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Konzeption einer Big-Data-Architektur zur Optimierung und Flexibilisierung der Automobilproduktion
(2021)
Im Zeitalter der Digitalisierung steht die Automobilindustrie vor innerbetrieblichen Herausforderungen, welche sowohl die angewandten Technologien, als auch den Menschen gleichermaßen betreffen. Dabei gilt es die Effizienz im Produktionsprozess anhand vorhandener Daten zu maximieren, indem bestehende Ressourcen optimal eingesetzt werden. Die effiziente Nutzung vorhandener Ressourcen ist ein entscheidender Faktor zur Erreichung globaler Ziele, wie dem einer ressourcenschonenden, klimaneutralen Produktion.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Erarbeitung einer Big-Data-Architektur, mit der ein Ansatz des Predictive Maintenance in der Produktion zum Trage kommt. Das Big-Data-Konzept soll systemübergreifend die Datenflut in der Automobilproduktion abfangen und durch eine effiziente Aufarbeitung für die Verwertbarkeit sorgen. Hinsichtlich der Orchestrierung der Datensysteme liegt der Schwerpunkt in der Automatisierung der Datenanalyseprozesse. Darüber hinaus wird dem Leser das disruptive Potenzial von Big-Data-Technologien näher gebracht.
Mit hoher Geschwindigkeit wechselnde qualitative und quantitative Marktanforderungen erfordern von Unternehmen geeignete Reaktionen. Die Umweltdynamik findet einerseits Eingang in die strategische Planung und führt andererseits im Ausführungssystem zu ungeplanter Turbulenz. Die taktische Ebene steht vor der Aufgabe, interne und externe Flexibilitätsanforderungen und die Flexibilitätspotentiale des Produktionsbereiches aufeinander abzustimmen. In der vorliegenden Arbeit wird ein in sich geschlossener Flexibilitätsmanagementzyklus entwickelt. Durch die Erstellung hybrider Simulationsmodelle wird es möglich, das Ausführungssystem mit diskreten Systembestandteilen detailliert abzubilden ohne auf die Beschreibung selbständigen Anpassungsverhaltens der Akteure durch Ausnutzung gegebener Handlungsspielräume in kontinuierlichen Modellbestandteilen verzichten zu müssen. Das Flexibilitätspotential des Produktionssystems wird auf diese Weise sichtbar und kann analysiert werden.