Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2019
Produktionsunternehmen sind heutzutage ständigem Wettbewerbs- und Kostendruck ausgesetzt. Die geeignete Gestaltung von produktionslogistischen Vorgängen und Systemen, die der Realisierung von verschwendungsfreien Abläufen dient, rückt aus diesem Grund immer mehr in den Vordergrund. Ein wichtiger Bestandteil der Produktionslogistik ist die innerbetriebliche Materialbereitstellung. Sie ist für die Anstellung der Materialien am Arbeitssystem zuständig. Um Störungen zu vermeiden, ist eine Anstellung der richtigen Menge zum Zeitpunkt des Bedarfs in der Fertigung notwendig. Verzögerungen, die beispielsweise durch fehlendes Material entstehen, können sich bei mehrstufigen Produktionen auf die nachgelagerten Produktionsstufen auswirken. Die Planung der Materialversorgungsvorgänge ist oft mit hohem Aufwand verbunden. Hinzukommend ist ein erneutes Vorgehen der Planung notwendig, wenn Produkte wechseln, variieren oder neugestaltet werden. Ein einheitlich definiertes Verfahren zur Planung und Steuerung der internen Materialflüsse von der Bereitstellungsquelle zur Produktion fehlt. Aus diesem Anlass wird in der vorliegenden Arbeit eine Methodik zur Wahl der geeigneten Materialbereitstellungsstrategie entwickelt. Diese Methodik verdeutlicht die Vorgehensweise zur standardisierten Planung mit Hilfe der Identifikation und Interpretation von entscheidenden logistischen Faktoren, Materialeigenschaften und weiteren Merkmalen. Jedem Material wird dabei eine Strategie zugeordnet. Die Kombination der Strategien bildet schlussendlich die Basis für das Konzept, das richtungsweisend für die Implementierung der Bereitstellungsmethoden im Unternehmen ist. Die Anwendung des Auswahlprozesses ermöglicht einheitliche Planungsergebnisse und ist gleichermaßen vor dem Produktionsstart als auch nach dem Start durchführbar.
Bayessche Netze zur Auswertung von Data-Farming-Experimenten. - Ilmenau. - 74 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2019
Data Farming bezeichnet ein echtes, zeitdynamisches Simulationsmodell, welches eine große Mengen an Ergebnisdaten erzeugt. Um neues Wissen in den gewonnenen Datenmengen zu entdecken, wird der Datensatz mit einem Data-Mining-Algorithmus untersucht. Eine Data-Mining-Methode ist das Bayessche Netz. In dieser Arbeit wurde eine prototypische Data-Farming-Studie durchgeführt und der entstandene Datensatz mit einem Bayesschen Netz analysiert. Dabei wurde zuerst auf die Grundlagen der Simulation, des Data Farming und der Bayesschen Netze eingegangen. Im nächsten Schritt konnte ein Konzept für die prototypische Implementierung aufgestellt und im Anschluss durchgeführt werden. Um die Leistungsfähigkeit der Bayesschen Netze im Kontext des Data Farmings zu untersuchen, wurde ein deterministisches Simulationsmodell erstellt und zur Datenerzeugung verwendet. Auf Grundlage der erstellten Daten konnte einerseits ein Bayessches Netz automatisch mit einem Algorithmus und andererseits manuell vom Autoren erstellt werden. Durch den Vergleich der beiden Graphen und durch angewandte Inferenz konnte neues Wissen entdeckt werden. Die vom Bayesschen Netz getroffenen Vorhersagen konnten mit einer Korrektheit von 94 % beweisen, welche Zuverlässigkeit und welches Potenzial in den Methoden der Bayesschen Netze stecken. Zur Überprüfung der Robustheit eines Bayesschen Netzes gegenüber den Einflüssen einer Data-Farming-Studie wurde das Simulationsmodell nach und nach abgeändert. Hierbei wurden stochastische Einflüsse mit zufälligen Maschinenstörungen aufgenommen oder unterschiedliche Experimentdesigns verwendet. Gegenüber dem deterministischen Simulationsmodell hat das Modell mit stochastischen Einflüssen nur eine minimale Verschlechterung der Vorhersagegenauigkeit verzeichnen müssen. Anders sah das Ergebnis im Vergleich zu den Experimentdesigns aus: Die Genauigkeit reduzierte sich um 20 % und mehr. Im Anschluss wurden Überlegungen angestellt, wie die Analyseergebnisse einem Anwender präsentiert werden können. Neben einer Graphendarstellung und der Verwendung von Balkendiagrammen und Histogrammen wurde eine bessere Darstellung und Zusammenfassung der Inferenzergebnisse vorgeschlagen. In dieser Arbeit konnte die Arbeitsweise und Leistungsfähigkeit der Bayesschen Netze in Verbindung mit einer Data-Farming-Studie aufgezeigt und Verbesserungsvorschläge gemacht werden.
Frequency Domain Experimente für die Simulation von Produktions- und Logistiksystemen - State of the Art und prototypische Implementierung. - Ilmenau. - 91 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2018
Die Untersuchung aller Faktorkombinationen komplexer Systeme ist oft zeit- und ressourcenaufwändig. Schruben und Cogliano schlugen 1981 die Vorgehensweise der Frequency Domain Methode vor, die ermöglicht, viele Faktoren in wenigen Durchläufen zu überprüfen, indem die Faktoren während des Experiments sinusförmig oszilliert werden. Die daraus entstehende Output-Zeitreihe wird mittels Fourier Analyse untersucht, um somit relevante Faktoren anhand ihrer Frequenz zu identifizieren. Ziel dieser Arbeit ist, die Grundlagen für die Frequency Domain Methode herauszuarbeiten, sowie diese prototypisch auf simple Modellen anzuwenden. Um ein grundlegendes Verständnis zu schaffen, wurde online und offline Literatur zu diesem Thema recherchiert. Mittels Tecnomatix Plant Simulation 14 wurden einfache Modelle erstellt und die Anwendung dieser Methode simuliert. Die Auswertung der Daten erfolgte mit einem Matlab-Skript, das sowohl eine graphische Analyse als auch eine statistische Analyse mittels Signifikanzleveln ermöglicht. Die Ergebnisse der Arbeit lassen darauf schließen, dass es möglich ist, die Frequency Domain Methode auf simple Modelle von Produktions- und Logistiksystemen anzuwenden. Die Verwendung für Modelle realer Systeme oder eine Methode zur Bestimmung der optimalen Amplitude von Input-Faktoren sind allerdings nicht ausreichend untersucht und können in weiteren Forschungsarbeiten entwickelt werden.
Performancevergleich von Simulatoren für das Data Farming im Kontext von Produktionssystemen. - Ilmenau. - 35 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2018
Ziel der Arbeit ist, zu klären, ob es für das Data Farming einen, auf Grundlage der Performanz, besten Simulator gibt. Zunächst werden die theoretischen Grundlagen erläutert, zu denen Definitionen von Simulation, Performanz sowie des Data Farming gehören. Anschließend wird ein Kennzahlensystem zur Einschätzung der Performanz entwickelt. Der Fokus liegt auf den Eigenschaften Effizienz und Bedienbarkeit. Das Kennzahlensystem wird an einer Reihe Szenarien getestet. In der Auswertung werden die Simulatoren hinsichtlich ihrer Stärken und Schwächen verglichen. Es hat sich herausgestellt, dass SLX sowie AnyLogic zur Durchführung eines Data-Farming-Projektes am besten geeignet sind.
Reinforcement Learning im Supply Chain Management. - Ilmenau. - 42 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2018
Durch die Zunahme der Digitalisierung hat das maschinelle Lernen deutlich an ihre Bedeutung gewonnen. Es kann durch seine Lernfähigkeit bemerkenswerte Ergebnisse erbringen. Eines der bekanntesten Lernalgorithmen ist das Reinforcement Learning. Diese Arbeit gibt mittels einer Literaturauswertung einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung in den Bereich, der für den Einsatz von Reinforcement Learning im Kontext Supply Chain Management von besonderer Bedeutung ist. Das Resultat der Untersuchung hat gezeigt, dass die vorgestellten Ansätze einen Beitrag zur Optimierung in der Produktionsplanung und Steuerung leisten können. So wurden beispielweise mittels der Reinforcement-Learning-Methode die Produktionskosten in einem zweistufigen Produktionsverfahren optimiert. Ein weiteres Einsatzgebiet stellt die Verbesserung der Lieferkette dar. In diesem Bereich wurde mit Hilfe von Reinforcement Learning beispielweise der Bullwhip-Effekt, welcher als Problem bei unternehmensübergreifenden Lieferketten auftritt, reduziert. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass der Einsatz des Reinforcement Learning in den untersuchten Quellen eindeutige Verbesserung in der Supply Chain Management ergab. Der Grund für den Einsatz von Reinforcement Learning ist die Reduzierung der Kosten in der Lieferketten sowie die Optimierung der Produktionssysteme.
KI-Spieler im Unternehmensplanspiel : Theorie und Prototyp. - Ilmenau. - 34 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2017
Im Mittelpunkt dieser Arbeit lag die Erforschung des State of the Art im Bereich von KI-Spielern in Planspielen. Dieses Thema ist anscheinend bislang unbeachtet, den es gibt keine konkreten Arbeiten auf die man sich stützen kann. Das Ziel einen einfachen Prototyp eines KI-Spielers für das Planspiel "webLOOP" zu erstellen wurde erreicht. Im direkten Vergleich zu einem menschlichen Spieler, konnte der simple regelbasierte KI-Spieler allerdings nicht überzeugen. Eine weitere Optimierung und eventuelle Anpassung der KI-Methode ist vonnöten.
Engpassanalyse und -identifikation mittels Materialflusssimulation. - Ilmenau. - 43 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2017
Um am derzeitigen Markt, der durch enormen Wettbewerb geprägt ist, bestehen zu können, sind Industrieunternehmen gezwungen, interne Produktions- und Logistikprozesse kontinuierlich zu optimieren. Nach der Theory of Constraints wird die Leistungsfähigkeit eines Unternehmens von einem restriktiven Faktor, einem Engpass, beschränkt. Um eine Optimierung an diesem Engpass durchführen zu können, muss dieser in den heute komplexen und dynamischen Produktionssystemen identifiziert werden. Dies kann durch Materialflusssimulation erreicht werden. Im ersten Teil der Ausarbeitung werden unterschiedliche Engpassarten und -ursachen erläutert und eine Reihe von simulationsbasierten Engpassidentifikationsmethoden, die sich auf verschiedene Ansätze stützen, dargestellt. Des Weiteren werden Grundlagen zur Digitalen Fabrik und Simulation erläutert. Der zweite Teil der Ausarbeitung befasst sich mit der Anwendung einer Auswahl von Engpassidentifikationsmethoden. Mit Hilfe des Simulationsprogrammes FACTS Analyzer werden die Auslastungs-Methode, die Shifting-Bottleneck-Methode und die SCORE-Methode auf zwei verschiedene Prozessmodelle angewandt. Durch diese Anwendung können die unterschiedlichen Methoden verglichen werden, um so Rückschlüsse auf die Brauchbarkeit von Materialflusssimulation zur Engpassanalyse und -identifizierung zu ziehen.
Untersuchung des State-of-the-Art im Bereich Ergonomiesimulation. - Ilmenau. - 40 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2017
Die Nachfrage nach individuellen Produkten in Verbindung mit der stattfindenden Globalisierung führt zu einer Verkürzung von Produktinnovationszyklen. Um diesen Ansprüchen gerecht zu werden benötigen Unternehmen eine flexible Produktion und somit auch eine gesundheitlich intakte Belegschaft. Besonders in der Produktion liegt allerdings meist eine erhöhte körperliche Belastung vor, welche zum Ausfall von Arbeitskräften auf Grund von körperlichen Erkrankungen führen kann. Zudem hat ebenfalls der in Deutschland stattfindende demographische Wandel einen Einfluss auf den Anstieg von Erkrankungen des Muskel-Skelett-Systems und des Bindegewebes, da die Anfälligkeit für diese Erkrankungen mit steigendem Alter zunimmt. Im Jahr 2014 hatte allein in Deutschland der Ausfall von Arbeitskräften auf Grund von Krankheiten des Muskel-Skelett-Systems und des Bindegewebes eine Einbuße an Bruttowertschöpfung von 20,8 Milliarden Euro zur Folge. Da sich die Arbeitsbedingungen in gewissen Branchen in Hinblick auf kurze Taktzeiten, hohe Auslastungen und Wechselschichtarbeit allerdings nur schwer ändern lassen ist die ergonomische Gestaltung der Arbeit ein wichtiger Ansatz zur Verbesserung der Gesundheit von Arbeitskräften. Um Arbeitsabläufe hinsichtlich der Ergonomie zu optimieren ist jedoch eine frühzeitige Feststellung von gesundheitlich bedenklichen Bewegungsabläufen hilfreich. Durch den Einsatz von Software zur Untersuchung von Arbeitsabläufen anhand von digitalen Menschenmodellen können bereits in der Entwicklungsphase Risiken identifiziert und behoben werden. Allerdings besteht hierfür zunächst die Herausforderung, sowohl den komplexen menschlichen Körper, als auch dessen Bewegungsabläufe, digital abzubilden. Dieser wird meist in einer vereinfachten Form in der Software dargestellt, die allerdings für Analysen hinsichtlich der Ergonomie ausreicht. So bieten heutige Softwarelösungen auf diesem Gebiet zahlreiche Möglichkeiten, Arbeitsabläufe, Fahrzeuginnenräume oder andere Szenarien hinsichtlich diverser Aspekte in Verbindung mit einem digitalen Modell des Menschen zu analysieren. Insgesamt wird sowohl in der Literatur als auch im Rahmen einer in dieser Arbeit durchgeführten Simulation der Nutzen von Softwarelösungen auf diesem Gebiet als positiv bewertet. Allerdings werden ebenfalls die Komplexität, der hohe Aufwand und das für die Durchführung einer solchen Simulation notwendige Fachwissen hervorgehoben.
Planung und Steuerung in einem mittelständischen Industrieunternehmen am Beispiel der Einführung eines Manufacturing Execution Systems (MES). - Ilmenau. - 68 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2017
Diese Bachelorarbeit beinhaltet die Darstellung der Einführung des MES "SIMATEC IT" der Siemens AG und ist bezogen auf die Einführung des Planungsleitstandes in Form eines APS-Systems in die HASEC-Elektronik GmbH. Der Autor beschreibt eine Planungsmethode, die die Planungskomplexität aus diesem mittelständischen Unternehmen nehmen und letztlich die Produktion transparent und ökonomisch steuern soll. Die Ausarbeitung geht zunächst auf die theoretischen Grundlagen von ERP-, MES-, MRP- und APS-Systemen, sowie Planungsmethoden, wie Kanban, BoA, ConWIP und so weiter ein. Eine Beschreibung des Ist-Zustandes vor und des Soll-Zustands nach der Einführung dieses Systems wird dargestellt. Hierbei entwickelt der Autor eine Planungsmethode für das APS-System, um die Fertigung bestmöglich zu steuern. Des Weiteren wird im Zuge dieser Einführung eine organisatorische Anpassung in der Fertigungssteuerung vorgeschlagen. Die Anpassung des Systems "Preactor APS" an die Firma HASEC-Elektronik GmbH, wird näher erläutert und umgesetzt. Diese Bachelorarbeit soll somit eine Orientierungshilfe für mittelständische Unternehmen darstellen, welche selbst solch ein MES einführen wollen.
Versuchsplanung für Simulationen : Entwurf und prototypische Implementierung eines Experimentdesigners. - 72 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2016
Diese Arbeit befindet sich in dem Forschungsumfeld des 'Design of Experiments'. Das Ergebnis dieser Arbeit ist das Erstellen eines Prototyps für die Erzeugung von Versuchsplänen für Simulationen. Die Grundlage bilden ausgewählte und beschrieben Methoden dieser Arbeit, in diesem Fall sind es die bekanntesten und jene die, dass sequenzielle Vorgehen einer Simulationsuntersuchung unterstützen und erwartungsgemäß umgesetzt werden konnten. Sie sind in ihrer Funktionalität beschrieben, bewertet und deren Einsatzgebiete herausgearbeitet. Eine daraus resultierende Gegenüberstellung hat eine eindeutige Handhabung für den Prototypen definiert und eine neuartige Kategorisierungstabelle gefüllt. Anhand dieser Kategorisierungstabelle sind die Grundfunktionalitäten des Prototyps aufgestellt und umgesetzt worden. Der Experimentator hat eine Vielzahl von Möglichkeiten, den Prototypen zu nutzen. Das nachträgliche Erweitern des Prototyps ist bei der Entwicklung mitberücksichtigt worden. Eine kurze Benutzeranleitung rundet die Arbeit ab.