Modellierung und Optimierung von Montageanlagen in einem integrierten Simulationssystem

Files
14442_037_Abels_web2.pdf (39.6 MB)
Diss. Reihe Fertigungstechnik, Band 37

Language
de
Document Type
Doctoral Thesis
Issue Date
2020-08-25
Issue Year
1993
Authors
Abels, Stephanie
Editor
Geiger, Manfred
Feldmann, Klaus
Publisher
Carl Hanser
ISBN
3-446-17731-0
Abstract

The design of new assembly lines is only possible in close cooperation with all those involved and when using suitable tools due to a variety of requirements, such as mastering new technologies, a high degree of customer orientation and short innovation cycles. Simulation in particular is becoming increasingly important. It can be used to make statements about the later operating behavior of the assembly system and its characteristics during the planning phase. Apart from the high functionality of modern simulation systems, the user is currently often only offered selective support in carrying out corresponding simulation studies. This is preferably limited to the offer of standardized building blocks for model construction and the provision of the experimental environment. As part of this work, a concept is therefore being developed and implemented that includes consistent integration and targeted improvement of functionality in model building and optimization of assembly systems as part of a simulation study. The aim is to provide comprehensive support to the user and thus to reduce the effort and time required for such a study. At the same time, it should be ensured that the quality of a simulation study is largely independent of the person performing it. First, the prerequisites for integration are worked out. Above all, this involves the selection of suitable tools - the SIMPLEX II simulation system, the KEE expert system environment, the ORACLE relational database management system - and the definition of programming standards and the configuration of the interfaces. The components of the overall SIMULATION system, the project management system OFFICE, the modeling system MODEL and the optimization system BEST are then presented in their conception and functionality. The efficient archiving, management and provision of all data required or ascertained during a simulation study takes place within the OFFICE project management system. In addition to administrative data and initialization data, this particularly includes the result data from the simulation experiments. In the future, this system will also function as a standardized interface to the CAE area. The knowledge-based modeling system MODEL supports the user in the generation of new simulation modules. The individual components are specified by the description of the required properties and the desired functionality. The structure is automatic, according to the stored expert knowledge. This can be expanded and modified at any time with the help of a powerful knowledge acquisition component. The newly created model building blocks are managed in the STACK model component library and made available for model building. The prerequisite for the efficient use of the simulation is the support of the user in optimizing the simulation model. Human reasoning mechanisms and extensive expertise need to be replicated and processed. A corresponding concept is being developed and implemented for this. First, the simulation results are evaluated using fuzzy logic. Knowledge-based vulnerabilities are subsequently diagnosed and parameter changes are suggested. The extensive evaluation and comparison work required for optimization can thus be carried out automatically. Expert knowledge about optimization concepts is provided centrally and made available to the respective user. This provides a powerful tool that supports the user comprehensively and ensures the quality of the simulation study regardless of people. Relieved of frequently recurring tasks, the planner can turn to creative tasks again. The developed methods are then verified using an exemplary application. The functionality and effectiveness of the developed system are demonstrated using the example of an assembly system for measuring instruments controlled by signal Kanban. The overall SIMULATION system presented represents an important basis for new developments. The methods and tools shown support the planner of new assembly systems effectively. The further integration and integration of the simulation in the CAE area, especially with regard to an in-service simulation and a lifetime model of assembly, will remain the goal of research and development in the future. In addition, the support of the user in carrying out a simulation study, for example in the validation of simulation models, is subject to permanent optimization efforts. New tools and methods - neural networks, approaches to qualitative simulation - provide interesting, promising impulses. Adaptations to problems that go beyond assembly planning, as well as the continuous expansion of the functionality and the underlying knowledge of the modules, are also prerequisites for future use. Only then will it be possible to use the simulation more frequently than previously in planning and, moreover, during the operation of an assembly system.

Abstract

Die Konzeption neuer Montagelinien ist aufgrund vielfältiger Anforderungen, beispielsweise der Beherrschung neuer Technologien, einem hohen Maß an Kundenorientierung und kurzen Innovationszyklen, nur in enger Zusammenarbeit aller Beteiligten und bei Verwendung geeigneter Werkzeuge möglich. Gerade die Simulation erlangt hierbei zunehmend Bedeutung. Mit ihr können bereits während der Planungsphase Aussagen über das spätere Betriebsverhalten der Montageanlage und deren Kenndaten gemacht werden. Abgesehen von der hohen Funktionalität moderner Simulationssysteme wird dem Anwender derzeit oft nur eine punktuelle Unterstützung bei der Durchführung entsprechender Simulationsstudien angeboten. Diese beschränkt sich vorzugsweise auf das Angebot standardisierter Bausteine zum Modellaufbau und die Bereitstellung der Experimentierumgebung. Im Rahmen dieser Arbeit wird deshalb ein Konzept entwickelt und realisiert, das eine konsequente Integration und gezielte Verbesserung der Funktionalität bei der Modellbildung und Optimierung von Montageanlagen im Rahmen einer Simulationsstudie beinhaltet. Ziel ist es, den Anwender umfassend zu unterstützen und damit den Aufwand und die Zeitdauer einer solchen Studie zu reduzieren. Parallel dazu soll sichergestellt werden, daß die Qualität einer Simulationsstudie weitestgehend unabhängig vom Durchführenden ist. Zunächst werden die Voraussetzungen für die Integration erarbeitet. Dabei handelt es sich vor allem um die Auswahl geeigneter Werkzeuge - das Simulationssystem SIMPLEX II, die Expertensystemumgebung KEE, das relationale Datenbank-Management-System ORACLE - und die Festlegung von Programmierstandards bzw. die Konfiguration der Schnittstellen. Anschließend werden die Komponenten des Gesamtsystems SIMULATION, das Projekt-Management-System OFFICE, das Modellierungssystem MODEL und das Optimierungssystem BEST in ihrer Konzeption und Funktionalität vorgestellt. Die effiziente Archivierung, Verwaltung und Bereitstellung sämtlicher während einer Simulationsstudie benötigten bzw. ermittelten Daten erfolgt innerhalb des Projektmanagement-Systems OFFICE. Hierzu gehören neben administrativen Daten und Initialisierungsdaten speziell die Ergebnisdaten der Simulationsexperimente. Künftig soll dieses System auch als standardisierte Schnittstelle zum CAE-Bereich fungieren. Das wissensbasierte Modellierungssystem MODEL unterstützt den Benutzer bei der Generierung neuer Simulationsbausteine. Die einzelnen Komponenten werden durch die Beschreibung der benötigten Eigenschaften und der gewünschten Funktionalität spezifiziert. Der Aufbau erfolgt automatisch, entsprechend dem hinterlegten Expertenwissen. Dieses kann jederzeit mit Hilfe einer leistungsfähigen Wissenserwerbskomponente erweitert und modifiziert werden. Die neu erstellten Modellbausteine werden in der Modell-Komponenten-Bibliothek STACK verwaltet und zur Modellbildung bereitgestellt. Voraussetzung für den effizienten Einsatz der Simulation ist die Unterstützung des Benutzers bei der Optimierung des Simulationsmodells. Menschliche Schlußfolgerungsmechanismen und umfangreiches Fachwissen müssen nachgebildet und verarbeitet werden. Dazu wird ein entsprechendes Konzept entwickelt und realisiert. Zunächst wird die Bewertung der Simulationsergebnisse mittels Fuzzy-Logik durchgeführt. Nachfolgend werden wissensbasiert Schwachstellen diagnostiziert und Parameteränderungen vorgeschlagen. Die zur Optimierung notwendigen, umfangreichen Auswerte- und Vergleichsarbeiten sind so automatisch durchführbar. Expertenwissen über Optimierungskonzepte wird zentral bereitgestellt und dem jeweiligen Anwender verfügbar gemacht. Hiermit steht ein leistungsfähiges Werkzeug zur Verfügung, das den Anwender umfassend unterstützt und die Qualität der Simulationsstudie personenunabhängig sicherstellt. Der Planer kann sich, entlastet von häufig wiederkehrenden Tätigkeiten, wieder verstärkt kreativen Aufgaben zuwenden. Die entwickelten Methoden werden abschließend anhand einer exemplarischen Anwendung verifiziert. Am Beispiel einer mittels Signal-Kanban gesteuerten Montageanlage für Meßgeräte, werden die Funktionalität und Effektivität des entwickelten Systems demonstriert. Das vorgestellte Gesamtsystem SIMULATION stellt einen wichtigen Grundstock für neue Entwicklungen dar. Die dargestellten Methoden und Werkzeuge unterstützen den Planer neuer Montageanlagen wirkungsvoll. Die weitere Einbindung und Integration der Simulation in den CAE-Bereich, speziell im Hinblick auf eine betriebsbegleitende Simulation und ein Lebenszeitmodell der Montage, bleibt auch zukünftig das Ziel von Forschung und Entwicklung. Daneben ist die Unterstützung des Anwenders bei der Durchführung einer Simulationsstudie, beispielsweise bei der Validierung von Simulationsmodellen, permanenten Optimierungsbestrebungen unterworfen. Neue Werkzeuge und Methoden - Neuronale Netze, Ansätze zur qualitativen Simulation - liefern hierzu interessante, erfolgversprechende Impulse. Adaptionen an Problemstellungen, die über die Montageplanung hinausgehen, sowie der kontinuierliche Ausbau der Funktionalität und des zugrundeliegenden Wissens der Module, sind daneben Voraussetzung für den zukünftigen Einsatz. Erst dann wird es möglich sein, die Simulation häufiger als bisher in der Planung und darüber hinaus gehend während des Betriebs einer Montageanlage einzusetzen.

Series
Fertigungstechnik - Erlangen
Series Nr.
37
Notes
Nach Rechteübertragung des Meisenbach-Verlags auf die FAU digitalisiert und online gestellt durch Geschäftsstelle Maschinenbau und Universitätsbibliothek der FAU im Jahr 2020. Koordination der Reihe: Dr.-Ing. Oliver Kreis. Für weitere Informationen zur Gesamtreihe siehe https://mb.fau.de/diss
Faculties & Collections
Zugehörige ORCIDs