Definitionen

Sachziel einer Unternehmung

Mittel der Bedürdnisbefriedigung

—> Sach (materiell), DL (immateriell), Energie

zeitliche Folge von Erzeugungen & Verbräuchen

Zusammensetzung vieler Einzelprozesse

Umwandlung realer Gegebenheiten, Veränderungen Koordinaten (Raum-Zeit)

zeitliche Entwicklung Objektindikator

Unterteilung in Phasen (glockenförmiger Verlauf, d.h. begrenzte Existenz)

Entstehung -> Markteinführung -> -verschwinden

• strategisch

  • Schaffen & Erhalten wettbewerbsfähige Produktion

• taktisch

  • Produkt & -gestaltung, Personal- & Betriebsmittelkapazitäten, Produktionsorganisation

• operativ

  • PPS: bestmöglicher Einsatz verfügbarer Produktionsfaktoren, wirtschaftlicher Vollzug Aufgabenerfüllung

• Volatility

  • Preischwankungen -> Puffer vorsehen

• Uncertainty

  • verhaltene Wettbewerber -> in Informationen investieren

• Complexity

  • hohe Produkt-/Kundenvielfalt -> starke Kommunikation

• Ambiguity

  • in Start-ups & neue Märkte gehen -> Experimente

• Wertschöpfung (Nutzleistung) -> maximieren

• Nebentätigkeit (Scheinleistung) -> minimieren

• Verschwendung (Blindleistung) -> eliminieren

  • Muri (Überlastung, z.B. Überforderung)

  • Mura (unzureichende Harmonisierung der Kapazität, z.B. Warteschlangen)

  • Muda (7 Arten der Verschwendung, z.B. Schlechtteile, Überproduktion) -> Bestände verdecken Mängel, d.h. Bestände reduzieren und Probleme beseitigen

gesondertes Management erforderlich

-> zeitlich befristet

-> innovativ

-> risikobehaftet

-> komplex

-> einmalig

-> interdisziplinäre Teamarbeit & arbeitsteilige Prozesse

Definieren -> Durchführen -> Abschließen

Ziel

-> Planen

-> Steuern

-> Risiken begrenzen

-> Chancen nutzen

-> Ziele (termingerecht, qualitativ, im Kostenrahmen) erreichen

1. Projektabgrenzung -> Zieldefinition

2. grobe Richtungsvorgabe -> Meilensteine

3. Netzplantechnik -> Feinplanung

   
   

• Sachebene -> Ist-Analyse, Anforderungskatalog

• Methodenebene -> Termin-, Kosten-, Kapazitätsplan

• Personenebene -> Motivation, Rollen, Qualifizierung

• Werte

  • dynamisches Konstrukt, Einfluss von innen & außen, unterbewusst, angelernt (nicht angeboren)

  • z.B. Selbstverpflichtung, Kommunikation, Mut, Respekt, Offenheit, …

• Prinzipien

  • konkrete Ableitungen von Werten

  • z.B. Adaption, Iteration, bevollmächtigtes Team, kontinuierliche Verbesserung, Reflexion, Verantwortung, Vielfalt, …

• Methoden

  • gebündelte Handlungen, in Konzepte übersetzte Aktionen, zum agilen Denken passend

  • z.B. relative Ziele, Teamentscheidungen, Retrospektiven, Paring, …

    
    

konventionell

-> sequentiell, optimieren Auswirkung auf nachfolgende Schritte

sumultaneous

-> parallele Initiierung Entwicklungsarbeiten

-> simultane Bearbeitung durch interdisziplinäre AGs

1. minimale Anzahl an Teilen

2. Design für einfaches Handling

3. Design für einfaches Fügen

4. Standardisieren von Teilen

5. Design für Prozessfähigkeit

6. Alternative Prozessmöglichkeiten berücksichtigen

alle Aktionen, um ein Produkt durch die Hauptströme zu bringen

1. Produktionsfluss: Rohmaterial bis Endkunde

2. Entwicklungsfluss: Konzept bis Einführung

Material- & Informationsfluss sehen & verstehen

-> Produktionsweg Kunde

-> Zulieferer: Flüsse visuell darstellen & Schlüsselfragen

1. Start: Produktfamilienbildung

2. Vorbereitung: Kundenbedarfsanalyse

3. Durchführen: Wertstromaufnahme

4. Auswertung: Verbesserungspotentiale

• einfache Symbole -> Wertstromaufnahme vor Ort (in Fabrik)

• kompakte & übersichtliche Darstellung (auf 1 DIN A3 Blatt)

• Konzentration aufs Wesentliche

• quantitatives Analyseergebnis (Summe Bearbeitungszeit vs. DLZ)

• intuitiv verständliche Symbole (gute Kommunikationsmöglichkeit)

• Ideengenerierung

  • Kundennutzen

  • Kreativität

• Technologienbasisstudien

  • Innovationshöhe

• erweiterte Technologienstudien

  • Kosten

  • Zeit

• Prototypenentwicklung

  • Qualität

• intern

  • in angestammten Produkten

  • in neuen Märkten

• extern

  • gemeinschaftlich

  • Lizensierung

  • Verkauf

• Imitation

  • Plagiate (Kopien)

  • Fälschungen (Markenpiraterie, Überproduktion)

• Schutz

  • Imitation unattraktiv (z.B. gewerbl. Schutzrechte)

  • Know-How-Aufbau erschweren (z.B. Black Boxes)

  • Produktion erschweren (z.B. De-Standardisierung)

  • Vermarktung erschweren (z.B. Produktbündelung)

• Systeme vorbestimmter Zeiten

  • “Zeiten, wie in der Industrie üblich sind”

• geschlossenes (alle praxisrelevanten Aspekte) Konzept umfassenden (Planung, Implementierung & Betrieb) Produktionsmanagements von Arbeitssystemen

• Ziel: Produktivität erhöhen (bestmögliche Produktionsbedingungen), Konflikte mit Vorgabezeiten vermeiden

• 19 Grundbewegungen definiert

  • Hand-Arm-Bewegung

  • Blickfunktion

  • Körper-Bein-Fuß-Bewegung

• filmen & Time Measurement Unit (TMU) festlegen (Zeit die für 1 Bewegung benötigt wird anhand von gefilmten Bildern)

• Grundzyklus:

  … -> Hinlangen -> Greifen -> Bringen -> Fügen -> Loslassen -> …

• Zeitdaten für strategische/operative Aufgaben (Verbesserung, Personalbedarf, Produktionsplanung, …)

• MTM-Prozessbaustein-Analyse

  • fortlaufende Nr., Bezeichnung (Angabe Objekt), Faktorspalte Anzahl A & Häufigkeit H, Schlüssel Grundbewegungs Kode, Normzeit (TMU), nochmal für Besonderheiten Objekt (A, H, Kode, TMU)

• Verfügbarkeit

  • technische & organisatorische Stillstände, fehlendes Material, Inspektion/Reinigung, Umbau/Rüsten

• Leistung

  • reduzierte Geschwindigkeit, Kurzstillstände, konstruktive & produktspezifische Reduzierung

• Qualität

  • Ausschuss, Nacharbeit, Anfahrverluste

• Brücke/Synchronisation zw. virtueller & dinglicher Welt

• Produkt aktive Rolle: Beobachter / Akteur, “sagt” wie es bearbeitet wird

• vertikale Vernetzung: kurze Reaktionszeit & optimale Ressourcennutzung

• eigenständig Infos austauschen, Aktionen auslösen, sich wechselseitig steuern

• Komplexität: Erweiterung Leistungsspannung, Reduktion trouble shooting -> 60-70%

• Bestand: reduzierte Sicherheitsbestände, Bullwhip-Effekt vermeiden -> 30-40%

• Instandhaltung: opt. Lagerbestand Ersatzteile, zustandsorientierte Wartung, dynamische Priorisierung -> 20-30%

• Fertigung: Verbesserung OEE, Prozessregelkreise, Personalflexibilität verbessern -> 10-20%

• …

• kommunikationsfähig, Sensorik für Datenerfassung & weltweite Dienste zur Auswertung

• autonome & dezentrale Verbindung untereinander -> Netzwerk aufbauen & eigenständige Optimierung

• Daten in Echtzeitverfügbar, Basis für Verbindung IoT, IoServices, IoHumans

• Entwicklungsstufen

  1. passives System

  2. aktive Sensoren & Aktoren (geringer Umfang)

  3. intelligent & kommunikationsfähig

  4. Systems of Systems (Fähigkeiten slebstständig intelligent kombinieren)

• virtuelles Abbild von realem Objekt/Service

• Daten in Echtzeit übermittelt

  • Sensor (Bewegung, Zustand, …)

  • Geschäft (Produkt, CAD-Zeichnung, Partner, …)

  • Kontext (Wetter, Lokation, …)

• große Menge komplexe & variable Daten mit hoher Geschwindigkeit für fortgeschrittene Technologie

• Volume: große Menge Daten aufnehmen, analysieren, managen

• Variety: neue Quellen (intern&extern), variable/unbekannte Strukturen

• Velocity: Daten schnell produzieren & verändern

• Veracity: Richtigkeit der Datenquelle & -qualität (Inkonsistenzen, Vollständigkeit, …)

• Data Science:

  • Mischung aus Analytics, Engineering & Kommunikation -> Ziel: Mehrwert aus Daten

• Data Analytics:

  • Anwendung Computersysteme auf Analyse großer Datenmengen zur Entscheidungsunterstützung

• Data Mining:

  • Anwendung spezieller Algorithmen zum Extrahieren von Mustern aus Daten

    1. Vorbereitung: PLanung, Datensammlung, -auswahl

    2. Vorverarbeitung: filtern, ergänzen, korrigieren, transformatieren

    3. Analyse: Korrelation, Regression, Prognose, Clustering

    4. Nachbearbeitung: Interpretation, Dokumentation, Auswertung

• Phasen: erfassen, säubern, filtern, visualisieren, analysieren, interpretieren, nutzen

• KDD (Knowledge Discover in Databases)

  • iterativ: Evaluation auf vorherige Schritte anwenden

  • Selektion, Vorverarbeitung, Transformation, Data Mining, Interpretation/Evaluation

• CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)

• Vernetzung Daten aller relveanten Herstellungsprozesse

• Datensammlung mittels Digital Twin

• Daten analysieren & Wirkungszusammenhänge ableiten

• gezielte Optimierung gesamte Prozesskette

• Potentiale:

  • Flexibilisierung MA-Aufgaben

  • Versorgung MA mit Infos

  • Einbinfung MA maschinennah

• Herausforderungen:

  • effiziente & robuste Schnittstellen

  • Datensicherheit

  • Arbeitsschutz

• feinfphlige Gelenkmomentsensoren

• Leichtbauweise

• Kraftsensoren (Mensch-Interaktion)

• sensorgestützte Raumüberwachung

• Greifen überprüfbar, “nachgreifen” für eigenständige Korrektur

• Potentiale:

  • flexibel -> maßgeschneiderte Produkte

  • Restriktionen subtraktive Fertigung gelten nicht

• Einfluss:

  • Ergänzung zu “konventioneller” Fertigung

  • Potential für Wertschöpfungsmodelle

  • mit Industrie 4.0 Potentiale für neue WS-Modelle

  • ABER WICHTIG: frühe Integration in den Entwicklungsprozess