Methodik zur automatisierten Generierung einer best-practice-basierten Ablaufplanung manueller Montagesysteme

Abstract

In manuellen Montagesystemen ist die Variantenvielfalt oft hoch, die Stückzahlen sind gering und sie unterliegen häufigen Änderungen. Klassische Methoden der Montageplanung sind bei diesen Herausforderungen oft zu aufwändig. Dies führt dazu, dass Montagesysteme häufig eine unzureichende Planungstiefe und noch großes Optimierungspotential haben. In der vorliegenden Arbeit wurde eine Methodik entwickelt, die automatisiert eine Montageablaufplanung generiert. Sie überträgt den Grundgedanken des Benchmarkings - von anderen Best Practices zu lernen - auf die manuelle Montage. Auf Basis von Ist-Daten aus der Montage vergleicht die Methodik unterschiedliche Montageabläufe eines Produktes und generiert daraus den besten Montageablauf. Weiter werden unter Einbeziehung der Leistungsgrade und Arbeitsplatzfaktoren Vorgabezeiten generiert. Die Methodik ist an ein Benchmarking-Vorgehensmodell angelehnt und in vier Schritte gegliedert: die Planung, die Datenerhebung, die Datenanalyse und das Vornehmen von Verbesserungen. Die Vorteile der Methodik liegen in der automatisierten Montageablaufplanung in manuellen Montagesystemen. Sie erhöht so die Produktivität in manuellen Montagesystemen und reduziert den Planungsaufwand. Das generische Modell erlaubt eine Anwendung der Methodik in unterschiedlichen manuellen Montagesystemen. In manual assembly systems, the number of variants is often high, the quantities are low and they are subject to frequent changes. In this challenging environment, classical methods of assembly planning are often too time-consuming. As a result, assembly systems often have insufficient planning depth and still great potential for optimization. In the present work, a methodology was developed that automatically generates an assembly sequence planning. It transfers the basic idea of benchmarking - to learn from other best practices - to manual assembly. Based on actual data of the assembly, the methodology compares different sequences to assemble the product and generates the best assembly sequence based on this data. Further, taking performance levels and workplace factors into account, target times are generated. The methodology is based on a benchmarking process model and structured in four steps: planning, data gathering, data analysis and making improvements. The advantages of the methodology is automated assembly sequence planning in manual assembly systems. It thus increases productivity in manual assembly systems and reduces the effort required for their planning. The generic model makes the methodology suitable for different manual assembly systems.