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HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität-GH Paderborn Wirtschaftsinformatik/CIM Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier Promotionsthema:Wissensbasiertes Online- Störungsmanagement.

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1 HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität-GH Paderborn Wirtschaftsinformatik/CIM Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier Promotionsthema:Wissensbasiertes Online- Störungsmanagement flexibler, hoch komplexer Montagesysteme Wissensbasiertes Online-Störungsmanagement flexibler, hoch komplexer Montagesysteme Promotionsvortrag von Frank Heller 06. Juni 2003 Promotionskommission:Prof. Dr. Wilhelm Dangelmaier Prof. Dr. Ludwig Nastansky Prof. Dr. Joachim Fischer Dr. Stefan Bock

2 HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität-GH Paderborn Wirtschaftsinformatik/CIM Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier Promotionsthema:Wissensbasiertes Online- Störungsmanagement flexibler, hoch komplexer Montagesysteme Mittwoch, 15. Juli 2015C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt 1 Schnelles Erkennen von Störungen Diagnosehilfen zur schnellen Störungsbeseitigung Störungsvermeidung und -minimierung Wissensmanagement (Transfer von Diagnosewissen) Kommunikation zwischen Produktion, IH und Leitung Aufspüren von Schwachstellen Optimierung der Montageprozesse/-abläufe Einbringen der Ergebnisse in neue Fabrikplanung Forderungen der Großserienmontage Ausgangssituation und Forderung der Großserienmontage Notwendigkeit hoher Anlagenverfügbarkeit Hohe Sensibilität gegenüber Störungen und Stillständen Hohe Produktqualität (keine Schwankungen) Komplexe, unübersichtliche Montageprozesse Personalarme Montagezyklen (Automatisierungsgrad) Ausgangssituation in der Großserienmontage Umfassende Betrachtung des Störungsmanagements vor dem Hintergrund der technischen Verfügbarkeit * Reithofer, N.

3 HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität-GH Paderborn Wirtschaftsinformatik/CIM Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier Promotionsthema:Wissensbasiertes Online- Störungsmanagement flexibler, hoch komplexer Montagesysteme Mittwoch, 15. Juli 2015C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt 2 Stand der Technik/Aufgabenstellung RC/NC-Schnittstelle (Fehler-, Alarm-, Statusmeldungen) SPS-Schnittstelle (Leitstand, Werkzeugüberwachung) Steuerungsinterne –externe Signale RECAM-S, OBSERWER, SICALIS, INTOUCH, etc. Prozeßüberwachung Wissensbasierte Ansätze (fall-, modellbasiert, assoziativ) Assoziative Zuordnung von Symptomen zu Fehlern Auswertung von Falldaten Wissensrepräsentation (Störungssituationen speichern) Wissensakquisition (direkt, automatisch) Wissensmanipulation (Retrieval, Reuse, Revise) Störungsbehebung Ursachenvermeidung präventive IH (Zufallsausfälle) Streng periodische Erneuerung und Blockerneuerung Folgenminimierung (Simulation, Warteschlangenth.) Qualitäts- und Produktmängel, Konstruktions- und Justiermängel, Verschleiß und Alterung Störungsvermeidung Leitfaden zur Einführung eines Online-Störungsmanagement Systems Am Beispiel der Volkswagen AG Verwalten der Symptome, Gewichtung, Ausblenden, etc. Änderungen durch Symptome für Wissensrepräsentation, - akquisition und -manipulation symptombasierte Suchstrategie Taktzeiten einbinden Störungsaustritt über Taktzeiten Ermitteln der steuerungs- internen Daten als Symptome Optimierung von Ablaufpro- grammen anhand der Taktzeit Simulation, um kritische Bereiche zu finden (Potential) Präv. IH -> max. Wirkungsgrad (Kostenabschätzungsproblem) Einführung bei VW

4 HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität-GH Paderborn Wirtschaftsinformatik/CIM Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier Promotionsthema:Wissensbasiertes Online- Störungsmanagement flexibler, hoch komplexer Montagesysteme Mittwoch, 15. Juli 2015C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt 3 Prozeßüberwachung SPS Server externe Daten Störungen Modell Schnittstelle Konverter Symptome IP-Adresse Symptome Folge: Begin Ende Initiator 1 Initiator 2 Abarbeitung (Rückführung) Anfangszeit Taktzeit Ungenauigkeit Beendigungszeit Taktzeiten/Stördauer Problemfelder 1.Bei Reparatur -> Störung beendet bzw. wiederholter Fehler (exakte Bestimmung der Störungsdauer) 2.Symptome der Störungen können nicht über steuerungsexterne Daten abgebildet werden BSDE

5 HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität-GH Paderborn Wirtschaftsinformatik/CIM Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier Promotionsthema:Wissensbasiertes Online- Störungsmanagement flexibler, hoch komplexer Montagesysteme Mittwoch, 15. Juli 2015C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt 4 Störungsbehebung (Wissensrepräsentation/Symptomerfassung) Fehlerdokument Z-Koordinate verlassen FehlermeldungIDKennzeichen Y-Koordinate verlassen X-Koordinate verlassen Grenzdruck überschritten Z-Koordinate verlassen Hydraulikdruck = 30 Grenzdruck überschritten Vorschub = 3000 Resthub außerhalb der Toleranz Greifsensor keine Rückmeldung A 1 = 001

6 HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität-GH Paderborn Wirtschaftsinformatik/CIM Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier Promotionsthema:Wissensbasiertes Online- Störungsmanagement flexibler, hoch komplexer Montagesysteme Mittwoch, 15. Juli 2015C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt 5 Störungsbehebung (Wissensmanipulation) Ausblenden und Kennzeichnen von Symptomen (automatisch) Administrator bearbeitet alle neuen Fälle Einführung manueller Filterkriterien Maschinensicht beinhaltet Daten für die Optimierung Manuelle Filterkriterien Symptomsuche Maschinensicht Störungssicht Maschine A1 Maschine A2 Situatives Wissen Prozeß- Wissen Vorausschauendes Wissen

7 HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität-GH Paderborn Wirtschaftsinformatik/CIM Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier Promotionsthema:Wissensbasiertes Online- Störungsmanagement flexibler, hoch komplexer Montagesysteme Mittwoch, 15. Juli 2015C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt 6 Störungsvermeidung (Prozeß- bzw. Taktzeiten) Störungsvermeidung 1.Optimierung Taktzeiten 2.Störungsbildänderung 3.Einbeziehung in Simulation Montagezelle Zeit Bearbeitungszeit, Wartezeit Bewegung Wegverschiebung Programmfehler Gesamte Taktzeit Punktfolge Taktzeit Vermeidung von Folgensprüngen, Wartezeiten Optimierung abzufahrender Punkte und Prozeßparameter Möglichst parallele Verarbeitung unter Berücksichtigung von Kollisionsgefahr Ausrichtung an langsamstem Betriebsmittel (Vermeidung von Verschleiß, Alterung) Schleichende Veränderungen führen zu Qualitätsverlust und schließlich zu Ausfällen! Stationen Zeit Weg

8 HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität-GH Paderborn Wirtschaftsinformatik/CIM Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier Promotionsthema:Wissensbasiertes Online- Störungsmanagement flexibler, hoch komplexer Montagesysteme Mittwoch, 15. Juli 2015C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt 7 Störungsvermeidung (präventive Instandhaltung für Sprungausfälle) K o s t e n u n d A u s f a l l s t e i g e r u n g i n % Erneuerungsintervall in Tagen 100% 20% 1036 prophylaktische Erneuerung 0 Havarieerneuerung prophylaktische Erneuerung 0 Havarieerneuerung Gleiche Störungen eines Bauelements Kostengrenze in Prozent Blockerneuerung bei kleinen Intervallen Herstellerkatalog einbeziehen Überwachung der Intervalle und gegebenenfalls Anpassen Störungen bei Streng p. Erneuerung Störungen bei Blockerneuerung Kosten bei Streng p. Erneuerung Kosten bei Blockerneuerung Material- mehrkosten- grenze BE SpE

9 HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität-GH Paderborn Wirtschaftsinformatik/CIM Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier Promotionsthema:Wissensbasiertes Online- Störungsmanagement flexibler, hoch komplexer Montagesysteme Mittwoch, 15. Juli 2015C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt 8 Störungsvermeidung (Puffergrößen durch Simulation) Warteschlangentheorie (Repairment-Modell) Simulation Stößt schnell an ihre Grenzen, wenn viele Stationen involviert sind Das Problem wird unübersichtlich und läßt nur wenig Spielraum zum Experimentieren Zum Abschätzen bei großen Abweichungen Simulation wird anhand aggregierter Kennzahlen durchgeführt, Betrachtung aller möglich Szenarien Resultate können nicht umgesetzt werden Simulieren der Vergangenheit Reale Störungen und Prozeßzeiten Auswahl repräsentativer Zeiträume Ausklammern von Langzeitstörungen Optimierung von Ereignisräumen, welche in 70% bis 80% repräsentativ für die Montage sind. Die Simulation deckt kritische Bereiche auf Die Datenbasis kann anhand steuerungsexterner BSDE-Daten im Vorfeld gebildet werden Visualisierung des max. Einsparpotentials Betrachteter Bereich Veränderungen der kritischen Bereiche Maximaler Wirkbereich Nächster kritischer Bereich

10 HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität-GH Paderborn Wirtschaftsinformatik/CIM Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier Promotionsthema:Wissensbasiertes Online- Störungsmanagement flexibler, hoch komplexer Montagesysteme Mittwoch, 15. Juli 2015C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt 9 Leitfaden zur Einführung I 1.Einbinden der BSDE-Daten, überprüfen der Signalwelt mit der Realität, Abgrenzen relevanter Störungen, Modellieren der Montagelinie (IP-Adressen, BM, Zellen, Bereiche, etc.), 2.Einbinden der Taktzeiterfassung und Ableiten des Störungsaustritts, 3.Simulieren und Ableiten kritischer Bereiche, Abschätzen des Einsparpotentials anhand anderer krit. Bereiche Abschätzen des Potentials anhand Anzahl und Häufigkeit von Störungen, Abschätzen der Verteilung auf mögliche Präventionen, 4.Optimierung der Prozeßzeiten und Steuerungsprogramme, etc., Sollten sich gravierende Änderungen ergeben, muß neu simuliert werden, Wenn möglich, vorheriges Abschätzen der Steuerungsgüte, 5.Einführung der steuerungsinternen Symptomerfassung, Konverter, 6.Einführung der Störungsbehebung, Schulung der Mitarbeiter (Anlagenführer, Meister, IH), Abzeichnen der Störungen vom Administrator (Ähnlichkeit), Einführung zusätzlicher Filterkriterien, 100 Wochen zu 1024 Neue Störungen

11 HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität-GH Paderborn Wirtschaftsinformatik/CIM Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier Promotionsthema:Wissensbasiertes Online- Störungsmanagement flexibler, hoch komplexer Montagesysteme Mittwoch, 15. Juli 2015C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt 10 Leitfaden zur Einführung II 7.Einführung präventiver Maßnahmen, Auswahl kritischer Störungen (Häufigkeit * Dauer) entsprechend kritischer Bereiche, Ableiten der Instandhaltungsstrategie, Eventuelles Abgleichen der Herstellerkataloge, Wartungsintervalle organisatorisch Einbinden, 8.Erneutes Simulieren bei Änderungen der Störungscharakteristik, 9.Einführung konstruktiver Änderungen (Pufferoptimierung). Durchschnittl. Wirkungsgrad von 42% Anteil an Gesamtstörungen ergibt 30,6% -> Einsparpotential von 12,7% Simulation ergab 7,8% Gesamtpotential

12 HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität-GH Paderborn Wirtschaftsinformatik/CIM Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier Promotionsthema:Wissensbasiertes Online- Störungsmanagement flexibler, hoch komplexer Montagesysteme Mittwoch, 15. Juli 2015C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt 11 Umfassendes Störungsmanagement Prozeß Ursachen- vermeidung Folgen- minimierung Sensorik Häufigkeit Dauer Verzögerung Aufbau Taktzeiten … Montage- und Puffer- optimierung Prozeß- über- wachung Störungsvermeidung Theoretische Analyse Experimentelle Anal. Vergleich Fehleranal. Aktuelles Verhalten Modell Analyse Soll- verhalten Wissens- basis Meßtechnik Planung neuer Montagelinien anhand detaillierter Daten Störungsbehebung Off-line durch Einlesen, Eingeben On-line durch Daten- übertragung Experten- wissen Diagnose Symptome Präventive Instand- setzung Qualitäts- sicherung Daten- erfassung


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