Simulationsmodelle in der Industrie 4.0
Die Einführung von Technologien der Industrie 4.0 beinhaltet die Digitalisierung der Produktion. Produktionsanlagen werden intelligent vernetzt und zunehmend automatisiert betrieben. In der Industrie 4.0 existiert der digitale Zwilling, der von einer real existierenden Produktionsanlage eine virtuelle Abbildung darstellt. Dieser besteht aus Daten und Algorithmen und kann durch Sensoren in Echtzeit mit dem realen Objekt abgeglichen werden. Ein digitaler Zwilling kann beispielsweise mithilfe von Simulationssoftware erzeugt werden. Für die Unternehmen bietet dies die Möglichkeit, Planungsentscheidungen zu verbessern, weil das weitere Verhalten der realen Produktionsanlage durch den digitalen Zwilling vorhergesagt werden kann.
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, aufzuzeigen, was die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Nutzung von Simulationsmodellen als digitaler Zwilling sind. Außerdem ist ein Überblick über in der Literatur dokumentierte Anwendungen von Simulation im Kontext digitaler Zwillinge zu erstellen.
Basisliteratur:
Schluse, M., Priggemeyer, M., Atorf, L., & Rossmann, J. (2018). Experimentable digital twins—Streamlining simulation-based systems engineering for industry 4.0. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 14(4), 1722-1731.
Einfluss von Industrie 4.0 auf die Fließbandproduktion
Die Fließbandfertigung ist ein weit verbreitetes Konzept der Produktionsorganisation, das insbesondere in der Massenproduktion Anwendung findet. Ein Nachteil der Fließbandfertigung ist ihre Störanfälligkeit. Fällt beispielsweise eine Station aus, können auch die anderen Stationen davon betroffen werden. Vorhergehende Stationen können ihre Werkstücke nichtmehr weitergeben, während an nachfolgenden Stationen keine zu bearbeitenden Werkstücke mehr ankommen.
Technologische Neuerungen, wie beispielweise cyber-physische Systeme, die Kommunikation zwischen Stationen erlauben, versprechen neue Möglichkeiten zur Lösung solcher Probleme.
In dieser Bachelorarbeit soll durch eine Analyse der Literatur herausgearbeitet werden, inwiefern technologische Neuerungen, insbesondere im Rahmen der Industrie 4.0, genutzt werden können, um negative Folgen von Stationsausfällen in der Fließbandfertigung zu minimieren. Weiterhin soll untersucht werden, welche Änderungen an bestehenden Optimierungsproblemen oder auch neue Optimierungsprobleme daraus resultieren.
Basisliteratur:
Müller, C., Grunewald, M., & Spengler, T. S. (2017). Redundant configuration of automated flow lines based on “Industry 4.0”-technologies. Journal of Business Economics, 87(7), 877-898.
Analyse nicht-stationärer Produktionsnetzwerke
Angesichts kürzerer Produktentwicklungs- und Lebenszyklen, zunehmender kundenspezifischer Anpassung und sich ständig ändernder Kundenpräferenzen sind viele
Nachfrageprozesse nicht stationär. Die Fähigkeit, dynamische Produktionssysteme mit mehreren Produkten und beschränkten Pufferkapazitäten zu analysieren, ist für die Abschätzung von Durchsatzraten, Durchlaufzeiten sowie für die Bewertung der Auswirkungen von vorgeschlagenen Kapazitäten und Ressourcenzuweisungen von Bedeutung. In der wissenschaftlichen Literatur finden sich verschiedene approximative Ansätze zur analytischen Bestimmung dieser Leistungskennzahlen.
Ziel der Arbeit ist es, den in der Basisliteratur beschriebenen Ansatz in die Literatur einzuordnen, zu implementieren und zusätzlich ein numerisches Experiment durchzuführen. Die numerischen Ergebnisse sind hinsichtlich Rechenzeit und Approximationsqualität kritisch zu bewerten.
Basisliteratur:
Hanumantha, G. J., & Askin, R. G. (2021). Approximations for dynamic multi-class manufacturing systems with priorities and finite buffers. IISE Transactions, 53(9), 974-989.
Verwendung des Lean Managements in der Digitalisierung
Das Lean Management ist in der Industrie etabliert und weit verbreitet. Es hat das Ziel die gesamte Wertschöpfungskette verschwendungsfrei und effizient zu gestalten. Die industriellen Prozesse werden durch die Digitalisierung intelligent miteinander vernetzt und die dabei entstandenen Daten ausgewertet, um die Effizienz des Industrieunternehmens weiter zu steigern. In der Praxis werden Methoden des Lean Managements zusammen mit digitalen Technologien verwendet.
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, einen Literaturüberblick über existierende Anwendungsfälle aus dem industriellen Bereich bei gemeinsamer Verwendung von Methoden des Lean Managements und digitaler Technologien anzufertigen. Dabei sind auch die nötigen Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung von Lean Management und Digitalisierung herauszuarbeiten.
Basisliteratur:
Deuse, J., Dombrowski, U., Nöhring, F., Mazarov, J., & Dix, Y. (2020). Systematic combination of Lean Management with digitalization to improve production systems on the example of Jidoka 4.0. International Journal of Engineering Business Management, 12,1-9.
Warteschlangennetzwerke im Krankenhaus
In Krankenhäusern beginnt der Behandlungsprozess des Patienten mit dem Stellen der Diagnose. Dies beinhaltet zum Beispiel das Röntgen oder die Computertomographie. Nachdem dieser Schritt abgeschlossen ist, folgt die Therapie des Patienten. Häufig durchläuft der Patient während des Behandlungsprozesses verschiedene Stationen und Abteilungen des Krankenhauses. Sowohl das Patientenaufkommen als auch die Behandlungsdauer sind mit Unsicherheiten behaftet. Das Krankenhaus hat trotzdem das Ziel, die einwandfreie Betreuung der Patienten während ihres Behandlungsprozesses sicherzustellen. Die Grundlage hierfür stellt die Deckung des Personalbedarfes dar. Die Prozesse im Krankenhaus können als Warteschlangennetzwerke modelliert werden. Mittels dieser Modelle kann dann das erreichbare Servicelevel bezüglich der Wartezeiten und Verweildauern im Krankenhaus bei gegebenen Personaleinsatz ermittelt werden. Dies wiederum kann zur Bestimmung des Personalbedarfs bei einem vorgegebenen Servicelevel genutzt werden.
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, einen Literaturüberblick über existierende Modelle von Warteschlangennetzwerken für die Personalbedarfsplanung in Krankenhäusern zu erstellen.
Basisliteratur:
Izady, N., & Worthington, D. (2012). Setting staffing requirements for time dependent queueing networks: The case of accident and emergency departments. European Journal of Operational Research, 219(3), 531-540.
Modellierung von Produktgenerationswechseln
Bei der Einführung der Nachfolgergenerationen eines bereits existierenden Produkts, auch Product Rollover genannt, können unerwünschte Effekte zwischen den beiden Produktgenerationen auftreten. Ein Beispiel ist die Kannibalisierung der neuen Generation durch das alte Produkt. Hierbei wird die neue Generation durch die nun konkurrierende alte Generation vom Markt verdrängt. Aufgrund solcher Effekte gestaltet sich die Entscheidungsfindung bezüglich Produktionsmengen, Preisen und anderer Aspekte wie Markteinführungszeitpunkt der neuen Generation schwierig. In der Literatur gibt es mathematische Modelle, die zur Bestimmung optimaler Entscheidungen unter verschiedenen Annahmen benutzt werden können.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, existierende mathematische Modelle zur Entscheidungsfindung bei Product Rollovern hinsichtlich ihrer Zielsetzung, der zu treffenden Entscheidungen sowie Annahmen über Markt und Produktionsprozess zu klassifizieren. Weiterhin sollen die jeweiligen Anwendungsgebiete der Modelle herausgearbeitet werden.
Basisliteratur:
Billington, C., Lee, H. L., & Tang, C. S. (1998). Successful strategies for product rollovers. MIT Sloan Management Review, 39(3), 23-32.
