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Die Variantenfließfertigung erlaubt die wirtschaftliche, weil weitestgehend standardisierte, Herstellung kundenindividueller Produkte in hoher Stückzahl. Die zielkonforme Gestaltung der Prozesse der Produktionsplanung und –steuerung ist dabei jedoch äußerst anspruchsvoll. In dieser Dissertation wird ein Referenzprozessmodell für die Reihenfolgeplanung der Variantenfließfertigung entwickelt und um ein praxisorientiertes Vorgehen zur unternehmensspezifischen Konfiguration ergänzt.
Die Facetten und Potenziale der Entwicklungen rund um Industrie 4.0 sind genauso vielfältig wie die Anwendungsfälle. Die Fachgruppe Produktionsregelung des FIR befasst sich unter anderem mit der kurzfristigen Planung von Produktionsaufträgen und der Reaktion auf ungeplante Abweichungen. Im Zuge dessen haben die Mitglieder der Fachgruppe zur Erzeugung von Rückmeldedaten eine Umgebung aufgebaut, die einfache Logistik- und Montagetätigkeiten ermöglicht. Mithilfe verschiedener Informations und Kommunikationstechnologien können diese digital nachverfolgt werden.
Die Variantenfließfertigung ermöglicht die Herstellung konfigurierbarer Produkte bei kurzen Durchlaufzeiten und geringen Beständen. Im Vergleich zu anderen Organisationsformen der Produktion gestaltet sich die Produktionsplanung und -steuerung aufgrund der Variantenvielfalt als anspruchsvoll. Im vorliegenden Beitrag wird der erste Schritt einer Methodik vorgestellt, welche für die Konfiguration der Reihenfolgeplanung entwickelt wurde.
Towards the Generation of Setup Matrices from Route Sheets and Feedback Data with Data Analytics
(2018)
The function or department of production control in manufacturing companies deals with short-term scheduling of orders and the management of deviations during order execution. Depending on the equipment and characteristics of orders, sequence dependent setup times might occur. In these cases for companies that focus on high utilization of their assets due to long phases of ramp up and high energy costs, it might be optimal to choose sequences with minimal setup time times between orders. Identifying such sequences requires detailed and correct information regarding the specific setup times. With increasing product variety and shorter lot sizes, it becomes more difficult and rather time intense to determine these values manually. One approach is to analyse the relevant features of the orders described in the route sheets or recipes to find similarities in materials and required tools. This paper presents a methodology, which supports setup optimized sequencing for sequence dependent setup times through constructing the setup matrix from such route sheets with the use of data analytics.