Werkzeugmanagement in automatisierten Produktionssystemen:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
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2000
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis IX
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
1. Einleitung 1
1.1 Motivation und Zielsetzung 1
1 2 Vorgehensweise und Aufbau der Arbeit 2
2. Automatisierte Produktionssysteme 4
2.1 Automatisierungskonzept 4
2.1.1 Rechnerunterstützung in der Produktion 4
2.1.2 Organisationsform automatisierter Produktion 5
2.1.3 Komponenten automatisierter Produktionssysteme 9
2.1.4 Ziele der Produktionsautomatisierung 10
2.2 Entscheidungsprobleme beim Einsatz automatisierter Produktionssysteme 11
2.3 Methoden der Entscheidungsunterstützung 13
2.3.1 Modellierung 13
2.3.2 Bewertung und Optimierung 15
2.4 Werkzeugmanagement in automatisierten Produktionssystemen 18
2.4.1 Werkzeug und Werkstückversorgung eines automatisierten
Produktionssystems 18
2 4.2 Entscheidungsprobleme bei Werkzeug und Werkstückversorgung 22
2.5 Klassifikation der automatisierten Produktionssysteme 25
3. Entscheidungsmodelle für die automatisierte Produktionssysteme mit
Einzelmaschinen 27
3.1 Einzelmaschine bei Statischer Rüstung 27
3.1.1 Problemstellung 27
3.12 Grundmodell für die Systemrüstung 29
3.1.3 Das KTNS Pertubations Verfahren 31
3 2 Entwicklung eines Modells für Systemrüstung bei Job Splitting und
Statischer Rüstung 34
3 2.1 Modellformulierung 34
3.2.2 Lösungsidee 36
3.2 3 Eine Heuristik zum Job Splitting 38
3.3 Modelle für flexible Fertigungszelle mit dynamischer Rüstung 42
3 3.1 Problemstellung 42
332 Modelle in der Literatur 44
Inhaltsverzeichnis X
3.3.3 Entwicklung eines Algorithmus für On line Steuerung 46
3.3.3.1 Grundidee 46
3.3.3.2 Numerische Untersuchung des entwickelten
Steuerungsalgorithmus 48
3.4 Zusammenfassung 65
4. Entscheidungsmodelle für flexible Fertigungssysteme zur
Serienproduktion 66
4.1 Systemvorstellung und Problemdarstellung 66
4.1.1 Systemvorstellung 66
4.1.2 Problemanalyse 68
4.1.3 Zielsetzung und Kennzahlsystem 69
4.2 Entscheidungsmodelle und Lösungsverfahren in der Literatur 70
4.3 Entwicklung eines Lösungsverfahrens zum Belastungsausgleich 77
4.3.1 Lösungsprinzip 77
4.3.2 Numerische Untersuchung der entwickelten Methode 79
4.4 Entwicklung eines Lösungsverfahren bei beschränkter Anzahl von
Werkzeugen 84
4.4.1 Lösungsprinzip 84
4.4.2 Numerische Untersuchung der entwickelten Methode 89
4.4.3 Bewertung 94
4.5 Zusammenfassung 96
5. Entscheidungsmodelle für automatisierte Produktionssysteme mit
Industrierobotern zur Serienproduktion 98
5 1 Systemvorstellung und Problemanalyse 98
5.2 Entscheidungsmodelle in der Literatur 102
5.3 Entwicklung eines Entscheidungsmodells 104
5.3.1 Grundgedanke 104
5.3.2 Datenmodellierung 106
5.3.3 Modelle für Serienbildung 109
5.3.4 Generierung der Anfangszuordnung 117
5.3.5 Implementierung der Online Steuerung 118
5.4 Numerische Untersuchung 125
5.4 1 Simulationsplan 125
5.4.2 Simulationsergebnisse und analyse 127
5.5 Zusammenfassung 132
6. Kapazitätsoptimierung bei automatisierten Produktionssystemen 133
6.1 Konzept und Einflußfaktoren von Kapazitätsoptimierung 133
6.2 Entscheidungsmodelle für Kapazitätsoptimierung 135
6.2.1 Warteschlangen Ansätze in der Literatur 135
6 2.2 Optimierungsmodelle für Grundkonfiguration 136
Inhaltsverzeichnis XI^
6.2.2.1 Grundgedanke 136
6.2.2.2 Modellformulierung 137
6.3 Einsatz von Simulationsmodell zur Dimensionierung der Systemkapazität 141
6.3.1 Bewertung alternativer Grundkonfiguration 141
6.3.2 Ermittlung der Werkzeuginvestition 146
6.3.3 Industrieanwendung 150
6.4 Zusammenfassung 152
7. Zusammenfassung und Ausblick 153
7.1 Zusammenfassung 153
7.2 Ausblick 156
Anhang 160
Literaturverzeichnis 194
Abbildungsverzeichnis XII
Abbildungsverzeichnis
Abb. 2 1: Konzept der automatisierten Produktionssysteme 6
Abb. 2 2: CIM Darstellung des AWF 8
Abb. 2 3: Entscheidungsprobleme beim Einsatz automatisierter Produktionssysteme 12
Abb. 2 4: Die Vorgehensweise der Simulationsstudie 16
Abb. 2 5: Werkzeug und Werkstückversorgungssystem in automatisierten
Produktionssystemen 20
Abb. 2 6: Entscheidungszusammenhänge zwischen Hauptproduktionsplanung, 24
Abb. 3 1: Graphentheoretische Modellierung der Auftragsreihenfolge 37
Abb. 3 2: Beispiel zur Erläuterung des Heuristik Job Splitting 38
Abb. 3 3: Erläuterung des Algorithmus zum Job Splitting 39
Abb. 3 4: Vorstellung einer flexiblen Fertigungsinsel 41
Abb. 3 5: Darstellung einer Flexiblen Fertigungszelle 42
Abb. 3 6: Konfiguration der Rechnerunterstützung bei flexiblen Fertigungszellen 43
Abb. 3 7: Zeitanalyse der Flexiblen Fertigungszelle im Betrieb 44
Abb. 3 8: Erläuterung der Idee der Online Steuerung für flexible Fertigungszellen 48
Abb. 3 9: Beispiel zur Erläuterung von Leistungsdifferenz von KTNS und FMCD, Fall 1 53
Abb. 3 10: Beispiel zur Erläuterung der Leistungsdifferenz von KTNS und FMC_D, Fall 2 54
Abb. 3 11: Analyse der Simulationsergebnisse: w= 15, Werkzeugwechsel 56
Abb. 3 12: Analyse der Simulationsergebnisse: w= 15, Auslastung 56
Abb. 3 13: Analyse der Simulationsergebnisse: w = 30, Werkzeugwechsel 57
Abb. 3 14: Analyse der Simulationsergebnisse: w = 30, Auslastung 57
Abb 3 15: Analyse der Simulationsergebnisse: w = 45, Cn = Y, Werkzeugwechsel 59
Abb. 3 16: Analyse der Simulationsergebnisse: w = 45, Cn = Y, Auslastung 59
Abb 3 17: Analyse der Simulationsergebnisse: w = 45, Cn = N, Werkzeugwechsel 60
Abb. 3 18: Analyse der Simulationsergebnisse: w = 45, Cn = N, Auslastung 60
Abb. 3 19: Analyse der Simulationsergebnisse: w = 60, Cn = Y, Werkzeugwechsel 62
Abb 3 20: Analyse der Simulationsergebnisse: w = 60, Cn = Y, Auslastung 62
Abb 3 21: Analyse der Simulationsergebnisse: w = 60, Cn = N, Werkzeugwechsel 63
Abb. 3 22: Analyse der Simulationsergebnisse: w = 60, Cn = N, Auslastung 63
Abb. 3 23: Analyse der Simulationsergebnisse: w = 15,30,45,60, Werkzeugwechsel 64
Abb 3 24: Analyse der Simulationsergebnisse: w = 15,30,45,60, Auslastung 64
Abb 4 1: Systemvorstellung eines Flexiblen Fertigungssystems 67
Abb. 4 2: Entscheidungshierarchie für simultane Werkzeug und Werkstückversorgung 72
Abb. 4 3: Entscheidungshierarchie für die integrierte Systemeinlastung 73
Abb. 4 4: Entscheidungshierarchie für eine schrittweise Systemeinlastung 73
Abb. 4 5: Untersuchung des Algorithmus LoadBA, Auslastungsvergleich 80
Abb. 4 6: Untersuchung des Algorithmus LoadBA, Makespanvergleich 80
Abb. 4 7: Untersuchung des Algorithmus LoadBA, Werkzeuganzahlvergleich 81
Abb. 4 8: Analyse der Simulationsergebnisse für Algorithmus LoadBA 83
Abb. 4 9: Vergleich der Verbesserungsverfahren der Algorithmen Load_BA und SYSR. 84
Abb. 4 10: Erläuterung der Idee des Branch and Bound Verfahrens für die
Werkzeugzuordnung in 86
Abb. 4 11: Erläuterung der Idee von Modell Load_B2 87
Abb. 4 12: Ein Beispiel zur Erläuterung der Problematik der Werkzeugzuordnung 95
Abbildungsverzeichnis XIII
Abb. 5 1: Automatisiertes Produktionssystem mit Industrieroboter 99
Abb 5 2: Zusammenhang zwischen Werkstücken, Werkzeugen, Maschinen und
Industrieroboter 100
Abb. 5 3: Entscheidungshierarchie für Produktionsplanung und Steuerung in 106
Abb. 5 4: Struktur der Entscheidungsmodelle 107
Abb. 5 5: Erläuterung der vorgeschlagenen Idee für die Serienbildung 116
Abb. 5 6: Erläuterung des Single Command Cycle Prinzips 121
Abb. 5 7: Erläuterung des Dual Command Cycle Prinzips 122
Abb. 5 8: Arbeitsweise des Industrieroboters 124
Abb. 5 9: Behandlung von Blockierungen 125
Abb. 5 10: Analyse der Simulationsergebnisse: Werkzeugeinsatz 129
Abb. 5 11: Analyse der Simulationsergebnisse: Systemauslastung 129
Abb. 5 12: Analyse der Simulationsergebnisse: Makespan 130
Abb. 5 13: Analyse der Simulationsergebnisse: Durchlaufzeit 130
Abb. 5 14: Analyse der Simulationsergebnisse: Produktionsrate 131
Abb. 5 15: Analyse der Simulationsergebnisse: Leerzeitstruktur 131
Abb. 5 16: Analyse der Simulationsergebnisse: Robotereinsatz 132
Abb. 6 1: Berücksichtigung von Zeitfaktor im Kapazitätsdesign 138
Abb. 6 2: Werkzeugsortierung nach der Verwendungshäufigkeit 146
Abb. 6 3: Werkzeuginvestitionsentscheidung: Verfeinerung der zulässigen Lösung 148
Abb. 6 4: Vorgehensweise zur simulationsgestützten 150
Abb. 6 5: Ausnahmefall bei der Werkzeuginvestitionsentscheidung 151
Abb. 6 6: Werkzeuginvestitionsentscheidung: Maximale Werkzeuganzahl = 3 153
Abb. 7 1: Vorstellung der Problemstruktur von Einlastung und Werkzeugzuordnung 157
Abb. 7 2: Entwurf eines Entscheidungsunterstützungssystems für automatisierte
Produktionssysteme 159
Tabellenverzeichnis XIV
Tabellenverzeichnis
Tabelle 3 1: Beispielsdaten für die Untersuchung des Algorithmus FMCD 49
Tabelle 3 2: Simulationsergebnisse für den Vergleich von des FMC_D Algorithmus mit der
KTNSPerturbation, Untersuchung 1 55
Tabelle 3 3: Simulationsergebnisse für den Vergleich des FMC_D Algorithmus mit der
KTNS_Perturbation, Untersuchung 2 58
Tabelle 3 4: Simulationsergebnisse für den Vergleich des FMCD Algorithmus mit der
KTNS_Perturbation, Untersuchung 3 61
Tabelle 4 1: Vergleich der Leistung der Algorithmen LoadBA, Kuhn(1995), STA sowie
SYSR 66
Tabelle 4 2: Ergebnisse der Untersuchung für Algorithmus Load_BA 83
Tabelle 4 3: Beispieldaten für die Untersuchung von Algorithmus Load_B3 90
Tabelle 5 1: Simulationsuntersuchung für den Algorithmus FFS_D_S, Datenangabe 3 1 125
Tabelle 5 2: Simulationsuntersuchung für den Algorithmus FFS_D_S, Datenangabe 3 2 126
Tabelle 5 3: Simulationsuntersuchung für den Algorithmus FFS_D_S, Datenangabe 3 3 126
Tabelle 6 1: Entscheidungsfaktoren bei der Konfiguration automatisierter
Produktionssysteme 134
Tabelle 6 2: Beispieldaten zur Kapazitätsoptimierung 142
Tabelle 6 3: Simulationsergebnisse für die Kapazitätsoptimierung 143
Tabelle 6 4: Simulationsergebnisse für die Kapazitätsoptimierung, M = 3, Werkzeuge
werden dupliziert 145
Tabelle 6 5: Simulationsergebnisse für die Kapazitätsoptimierung, M = 3, Werkzeuganzahl
wird durch Simulation bestimmt 145
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