Karriere am WZL

 

Masterarbeit

am Forschungsbereich Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement, Abteilung Model-based Systems, Gruppe Metrology-assisted Assembly
 

Analytische/stochastische Modellierung von Line-less Mobile Assembly Systems zur Performanceabschätzung

Ausgangssituation

Aktuelle Montagesysteme sind durch starr verkettete Montagestationen gekennzeichnet. Dies bedingt im Falle der Einführung neuer Produkte, Varianten, Prozesse oder der Anpassung des Produktionsvolumens aufwendige Umbauten. Aktuell führt dies dazu, dass Montagesysteme frühzeitig außer Betrieb genommen werden oder mit erheblichen Überkapazitäten unter Unsicherheit geplant und betrieben werden.
Ein Lösungsansatz besteht in der Mobilisierung von Montageressourcen (Roboter, FTS) und Produkten in sog. Line-less Mobile Assembly Systems (LMAS). Dies hebt die zeitliche und räumliche Verkettung der Stationen auf und ermöglicht so den Verzicht auf eine übergreifende Taktzeit. Ein derartiges System ist durch umfassende Flexibilität und gleichzeitig sehr hohe Komplexität geprägt. Die Produktionsplanung muss die Zuordnung von Ressourcen zu Aufgaben, die Zuweisung von Arbeitsorten und die Bestimmung des Zeitpunkts übernehmen. Planung und Gestaltung eines derartigen Systems ist somit nicht trivial.


 
Aufgabenbeschreibung

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein bestehendes analytisch/stochastisches Modell zur Bestimmung von Kennzahlen zur Bewertung von LMAS während der Planungsphase entwickelt werden. Mit Hilfe von Kennzahlen soll es dem Montageplaner ermöglicht werden bereits während der Planung Kennzahlen wie die theoretisch erreichbare Durchlaufzeit oder die Auslastung der Ressourcen grob zu bestimmen. Auf diese Weise kann eine aufwandsarme Abschätzung des Einflusses von Designentscheidungen (z. B. Anzahl Roboter, Anzahl FTS) während der Planungsphase ohne aufwändige ereignisdiskrete Simulation (DES) erfolgen.
Mögliche Ansätze finden sich in analytischen Verfahren wie der Warteschlagentheorie, Markow-Ketten oder Petri-Netzen. Diese werden um stochastische Elemente ergänzt. Denkbar sind ebenfalls klassische MIP Ansätze aus dem Operations Research.

Teilaufgaben
  • Recherche bestehender Ansätze zur analytischen Modellierung von Produktionssystemen
  • Einarbeitung in bestehendes Modell
  • Weiterentwicklung des Modells zur Abbildung von LMAS
  • Umsetzung als Software (Python/ Matlab)/ ..
  • Validierung und Erprobung andhand Simulation

 
Voraussetzungen:
  • Interesse an Montageplanung und Montagetechnik
  • Hohe Motivation und Einsatzbereitschaft
  • Selbstständiges Arbeiten
  • Programmierkenntnisse vorteilhaft (Python, C++)



Geboten wird:
  • Schnelle Bearbeitung möglich
  • Klare Aufgabenstellung und flexibler Arbeitsbeginn
  • Umfassende Betreuung durch einen erfahrenen wissenschaftlichen Mitarbeiter
  • Aktive Mitarbeit an aktuellen Industrie- und Forschungsprojekten

Zeitaufwand: 400,00 Arbeitsstunden

Ansprechpartner(in):
Guido Hüttemann, Dipl.-Ing. Dipl.-Wirt.Ing.
Oberingenieur
Cluster Produktionstechnik 3A 428
Tel.: +49 241 80-20570
Fax: +49 241 80-22293
Mail: G.Huettemann@wzl.rwth-aachen.de