Labor für Simulation und vernetze Wertschöpfungskette : Technische Hochschule Rosenheim

Produktion und Lieferkette: Simulation / Datenanalyse und statistische Auswertung
Leitstandanbindung der Maschinen im Labor für Fertigungstechnik / proto_lab sowohl in einer Übungsumgebung wie auch mit realem Maschinenzugriff
Anbindung an das ERP-System Mirosoft Dynamics Business Central
Produktion und Lieferkette: Simulation / Datenanalyse und statistische Auswertung
CAD-Konstruktion / CNC-Programmierung
EDV-unterstützte Unterrichtseinheiten im Rahmen der Vorlesungen Produktionsmanagement 2, Fertigungsautomatisierung und CNC-Praktikum
Offline-Programmierung und Simulation im Rahmen der Robotik-Ausbildung
Fertigungsoptimierung
Außerhalb der Unterrichtsbelegung steht der Raum mit der auf den Rechnern installierten Spezialsoftware Studierenden für studentische Projekt-, Seminar- und Abschlussarbeiten sowie für Forschungsprojekte zur Verfügung

10 Rechnerarbeitsplätze und zusätzlicher Dozentenarbeitsplatz
Beamer
Overhead-Projektor
physischer Server mit mehreren virtuellen Servern
eigenes experimentelles Netzwerk
Einbindung in das Hochschul-Netzwerk

Das Labor für Simulation und vernetzte Wertschöpfungskette bietet mit dem Multi-Methoden-Simulationsprogramm AnyLogic die Möglichkeit zur Simulation der gesamten Supply Chain von der Produktion über den Transport bis hin zur Lagerhaltung unter Verwendung von diskreter Ereignismodellierung, agentenbasierter Modellierung und Systemdynamik sowie einer Vielzahl von industriespezifische Bibliotheken. Gemeinsam mit Industriepartnern hat das Labor eine Reihe von Projekten zur Simulation optimierter Lagerbereiche und zur Untersuchung von Maschinenkapazität und -leistung unterstützt. Das Labor fördert Optimierungs- und Statistikwerkzeuge für Datenanalysen und Lean Six Sigma Projekte zur kontinuierlichen Verbesserung.

Das Labor wird für die CAD-Produktkonstruktion und Stücklistengenerierung, die Programmierung und die Leitstandsanbindung der Holzbearbeitungsmaschinen, des fahrerlosen Transportsystems und des Industrieroboters im Labor für Fertigungstechnik eingesetzt und ist in die Bereitstellung der notwendigen IT-Infrastruktur für das Projekt "production tomorrow laboratory" proto_lab eingebunden.

Hochwertige, individuelle Möbelproduktion, auch für Küchen, Fenster und Türen, ist das Markenzeichen mittelständischer Möbelhersteller in Deutschland, denn sie konkurrieren mit der variantenarmen Massenproduktion und mit kostengünstigeren Produktionsstandorten, etwa in Osteuropa. Um eine hohe Qualität und einen hohen Individualisierungsgrad der Möbel zu erreichen und gleichzeitig der Nachhaltigkeit in der Produktion verpflichtet zu sein, müssen Möbelhersteller-KMUs einen komplexen Mix aus Standardteilen, von gängigen Scharnieren oder Regalen, und Losgröße-1-Teilen, die entweder zugekauft oder selbst produziert werden, bewältigen. Viele KMUs sind bereits zu einer fast vollständigen Losgröße-1-Produktion übergegangen, halten praktisch keine Lagerbestände und produzieren nur auf Bestellung. Dies erfordert eine flexible Produktion und komplexe Material- und Informationsflüsse.

Diese zunehmende Komplexität und ständige Veränderung des Produktionsmixes erfordert neue Werkzeuge zur Bewertung neuer Produktionslayouts und der Losgröße-1-Produktion, die Auswirkungen des Produktionsmixes und der Sequenzierung zu erkennen und die Lagerhaltung zu optimieren. Die Technische Hochschule Rosenheim setzt das Softwarepaket AnyLogic ein, um mit KMUs an derartigen Problemstellungen zu arbeiten. AnyLogic ist eine Multi-Methoden-Modellierungsumgebung, die ereignisbasierte Methode, agentenbasierte Modellierung und Systemdynamik verwendet. Die Anylogic-Bibliotheken ermöglichen die Erstellung von 2D- und 3D-Modellen zur Visualisierung und können Grundrisse für Fabriksimulationen und GIS-Karten für Supply-Chain-Simulationen einbinden. Die AnyLogic Simulationssoftware wurde von der AnyLogic Company entworfen und entwickelt und wird über ein globales Netzwerk von Partnern vermarktet. Die Software dient dazu komplexe Geschäftsumgebungen mit flexiblen Herangehensweisen und in unterschiedlichen Detaillierungsgraden zu erfassen und zu simulieren.

Industrieprojekte:

Picture of Germany and the AnyLogic simulatoin of deliveries from furniture producers to customers, as well as a dashboard showing the key performance indicators, including kilometers travelled, green house gas emissions and costs.

In einer Kooperation zwischen der Technischen Hochschule Rosenheim und dem Beratungsunternehmen Zoller Consulting GmbH wurde ein neues Logistikmodell für den Einsatz in der Möbelindustrie entwickelt.

Die Lieferung sperriger Möbel geht durch mehrmaliges Umladen oft mit Beschädigungen und Verspätungen einher. Durch die Kooperation und Abstimmung in der Tourenplanung von Herstellern können Frachten früher und gezielter kombiniert und vergeben werden. In der Auslieferregion kann von einem Partnerhersteller eine Rückladung abgeholt werden, die wiederum für Kunden in der Heimatregion bestimmt ist (Systemverkehre - Rundlaufverkehre). Gleichzeitig können durch die Einbindung von Umzugsplattformen (Leerkilometer vermeiden) und Paketdiensten besonders kleine Kommissionen kostengünstiger versendet werden. Es können somit Abladestellen, die Tour-Dauer oder die gesamten Direkt-Touren reduziert werden.

In Vorbereitung auf ein Pilotprojekt mit Möbelherstellern wurden mit einem AnyLogic-Simulationsmodell erste Prognosen über die Einsparpotenziale erstellt. Dazu wurden Tourdaten aus dem vergangenen Jahr einmal im Ist- und im Soll-Zustand verwendet. Diese beinhalten Kunden in ganz Deutschland, die beliefert werden. Über den Zeitraum von einer Woche werden Daten zu den Strecken, Touren und Stationen erhoben. Im Ist-Zustand wird der aktuelle Stand der Möbelauslieferung abgebildet. Im Soll-Modell wird die Umsetzung des Konzepts simuliert: Sind in den Anlieferregionen Partnerfabriken ansässig, wird dort eine Rückladung aufgenommen und in der Heimatregion des Herstellers ausgeliefert.

Die Simulation zeigt, dass der Anteil der Leerkilometer von 24% auf 8% reduziert werden konnte. Kosten für Leerfahrten werden damit deutlich reduziert. Mit einer erhöhten Auslastung der LKW können im Simulationsbeispiel 24 % der gesamten Emissionen eingespart werden. Daneben werden weitere Problemfelder adressiert: potenzieller Laderaum, der dringend benötigt wird, wird verwendet. Wenn in beide Richtungen statt nur einfach Waren transportiert werden, stehen dem Partner die eigenen Fahrzeuge noch zur Verfügung. Die wertschöpfenden Tätigkeiten des Fahrpersonals können gesteigert werden. Die Simulation zeigt, dass die Anzahl von Touren verringert werden könnte. Hier punktet der Sonderfall, dass Waren mit geringem Volumen gesondert abgewickelt werden: statt mit 40t-LKWs und 2-Personen-Besatzung werden diese als Rückladung über Umzugsunternehmen und mit Paketdiensten ausgeliefert. Die Umzugsunternehmen profitieren durch die Auslieferung anstelle der bisherigen Leerfahrt genauso wie die Hersteller, für die die Auslieferstellen ihrer Touren reduziert werden. Damit können diese Abladestellen von den Touren ausgenommen werden. Außerdem werden die Warenumschläge und die Auslieferungszeit reduziert, indem die Ware auf direktem Wege zum Händler geliefert wird. Durch dieses System werden die Transportschäden und Reklamationen in hohem Maße vermindert. Es werden nicht nur die erneute Produktion und Auslieferung von Einzelteilen vermieden, sondern auch eine kundenfreundliche Auftragsbearbeitung gewährleistet.

Die nächsten Schritte sind die Erweiterung der Simulation auf einen längeren Zeitraum und die Untersuchung der Fahrzeugauslastung und Emissionsreduzierung unter Berücksichtigung weiterer Partner, des Einsatzes von Elektrofahrzeugen und der Nutzung des Zuges für lange Strecken.

Schörghuber Spezialtüren KG

Für den ersten Teil eines Simulationsprojekts mit Schörghuber Spezialtüren wurde die tatsächliche Befüllung der Falzkantenlinie, einer Durchlaufanlage bei Schörghuber, mit dem AnyLogic Simulator simuliert. Schörghuber produziert in Losgröße 1 und mit einer großen Variantenvielfalt, was eine Herausforderung für die Durchsatzverarbeitung darstellt. Auf die Falzkantenlinie wirken sich z.B. die Anzahl der Fälze pro Tür und die Dicke der Türen auf die Maschinenauslastung aus. Eventuelle Fehler während der Bearbeitung erfordern eine Nacharbeit. Das Ziel des ersten Teils dieses Projekts war es, den aktuellen Prozess zu simulieren, bei dem die Türen von einem bestimmten Stapel vollständig bearbeitet werden, bevor sie die Maschine verlassen. Bei dieser Methodik kommt es durch die unterschiedlichen Türvarianten zu Verschwendungen in Form von langen Wartezeiten und einem teilweise geringen Anlagenfüllgrad der Linie. In der Simulation wurde aus den realen Produktionsdaten die Falzkantenlinie inklusive der Fehlerentstehung rekonstruiert und eine gute Übereinstimmung zwischen der Durchlaufzeit der Realität und der Simulation erreicht.

Im zweiten Teil des Projekts soll der Soll-Zustand der Durchlaufanlage beschrieben und simuliert werden. Der Soll-Zustand ist dadurch gekennzeichnet, dass die Türblätter nach jedem Einzeldurchlauf gestapelt werden, anstatt das einzelne Türblatt ohne Zwischenstapelung in den Anlageneinlauf zurückzugeben. Das Ziel ist mit dieser Simulation herauszufinden, ob und in welchem Maße der Anlagenfüllgrad erhöht werden kann.

Für den ersten Teil des Projekts lieferte Schörghuber Daten zur aktuellen Anlagenbelegung und zu den Ablaufprotokollen. Anhand von repräsentativen Produktionschargen sollen beide Durchlaufkonzepte miteinander verglichen werden, um den Nutzen einer Änderung zu quantifizieren und die Wirtschaftlichkeit abzuschätzen. Die Simulation soll zudem Optimierungs- und Störungspotentiale im Detail aufzeigen.

AnyLogic FTF Simulation Schörghuber - Halle 3 und 4

Schörghuber Spezialtüren KG

Im Sommersemester 2022 war ein Projektseminar der TH Rosenheim bei der Schörghuber Spezialtüren KG in Ampfing, um mithilfe einer Simulation von Prozessabläufen die geplante Einführung eines fahrerlosen Transportsystems (FTS) in der Fertigung zu unterstützen.

Schörghuber fertigt mit rund 400 Mitarbeitern am Standort Ampfing auf 90.000 m² Produktionsfläche im Jahr über 100.000 Spezialtüren aus Holz, die Anforderungen zu Brandschutz, Schallschutz, Einbruchschutz etc. erfüllen.

Mithilfe der Simulationssoftware AnyLogic hat das Projektseminar Prozessabläufe abgebildet und nach der Simulation Aussagen darüber getroffen, ob für geschätzte Kapazitäten und Anzahl an fahrerlosen Transportfahrzeuge (FTF) eine Kaufentscheidung bestätigt werden kann.

In dem Projekt wurde der Transport von Türstapeln zwischen zwei von vier Produktionshallen simuliert und die erforderliche Anzahl der FTF überprüft. Die Simulation wurde so erweitert, dass einzelne Maschinen entsprechend des Produktmix angefahren werden. Die FTF bringen den Türstapel zum jeweiligen Bearbeitungsschritt, nehmen den Stapel nach erfolgter Bearbeitung wieder auf und transportieren ihn zum nächsten Prozessschritt. Zusätzlich übernehmen die FTF den Abtransport der Schonplatten und defekten Türen. Herausforderung in der Simulation war hier vor allem die Berücksichtigung der Kollisionen der FTF, Ladestellen für die Batterieladung und Engpässe aufgrund des einspurigen Verkehrs.

Die technischen Daten, die Schörghuber dafür bereitgestellt hat, lieferten in der Simulation wichtige Erkenntnisse zu Auslastung, Anzahl der benötigten FTF und zur Anzahl der Ladestationen. Mit diesen Ergebnissen konnte die Kaufentscheidung bestätigt werden. Die Wahl fiel auf den FTS-Hersteller Firma Bär Automation GmbH, die eine vollständige Umsetzung bis Ende März 2023 plant.

Plattenbearbeitungsbereich; links: in der Modellerstellung; rechts: bei Ablauf der Simulation

Ein Zimmerei Unternehmen welches individuelle, ökologische und nachhaltige Holzhäuser bisher in kleiner Anzahl herstellt, möchte zu einem großen Fertighaushersteller in Deutschland werden. Um dieses Ziel zu erreichen ist eine neue hochautomatisierte Fertigung geplant. In dieser Fertigung werden die modernsten Maschinen für ihren Bereich verwendet. Beispielsweise ist ein vollautomatisiertes Plattenbearbeitungszentrum mit integrierter Sortierung und Stapelung auf Trägersysteme geplant. Das Kommissioniern wird von einem Roboter durchgeführt. Die Verteilung der Stapel an die Stationen geschieht durch ein FTS (fahrerloses Transportsystem). An den Stationen angekommen werden die Platten wiederum durch Roboter auf die Wandelemente aufgelegt und befestigt. Es gibt vier Roboter, die in einer Fertigungslinie arbeiten, um die Wandelemente mit Platten, aus verschiedenen Materialien, zu beplanken. Die Riegelwerke, die das Grundgerüst der Wandelemente bilden, werden von einer vollautomatischen Anlage zusammengesetzt. Die Anlage wird wiederum von einer vollautomatischen Stababbundanlage mit bearbeiteten Stäben versorgt. Auch die Verteilung der Wandelemente geschieht weitestgehend automatisch. Lager für Materialien, Platten oder Wandelemente sind immer durch ein Rechnergestütztes Programm überwacht. Alle Abläufe und Bearbeitungen sind von einem übergeordneten System gesteuert.

Um diese geplante Produktion in ihrer Effizienz zu überprüfen ist vorab eine Simulation von Herrn Lucas Schäfer angefertigt worden. Diese Simulation ist im Multimethodenwerkzeug AnyLogic entstanden. Dort wurde das geplante Layout der Produktion eingefügt. Mit dem Bausteinsystem, dass in AnyLogic verwendet wird, ist der Produktionsablauf nachgebildet worden. In manchen Bausteinen sind zusätzlich einfache Java-Programmierungen eingefügt worden, um den Ablauf der Simulation möglichst realitätsgetreu abbilden zu können. Nachdem die geplante Produktion in das Simulationsmodell überführt wurde, sind mit den in AnyLogic integrierten Statistiksammeltools die wichtigsten Daten ermittelt worden. Diese Daten geben Aufschluss über die Anzahl der herstellbaren Wandelemente und an welcher Station der momentane Engpass der Produktion zu finden ist.

Die gemessenen Daten ergaben, dass die vom Unternehmen gewünschte Anzahl an Wandelementen produzierbar ist, so wie es mit den Anlagen- und Maschinenherstellern abgesprochen ist. Der ermittelte Engpass der geplanten Produktion ist dabei der Stababbund.

Durch diese Erkenntnisse möchte das Unternehmen, nochmals auf den Anlagenhersteller dieser Station zutreten und einen Leistungsstärke Anlage planen, um den Output an Wandelement zu erhöhen. Danach können durch das Anpassen der Parameter in der Simulation an dieser Station, andere Engpässe aufgedeckt werden. Dadurch erhofft sich das Unternehmen die geplante Produktion so weit anpassen zu können, dass die eingesetzten Ressourcen möglichst effizient arbeiten werden.