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VariPro

Variabilitätsbasierte Maschinenbelegungsplanung für die kundenauftragsspezifische Pro­duk­tion in KMU (VariPro)

(Projektlaufzeit: September 2017 bis August 2019)

VariPro Logo © IPS​/​TU Dort­mund

Problemstellung

In der klassischen „Lean Production“ wird zumeist keine Unterscheidung in wertschöpfende und nicht-wertschöpfende Variabilität getroffen, wobei erstere gerade für Un­ter­neh­men der kundenauftragsspezifischen Pro­duk­tion einen wichtigen Wettbewerbsfaktor darstellt. So sind bspw. eine hohe Produktvielfalt sowie die Möglichkeit einer beschleunigten Auftragsabwicklung wichtige, ent­schei­den­de Wettbewerbsfaktoren. Die Adaption der Methoden und Techniken der Schlanken Pro­duk­tion ist hier jedoch nicht zielführend. Grund dafür ist, dass die kundeninduzierte Variabilität hinsichtlich Produktvielfalt und Lieferzeiten sowie den damit einhergehenden erratischen Kundenabrufen und stark schwankenden Umlaufbeständen einer effizienten Produktionssteuerung entgegenwirkt.

Aufgrund dieser hohen Variabilität und den erhöhten Flexibilitätsanforderungen ist ein deutlich größerer Produktionsplanungs- und ins­be­son­de­re -steuerungsaufwand er­for­der­lich. Dementsprechend muss die Maschinenbelegungsplanung (MBP) als Kernelement der Produktionsplanung und -steuerung derart ausgestaltet wer­den, dass die in der kundenauftragsspezifischen Pro­duk­tion vorherrschende wertschöpfende Variabilität bedarfsgerecht angerechnet wird. Aktuell existiert kein Produktionssteuerungskonzept, welches diese Problemstellung adäquat berücksichtigt.

Zielsetzung

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, eine variabilitätsbasierte MBP für KMU der kundenauftragsspezifischen Pro­duk­tion zu entwickeln, welche in der operativen Produktionsplanung eingesetzt wird. Durch diese Methodik sind die Anwender in der Lage, wertschöpfende Variabilität gewinnbringend zu nut­zen, so dass eine erhebliche Effizienzsteigerung in der MBP und somit in der Pro­duk­tion erreicht wird. Hierzu wer­den Variabilitätskriterien ab­ge­lei­tet, analytisch beschrieben und in ein quantitatives Optimierungsproblem übertragen. Dieses dient als Basis für eine IT-gestützte MBP, welche unter Berücksichtigung individueller Rah­men­be­ding­ung­en den entsprechend der Auftragslage optimalen Produktionsablauf er­mit­telt.

Die Forschungsidee basiert auf der Hypothese, dass eine Differenzierung in wertschöpfende und nicht-wertschöpfende Variabilität ins­be­son­de­re für KMU, welche kundenauftragsbezogen produzieren, einen ent­schei­den­den Wettbewerbsfaktor darstellt. Die Ableitung von Variabilitätskriterien sowie die Kaskadierung und Quantifizierung dieser ist dabei er­for­der­lich, um auf Basis der vorherrschenden Variabilität wirtschaftliche Entscheidungen treffen zu kön­nen, so dass der potenzielle Wettbewerbsvorteil adäquat realisiert wer­den kann.

Vorgehensweise

Das Forschungsvorhaben gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Arbeitspakete (Variabilitätsbeschreibung und Anforderungsdefinition an die MBP, Konzeption der variabilitätsbasierten MBP, Validierung, Dokumentation und Ergebnistransfer). Zu Beginn wer­den Variabilitätskriterien er­ar­bei­tet die zur Beschreibung von wertschöpfender Variabilität geeignet sind. Diese Kriterien wer­den kaskadiert formuliert und in eine hierarchische Form überführt. Anschließend wer­den diejenigen Kriterien aus­ge­wählt, die für die Produktionssteuerung die größte Be­deu­tung besitzen. Für diese Auswahl wer­den geeignete Berechnungsmethoden er­mit­telt und berechenbare Kennzahlen aufgestellt. Eventuell be­ste­hen­de Wirkzusammenhänge zwischen diesen Kennzahlen wer­den er­mit­telt und abschließend er­hält man einen Kennzahlenbaum zur quantitativen Abbildung der kaskadierten Variabilitätskriterien. Anhand dieses Baumes lassen sich An­for­der­ungen an das zu verwendende Optimierungsproblem ableiten. Diese An­for­der­ungen be­stim­men die Möglichkeit bereits be­ste­hen­de „(Flexible) Job Shop Scheduling“ Probleme für das Forschungsvorhaben zu adaptieren bzw. zu erweitern. Für das Optimierungsproblem wer­den in ei­nem nächsten Schritt variabilitätsbezogene Nebenbedingungen und Restriktionen formuliert. Abschließend wird das entwickelte Optimierungsproblem in ein einfach zu bedienendes IT-Tool überführt.

Übersichtsgrafik der Vorgehensweise © IPS​/​TU Dort­mund

Förderhinweis

Das IGF-Vorhaben (19683 N / 1) der Forschungsvereinigung Ge­sell­schaft für Verkehrsbetriebs­wirtschaft und Logistik e.V. - GVB, Wiesenweg 2, 93352 Rohr wurde über die AiF im Rah­men des Pro­gramms zur För­de­rung der Industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bun­des­mi­nis­te­ri­um für Wirtschaft und Technologie aufgrund eines Beschlusses des Deut­schen Bundestages ge­för­dert.

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Die Ein­rich­tun­gen der Technischen Uni­ver­si­tät Dort­mund verteilen sich auf den größeren Campus Nord und den kleineren Campus Süd. Zudem befinden sich einige Bereiche der Hoch­schu­le im angrenzenden Technologiepark. Genauere In­for­ma­ti­onen kön­nen Sie den Lageplänen entnehmen.

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