Specifying or deriving customers' needs into detailed requirements becomes essential for holistic customer-centricity in automotive systems engineering, relying heavily on simulation models. However, with the increase of system complexity, customer diversity, and difficulty of customer data acquisition, it becomes challenging to specify model inputs that represent individual customer usage behavior across the whole product lifecycle. To let these challenges be tackled, this dissertation addresses the problem of customer usage profiling to support decision-making in the context of automotive systems engineering. First, two fundamental data engineering procedures are investigated, including data aggregation for feature reduction and sampling for representing the customer fleets with a few selected reference customers. After data preprocessing, a method for preparing the model inputs from aggregate customer data, i.e., usage profiling, is developed. Usage profiling applies meta-heuristics, synthesizing sufficiently representative from aggregate fleet data. Furthermore, a decision support system is developed to deploy the aggregation, sampling, and usage profiling into model-based automotive system engineering processes. As both data and various models are connected, digital twinning is applied. Using real-world fleet data, an evaluation case study for determining lifetime requirements indicates that the methodology is plausible and capable of consolidating customer-centricity into automotive systems engineering processes.
Die vorliegende Dissertation analysiert die reihenfolgestabile Variantenfließfertigung im
automobilen Umfeld und entwickelt neue Ansätze zur Stabilisierung der Produktion.
In der Automobilindustrie ermöglichen flexible Fertigungslinien die Produktion variantenreicher,
individuell ausgestatteter Fahrzeugmodelle mit kleinem Produktionsvolumen bis hin zur
Losgröße eins. Dies verursacht einen zunehmenden logistischen Aufwand, da die Anzahl unterschiedlicher Teile und Komponenten stark ansteigt. Um Fertigungslinien weiterhin effizient mit Teilen zu versorgen, werden neue Produktionsstrategien und Logistikkonzepte entwickelt. Die Anwendung der Auftragsfertigung und die frühzeitige Festlegung der Fertigungsreihenfolge ermöglicht die Umsetzung von bedarfs- und reihenfolgesynchronen (JIS) Anlieferungsstrategien
sowie die Einrichtung von Supermärkten an den Fertigungslinien. Basis hierfür ist eine konstante
Fertigungsfolge nach der sich die internen sowie externen Logistikprozesse ausrichten.
Dies erfordert eine hohe Prozessstabilität, die kontinuierlich gemessen werden muss. Aufgrund von stochastischen Prozesszeiten, Reihenfolgeverwirbelungen und Staueffekten im Produktionsfluss wird die Stabilität gemindert. Durch die gezielte Allokation von Puffern lassen sich diese Effekte reduzieren. Diese Arbeit untersucht Kennzahlen zur Messung von Stabilität, die Allokation von Puffern sowie Versorgungsstrategien von JIS Teilen in der reihenfolgestabilen
Automobilproduktion.