DE10240338A1

DE10240338A1 - Verfahren und Anordnung zur Prozessplanung von Fertigungsschritten sowie entsprechendes Computerprogramm-Erzeugnis und entsprechendes computerlesbares Speichermedium

Info

Publication number: DE10240338A1
Application number: DE10240338A
Authority: DE
Inventors: Matthias Schwarz; Klaus-Christoph Ritter; Thomas Bierwirth; Carsten Macke
Original assignee: Volkswagen AG
Current assignee: Volkswagen AG
Priority date: 2002-03-01
Filing date: 2002-08-28
Publication date: 2003-09-25

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Anordnung zur Prozessplanung von Fertigungsschritten mit Fertigungsstationen (2) zur Ver- und/oder Weiterbearbeitung von Produkten und/oder Teilprodukten sowie ein entsprechendes Computerprogramm-Erzeugnis und ein entsprechendes computerlesbares Speichermedium, welche insbesondere in der Automobilindustrie zur Planung konvergenter Materialflussstrukturen einsetzbar sind. DOLLAR A Hierfür wird vorgeschlagen, folgende Verfahrensschritte auszuführen: DOLLAR A a) Berechnung von mindestens einer Konfiguration des Fertigungsprozesses anhand vorgebbarer Eingabeparameter (7) unter Benutzung eines analytischen, den Fertigungsprozess approximierenden Modells; DOLLAR A b) Eingabe der in Schritt a) berechneten Konfiguration(en) in eine ereignisorientierte Simulation und/oder eine Layout-Modellierung des Fertigungsprozesses und Ermittlung vorgebbarer Fertigungsparameter. DOLLAR A c) Vorgabe einer Abbruchbedingung; DOLLAR A d) Durchführung eines Test, ob die Abbruchbedingung erfüllt ist; DOLLAR A e) Änderung der vorgebbaren Eingabeparameter (7) des Schrittes a) und Wiederholung der Schritte a) bis e), falls die Abbruchbedingung nicht erfüllt ist, oder Ausgabe der Konfiguration(en) des Fertigungsprozesses, falls die Abbruchbedingung erfüllt ist.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Anordnung zur Prozessplanung von Fertigungsschritten mit Fertigungsstationen zur Ver- und/oder Weiterbearbeitung von Produkten und/oder Teilprodukten sowie ein entsprechendes Computerprogramm-Erzeugnis und ein entsprechendes computerlesbares Speichermedium, welche insbesondere in der Automobilindustrie zur Planung konvergenter Materialflussstrukturen einsetzbar sind. Eine große Herausforderung der Prozessplanung, insbesondere der Karosseriebauplanung der Automobilindustrie, besteht darin, in einer frühen Planungsphase hohe Konzeptsicherheit zu erzielen. Eine Produktfertigung besteht oft aus mehreren Teilproduktfertigungsabschnitten, insbesondere dann, wenn es sich um einen umfangreichen Produktionsprozess handelt. Bei den Produkten kann es sich auch um Teil- oder Zulieferprodukte oder um Verfahrensschritte an einem Produkt oder Teilprodukt handeln.
Aufgrund der hohen Komplexität dieser Fertigungsprozesse versucht man daher den Fertigungsfluss großer Fertigungsanlagen noch vor dem Aufbau durch den Einsatz simulationsgestützter Modelle abzusichern. Nur durch einen optimierten und abgesicherten Materialfluss können Fertigungsparameter, wie Produktionsrate und geringe Werkstückdurchlaufzeiten, solcher Fließproduktionssysteme gewährleistet werden.
Bei dem Einsatz von simulationsgestützten Modellen sind jedoch gerade deren vielfältige Parametereinstellungen oder Konfigurationsalternativen schwer zu bestimmen. Eine Konfigurationsalternative beschreibt die notwendigen Kapazitäten der verwendeten Puffer und die Länge von Taktzeiten bestimmter Fertigungsabschnitte. Diese Werte sind bei der Planung im Vorfeld so zu wählen und zu dimensionieren, dass mit deren Hilfe sowohl die gewünschte Produktionsrate erzielt als auch eine minimale Kapazität der eingesetzten Ressourcen erreicht wird.
Da die Auswertung einer Konfigurationsalternative nur mit einem endlichen Zeitaufwand erfolgen kann, liegt in den bisher eingesetzten Lösungen gerade hier ein entscheidender Nachteil bei der Anwendung von Simulationsmodellen als Optimierungswerkzeug.
Bei der Vielzahl der möglichen Konfigurationen, die bei einem detaillierten Materialflussmodell auftreten können, liegt die Anzahl aller möglichen Einstellungen in der Größenordnung von 1,25220 bei einem in der Automobilindustrie üblichen Modell. Wollte man alle Alternativen mit Hilfe der Materialflusssimulation auswerten, so wäre dies selbst bei einer angenommenen Simulationszeit von einer Sekunde pro Modell nicht umsetzbar. Der Planer kann zwar durch seine Erfahrungen mit dem Verhalten des realen Fertigungsprozesses viele Einstellungen ausschließen, aber aufgrund kurzer Planungszeiträume kann er nur einige Einstellungen überprüfen. Für den Planer ist es daher zwingend erforderlich, den Raum der möglichen Konfigurationen einzuschränken und Methodiken in die Hand zu bekommen, die es ihm erlauben, schnell Ergebnisse zu finden.
Eine Möglichkeit, diesen Konfigurationsraum einzuschränken, besteht etwa darin, für die Taktzeiten jeder Fertigungsstation i des Fließproduktionssystems eine obere Schranke OS_{Takt i} anzugeben, die sich ergibt aus dem Quotienten der Arbeitszeit der Fertigungsstation multipliziert mit der Verfügbarkeit e_{Station i} der Fertigungsstation und der geforderten Leistung, wobei man unter der Leistung die zu produzierenden Mengenleistungen pro Zeiteinheit versteht, im vorliegenden Beispiel Karosserien pro Tag.
Die Verfügbarkeit einer Fertigungsstation bestimmt sich aus dem Verhältnis der aktiven Zeit zwischen zwei Störungen, also der störungsfreien Zeit (MTTF = mean time to failure) und der Summe aus störungsfreier Zeit (MTTF) und Reparaturzeit (MTTR = mean time to repair):
Im Rahmen der Konfigurationsplanung wird in der Regel zudem eine Taktzeit angestrebt, die bei einer gegebenen Leistung des Gesamtsystems möglichst dicht an ihrer oberen Schranke liegt und zudem möglichst groß ist. Die Forderung nach langen Taktzeiten folgt aus der Überlegung, dass die vorhandenen Ressourcen nicht bis zur maximalen Leistungsfähigkeit ausgelastet sein sollen. Zwar besteht eine gewisse Toleranz bei der Erhöhung der Taktzeit bei unveränderlichen Ressourcen, aber nur bis zu einer unteren Schranke US_{Takt i}. Ist diese erreicht, so kann die Taktzeit nicht weiter reduziert werden, ohne zusätzliche Ressourcen einzusetzen, also zu investieren. Die unteren Schranken basieren auf Erfahrungswerten aus vorausgegangenen Planungsphasen oder Restriktionen, die sich aus dem Fertigungsprozess ergeben.
Angesichts der Vielzahl der Konfigurationsalternativen löst ein solches Vorgehen - selbst wenn es auf weitere Größen ausgedehnt wird - das Planungsproblem nur unvollkommen.
Die Aufgabe der Erfindung besteht darin, die vorgenannten Nachteile der herkömmlichen Lösungen zu beheben, dabei die Prozessplanung von Fertigungsschritten für konvergente Materialflussstrukturen zu optimieren, insbesondere soll die Menge der infrage kommenden Konfigurationsalternativen systematisch eingeschränkt werden. Darüber hinaus soll durch die Erfindung die Analyse konvergenter Materialflussstrukturen bezüglich einer lokalen Optimierung ermöglicht sowie durch ein automatisiertes Vorgehen eine Vergrößerung der Lösungsmenge und damit Erhöhung der Lösungsqualität erreicht werden. Ein weiteres Ziel, das mit der Erfindung erreicht werden soll, ist die Beschleunigung der Durchführung der Planungsprozesse für konvergente Materialflussstrukturen.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch die Merkmale im kennzeichnenden Teil der Ansprüche 1, 24, 25 und 26 im Zusammenwirken mit den Merkmalen im Oberbegriff. Zweckmäßige Ausgestaltungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen enthalten.
Ein besonderer Vorteil des Verfahrens zur Prozessplanung von Fertigungsschritten mit Fertigungsstationen zur Ver- und/oder Weiterbearbeitung von Produkten und/oder Teilprodukten besteht darin, dass die Qualität der Planungsergebnisse erhöht wird, indem die Prozessplanung folgende Verfahrensschritte umfasst:

a) Berechnung von mindestens einer Konfiguration des Fertigungsprozesses anhand vorgebbarer Eingabeparameter unter Benutzung eines analytischen, den Fertigungsprozess approximierenden Modells;
b) Eingabe der in Schritt a) berechneten Konfiguration(en) in eine ereignisorientierte Simulation und/ oder eine Layout-Modellierung des Fertigungsprozesses und Ermittlung vorgebbarer Fertigungsparameter;
c) Vorgabe einer Abbruchbedingung;
d) Durchführung eines Test, ob die Abbruchbedingung erfüllt ist;
e) Änderung der vorgebbaren Eingabeparameter des Schrittes a) und Wiederholung der Schritte a) bis e), falls die Abbruchbedingung nicht erfüllt ist, oder Ausgabe der Konfiguration(en) des Fertigungsprozesses, falls die Abbruchbedingung erfüllt ist.

Eine Anordnung zur Prozessplanung von Fertigungsschritten ist vorteilhafterweise so eingerichtet, dass sie mindestens einen Prozessor umfasst, der (die) derart eingerichtet ist (sind), dass ein Verfahren zur Prozessplanung von Fertigungsschritten mit Fertigungsstationen zur Ver- und/oder Weiterbearbeitung von Produkten und/oder Teilprodukten durchführbar ist, wobei die Prozessplanung die Verfahrensschritte gemäß einem der Ansprüche 1 bis 23 umfasst.
Ein Computerprogramm-Erzeugnis zur Prozessplanung von Fertigungsschritten umfasst ein computerlesbares Speichermedium, auf dem ein Programm gespeichert ist, das es einem Computer ermöglicht, nachdem es in den Speicher des Computers geladen worden ist, ein Verfahren zur Prozessplanung von Fertigungsschritten mit Fertigungsstationen zur Ver- und/oder Weiterbearbeitung von Produkten und/oder Teilprodukten durchzuführen, wobei die Prozessplanung die Verfahrensschritte gemäß einem der Ansprüche 1 bis 23 umfasst.
Um eine Prozessplanung von Fertigungsschritten durchzuführen, wird vorteilhafterweise ein computerlesbares Speichermedium eingesetzt, auf dem ein Programm gespeichert ist, das es einem Computer ermöglicht, nachdem es in den Speicher des Computers geladen worden ist, ein Verfahren zur Prozessplanung von Fertigungsschritten mit Fertigungsstationen zur Ver- und/oder Weiterbearbeitung von Produkten und/oder Teilprodukten durchzuführen, wobei die Prozessplanung die Verfahrensschritte gemäß einem der Ansprüche 1 bis 23 umfasst.
Als vorteilhaft erweist es sich ebenfalls, dass die Konfiguration

des Fertigungsprozesses durch eine Menge von Pufferkapazitäten

und eine Menge von Taktzeiten

gebildet wird, wobei n die Anzahl der Puffer und m die Anzahl der Fertigungsstationen 2 angibt. Die vorgebbaren Eingabeparameter in Schritt a) des Verfahrens gemäß Anspruch 1 umfassen in einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens untere und/oder obere Grenzen für die Produktionsrate der Fertigungsstrecke und/oder die Kapazität von Puffern und/oder die Taktzeiten von Fertigungsstationen 2; die vorgebbaren Fertigungsparameter in Schritt b) des Verfahrens gemäß Anspruch 1 werden von der Produktionsrate der Fertigungsstrecke und/oder den Betriebskosten der Fertigungsstrecke und/oder dem Materialfluss der Fertigungsstrecke und/oder den Werkstückdurchlaufzeiten der Fertigungsstrecke gebildet.
Darüber hinaus erweist es sich als Vorteil, dass der Test der Abbruchbedingung in Schritt d) des Verfahrens gemäß Anspruch 1 Folgendes umfasst:

- Test, ob die Produktionsrate der Fertigungsstrecke einen vorgegebenen Wert oder Wertebereich erreicht und/oder
- Test, ob die Kapazität der Puffer einen vorgegebenen Wert oder Wertebereich erreicht und/oder
- Test, ob die Taktzeiten der Fertigungsstationen (2) einen vorgegebenen Wert oder Wertebereich erreichen.

Ein weiterer Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens besteht darin, dass das analytische Modell gradientenbasiert und/oder warteschlangenbasiert arbeitet.
In einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens ist vorgesehen, dass vor Anwendung des analytischen Modells im Falle einer konvergenten Materialflussstruktur des Fertigungsprozesses eine Linearisierung der Materialflussstruktur erfolgt. Dabei erfolgt die Linearisierung der Materialflussstruktur vorteilhafterweise mittels Dekompositionsansatz. Darüber hinaus werden mittels eines auf die linearisierten Materialflussstrukturen angewandten analytischen Modells untere und/oder obere Grenzen für die konvergente Materialflussstruktur ermittelt.
Ein weiterer Vorteil der Erfindung liegt darin, dass in Schritt e) des Verfahrens nach Anspruch 1 die Änderungen der vorgebbaren Eingabeparameter mittels heuristischer Verfahren ermittelt werden. Das geschieht insbesondere dadurch, dass als heuristisches Verfahren ein Genetischer Algorithmus eingesetzt wird, wobei die Konfigurationen des Fertigungsprozesses die Individuen des Genetischen Algorithmus bilden.
Für die durchgehende Automatisierung der Prozessplanung von Fertigungsschritten erweist es sich als vorteilhaft, dass dem analytischen Modell des Fertigungsprozesses zugrunde liegende Materialflussstrukturen automatisch aus der Simulation dieses Fertigungsprozesses generiert werden. Dabei ist es oft sinnvoll, dass dabei die Komplexität des Modells des Fertigungsprozesses reduziert wird. Speziell kann die Reduktion des Modells des Fertigungsprozesses erfolgen, indem logisch zusammengehörige Bausteine des Modells zu einer Einheit oder einem Teilmodell zusammengefasst werden.
Eine Verbesserung der Lösungsqualität wird beim Einsatz des erfindungsgemäßen Verfahrens erreicht, indem eine Optimierung der Konfiguration des Fertigungsprozesses hinsichtlich Produktionsrate und/oder Betriebskosten und/oder Materialfluss und/oder Investitionskosten und/ oder Lagerfläche/Lagerbestände und/oder Werkstückdurchlaufzeiten erfolgt. Darüber hinaus führen bei der Optimierung folgende weitere Kriterien zu verbesserten Lösungen:

- Minimierung der Pufferkapazität;
- Maximierung der Taktzeiten;
- Fertigungsstationen leisten gleichmäßig und/oder
- die Produktionsrate nimmt Werte eines vorgebbaren Bereichs an.

Die Erfindung soll nachstehend anhand eines zumindest teilweise in den Figuren dargestellten Ausführungsbeispiels näher erläutert werden.
Beispielhaft soll hierbei die Prozessplanung in der Automobilfertigung, speziell am Karosserierohbau, beschrieben werden. Die erfindungsgemäße Prozessplanung kann jedoch auf die gesamte Automobilfertigung als auch deren Teilproduktfertigungsschritte übertragen werden, wie Lackierereiplanung oder Aggregateplanung, bei denen eine abgestimmte Fertigungssimulation und -planung zu wesentlich verbesserten Arbeitsergebnissen führt. Der Einsatz der Erfindung ist selbstverständlich nicht auf die Automobilindustrie beschränkt, sondern kann ganz allgemein für die Prozessplanung anderer, ähnlich komplexer (Fertigungs-)Strukturen der Industrie angewendet werden.
Es zeigen:
Fig. 1 eine Struktur des Fertigungsprozesses beim Karosserierohbau;
Fig. 2 eine Darstellung des Einsatzes von Puffern zur Kompensation von Störungen in Fertigungsprozessen;
Fig. 3 eine Darstellung einer durch Blockierung hervorgerufenen Störung des Fertigungsprozesses;
Fig. 4a eine Veranschaulichung des Datenflusses bei der Ermittlung von Fertigungsparametern wie beispielsweise der Produktionsrate bei Vorgabe von Konfigurationsparametern wie beispielsweise Pufferkapazitäten unter Verwendung eines Simulators;
Fig. 4b eine Veranschaulichung des Datenflusses bei der Ermittlung von Konfigurationsparametern wie beispielsweise Pufferkapazitäten bei Vorgabe von Fertigungsparametern wie beispielsweise der Produktionsrate unter Verwendung eines Simulators;
Fig. 5 eine Illustration des Dekompositionsansatzes zur Linearisierung konvergenter Materialflussstrukturen;
Fig. 6 eine Darstellung der Struktur eines Fertigungsprozesses zur Verdeutlichung der linearen Auswertung von konvergenten Materialflussstrukturen;
Fig. 7 eine Gegenüberstellung des "Genotyps" eines Individuums der Lösungspopulation eines Genetischen Algorithmus und einer natürlichen Chromosomenstruktur;
Fig. 8 eine schematische Darstellung eines Regelkreises zur Optimierung der Konfigurationsparameter konvergenter Materialflussstrukturen unter Verwendung eines Genetischen Algorithmus;
Fig. 9 eine schematische Darstellung eines Regelkreises zur Optimierung der Konfigurationsparameter konvergenter Materialflussstrukturen unter Verwendung eines gradientenbasierten, analytischen Modells in Verbindung mit einem Genetischen Algorithmus und
Fig. 10 eine Darstellung einer Modelltransformation.
Der Karosserierohbau lässt sich durch die Art seines Aufbaus als Fließproduktionssystem beschreiben, da sämtliche Fertigungsstationen zur Herstellung der Karossen nach dem technologischen Produktionsablauf oder Materialfluss angeordnet sind (vgl. [Gü00]). Unter einer Fertigungsstation soll hier die kleinstmögliche arbeitsfähige Einheit im betrieblichen Leistungsvollzug verstanden werden.
Fig. 1 zeigt die so genannte "Hauptlinie" des Materialflusses 1 (als durchgehender Pfeil dargestellt), wobei "flexible Fertigungsstationen" die Hauptlinie des Materialflusses 1 mit Material versorgen.
Die versorgenden Arbeitsfolgen sind hochautomatisiert und durch eine hohe Flexibilität gekennzeichnet. Das so entstehende Fließproduktionssystem (vgl. [Tem93]) ist in der Lage, eine begrenzte Menge von ähnlichen Arbeitsverrichtungen an den Werkstücken in beliebiger Reihenfolge durchzuführen. Der Vorteil eines solchen Systems liegt in der Wieder- und Weiterverwendung bei Modellwechseln als auch bei seinem "flexiblen Verhalten" in Bezug auf auftretende Störungen.
Störungen entstehen durch zahlreiche Zufallseinflüsse, wie dem Ausfall von Werkzeugen oder durch Verschleiß. In der Simulation der Fertigungsprozesse werden diese Störungen auch durch die so genannte "Verfügbarkeit" berücksichtigt. Diese zufälligen Einflüsse verhindern die getaktete, abgestimmte Bewegung der Werkstücke im System und führen ohne Gegenmaßnahmen zu Produktionsausfällen.
Fig. 2 zeigt, wie zur Begrenzung der Auswirkungen von zufälligen Störungen zwischen den angrenzenden Fertigungsstationen 2 "Puffer" P_ij zur Entkopplung verwendet werden. Die Kapazität dieser Puffer kann einen erheblichen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit eines Fließproduktionssystems haben. Die Bedeutung von Puffern ist um so größer, je stärker der Einfluss der Zufallsgrößen in der Produktion ist. So kann in bestimmten Fällen die Hälfte der maximal möglichen Produktionsrate verloren gehen, wenn man vollständig auf Puffer verzichtet (vgl. [Tem97b]).
Eine große Pufferkapazität steigert automatisch die notwendige Fabrikfläche und erhöht somit die Investitionsauszahlungen sowie die laufenden Betriebskosten. Zum Zweiten werden mit großen Pufferkapazitäten und hohen Füllungsgraden auch Lagerbeständen erzeugt, indem sich mehr Werkstücke im Produktionsprozess aufhalten, was einer höheren Kapitalbindung gleichkommt. Es besteht somit ein Zielkonflikt zwischen der Kapazität der Puffer und der Produktionsleistung eines Fließproduktionssystems.
Neben den Pufferkapazitäten spielt die oben bereits erwähnte Taktzeit die zweite wesentliche Rolle in Bezug auf die Leistung eines Fließproduktionssystems. Unter der Taktzeit ist die Zeit zu verstehen, innerhalb derer alle Arbeiten, die an der jeweiligen Fertigungsstation 2 zu verrichten sind, abgeschlossen sein müssen. Taktzeiten entstehen dadurch, dass Arbeitsinhalte mit spezifischen Zeitdauern einzelnen Arbeitsfolgen zugewiesen werden müssen. Im Karosseriebau bestimmen beispielsweise Schweißpunkte auf den einzelnen Bauteilen in hohem Maße die Taktzeiten der Arbeitsfolgen. Das resultiert daraus, dass Roboter mit einem Werkzeug zum Schweißen eines (Schweiß-)Punktes, den so genannten Schweißzangen, diese Schweißpunkte anfahren müssen, um die Materialien durch diese Verbindungstechnik zusammenfügen zu können. Je mehr Fertigungsstationen 2 für die Verrichtung der Arbeitsinhalte bereitgestellt werden, desto mehr Kosten entstehen. Der Hauptkostenanteil liegt in den Investitionskosten, aber auch in den fortlaufenden Betriebskosten. Je weniger Fertigungsstationen 2 eingesetzt werden, desto größer ist die Auslastung der Fertigungsstationen 2 bei konstanten Arbeitsinhalten. Je stärker jedoch ein Betriebsmittel belastet wird, desto anfälliger ist es für Störungen, da die Störhäufigkeit nutzungsabhängig ist (vgl. [Kuh98]). Auch hier ergibt sich zwangsläufig ein Zielkonflikt zwischen der Anzahl der Fertigungsstationen 2 und der Produktionsleistung eines Fließproduktionssystems.
Um den Zielkonflikten zwischen Pufferkapazitäten, Aufteilung von Arbeitsinhalten auf Arbeitsfolgen und deren Einfluss auf die Produktionsrate gerecht zu werden, muss im Rahmen einer Leistungsanalyse eine optimale Konfiguration des Fertigungsprozesses im Sinne von niedrigen Kosten und dem Erreichen einer bestimmten Zielproduktionsrate gefunden werden.
Für den Planer bedeutet das, dass er noch vor dem Anlagenaufbau berücksichtigen muss, dass die Bearbeitungszeiten der unterschiedlichen Werkstücke zufälligen Einflüssen unterliegen können. Die Aufenthaltsdauer eines Werkstücks an einer Fertigungsstation 2 kann infolge von Störungen wie zum Beispiel Werkzeugbruch oder Problemen in der Materialzufuhr zufälligen Schwankungen unterworfen sein. In diesen Fällen treten Blockierungen und Leerzeiten an den Fertigungsstationen 2 auf, was zu erheblichen Leistungsverlusten führen kann. Blockierung an einer Fertigungsstation 2 (vergleiche Fig. 3) tritt auf, wenn eine Fertigungsstation 2 die Bearbeitung des Bauteils 5 abgeschlossen hat und bereits ein unbearbeitetes, von der unmittelbaren Vorgängerstation 3 geliefertes Bauteil 5 vor der Fertigungsstation 2 wieder auf die Bearbeitung wartet. Das gerade fertiggestellte Bauteil 5 kann jedoch wegen Platzmangels noch nicht an die unmittelbar anschließende, stromabwärts gelegene Nachfolgerstation 4 weitergegeben werden. Dies ist in Fig. 3 dargestellt, in der angenommen wird, dass die Bearbeitung des Bauteils 5 an der mittleren Fertigungsstation 2 bereits abgeschlossen ist.
Leerzeit an einer Fertigungsstation 2 entsteht, wenn zu dem Zeitpunkt, an dem das zuletzt bearbeitete Bauteil 5 die Fertigungsstation 2 verlässt, kein weiteres unbearbeitetes Bauteil 5 vor der Fertigungsstation 2 auf die Bearbeitung wartet. Diese Situation kann zum Beispiel dann auftreten, wenn eine Fertigungsstation 2 einmal oder mehrfach hintereinander Bauteile 5 mit kurzen Bearbeitungszeiten bearbeitet, während gleichzeitig an der unmittelbaren Vorgängerstation 3 relativ lange Bearbeitungszeiten auftreten. Derartige Ungleichgewichte können auch durch Störungen verursacht oder verstärkt werden. In der Planungsphase versucht man Leerzeiten mit Hilfe einer deterministischen Leistungsabstimmung zu vermeiden, indem die Arbeitsbelastung möglichst gleichmäßig auf die Fertigungsstationen 2 verteilt wird.
Blockierungen, die nur bei begrenzten Puffern möglich sind, können dazu führen, dass eine Fertigungsstation 2, die unter deterministischen Bedingungen zum Beispiel nur zu 70% ausgelastet wäre, zum leistungsbestimmenden Engpass des Systems wird.
Die negativen Effekte von Blockierungen und Leerzeiten können durch Einfügen von Puffern zwischen den Fertigungsstationen 2 reduziert oder sogar vollständig beseitigt werden. Puffer nehmen bei Bedarf Bauteile 5 aus stromaufwärts gelegenen Fertigungsstationen 2 auf beziehungsweise geben Bauteile 5 an stromabwärts gelegene Fertigungsstationen 2 ab.
Bei unzureichend dimensionierten Puffern zwischen den Fertigungsstationen 2 wird es zu Blockierungen kommen, deren Ausmaß um so größer ist, je größer die zufälligen Einflüsse an den Fertigungsstationen 2 sind und je kleiner die Puffer sind. In Fließproduktionssystemen mit identischen Fertigungsstationen 2 und beschränkten Puffern kann man beobachten, dass das Ausmaß der Blockierung von der ersten Fertigungsstation 2 bis zur letzten Fertigungsstation 2 sinkt, während der Anteil der Leerzeiten entsprechend ansteigt (vgl. [Kuh98], [Tem93]). Im hier betrachteten Fall sind die Fertigungsstationen 2 bezüglich der mittleren Arbeitsbelastungen und der Störcharakteristika nicht identisch. In diesem Fall können Aussagen über die optimale Positionierung der Puffer nur nach Durchführung einer quantitativen Leistungsanalyse des Fließproduktionssystems getroffen 5 werden. Prinzipiell kann das mit einem Simulationsmodell 8 geschehen. Die Schwierigkeiten, die wegen der großen Anzahl möglicher Konfigurationsalternativen auftreten, wurden bereits erläutert. Der Planer benötigt deshalb also ein Instrument, mit dem er schnell zuverlässige Aussagen über die Leistungsfähigkeit einer betrachteten Fließproduktionssystem-Konfiguration treffen kann. Aus diesem Grunde gewinnt mit der hohen Kapazität heutiger Rechner und dem konsequenten Einsatz virtueller und digitaler Techniken in klassischen Produktionsbereichen die Simulation und Layout-Modellierung als Werkzeug planerischer Tätigkeit immer mehr an Bedeutung (vgl. [BraOI]).
Problematisch bei der Arbeit mit diesen Werkzeugen ist, dass streng genommen nur die Frage beantworten kann: "Was passiert, wenn . . ?", der Planer aber in der Regel die Frage zu beantworten versucht: "Was muss ich tun, um . . .?".
Die planerische Tätigkeit besteht also darin, die Transformation eines aktueüen Ist- Zustandes in einen gewünschten Soll-Zustand vorzunehmen. Der Planer erhebt dabei den Anspruch, die Simulation auch als Werkzeug zur Optimierung zu nutzen. Zur Lösung dieser Aufgabe soll die Erfindung beitragen, durch welche Simulation, analytische Verfahren und erforderlichenfalls auch Optimierungsstrategien miteinander verbunden werden.
Das oben beschriebene "Planungsdilemma" wird durch die Fig. 4a und 4b illustriert: Während die Simulation oder die Layout-Modellierung in Abhängigkeit einer bestimmten Konfiguration eine Stichprobe eines zufallsbedingten Ergebnisses (zum Beispiel Fertigungsparameter 14 wie die Produktionsrate) liefert (der zugehörige Datenfluss 9 bei der Berechnung einer Stichprobe nach Vorgabe einer Konfiguration ist in Fig. 4a wiedergegeben), sucht der Planer in der Regel gerade die Konfiguration selbst (der zugehörige Datenfluss 10 bei der Berechnung einer Konfiguration nach Vorgabe von Fertigungsparametern 14 ist in Fig. 4b wiedergegeben), die zu einem wohldefinierten Ergebnis (zum Beispiel einer vorgegebenen Produktionsrate) führt.
Das zu lösende Optimierungsproblem kann dabei beispielsweise folgende Gestalt annehmen: Gesucht ist eine (Parameter-)Konfiguration K, die mit möglichst kleinen Pufferkapazitäten und möglichst langen Taktzeiten und gleichmäßigen Leistungen der Fertigungsstationen 2 eine vorgegebene (Mindest-)Produktionsrate D erzielt, dabei aber nicht mehr als einen konstanten Wert ε nach oben abweicht.
Die Konfiguration

ist bestimmt durch eine Menge von Pufferkapazitäten, repräsentiert durch den Vektor

mit n Einträgen und einer Menge von Taktzeiten, repräsentiert durch den Vektor

mit m Einträgen, wobei n die Anzahl der Puffer und m die Anzahl der Fertigungsstationen 2 des Fließproduktionssystems angibt.
Das oberste Ziel der Konfigurationsplanung stellt das Erreichen der Produktionsrate dar, wobei nur um E mehr produziert werden darf, damit nachgelagerte Bereiche, wie zum Beispiel die Lackiererei, nicht zur Lagerung gezwungen werden und sich nur so viel Material wie nötig im Produktionsprozess befindet. Die Minimierung der Pufferkapazitäten spart Investitionsvolumen ein, steht allerdings im beschriebenen Zielkonflikt zur gleichmäßigen Auslastung der Fertigungsstationen 2. Die Maximierung der Taktzeiten soll verhindern, dass die Fertigungsstationen 2 an die Grenze ihrer Leistungsfähigkeit gebracht werden und so nutzungsbedingt störanfälliger werden, beziehungsweise die Arbeitsinhalte nur durch den Einsatz weiterer Ressourcen aufgeteilt werden können. Die Leistungen der einzelnen Fertigungsstationen 2 sollen gleichmäßig sein, damit der Materialfluss keinen Engpass passieren muss.
Die Bewertung und das Aufstellen der Zielfunktion des Problems ist zwar nicht sonderlich komplex, allerdings ist die analytische Berechnung des Durchsatzes des Fließproduktionssystems inklusive der Formulierung einer geschlossenen mathematischen Funktion für die Nebenbedingungen, welche die Produktionsrate des Fließproduktionssystems in Abhängigkeit der Modellparameter ermittelt, wegen der Vielzahl der möglichen Parameter und der Komplexität des Modells nahezu unmöglich.
Die Entscheidung für eine bestimmte Konfigurationsalternative kann dabei beispielsweise durch die Kombination verschiedener Methoden gefunden und anschließend bewertet werden. Notwendig sind dazu ein simulationsgestütztes Modell und ein analytisches Verfahren. Die Simulation wird dabei zur Auswertung verschiedener Konfigurationsalternativen, die beispielsweise durch die Kapazität von Puffern und Taktzeiten beschrieben sind, benutzt. Ein "intelligenter" Algorithmus (Genetischer Algorithmus 13) zur Generierung und Bewertung der Konfigurationsalternativen kann weiterhin hinzugezogen werden.
Das analytische Verfahren in der beispielhaften Ausführung besteht aus einem gradientenbasierten Verfahren, welches auf eine warteschlangentheoretische Modellierung zurückgreift. Es stellt eine sinnvolle Ergänzung zur Simulation oder zur klassischen Layout- Modellierung dar, weil es im Vergleich zu einem simulationsgestützten Modell in Bruchteilen der Rechenzeit zu Ergebnissen kommt. Vorteile in der Anwendung im Zusammenhang mit der Simulation liegen somit in der Beschleunigung der Durchführung von Simulationsexperimenten sowie in der Lösungsqualität.
Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Prozessplanung von Fertigungsschritten wird die Formulierung der oben erwähnten mathematischen Funktion umgangen, indem hierbei die Ergebnisse von zwei Berechnungsverfahren, die auf unterschiedlichen Modellen basieren, miteinander gekoppelt werden. Die Berechnung der Produktionsrate des Fließproduktionssystems wird mit Hilfe eines Simulators und mit einem zugehörigen Simulationsmodell 8 durchgeführt. Das Modell ist dabei ein Abbild des realen Fließproduktionssystems und berücksichtigt dabei die relevanten Größen, die einen Einfluss auf die Leistung haben, und bildet sie im zeitlichen Verlauf ab. Allerdings bleibt die Schwierigkeit der Vielzahl der möglichen Konfigurationsalternativen, die auch die Stellgrößen des Simulationsmodells 8 darstellen. Auf den erheblichen Zeitaufwand bei der Durchführung dieser Berechnung wurde bereits eingegangen.
Eine weitaus effizientere Methode wird durch das erfindungsgemäße Verfahren bereitgestellt. Durch den Einsatz von analytischen Modellen, welche den Fertigungsprozess approximieren, werden hierbei die Konfigurationen, das heißt beispielsweise die optimale Verteilung der Puffer und der Taktzeiten, in wenigen Sekunden berechnet. Dieser zeitliche Vorteil wird dadurch ermöglicht, dass auf einen analytischen Ansatz zurückgegriffen wird. Ein möglicher Ansatz, der sich durch schnelle Berechnung auszeichnet, besteht darin, mit Hilfe einer gradientenbasierten, warteschlangentheoretischen Modellierung die Pufferverteilung linearer Materialflussstrukturen auszuwerten.
Bei diesem analytischen Ansatz kommt der in Fig. 5 dargestellte Dekompositionsansatz zur Anwendung, der ein System aus k Fertigungsstationen 2 in k-1 Subsysteme zerlegt, welche dann jeweils aus zwei Fertigungsstationen 2 bestehen. Jedes dieser zwei Stationen- Subsysteme wird anschließend mit einem exakten oder approximativen Verfahren analysiert. Dieses spezielle Verfahren setzt allerdings die Annahme voraus, dass die erste Fertigungsstation 2 niemals unter Materialmangel leidet und die letzte Fertigungsstation 2 niemals blockiert ist.
In einem zweiten und letzten Schritt werden die in Subsysteme zerlegten Fertigungsstationen 2 in einem iterativen Lösungsprozess wieder aufeinander abgestimmt. Auf Basis der Dekomposition lässt sich dann eine optimale Pufferverteilung in Abhängigkeit einer bestimmten Produktionsrate für lineare Materialflusssequenzen angeben (vgl. [Kuh98] und [Sha93]). Eingangsgrößen sind in dieser Ausführungsform die Taktzeiten der Fertigungsstationen 2, die mittlere fehlerfreie Laufzeit, sowie deren Verfügbarkeit (vgl. [POMO1]).
Im Folgenden soll noch einmal detailliert auf eine spezielle Variante zur Analyse von Simulationsmodellen 8 eingegangen werden.
Kennzeichnend für den Karosserierohbau ist die typische konvergente Struktur des Materialflusses: aus verschiedenen Quellen 18 werden Halbfabrikate oder Teile angeliefert, um dann auf nachgelagerten Fertigungsstationen 2 zusammengefügt zu werden, bis eine komplette Karosserie die Senke 19 des Systems verlässt.
Da mit dem Warteschlangenansatz nur lineare Sequenzen berechnet werden können, muss das konvergente Modell zunächst "linearisiert" werden. Das erreicht man, indem alle Quelle- Senke Beziehungen systematisch berechnet werden. Zu diesem Zweck wird von jeder Quelle 18 bis zur Senke 19 die optimale Pufferverteilung berechnet. Fig. 6 zeigt dies anhand von zwei ausgewählten Materialflusssequenzen: Sequenz eins beinhaltet die Puffer P₁₁, P₁₂ und P₁₃. Sequenz zwei besteht aus den Puffern P₂₁, P₂₂, P₂₃, und P₂₄. Analysiert man die beiden Sequenzen, indem man für jede die optimale Pufferverteilung für eine gegebene Produktionsrate bestimmt, so kommt es automatisch zu Überlagerungen. In diesem Fall ist es möglich, dass man für den Puffer P₁₃ und P₂₄ einen unterschiedlichen Wert erhält, obwohl es sich physisch um den gleichen Puffer handelt.
Im Rahmen der so erfolgten Leistungsanalyse gibt es zwar kein eindeutiges Ergebnis, allerdings lassen sich auf diesem Weg obere und untere Schranken für die Puffer angeben, was mit der angestrebten Einschränkung des Suchraums gleichbedeutend ist.
Die Automatisierung des Planungsprozesses kann zusätzlich unterstützt werden, indem man das Modell des Fertigungsprozesses nur ein einziges Mal erstellt, es zum Beispiel der Simulation 8 zugrundelegt, anschließend mit einem Konvertierungsmodul 16, welches die Bausteinstruktur des Simulationsmodells 8 erkennt, automatisch auswertet und das Resultat dieser Auswertung an das analytische Modell 15 übergibt. Ein besonderer Vorteil ergibt sich bei diesem Vorgehen dadurch, dass bei einer Automatisierung der Modelltransformation Übertragungsfehler vermieden werden, die sonst, verursacht durch die Komplexität der Strukturen des Fertigungsprozesses, bei der Wandlung des einen Modells in das andere leicht auftreten können.
In die Simulation 8 werden in der Regel neben der Anzahl und Position der Fertigungsstationen 2 und/oder Puffer, den Taktzeiten, den Pufferkapazitäten sehr detaillierte Angaben, wie beispielsweise Schichtpläne, Verfügbarkeiten der Fertigungsstationen. 2, MTTF, MTTR und ähnliches, eingegeben. Durch die automatische Auswertung des mit diesen Daten erstellten (Prozess-)Modells werden die für den Einsatz des analytischen Modells 15 erforderlichen Daten ermittelt. Die Materialflusslinien können dabei durch eine Vorgänger/Nachfolger-Analyse des der Simulation zugrunde liegenden Modells ermittelt werden. Aus den durch die Modellanalyse ermittelten Materialflusslinien 20 wird eine Baumstruktur erstellt, die im Anschluss von dem analytischen Modell 15 ausgewertet wird.
Es kann sich als praktisch erweisen, bei dieser Modelltransformation die Komplexität des der Simulation zugrunde liegenden Modells, welches - wie oben erwähnt - den Fertigungsprozess sehr detailliert beschreibt, zu reduzieren, indem man logisch zusammengehörige Bausteine des Modells zu einer Einheit beziehungsweise einem Teilmodell 17 zusammenfasst, wie aus Fig. 10 zu erkennen ist. Dabei kann es sich beispielsweise um aufeinander folgende, verbindende Förderelemente wie Rollenbahnen, Heber oder Lifts handeln, um aufeinander folgende gleichartige, zeitverbrauchende Fertigungsstationen 2 wie etwa Schweißzellen oder um eine beziehungsweise die zu einer Einheit zusammengefassten Fertigungsstationen 2 und angrenzende verbindende Förderelemente.
Schematisch können die dabei auszuführenden Schritte folgendermaßen dargestellt werden:

- Erstellen eines Simulationsmodells 8;
- automatisches Erkennen der Bausteinstruktur;
- Zusammenfassen von gleichen beziehungsweise ähnlichen Strukturelementen (Bausteinen);
- Aufbau einer Struktur aus Knoten und Graphen;
- Auslesen der Parameter (Taktzeiten, Kapazitäten, Verfügbarkeiten, Reparaturzeiten etc.) aus dem Simulator;
- Schreiben der Struktur in das analytische Berechnungsprogramm;
- Starten der analytischen Berechnung (Optimierung).

Eine weitere Möglichkeit, die in den oben beschriebenen Ansatz integriert werden kann, um den Suchraum für die Konfigurationsalternativen systematisch einzuschränken, besteht im Einsatz von heuristischen Verfahren.
Evolutionäre Methoden, insbesondere Genetische Algorithmen 13, sollen hier als besondere heuristische Verfahren Anwendung finden. Genetische Algorithmen 13 operieren auf Mengen von Lösungen, den Lösungspopulationen, wobei eine darin enthaltene Lösung als Individuum bezeichnet wird. Ein Individuum ist der Repräsentant einer Parameterkonstellation und wird durch seine Chromosomen 12 beschrieben. Fig. 7 zeigt, wie in Analogie zur Erbinformation des Menschen die bekannten Vektoren

und

als Chromosomen 12 des Individuums aufgefasst werden und gleichzeitig den Genotyp des Individuums repräsentieren.
Da Evolutionäre Methoden auf einer kontinuierlichen Verbesserung der Eigenschaften eines Individuums aufbauen beziehungsweise die Population, als deren Repräsentanten die Individuen auftreten, sich aufgrund dieser Eigenschaften entwickeln, sind Bewertungskriterien notwendig, welche diese Entwicklung steuern (vgl. [Mic96], [Bä00] sowie [Bä96]).
Fig. 8 zeigt einen Regelkreislauf, bestehend aus einem Simulator mit zugehörigem Simulationsmodell 8 sowie einem Genetischen Algorithmus 13. In Fig. 9 ist ein Regelkreislauf dargestellt, der durch ein analytisches Modell 15 ergänzt ist. Die Wirkungsweise des Genetischen Algorithmus 13 bei der Ermittlung der Konfigurationsalternativen soll nachfolgend zuerst an dem in Fig. 8 gezeigten Regelkreislauf beschrieben werden. Das analytische Modell 15 kann, wie unten gezeigt wird, leicht in dieses System integriert werden.
Der Simulator des in Fig. 8 wiedergegebenen Regelkreislaufs hat die Aufgabe, die Produktionsrate D in Abhängigkeit der Anlagenparameter und Pufferkapazitäten zu 1 ermitteln. Der Genetische Algorithmus 13 generiert dabei eine vom Anwender vorzugebende Anzahl von Individuen inklusive deren Konfigurationen.
Zur Auswertung jedes einzelnen Individuums werden sowohl die erzielte Produktionsrate D als auch die Eingangsparameter selbst herangezogen. Der Simulationsanwender 6 ergänzt den Regelkreislauf um eine Zieldefinition. Im Falle zu bestimmender Taktzeiten und Pufferkapazitäten ergeben sich verschiedene Teilziele, die unterschiedlich stark gewichtet werden. Die Gewichtung und Bewertung erfolgt durch den Genetischen Algorithmus 13 mit Hilfe der so genannten Teilfitnesswerte TF₁ und TF₂. Bei jedem Teilfitnesswert handelt es sich um einen skalaren Wert, der im Fall von TF₁ die Produktionsrate bewertet und im Fall TF₂ die Anlagenparameter und Pufferkapazitäten (vgl. etwa [Bwt00]).
Beide Werte lassen sich addieren und zu einem Wert zusammenfassen. Das Ergebnis stellt ein Maß für die Güte eines Individuums dar. Der Algorithmus zur Berechnung der Werte wird vom Anwender 6 parametrisiert und ist in Abb. 8 unter "Zieldefinition" dargestellt. Insgesamt werden bei der Bewertung vier Teilziele verfolgt:

- Das oberste Ziel stellt das Erreichen der geforderten Produktionsrate dar (I), die nur um ε nach oben abweichen darf. Eine zu hohe Produktionsrate bewirkt, dass sich zu viel Material im Prozess befindet und dass Ressourcen nicht genügend ausgelastet sind.
- Die Maximierung der Taktzeiten (II) soll verhindern, dass die eingesetzten Ressourcen an die Grenze ihrer Leistungsfähigkeit gebracht werden.
- Die Minimierung der Pufferkapazitäten (III) ermöglicht Einsparungen bezüglich des Investitionsvolumens, steht aber im Zielkonflikt zur gleichmäßigen Leistungsauslastung aller Fertigungsstationen 2.
- Die Leistungen der einzelnen Fertigungsstationen 2 sollen gleichmäßig sein (IV), damit der Materialfluss keinen Engpass passieren muss.

Ziel I ist wichtiger als alle anderen Ziele. Ziel II ist wichtiger als Ziel III, da so nutzungsabhängige Störungen vermieden werden. Ziel N ist ebenfalls wichtiger als Ziel III, da der Materialfluss im Idealfall (keine Störungen im System) auch ohne Puffer auskommen sollte und Puffer somit nur zur Kompensation herangezogen werden sollten. Ziel IV und II sind von der Gewichtung gleich. Ziel I wird durch den Teilfitnesswert TF₁ repräsentiert und die Teilziele II bis IV durch den Teilfitnesswert TF₂.
Fig. 9 zeigt den aus Fig. 8 bekannten Regelkreis, welcher nunmehr um ein analytisches Verfahren 15, beispielsweise das gradientenbasierte Verfahren, ergänzt wurde. Da sich Annahmen und Zielsetzungen des Anwenders nicht geändert haben, kann der Genetische Algorithmus 13 weiterhin verwendet werden, um Individuen zu generieren. Allerdings werden die Modelle nicht sofort simuliert, sondern auf Basis der durch den Genetischen Algorithmus 13 generierten Individuen X_S1, . . ., X_Sm, die dem analytischen Modell 15 als Eingangsparameter zugeführt werden, werden zuerst durch dieses analytische Modell 15 die Konfigurationen X_S1, . . ., X_Sm, X_P1, . . ., X_Pn des Fertigungsprozesses berechnet, die anschließend an die Simulation 8 übergeben werden. Beim Einsatz des bereits erwähnten speziellen warteschlangenbasierten, analytischen Modells 15 wird also zuerst auf Basis der generierten Anlagenparameter, insbesondere der Taktzeiten, die optimale Pufferverteilung berechnet. In einem zweiten Schritt werden dann die Anlagenparameter der Fertigungsstationen 2 und die Pufferverteilungen an den Materialflusssimulator 8 übergeben. Bei den Pufferkapazitäten handelt es sich dabei gleichzeitig um obere und untere Schranken.
Mit Hilfe dieser Vorgehensweise können auch konvergente Strukturen bezüglich lokaler Optima analysiert werden, wobei durch die automatisierte Vorgehensweise weitaus mehr Lösungen gefunden werden können als durch eine reine manuelle Optimierung.
Simulation als Werkzeug zur Optimierung stellt bei den herkömmlichen Planungsverfahren einen Engpass dar. Aus diesem Grunde werden durch die Erfindung Wege vorgeschlagen, um die Anzahl der möglichen Planungsalternativen, die hier durch verschiedene Parametereinstellungen beschrieben sind, einzuschränken.
Zur Analyse des gesamten Modells, das hier durch eine konvergente Struktur geprägt ist, erweist sich ein zweistufiger Lösungsweg als sinnvoll: In der ersten Stufe ermittelt ein analytisches Verfahren 13 obere und untere Schranken für die konvergente Struktur. In einem zweiten Schritt können weitere Zielkriterien und Nebenbedingungen mit Hilfe eines heuristischen Verfahrens berücksichtigt werden.
Als erfolgversprechender Ansatz erweist sich eine Berechnung mit Hilfe eines gradientenbasierten, analytischen Verfahrens 15, bei dem im Vorfeld alle linearen Materialflussstrukturen berechnet werden. Auf diese Weise erhält man für jede einzelne lineare Materialflussstruktur eine optimale Pufferverteilung, die anschließend in der oben beschriebenen Weise als obere beziehungsweise untere Grenzen in die weitere Berechnung einfließen.
Durch die Kombination dieser unterschiedlichen Methoden werden für diese Problemklasse mit Hilfe der Simulation 8 befriedigende Ergebnisse gefunden. BEZUGSZEICHENLISTE 1 Hauptlinie des Materialflusses
2 Fertigungsstation
3 Vorgängerstation
4 Nachfolgerstation
5 Bauteil
6 Anwender
7 Eingabeparameter
8 Simulationsmodell
9 Datenfluss zur Berechnung von Fertigungsparametern bei Vorgabe von Eingabeparametern
10 Datenfluss zur Berechnung von Eingabeparametern bei Vorgabe von Fertigungsparametern
11 natürliche Chromosomenstruktur
12 Chromosomen eines Individuums der Population eines Genetischen Algorithmus
13 Genetischer Algorithmus
14 Fertigungsparameter (Produktionsrate, Durchsatz)
15 analytisches Verfahren
16 Konvertierungsmodul
17 Teilmodell
18 Quelle
19 Senke
20 durch Modellanalyse ermittelte Materialflusslinien
P_ij Puffer

Claims

1. Verfahren zur Prozessplanung von Fertigungsschritten mit Fertigungsstationen (2) zur Ver- und/oder Weiterbearbeitung von Produkten und/oder Teilprodukten, gekennzeichnet durch folgende Verfahrensschritte:

a) Berechnung von mindestens einer Konfiguration des Fertigungsprozesses anhand vorgebbarer Eingabeparameter (7) unter Benutzung eines analytischen, den Fertigungsprozess approximierenden Modells;

b) Eingabe der in Schritt a) berechneten Konfiguration(en) in eine ereignisorientierte Simulation und/oder eine Layout-Modellierung des Fertigungsprozesses und Ermittlung vorgebbarer Fertigungsparameter;

c) Vorgabe einer Abbruchbedingung;

d) Durchführung eines Test, ob die Abbruchbedingung erfüllt ist;

e) Änderung der vorgebbaren Eingabeparameter (7) des Schrittes a) und Wiederholung der Schritte a) bis e), falls die Abbruchbedingung nicht erfüllt ist oder Ausgabe der Konfiguration(en) des Fertigungsprozesses, falls die Abbruchbedingung erfüllt ist.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Fertigungsprozess als Fließproduktionssystem konfiguriert ist.

3. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Fertigungsprozess die gesamte Automobilfertigung oder deren Teilproduktfertigungsschritte, wie beispielsweise Karosseriebau, Lackiererei und/oder Aggregatplanung, beschreibt.

4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Konfiguration

des Fertigungsprozesses durch eine Menge von Pufferkapazitäten

und eine Menge von Taktzeiten

gebildet wird, wobei (n) die Anzahl der Puffer (P_ij) und (m) die Anzahl der Fertigungsstationen (2) angibt.

5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die vorgebbaren Eingabeparameter (7) in Schritt a) des Verfahrens gemäß Anspruch 1 untere und/oder obere Grenzen für
die Produktionsrate der Fertigungsstrecke und/oder
die Kapazität von Puffern und/oder
die Taktzeiten von Fertigungsstationen (2)
umfassen.

6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die vorgebbaren Fertigungsparameter in Schritt b) des Verfahrens gemäß Anspruch 1
die Produktionsrate der Fertigungsstrecke und/oder
die Betriebskosten der Fertigungsstrecke und/oder
den Materialfluss der Fertigungsstrecke und/oder
die Werkstückdurchlaufzeiten der Fertigungsstrecke
umfassen.

7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Test der Abbruchbedingung in Schritt d) des Verfahrens gemäß Anspruch 1 Folgendes umfasst:
Test, ob die Produktionsrate der Fertigungsstrecke einen vorgegebenen Wert oder Wertebereich erreicht und/oder
Test, ob die Kapazität der Puffer einen vorgegebenen Wert oder Wertebereich erreicht und/oder
Test, ob die Taktzeiten der Fertigungsstationen (2) einen vorgegebenen Wert oder Wertebereich erreichen.

8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das analytische Modell gradientenbasiert arbeitet.

9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das analytische Modell warteschlangenbasiert arbeitet.

10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass vor Anwendung des analytischen Modells im Falle einer konvergenten Materialflussstruktur des Fertigungsprozesses eine Linearisierung der Materialflussstruktur erfolgt.

11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Linearisierung der Materialflussstruktur mittels Dekompositionsansatz erfolgt.

12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mittels eines auf linearisierte Materialflussstrukturen angewandten analytischen Modells untere und/ oder obere Grenzen für die konvergente Materialflussstruktur ermittelt werden.

13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass in Schritt e) des Verfahrens nach Anspruch 1 die Änderungen der vorgebbaren Eingabeparameter (7) mittels heuristischer Verfahren ermittelt werden.

14. Verfahren nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass als heuristisches Verfahren ein Genetischer Algorithmus (13) eingesetzt wird.

15. Verfahren nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass Konfigurationen des Fertigungsprozesses die Individuen des Genetischen Algorithmus (13) bilden.

16. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass dem analytischen Modell des Fertigungsprozesses zugrunde liegende Materialflussstrukturen automatisch aus der Simulation dieses Fertigungsprozesses generiert werden.

17. Verfahren nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass dem analytischen Modell des Fertigungsprozesses zugrunde liegende Materialflussstrukturen durch folgende Schritte generiert werden:

- Erstellen eines Simulationsmodells (8);

- automatisches Erkennen der Bausteinstruktur des Simulationsmodells (8);

- Zusammenfassen von gleichen beziehungsweise ähnlichen Bausteinen;

- Aufbau einer Struktur aus Knoten und Graphen;

- Auslesen der Parameter (Taktzeiten, Kapazitäten, Verfügbarkeiten, Reparaturzeiten etc.) aus dem Simulator;

- Schreiben der Struktur in das analytische Modell.

18. Verfahren nach einem der Ansprüche 16 oder 17, dadurch gekennzeichnet, dass beim Generieren der dem analytischen Modell des Fertigungsprozesses zugrunde liegenden Materialflussstrukturen die Komplexität des Modells des Fertigungsprozesses reduziert wird.

19. Verfahren nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass die Reduktion des Modells des Fertigungsprozesses erfolgt, indem logisch zusammengehörige Bausteine des Modells zu einer Einheit oder einem Teilmodell (17) zusammengefasst werden.

20. Verfahren nach Anspruch 19, dadurch gekennzeichnet, dass die Reduktion des Modells des Fertigungsprozesses erfolgt, indem
aufeinander folgende, verbindende Förderelemente wie Rollenbahnen, Heber oder Lifts oder
aufeinander folgende gleichartige, zeitverbrauchende Fertigungsstationen (2) wie etwa Schweißzellen oder
eine beziehungsweise die zu einer Einheit zusammengefassten Fertigungsstationen (2) und angrenzende verbindende Förderelemente
zu einer Einheit oder einem Teilmodell (17) zusammengefasst werden.

21. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Optimierung der Konfiguration des Fertigungsprozesses hinsichtlich
Produktionsrate und/oder
Betriebskosten und/oder
Materialfluss und/oder
Investitionskosten und/oder
Lagerfläche/Lagerbestände und/oder
Werkstückdurchlaufzeiten
erfolgt.

22. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Optimierung der Konfiguration des Fertigungsprozesses nach folgenden Kriterien erfolgt:

- Minimierung der Pufferkapazität;

- Maximierung der Taktzeiten;

- Fertigungsstationen leisten gleichmäßig und/oder

- die Produktionsrate nimmt Werte eines vorgebbaren Bereichs an.

23. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass auf Basis der von dem Genetischen Algorithmus (13) erzeugten Individuen mittels des analytischen Modells optimale Pufferkapazitäten ermittelt werden, wobei die ermittelten Pufferkapazitäten als untere und/oder obere Grenze für das Simulationsmodell (8) dienen.

24. Anordnung mit mindestens einem Prozessor, der (die) derart eingerichtet ist (sind), dass ein Verfahren zur Prozessplanung von Fertigungsschritten mit Fertigungsstationen (2) zur Ver- und/oder Weiterbearbeitung von Produkten und/oder Teilprodukten durchführbar ist, wobei die Prozessplanung die Verfahrensschritte gemäß einem der Ansprüche 1 bis 23 umfasst.

25. Computerprogramm-Erzeugnis, das ein computerlesbares Speichermedium umfasst, auf dem ein Programm gespeichert ist, das es einem Computer ermöglicht, nachdem es in den Speicher des Computers geladen worden ist, ein Verfahren zur Prozessplanung von Fertigungsschritten mit Fertigungsstationen (2) zur Ver- und/oder Weiterbearbeitung von Produkten und/oder Teilprodukten durchzuführen, wobei die Prozessplanung die Verfahrensschritte gemäß einem der Ansprüche 1 bis 23 umfasst.

26. Computerlesbares Speichermedium, auf dem ein Programm gespeichert ist, das es einem Computer ermöglicht, nachdem es in den Speicher des Computers geladen worden ist, ein Verfahren zur Prozessplanung von Fertigungsschritten mit Fertigungsstationen (2) zur Ver- und/oder Weiterbearbeitung von Produkten und/ oder Teilprodukten durchzuführen, wobei die Prozessplanung die Verfahrensschritte gemäß einem der Ansprüche 1 bis 23 umfasst.