Übersicht abgeschlossener Forschungsprojekte

Aufgrund zunehmend dynamischer Märkte müssen Fabriken in immer kürzer werdenden Zyklen reorganisiert werden. Das stellt nicht nur Fabrikplaner vor große Herausforderungen, sondern auch das Qualitätsmanagement. Die Verzahnung beider Disziplinen ist in den meisten Unternehmen nicht gegeben. Die Vernachlässigung qualitätsrelevanter Anforderungen in der Fabrikplanung (FAP) führen zu Fehlentwicklungen im Qualitätsmanagementsystem (QMS). Hinzu kommt, dass historisch gewachsene klassische QMS, wie auf PDF basierende Qualitätshandbücher, flexible Anpassungen erschweren. Folglich entsteht die Problematik, dass Qualitätsanforderungen nach dem Hochlauf der Fabrik aufgrund der Zeitverzögerung durch klassische Systeme nicht oder nur teilweise erfüllt sind und es weiteren Anpassungen im QMS bedarf. Durch fehlende Ressourcen sind solche reaktiven Anpassungen für KMU kaum zu bewältigen. Deshalb müssen QMS langfristig durch IT-gestützte Modularität geplant werden, sodass sie auch nach dem Fabrikhochlauf ohne umfassenden Ressourcenaufwand langfristig flexibel aktualisiert werden können. Dieses Ziel verfolgt das Projektvorhaben FabriQPlanung mit der Integration von IT-gestützten, agilen QMS in die FAP. Diese wird für die durchzuführende Forschungsarbeit zunächst an der VDI-Richtlinie 5200 angelehnt, wobei eine Übertragbarkeit auf andere Planungsansätze prinzipiell möglich sein soll. Im Ergebnis entsteht ein anwendungsorientierter Leitfaden mit e-Learning Konzept. Dieser soll intuitiv vermitteln, wie IT-gestützte, agile QMS in der FAP modular aufgebaut werden können und aufzeigen, wie sich Fabrikplaner und Qualitätsmanager bereits während der FAP durch Iterationen in definierten Quality Gates agil abstimmen können. Hierzu wird unterstützend ein modular anpassbarer Baukasten mit agilen Methoden und Werkzeugen entwickelt. Das Vorgehen beinhaltet die Anforderungen der DIN EN ISO 9001:2015, sodass das QMS direkt nach dem Fabrikhochlauf normenkonform ist.

Schlussbericht:

FQP_Schlussbericht.pdf

Leitfaden.pdf

Im KMU-geprägten Maschinen- und Anlagenbau ist die termingerechte Inbetriebnahme kundenindividueller Produkte wettbewerbsentscheidend. Projektplanung und -steuerung sind wesentliche Erfolgsfaktoren, hängen aber von stets aktuellen Informationen zu allen Vorgängen während der Projektdurchführung ab. Während Produktionsdaten zumeist bereits digital erfasst werden und in Form eines Digitalen Schattens vorliegen, fehlen diese Daten für logistische Prozesse in der Auftragsfertigung des Maschinen- und Anlagenbaus. Rückmeldungen zu logistischen Prozessen erfolgen - wenn überhaupt - manuell, analog oder im Nachgang kumuliert. Nutzungsdauer und Verbleib der (logistischen) Ressourcen sind oftmals intransparent. Mit dem Forschungsvorhaben soll diese Lücke im Digitalen Schatten geschlossen werden. Die Herausforderung besteht darin, ein allgemeingültig einsetzbares und erweiterbares semantisches Modell eines Digitalen Schattens für Logistikprozesse im Maschinen- und Anlagenbau zu erarbeiten, über das eine (teil-)automatisierte Erfassung von Daten realisiert werden kann. Die geplanten Ergebnisse umfassen eine Systematisierung der relevanten Informationen zu den logistischen Prozessen, eine ontologiebasierte Umsetzung eines semantischen Modells für einen Digitalen Schatten, eine einsatzzweckbasierte Technologiebewertung sowie eine Vorgehensmethodik mit Technologieschablonen und einem Interoperabilitätskonzept für eine technische Umsetzung. Mittels einer Demonstrationsplattform erfolgt die Evaluation praxisnaher Anwendungsszenarien mit Partnern aus dem projektbegleitenden Ausschuss. Die Innovation liegt in der Schaffung eines praxisgerechten Zugangs für KMU zur digitalen Erfassung logistischer Prozessinformationen für den Maschinen- und Anlagenbau. Der Informationsbedarf definiert eine anwendungsspezifische Sicht auf den Digitalen Schatten, hier auf das Projektmanagement. Das semantische Modell sowie die Technologieschablonen werden allerdings flexibel erweiterbar konzipiert.

Schlussbericht:

Schlussbericht dataject_21755 BG_Veröffentlichung_final_BVL.pdf

Die innerbetriebliche Lieferkette (inLi) in Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus umfasst alle Bereiche von der Beschaffung bis zum Versand. Sie ist geprägt von einer heterogenen Prozesslandschaft, oftmals einhergehend mit repetitiven, administrativen Aufgaben. Diese sind in der Regel mit hohem manuellen Aufwand sowie hohem Fehlerpotenzial verbunden. Ein Beispiel hierfür ist die manuelle Eingabe von Lieferscheinen in ein Enterprise-Resource-Planning-System (ERP-System). Selbst inkrementelle Verbesserungen helfen KMU bereits enorm, die Heterogenität der Prozesse in der inLi zu bewältigen. Robotic Process Automation (RPA) ist hierfür ein vielversprechender Ansatz. Für eine zielgerichtete Einführung von RPA in der inLi müssen zunächst geeignete Prozesse der inLi identifiziert und entsprechende technologische, datenbezogene, organisatorische und menschliche Anforderungen abgeleitet werden. Die bisherige Forschung liefert hierzu keine hinreichenden Erkenntnisse, insbesondere nicht in Bezug auf die inLi. Das Forschungsprojekt „RPAlog“ verfolgt das Ziel, automatisierbare Prozesse in der inLi sowie die KMU-gerechte Automatisierung dieser Prozesse unter Berücksichtigung der technologischen, datenbezogenen, organisatorischen sowie menschlichen Anforderungen zu identifizieren. Die Forschungsfrage hierzu lautet: Wie können KMU im verarbeitenden Gewerbe befähigt werden, durch die Nutzung von RPA zielgerichtet Automatisierungspotenziale in der innerbetrieblichen Lieferkette auszuschöpfen?

Schlussbericht:

Abschlussbericht_RPAlog_final.pdf

Exoskelette bieten im Bereich der Produktion und Logistik in mehrfacher Hinsicht ein großes Potenzial. Muskel-Skelett-Erkrankungen sind in Deutschland und weltweit die führende Ursache für Arbeitsunfähigkeit. Jährlich entstehen hierdurch hohe Produktionsausfallkosten. Vor diesem Hintergrund ist eine ergonomische Arbeitsplatzgestaltung entscheidend, um Ausfallzeiten zu reduzieren und auch älteren oder leistungsgewandelten das Arbeiten an diesem Arbeitsplatz zu ermöglichen. Insbesondere im Hinblick auf den demografischen Wandel und den Fachkräftemangel wird dies zunehmend wichtiger für Unternehmen. Die auftretenden Belastungen können jedoch nicht immer mit etablierten Gestaltungsmaßnahmen reduziert werden. Insbesondere in diesen Fällen bieten Exoskelette das Potenzial die Arbeitssituation zu verbessern. Das Themenfeld Exoskelette in der Produktion und Logistik ist ein sehr junges Gebiet, in dem kommerzielle Lösungen erst seit wenigen Jahren auf dem Markt zu finden sind. Unter Exoskeletten werden am Körper getragene Assistenzsysteme verstanden, welche die menschliche Bewegung (elektro-) mechanisch unterstützen. Die bisherigen Forschungen zielen daher überwiegend auf die Entwicklung von Exoskeletten ab oder sind als Pilotstudien zu einzelnen Systemen angelegt. Eine systematische Identifikation von Potenzialen in verschiedenen Bereichen der Produktion und Logistik ist bisher noch nicht erfolgt. Das Forschungsvorhaben SyNExo schließt diese Forschungslücke und hat die Entwicklung eines Werkzeugs zur Potenzialanalyse für den Einsatz von Exoskeletten, einen Quick-Check, zum Ziel. Zur Erreichung dieses Ziels werden sowohl Marktanalysen bzgl. existierender Exoskelett-Systeme als auch Analysen der Anwendungsbereiche durchgeführt, systematisiert und in einem morphologischen Kasten dargestellt. Alle Erkenntnisse werden abschließend in einem leicht anzuwendenden Quick-Check konsolidiert um insbesondere KMU den Einstieg in das Themenfeld zu erleichtern.

Schlussbericht:

2023-05-10_Abschlussbericht_SyNExo_v03_ctv_mit_Deckblatt.pdf

Schwankende Auftragseingänge, ein breites Produktportfolio und eine komplexe, mehrstufige Produktion: dies alles sind Rahmenbedingungen, mit denen sich viele produzierende Unternehmen speziell in Deutschland nicht erst seit einigen Jahren konfrontiert sehen. Statische und leicht zu beherrschende Engpässe gehören damit in vielen Produktionsumfeldern der Vergangenheit an. Die Identifikation und Vorhersage dynamischer Engpässe wird zu einer Schlüsselkompetenz in der Verbesserung von Produktionseffizienz und –stabilität. Jedoch existieren kaum praktikable Ansätze zur frühzeitigen Identifikation bzw. Vorhersage von dynamischen Engpässen speziell im hochvariablen Alltag kleiner und mittelgroßer Unternehmen. Der Einsatz von Maschinellem Lernen verspricht in diesen Anwendungsfällen eine verbesserte Abbildung der Variabilität und Prognosefähigkeit durch die Analyse vergangener Ereignisse. Das Projekt löst diese Aufgabenstellung und baut bestehende Barrieren bzgl. Datengenerierung und –aufbereitung in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) ab.

Schlussbericht:

Schlussbericht_PrEPFlow_gesamt.pdf

Im Kontext der Planung neuer oder der Restrukturierung bestehender Fabriken gelangen Unternehmen zwangsläufig an den Punkt, wo es um die Realisierung der geplanten Fabrikstruktur in Form eines Soll-Layouts geht. In dieser Phase steht maßgeblich der Umzug von Fabrikobjekten wie beispielsweise Maschinen und Arbeitsplätzen im Fokus, welcher sich insbesondere aufgrund der räumlichen Dimensionen und zeitlichen Abfolgen als komplex und aufwendig charakterisieren lässt.

In wie vielen Teilschritten kann der Umzug realisiert werden? Ist mit einer Unterbrechung der Produktion zu rechnen? Muss externes Know-How für die Realisierung des Umzugs hinzuzugezogen werden? Die Klärung dieser Fragen setzt eine detaillierte zeitliche und räumliche Planung der einzelnen Umzugsschritte voraus. Eine methodische Unterstützung dieser Planungsaufgabe existiert allerdings bisher nicht.

Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Vorgehens zur methodischen Gestaltung eines optimalen Umzugsplans im Hinblick auf relevante Zielkriterien – zum Beispiel niedrige Ausfallkosten und niedrige Realisierungszeit – unter Berücksichtigung zeitlicher und räumlicher Restriktionen.

Mithilfe dieser Methode sollen Unternehmen in die Lage versetzt werden, eine geeignete Umzugsstrategie auszuwählen sowie die Anzahl und zeitliche Abfolge der Umzugsschritte festzulegen. Eine effizientere Umsetzung geplanter Layout-Konzepte stellt den zentralen Mehrwert für Unternehmen dar.

Schlussbericht:

21514N_OptiFaU_Schlussbericht_20230628.pdf

Projekt: 19265

 Zur Erleichterung und Beschleunigung des Transports von Gütern und Produkten ist der Einsatz von Elektrohängebahnen (EHB) in der Industrie bereits verbreitet. Diese sind i. d. R. schienengebunden und beinhalten einzeln angetriebene Fahrzeuge, wobei das zugehörige Schienensystem an den gewünschten Förderverlauf sowie die benötigte Förderleistung angepasst ist. Änderungen des Schienenverlaufs sind nur mit aufwendigen Maßnahmen möglich. Abhilfe schafft ein hochflexibles „ultraleichtes Elektrohängebahnsystem“ (uEHB-System), in dem sich eine akkubetriebene Transporteinheit auf Seilen anstatt auf Schienen bewegt. Das System soll dabei für Lasten bis 20 kg geeignet sein. Die Transporteinheit übernimmt komplett die Aufgabe der logistischen und mechanischen Steuerung, wodurch im System enthaltene Verzweigungsmöglichkeiten (Weichen, Kreuzungen usw.) lediglich passiv wirken und von der Transporteinheit verstellt werden. Änderungen im System gehen dadurch mit erheblich weniger Aufwand einher, wodurch das Konzept eine enorme Flexibilität und Anpassungsfähigkeit verspricht. Das Forschungsvorhaben zielt auf die Entwicklung und Untersuchung des Konzepts in Bezug auf Flexibilität, Anpassungsfähigkeit, Wirtschaftlichkeit und Sicherheit ab. Zur Erreichung des Ziels soll mit anerkannten Systemen der Produktentwicklung gearbeitet werden, die die Schritte Situationsanalyse, Problemanalyse, Konzeptentwicklung und Lösungsfindung sowie die Realisierung und Evaluation des Konzeptes beinhalten. Am Ende des Projektes existiert ein evaluierter Demonstrator. Dabei soll das System eine höhere Flexibilität als herkömmliche Modelle, einen niedrigeren Aufwand bei Systemänderungen, ein vollständig autark agierendes Transportsystem sowie einen wirtschaftlichen Vorteil in Bezug auf Anschaffung, Betrieb und Wartung aufweisen. Der Nutzen für KMU ist vielfältig. So dient es hauptsächlich der beschleunigten Beförderung leichter Komponenten, kann aber auch modifizierte Funktionen übernehmen, wie Überwachungsaufgaben durch die Ausstattung mit einer Kamera. Die vergleichsweise niedrigen Anschaffungs- und Installationskosten sind dabei vor allem für KMU sehr attraktiv. Auch eine zeitlich vorübergehende Installation des Systems birgt einen Kostenvorteil.

Schlussbericht:

Sachbericht_uEHB_korrigiert.pdf

Ziel ist die Erarbeitung eines Vorgehens mit dem KMU zum einen echtzeitdatenbasierte Kennzahlen (KeZa) auswählen und ihren Nutzen, insbesondere den Zeitvorteil bei Verwendung echtzeitdatenbasierter KeZa, bewerten können und zum anderen die Integration in Form eines mobile Shopfloor-Reporting vornehmen können.
Ausgehend von der Identifikation echtzeitdatenbasierter KeZa auf dem Shopfloor in AP1 wird ihr Einsatz in AP 2 bewertet. Im Fokus von AP 3 steht die Entwicklung von Möglichkeiten zur Integration in das bestehende Reporting. Nach der Erarbeitung von Möglichkeiten für das echtzeitdatenbasierte mobile Shopfloor-Reporting, erfolgt in AP 4 die Validierung des Vorgehens in einer Modellfabrik, bevor anschließend in AP 5 mit Hilfe der validierten Ergebnisse ein softwarebasierter Reporting-Werkzeugkasten für die KMU entwickelt wird. Die Forschungsergebnisse werden im Rahmen von AP 6 dokumentiert.
Zentrales Projektergebnis ist der softwarebasierte Reporting-Werkzeugkasten. Mit diesem wird es KMU möglich:
1) Die Eignung von echtzeitdatenbasierten KeZa auf dem Shopfloor zu beurteilen und Möglichkeiten für deren Einsatz in Echtzeit auf dem Shopfloor zu entwickeln
2) Den Nutzen echtzeitdatenbasierter Kennzahlen zu bewerten
3) Ein echtzeitdatenbasiertes mobile Shopfloor-Reporting umzusetzen.
Der Nutzen für KMU besteht darin, dass sie aufgrund der Ergebnisse wissen, wie sie die zur Verfügung stehenden echtzeitdatenbasierten KeZa gezielt zur Ausschöpfung von Produktivitätspotenzialen und damit zu Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Efficiency, OEE) nutzen können. Denn es können Probleme und Störfälle auf dem Shopfloor schneller erkannt werden. Dadurch kann schneller auf die Probleme und Stör-fälle reagiert werden, was Ausschuss, Nacharbeit oder Störzeiten reduziert. Es führt demnach zu Produktivitäts- und Umsatzsteigerungen sowie Kostensenkungen.

Schlussbericht:

Abschlussbericht_ShopfloorPulse_19372_N.pdf

Ziel des Forschungsprojekts ist die Entwicklung eines fallbasierten Expertensystems, welches auf Betriebsstörungen in frei navigierenden Fahrerlosen Transportsystemen (FTS) automatisch reagiert. Hierzu untersucht das Expertensystem die vorliegende Störung auf Ähnlichkeiten mit Störungsszenarien in seiner Datenbasis. Eine vielversprechende Methode aus dem Bereich der wissensbasierten Ansätze ist das Case-Based Reasoning, welche im Rahmen dieses Forschungsvorhabens Anwendung finden soll.

Das zu entwickelnde System unterstützt Unternehmen in Ihrem Bestreben, die Effizienz von eingesetzten FTS zu erhöhen. Dieses kann durch Verringerung der Ausfallzeiten der Systeme bewirkt werden, indem das bis dato manuelle Störungsmanagement – aktuell von Experten durchgeführt – automatisiert wird. Hierin besteht unter anderem auch der innovative Ansatz, da aktuell kein System existiert, das aus bekannten Störungen automatisch Maßnahmen zur Störungsbehebung generiert. Auch eine Bewertung der Handlungsdringlichkeit von Störereignissen und deren Wechselwirkungen im Gesamtsystem fehlt heutigen Lösungen, welche durch das Expertensystem möglich wäre. Kosten, welche durch die Konsultation von Experten entstehen, sollten mit Einsatz des Systems ebenfalls merklich gesenkt werden.

Schlussbericht:

Schlussbericht_FTS-Expert.pdf