title: Entwicklung einer Vorgehensweise für den Einsatz von Sensorsystemen für die Fabrikplanung
Creators: name: Kremslehner, Nikolaus
Publisher: name: TU Wien
Year: 2021
Subjects: subject: Fabrikplanung
subject: Datenerfassung
subject: Sensorsysteme
subject: Produktionsoptimierung
subject: Factory planning
subject: data acquisition
subject: sensor systems
subject: production optimization

description: Kürzer werdende Produktlebenszyklen, steigende Variantenvielfalt und zunehmend turbulente Umfeldbedingungen stellen die Produktionsunternehmen heute vor ständig neue Herausforderungen. Um diesen begegnen zu können, müssen Unternehmen auch die Prozesse und Strukturen in ihrer Fabrik immer häufiger anpassen. Etablierte Methoden und Modelle der Fabrikplanung sind allerdings auf ein statisches Umfeld mit geringer Komplexität ausgerichtet. Insbesondere die Datenerfassung stellt einen wesentlichen Teil des Aufwands für Fabrikplanungsprojekte dar. Gerade mittelständische Unternehmen verfügen in der Regel über eine schlechte Datenqualität und können daher nicht in der nötigen Frequenz Fabrikplanungen durchführen. Allerdings ist mittlerweile ein breites Angebot an intelligenten Sensoren kostengünstig verfügbar, die das Potenzial haben, die Datenverfügbarkeit wesentlich zu erhöhen. Ziel dieser Arbeit ist es daher, eine Vorgehensweise zu entwickeln, anhand der Sensoren zielgerichtet für die Fabrikplanung eingesetzt werden können. Dazu wurden auf Basis der Grundlagenrecherche sowohl die Anforderungen ermittelt, die ein Sensorsystem für die Fabrikplanung erfüllen muss, als auch die technischen Möglichkeiten, die dafür existieren. Dabei wurden Real-Time Locating Systems (RTLS) als geeignetste Technologie identifiziert. Daher wurde eine Vorgehensweise entwickelt, um ein RTLS effizient für einen abgegrenzten Zeitraum in einer Fabrik einzusetzen und die Daten zu geeigneten Planungsgrundlagen auszuwerten. Die Validierung in einer Versuchsumgebung zeigte, dass auf diese Weise schnell und zuverlässig jene Daten ermittelt werden können, die in der Regel besonders schlecht verfügbar sind. Darüber hinaus konnte eine Vielzahl an Auswertungen durchgeführt werden, die als reproduzierbarer Programmcode jederzeit mit neuen Datensätzen durchgeführt werden können. Diese Auswertungen ermöglichen es, zahlreiche Optimierungspotenziale in den Produktionsprozessen und Strukturen zu erkennen.
description: Shorter product life cycles, increasing number of variants and more and more turbulent environmental conditions are constantly posing new challenges for production companies today. In order to meet these, companies must also adapt the processes and structures in their factory more and more frequently. Established factory planning methods and models, however, are designed for a static environment with low complexity. Data acquisition in particular accounts for a significant part of the time and effort required for factory planning projects. Medium-sized companies usually have poorer data quality and therefore cannot carry out factory planning with the necessary frequency. However, a wide range of intelligent sensors is now available at low cost, which have the potential to significantly increase data availability. The aim of this work is therefore to develop an approach that allows sensors to be used in a systematic way for factory planning. For this purpose, both the requirements that a sensor system for factory planning must fulfil and the technical possibilities that exist to achieve this were determined on the basis of literature research. Real-Time Locating Systems (RTLS) were identified as the most suitable technology. Therefore, an approach was developed to use RTLS efficiently for a limited period of time in a factory and to process the data into a suitable planning basis. The validation in a test environment showed that in this way those data can be determined quickly and reliably that are usually particularly poorly available. In addition, a large number of analyses could be carried out, which can be run as reproducible programme code with new data sets at any time. These analyses make it possible to identify numerous optimization potentials in the production processes and structures.