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Berücksichtigung der Zeitunsicherheit für eine robuste, synchronisierte Einzelfertigung

 
: Heutmann, Timo; Tils, Alexander; Schmitt, Robert

TU Chemnitz, Professur Fabrikplanung und Fabrikbetrieb:
Smarte Produktion und digitale Vernetzung : 12. Tagung VPP 2018, 29.11.2018, Chemnitz
Chemnitz, 2018 (Wissenschaftliche Schriftenreihe des Institutes für Betriebswissenschaften und Fabriksysteme 24)
S.123-132
Tagung "Vernetzt Planen und Produzieren" (VPP) <12, 2018, Chemnitz>
Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF (Deutschland)
01IS16034A-F; PARSyP
Predictive Analytics for Robust Synchronized Production
Deutsch
Konferenzbeitrag
Fraunhofer IPT ()
Produktion; Prozessoptimierung; Qualitätsmanagement; Risikomanagement; Werkzeugbau; Formenbau

Abstract
Notwendige Voraussetzungen für eine robuste, synchronisierte Einzelfertigung sind einerseits die Steuerung des Produktionsprozesses und andererseits die Ermittlung der Soll-Prozesszeiten für jeden Auftrag bzw. jedes einzelne Produkt. Beide werden durch unsichere Prozesszeiten beeinflusst, was zu einer geringeren Prozessrobustheit und damit abweichenden Ist-Prozesszeiten führt. Daher beschreibt dieser Beitrag einen Ansatz, um eine robuste, synchronisierte Einzelfertigung zu erreichen, indem Prozesszeitunsicherheiten und deren Berücksichtigung im Produktionsplan ermittelt werden. Der Ansatz umfasst vier Schritte, um eine robuste synchronisierte Produktion zu erreichen: Beschreibung, Analyse, Vorhersage und Berücksichtigung in der Auftragsfeinplanung. Die Einflüsse und Risiken auf Bearbeitungszeiten werden zunächst aufgenommen und dienen zur erweiterten Beschreibung der Bearbeitungszeit. Daraufhin können die Risiken und Einflüsse analysiert bzw. quantifiziert werden, um die Zeitunsicherheit von Soll-Bearbeitungszeiten auszudrücken. Unter Berücksichtigung potentieller Einflüsse und Risiken in der Zukunft können diese mittels Machine Learning-Algorithmen vorhergesagt werden. Der Produktionssteuerer wird so befähigt, Zeitunsicherheiten im Produktionsplan zu integrieren. Dadurch sind Liefertermine mit einer höheren Wahrscheinlichkeit realisierbar und führen zu einer gesteigerten Termintreue.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-540552.html