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Simulation und Optimierung der Anordnung von Maschinen

Anforderungsrobuste Anordnung von Betriebseinheiten und Maschinen durch Kombination von Optimierung und Simulation

In diesem Projekt werden Methoden der mathematischen Optimierung mit der Materialflusssimulation kombiniert, um anforderungsrobuste Anordnungen von Betriebseinheiten und Maschinen unter Berücksichtigung des Transportsystems zu generieren. Bei diesem Ansatz sollen Unsicherheiten bezüglich der Entwicklung des Produktionsprogramms und des Transportaufkommens einbezogen werden. Im Rahmen der Untersuchungen werden weitere Aspekte wie beispielsweise die Wandlungsfähigkeit von Fabriken oder auch die Möglichkeiten von Um- und Erweiterungsplanungen betrachtet.

Motivation und technischer Hintergrund

Die steigende Globalisierung und der damit verbundene Anstieg der Marktdynamik stellen die Unternehmen vor neue Herausforderungen. Immer kürzer werdende Produktzyklen sowie wachsende Kundenanforderungen bezüglich Qualität und Liefertreue erfordern immer häufiger Produkt- und Programmänderungen und damit eine Anpassung der Fabrik- und Produktionsstrukturen. Dies bedarf den Einsatz von Fabrikplanung sowie den Werkzeugen der Digitalen Fabrik, um durch innovative Ansätze die Leistungsfähigkeit zu steigern und dabei den Kostendruck zu verringern.

Bisher werden in der Fabrikplanung zur Lösung von Anordnungsproblemen meist heuristische Verfahren ohne Gütegarantie verwendet. Exakte mathematische Verfahren sind prinzipiell im Stande, optimale Lösungen zu generieren, jedoch unterliegen die Modelle derzeit stark limitierenden Modellannahmen und -größen. Die Anordnungsverfahren stellen eine Ausgangsbasis für weiterführende Fabrikplanungsaufgaben dar, wobei gute Ausgangsanordnungen die nachgelagerten Planungsphasen erleichtern und verkürzen können.

Allgemein besteht eine Aufgabe in der Fabrikplanung in der Festlegung der Positionen der einzelnen Betriebseinheiten bzw. Maschinen, der Positionierung der Wege sowie die Planung des Transportsystems. Trotz der wechselseitigen Beziehungen zwischen der Anordnung von Betriebseinheiten bzw. Maschinen und der Fertigungssteuerung werden beide Bereiche meist getrennt betrachtet. Im Zuge einer prinzipiellen Machbarkeitsstudie per Simulation soll in diesem Projekt überprüft werden, ob das gewählte Layout zu Problemen beim Transportsystem und der Auftragsabarbeitung führen kann. Ist dies der Fall, so soll dies auch in der Optimierung berücksichtigt werden.

Zu untersuchende Phänomene

In diesem Projekt wird die optimale Anordnung von Betriebseinheiten als ein Teil der Fabrikplanung näher betrachtet. Ziel ist es, für gegebene Fabrik- und Maschinendaten, wie beispielsweise dem Transportaufkommen zwischen einzelnen Betriebseinheiten und Maschinen, eine nachweislich sehr gute Ausgangslösung im Hinblick auf den bewerteten Transportaufwand zu bestimmen. Die Bestimmung dieser Lösung erfolgt durch den Einsatz von Methoden der mathematischen Optimierung. So werden ganzzahlige Optimierungsmodelle aufgestellt, die es über geeignete Relaxationen und Optimierungsansätze zu lösen gilt. Die Verifikation der Güte der so bestimmten Lösungen erfolgt anschließend durch Simulation der ermittelten Layouts. Sollte sich dabei herausstellen, dass gewisse Aspekte noch unzureichend im mathematischen Modell abgebildet werden, so gilt es, diese Modelle entsprechend zu erweitern. Insgesamt wird angestrebt, dass viele bisher in den Optimierungsmodellen getroffenen Vereinfachungen umgangen werden können, um so neue für die Praxis aber relevante Aspekten zu integrieren. Beispielhaft seien hier die Berücksichtigung von verschiedenen Be- und Entladepunkten der Anlagen, von (asymmetrischen) Mindestabständen oder von Sperrflächen genannt. Das zu entwickelnde kombinierte Verfahren zur optimierten Anordnung von Betriebseinheiten und Maschinen bezieht damit insbesondere ein, dass viele Planungsschritte der hier betrachteten Anordnungsplanung nachgelagert sind.

Durch ein enges Zusammenspiel zwischen Optimierungsmodell und Simulation soll iterativ die Umsetzbarkeit und Flexibilität der in den einzelnen Schritten gefundenen Lösungen verbessert werden. Dabei greift das IMAB auf Beispiele aus realen Planungen und Simulationen zurück, wobei auch eine Analyse von 3D-Fabrikmodellen im VR-Labor erfolgt. So soll unter anderem bewertet werden, wann die Erweiterungen der mathematischen Modelle für die optimierte Maschinenanordnung klare Vorteile erzielen und somit ausreichen oder ob zur Lösung eines Anordnungsproblems die komplexen aber auch aufwendigen Analyse- und Optimierungsmöglichkeiten der Simulation eingesetzt werden müssen.

Unsicherheiten bezüglich des Transportaufkommens sollen bereits in der Optimierung berücksichtigt werden. Hier ist zu untersuchen, welche Robustheitskonzepte in diesem Kontext auch für den Praxiseinsatz geeignet sind. Gelegentlich ist auch eine Anpassung eines bestehenden Layouts sinnvoll bzw. erforderlich. Dies ist allerdings mit hohen, vorher schwer abschätzbaren Kosten verbunden. Hier sollen simulativ eine Reihe an Szenarien getestet werden. Die Informationen aus diesem Untersuchungen fließen dann wieder in die mathematischen Modelle ein. Ein Ansatz wäre es beispielsweise, bei der Planung Freiflächen zu berücksichtigen, um etwa alte Maschinen leicht ersetzen zu können.

Antragstellende Wissenschaftler und beteiligte Wissenschaftler

Prof. Dr.-Ing. Uwe Bracht

Arbeitsgruppe Anlagenprojektierung und Materialflusslogistik
Institut für Maschinelle Anlagentechnik und Betriebsfestigkeit
Technische Universität Clausthal

Raum 226, Leibnizstraße 32, 38678 Clausthal-Zellerfeld
E-Mail: uwe.bracht@imab.tu-clausthal.de
Telefon: +49 5323 72-2588
Fax: +49 5323 72-3516

Jun.-Prof. Dr. Anja Fischer

Arbeitsgruppe Optimierung
Institut für Numerische und Angewandte Mathematik
Georg-August-Universität Göttingen

Raum 118, Lotzestraße 16-18, 37083 Göttingen
E-Mail: a.fischer@math.uni-goettingen.de
Telefon: +49 551 39-20035
Fax: +49 551 39-33944

Dipl.-Wirtschaftsing. Thomas Krüger

Arbeitsgruppe Anlagenprojektierung und Materialflusslogistik
Institut für Maschinelle Anlagentechnik und Betriebsfestigkeit
Technische Universität Clausthal

Raum 221, Leibnizstraße 32, 38678 Clausthal-Zellerfeld
E-Mail: thomas.krueger@imab.tu-clausthal.de
Telefon: +49 5323 72-2826
Fax: +49 5323 72-3516

Eigene Vorarbeiten im Themengebiet (2010-2016)

  • Anjos, M., Fischer, A., Hungerländer, P. (2016) Solution approaches for the double-row equidistant facility layout. Operations Research Proceedings 2014: Selected Papers of the Annual International Conference of the German Operations Research Society (GOR), RWTH Aachen University, Germany, September 2-5, 2014 (Herausgeber: Lübbecke, M., Letmathe, P., Peis, B., Walther, G.). S. 17-23.
  • Anjos, M., Fischer, A., Hungerländer, P. (2015).  Solution approaches for equidistant double-and    multi-row facility layout problems. Les Cahiers du GERAD G-2015-06.
  • Arnhold, D. (2013). Digitale Produktionsprozessplanung variantenreicher Produkte unter Berücksichtigung von intervallbasierten Eingangsdaten (Bd. 29 - Herausgeber: Uwe Bracht). Aachen: Shaker Verlag.
  • Bracht, U., Krüger, T. (Dezember 2015). Von der Virtualität zur Realität - Fabrikplanung. TUContact.
  • Bracht, U., Geckler, D., Wenzel, S. (2011). Digitale Fabrik. Berlin: Springer-Verlag.
  • Brosch, P. (2014). Smarte digitale Layoutplanung (Bd. 32- Herausgeber: Uwe Bracht). Aachen: Shaker Verlag.
  • Fischer, A., Fischer, F., Hungerländer, P. (2015). New exact approaches to row layout problems. Preprint-Serie des Instituts für Numerische und Angewandte Mathematik 2015-11. 
  • Fischer, A., Fischer, F., Hungerländer, P. (2015). A new exact approach to the space-free double row layout problem. Angenommen für Operations Research Proceedings 2015. 
  • Götze, U., Müller, E., Schütz, A., Helmberg, C., Meynerts, L., Rösch, N., Nizielski, S., Lau, A. (2010). Planung energieeffizienter Fabriksysteme. Tagungsband zum 1. Internationalen Kolloquium des Spitzentechnologieclusters eniPROD, S.519-549.
  • Sontag, T.-M. (2014). Smarte Fabrikplanung (Bd. 31 - Herausgeber: Uwe Bracht). Aachen: Shaker Verlag.