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Vorgabezeitermittlung mit künstlichen neuronalen Netzen für die variantenreiche Kleinserienmontage

 
: Weber, M.

Heimsheim: Jost-Jetter Verlag, 1999, 144 pp.
Zugl.: Stuttgart, Univ., Diss., 1999
IPA-IAO Forschung und Praxis, 296
ISBN: 3-931388-10-7
German
Dissertation
Fraunhofer IPA ()
Kleinserienfertigung; Montageplanung; neuronales Netzwerk; Vorgabezeit

Abstract
Auf die Veränderung der Bedingungen in den Absatzmärkten reagieren produzierende Unternehmen vielfach mit einer steigenden Variantenanzahl. Innerhalb der Vorgabezeitermittlung als wesentlicher Teil der Zeitwirtschaft sind daher Zeitdaten für ein Produktspektrum mit einer immer größer werdenden Variantenvielfalt wirtschaftlich zu ermitteln und zu handhaben. Die vorliegende Arbeit leistet dazu einen Beitrag, indem eine Methodik zur Vorgabezeitermittlung für Varianten etnwickelt wird. Durch den Einsatz künstlicher neuronaler Netze können vorhandene Ähnlichkeiten der Varianten systematisch genutzt und damit der Aufwand zur Vorgabezeitermittlung reduziert werden. Die Analyse des Standes des Technik zeigt, daß die vorhandenen Ansätze sich als relariv starr und unflexibel erweisen und angesichts der zunehmenden Veränderungsdynamik Defizite beim Planungs-, Pflege- und Aktualisierungsaufwand besitzen. Die in der Arbeit abgeleiteten Anforderungen führen auf den Lösungsansatz, die vorhandenen Ähn lichkeiten zwischen den Varianten zur Vorgabezeitermittlung zu nutzen. Der grundsätzlich neue Ansatz der Arbeit ist, die für die Vorgabezeit charakeristischen Eigenschaften der Varianten in Form von fertigungstechnischen Merkmalmustern zu parametrisieren. Aus den bestehenden Ähnlichkeitsbeziehungen lassen sich aus der Analogie der fertigungstechnischen Merkmalmuster Analogien in der benötigten Vorgabezeit ableiten. Die Vorgabezeitermittlujg wird als über eine Mustererkennung hinausgehende Prognoseaufgabe interpretiert und auf Basis der Merkmalmuster mit dem Einsatz künstlicher neuronaler Netze gelöst. Innerhalb der Arbeit wurden die erforderlichen Planungselemente und Merkmalmuster erarbeitet sowie die für den spezifischen Anwendungsfall geeigneten neuronalen Netzwerkmodelle ausgewählt und weiterentwickelt. Für die gesamte Methodik wird ein Verfahrensablauf zur Einführung und kontinuierlichen Anwendung im Rahmen der betrieblichen Arbeitsplanerstellung vorgestellt.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/PX-59055.html