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

Ausgangssituation und Forderung der Großserienmontage Ausgangssituation in der Großserienmontage Notwendigkeit hoher Anlagenverfügbarkeit Hohe Sensibilität gegenüber Störungen und Stillständen Hohe Produktqualität (keine Schwankungen) Komplexe, unübersichtliche Montageprozesse Personalarme Montagezyklen (Automatisierungsgrad) Forderungen der Großserienmontage * Reithofer, N. 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 Umfassende Betrachtung des Störungsmanagements vor dem Hintergrund der technischen Verfügbarkeit Montag, 17. April 2017 C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt

Stand der Technik/Aufgabenstellung Prozeßüberwachung Taktzeiten einbinden Störungsaustritt über Taktzeiten Ermitteln der steuerungs-internen Daten als Symptome RC/NC-Schnittstelle (Fehler-, Alarm-, Statusmeldungen) SPS-Schnittstelle (Leitstand, Werkzeugüberwachung) Steuerungsinterne –externe Signale RECAM-S, OBSERWER, SICALIS, INTOUCH, etc. Störungsbehebung Verwalten der Symptome, Gewichtung, Ausblenden, etc. Änderungen durch Symptome für Wissensrepräsentation, -akquisition und -manipulation symptombasierte Suchstrategie Wissensbasierte Ansätze (fall-, modellbasiert, assoziativ) Assoziative Zuordnung von Symptomen zu Fehlern Auswertung von Falldaten Wissensrepräsentation (Störungssituationen speichern) Wissensakquisition (direkt, automatisch) Wissensmanipulation (Retrieval, Reuse, Revise) Online-Störungsmanagement Systems Leitfaden zur Einführung eines Am Beispiel der Volkswagen AG Optimierung von Ablaufpro-grammen anhand der Taktzeit Simulation, um kritische Bereiche zu finden (Potential) Präv. IH -> max. Wirkungsgrad (Kostenabschätzungsproblem) Störungsvermeidung Ursachenvermeidung präventive IH (Zufallsausfälle) Streng periodische Erneuerung und Blockerneuerung Folgenminimierung (Simulation, Warteschlangenth.) Qualitäts- und Produktmängel, Konstruktions- und Justiermängel, Verschleiß und Alterung Einführung bei VW Montag, 17. April 2017 C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt

Prozeßüberwachung Problemfelder BSDE Taktzeiten/Stördauer Symptome Bei Reparatur -> Störung beendet bzw. wiederholter Fehler (exakte Bestimmung der Störungsdauer) Symptome der Störungen können nicht über steuerungsexterne Daten abgebildet werden Server SPS externe Daten Störungen Taktzeiten/Stördauer Symptome Modell Folge: Begin Schnittstelle Initiator 1 IP-Adresse Anfangszeit Abarbeitung Taktzeit Initiator 2 Beendigungszeit Symptome (Rückführung) Ungenauigkeit Konverter Ende Montag, 17. April 2017 C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt

Störungsbehebung (Wissensrepräsentation/Symptomerfassung) Fehlerdokument Z-Koordinate verlassen Fehlermeldung ID Kennzeichen Y-Koordinate verlassen X-Koordinate verlassen Grenzdruck überschritten Hydraulikdruck = 30 Vorschub = 3000 Resthub außerhalb der Toleranz Greifsensor keine Rückmeldung l 1 2 5 4 3 6 A = 001 Montag, 17. April 2017 C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt

Störungsbehebung (Wissensmanipulation) Maschinensicht Prozeß- Wissen Zähler neuer Fall Erkannte Störung Ausblenden und Codierung von Symptomen Zu suchende Störungsmatrix gleicher Fall Kommunikation ähnliche Fälle kein konventionelles Vorgehen lokaler Arbeitsplatz remote Arbeitsplatz Retrieval Reuse Reuse/ Revise transformational derivational Manuelle Suche 1. 2. Störungssicht Maschine A1 Maschine A2 Vorausschauendes Situatives Wissen Wissen Ausblenden und Kennzeichnen von Symptomen (automatisch) Administrator bearbeitet alle neuen Fälle Einführung manueller Filterkriterien Maschinensicht beinhaltet Daten für die Optimierung Manuelle Filterkriterien Symptomsuche Montag, 17. April 2017 C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt

Störungsvermeidung (Prozeß- bzw. Taktzeiten) Optimierung Taktzeiten Störungsbildänderung Einbeziehung in Simulation Montagezelle Stationen Punktfolge Zeit Schleichende Veränderungen führen zu Qualitätsverlust und schließlich zu Ausfällen! Gesamte Taktzeit Taktzeit Weg Zeit Bearbeitungszeit, Wartezeit Bewegung Programmfehler Wegverschiebung Vermeidung von Folgensprüngen, Wartezeiten Optimierung abzufahrender Punkte und Prozeßparameter Möglichst parallele Verarbeitung unter Berücksichtigung von Kollisionsgefahr Ausrichtung an langsamstem Betriebsmittel (Vermeidung von Verschleiß, Alterung) Montag, 17. April 2017 C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt

Störungsvermeidung (präventive Instandhaltung für Sprungausfälle) prophylaktische Erneuerung prophylaktische Erneuerung BE SpE Havarieerneuerung Havarieerneuerung 100% Störungen bei Streng p. Erneuerung Störungen bei Blockerneuerung Gleiche Störungen eines Bauelements Kostengrenze in Prozent Blockerneuerung bei kleinen Intervallen Herstellerkatalog einbeziehen Überwachung der Intervalle und gegebenenfalls Anpassen % n i g n u r e g e i t s l l a s f u A d Material- mehrkosten- grenze n u n e t s o K 20% Kosten bei Streng p. Erneuerung Kosten bei Blockerneuerung 36 Erneuerungsintervall in Tagen 10 Montag, 17. April 2017 C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt

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 Betrachteter Bereich Simulieren der Vergangenheit Reale Störungen und Prozeßzeiten Auswahl repräsentativer Zeiträume Ausklammern von Langzeitstörungen Nächster kritischer Bereich Maximaler Wirkbereich Veränderungen der kritischen Bereiche 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 Montag, 17. April 2017 C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt

Leitfaden zur Einführung I Einbinden der BSDE-Daten, überprüfen der Signalwelt mit der Realität, Abgrenzen relevanter Störungen, Modellieren der Montagelinie (IP-Adressen, BM, Zellen, Bereiche, etc.), Einbinden der Taktzeiterfassung und Ableiten des Störungsaustritts, 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, Optimierung der Prozeßzeiten und Steuerungsprogramme, etc., Sollten sich gravierende Änderungen ergeben, muß neu simuliert werden, Wenn möglich, vorheriges Abschätzen der Steuerungsgüte, Einführung der steuerungsinternen Symptomerfassung, Konverter, Einführung der Störungsbehebung, Schulung der Mitarbeiter (Anlagenführer, Meister, IH), Abzeichnen der Störungen vom Administrator (Ähnlichkeit), Einführung zusätzlicher Filterkriterien, 100 Wochen 50 1. 2. 3. 4. 5. 6. 170 zu 1024 Neue Störungen Montag, 17. April 2017 C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt

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, Erneutes Simulieren bei Änderungen der Störungscharakteristik, Einführung konstruktiver Änderungen (Pufferoptimierung). Bolzen Lang- störungen Kurz- Wieder- holer Präventiv- potential 49% 51% 50% 24,5% Roboter 70% 30% 35% Zangen 60% 40% 42% Schweißen 80% 20% 16% Kleber Int. Transp. 90% 10% 45% Interbus 95% 5% 90,25% MIG/CO2 25% 75% 12,5% Logik Anteil pro Kategorie 9% 24% 14% 21% 6% 12% 100% Anteil an Gesamtstörungen 30,6% Durchschnittl. Wirkungsgrad von 42% Anteil an Gesamtstörungen ergibt 30,6% -> Einsparpotential von 12,7% Simulation ergab 7,8% Gesamtpotential Montag, 17. April 2017 C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt

Umfassendes Störungsmanagement Planung neuer Montagelinien anhand detaillierter Daten Störungsvermeidung Theoretische Analyse Prozeß Modell Ursachen- Folgen- Experimentelle Anal. vermeidung minimierung Sensorik Montage- Prozeß- und Puffer- Daten- über- Präventive Analyse optimierung erfassung Instand- wachung setzung Qualitäts- sicherung Vergleich Aktuelles Soll- Fehleranal. Verhalten verhalten Häufigkeit Dauer Störungsbehebung Verzögerung Aufbau Meßtechnik Symptome Taktzeiten On-line Off-line … durch Daten- durch Einlesen, übertragung Eingeben Wissens- Experten- Diagnose basis wissen Montag, 17. April 2017 C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt