SimCast - Simulationsgestützte Prognose der Dauer von Logistikprozessen

Entwicklung einer simulationsgestützten Methodik zur abgesicherten Prognose der Dauer logistischer Referenzprozesse in der Unikat- und Kleinserienfertigung

Projektlaufzeit:

03/2017 - 11/2018

Projektleitung (Fakultät):

Herr Prof. Dr. Christoph Laroque (Wirtschaftswissenschaften)

Auftraggeber:

AiF Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen „Otto von Guericke“ e.V.

Projekttyp:

Projekt des Forschungs- und Transferzentrums e.V. (FTZ e.V.)

Kontakt:

Herr Prof. Dr. Christoph Laroque

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Kooperationspartner:

Universität Kassel - Fachgebiet Produktionsorganisation und Fabrikplanung - Prof. Dr.-Ing. Sigrid Wenzel

Fördermittelgeber:

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Stichworte bzw. Deskriptoren:

Projektmanegement, Unikatfertigung, Simulation, Data-Analytics, Industry Analytics, Industrie 4.0

Situation

Die termingerechte Fertigstellung und Lieferung eines Produktes ist heute ein wichtiger Wettbewerbsfaktor für produzierende Unternehmen. Dies gilt insbesondere für den kundenindividuellen Anlagenbau (Unikat- und auch Kleinserienfertigung), der in der Regel durch kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) geprägt ist. Zudem wird die im Kontext Industrie 4.0 geforderte Individualisierung von Produkten zu einem wichtigen Wettbewerbsmaßstab. In diesem Zusammen­hang bestimmen neben der Ausgestaltung der produktionsnahen Prozesse die zuverlässige Terminierung der Herstellung und damit auch eine valide Planung der logistischen Prozesse den Erfolg eines Projektes. Allerdings sind diese Prozesse in der Regel kundenauftrags- oder bauteilspezifisch und zudem mit Unsicherheiten aufgrund von Störeinflüssen (z. B. aufgrund von fehlendem Material oder ungünstigen Wetterbedingungen) verbunden. In den Unternehmen selbst stehen aufgrund der heute bereits eingesetzten Projektmanagementwerkzeuge historische Projektdaten prinzipiell zur Auswertung zur Verfügung, so dass eine Analyse der gespeicherten Daten aus vergangenen Projekten Planungsverbesserung schaffen könnte. Allerdings ist eine einfache Nutzung historischer Daten für ein neues Projekt in der hier betrachteten Unikat- und Kleinserienfertigung kundenspezifischer Bauteile nicht möglich, da das Erfahrungswissen aus vergangenen Projekten nicht 1:1 übertragen werden kann.

Aufgabe

Wesentliche Zielsetzung des Forschungsvorhabens ist die Bereitstellung einer Funktionalität zur Prognose der Prozessdauer als Entscheidungsunterstützung für die beteiligten Planer in Ergänzung zu den bei den KMU im Einsatz befindlichen Projektmanagementwerkzeugen. Die Methodik könnte später auch als Erweiterung vorhandener Projektmanagementwerkzeuge umgesetzt werden. Die Innovation liegt in der praktikablen Nutzbarmachung bestehender Methoden der Datenanalyse, verknüpft mit externalisierten Expertenwissen, so dass eine verbesserte Entscheidungs­unterstützung für KMU möglich wird und der Planungsprozess insgesamt qualitativ hochwertiger erfolgen kann.