetdenÜbergangzumzweitenTeildesMaterialflusskonzeptsin Abbildung93.VomWerkstückpuffer3gehtdasCFK‐BauteilzurQualitätsprüfung. Abbildung 93: Graphische Repräsentation des Materialflusskonzepts (Teil 2) NachderQualitätsprüfunggehenalleCFK‐BauteileindenWerkstückpuffer4.Jenach BauteilqualitätschließensichdieProzessedesVersands,derNacharbeitoderderEntsor‐ gungan. 134 EvaluierungdesModellierungskonzeptsanhandeinesAnwendungsbeispiels 6.2.4 Modellierung des Layoutkonzepts unter Ein‐ satz des Materialflussschemas Ausgehend vom Materialflusskonzept kann das Materialflussschema zur Spezifika‐ tiondesLayoutsgenutztwerden.DasMaterialflussschemainAbbildung94zeigteineRei‐ henfertigungunterbesondererBerücksichtigungvonMaterialrückflüssen,dievomPrüf‐ zumBearbeitungszentrumführen. Abbildung 94: Materialflussschema des Anwendungsbeispiels EntsprechendwerdendieOrganisationseinheitenimBlocklayoutsoangeordnet,dass einweitestgehendgerichteterMaterialflussentsteht(Abbildung95). Abbildung 95: Anordnung der Organisationseinheiten im Blocklayout ModellierungdesAnwendungsbeispiels 135 6.2.5 Modellierung des Steuerungskonzepts DasfolgendeSteuerungskonzeptwurdefürdasAnwendungsbeispielunterderMaß‐ gabeentwickelt,dassalledreiAuslösungsarten(zeit‐,prozess‐,bestandsorientiert)zum Einsatzkommen.DieEinlastungderAufträgeerfolgtmittelseinesZeitgebersamLege‐ prozess(Abbildung96). Abbildung 96: Graphische Repräsentation des Steuerungskonzepts (Teil 1) 136 EvaluierungdesModellierungskonzeptsanhandeinesAnwendungsbeispiels NachdemAushärtenerfolgtdieEntsorgungderHilfsstoffe.DerÜbergangzumzwei‐ tenTeildesSteuerungskonzeptsinAbbildung97erfolgtüberdenWerkstückpuffer2.Au‐ ßerdemisteineVerbindungzumFormschalenpuffer1vorhanden,überdenderRücklauf derFormschalenerfolgt. Abbildung 97: Graphische Repräsentation des Steuerungskonzepts (Teil 2) DienachfolgendenProzessewerdenbisaufdenTransportderFormschalebestands‐ orientiert angestoßen. Sobald die Bearbeitung beendet ist, wird der Transportauftrag ausgelöst.DerÜbergangzumdrittenTeildesSteuerungskonzeptsinAbbildung98erfolgt überdenWerkstückpuffer3.BeiderQualitätsprüfungkommteszurErkennungderFer‐ tigungsfehler,woraufhineinequalitätsorientierteSortierungdesCFK‐Bauteilserfolgt. ModellierungdesAnwendungsbeispiels 137 Abbildung 98: Graphische Repräsentation des Steuerungskonzepts (Teil 3) 138 EvaluierungdesModellierungskonzeptsanhandeinesAnwendungsbeispiels Grundsätzlichistzuerkennen,dasssichgeradeimFallvonNacharbeiteinebestands‐ orientierte Auftragsauslösung anbietet, da sowohl die prozess‐ als auch zeitorientierte AuftragsauslösungindiesemFallunweigerlichzuAufträgenführenwürde,fürdiekeine Bauteilemehrvorhandenwären.DasAnwendungsbeispielwurdeaufgrundderzeitori‐ entierten Auftragseinlastung nach dem Push‐Prinzip aufgebaut. Prinzipiell wäre aber aucheineEinsteuerungderAufträgeübereinenbestandsorientiertenAnsatzmöglich. 6.3 Modellgenerierung und –auswertung Mit der Erstellung des Steuerungskonzepts liegen alle wesentlichen Informationen zurGenerierungdesSimulationsmodellsvor.Esistjedochnotwendig,zuvordasSimula‐ tionskonzeptzuspezifizieren.ImSimulationskonzeptwerdendieAnfangsbeständeder PufferbestimmtundderVersuchsplanfürdasSimulationsexperimentaufgestellt.Zieldes SimulationsexperimentsistdieDurchführungeinerSensitivitäts‐undLeistungsanalyse. NebenderFeindimensionierungsollauchdieGültigkeitdesSimulationsmodellssicher‐ gestelltwerden.ZurDurchführungderSimulationsexperimentewirdimFolgendeneine vollfaktorielleVersuchsplanungmitParameternundWertenvorgenommen(Tabelle14). Tabelle 14: Eingangswerte für die vollfaktorielle Versuchsplanung Anzahl der Formschalen [Stck.] Anzahl der Autoklaven [Stck.] Anzahl der Tapeleger [Stck.] Auftreten von Delamination Zeitintervall der Auftragseinlastung [h] Simulationsparameter Anfangswert 3 1 2 1 4,5 Schrittgröße 3 1 1 4 1,5 Schrittanzahl 2 1 2 2 2 UmdenEinflussderFormschalenzuuntersuchen,erfolgteinezweistufigeAnhebung derFormschalenanzahlumjeweilsdreiFormschalen.DesWeiterenwerdensowohldie AnzahlderAutoklavenalsauchderTapelegerinkrementellgesteigert.Zudemwirddas Auftreten von Fertigungsfehlern (Delamination) variiert und somit der Anteil an CFK‐ Bauteilenerhöht,dienachgearbeitetwerdenmüssen.AbschließendwirddasZeitintervall der Auftragseinlastung erhöht, wodurch weniger Aufträge ins System eingehen. Insge‐ samtergibtdies162Simulationsläufe,wobeijederSimulationslaufzurstatistischenAb‐ Modellgenerierungund–auswertung 139 sicherung unter Berechnung des Durchschnittswerts fünf Repetitionen durchläuft. Zu‐ demwirdeineEinschwingzeitvon480Stundenangenommen.HinsichtlichderAuswer‐ tung werden in einerKorrelationsmatrix die Simulationsparameter den Ergebniskenn‐ zahlengegenübergestellt(Tabelle15).ProgrammtechnischwerdenimRahmenderauto‐ matisiertenVersuchsauswertungzunächstalleElementeeinzelnausgewertet,umdiese danninaggregierterFormdarzustellen. Tabelle 15: Ergebnisse der Korrelationsanalyse AusgehendvondenKorrelationskoeffizienten,diesowohlnachBravais‐Pearsonals auchnachSpearmanberechnetwerden,findensichinderTabelleauchdieentsprechen‐ denp‐Werte.EineNormalverteilungvoraussetzendwirddert‐WertzurErmittlungdes p‐Wertsverwendet,wobeimittelsdert‐VerteilungdieWahrscheinlichkeitfürdieGültig‐ keitderNullhypothesebestimmtwird.Derp‐Wertreichtsomitvon0bis1.IndiesemFall repräsentiertdieNullhypothesedieAnnahme,dassdiePrüfgrößegleichnullistundsomit kein Zusammenhang zwischen den Merkmalen vorliegt. Nach allgemeiner Konvention 140 EvaluierungdesModellierungskonzeptsanhandeinesAnwendungsbeispiels wirddieNullhypotheseverworfen,wenndasSignifikanzniveaukleiner5Prozentist.Im vorliegendenFallistesgenauandersherumunddieAlternativhypothesewirdverworfen, wennderp‐Wertüber5Prozentliegt.Grundsätzlichzeigtsich,dassdieAnzahlderAuto‐ klavenkeinennennenswertenEinflussaufdieDurchlaufzeithat,währendfürdieForm‐ schalenanzahl, das Einlastungsintervall unddie Anzahl an Tapelegern eine Korrelation mit der Durchlaufzeit festgestellt werden kann. Hinsichtlich des Auftretens von Ferti‐ gungsfehlern(Delamination)istfestzustellen,dasswieerwartetdieSystemauslastungso‐ wiedieDurchlaufzeitdurchdieNacharbeitsteigt.WieausdendunkelhinterlegtenFel‐ dernderTabelle15ersichtlichwird,übersteigteinegrößereAnzahlanMerkmalskombi‐ nationendasgeforderteSignifikanzniveau,weshalbnebendemKorrelationskoeffizienten nachBravais‐PearsonauchderKorrelationskoeffizientnachSpearmanverwendetwurde, umeinedifferenziertereAuswertungderMerkmalskombinationenvornehmenzukön‐ nen.InsgesamtzeigensichkleinereUnterschiedezwischendenbeidenBerechnungsar‐ ten,wobeiderKorrelationskoeffizientnachSpearmanwieerwartetetwasrobusterist. Im Anschluss an die Korrelationsanalyse, welche Aufschluss über den linearen Zu‐ sammenhangeinzelnerMerkmalegibt,wirdeineSensitivitätsanalysemittelslinearerRe‐ gressiondurchgeführt.DieTabelle16beinhaltetdieErgebnissederlinearenRegressions‐ analysemitnureinemRegressionskoeffizienten.ImvorliegendenFallmitnureinemline‐ aren Regressionskoeffizienten ist der normierte Regressionskoeffizient identisch mit demKorrelationskoeffizientennachBravais‐Pearson.ErkannsomitzurKontrollederRe‐ chenergebnisseverwendetwerden.DieabsolutenWertedeslinearenRegressionskoeffi‐ zientengebendarüberhinausaussagekräftigeAnhaltspunktezueinerweitergehenden Modelloptimierung.GrundsätzlichbedürfenaberauchdieErgebnissederRegressions‐ analyseeinerweitergehendenAnalyseundInterpretation.ZumBeispielsinkendieMate‐ rialkostenbeimAuftretenvonDelaminationen,weilsichdurchdiezusätzlichenNachar‐ beitenimBearbeitungszentrumdieAufträgerückstauenundsomitwenigerFormschalen zumTapelegenzurVerfügungstehen.EntsprechendfallenwenigerMaterialkostenan,da wenigerAufträgeangestoßenbzw.beendetwerdenkönnen.InVerbindungmitderSen‐ sitivitätsanalyseistesAufgabederLeistungsanalyse,eineVorzugsvariantezuermitteln. BeiderLeistungsanalysewerdendieSimulationsszenarienanhandentsprechender Kennzahlenmiteinanderverglichen.ImvorliegendenBeispielwirdeinSimulationsszena‐ riobzw.Produktionsszenariogesucht,welcheseinegewisseElastizitätbeiStückzahlen vonmehralsdenangestrebten500BauteilenproJahrbesitztundsichauchrobustge‐ genüberNacharbeitenaufgrundvonFertigungsfehlernimProduktionsanlaufzeigt. Modellgenerierungund–auswertung 141 Tabelle 16: Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse mittels linearer Regression DiegeringstenAuftragskostenbeiakzeptablerDurchlaufzeitfallenmiteinerKonfigu‐ rationvonsechsFormschalen,einemAutoklavenunddreiTapelegernan,wiesieinSimu‐ lationsszenario58vorliegt(Abbildung99).AuchbeigroßerNacharbeitbeträgtdiedurch‐ schnittlicheDurchlaufzeitmaximal45StundenundproProzessauftragentstehendabei KosteninHöhevonmaximal15.910Euro.DesWeiterenistdieseKonfigurationflexibel biszueinerStückzahlvonca.670CFK‐SchalenproJahr.GrößereAusschlägeinderSimu‐ lationsstudielassensichdadurcherklären,dassinsbesonderebeierhöhtemAuftretenan Fertigungsfehlern das Bearbeitungszentrum stärker beansprucht wird und sich somit Rückstausergeben,diedurchdengestörtenUmlaufanFormschalennochverstärktwer‐ den können. Das Produktionssystem ist in solchen Fällen vollkommen überlastet und kommtzumeistauseinemsolchenZustandauchnichtmehrheraus.NebendenDurch‐ laufzeitenkanndiesauchdieAuftragskostenbetreffen,dawährenddesRückstausweiter KostenfürdieRessourcennutzungberechnetwerden. 142 EvaluierungdesModellierungskonzeptsanhandeinesAnwendungsbeispiels Abbildung 99: Vergleich der Simulationsszenarien Auftragskosten und Durchlaufzeit ImErgebnisistfestzustellen,dassmitderautomatisiertenDurchführungeinervoll‐ faktoriellen Versuchsplanung ein mächtiges Analysewerkzeug zur Verfügung steht, um sowohl Sensitivitäts‐ als auch Leistungsanalysen durchzuführen. Über die eingesetzten VerfahrenzurKorrelationsanalysekönnenzudemModellzusammenhängeundentspre‐ chendeWirkbeziehungenrelativschnellermitteltundfürdieGültigkeitsprüfungverwen‐ detwerden.DurchdieanschließendeRegressionsanalyseistzudemdieMöglichkeiteiner weiterführenden Modelloptimierung gegeben. Die abschließende Leistungsanalyse er‐ möglicht eine detaillierte Bewertung der einzelnen Simulationsszenarien anhand defi‐ nierterLogistik‐undKostenkennzahlen.DieSimulationsszenarienkönnensomitmitei‐ nanderverglichenundeineVorzugsvarianteidentifiziertwerden. 6.4 Bewertung des Anwendungsnutzens DieEvaluierungdesModellierungskonzeptsGRAMOSAhatdessenFunktionsfähigkeit grundsätzlichbestätigt.DieausdenHandlungsfeldernabgeleitetenAnforderungensind im Modellierungskonzept berücksichtigt und auch im Softwareprototypen umgesetzt worden.ImRahmenderEvaluierungwurdeausgehendvonderFertigungsaufgabeeine entsprechendeModellbildungunterEinsatzdesSichtenkonzeptsvorgenommenundda‐ rauseinentsprechendesSimulationsmodellgeneriert.AufBasisderimRahmenderSen‐ BewertungdesAnwendungsnutzens 143 sitivitätsanalysedurchgeführtenSimulationsexperimentekonntendiezuvormodellier‐ tenSystemmerkmaleverifiziertundvalidiertwerden,wodurchdiekorrekteSimulations‐ modellgenerierung des Softwareprototypen nachgewiesen werden konnte. Zudem konnteimHinblickaufdieSimulationsauswertunggezeigtwerden,dassmittelsderinte‐ griertenKostensimulationeinepraxisnaheLeistungsanalysedurchgeführtwerdenkann. Allgemeinerbetrachtetistfestzustellen,dassderhierarchischeModellaufbauzueiner konsequentenUmsetzungderentwickeltenVorgehensweisebeiträgt.Ausgehendvonden übergeordnetenPlanungsprämissenaufProjektebeneerscheintdieeherbeschreibende ModellierungvonProdukt‐undFertigungskonzeptsinnvoll,umzunächstdenfertigungs‐ technischen Aspekten der Produktionsentwicklung gerecht zu werden. Aufgrund der VielzahlderFertigungselementewurdenimSoftwareprototypenzusätzlichFilterfunkti‐ onen implementiert, um zum Beispiel gezielt nach Objektbezeichnungen eine Auswahl treffenzukönnen.DieUnterscheidungzwischenFertigungselementenundMaterialfluss‐ objektenkannabschließendalsrichtigerachtetwerden,weildadurchdasFertigungskon‐ zeptvonweitergehendenmaterialflusstechnischenÜberlegungenunberührtbleibt.Die Evaluierungzeigtzudem,dassdiefinaleFabrikstrukturohnehinerstnachmehrerenOp‐ timierungszyklen ermittelt werden kann. Die frühe Definition von Organisations‐ und LayoutkonzeptenistsomitkeinProblem,dadieinhaltlicheAusgestaltungprogrammtech‐ nisch auch im späteren Planungsverlauf erfolgen kann. Beim Steuerungskonzept er‐ scheintderModellierungsaufwandzunächstrelativhoch,dajederProzessdurcheinen ProzessauftragundeinenentsprechendenAuftragsauslöserbeschriebenwerdenmuss.In derPraxishatsichjedochgezeigt,dassdieseArtderModellierungrechteffektivistund einfachdurchgeführtwerdenkann.DieModellierungdesSimulationskonzeptsfunktio‐ niertsehrgut,dasämtlicheParameterdesFabrikdatenmodellsalsSimulationsparameter verwendetwerdenkönnen.EntsprechendkanneinSimulationsmodellrelativeinfachpa‐ rametrisiertundkalibriertwerden.LediglichdiestrukturelleVeränderungvonObjektbe‐ ziehungenistnichtimSimulationskonzeptenthalten,dadiesweitergehendeAuswirkun‐ genhabenkannundsomitentsprechendeKonzeptvarianten(Materialfluss‐,Steuerungs‐ konzept,etc.)anzulegensind.DieautomatischeModellauswertunghatsichalssinnvoll erwiesen, da die manuelle Aufbereitung entsprechender Daten auch bei bestehenden Kenntnissen um die Methoden der Modellstrukturanalyse, Dimensionierung, Sensitivi‐ täts‐undLeistungsanalysesehrzeitaufwendigist. AbschließendsollnebenderinhaltlichenEvaluierungdieFragedeswirtschaftlichen NutzensdesModellierungskonzeptsinseineraktuellenImplementierungdiskutiertwer‐ den.HierzuwerdenfolgendeBewertungskriterienverwendet: Systematik AnzahlderEinsatzmöglichkeiten zeitlicherAufwand Ergebnisqualität nachhaltigeVerwendbarkeit 144 EvaluierungdesModellierungskonzeptsanhandeinesAnwendungsbeispiels Im Hinblick auf bestehende kommerzielle Lösungen aus dem Umfeld der Digitalen Fabrik,wiez.B.DELMIAProcessEngineer,stelltsichdasProblemderVergleichbarkeit mit dem Modellierungskonzept GRAMOSA. Die entsprechenden Anwendungen stellen FunktionalitätenzurVerfügung,diesichaufdieFeinplanungmittels3D‐Layout‐undPro‐ zessvisualisierungkonzentrieren.HinsichtlichdergraphischenProzessmodellierungent‐ sprechendieFunktionalitätenungefährderFertigungssichtvonGRAMOSA,diezurver‐ einfachtenAbbildungdesFertigungskonzeptsgeschaffenwurde.WeitergehendeMateri‐ alflussstrukturenundProzesslogikenwerdenvondigitalerFabriksoftwarenichtberück‐ sichtigt. Entsprechend ist eine Vergleichbarkeit aufgrund unterschiedlicher Planungs‐ schwerpunktenichtgegeben.UmdennocheinenAnwendungsnutzenbestimmenzukön‐ nen,wirdimFolgendendiemanuelleModellerstellunginTECNOMATIXPlantSimulation mitder(teil‐)automatischenSimulationsmodellgenerierunginGRAMOSAverglichen. DurchdieMöglichkeitzurErstellungvonKonzeptvariantenunddemstandardisier‐ ten Vorgehensmodell bestehen hier eindeutige Vorteile für GRAMSOA hinsichtlich der systematischenPlanung.Esmusshierzujedochfestgestelltwerden,dassdieAnzahlder EinsatzmöglichkeitenvonGRAMOSAgeringeristalsdievonTECNOMATIXPlantSimula‐ tion,dadie(teil‐)automatischeSimulationsmodellgenerierungaufeinerfestenStruktur desFabrikdatenmodellsaufbaut.JenachAufgabenstellungmussbeurteiltwerden,obsich damit eine hinreichend genaue Abbildung des Systems erreichen lässt. Da das Anwen‐ dungsbeispiel aufgrund der CFK‐Charakteristika schon als relativ komplex angesehen werdenkann,istdavonauszugehen,dasseinerechtgroßeAnzahlweitererAufgabenstel‐ lungenabgebildetwerdenkann.KlareVorteilefürGRAMOSAbestehenhinsichtlichdes zeitlichenAufwands,derErgebnisqualitätunddernachhaltigenVerwendbarkeit.Dadas vorliegendeAnwendungsbeispielnichtmitStandardkomponenteninTECNOMATIXPlant Simulationbeschriebenwerdenkann,müssteeinentsprechendaufgebautesSimulations‐ modellindividuellprogrammiertwerden. UmeinenentsprechendenVergleichswertfüreinemanuelleModellerstellungzube‐ kommen, wurde das 3x3‐Maschinenmodell als Referenzszenario zur Bestimmung des Modellierungs‐undSimulationsaufwandsverwendet.Das3x3‐Maschinenmodellistein StandardmodellzurEvaluierungvonPlanungs‐undSteuerungsverfahrenimBereichder Produktionslogistik [186]. Es beschreibt einen dreistufigen Fertigungsprozess für drei Produkte,wobeifürjedesProduktunterschiedlicheRüst‐undBearbeitungszeitenaufje‐ derFertigungsstufeanfallen.AngelegtalsFließfertigungexistierenaufjederFertigungs‐ stufe drei Parallelmaschinen. Jedes Produkt besitzt auf jeder Fertigungsstufe eine Vor‐ zugsmaschine,währenddiebeidenanderenParallelmaschinenmitStrafzeitenfürRüst‐ undBearbeitungszeitenbeaufschlagtwerden.DasZielderSteuerungsoptimierungistzu‐ meistdieReduzierungvonDurchlaufzeitenundBeständendurchVerbesserungvonRei‐ henfolgeplanungundRessourcenauswahl.DieBefragungvonachterfahrenenSimulati‐ onsexpertenhatergeben,dassimDurchschnittmiteinerZeitvonca.zehnStundenfürdie Modellerstellung gerechnet werden muss. Bei weniger erfahrenen Simulationsnutzern kannmitAufwändenvonmindestenseinerWochegerechnetwerden.AlsModellspezifi‐ kationwurdedieVerwendungvonFIFO‐RegelnfürReihenfolgeentscheidungenundder BewertungdesAnwendungsnutzens 145 EinsatzdesQueueLengthEstimators(QLE)fürRessourcenauswahlentscheidungenge‐ nannt. Des Weiteren sollte die Implementierung von Mechanismen zur Modellauswer‐ tungbeiderAufwandsabschätzungberücksichtigtwerden. Eingangs‐ lager Maschine (1;1) Maschine (1;2) Maschine (1;3) Fertigungs‐ stufe 1 Maschine (2;1) Maschine (2;2) Maschine (2;3) Fertigungs‐ stufe 2 Maschine (3;1) Maschine (3;2) Maschine (3;3) Fertigungs‐ stufe 3 Ausgangs‐ lager Abbildung 100: Aufbau des 3x3‐Maschinemodells (vgl. SCHOLZ‐REITER ET AL. [186]) Das3x3‐MaschinenmodellwurdeexemplarischmitGRAMOSAabgebildet,wobeifür denMaterialflussjeweilseinzentralerPuffervorjederFertigungsstufeverwendetwurde (AnhangIV).DurchdieseparateModellierungdesKontrollflusseswurdendieRessour‐ cenauswahlentscheidungensoimplementiert,dasssiedastypischeSystemverhaltenei‐ nes 3x3‐Maschinenmodells exakt nachbilden. Die Modellierung in GRAMOSA konnte exemplarischineinemZeitraumvonwenigeralszweiStundenrealisiertwerden,wobei dieSteuerungsfunktionenbereitsinderSimulationsumgebunghinterlegtwaren.Durch dievollautomatischeVersuchsdurchführungentstandzudemkeinzusätzlicherAufwand fürdieSimulationsdurchführungundDatenaufbereitung.UnabhängigvonderreinenZei‐ tersparniskannzudemeinedeutlichgesteigerteErgebnisqualitätbeimEinsatzvonGRA‐ MOSAerwartetwerden,dasichdurchdiegraphischeProzessvisualisierungkomplexeAb‐ läufeschnelleraufFehleranalysierenlassen.DesWeiterenkannmittelsderintegrierten SensitivitätsanalyseauchdasGesamtsystemverhaltenumfassendvalidiertwerden. Die nachhaltige Verwendbarkeit von Modellen ergibt sich in GRAMOSA durch die MöglichkeitzurgraphischenModelldokumentationaufBasiseinesoffenenDateiformats sowie der Möglichkeit des Exports aller Szenariodaten in Tabellenform. Dies kann zur weitergehendenModellversionierungund‐archivierunggenutztwerden,waseineSimu‐ lationsmodellgenerierungund‐ausführungunabhängigvonderzentralenDatenbanklö‐ sungerlaubt.ImErgebnisistfestzustellen,dassdieeingangsidentifiziertenHandlungs‐ felderimRahmenderArbeitkonsequentadressiertwurdenundsichbeimEinsatzvon GRAMOSAklareVorteileimBereichderGrobplanungerkennenlassen.DieEvaluierung erfolgteanhandrelativkleinerProduktionsszenarien,weshalbeinweitergehenderNach‐ weisderSkalierbarkeitnochaussteht.TheoretischkönnteesbeigrößerenProduktions‐ 146 EvaluierungdesModellierungskonzeptsanhandeinesAnwendungsbeispiels szenarienaufgrundderimplizithohenModellauflösungimFabrikdatenmodellvonGRA‐ MOSAzuProblemenkommen,wennanwendungsbedingteineabstraktereModellierung erforderlichist.HierzusindweitergehendeUntersuchungenerforderlich. 7 Zusammenfassung und Ausblick DieCFK‐TechnologiebefindetsichinvielenAnwendungsbereichenimÜbergangvon der Kleinserien‐ zur Massenfertigung. Neben der Entwicklung entsprechender Ferti‐ gungstechnologienund‐verfahrenzurProzessautomatisierungbedarfesdesbegleiten‐ denEinsatzesstandardisierterPlanungswerkzeugeund–methoden,umdieInnovations‐ potenzialedieserLeichtbautechnologieauchfürdieMassenmärkte,wiez.B.derAutomo‐ bilindustrie,zuerschließen.IndiesemPunktsetztdasindieserArbeitentwickelteModel‐ lierungskonzeptzurdigitalenProduktionsentwicklungan.AusgehendvonderAnforde‐ rungsanalysewurdenspezifischeKriterienfürdiedigitaleProduktionsentwicklungder CFK‐Serienfertigungentwickelt,umeineintegrierteFertigungs‐undLogistikplanungum‐ zusetzen.WesentlicheHerausforderungwardabeidieAbbildungmaterialflusskomplexer Prozessabläufe,dieWerkzeugumläufe,Nacharbeit,verschiedeneFertigungszuständeund Autoklavprozesse beinhalten. Zusätzliche Anforderungen ergaben sich durch den Um‐ gangmitPlanungsunsicherheitenundderNotwendigkeitzurUntersuchunggroßerLö‐ sungsräume,waseinerModellierungalternativerPlanungskonzepteunddenEinsatzder (teil‐)automatischenModellgenerierungerforderlichmachte.DasZielwardabeidieEnt‐ wicklung eines Fabrikdatenmodells, welches sowohl die graphische Modellierung als auch die nachfolgende Simulationsmodellgenerierung unterstützt. Zur Abbildung von komplexen Prozessabläufen wurde zudem die Anforderung aufgenommen, die vier Grundfunktionen der Produktionssteuerung (Auftragsfreigabe, ereignisorientierte Auf‐ tragserzeugung,ReihenfolgebildungundRessourcenauswahl)abzubilden. ImStandderTechnikwurdenbestehendewissenschaftlicheAnsätzezurSimulations‐ modellgenerierunghinsichtlichihrerMöglichkeitenzurUmsetzungderzuvordefinierten Anforderungen identifiziert und bewertet. Dabei konnte festgestellt werden, dass ver‐ schiedene Versuche unternommen wurden, bestehende Ansätze aus der Geschäftspro‐ zess‐undInformationssystemmodellierung(BPMN,SysML,KSA,etc.)zurSimulationsmo‐ dellgenerierungimKontextderProduktionundLogistikzunutzen.FüreinfacheAnwen‐ dungsbeispielemitsequenziellenProzessfolgenkonntediesaucherfolgreichumgesetzt werden,abermaterialflusskomplexeProzessabläufelassensichdamitnichtabbilden.Ori‐ 148 ZusammenfassungundAusblick ginärwurdendieModellierungsansätzezurAbbildungvonGeschäftsprozessenundIn‐ formationsflüssenentwickeltwurden,weshalbentsprechendeFunktionalitätenzurAb‐ bildung von Materialflüssen fehlen. Explizit werden Materialflüsse nur vom Wert‐ stromdesignberücksichtigt,welchesauchdieMöglichkeitzurbestandsorientiertenAuf‐ tragserzeugungbesitzt.HinsichtlichderAnwendungsmöglichkeitenbeschränktsichder EinsatzdesWertstromdesignsjedochaufkleinereSzenarienmitsequenziellenProzess‐ folgen.ImErgebniskonntesomitkeinexistierenderAnsatzidentifiziertwerden,dereine prozessorientierte Modellierung von materialflusskomplexeren Prozessabläufen im SinneeinergraphischenAbbildungerlaubt. EntsprechendwurdeeineigenerLösungsansatzinFormdesModellierungskonzepts GRAMOSAentwickelt,dasbewussteinematerialflussgerechteProzessmodellierungver‐ folgtundsichzwischenprozess‐undtransaktionsorientierterModellierungpositioniert. Die Herausforderung dieser Arbeit lag darin,ein Fabrikdatenmodell mit Möglichkeiten zur graphischen Repräsentation zu entwickeln, das sowohl zur materiaflussgerechten ProzessmodellierungalsauchderspäterenMaterialflusssimulationgenutztwerdenkann. HierzuwurdeeineeigenedomänenspezifischeModellierungsspracheunterVerwendung von UML‐Notationselementen geschaffen, die mittels fester Notationssequenzen eine durchgehendeAbbildungvonMaterialflüssenermöglicht.DurchdieEinführungvonPuf‐ ferobjekten können zum Beispiel Mengenbrüche und Materialflussverzweigungen se‐ mantischeindeutigmodelliertwerden.EinzweiteswesentlichesElementwardieEinfüh‐ rungvonereignisorientiertenAuftragsauslösern,diebeliebigimProzessablaufbzw.Pro‐ duktionssystem hinterlegt werden können und auf verschiedene Auslösungsereignisse reagieren.DieseAuslösungsereignissekönnenzeit‐,prozess‐undbestandsorientiertsein. JenachAnwendungsfalllassensichzumBeispielPufferbeständeoderProzessereignisse überwachenundentsprechendeProzessaufträgeauslösen.UmdasgrundsätzlichePoten‐ zialdiesesAnsatzesunabhängigvomAnwendungsbeispielderCFK‐Serienfertigungauf‐ zuzeigen,wurdeninsgesamt18grundlegendeMaterialfluss‐undSteuerungsfunktionen mittelsGRAMOSAinkleinerenAnwendungsbeispielenbeispielhaftmodelliert. EingebettetwurdendieseFunktionalitätenineinenhierarchischenModellaufbau,der ausachtKonzeptebenenbestehtunddiestringenteEntwicklungdesProduktionssystems inklusiveentsprechenderProzessabläufesicherstellt.WesentlichesMerkmalisthierbei diegezielteBildungvonKonzeptvariantenaufjederModellebene,umsystematischauch größere Lösungsräume durchsuchen zu können. Dabei wird u.a. zwischen Fertigungs‐ undMaterialflusskonzeptunterschieden.ImFertigungskonzeptwirdzunächstderorigi‐ näreFertigungsablaufmodelliert,derimMaterialflusskonzeptdannweiterausgestaltet wird.ImMaterialflusskonzeptkannzumBeispielderEinsatzvonLadungsträgernundzu‐ sätzlichenHandhabungs‐undTransportprozesseabgebildetwerden.DasFertigungskon‐ zeptbleibtdabeiunverändertundermöglichtjederzeiteinenschnellenÜberblickzumei‐ gentlichen Fertigungsablauf, was im detaillierteren Materialflusskonzept nur bedingt möglichist.BegleitetdurcheinVorgehensmodell,welchesentsprechendeAktivitätenund RollenvonderModellerstellungbishinzurSimulationundModellauswertungdefiniert, BewertungdesAnwendungsnutzens 149 wurdedasModellierungskonzeptGRAMOSAentworfenundexemplarischineinemSoft‐ wareprototypenumgesetzt.DerSoftwareprototypbestehtimKernauseinerMSAccess‐ DatenbankmitgrafischerBenutzeroberfläche,diedasentwickelteFabrikdatenmodellab‐ bildet.ZurgraphischenModellrepräsentationkommtderyEd‐GraphEditorzumEinsatz, währenddieMaterialflusssimulationinTECNOMATIXPlantSimulationerfolgt.Zurgra‐ phischenRepräsentationwirddieimRahmenderArbeitentwickeltedomänenspezifische Modellierungssprache verwendet. Anhand eines Anwendungsbeispiels der CFK‐Serien‐ fertigungausdemBereichderLuftfahrtindustriewurdedasModellierungskonzeptGRA‐ MOSA unter Verwendung des Softwareprototypens evaluiert. Dabei konnte die allge‐ meine Funktionsfähigkeit des Modellierungskonzeptsanhand dieses materialflusskom‐ plexen Anwendungsbeispiels nachgewiesen werden. Mittels automatisierter Versuchs‐ durchführungwurdesowohleineSensitivitätsanalysezurVerifizierungundValidierung alsaucheineLeistungsanalysezurBestimmungeinermöglichenVorzugsvariantedurch‐ geführt. Die mit dieser Arbeit angestrebten Zielsetzungen wurden somit erreicht. Dennoch verbleibeneinigeoffeneFragestellungen,diezurweitergehendenwissenschaftlichenBe‐ arbeitunganregen.BislangstehtdieempirischeEvaluierungdesLösungsansatzesimin‐ dustriellenUmfeldnochaus.Esseijedochdaraufverwiesen,dassselbstfürkommerzielle LösungennurbedingtbelastbareempirischeStudienvorliegen.EingroßesProblemist dabeidieKlassifikationderAusgangssituation.ImNormalfallmussvonderExistenzbe‐ stehenderIT‐AnwendungenausgegangenwerdenundsomitfängtdieSystemeinführung niemalsbeiNullan.AußerdemmussdabeiaufsubjektiveBewertungenzurückgegriffen werden, da der Einfluss des Softwareeinsatzes im Projektgeschäft nur schwer objektiv gemessenwerdenkann.UmdennocheinenAnhaltspunktfürdieEffizienzdesModellie‐ rungskonzeptszubekommen,wurdeimRahmendieserArbeitdas3x3‐Maschinenmodell als bekanntes Untersuchungsszenario für Verfahren der Produktionssteuerung mittels GRAMOSAmodelliertundsimuliert.ImVergleichzueinerdirektenErstellungdesSimu‐ lationsmodellsinTECNOMATIXPlantSimulationkonntendabeiineinerUmfrageunter acht erfahrenen Simulationsexperten signifikante Zeiteinsparungen in der Größenord‐ nungvonca.80Prozentausgemachtwerden.ImErgebniszeigendieimRahmenderAr‐ beiterhobenenEvaluierungsergebnisse,dasseinedeutlicheSteigerungderPlanungsqua‐ lität bei gleichzeitiger Reduzierung der Planungszeit durch den Einsatz des Modellie‐ rungskonzeptsGRAMOSAerreichtwerdenkann. DarüberhinausergebensicheinigeinhaltlicheFragestellungen,welchedieEinsatz‐ möglichkeiten und die Übertragbarkeit des Modellierungskonzepts auf andere Anwen‐ dungsbereiche betreffen. Im Rahmen der Arbeit konnte gezeigt werden, dass sich 18 grundlegendeMaterialfluss‐undSteuerungsfunktionenmitGRAMOSAmodellierenund simulierenlassen.ZudemhandeltessichbeidemverwendetenAnwendungsbeispielder CFK‐SerienfertigungausdemBereichLuftfahrtindustrieumeinmaterialflusskomplexes Produktionsszenario, welches im Rahmen der (teil‐)automatischen Modellgenerierung mit herkömmlichen Methoden und Softwareprogrammen nicht konsistent abgebildet 150 ZusammenfassungundAusblick werdenkann.EntsprechendistvoneinergroßenÜbertragbarkeitdesentwickeltenMo‐ dellierungskonzeptsaufandereAnwendungsbereicheauszugehen,dieähnlichoderwe‐ nigerkomplexsind.GrundsätzlichistdasModellierungskonzeptfüreineSerienfertigung mitgeringerProduktevielfaltundwenigenProduktvariantenentwickeltworden.Hierfür isteinedetaillierteModellierungderProzessabläufeundMaterialflüsseerforderlich,da jeder Handhabungsschritt im späteren Betrieb tausendfach durchlaufen wird und ent‐ sprechendsorgfältiggeplantwerdenmuss.NichtalleAnwendungenerfordernabereine derartigdetaillierteModellierungdesMaterialflusses,weshalbsichderEinsatzvonGRA‐ MOSAzurModellierungeinerWerkstattfertigungmithoherProduktevielfaltalszuauf‐ wendigerweisenkönnte.BeiderklassischenWerkstattfertigungwerdenFertigungsab‐ läufeinFormvonArbeitsplänenohneexpliziteAusgestaltungdesMaterialflussesmodel‐ liert.EineweitergehendeMaterialflussplanungfindetzumeistnichtstatt.Ineinemnächs‐ tenSchrittwäredeshalbzuuntersuchen,inwiefernsolcheeinfachenProzessabläufeohne Materialfluss‐ und Steuerungskonzept effizient in GRAMOSA abgebildet und simuliert werdenkönnten.Zudemwärezuuntersuchen,obsichderProzessderModellerstellung durchentsprechendeSemantikchecksunddenEinsatzintelligenterModellierungsassis‐ tentenweiterbeschleunigenließe.AusderReferenzmodellforschungsindhierzuAnsätze bekannt,dieerheblicheZeitersparnisbeiderDefinitionvonstandardisiertenProzessab‐ läufenversprechen. Literaturverzeichnis 1. Brand, L., Eickenbusch, H., Hoffknecht, A., Krauß, O., Zweck, A., Pohle, D. (2007). Innovations- und Marktpotenzial neuer Werkstoffe. Düsseldorf: Technischer Bericht, Zukünftige Technologien Consulting. 2. Hintze, W. (2007). CFK – der Stoff, aus dem Leichtgewichte sind. Industrieanzeiger [25.05.2011] <http://www.industrie.de> 3. Kleineberg, M., Herbeck, L., Schöppinger, C. (2003). Industrialisierung der Prozesskette Harzinfusion. 9. Nationales Symposium der SAMPE. Clausthal, TU Clausthal. 4. Nagel, P. (2008). Moderner Leichtbau bietet Wachstumschancen für Automobilzulieferer. Innovations-Report.de [28.10.2008] <http://www.innovations-report.de> 5. Scholz-Reiter, B., Lütjen, M. (2008). Modeling and Evaluation of alternative Production Scenarios in the field of Composite Manufacturing. In: R. Mosca (Hrsg.), Proceedings of the 20th European Modeling & Simulation Symposium, (S. 174–179). Campora S. Giovanni, Italy: DIPTEM Universita di Genova. 6. Lindemann, U. (2007). Methodische Entwicklung technischer Produkte. Berlin: Springer Verlag. 7. Schack, R. (2008). Methodik zur bewertungsorientierten Skalierung der Digitalen Fabrik. Dissertation, Technische Universität München. 8. Scholz-Reiter, B., Lütjen, M. (2007). Production Process Engineering - Modelling and Evaluation of Process Chains for Composite Manufacturing. In: F. Vollertsen (Hrsg.), Proceedings of the APT’07, International Conference on Applied Production Technology, Production of Aircraft Structures (S. 43–51). Bremen: BIAS Verlag. 9. Kapp, R. (2011). Ein betriebsbegleitendes Fabriksimulationssystem zur durchgängigen Unterstützung der kontinuierlichen Fabrikadaption. Dissertation, Universität Stuttgart. 10. Scholz-Reiter, B., Lütjen, M., Brenner, N. (2008). Wissensmanagement bei der fertigungstechnischen Prozessgestaltung. Industriemanagement, 24, S. 53–56. 154 Literaturverzeichnis 11. Ciupek, M., Franke, C., Keil, T., Seliger, G. (2003). Automatische Modellgenerierung für die simulationsgestützte Leistungsbewertung von Demontagesystemen. In: Tagungsband Simulation und Visualisierung (S. 35–47). Magdeburg: Otto-von-Guericke-Universität. 12. Jensen, S. (2007). Eine Methodik zur teilautomatisierten Generierung von Simulationsmodellen aus Produktionsdatensystemen am Beispiel einer Job Shop Fertigung. Dissertation, Universität Kassel. 13. Straßburger, S., Bergmann, S., Müller-Sommer, H. (2010). Modellgenerierung im Kontext der Digitalen Fabrik - Stand der Technik und Herausforderungen. In: G. Zülch, P. Stock (Hrsg.), Proceedings der 14. ASIM-Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik (S. 37–44). Karlsruhe: KIT Scientific Publishing. 14. Huth, C. (2001). Entwicklung eines Modellmanagementsystems als Bestandteil einer verteilten Simulationsarchitektur eines Forschungssimulators. Dissertation, Technische Universität Darmstadt. 15. Nedeß, C., Friedewald, A., Wagner, L. (2009). Verbesserte Planung durch Ablaufsimulation von Szenarien. In: M. Schenk (Hrsg.), Digital Engineering - Herausforderung für die Arbeits- und Betriebsorganisation (S. 239–259). Berlin: GITO Verlag. 16. Gass, S. I. (1984). Documenting a Computer-Based Model. Interfaces, 14(3), S. 84–93. 17. Eversheim, W. (2002). Organisation in der Produktionstechnik - Arbeitsvorbereitung. Berlin: Springer Verlag. 18. Feng, S. C. (2003). A machining process planning activity model for systems integration. Journal of Intelligent Manufacturing, 14(6), S. 527–539. 19. Halevi, G. (2003). Process and Operation Planning - Revised Edition of the Principles of Process Planning, A Logical Approach. Dordrecht: Springer Verlag. 20. Westkämper, E. (2006). Einführung in die Organisation der Produktion. Berlin: Springer Verlag. 21. Beumelburg, K. (2005). Fähigkeitsorientierte Montageablaufplanung in der direkten Mensch-Roboter-Kooperation. Heimsheim: Jost-Jetter Varlag. 22. Rudolf, H. (2007). Wissensbasierte Montageplanung in der Digitalen Fabrik. München: Herbert Utz Verlag. 23. Neuhausen, J. (2001). Methodik zur Gestaltung modularer Produktionssysteme für Unternehmen der Serienproduktion. Dissertation, RWTH Aachen. 24. Gausemeier, J. (2004). Systematik der Fertigungsplanung im Kontext virtueller Produktion. ZWF - Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 99(6), S. 327–334. 25. Spur, G. (1994). Handbuch der Fertigungstechnik - Fabrikbetrieb. München: Carl Hanser Verlag. Literaturverzeichnis 155 26. Schürmann, H. (2007). Konstruieren mit Faser-Kunststoff-Verbunden. Berlin: Springer Verlag. 27. Feher, L., Thumm, M. (2003). Ein neuartiges Mikrowellensystem für die Produktion von kohlefaserverstärkten Verbundwerkstoffen. Nachrichten – Forschungszentrum Karlsruhe, 35(3), S. 123–127. 28. Flemming, M., Ziegmann, G. (2002). Faserverbundbauweisen. Berlin: Springer Verlag. 29. Ehrenstein, G. W. (2006). Faserverbundkunststoffe: Werkstoffe, Verarbeitung, Eigenschaften. München: Carl Hanser Verlag. 30. Schulze, M. H., Heuer, H., Meyendorf, N., Goldbach, S. (2011). Ein Methodenvergleich ZfP an Kohlefaserverbundwerkstoffen mittels wirbelstrom- und ultraschallbasierender Prüfverfahren. In: DGZfP-Jahrestagung, 30. Mai - 1. Juni. Bremen. 31. Krüger, M., Mook, G., Magdeburg, O. (2006). Detektion von Defekten in adaptiven CFKLaminaten mittels bildgebender Laservibrometrie. ZfP, 99 (April), S. 36–41. 32. Smith, R. A. (2011). Composite Defects and their Detection. EOLSS - Materials Science and Engineering. [09.09.2012] <http://www.desware.net/> 33. Ferkel, H., Kurz, H., Becke, J.-W. (2010). Faserverbundwerkstoffe als wirtschaftliche Option für die Großserie. In: CCeV Automotive Forum, 24.06.2010. Neckarsulm. 34. Rehmet, P. (2012). Automatisierung bleibt Schlüsselthema bei der CFK-Fertigung. KZeitung. [07.06.2013] <http://www.k-zeitung.de> 35. Froböse, R., Jopp, K. (2006). Fußball, Fashion, Flachbildschirme - Die neueste Kunststoffgeneration. Weinheim: Wiley VCH-Verlag. 36. Angerer, A., Ehinger, C., Hoffmann, A., Reif, W., Reinhart, G., Strasser, G. (2010). Automated Cutting and Handling of Carbon Fiber Fabrics in Aerospace Industries. In: 6th annual IEEE Conference on Automation Science and Engineering, August 21-24 (S. 861–866). Toronto, Ontario, Canada. 37. Schuster, A. (2010). CFK-Markt: Europa auf dem Weg zur Spitze. MM Composites World, (10), S. 10–12. 38. Kraus, J.-M. (2010). CFK-Aluminium-Strukturen benötigen neuartige Verbindungstechniken. MM MaschinenMarkt online. [15.10.2010] <http://www.maschinenmarkt.vogel.de> 39. Dubrau, C. (2009). Stader Airbus-Werk feiert 50-jähriges Bestehen. kreiszeitung. [15.04.2011] <http://www.kreiszeitung.de > 40. Barbero, E. J. (2011). Introduction to Composite Materials Design (Composite Materials: Design and Analysis). Boca Raton: CRC Press. 41. Haubert, K. (2011). Simulation unterstützt Entwicklung von Composite-Bauteilen. MM MaschinenMarkt online. [10.09.2012] <http://www.maschinenmarkt.vogel.de/> 156 Literaturverzeichnis 42. VDI-Richtlinie 4499. (2007). Digitale Fabrik. In VDI-Handbuch Materialfluss- und Fördertechnik. Berlin: Beuth Verlag. 43. Pütter, C. (2006). Die Fabrik der Zukunft ist digital - Zulieferer setzen auf ComputerSimulation vor Beginn der Fertigung. CIO-Nachrichten. [15.04.2011] <http://www.cio.de > 44. Steck, R. (2009). Fabrikplanung rückt an Konstruktion - Delmia Customer Conference in Sindelfingen 2008. CADCAM, (1-2), S. 11–12. 45. Lasi, H. (2009). Aufbau eines IT-basierten Integrationskonzepts zur Unterstützung von Produktentwicklungs- und Produktionsprozessen. Lohmar/Köln: Josef Eul Verlag Gmbh. 46. Petzelt, D., Rulhoff, S., Deuse, J. (2010). Getrennte Planungswelten - Digitale Produktentwicklung und Digitale Fabrik. ProduktDatenJournal, 17(2), S. 12–13. 47. Kühn, W. (2006). Digitale Fabrik - Fabriksimulation für Produktionsplaner. München: Carl Hanser Verlag. 48. Kudlich, T. (2000). Optimierung von Materialflußsystemen mit Hilfe der Ablaufsimulation. Dissertation, Technische Universität München. 49. Moryson, R.-D. (2004). Die systematische, rechnerunterstützte Prozessauswahl und kettenerstellung in der Grobplanungsphase der Produktionsplanung. Dissertation, Technische Hochschule Zürich. 50. Zenner, C. (2006). Durchgängiges Variantenmanagement in der Technischen Produktionsplanung. Forschung. Dissertation, Universität des Saarlandes. 51. Kettner, H., Schmidt, J., Greim, H.-R. (1984). Leitfaden der systematischen Fabrikplanung. München: Carl Hanser Verlag. 52. Aggteleky, B. (1987). Fabrikplanung - Werkentwicklung und Betriebsrationalisierung, Bd.1: Grundlagen, Zielplanung, Vorarbeiten. München: Fachbuchverlag Leipzig. 53. Wiendahl, H.-P., Reichardt, J., Nyhuis, P. (2009). Handbuch Fabrikplanung: Konzept, Gestaltung und Umsetzung wandlungsfähiger Produktionsstätten. München: Carl Hanser Verlag. 54. Grundig, C.-G. (2008). Fabrikplanung: Planungssystematik - Methoden - Anwendungen. München: Carl Hanser Verlag. 55. VDI-Richtlinie 5200 - Blatt 1. (2011). Fabrikplanung - Planungsvorgehen. In VDIHandbuch Produktionstechnik und Fertigungsverfahren, Band 1. Düsseldorf: Beuth Verlag. 56. REFA (2011). Industrial Engineering - Standardmethoden zur Produktivitätssteigerung und Prozessoptimierung. München: Carl Hanser Verlag. 57. Böge, A. (2009). Arbeitsvorbereitung und Arbeitsplanung. In: A. Böge (Hrsg.), Handbuch Maschinenbau (Teil B, S. 1397–1426). Wiesbaden: Vieweg & Teubner Verlag. Literaturverzeichnis 157 58. Trommer, G. (2001). Methodik zur konstruktionsbegleitenden Generierung und Bewertung alternativer Fertigungsfolgen. Dissertation, RWTH Aachen. 59. Franke, H. J., Firchau, N. L. (1998). Zusammenfassender Zwischenbericht des Kalenderjahrs 1998 für das BMBF-Projekt „Methoden und Werkzeuge zur Kostenreduktion variantenreicher Produktspektren in der Einzel- und Kleinserienfertigung – EVAPRO“. Braunschweig: Technischer Bericht, Technische Universität Braunschweig. 60. Geitner, U. W. (1997). Betriebsinformatik für Produktionsbetriebe. München: Carl Hanser Verlag. 61. Drechsler, K. (2010). CFK – Technologie im Automobilbau : Was man von anderen Märkten lernen kann. In: CCeV Automotive Forum, 24.06.2010. Neckarsulm. 62. VDI Braunschweig e.V. (2005). Das Projekt "Schwarzer Rumpf’'. [15.04.2011] <http://www.iq-journal.de> 63. Ilschner, B., Singer, R. F. (2010). Werkstoffwissenschaften und Fertigungstechnik Eigenschaften, Vorgänge, Technologien. Berlin: Springer Verlag. 64. Flemming, M., Roth, S. (2003). Faserverbundbauweisen. Eigenschaften: mechanische, konstruktive, thermische, elektrische, ökologische, wirtschaftliche Aspekte. Berlin: Springer Verlag. 65. Froböse, R. (2003). Automatisierung erschließt Karbonfasern neue Potenziale. Innovations-Report.de. [15.04.2011] <http://www.innovations-report.de> 66. Wenzelmann, C., Plass, C., Gausemeier, J. (2009). Zukunftsorientierte Unternehmensgestaltung: Strategien, Geschäftsprozesse und IT-Systeme für die Produktion von morgen. München: Carl Hanser Verlag. 67. Herrmann, A., Pabsch, A., Kleineberg, M. (2000). Kostengünstige Faserverbundstrukturen - eine Frage neuer Produktionsansätze. In: 3. AVK-TV Tagung, 12.-13.09.2000. Baden Baden: Arbeitsgemeinschaft Verstärkte Kunststoffe-Technische Vereinigung (AVKTV). 68. Kiener, S., Maier-Scheubeck, N., Obermaier, R., Weiß, M. (2009). ProduktionsManagement: Grundlagen der Produktionsplanung und -steuerung. München: Oldenbourg Wissenschaftsverlag. 69. Wiendahl, H.‐P., Nofen, D., Klußmann, J. H, Breitenbach, F. (2005). Planung modularer Fabriken: Vorgehen und Beispiele aus der Praxis. München: Carl Hanser Verlag. 70. Kohler, U. (2007). Methodik zur kontinuierlichen und kostenorientierten Planung produktionstechnischer Systeme. Dissertation, Technische Universität München. 71. Schmigalla, H. (1995). Fabrikplanung - Begriffe und Zusammenhänge. München: Carl Hanser Verlag. 158 Literaturverzeichnis 72. Rall, B. (1998). Analyse und Dimensionierung von Materialflusssystemen mittels geschlossener Warteschlangennetze. Dissertation, Universität Karlsruhe. 73. Schenk, M., Wirth, S. (2004). Fabrikplanung und Fabrikbetrieb: Methoden für die wandlungsfähige und vernetzte Fabrik. Berlin: Springer Verlag. 74. Schedlbauer, M. J. (2008). Adaptive Logistikplanung auf Basis eines standardisierten, prozessorientierten Bausteinkonzepts. Dissertation, Technische Universität München. 75. Schneider, M. (2008). Aufgabenumfang und softwarebasierte Unterstützung im Rahmen der Virtuellen Logistik bei der AUDI AG. In: G. Schuh, W. Stölzle, F. Straube (Hrsg.), Anlaufmanagement in der Automobilindustrie erfolgreich umsetzen - Ein Leitfaden für die Praxis (S. 161–173). Berlin: Springer Verlag. 76. Scholz-Reiter, B., Lütjen, M. (2009). Digital Factory - Ansätze integrierter Produkt- und Prozessgestaltung. Industrie Management, 25(1), S. 19–22. 77. Martin, H. (2006). Transport- und Lagerlogistik - Planung, Struktur, Steuerung und Kosten von Systemen der Intralogistik. Wiesbaden: Vieweg & Teubner Verlag. 78. Pawellek, G. (2007). Produktionslogistik: Planung – Steuerung – Controlling. München: Carl Hanser Verlag. 79. VDI-Richtlinie 3300. (1973). Materialfluss-Untersuchungen (Material flow studies). Berlin: Beuth Verlag. 80. Nyhuis, P., Wiendahl, H.-P., Fiege, T., Mühlenbruch, H. (2006). Materialbereitstellung in der Montage. In: B. Lotter, H.-P. Wiendahl (Hrsg.), Montage in der industriellen Produktion - Ein Handbuch für die Praxis (S. 323–351). Berlin: Springer Verlag. 81. Hexcel. (2012). HexPly Prepregs for Aerospace. [17.09.2012] <http://www.hexcel.com/> 82. VDI-Richtlinie 3595. (1999). Methoden zur materialflußgerechten Zuordnung von Betriebsbereichen und -mitteln. Berlin: Beuth Verlag. 83. Arnold, V., Dettmering, H., Engel, T., Karcher, A. (2005). Product Lifecycle Management beherrschen: Ein Anwenderhandbuch für den Mittelstand. Berlin: Springer Verlag. 84. Pawellek, G. (2008). Ganzheitliche Fabrikplanung. Berlin: Springer Verlag. 85. Schönsleben, P. (2007). Integrales Logistikmanagement. Berlin: Springer Verlag. 86. Bergmann, S., Fiedler, A., Straßburger, S. (2010). Generierung und Integration von Simulationsmodellen unter Verwendung des Core Manufacturing Simulation Data (CMSD) Information Model. In: G. Zülch, P. Stock (Hrsg.), Proceedings der 14. ASIMFachtagung Simulation in Produktion und Logistik (S. 461–468). Karlsruhe: KIT Scientific Publishing. 87. Lödding, H. (2005). Verfahren der Fertigungssteuerung. Berlin: Springer Verlag. Literaturverzeichnis 159 88. Selke, C. (2004). Entwicklung von Methoden zur automatischen Simulationsmodellgenerierung. Dissertation, Technische Universität München. 89. Wiendahl, H.-P. (2008). Betriebsorganisation für Ingenieure. München: Carl Hanser Verlag. 90. Klemmt, A. (2011). Ablaufplanung in der Halbleiter- und Elektronikproduktion: Hybride Optimierungsverfahren und Dekompositionstechniken. Dissertation, Technische Universität Dresden. 91. Scholz-Reiter, B., Philipp, T., De Beer, C., Windt, K., Freitag, M. (2006). Einfluss der strukturellen Komplexität auf den Einsatz von selbststeuernden logistischen Prozessen Einleitung Definition und These. In: H.-C. Pfohl, T. Wimmer (Hrsg.), Steuerung von Logistiksystemen - auf dem Weg zur Selbststeuerung. Konferenzband zum 3. BVLWissenschaftssymposium Logistik (S. 11–25). Hamburg: Deutscher Verkehrs-Verlag. 92. Scheer, A.-W. (2007). ARIS—Business process modeling. Berlin: Springer Verlag. 93. Seidlmeier, H. (2006). Prozessmodellierung mit ARIS - Eine beispielorientierte Einführung für Studium und Praxis. Wiesbaden: Vieweg & Teubner Verlag. 94. Auth, G. (2004). Prozessorientierte Organisation des Metadatenmanagements für DataWarehouse-Systeme. Norderstedt: Books on Demand GmbH. 95. Zsifkovits, H., Krenn, B. (2008). Beherrschung von komplexen Systemen durch Modellbildung und Simulation. In: C. Engelhardt-Nowitzki, O. Nowitzki, B. Krenn (Hrsg.), Management komplexer Materialflüsse mittels Simulation - State-of-the-Art und innovative Konzepte (S. 55–70). Wiesbaden: Gabler Verlag. 96. VDI-Richtlinie 3633 - Blatt 1. (2007). Simulation von Materialfluss-, Logistik- und Produktionssystemen, Grundlagen. In VDI-Handbuch Materialfluss- und Fördertechnik. Berlin: Beuth Verlag. 97. Häuslein, A. (2004). Systemanalyse - Grundlagen, Technik, Notierungen. Berlin: VDE Verlag. 98. Krallmann, H., Schönherr, M., Trier, M. (2007). Systemanalyse im Unternehmen Prozessorientierte Methoden der Wirtschaftsinformatik. München: Oldenbourg Wissenschaftsverlag. 99. Rumpe, B. (2004). Modellierung mit UML: Sprache, Konzepte und Methodik. Berlin: Springer Verlag. 100. Pidd, M. (2003). Tools for Thinking - Modelling in Management Science. New York: Chichester: Wiley & Sons Ltd. 101. Becker, J., Rosemann, M., Schütte, R. (1995). Grundsätze ordnungsmäßiger Modellierung. Wirtschaftsinformatik, 37(5), S. 435–445. 102. Dangelmaier, W. (2003). Produktion und Information: System und Modell. Berlin: Springer Verlag. 160 Literaturverzeichnis 103. Gadatsch, A. (2005). Grundkurs Geschäftsprozess-Management - Methoden und Werkzeuge für die IT-Praxis. Wiesbaden: Vieweg Verlag. 104. Arnold, D., Isermann, H., Kuhn, A., Tempelmeier, H. (2008). Handbuch Logistik. Berlin: Springer Verlag. 105. Holten, R. (2001). Konstruktion domänenspezifischer Modellierungstechniken für die Modellierung von Fachkonzepten. Arbeitsberichte des Instituts für Wirtschaftsinformatik. Münster: Institut für Wirtschaftsinformatik. 106. Scholz-Reiter, B., Kolditz, J., Hildebrandt, T. (2007). Engineering autonomously controlled logistic systems. International Journal of Production Research, 47(6), S. 1449–1468. 107. Spath, D., Weisbecker, A. (2008). Business Process Management Tools 2008 - Eine evaluierende Marktstudie zu aktuellen Werkzeugen. Stuttgart: IRB Verlag. 108. Cutting-Decelle, A. F., Michel, J. J. (2003) ISO 15531 MANDATE: a standardised data model for manufacturing management. International Journal of Computer Applications in Technology, 18(1-4), S. 43-61. 109. Förster, A., Wirth, S. (2003). Integrative modulare Produktionssystemplanung. Wissenschaftliche Schriftenreihe des Institutes für Betriebswissenschaften und Fabriksysteme, Heft 35. Chemnitz: Technische Universität Chemnitz. 110. Kösters, C. (2006). Ein ontologiebasiertes Modell zur Beschreibung der Abläufe in einem Produktionssystem unter besonderer Berücksichtigung einer diskreten Produktion. Dissertation, Universität Paderborn. 111. Kahl, C. (2007). Modellierung und Dokumentation von Softwarearchitekturen. München: GRIN Verlag. 112. Eversheim, W., Schuh, G. (1996). Produktion und Management. Berlin: Springer Verlag. 113. Kuhn, A., Wenzel, S. (2008). Simulation logistischer Systeme. In: D. Arnold, K. Isermann, A. Kuhn, H. Tempelmeier, K. Furmans (Hrsg.), Handbuch Logistik (S. 73– 94). Berlin: Springer. 114. Engelhardt-Nowitzki, C., Nowitzki, O., Krenn, B. (2008). Management komplexer Materialflüsse mittels Simulation: State-of-the-Art und innovative Konzepte. Wiesbaden: GWV Fachverlage. 115. Komarnicki, J. (1980). Simulationstechnik. Düsseldorf: VDI-Verlag. 116. Baier, J., Ruf, H., Hill, H. (2006). Verknüpfung von Materialflusssimulation und Planungsdatenbanken. ZWF - Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 101(4), S. 70–76. 117. Kumpf, A. (2001). Anforderungsgerechte Modellierung von Materialflusssystemen zur planungsbegleitenden Simulation. Dissertation, Technische Universität München. Literaturverzeichnis 161 118. Wenzel, S. (2009). Modellbildung und Simulation in Produktion und Logistik - Stand und Perspektiven. In: G. Elst (Hrsg.), Tagungsband zum ASIM-Treffen STS/GMMS 2009, DASS 2009, 05.- 06.03.2009 (S. 7–16). Stuttgart: Fraunhofer-IRB Verlag. 119. Ryan, J., Heavey, C. (2006). Process modeling for simulation. Computers in Industry, 57(5), S. 437–450. 120. Weiß, M., Collisi-Böhmer, S., Krauth, J., Rose, O., Wenzel, S. (2004). Qualitätskriterien für Simulationsstudien - Wunsch oder Wirklichkeit? In: K. Mertins, M. Rabe (Hrsg.), Experiences from the Future. Tagungsband zur 11. ASIM-Fachtagung “Simulation in Produktion und Logistik”, 4.-5.10.2004 (S. 239–250). Berlin: Fraunhofer IRB Verlag. 121. Eckardt, F. (2002). Ein Beitrag zu Theorie und Praxis datengetriebener Modellgeneratoren zur Simulation von Produktionssystemen. Dissertation, Technische Universität Ilmenau. 122. Wenzel, S., Weiß, M., Collisi-Böhmer, S., Pitsch, H., Rose, O. (2007). Qualitätskriterien für die Simulation in Produktion und Logistik - Planung und Durchführung von Simulationsstudien. Berlin: Springer Verlag. 123. Rabe, M., Spieckermann, S., Wenzel, S. (2007). Verifikation und Validierung für die Simulation in Produktion und Logistik - Vorgehensmodelle und Techniken. Berlin: Springer Verlag. 124. Balci, O. (2003). Verification, Validation, and Certification of Modeling and Simulation Applications. In: S. Chick, P. J. Sánchez, D. Ferrin, D. J. Morrice (Hrsg.), Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference (7.-10.12.2003) (S. 150–158). New Orleans, Louisiana, USA. 125. Rabe, M., Wenzel, S. (2008). Vorgehensmodell zur Verifikation und Validierung für die Simulation in Produktion und Logistik. In: Simulation and Visualization (SimVis), 28.29.02.2008 (Online–Proceedings). Magdeburg. 126. Weig, S. (2008). Konzept eines integrierten Risikomanagements für die Ablauf- und Strukturgestaltung in Fabrikplanungsprojekten. Dissertation, TU München. 127. Ehm, H., McGinnis, L., Rose, O. (2009). Are Simulation Standards in our Future? In: M. D. Rossetti, R. R. Hill, B. Johansson, A. Dunkin, R. G. Ingalls (Hrsg.), Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference (S. 1695–1702). 128. Spieckermann, S. (2005). Diskrete, ereignisorientierte Simulation in Produktion und Logistik – Herausforderungen und Trends. In: T. Schulze, G. Horton, B. Preim, S. Schlechtweg (Hrsg.), Simulation und Visualisierung (S. 3–14). Erlangen: SCS Publishing House. 129. Weimer, T., Kapp, R., Klemm, P., Westkämper, E. (2008). Integrated Data Management in Factory Planning and Factory Operation. An Information Model and its Implementation. In: M. Mitsuishi, K. Ueda, F. Kimura (Hrsg.), Manufacturing Systems and Technologies for the New Frontier - The 41st CIRP Conference on Manufacturing Systems, 26.-28.05.2008 (S. 229–234). Tokyo, Japan. 162 Literaturverzeichnis 130. Ciupek, M. (2004). Beitrag zur simulationsgestützten Planung von Demontagefabriken für Elektro- und Elektronikaltgeräte. Dissertation, Technische Universität Berlin. 131. Rooks, T. (2009). Rechnergestützte Simulationsmodellgenerierung zur dynamischen Absicherung der Montagelogistikplanung bei der Fahrzeugneutypplanung im Rahmen der Digitalen Fabrik. Dissertation, Technische Universität Clausthal-Zellerfeld. 132. Brüggemann, H., Müller, P. (2008). Digitales Wertstromdesign - Digital Value Stream Mapping. In: M. Rabe (Hrsg.), Advances in Simulation for Production and Logistics Applications (S. 575–584). Stuttgart: Fraunhofer IRB Verlag. 133. Zor, S., Görlach, K., Leymann, F. (2010). Using BPMN for Modeling Manufacturing Processes. In: W. Sihn, P. Kuhlang (Hrsg.) Proceedings of 43rd CIRP International Conference on Manufacturing Systems (S. 515–522). Wien, Graz. 134. Zor, S., Leymann, F., Schumm, D. (2011). A Proposal of BPMN Extensions for the Manufacturing Domain. In: Proceedings of the 44th CIRP Conference on Manufacturing Systems (ICMS 2011). Madison, Wisconsin, USA. 135. Huang, E., Ramamurthy, R., Mcginnis, L. F. (2007). System and Simulation Modeling Using SysML. In: S. G. Henderson, B. Biller, M.-H. Hsieh, J. Shortle, J. D. Tew, R. R. Barton (Hrsg.), Proceedings of the 2007 Winter Simulation Conference (S. 796–803). Washington, DC, USA. 136. Schönherr, O., Rose, O. (2009). First Steps Towards a General SysML Model for Discrete Processes in Production Systems. In: R. G. I. M. D. Rossetti, R. R. Hill, B. Johansson, A. Dunkin (Hrsg.), Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference (S. 1711–1718). Austin, TX, USA. 137. Schönherr, O., Rose, O. (2011). A General Model Description for Discrete Processes. In: S. Jain, R. R. Creasey, J. Himmelspach, K. P. White, M. Fu (Hrsg.), Proceedings of the 2011 Winter Simulation Conference (S. 2206–2218). Baltimore, Maryland, USA. 138. Schönherr, O., Rose, O. (2010). Modellierung mit SysML zur Abbildung von Produktionsprozessen. In: G. Zülich, P. Stock (Hrsg.) Proceedings der ASIM Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik - Integrationsaspekte der Simulation: Technik, Organisation und Personal (S. 453–460). Karlsruhe. 139. Splanemann, R. (1995). Teilautomatische Generierung von Simulationsmodellen aus systemneutral definierten Unternehmensdaten am Beispiel der Integration der Materialflusssimulation in die Planung von Fertigungsanlagen. Dissertation, Universität Bremen. 140. Sly, D., Moorthy, S. (2001). Simulation data exchange (SDX) implementation and use. In: Proceedings of the 33nd conference on Winter Simulation (S. 1473–1477). Washington, DC, USA. 141. Tecnomatix Ltd. (2008). Factory Layout Simulation. Siemens PLM Software. [17.12.2010] <https://www.plm.automation.siemens.com> Literaturverzeichnis 163 142. SISO (2010). SISO-STD-008-2010. Standard for Core Manufacturing Simulation Data (CMSD)-UML. [08.06.2013] <http://www.sisostds.org> 143. Johansson, M., Johansson, B., Skoogh, A., Leong, S., Riddick, F., Lee, Y. T., Shao, G., Klingstam, P. (2007). A test implementation of the core manufacturing simulation data specification. In: Proceedings of the 39th conference on Winter simulation: 40 years! The best is yet to come (S. 1673–1681). Piscataway, NJ, USA. 144. Pitschke, J. (2010). Unternehmensmodellierung für die Praxis: Eine Einführung in die Darstellung von Unternehmensmodellen. Norderstedt: Books on Demand. 145. Schneider, O., Hohenstein, F., Günthner, W. A. (2011). Bewertung von Methoden hinsichtlich einer ganzheitlichen Prozessdarstellung. Logistics Journal: Not reviewed publication, Vol. 2011. 146. Staud, J. L. (2010). Unternehmensmodellierung Objektorientierte Theorie und Praxis mit UML 2.0. Berlin: Springer Verlag. 147. Bernus, P., Schmidt, G., Mertins, K. (2005). Handbook on Architectures of Information Systems. Berlin: Springer Verlag. 148. Seib, E. (2010). Arbeitsabläufe in der Modellierung und Simulation. München: GRIN Verlag. 149. DIN 66001 (1983) Informationsverarbeitung – Sinnbilder für Datenfluss- und Programmabläufe. Berlin: Beuth Verlag. 150. Graham, B. B. (2004). Detail process charting: speaking the language of process. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons. 151. Rother, M., Shook, J. (2004). Rother, M: Sehen Lernen. Aachen: Lean Management Institut. 152. Geldman, U. (2011). Wertstromdesign. In: VDI-Gesellschaft Produkt- und Prozessgestaltung (Hrsg.), Wertanalyse - das Tool im Value Management (S. 93–96). Berlin: Springer Verlag. 153. Hämmerle, M., Peter, R. (2010). Wertschöpfung steigern - Ergebnisse der Datenerhebung über die Verbreitung und Ausgestaltung von Methoden zur Prozessoptimierung in der Produktion mit besonderem Fokus auf die Wertstrommethode. Stuttgart: Fraunhofer IAO. 154. Erlach, K. (2007). Wertstromdesign - Der Weg zur schlanken Fabrik. Berlin: Springer Verlag. 155. Lee, Q., Snyder, B. (2007). The Strategos Guide to Value Stream & Process Mapping: Genesis of Manufacturing Strategy. Belingham, WA: Enna Products Corporation. 156. Feldmann, C. (1997). Eine Methode für die integrierte rechnergestützte Montageplanung. Dissertation, Technische Universität München. 164 Literaturverzeichnis 157. Steinwasser, P. (1997). Modulares Informationsmanagement in der integrierten Produktund Prozessplanung. Dissertation, Universität Erlangen. 158. Jonas, C. (2000). Konzept einer durchgängigen, rechnergestützten Planung von Montageanlagen. Dissertation, Technische Universität München. 159. Klauke, S. (2002). Methoden und Datenmodell der “Offenen Virtuellen Fabrik” zur Optimierung simultaner Produktionsprozesse. Dissertation, Technische Universität Dresden. 160. Fleischer, J., Aurich, J. C., Herm, M., Stepping, A., Köklü, K. (2004). Verteilte kooperative Fabrikplanung. wt Werkstattstechnik online, 94(4), S. 107–110. 161. Chen, D., Kjellberg, T., Euler, A. Von. (2009). Software Tools for the Digital Factory An Evaluation and Discussion. In: G. Q. Huang, K. L. Mak, P. G. Maropoulos (Hrsg.), Proceedings of the 6th CIRP-Sponsored International Conference on Digital Enterprise Technology (DET09)- Advances in Intelligent and Soft Computing, 14.-16.12.2009 (S. 803–812). Hong Kong. 162. Scheer, A.-W. (2002). Vom Geschäftsprozess zum Anwendungssystem. Berlin: Springer Verlag. 163. Scheer, A.-W. (1996). ARIS-House of Business Engineering. Forschungsberichte des Instituts für Wirtschaftsinformatik (IWI). Saarbrücken. 164. Software AG. (2011). ARIS Methode - ARIS Platform 7.2. Darmstadt: Software AG. 165. Object Management Group. (2008). Business Process Model and Notation (OMG BPMN) Version 1.2. [15.04.2011] <http://www.omg.org/spec/BPMN/1.2/> 166. Johannsen, F. (2007). Transformation von Prozessmodellen: Bewertung XML-basierter Ansätze. Bremen: CT Salzwasser-Verlag. 167. Hoyer, R. (1988). Entwicklung eines Modells und Verfahrens zur rechnergestützten, prozessorientierten Organisationsanalyse. Dissertation, Technische Universität Berlin. 168. Mertens, P. (2001). Lexikon der Wirtschaftsinformatik. Berlin: Springer Verlag. 169. Scholz-Reiter, B. (1990). CIM-Informations- und Kommunikationssysteme. München: Oldenbourg Verlag. 170. Gronau, N., Müller, C. (2006). Von der Kommunikationsstrukturanalyse zur Knowledge Modeling and Description Language. In: D. Karagiannis, B. Rieger (Hrsg.), Herausforderungen in der Wirtschaftsinformatik (S. 281–299). Berlin: Springer Verlag. 171. Object Management Group. (2012). OMG Systems Modeling Language (OMG SysML) Version 1.3. [07.12.2012] < http://www.omg.org/spec/SysML/1.3/> 172. Katzke, U. (2008). Spezifikation und Anwendung einer Modellierungssprache für die Automatisierungstechnik auf Basis der Unified Modeling Language (UML). Dissertation, Universität Kassel. Literaturverzeichnis 165 173. BTC AG. (2012). Business Process Management: BTC Bonapart. [06.12.2012] <http://www.btc-ag.com> 174. Mutzke, H., Ag, S., Germany, N., Rabe, M. (2010). Geschäftsprozesssimulation – Ergebnisse aus einem VDI-Richtlinienausschuss Besonderheiten der Simulation von. In: G. Zülch, P. Stock (Hrsg.), 14. Fachtagung der Arbeitsgemeinschaft Simulation; ASIMFachtagung “Simulation in Produktion und Logistik”, 7.-8.10.2010 (S. 551–558). Karlsruhe. 175. Scholz-Reiter, B., Lütjen, M., Ruthenbeck, C., Harjes, F., Drechsler, R., Große, D. (2009). Formale Verifikation von logistischen Prozessmodellen. ERP Management, 5(4), S. 44–47. 176. Tecnomatix. (2008). Plant Simulation Produktbeschreibung - Einfacher planen, schneller analysieren, sicherer entscheiden. Siemens Product Lifecycle Management Software (II) GmbH. [06.12.2012] <http://www.promasim.ch> 177. Daniel Motus. (2008). Referenzmodell für die Montageplanung in der Automobilindustrie. Dissertation, Universität Magdeburg. 178. Brandt-Pook, H., Kollmeier, R. (2008). Softwareentwicklung kompakt und verständlich: Wie Softwaresysteme entstehen. Wiesbaden: Vieweg & Teubner Verlag. 179. Schneeweiß, C. (2002). Einführung in die Produktionswirtschaft. Berlin: Springer Verlag. 180. Kloth, C. (2009). Systemgestaltung im Broadcast Engineering - Prozessorientierte Konzeption integrierter Fernsehproduktionssysteme. Dissertation, Technische Universität Ilmenau. 181. Kemper, H.-G., Henning, B. (2008). Business Intelligence. Wiesbaden: Vieweg & Sohn Verlag. 182. Corsten, D., Gabriel, C. (2004). Supply Chain Management erfolgreich umsetzen Grundlagen, Realisierung und Fallstudien. Berlin: Springer Verlag. 183. Schneider, M. (2008). Logistikplanung in der Automobilindustrie - Konzeption eines Instruments zur Unterstützung der taktischen Logistikplanung vor “Start-of-Production” im Rahmen der Digitalen Fabrik. Dissertation, Universität Regensburg. 184. Pfeifer, T. (2001). Qualitätsmanagement. Strategien, Methoden, Techniken. München: Carl Hanser Verlag. 185. Scholz-Reiter, B., Freitag, M., De Beer, C., Jagalski, T. (2007). Analysing the Dynamics caused by Autonomously Controlled Logistic Objects. In: H. A. ElMaraghy, M. F. Zaeh, G. Reinhart, W. H. ElMaraghy (Hrsg.), Proceedings of 2nd International Conference on Changeable, Agile, Reconfigurable and Virtual Production (CARV 2007) (S. 273–280). Toronto, Canada. 166 Literaturverzeichnis 186. Scholz-Reiter, B., Freitag, M., De Beer, C., Jagalski, T. (2005). Modelling Dynamics of Autonomous Logistic Processes: Discrete-event versus Continuous Approaches. Annals of the CIRP, 55(1), S. 413–417. 187. Chin, K.-S., Wang, Y.-M., Poon, G. K. K., Yang, J.-B. (2009). Failure mode and effects analysis by data envelopment analysis. Decision Support Systems, 48(1), S. 246–256. 188. Sankar, N. R., Prabhu, B. S. (2001). Modified approach for prioritization of failures in a system failure mode and effects analysis. International Journal of Quality & Reliability Management, 18(3), S. 324–335. 189. Stamatis, D. H. (2003). Failure Mode and Effect Analysis: FMEA from Theory to Execution. Milwaukee, US: ASQ Quality Press. 190. Stürmer, I., Pohlheim, H., Rogier, T. (2010). Berechnung und Visualisierung der Modellkomplexität bei der modellbasierten Entwicklung sicherheits-relevanter Software. In: B. E. A. Keller (Hrsg.), Automotive - Safety & Security 2010, 21.-23.06.2010 (S. 69– 82). Stuttgart: Shaker Verlag. 191. Siebertz, K., Bebber, D. Van, Hochkirchen, T. (2010). Statistische Versuchsplanung: Design of Experiments (DoE). Berlin: Springer Verlag. 192. Wustmann, D., Vasyutynskyy, V., Schmidt, T. (2009). Ansätze zur automatischen Analyse und Diagnose von komplexen Materialflusssystemen. In: W.-M. Scheid (Hrsg.), 5. Fachkolloquium der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Technische Logistik (WGTL) (S. 1–19). 193. Kuckartz, U., Rädiker, S., Ebert, T., Schehl, J. (2010). Statistik - Eine verständliche Einführung. Wiesbaden: VS Verlag. 194. Martens, J. (2003). Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows. München: Oldenbourg Verlag. 195. Matthäus, W.-G. (2007). Statistische Tests mit Excel leicht erklärt. Wiesbaden: Teubner B.G. / GWV Fachverlage GmbH. 196. Rahnasto, I. (2004). Funktionelle Bildgebung in Psychiatrie und Psychotherapie. Stuttgart, NewYork: Schattauer GmbH. 197. Kessler, W. (2006). Multivariate Datenanalyse. Weinheim: Wiley VCH-Verlag. 198. Schwieger, V. (2005). Nicht-lineare Sensitivitätsanalyse, gezeigt an Beispielen zu bewegten Objekten. Dissertation, Universität Stuttgart. Anhang Anhang Ia: Richttabelle zum Auftreten von Fehlern (Prozess‐FMEA) Bewertung 1 WahrscheinlichkeitdesAuftretens sehrgering:Fehlerist unwahrscheinlich 1/10.000 2‐5 gering:relativwenigeFehler 1/5.000‐ 1/500 6‐7 mäßig:gelegentlicheFehler 1/200‐ 1/20 8‐9 hoch:wiederholteFehler 1/10‐1/5 10 sehrhoch:Fehleristnahezu unvermeidlich >1/2 Vgl.[187],[188],[189]. Häufigkeit 170 Anhang Anhang Ib: Richttabelle zur Bedeutung von Fehlern (Prozess‐FMEA) Bewertung 1 Bedeutung(AuswirkungaufdenKunden) keine:keinEffekt 2‐3 wenig:KundebemerktdenFehler,aberwirddurch denFehlernurweniggestört 4‐6 mäßig:KundebemerktdenFehlerundist unzufrieden 7‐8 hoch:KundewirddurchdenFehlerbeeinträchtigt undistverärgert 9‐10 sehrhoch:KundewirddurchdenFehlerstark beeinträchtigtundistsehrverärgert Vgl.[187],[188],[189]. Anhang Ic: Richttabelle zur Entdeckung von Fehlern (Prozess‐FMEA) Bewertung WahrscheinlichkeitderEntdeckung Prozent[%] 1 sehrhoch:Fehlerkannfastsicher entdecktwerden 2‐5 hoch:hoheWahrscheinlichkeit,dass >99,7 derFehlerentdecktwird 6‐8 mäßig:Fehlerwirdmeistens entdeckt >98 9 gering:Fehleristnurschwerzu entdecken >90 10 unwahrscheinlich:Fehleristkaum zuentdecken <90 Vgl.[187],[188],[189]. >99,99 Anhang 171 Anhang IIa: Modellstrukturanalyse DieModellstrukturanalysebeschreibtdiestatischeAuswertungderModellstruktur. InAnlehnunganSTÜRMERETAL.lassensichanhandderModellmetrikverschiedeneAus‐ sagenhinsichtlichderTestbarkeit,WartbarkeitundderpotenziellenFehleranzahleines Modellsableiten[190].DieTestbarkeitbeschreibtdabeidieglobaleKomplexitätdesMo‐ dells,welchemaßgeblichdenAufwandderVerifikationundValidierungbestimmt.Über Testläufebzw.SimulationsexperimenteistdieValiditätdesSimulationsmodellsnachzu‐ weisen.DieWartbarkeitorientiertsichanderlokalenModellkomplexität,welcheimWe‐ sentlichen durch den hierarchischen Aufbau und den Grad der Objektorientierung be‐ stimmtwird.JebessereinBereichgekapseltwerdenkann,destobesseristerzuwarten. DerletzteAspektbeschreibtdasModellvolumen,welchesdirektenEinflussaufdieAnzahl potenzieller Fehler hat. Im Rahmen dieses Modellierungskonzepts werden folgende StrukturparameterzurModellstrukturanalyseverwendet: GlobaleKomplexität(‐>Testbarkeit) o AnzahlallerMaterialflussbeziehungen LokaleKomplexität(‐>Wartbarkeit) o Organisationseinheiten AnzahlexternerMaterialflussbeziehungen AnzahlinternerMaterialflussbeziehungen Modellvolumen(‐>AnzahlpotenziellerFehler) o AnzahlallerProzesse DaessichhierumabsoluteWertehandelt,sinddieStrukturparameterinersterLinie zumVergleichverschiedenerProduktionsszenariengeeignet.BeiderglobalenKomplexi‐ tätwirddieSummeallerMaterialflussbeziehungenangesetzt.DaessichumModellezur Materialflusssimulation handelt, erschwert jede zusätzliche Materialflussbeziehung die Nachvollziehbarkeit des Systemverhaltens und somit die Identifikation von Modellie‐ rungsfehlern.DielokaleKomplexitätwirdfürjedeOrganisationseinheitüberdieAnzahl externersowieinternerMaterialflussbeziehungenbestimmt.EinegroßeAnzahlexterner Materialflussbeziehungen erschwert die Modellwartung, da jede Änderung mindestens zwei Organisationseinheiten betrifft. Das Modellvolumen wird anhand der Anzahl ver‐ wendeterProzessebestimmt.DieshatzumHintergrund,dassdasModellierungskonzept starkprozessorientiertaufgebautistundjederProzessschritteinenentsprechendenAus‐ gestaltungsaufwandmitsichbringt.DieModellstrukturanalysebietetgrundsätzlichdie Möglichkeit,schnelleAussagenzurTestbarkeit,WartbarkeitundderpotenziellenFehler‐ anzahldesModellszumachen. 172 Anhang Anhang IIb: Sensitivitätsanalyse ImRahmenderSensitivitätsanalyseerfolgteinTeilderDatenauswertungmittelsKor‐ relationsanalyse.InsbesonderefürlineareModelleexistiereneineReiheeinfacherKenn‐ werte[191],wiez.B.normierterRegressionskoeffizient,PartialsummederQuadrateoder PartiellerDeterminationskoeffizient,diehierfürverwendetwerdenkönnen.DesWeite‐ renbietetsichderEinsatzvonKorrelationsanalysenzurIdentifikationvonWirkungszu‐ sammenhängenan[192].ImSinnederValidierungundVerifikationkönnensolcheWir‐ kungszusammenhänge dann von Experten auf Plausibilität geprüft werden. Besonders einfachelineareKorrelationeneignensichgut,weilsiesichleichtausdemErfahrungs‐ wissenüberentsprechendeModell‐oderSystemeigenschaftenableitenlassen. ImHinblickaufeinestatistischeAnalysederSimulationsergebnisseisthierfüreigent‐ lichdieIdentifikationvonKausalitätenerforderlich,umvonWirkungszusammenhängen sprechenzukönnen.DerNachweisvonKausalitätenistabererheblichschwierigeralsder NachweisvonKorrelationen.KorrelationenbeschreibenlediglicheinenstatistischenZu‐ sammenhang.FürdenNachweisvonKausalitätbedarfeshingegendreierBedingungen, diealleerfülltseinmüssen[193]: 1. ZweiVariablenAundBhängenstatistischmiteinanderzusammen(Korrelation) 2. AliegtzeitlichvorB. 3. DerZusammenhangzwischenAundBbleibtauchbestehen,wenndieEffektevon anderenVariablen,dieAundBzeitlichvorausgehen,eliminiertwerden. InsbesonderediedritteBedingungistnurdurchdenEinsatzmultivariaterAnalysen zuprüfen,weshalbsichimFolgendenaufdenNachweisvonKorrelationenkonzentriert wird.Diesesindeinenotwendige,abernichthinreichendeVoraussetzungfürKausalität [193].FürdieKorrelationsanalyseexistierenverschiedeneBerechnungsformendesKor‐ relationskoeffizienten,wobeidieamweitestenverbreitetsteFormdienachBravais‐Pear‐ sonist[194]. DerKorrelationskoeffizientbeschreibtdenlinearenZusammenhangzwischenzwei Merkmalen.ErkannWertezwischen−1und+1annehmen,wobei‐1einenvollständigen negativenund+1einenvollständigpositivenlinearenZusammenhanganzeigt.BeimWert 0sinddieMerkmalenichtlinearvoneinanderabhängig,aberkönnentrotzdemnicht‐li‐ nearvoneinanderabhängigsein.VoraussetzungfürdenEinsatzdesKorrelationskoeffi‐ zientennachBravais‐PearsonistdasVorliegenmetrischskalierterundnormalverteilter Merkmale.DieVoraussetzungderNormalverteilungwirdoftmalsmissachtet[194],wes‐ halbauchindieserArbeitaufdenKorrelationskoeffizientenrnachBravais‐Pearsonzu‐ rückgegriffenwird.DieentsprechendeFormellautet[195]: ∑ (5) ∑ ̅ ̅ ∙∑ Anhang 173 DieVariablenrepräsentiertdieAnzahlderUntersuchungseinheiten.DiePrüfgrößet fürdent‐TestkanndirektausdemempirischenKorrelationskoeffizientenrnachfolgen‐ derFormelberechnet: (6) ∙√ √ Dert‐TestisteinHypothesentestbasierendaufeinert‐Verteilung,welcherdiestatis‐ tischeÜbereinstimmungzweierMessreihenuntersuchtundsomiteineAussageüberdie statistischeSignifikanzmacht.NachallgemeinerKonventionwirddieNullhypothesever‐ worfen,wenndasSignifikanzniveaukleiner5Prozentist[196].DaderempirischeKorre‐ lationskoeffizientnachBravais‐PearsonrelativstarkaufAusreißerreagiert,wirdimFol‐ gendenauchnochdieBerechnungsformnachSpearmaneingesetzt.BeiderBerechnungs‐ formnachSpearmanhandeltessichumeinenRangkorrelationskoeffizient,dersichnor‐ malerweise robust gegenüber Ausreißern verhält und keinen linearen Zusammenhang voraussetzt.GrundsätzlichkannerauchfürordinaleMerkmaleeingesetztwerden,daer mit Rangunterschieden arbeitet und nicht mit absoluten Werten [193]. Die entspre‐ chende Formel für den Korrelationskoeffizienten nach Spearman, welcher mit rs abge‐ kürztwird,lautet: (7) 1 ∙∑ ∙ ² DieVariabledirepräsentiertdenRangplatzunterschiedderi‐tenUntersuchungsein‐ heitderbeidenMerkmale.ZurBerechnungderPrüfgrößetfürdenKorrelationskoeffi‐ zienten nach Spearman kann die gleiche Formel wie für den Korrelationskoeffizienten nachBravais‐Pearsonverwendetwerden: (8) ∙√ MittelsderbeidenvorgestelltenKorrelationskoeffizientennachBravais‐Pearsonund Spearmansowiedenentsprechendent‐TestskönnenKorrelationenidentifiziertundsta‐ tistischausgewertetwerden.DurchdiePlausibilitätsprüfungderKorrelationenkanneine VerifikationundValidierungdesSimulationsmodellserfolgen.EineweitereMethodezur AuswertungdesSimulationsmodellsimRahmenderSensitivitätsanalyseistdielineare Regressionsanalyse. MitderlinearenRegressionsanalysewerdenlineareTrendsineinerDatenreiheiden‐ tifiziert.HierbeiwirdderRegressionskoeffizientβ1imRahmeneinerlinearenRegressi‐ onsanalyseunterEinsatzderMethodederkleinstenQuadrateausgehendvonfolgender Formelermittelt: 174 Anhang (9) EinemultiplelineareRegressionerfolgtnicht,dadieseimVerständnisdieserArbeit zurModellvalidierungnichtbenötigtwird.WeiterhinkanndernormierteRegressionsko‐ effizientβmittelsfolgenderFormelausdemlinearenRegressionskoeffizientengebildet werden: (10) ∙ InderFormelrepräsentierenSxundSydieStandardabweichungenderunabhängigen VariablexundderabhängigenVariabley.DernormierteRegressionskoeffizientwirdver‐ wendet,umdenEinflussmehrererunabhängigerVariablenzuvergleichen[197].Esist damit möglich solche Variablen zu identifizieren, die einen besonders starken oder schwachenEinflussaufdieabhängigenVariablenbesitzen.SofernnureineeinfacheRe‐ gressionsanalysemiteinemlinearenRegressionskoeffizientendurchgeführtwird,nimmt dernormierteRegressionskoeffizientdiegleichenWertewiederKorrelationskoeffizient nachBravais‐Pearsonan[198]. Anhang 175 Anhang IIc: Leistungsanalyse DieLeistungsanalysedientzurBewertungverschiedenerProduktionsszenarienan‐ hand von Bewertungskennzahlen. Grundsätzlich existieren zahlreiche logistische und monetäreKennzahlen,diefüreineBewertungherangezogenwerdenkönnen.Diemeisten füreinProduktionssystemcharakteristischenKennzahlenkönnennursimulationsbasiert erhobenwerden.AufgrunddesangestrebtenhohenAutomatisierungsgradsbeiderGene‐ rierungdesSimulationsmodellsistessinnvoll,auchdieSimulationsdurchführungund‐ auswertung zu automatisieren, um den Gesamtaufwand nachhaltig zu reduzieren. Ent‐ sprechendwerdenimRahmenvonGRAMOSAfolgendeKennzahlenautomatischerhoben: LogistischeKennzahlen o Aufträgeeingelastet o Aufträgebeendet o durchschnittlicheGesamtsystemauslastunginProzent o durchschnittlicheGesamtauftragsdurchlaufzeitinStunden o durchschnittlicheBestandsanzahlinStück Fertigungs‐undMaterialkosten o FixkosteninEuro o VariableKosteninEuro o BestandskosteninEuro o MaterialkosteninEuro o GesamtkosteninEuro DieBerechnungderFertigungs‐undMaterialkostenerfolgtwährendderSimulation mittelseinesProzesskostenansatzes,wobeidieermitteltenFertigungs‐undMaterialkos‐ tenimRahmeneinerdifferenzierendenZuschlagskalkulationinHerstellkostenüberführt werdenkönnen.DieFertigungskostenwerdenimRahmenvonGRAMOSAnachdemVer‐ ursachungsprinzipwiefolgterhoben: fixeKostenderOrganisationseinheitenproJahr variableKostenderOrganisationseinheitenproStunde BestandskostenderPufferfürMaterialflussobjekte o BestandswertproStück o WerkzeugkostenproJahr o PersonalkostenproJahr DiefixenKostenKFderOrganisationseinheitgfüreinenSimulationslaufwerdenent‐ sprechendderSimulationsdauertsunddenBetriebsstundenproJahrtbanteiligfürden SimulationslaufaufBasisderfixenKostenproJahrKFJumgerechnet. (11) ∙ 176 Anhang DievariablenKostenKVderOrganisationseinheitgwerdeninAbhängigkeitderAuf‐ tragszeittanachAuftragsendedurchVerrechnungmitdenvariablenKostenproStunde KVSkalkuliert. ∙ ta (12) DieNeuberechnungderBestandskostenKBdesPuffersierfolgtmitjedemZugangs‐ oderAbgangsereignis.DieentsprechendeZeitdifferenzdzumletztenEreigniswirdjahr‐ anteiligzurBerechnungderKapitalkostenaufBasisdesBestandswertsBWjedesenthal‐ tenenMaterialflussobjektsmunddesZinssatzesZverwendet. (13) ∑ ∙ ∙z AußerdemwerdendieWerkzeugkostenKWfürjedenPufferiinAbhängigkeitderSi‐ mulationsdauertsundderBetriebsstundenproJahrtbberechnet,indemdieWerkzeug‐ kostenproJahrKWJfürjedesenthalteneMaterialflussobjektmaufdenPufferiumgelegt werden. (14) ∑ ∙ ∙ AnalogdazuwerdenauchdiePersonalkostenaufdiePufferumgelegt.MöglicheKos‐ tenderPufferfürdieLagerinfrastrukturkönnenüberdiezugeordnetenOrganisations‐ einheitenimRahmenderfixenundvariablenKostenerfasstwerden.Diewährenddes SimulationslaufsanfallendenFertigungskostenFKSkönnenüberAdditionderKostenfür OrganisationseinheitenundPufferberechnetwerden. (15) ∑ ∑ 1 1 Neben den Fertigungskosten müssen zur späteren Ermittlung von Herstellkosten auchdieMaterialkostenerhobenwerden.AuchdieserfolgtimRahmenderSimulation‐ sumgebungnachdemVerursachungsprinzipunddieKostenfürMaterialentnahmenwer‐ dendirektamPuffererhoben.InderaktuellenImplementierungwerdendabeinurKos‐ tenfürMaterialentnahmenKMEprotokolliert,dieanPuffernentstehen,welchealsQuell‐ pufferqundsomitSystemgrenzedienen. (16) ∑ 1 DieGesamtmaterialkostenGMKentsprechensomitderSummeallerKostenfürMate‐ rialentnahmenüberallePuffer,dieQuellpuffersind. Anhang 177 Anhang IIIa: „CFK‐Serienfertigung“ ‐ durchschnittliche Auslastung der Organisationseinheiten Anhang IIIb: „CFK‐Serienfertigung“ ‐ Anteil offener und beendeter Aufträge 178 Anhang Anhang IVa: „3x3‐Maschinenmodell“ ‐ Materialflussschema Anhang 179 Anhang IVb: „3x3‐Maschinenmodell“ ‐ Versuchsplanung Einlastungsintervall Werkstück 1 [min] Einlastungsintervall Werkstück 2 [min] Einlastungsintervall Werkstück 3 [min] Simulationsparameter Anfangswert 240 480 720 Schrittgröße 240 240 240 Schrittanzahl 1 1 1 Anhang IVc: „3x3‐Maschinenmodell“ ‐ Ergebnisse der Korrelationsanalyse 180 Anhang Anhang IVd: „3x3‐Maschinenmodell“ ‐ Ergebnisse der Regressionsanalyse Anhang 181 Anhang IVe: „3x3‐Maschinenmodell“ ‐ durchschnittliche Auslastung der Organisationseinhei‐ ten Anhang IVf: „3x3‐Maschinenmodell“ ‐ Anteil offener und beendeter Aufträge