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Nichtlineare Dynamik und Komplexität in Produktionssystemen

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Nichtlineare Dynamik und Komplexität in Produktionssystemen

Andreas Heyl (Broschiert, Deutsch)

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Beschreibung

Die Anforderungen an die Produktion haben sich in den letzten Jahrzehnten in vielen Industriebereichen auf Grund externer Einflüsse und interner Wandlungen stark erhöht. Infolgedessen wuchs auch die Komplexität der Produktionsstrukturen. Diese Entwicklung führte jedoch immer mehr zu einem Verlust an Kontrolle über die produktionslogistischen Abläufe. Denn durch die komplexer werdenden Prozesse und Wechselwirkungen in Produktionssystemen entwickeln diese heute häufig eine unregelmäßige Dynamik, die mit traditionellen Methoden nur noch schwer zu steuern ist. Seit einigen Jahren wird daher versucht, diesen „Turbulenzen” in der Produktion – beziehungsweise im gesamten Bereich des Supply Chain Managements – mit neuen, innovativen Methoden Herr zu werden. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit einigen dieser Methoden und untersucht, in wie weit diese zur Stabilisierung von Produktionsprozessen eingesetzt werden können. Sie basiert auf dem Projekt NIVELLI - „Nichtlineare Dynamik und Verteiltes Lernen in Produktion und Logistik“, das im Förderprogramm „Technische Anwendungen der Nichtlinearen Dynamik“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung lief und vom Verein deutscher Ingenieure (VDI) getragen wurde. Projektpartner waren hierbei die Siemens AG, München, (Fachzentrum Neuroinformatik), das 2. Institut für Theoretische Physik und das Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen der Universität Stuttgart. In diesem Projekt wurden zwei Richtungen verfolgt, um die Stabilisierung produktionslogistischer Prozesse zu erreichen: • Die detaillierte Analyse und Optimierung nichtlinearer Systeme mit Hilfe der mathematischen Methoden der Nichtlinearen Dynamik bzw. der Chaostheorie. • Die adaptive Steuerung verteilter Systeme mit den auf der Komplexitätsforschung aufbauenden informationstechnologischen Methoden der Künstlichen Intelligenz. Untersuchungsobjekte waren zwei logistische Musterprozesse: ein Lieferprozess mit Zusammenstellung von Auftragskomponenten bei Fujitsu-Siemens und eine variantenreiche Kraftfahrzeugfertigung bei Audi. In dem in dieser Arbeit beschriebenen Teilprojekt des 2. Instituts für Theoretische Physik der Universität Stuttgart wurde das von der ThyssenKrupp Drauz GmbH entwickelte Rohkarosseriefertigungssystem des Audi A2 untersucht. Da es sich um ein Montagesystem mit linearem Materialfluss handelt, wie es häufig in der industriellen Praxis zu finden ist, sollte die Übertragbarkeit der gewonnenen Erkenntnisse auf eine große Anzahl ähnlicher Systeme gewährleistet sein. Das System weist im praktischen Betrieb ebenfalls eine unregelmäßige Dynamik auf, die sich in starken Schwankungen der produktionslogistischen Größen wie Bestand, Produktionsrate oder Durchlaufzeiten bemerkbar macht. Das erste Ziel des Projekts war es zu untersuchen, ob diese unregelmäßige Dynamik auf identifizierbare nichtlineare bzw. chaotische Mechanismen zurückzuführen ist, und zu bewerten, ob diese Mechanismen zur optimierten Kontrolle bzw. Stabilisierung des Systems eingesetzt werden können. Als zweites Ziel sollte eine adaptive Steuerung der Prozesse auf Basis verteilter Instanzen realisiert werden, die – möglicherweise auf den Erkenntnissen über die nichtlineare Dynamik aufbauend – eine Reduzierung der Schwankungen bzw. anderweitige Verbesserungen der Systemleistung ermöglicht. Als Untersuchungsgrundlage standen die Kenngrößen des Systems für die Erstellung eines Simulationsmodells zur Verfügung. Aus diesem Modell konnten anschließend Zeitreihen der relevanten Parameter zur detaillierten Analyse der Dynamik des Systems gewonnen werden. Zur Identifikation der nichtlinearen Dynamik wurden diese Zeitreihen mit Verfahren der linearen (Spektralanalyse, Autokorrelationen, Rekurrenzplot) und nichtlinearen (Surrogatanalyse, Phasenraumrekonstruktion, Bestimmung der invarianten Maße Korrelationsdimension und größter Lyapunov-Exponent) Zeitreihenanalyse untersucht. Bei diesen Analysen wurden jedoch keine ausgeprägten nichtlinearen Strukturen gefunden, die zur stabilisierenden Steuerung des Systems genutzt werden können. Zudem wurden keine Hinweise auf das Vorhandensein von deterministischem Chaos entdeckt. Die Untersuchungsergebnisse dieser Arbeit legen daher die Vermutung nahe, dass die Methoden der Nichtlinearen Dynamik bzw. der Chaos-Kontrolle keinen Beitrag zur Optimierung von realen Produktionssystemen leisten können. Diese Ansicht wird auch durch Arbeiten anderer Arbeitsgruppen auf diesem Gebiet bestätigt. Um die Dynamik des Systems dennoch verbessern zu können, musste eine neue Herangehensweise gewählt werden. Nachdem nachgewiesen werden konnte, dass das Fertigungssystem einen hohen Grad an Komplexität aufweist, wurde daher anschließend versucht, es über einen komplexitätstheoretischen Ansatz mit Hilfe einer verteilten Steuerung zu optimieren. Hierfür wurde zunächst ein weiteres Simulationsmodell erstellt, das diesem Ansatz besser entsprach und in diesem Zusammenhang leichter zu handhaben war. Die Modellierung des neuen Modells erfolgte nach in dieser Arbeit neu entwickelten und von der Komplexitätsforschung inspirierten Modellierungskriterien. Auch zur anschließenden Gestaltung der Steuerung wurde auf Erkenntnisse der Komplexitätsforschung zurückgegriffen, indem die Funktionsprinzipien, die in natürlichen adaptiven Systemen zu finden sind, zur Entwicklung von Steuerungsansätzen genutzt wurden. Die Umsetzung dieses integrierenden Steuerungskonzepts im Simulationsmodell erfolgte anschließend über die Implementierung einer verteilten Steuerung mit Hilfe von Software-„Agenten“, die einzelnen Bereichen des Systems zugeordnet wurden. Über dieses Prinzip eines „Multi-Agenten-Systems“ sollte die Selbstorganisation des Systems forciert und über die zusätzliche Implementierung von Lernfähigkeit die Adaptivität erhöht werden. Wichtige Parameter zur Umsetzung dieser Ziele waren hierbei die so genannten Wirkungszeiten, die neu eingeführt wurden, um Wirkungszusammenhänge transparenter zu machen. Die auf diese Weise entwickelte OPTWIP-Steuerung (OPTimal Work-In-Progress) wurde anschließend an vier Szenarien getestet. Die Szenarien beinhalteten auch Parametersätze, die sich sehr von denen des Originalsystems unterschieden, um die Übertragbarkeit des Steuerungsansatzes auf ähnliche Systeme nachzuweisen. Bei diesen Testläufen ergab sich mit der verteilten Steuerung zwar keine ausgeprägte Glättung der Schwankungen in der Systemdynamik, jedoch konnten in allen Simulationsdurchläufen deutliche Verbesserungen (bis zu 20%) in den logistischen Zielgrößen Durchlaufzeiten, Bestand und Produktionsqualität erzielt werden. In dieser Arbeit konnte somit an einem beispielhaften System der Nachweis erbracht werden, dass große Fortschritte in der Steuerung produktionslogistischer Abläufe zu erzielen sind, wenn man die in den Produktionssystemen vorhandene Komplexität nicht bekämpft, sondern zur Optimierung der Prozesse nutzt. Im Zuge dieser Untersuchungen wurden zusätzlich eine Methodik zur optimierten Modellierung und Analyse sowie Prinzipien zur komplexitätstheoretisch inspirierten Gestaltung und Steuerung komplexer technischer Systeme entwickelt und erfolgreich auf den beispielhaften Logistikprozess angewendet. In wie weit diese auf andere logistische Prozesse übertragbar sind, muss durch zukünftige Untersuchungen nachgewiesen werden. Weniger zeigen

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Produktinformationen

Technische Daten

Erscheinungsdatum

29.12.2005

Sprache

Deutsch

EAN

9783866240681

Herausgeber

Winter Industries

Serien- oder Bandtitel

Dissertation Classic

Sonderedition

Nein

Autor

Andreas Heyl

Seitenanzahl

244

Auflage

Einbandart

Broschiert

Bandzählung

1168

Höhe

210 mm

Breite

15 cm

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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