Übersicht laufender Forschungsprojekte

Forschungsziel: Für die mittelständisch geprägte Kleinserienfertigung sind aufwandsarme Produktivitätsanalysen von hoher Bedeutung, um Mitarbeiter- und Maschinenproduktivität aufeinander abgestimmt zu verbessern. Exemplarische Anwendungsfälle von Maschinenbedienung sind die Bedienung von Werkzeugmaschinen oder teilautomatisierte Kommissionierprozesse. Ziel des Forschungsprojekts „Protrack II“ ist, eine kombinierte sensor- und trackinggestützte Produktivitätsanalyse zu entwickeln. Mitarbeiter- und Maschinenzustände sollen zeitgleich erfasst, erkannt und inklusive ihrer Wechselwirkungen analysiert werden können. Lösungsweg: Auf Grundlage von generischen Arbeitsabläufen ist eine abgestimmte Zustandshierarchie zu entwickeln. Aus dieser kann der Datenbedarf abgeleitet werden, der wiederum bestimmt, welche Sensoren sich eignen, um die Daten zu erfassen. Für die Datenerfassung soll z. T. auf Ergebnisse des AIF-geförderten Forschungsprojekts ProTrack zurückgegriffen werden. Eine Evaluation bei Mitgliedern des PA soll die Eignung des entwickelten Systems nachweisen. Im Forschungsprojekt werden folgende Ergebnisse angestrebt: - Zustandshierarchie für Mitarbeiter und Maschine - Logik zur Zustandserkennung - Verfahren zur automatischen Erkennung und Analyse von Mitarbeiter- und Maschinenzuständen aus Tracking- und Sensordaten - Abhängigkeiten zwischen Arbeits- und Maschinenproduktivität - Software-Demonstrator - Validierung am Praxisbeispiel - Anwendungsleitfaden Das Vorhaben soll es KMU ermöglichen, die Mitarbeiter- und Maschinenproduktivität umfassend, detailliert und kostengünstig zu erfassen und zu analysieren, um so Produktivitätspotenziale schnell und zuverlässig erkennen und erschließen zu können. Dadurch sinken die Kosten und erhöht sich die effektiv nutzbare Produktionskapazität. Produktitivätspotentiale von bis zu 25 % sind realistisch. Die entwickelten Methoden zielen dabei auf anlassbezogene, gezielte Analysen der Abläufe ab.

Der Kombinierte Verkehr ist verkehrs- und umweltpolitischer Konsens und ermöglicht verladenden Unternehmen aus Industrie/Handel eine Alternative zur Abwicklung überregionaler In- und Outboundverkehre. Dies gilt besonders für den direkten KV-Anschluss der Region an die Seehäfen und das bis dato ineffiziente Leercontainermanagement. Zur Attraktivitätssteigerung des KV in Regionen abseits der Ballungsräume soll ein tragfähiges Konzept zur operativen KV-Anbindung der Beispielregion Schweinfurt an die Seehäfen entwickelt werden, um den Bahnanteil containerisierter Verkehre aus/in die Region Schweinfurt deutlich zu erhöhen. Zentrale Elemente des Konzepts sind eine digitale Austauschplattform zur Unterstützung der operativen Verkehrsplanung und ein Leitfaden zur Übertragung der Projektergebnisse auf andere Regionen. Der Innovationscharakter liegt im kooperativen Ansatz zur Steuerung von Inbound- und Outbound-Verkehren über diese von regionalen Verladern und Logistikdienstleistern gemeinsam genutzte Informationsplattform. KMU-KV-Terminalbetreiber profitieren durch eine Steigerung der KV-Nachfrage durch einen höheren Bekanntheitsgrad der KV-Angebote, verladende KMUs bieten sich attraktivere KV-Angebote und damit eine Alternative zum reinen Straßentransport. Ziel des Projekts (Wiedervorlage des IGF-Antrages 08647/17) ist die Entwicklung und Evaluierung einer regionalen Verladeplattform zur Nutzung von KV-Terminals in Randlagen von Metropolregionen. Die wirtschaftliche Relevanz wird als hoch eingestuft, da im Kontext des kombinierten Verkehrs allgemein von einem Wachstum in den kommenden Jahrzenten ausgegangen wird.

In der Kommissionierung sind manuelle und körperlich anspruchsvolle Tätigkeiten weit verbreitet. Die Möglichkeiten für technische und organisatorische Maßnahmen zur Senkung der physischen Belastungen (u.a. durch Automatisierung) sind jedoch begrenzt – insb. in KMU. Im Fokus der Industrie stehen daher zunehmend Assistenzsysteme in Form von Exoskeletten. Erprobungen mit Prototypen und ersten am Markt verfügbaren Produkten erfolgen bereits. Gesicherte arbeitswissenschaftliche Erkenntnisse zu Einsatzbedingungen, Beanspruchungen und Nutzerakzeptanz werden in derzeit laufenden Forschungsprojekten erarbeitet. Unbeantwortet ist bislang jedoch die Frage, ob der Exoskeletteinsatz dynamische Bewegungsabläufe wie in der Kommissionierung (z. B. Greifen, Laufen) behindert und gemeinsam mit den erforderlichen Rüstzeiten ggf. zu einer Minderung der Kommissionierleistung führt. Diesen Aspekten soll im Forschungsvorhaben durch systematische Untersuchungen, einerseits in Feldstudien unter Praxisbedingungen, andererseits unter idealisierten Bedingungen in Laborstudien (u. a. durch Messungen mit Motion-Capturing-Technik) nachgegangen werden. Ziel ist die Erarbeitung eines praxisorientierten Handlungsleitfadens für Logistikunternehmen zur Planung des Einsatzes von Exoskeletten bei Kommissioniertätigkeiten. Es sollen Empfehlungen gegeben werden, welche Voraussetzungen für einen effizienten Einsatz von Exoskeletten zu schaffen sind. Das kann z. B. Strategien zur Platzierung von Artikeln oder zur Zuweisung von Aufträgen betreffen. Dabei ist auch zu beachten, dass Exoskelette selten exklusiv eingesetzt werden, d. h. die Konfiguration der Kommissioniersysteme muss zumindest einen „Mischbetrieb“ zulassen und auch bei zeitweise eingeschränkter Verfügbarkeit der Exoskelette ein effizientes Arbeiten erlauben.

Die Wahl der geeigneten Auftragsabwicklungsstrategie trägt maßgeblich zur Realisierung wirtschaftlicher und logistischer Ziele von Produktionsunternehmen bei. In der Praxis entscheiden sich viele Unternehmen für eine Auftragsabwicklungsstrategie nach qualitativen Kriterien oder nach Erfahrungswerten zumeist pauschal für bestimmte Artikel und Auftragsarten oder fallweise für einzelne Aufträge. In der Wissenschaft werden die Problemstellung der Auftragsabwicklungsstrategieauswahl und damit verbunden die Positionierung des Kundenauftragsentkopplungspunkts bereits seit Längerem untersucht. Zur Vereinfachung werden dabei jedoch oft Annahmen getroffen und entscheidungsrelevante Kriterien teilweise nicht berücksichtigt. Zudem finden sich in der Literatur nur vereinzelt Regeln zur Quantifizierung des Einflusses solcher Kriterien. Ziel des Forschungsvorhabens MoBAStra ist die Quantifizierung der Auswirkungen verschiedener Auftragsabwicklungsstrategien auf wettbewerbsrelevante Zielgrößen, wie z. B. Herstellkosten (Auslastung, Rüstkosten), Bestandskosten, Termintreue sowie die dafür erforderliche Kapazitätsflexibilität. Hierfür werden im ersten Schritt einzelne bestehende mathematische Modelle erweitert und neue Modelle zur Beschreibung spezifischer Wirkzusammenhänge entwickelt. Im zweiten Schritt erfolgt durch die gezielte Kombination verschiedener einzelner logistischer und betriebswirtschaftlicher Modelle die Entwicklung eines umfassenden und allgemeingültigen Gesamtmodells. Dieses Gesamtmodell ermöglicht die Quantifizierung der Wechselwirkungen zwischen unterschiedlichen Auftragsabwicklungsstrategien und den resultierenden wirtschaftlichen und logistischen Zielgrößen. Die Umsetzung des Gesamtmodells in einen anwenderfreundlichen Software-Demonstrator ermöglicht KMU, eigenständig ihre innerbetrieblichen Lieferketten zu analysieren und eine wissenschaftlich fundierte Entscheidung hinsichtlich der Auswahl der Auftragsabwicklungsstrategie zu treffen.

In der Automobilzulieferindustrie sowie im Maschinen- und Anlagenbau erbringen KMU einen Großteil der Gesamtwertschöpfung. Sie agieren in global verteilten Wertschöpfungsnetzwerken (WSNs) und sehen sich mit hohen Anforderungen hinsichtlich ihres Lieferservices konfrontiert. Auf operativer Planungsebene haben Störungen Auftragsänderungen, Qualitätsprobleme und technische Änderungen zur Folge. Sie beeinflussen die Leistungsfähigkeit der WSNs negativ. Die fortschreitende Digitalisierung ermöglicht einen verstärkten Informationsaustausch. Unternehmen erhoffen sich eine schnellere Identifikation und bessere Reaktion auf Störungen im WSN. Gleichzeitig halten sie Risiken wie ein befürchtetes ungünstiges Nutzen-Aufwand-Verhältnis und Bedenken hinsichtlich der Informationssicherheit von einer Transparenzsteigerung ab. Ziel des Vorhabens „TransNet“ ist die Transparenzsteigerung globaler WSNs. Das Störungsmanagement soll durch verstärkten Informationsaustausch verbessert werden. Zuerst wird ein Kennzahlensystem zur Bewertung des Auftretens von Störungen sowie ein Reifegradmodell zur Charakterisierung des Informationsaustauschs entwickelt. Anschließend folgt die Ermittlung von Wirkzusammenhängen zwischen dem Auftreten von Störungen, dem Informationsaustausch und der Leistungsfähigkeit von WSNs. Nach Festlegung eines Zielzustands für den Informationsaustausch werden Digitalisierungsmaßnahmen verglichen und ihre Umsetzung zur Transparenzsteigerung im WSN empfohlen. KMU der Automobilzulieferindustrie sowie des Maschinen- und Anlagenbaus können mit den Ergebnissen des Vorhabens die Leistung ihrer WSNs in den drei Bereichen Auftragsmanagement (bsp. Service-Level), Qualitätsproblembehebung (bsp. PPM) und technisches Änderungsmanagement verbessern. Sie werden in der zielgerichteten Auswahl von Digitalisierungstechnologien für die horizontale Vernetzung von WSNs unterstützt.

Ziel des Forschungsprojekts ist die Integration und optimale Koordination herstellerspezifischer Leitsysteme und Fahrzeuge mithilfe eines Systemkoordinators. Im Rahmen einer hybriden Steuerungsarchitektur ist der Koordinator in der Lage, der jeweils geeigneten Leitsteuerung den Transportauftrag zuzuweisen und unter Anwendung verschiedener Steuerungsstrategien auch systemübergreifende Transportaufträge zu optimieren. Eine anschließende Potentialanalyse untersucht die Möglichkeiten und Voraussetzungen für Leistungssteigerungen in heterogen gesteuerten Materialflusssystemen durch diese hybride Steuerung. Hierzu sollen auf Basis aktuell eingesetzter Leitsteuerungen und Optimierungsverfahren eine Schnittstellenklassifikation der Leitsteuerungen nach übermittelten Informationen und die Zuordnung von geeigneten Optimierungsverfahren zu jeder Klasse erfolgen. Daraufhin wird ein Systemkoordinator entwickelt, der in Abhängigkeit der Schnittstellenausprägung verschiedene Optimierungsstrategien anwenden kann. Der Systemkoordinator und verschiedene Referenzleitsysteme werden in ein Simulationsmodell überführt, sodass eine simulative Untersuchung der Optimierungspotenziale für unterschiedliche Schnittstellenklassen erfolgen kann, auf deren Basis schlussendlich Handlungsempfehlungen für die Aufgaben des Systemkoordinators und die Gestaltung der Schnittstellen ausgearbeitet werden können. Insbesondere FTS-Hersteller, die oftmals den KMU zugeordnet werden können, profitieren vom wirtschaftlichen Potenzial der Lösung, da zum einen deren herstellerspezifisches Wissen in der Leitsteuerung und in den Fahrzeugen weitestgehend geschützt wird. Zum anderen können FTS-Hersteller die Ergebnisse aus der im Rahmen des Forschungsprojekts durchgeführten systematischen Untersuchung verschiedener Optimierungsverfahren auch für die Optimierung ihrer eigenen Leitsteuerung verwenden.

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In der manuellen Mann-zur-Ware Kommissionierung wird heute oftmals Pick-by-Light eingesetzt, um Mitarbeitern die Lagerplätze zur Warenaufnahme aufzuzeigen. Untersuchungen zeigen, dass Pick-by-Light deutlich verbesserte Kommissionierzeiten und niedrigere Fehlerraten im Vergleich zur klassischen Kommissionierliste oder anderen technischen Kommissionierverfahren ermöglicht. Trotzdem entscheiden sich aufgrund der hohen damit verbundenen Investitionskosten, gerade zahlreiche kleine und mittlere Unternehmen (KMU) gegen den Einsatz von Pick-by-Light-Systemen. Ziel des Vorhabens Pick-by-Tag ist daher die Entwicklung eines kostengünstigen technischen Kommissioniersystems auf Basis passiver RFID-Tags, das sich an der Pick-by-Light-Methodik orientiert. Dadurch können Kommissionierprozesse bei KMU hinsichtlich Geschwindigkeit und Fehlerrate optimiert werden. Das drahtlose Pick-by-Tag-System soll mittels passiver, batteriefreier RFID-Tags mit LEDs realisiert werden die als Fachanzeigen an den Lagerfächern angebracht werden. Die Signalgebung der RFID-Tags wird durch ein RFID-Lesegerät mit dem notwendigen Strom versorgt. Teilziel des Projekts ist, dass bei einer Installation an 1000 Lagerfächern die Anschaffungskosten des Systems unter 30 € pro Fach liegen. 

Kleinere und mittlere Unternehmen (KMU) verfügen in der Produktion häufig noch nicht über eine, ihren Prozessen, Produkten und Produktionssystem entsprechende, Datenerfassungsmethode. Eine stark detaillierte Datenerfassung (hohe Erfassungsauflösung) wird i.d.R. gescheut, da sie meist hohen Aufwand oder hohe Kosten verursacht. Die derzeit in Kauf genommene Alternative erzeugt grob-aggregierte, lückenhafte Datenbestände in denen relevante Soll-Ist-Abweichungen im Prozess häufig nicht erkannt werden. Weiterhin werden erkannte Störungen meist nicht tiefgreifend und systematisch analysiert. Die Lösung dieses Konflikts und Defizits liegt in der bedarfsorientierten Anpassung der Rückmeldeauflösung und -häufigkeit sowie einer gestützten Störungsdiagnose und -prognose. Im Forschungsvorhaben wird daher ein KMU-gerechtes, adaptiv-iteratives Business-Intelligence-System (BIS) entwickelt, welches Problemstellen durch gezielte Datenaufnahmen in der Produktion aufdeckt, analysiert und deren Auftreten im Betrieb und bei neuen Produkten abschätzt. Zugleich werden Verschwendungen aufgrund zu häufiger Rückmeldungen vermieden (Lean-Prinzip). Das BIS soll einen durch künstliche Intelligenz gesteuerten Soll-Ist-Abgleich durchführen und den „Auflösungsgrad der Datenaufnahme“ variabel festlegen, um sich iterativ Problemstellen anzunähern. Mittels Sprachassistenz als Erfassungsmedium erfolgt die Rückmeldung aufwandsarm und parallel zur Haupttätigkeit in der einfachsten Kommunikationsform - der natürlichen Sprache. Auf langfristige Sicht sollen die Methoden des maschinellen Lernens darüber hinaus das BIS befähigen, frühzeitig Abweichungen im Prozessverlauf zu prognostizieren und somit einen störungsarmen Produktionsablauf zu sichern. Um die Projektlaufzeit bestmöglich zu nutzen und zugleich möglichst viele Testiterationen durchzuführen, wird die Systementwicklung durch einen mehrstufigen Entstehungsprozess an das Wasserfallmodell bzw. das Prinzip von Simultaneous Engineering angelehnt.

In Distributionszentren ist die Kommissionierung eine zentrale logistische Aufgabe, die auf allen Wertschöpfungsstufen durchgeführt werden muss. Durch eine gleichmäßige Auftragseinlastung wird in der Kommissionierung versucht die meist stark schwankende Kundennachfrage zu glätten und dabei trotzdem den Servicegrad mit geforderter Durchlaufzeit zu erfüllen. Logistikdienstleister (LDL) greifen dabei meist auf ihre Erfahrungen zurück. Es fehlt ein allgemeingültiger, öffentlich zugänglicher Standard zur Nivellierung in der Kommissionierung, sodass Unternehmen auch ohne Erfahrung ihre Auftragseinlastung optimal planen können. Das Forschungsvorhaben „Glätten und Nivellieren in der Kommissionierung“ hat zum Ziel ein allgemeingültiges Konzept zur Nivellierung in der Kommissionierung sowie Methoden zur exakten Analyse der Leistungsfähigkeit der nivellierten Auftragsabwicklung und zur Bestimmung des benötigten Personalbedarfs zu entwickeln. Hierzu wird ein standardisiertes Nivellierungskonzept der Kommissionierung entwickelt. Dieses wird als Markov-Kette abgebildet, die eine exakte Beurteilung der Leistungsfähigkeit der nivellierten Auftragsabwicklung und die Bestimmung des benötigten Personalbedarfs ermöglicht. Anhand einer numerischen Studie wird der Einfluss verschiedener Ansätze der Arbeitszeitgestaltung auf die Leistungsfähigkeit der Kommissionierung ermittelt und in Form eines Leitfadens zusammengefasst. Die Ergebnisse ermöglichen KMUs eine genaue und frühzeitige Abschätzung der Kommissionierkosten und eine präzise Planung der Auftragseinlastung und des Personalbedarfs anhand der definierten Standards. Dadurch werden Planungsrisiken reduziert und durch die erzeugte Transparenz Vorteile bei der Akquise geschaffen und Missverständnisse zwischen Unternehmen und LDL vermieden. Außerdem wird das Risiko von Fehleinschätzungen vermindert. Anhand eines Benchmarking der Realität mit dem Modell können individuelle Verbesserungspotentiale identifiziert werden.