Ausgangssituation
Aktuelle Montagesysteme sind durch starr verkettete Montagestationen gekennzeichnet. Dies bedingt im Falle der Einführung neuer Produkte, Varianten, Prozesse oder der Anpas- sung des Produktionsvolumens auf- wendige Umbauten. Aktuell führt dies dazu, dass Montagesysteme frühzei- tig außer Betrieb genommen werden oder mit erheblichen Überkapazitä- ten unter Unsicherheit geplant und betrieben werden.
Ein Lösungsansatz besteht in der Mobilisierung von Montageressour- cen (Roboter, FTS) und Produkten in sog. Line-less Mobile Assembly Sys- tems (LMAS). Dies hebt die zeitliche und räumliche Verkettung der Statio- nen auf und ermöglicht so den Ver- zicht auf eine übergreifende Taktzeit.
Ein derartiges System ist durch um- fassende Flexibilität und gleichzeitig sehr hohe Komplexität geprägt. Die Produktionsplanung muss die Zuord- nung von Ressourcen zu Aufgaben, die Zuweisung von Arbeitsorten und die Bestimmung des Zeitpunkts über- nehmen. Planung und Gestaltung ei- nes derartigen Systems ist somit nicht trivial.
Inhalt der Arbeit
Im Rahmen dieser Arbeit soll ein be- stehendes analytisch/stochastisches Modell zur Bestimmung von Kenn- zahlen zur Bewertung von LMAS während der Planungsphase entwi- ckelt werden. Mit Hilfe von Kennzah- len soll es dem Montageplaner er- möglicht werden bereits während der Planung Kennzahlen wie die theore- tisch erreichbare Durchlaufzeit oder die Auslastung der Ressourcen grob zu bestimmen. Auf diese Weise kann eine aufwandsarme Abschätzung des Einflusses von Designentschei- dungen (z. B. Anzahl Roboter, An- zahl FTS) während der Planungs- phase ohne aufwändige ereignisdis- krete Simulation (DES) erfolgen.
Mögliche Ansätze finden sich in ana- lytischen Verfahren wie der Warte- schlagentheorie, Markow-Ketten o- der Petri-Netzen. Diese werden um stochastische Elemente ergänzt.
Denkbar sind ebenfalls klassische MIP Ansätze aus dem Operations Research.
Teilaufgaben
Recherche bestehender Ansätze zur analytischen Modellierung von Produktionssystemen
Einarbeitung in bestehendes Mo- dell
Weiterentwicklung des Modells zur Abbildung von LMAS
Umsetzung als Software (Python/
Matlab/ …)
Validierung und Erprobung Themenumfeld
Produktionsplanung und -steuerung, Montageplanung
Operation Research/ Stochasti- sche Modellierung
Voraussetzungen
Interesse an Montageplanung und Montagetechnik
Motivation und Selbstständigkeit
Sehr gute Deutsch- und Englisch- kenntnisse
Geboten wird
Offenes und nettes Arbeitsklima
Intensive Betreuung
Schnelle Bearbeitung möglich
Mitarbeit an aktuellen For- schungsthemen
Masterarbeit
Analytische/stochastische Modellierung von Line-less Mobile Assembly Systems zur Performanceabschät- zung
Werkzeugmaschinenlabor WZL
Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement
Abteilung Modellbasierte Systeme
Ansprechpartner
Dipl.-Ing. Dipl.-Wirt.Ing. Guido Hüttemann Campus-Boulevard 30, 3A428
D-52074 Aachen Telefon 0241 / 80 20570
g.huettemann@wzl.rwth-aachen.de Stand
Juli 2019
