Übersicht abgeschlossener Forschungsprojekte

Im KMU-geprägten Maschinen- und Anlagenbau ist die termingerechte Inbetriebnahme kundenindividueller Produkte wettbewerbsentscheidend. Projektplanung und -steuerung sind wesentliche Erfolgsfaktoren, hängen aber von stets aktuellen Informationen zu allen Vorgängen während der Projektdurchführung ab. Während Produktionsdaten zumeist bereits digital erfasst werden und in Form eines Digitalen Schattens vorliegen, fehlen diese Daten für logistische Prozesse in der Auftragsfertigung des Maschinen- und Anlagenbaus. Rückmeldungen zu logistischen Prozessen erfolgen - wenn überhaupt - manuell, analog oder im Nachgang kumuliert. Nutzungsdauer und Verbleib der (logistischen) Ressourcen sind oftmals intransparent. Mit dem Forschungsvorhaben soll diese Lücke im Digitalen Schatten geschlossen werden. Die Herausforderung besteht darin, ein allgemeingültig einsetzbares und erweiterbares semantisches Modell eines Digitalen Schattens für Logistikprozesse im Maschinen- und Anlagenbau zu erarbeiten, über das eine (teil-)automatisierte Erfassung von Daten realisiert werden kann. Die geplanten Ergebnisse umfassen eine Systematisierung der relevanten Informationen zu den logistischen Prozessen, eine ontologiebasierte Umsetzung eines semantischen Modells für einen Digitalen Schatten, eine einsatzzweckbasierte Technologiebewertung sowie eine Vorgehensmethodik mit Technologieschablonen und einem Interoperabilitätskonzept für eine technische Umsetzung. Mittels einer Demonstrationsplattform erfolgt die Evaluation praxisnaher Anwendungsszenarien mit Partnern aus dem projektbegleitenden Ausschuss. Die Innovation liegt in der Schaffung eines praxisgerechten Zugangs für KMU zur digitalen Erfassung logistischer Prozessinformationen für den Maschinen- und Anlagenbau. Der Informationsbedarf definiert eine anwendungsspezifische Sicht auf den Digitalen Schatten, hier auf das Projektmanagement. Das semantische Modell sowie die Technologieschablonen werden allerdings flexibel erweiterbar konzipiert.

Die innerbetriebliche Lieferkette (inLi) in Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus umfasst alle Bereiche von der Beschaffung bis zum Versand. Sie ist geprägt von einer heterogenen Prozesslandschaft, oftmals einhergehend mit repetitiven, administrativen Aufgaben. Diese sind in der Regel mit hohem manuellen Aufwand sowie hohem Fehlerpotenzial verbunden. Ein Beispiel hierfür ist die manuelle Eingabe von Lieferscheinen in ein Enterprise-Resource-Planning-System (ERP-System). Selbst inkrementelle Verbesserungen helfen KMU bereits enorm, die Heterogenität der Prozesse in der inLi zu bewältigen. Robotic Process Automation (RPA) ist hierfür ein vielversprechender Ansatz. Für eine zielgerichtete Einführung von RPA in der inLi müssen zunächst geeignete Prozesse der inLi identifiziert und entsprechende technologische, datenbezogene, organisatorische und menschliche Anforderungen abgeleitet werden. Die bisherige Forschung liefert hierzu keine hinreichenden Erkenntnisse, insbesondere nicht in Bezug auf die inLi. Das Forschungsprojekt „RPAlog“ verfolgt das Ziel, automatisierbare Prozesse in der inLi sowie die KMU-gerechte Automatisierung dieser Prozesse unter Berücksichtigung der technologischen, datenbezogenen, organisatorischen sowie menschlichen Anforderungen zu identifizieren. Die Forschungsfrage hierzu lautet: Wie können KMU im verarbeitenden Gewerbe befähigt werden, durch die Nutzung von RPA zielgerichtet Automatisierungspotenziale in der innerbetrieblichen Lieferkette auszuschöpfen?

Schlussbericht:

Abschlussbericht_RPAlog_final.pdf

Exoskelette bieten im Bereich der Produktion und Logistik in mehrfacher Hinsicht ein großes Potenzial. Muskel-Skelett-Erkrankungen sind in Deutschland und weltweit die führende Ursache für Arbeitsunfähigkeit. Jährlich entstehen hierdurch hohe Produktionsausfallkosten. Vor diesem Hintergrund ist eine ergonomische Arbeitsplatzgestaltung entscheidend, um Ausfallzeiten zu reduzieren und auch älteren oder leistungsgewandelten das Arbeiten an diesem Arbeitsplatz zu ermöglichen. Insbesondere im Hinblick auf den demografischen Wandel und den Fachkräftemangel wird dies zunehmend wichtiger für Unternehmen. Die auftretenden Belastungen können jedoch nicht immer mit etablierten Gestaltungsmaßnahmen reduziert werden. Insbesondere in diesen Fällen bieten Exoskelette das Potenzial die Arbeitssituation zu verbessern. Das Themenfeld Exoskelette in der Produktion und Logistik ist ein sehr junges Gebiet, in dem kommerzielle Lösungen erst seit wenigen Jahren auf dem Markt zu finden sind. Unter Exoskeletten werden am Körper getragene Assistenzsysteme verstanden, welche die menschliche Bewegung (elektro-) mechanisch unterstützen. Die bisherigen Forschungen zielen daher überwiegend auf die Entwicklung von Exoskeletten ab oder sind als Pilotstudien zu einzelnen Systemen angelegt. Eine systematische Identifikation von Potenzialen in verschiedenen Bereichen der Produktion und Logistik ist bisher noch nicht erfolgt. Das Forschungsvorhaben SyNExo schließt diese Forschungslücke und hat die Entwicklung eines Werkzeugs zur Potenzialanalyse für den Einsatz von Exoskeletten, einen Quick-Check, zum Ziel. Zur Erreichung dieses Ziels werden sowohl Marktanalysen bzgl. existierender Exoskelett-Systeme als auch Analysen der Anwendungsbereiche durchgeführt, systematisiert und in einem morphologischen Kasten dargestellt. Alle Erkenntnisse werden abschließend in einem leicht anzuwendenden Quick-Check konsolidiert um insbesondere KMU den Einstieg in das Themenfeld zu erleichtern.

Schlussbericht:

2023-05-10_Abschlussbericht_SyNExo_v03_ctv_mit_Deckblatt.pdf

Schwankende Auftragseingänge, ein breites Produktportfolio und eine komplexe, mehrstufige Produktion: dies alles sind Rahmenbedingungen, mit denen sich viele produzierende Unternehmen speziell in Deutschland nicht erst seit einigen Jahren konfrontiert sehen. Statische und leicht zu beherrschende Engpässe gehören damit in vielen Produktionsumfeldern der Vergangenheit an. Die Identifikation und Vorhersage dynamischer Engpässe wird zu einer Schlüsselkompetenz in der Verbesserung von Produktionseffizienz und –stabilität. Jedoch existieren kaum praktikable Ansätze zur frühzeitigen Identifikation bzw. Vorhersage von dynamischen Engpässen speziell im hochvariablen Alltag kleiner und mittelgroßer Unternehmen. Der Einsatz von Maschinellem Lernen verspricht in diesen Anwendungsfällen eine verbesserte Abbildung der Variabilität und Prognosefähigkeit durch die Analyse vergangener Ereignisse. Das Projekt löst diese Aufgabenstellung und baut bestehende Barrieren bzgl. Datengenerierung und –aufbereitung in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) ab.

Hohe Variantenvielfalt, kleine Losgrößen und Flexibilität: dafür notwendige Materialflussprozesse, also die bedarfsgerechte Bereitstellung des Materials sowie der Transport von Maschine zu Maschine stellen an die innerbetriebliche Logistik immer höhere Anforderungen. Dabei steckt in kleinteiligen, oft manuellen Produktionsabläufen ein großes Optimierungspotenzial, denn betroffene physische Materialflussprozesse sind oftmals nicht digital abgebildet. Das Ziel von ProCheck ist es, eine automatisierte und kontinuierliche Analyse, Optimierung und Überprüfung von Materialflussprozessen in kleinteiligen Produktionsabläufen zu ermöglichen. Als Innovation werden in ProCheck Methoden des Process Mining auch für physische Materialflussprozesse nutzbar gemacht. Dazu sollen prozesskennzeichnende Ereignisse, so genannte Event-Logs für Materialflussprozesse erzeugt werden. Die Daten dafür sollen über Cyber-Physische Systeme als sensorische Rohdaten in den Prozessen erhoben und über eine neuartige Datenverarbeitung in prozesskennzeichnende Ereignisse gewandelt werden. Dieser Ansatz soll in 5 Schritten umgesetzt werden: 1. Aufnahme und Modellierung des Materialflussprozesses als maschinenlesbare Modelle 2. Einbringen und Erfassen von prozessrelevanten Rohdaten durch existierende CPS-Technologien in Produktionsumgebungen 3. Entwicklung einer Rohdatenauswertung zur automatisierten Generierung von Event-Logs 4. Anpassung von Process Mining Verfahren zum Abgleich von Ist-Prozessen mit Soll-Prozessmodellen spezifisch für Materialflussprozesse in der Produktion von KMU 5. Empfehlungen zur Optimierung und Anwendung Als Nutzen erhalten KMU durch den Einsatz von bereits existierenden CPS-Technologien in Kombination mit neuartiger Sensordatenauswertung und dadurch möglicher Anwendung von geeigneten PM-Techniken mehr Transparenz, Leistung und Flexibilität in ihren Materialflussprozessen der Produktion. Den Marktwünschen kann so besser entsprochen und dem Wettbewerb besser begegnet werden.

Schlussbericht:

IGF-Vorhaben_Nr_21425_ProCheck_Schlussbericht.pdf

Die Entwicklung autonomer Fahrzeuge macht in der Automobilbranche sehr große Fortschritte während in der Intralogistik autonome Fahrzeuge schon seit einigen Jahren verbreitet sind. Für eine Verwendung im Bereich der Landwirtschaft sind jedoch noch einige Hürden zu bewältigen. Insbesondere sind für den effizienten und unterbrechungsfreien wirtschaftlichen Einsatz autonomer Fahrzeugflotten auf dem Feld zahlreiche logistische Prozesse zu planen, wie u.a. der Transport der Einheiten vom Depot des Hofes oder eines Dienstleisters zum Feld und zwischen den Feldern sowie die Bereitstellung von Werkzeugen und Betriebsmitteln o.Ä. Dieses Planungsproblem stellt die Anwender - diese sind meist Lohnunternehmer (in Deutschland existieren mehr als 5000 Lohnunternehmen, diese sind ausschließlich KMU) - landwirtschaftlicher autonomer Fahrzeugflotten vor eine große logistische Herausforderung. Diese gilt es zu bewältigen, um die neue Technologie in der Landwirtschaft effizient und damit wirtschaftlich einsetzen zu können. Im Rahmen des Projekts FeldSchwarmLogistik soll das Problem als Routing- und Scheduling-Problem unter Berücksichtigung aller praxisrelevanten Restriktionen und Nebenbedingungen modelliert werden. Darauf aufbauend wird eine algorithmische Lösung dafür entwickelt, um einen optimalen Nutzen aus der Anwendung autonomer Feldschwärme zu erzielen und Hürden bei der Investition und Implementierung zu senken. Davon profitieren KMU auf der einen Seite in Form von Lohnunternehmen, die mit Hilfe eines Planungstools kostenminimal eine ressourcenschonende neue Technologie einsetzen können. Andererseits ist zu erwarten, dass neue Akteure als KMU in Form von bspw. Servicedienstleistern in der Automatisierung und Telekommunikation in die Branche Einzug finden werden.

Schlussbericht:

21415_BR_Schlussbericht.pdf

In Deutschland gibt es ca. 4500 professionelle Lohnunternehmer (LU), welche das Gros landwirtschaftlicher Logistikdienstleistungen übernehmen. Ihr Umsatz ist seit 2004 von 1,43 Mrd. € auf 2.25 Mrd. € in 2013 kontinuierlich gestiegen wächst weiter. Bei LU handelt es sich ausschließlich um kmU. Die gestiegene Komplexität bei der Beplanung ihrer Ressourcen, z.B. durch eine Zunahme der Auftragsvielfalt oder die gestiegene Volatilität in der Auftragslast und der Vielzahl der zur Verfügung stehenden Verfahrensalternativen bringen LU an organisatorische Grenzen. Gleichzeitig erhöht sich das Potential als auch die Notwendigkeit der Optimierung bei der Projektierung landwirtschaftlicher Logistikdienstleistungen. Derzeit fehlt es an geeigneten Ansätzen um wesentliche Prozesse, Ressourcen und Partner optimal und aufwandsarm abzustimmen. Zielgerichtete, automatisierbare Konzepte reduzieren nicht nur spürbar Planungsaufwände sondern machen reproduzierbare Analysen bezüglich der Auswirkung von Änderungen (z.B. Zukauf neuer Maschinen, Terminverschiebungen) erst möglich. Definierte Zielfunktionen lassen schließlich eine Optimierung der Ressourcenzuteilung und Prozesskettenwahl zu - die Wirtschaftlichkeit der Dienstleister wird deutlich gesteigert. Anhand von Einflussfaktoren, Wirkzusammenhängen und Restriktionen wird ein generisches Modell zur Beschreibung von Ernte- und TUL-Prozessen in der Landwirtschaft angegeben. Davon ausgehend können Verfahrensalternativen bei der Auftragsbearbeitung automatisiert abgeleitet werden. Diese Alternativen sind wesentliche Eingangsgrößen für das ressourcenbeschränkte Optimierungsproblem, welches bei der Auftragsplanung zu lösen ist. Dieses Problem wird durch die Antragsteller formalisiert und damit berechenbar gemacht. Zur Ermittlung optimaler Auftragspläne wird ein Algorithmus angegeben und in einem Berechnungswerkzeug implementiert, so dass entsprechende Anwender (z.B. Mitglieder des PA) die Erkenntnisse aus dem Projekt produktiv nutzen können.

Schlussbericht:

21269_BR_Schlussbericht.pdf

Die Überwachung von Materialflüssen sorgt für hohe Kosten in (intra-)logistischen Prozessketten. Im Forschungsvorhaben SmaRackT soll ein Verfahren zur Identifikation und Quantifizierung ungetaggter Materialflüsse entwickelt werden. Dafür werden induktive Nahfeldortung und Objekterkennungsverfahren kombiniert. Die Identifikation von markerlosen Gütern und ihrem Bestand bildet die technologische Grundlage für das automatisierte Auslösen von Quittierungen bei Ein- und Auslagerungsprozessen sowie das Auslösen von Nachbestellprozessen und zahlreichen weiteren Prozessverbesserungen. Im Vorhaben entwickeln TU München und Fraunhofer IIS gemeinsam iterativ einen Demonstrator, welcher zunächst in Laborversuchen und anschließend in Feldtests bei Praxispartnern evaluiert wird. KMU profitieren von den Ergebnissen durch die Potenziale einer Verwertung der Gesamtkomponenten: Systemintegratoren können perspektivisch mit dem SmaRackT-System in die Lage versetzt werden, ein äußerst konkurrenzfähiges Produkt anbieten zu können. Durch die niedrigen Systemkosten besitzt das SmaRackT-System mittelfristig ebenfalls Einsatzpotenziale bei KMU und soll dort dazu beitragen Materialflüsse digital und kostengünstig zu erfassen.

Schlussbericht:

Schlussbericht_Sachbericht_SmaRackT_IGF-Nr_21159N.pdf

Die Anforderungen an viele Produktions- und Logistikprozesse haben sich in den vergangenen Jahren grundlegend gewandelt. Produktionszyklen verkürzen sich stetig, während die Produktvielfalt steigt und Losgrößen sinken. Gleichzeitig nehmen die Erwartungen hinsichtlich Fertigungsdauer und Lieferzeit, bis hin zur 24h-Lieferung zu. KMUs müssen sich in diesem Umfeld zunehmend international behaupten und unterliegen einem wachsenden Effizienz- und Kostendruck. Um auf diese neuen Herausforderungen reagieren zu können wird von vielen intralogistischen Systemen ein deutlich höheres Maß an Flexibilität und Wandlungsfähigkeit eingefordert. In vielen Fällen können Flexibilität und Wandlungsfähigkeit durch den Einsatz modularer Fördertechnik deutlich verbessert werden. Durch eine individuelle Anordnung und Ausrichtung von Modulen kann das Fördersystem stets auf den Einzelfall angepasst werden. Vorangegangene Projekte zur Entwicklung einer dezentral gesteuerten, modularen Fördermatrix haben gezeigt wie sich in einer solchen unterschiedliche intralogistische Funktionen realisieren lassen. Trotz potentieller Vorteile hinsichtlich Flexibilität, Automatisierungsrad, Raumnutzung und sich daraus ergebenen Einspaarpotentialen kommt modulare Fördertechnik in KMUs gegenwärtig kaum zur Anwendung. Ursächlich dafür ist unter anderem die höhere Komplexität, welche sowohl die Bewertung als auch die Auslegung modularer Förderanlagenlayouts erschwert. Um diese Hemmnisse zu senken und KMU einen besseren Zugang zu modularer Fördertechnik zu ermöglichen sollen im Rahmen dieses Forschungsvorhabens geeignete Werkzeuge zur Bewertung und Optimierung von Layouts entwickelt und bereitgestellt werden.

Hier  kann der Software-Demonstrator heruntergeladen werden.

Schlussbericht:

Schlussbericht_OptiLay_21141N.pdf

Aufgrund des stetig wachsenden globalen Wettbewerbs ist es für Unternehmen wichtig, die eigenen Prozesse zu stabilisieren und aus den vorhandenen Ressourcen die bestmögliche Produktivität zu erzielen. Die Produktion sollte dementsprechend gestaltet werden, sodass der Anteil an wertschöpfenden Tätigkeiten der Mitarbeiter maximiert wird. Laut einer Studie haben gewerblich operativ arbeitende Mitarbeiter einen nicht wertschöpfenden Zeitanteil von 40 %. In dieser Zeit sind die Mitarbeiter bspw. damit beschäftigt, sich abzustimmen oder Informationen zu beschaffen. Die Schaffung einer Basis für verlustfreies Arbeiten ist somit eines der Haupthandlungsfelder der PPS. Dabei spielt die Arbeitsplangestaltung eine wichtige Rolle. Ein detaillierter Arbeitsplan ist mit einem hohen Aufwand in der Arbeitsvorbereitung (AV) verbunden, bringt hingegen in der Ausführung einen Vorteil mit sich, da die Informationssuche reduziert werden kann. Die Arbeitshypothese besteht in der Annahme, dass der summarische Aufwand und die damit verbundenen Kosten der Arbeitsplanerstellung einerseits und der Informationssuche der operativen Mitarbeiter andererseits durch die Bestimmung des optimalen Detaillierungsgrads (DG) von Arbeitsplänen reduziert werden kann. Als Folge können KMU ihre Produktivität erhöhen. Ziel des Forschungsvorhabens ist daher die Entwicklung einer Methode zur quantitativen Bestimmung des optimalen DG unter Berücksichtigung des entstehenden Aufwands der operativen und administrativ operativen Mitarbeiter. Mittels des zu entwickelnden Modells zur Bestimmung des optimalen DG der Arbeitspläne und dessen Implementierung in einen Softwaredemonstrator sollen KMU befähigt werden, selbstständig ihren optimalen DG der Arbeitspläne bereichsspezifisch bestimmen zu können.

Schlussbericht:

OptiPlan_Schlussbericht.pdf