Produktionssystematik - Cheatsheet

Grundlagen der Produktionssysteme

Definition:

Grundlagen der Produktionssysteme umfassen die grundlegenden Konzepte und Prinzipien, die für das Verständnis und die Gestaltung von Produktionssystemen erforderlich sind.

Details:

• Produktionssystem: Kombination von Input, Transformation und Output
• Produktionsfaktoren: Arbeit, Betriebsmittel, Werkstoffe
• Transformationsprozess: Materialfluss, Informationsfluss, Wertschöpfung
• Typen von Produktionssystemen: Massenproduktion, Serienproduktion, Einzelfertigung
• Zielgrößen: Produktivität, Qualität, Flexibilität, Kosten
• Lean Production: Vermeidung von Verschwendung, kontinuierliche Verbesserung
• Kennzahlen: Durchlaufzeit, Auslastung, Effizienz
• Mathematische Modellierung: Verwendung von Formeln und Algorithmen zur Optimierung

Klassifizierung von Produktionssystemen

Definition:

Systeme zur Produktion von Gütern und Dienstleistungen klassifizieren; wichtige Faktoren: Produktarten, Produktionsmengen, Organisation.

Details:

• Nach Produktarten: Einzelfertigung, Serienfertigung, Massenfertigung
• Nach Produktionsmengen: Kleinserien, Mittelserien, Großserien
• Nach der Organisation: Werkstattfertigung, Fließfertigung, Gruppenfertigung
• Wichtige Kenngrößen: Durchlaufzeit, Auslastung, Flexibilität
• Formeln: Durchlaufzeit (DLZ) = Bearbeitungszeit (BZ) + Transportzeit (TZ) + Liegezeit (LZ)

Optimierung von Transportströmen

Definition:

Optimierung von Transportströmen in der Produktionssystematik bezieht sich auf die Verbesserung der Effizienz und Effektivität der Material- und Warenbewegung innerhalb eines Produktionssystems.

Details:

• Ziel: Minimierung der Transportkosten und -zeiten
• Wichtige Methoden: mathematische Optimierungsmodelle, Heuristiken, Simulationen
• Relevante Parameter: Entfernung, Transportmittel, Kapazitäten, Kosten
• Formel für Transportkosten: \[ TK = \text{fixe Kosten} + (\text{variable Kosten} \times \text{Transportmenge}) \]
• Beispielansatz: Lineare Programmierung zur Routenoptimierung

Methoden der Kapazitätsplanung

Definition:

Methoden zur Bestimmung und Anpassung der Produktionskapazität zur Sicherstellung eines reibungslosen und effizienten Produktionsprozesses.

Details:

• Grobplanung: Schätzung der Nachfrage und allgemeine Kapazitätsanpassung
• Feinplanung: Detaillierte Analyse der Produktionsbedarfe und Ressourcenverfügbarkeit
• Kapazitätsabstimmung: Balance zwischen Kapazität und Nachfrage
• Engpassorientierte Planung: Identifikation und Behebung von Engpässen (TOC)
• Simulationsmethoden: Einsatz von Modellen zur Nachbildung und Optimierung der Produktion
• Mathematische Methoden: Lineare Programmierung und Queuing-Theorie

Statistische Qualitätskontrolle

Definition:

Verfahren zur Überwachung und Sicherstellung der Qualitätsstandards in Produktionsprozessen durch statistische Methoden.

Details:

• Kontrollkarten: Überwachung von Prozessen
• Kenngrößen: Mittelwert (\bar{x}), Streuung (\text{R}, \text{s})
• Verteilungsannahmen: Normalverteilung
• Prozessfähigkeitsindex: \text{Cp}, \text{Cpk}
• Stichprobenprüfungen: Zufällige Auswahl

Cyber-physische Systeme

Definition:

Kombination aus physischen Prozessen mit digitalen Steuerungen und Kommunikation.

Details:

• Integrität von Hardwaresystemen und Softwaresystemen
• Echtzeit-Datenerfassung und -verarbeitung
• Kommunikation über Netzwerkprotokolle
• Beispiel: Industrielle Automatisierungssysteme
• Nutzen: Effizienzsteigerung, Fehlerreduktion
• Komponenten: Sensoren, Aktoren, Controller
• Sicherheit und Datenschutz als zentrale Aspekte

Internet der Dinge (IoT) in der Produktion

Definition:

Verbindung von physischen Geräten und Maschinen mit dem Internet zur Kommunikation und Datenaustausch in Echtzeit, Optimierung von Produktionsprozessen

Details:

• Verbesserung der Effizienz und Produktivität durch Automatisierung
• Echtzeit-Überwachung und -Wartung von Maschinen
• Ermöglicht vorausschauende Instandhaltung durch Datenanalyse
• Vernetzung von Produktionsanlagen durch IoT-Sensoren und -Geräte
• Integration mit ERP-Systemen für verbesserte Prozesssteuerung
• Anwendung von Maschinellem Lernen zur Optimierung
• Herausforderungen: Datensicherheit, Interoperabilität, Komplexität der Integration

Smart Manufacturing und digitale Zwillinge

Definition:

Intelligente Produktionsprozesse durch nahtlose Integration von Technologien; digitale Zwillinge simulieren physische Objekte oder Systeme in Echtzeit.

Details:

• Smart Manufacturing: Nutzung von IoT, AI, und Automatisierung zur Effizienzsteigerung und Fehlerreduktion.
• Dynamische Anpassung und Echtzeit-Entscheidungen zur Optimierung von Produktionsabläufen.
• Digitale Zwillinge: Virtuelles Modell eines physischen Produkts oder Prozesses, das Echtzeit-Daten verwendet.
• Anwendungsfelder: Wartungsvorhersage, Prozessoptimierung, Produktentwicklung.
• Integration von Sensordaten und historischen Daten zur präzisen Vorhersage und Steuerung.