Smart Data Analytics zur Identifikation dynamischer Engpässe in Flexiblen Fertigungssystemen
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Ferdinand Klenner
Dipl.-Ing. Ferdinand Klenner hat die Projektleitung von Predictive Analytics im Bereich Produktion, BMW Group München. Hauptarbeitsgebiete: Integration Big-Data-Analytics in Produktionsumgebung, Analyse und Optimierung hochflexibler Produktionssysteme.
BMW Group, Hufelandstr. 4–8, 80939 München, Tel.: +49 (151) 601 93136
David Lenze, M.Sc., studierte Wirtschaftsingenieurwesen an der Technischen Universität Dortmund. Seit 2014 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Produktionssysteme der TU Dortmund. Seine Hauptarbeitsgebiete sind Systems Engineering, Datenanalyse und Variabilitätsmanagement.
Institut für Produktionssysteme, TU Dortmund, Leonhard-Euler-Str. 5, 44227 Dortmund, Tel.: +49 (231) 7557977
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Samuel Schwarzer
Samuel Schwarzer, B.Sc., hat Unterstützungsfunktion in Predictive Analytics im Bereich Produktion, BMW Group München. Hauptarbeitsgebiete: Analyse und Optimierung hochflexibler Produktionssysteme.
BMW Group, Hufelandstr. 4–8, 80939 München, Tel.: +49 (151) 601 96486
Prof. Dr.-Ing. Jochen Deuse, geb. 1967, leitet seit 2005 den Lehrstuhl für Arbeits- und Produktionssysteme und seit 2012 das aus dem Lehrstuhl hervorgegangene Institut für Produktionssysteme der TU Dortmund. Er promovierte 1998 am Laboratorium für Werkzeugmaschinen und Betriebslehre (WZL) der RWTH Aachen. Anschließend war er in leitender Funktion für die Bosch-Gruppe im In- und Ausland tätig.
Institut für Produktionssysteme, TU Dortmund, Leonhard-Euler-Str. 5, 44227 Dortmund, Tel.: +49 (231) 755-2652
Dr.-Ing. Tilman Friedrich ist Leiter der Planung Netzwerk Steuerungstechnik mechanische Fertigung und Simulation im Bereich Produktion Antriebssysteme, BMW Group München. Hauptarbeitsgebiete: Planung Steuerungstechnik, Simulation Produktionsumgebung.
BMW Group, Hufelandstr. 4–8, 80939 München, Tel.: +49 (151) 601 34380
Zusammenfassung
Flexible Fertigungssysteme (FFS) bilden die konzeptionelle Grundlage einer hoch flexiblen und produktiven Großserienproduktion. Die inhärente Komplexität dieser Systeme erschwert die Lokalisierung von Engpässen und damit den produktiven Systembetrieb. Dieser Artikel beschreibt eine Methode, welche mithilfe eines Smart-Data-Modells dynamische Engpässe in FFS identifiziert. Die damit verbundene Beherrschung der Komplexität bildet die Grundlage für einen produktiven Betrieb.
Abstract
Flexible manufacturing systems are the conceptual basis for highly flexible and efficient high volume manufacturing. The inherent complexity of these systems impedes the identification of bottlenecks and therefore their efficient operation. This paper describes a method which detects shifting bottlenecks in a flexible manufacturing system by using a Smart-Data-model. Hereby the complexity of these systems can be managed and an efficient operation can be reached.
Über die Autoren
Dipl.-Ing. Ferdinand Klenner hat die Projektleitung von Predictive Analytics im Bereich Produktion, BMW Group München. Hauptarbeitsgebiete: Integration Big-Data-Analytics in Produktionsumgebung, Analyse und Optimierung hochflexibler Produktionssysteme.
BMW Group, Hufelandstr. 4–8, 80939 München, Tel.: +49 (151) 601 93136
David Lenze, M.Sc., studierte Wirtschaftsingenieurwesen an der Technischen Universität Dortmund. Seit 2014 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Produktionssysteme der TU Dortmund. Seine Hauptarbeitsgebiete sind Systems Engineering, Datenanalyse und Variabilitätsmanagement.
Institut für Produktionssysteme, TU Dortmund, Leonhard-Euler-Str. 5, 44227 Dortmund, Tel.: +49 (231) 7557977
Samuel Schwarzer, B.Sc., hat Unterstützungsfunktion in Predictive Analytics im Bereich Produktion, BMW Group München. Hauptarbeitsgebiete: Analyse und Optimierung hochflexibler Produktionssysteme.
BMW Group, Hufelandstr. 4–8, 80939 München, Tel.: +49 (151) 601 96486
Prof. Dr.-Ing. Jochen Deuse, geb. 1967, leitet seit 2005 den Lehrstuhl für Arbeits- und Produktionssysteme und seit 2012 das aus dem Lehrstuhl hervorgegangene Institut für Produktionssysteme der TU Dortmund. Er promovierte 1998 am Laboratorium für Werkzeugmaschinen und Betriebslehre (WZL) der RWTH Aachen. Anschließend war er in leitender Funktion für die Bosch-Gruppe im In- und Ausland tätig.
Institut für Produktionssysteme, TU Dortmund, Leonhard-Euler-Str. 5, 44227 Dortmund, Tel.: +49 (231) 755-2652
Dr.-Ing. Tilman Friedrich ist Leiter der Planung Netzwerk Steuerungstechnik mechanische Fertigung und Simulation im Bereich Produktion Antriebssysteme, BMW Group München. Hauptarbeitsgebiete: Planung Steuerungstechnik, Simulation Produktionsumgebung.
BMW Group, Hufelandstr. 4–8, 80939 München, Tel.: +49 (151) 601 34380
©2016 Walter de Gruyter Berlin/Boston
Artikel in diesem Heft
- Frontmatter
- Editorial
- Big Data & Automatisierung
- Übersicht
- Industrie 4.0 – (R)evolution ohne Regelungstechnik?
- Methoden
- Prädiktive Prozessüberwachung auf Basis verteilt erfasster Sensordaten
- Big Data in manufacturing systems engineering – close up on a machine tool
- Smart Data Analytics zur Identifikation dynamischer Engpässe in Flexiblen Fertigungssystemen
- Automation strategies for large-scale 3D image analysis
- Anwendungen
- Automatisierung einer datenintensiven Leistungsabrechnung im Flughafen-Serviceumfeld
- Persönliches
- Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Horst Strobel zum 80. Geburtstag
Artikel in diesem Heft
- Frontmatter
- Editorial
- Big Data & Automatisierung
- Übersicht
- Industrie 4.0 – (R)evolution ohne Regelungstechnik?
- Methoden
- Prädiktive Prozessüberwachung auf Basis verteilt erfasster Sensordaten
- Big Data in manufacturing systems engineering – close up on a machine tool
- Smart Data Analytics zur Identifikation dynamischer Engpässe in Flexiblen Fertigungssystemen
- Automation strategies for large-scale 3D image analysis
- Anwendungen
- Automatisierung einer datenintensiven Leistungsabrechnung im Flughafen-Serviceumfeld
- Persönliches
- Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Horst Strobel zum 80. Geburtstag
