Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-10463
Authors: Dietz, Thomas
Title: Knowledge-based cost-benefit analysis of robotics for SME-like manufacturing
Other Titles: Wissensbasierte Wirtschaftlichkeitsbetrachtung von Robotersystemen in der KMU-artigen Produktion
Issue Date: 2019
Publisher: Stuttgart : Fraunhofer Verlag
metadata.ubs.publikation.typ: Dissertation
metadata.ubs.publikation.seiten: xvii, 291
Series/Report no.: Stuttgarter Beiträge zur Produktionsforschung;85
URI: http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/10480
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-104801
http://dx.doi.org/10.18419/opus-10463
ISBN: 978-3-8396-1437-2
Abstract: Robot systems promise high potential for improvement of production processes in small and medium-sized enterprises (SME). Often, reliable data for the assessment of costs and benefits of robot systems is missing, because they are special machinery and because the required information is distributed among component manufacturer, system integrator and end-user. The problem of cost-benefit assessment of industrial robot systems in the face of uncertain and incomplete information is of high relevance for unlocking the potential of robotics in SME-like production environments. In order to solve this problem, methods from business economics and from knowledge management in robotics are combined in a cost-benefit model for robot systems. This cost-benefit model builds on the established PPR-approach, which separates the concerns of product, process and resources. The PPR-approach is expanded with specific cost-relevant aspects. Domain specific costing models, borrowing from activity-based costing (ABC), for product, process, resources and cost information are proposed. These models and the meta-information required for their usage are collected in a knowledge base. The input for the cost-benefit assessment is a description of the current planning status in AutomationML. This information is matched to the information in the knowledge base through reasoning. This allows to automatically build an overall cost-benefit model for the robot system. Missing or inaccurate information causes uncertainties. These uncertainties are modeled using interval arithmetics. The overall cost-benefit model is able to process interval numbers and hence to compute on the uncertain information. The interval representation offers an intuitive description of uncertainties in costs and benefits. An amortization graph allows to intuitively represent the results of the cost-benefit assessment for the entire life-cycle. A test implementation of the cost-benefit assessment method allows an evaluation of its results for two realistic use cases. The resulting costs, benefits, and project planning are plausible and in agreement with real experience. Concluding, the cost-benefit assessment method has high potential to improve decision making in the development of robot systems.
Robotersysteme versprechen hohes Potential zur Verbesserung von Produktionsprozessen in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU). Jedoch fehlen häufig die zur Bewertung von Kosten und Nutzen erforderlichen Informationen, da Robotersysteme Sondermaschinen sind und da diese Informationen auf Komponentenhersteller, Systemintegrator und Endnutzer verteilt sind. Die Problemstellung der Bewertung von Kosten und Nutzen von Robotersystemen unter Berücksichtigung von unsicheren und unvollständigen Informationen ist daher relevant, um das Potential der Robotik für KMU-Produktionsszenarien zu erschließen. Um diese Problemstellung zu lösen, werden Methoden aus den Wirtschaftswissenschaften und aus dem Wissensmanagement in der Robotik in einem Kosten- Nutzenmodell kombiniert. Dieses Modell basiert auf dem bekannten PPR-Ansatz zur Trennung der Aspekte von Produkt, Prozess und Ressourcen, der um kostenrelevante Aspekte erweitert wird. Spezifische, an die Prozesskostenrechnung angelehnte Kostenmodelle werden entwickelt. Diese Modelle und ihre erforderlichen Metainformationen werden in einer Wissensdatenbank gesammelt. Eingang der Kostenbewertung ist eine Beschreibung des aktuellen Planungsstands in AutomationML. Durch maschinelles Schlussfolgern werden diese Informationen mit den in der Wissensdatenbank hinterlegten Informationen abgeglichen. Hierdurch kann automatisiert ein Modell für Kosten und Nutzen des Robotersystems erstellt werden. Während des Abgleichprozesses werden fehlende oder unsichere Informationen mit Methoden der Intervallrechnung modelliert. Das resultierende Kostenmodell kann diese Informationen verarbeiten und bietet dadurch eine intuitiv verständliche Beschreibung der Unsicherheiten von Kosten und Nutzen des Robotersystems. Zur Darstellung der Ergebnisse wurde ein Amortisationsgraph entwickelt, der einen Überblick über den gesamten Lebenszyklus erlaubt. Die Testimplementierung der entwickelten Methode erlaubt deren Evaluierung für zwei Anwendungsfälle. Die durch das Kostenbewertungssystem erzeugten Abschätzungen von Aufwänden, Nutzen und Projektplanung sind plausibel und in Übereinstimmung mit Erfahrungen aus der Praxis. Zusammenfassend hat das Verfahren zur Bewertung von Kosten und Nutzen hohes Potential, die Entscheidungsfindung bei der Entwicklung von Robotersystemen zu verbessern.
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