Smart Interfaces - Smart Interface-gesteuerte Springerunterstützung durch leistungsgewandelte Mitarbeiter in der Montage

Im Rahmen des Forschungsprojektes „Smart Interfaces“, welches durch die Bayerische Forschungs-stiftung (BFS) gefördert ist, wird unter anderem ein Ansatz zur kostenoptimierten Konfiguration von Springerpools entwickelt. Dabei werden Qualifikationen und Kapazitätsauslastungen potenzieller Springer sowie arbeitsbezogene Anforderungen der Montagelinie analysiert.

Motivation

Hochvariante, taktgebundene Montagesysteme weisen häufig Kapazitätsschwankungen auf. Diese Schwankungen sind beispielsweise auf unterschiedliche, variantenabhängige Bearbeitungszeiten und eine gemittelte Taktzeit zurückzuführen. Zur Behebung dieses Problems existieren Methoden aus unterschiedlichen Bereichen. Der Einsatz von Springern stellt eine dieser Möglichkeiten zum Ausgleich von Kapazitätsschwankungen dar. Vorteil ist, dass hiermit kurzfristig und flexibel auf Bedarfe reagiert werden kann, ohne dabei weitere Aspekte der Prozessplanung zu beeinflussen. Jedoch wird in der Praxis das Verhalten von Springern aufgrund einer unregelmäßigen Kapazitätsauslastung und einem hohen Qualifikationsanspruch (Annahme Status quo: Springer ist Allrounder) als zu kostenintensiv erachtet. Daher wird im Projekt Smart Interfaces ein Ansatz entwickelt, der diesen Hemmnissen entgegenwirkt und somit für Unternehmen eine kostenreduzierte Springernutzung ermöglicht.

Zielsetzung

Entwicklung eines Ansatzes, der auf einer qualifikationsbasierten Zuweisung aufbaut und mit Hilfe von simulationsgestützter Optimierung eine kostenoptimierte Springerkonfiguration ermittelt. Durch den Abgleich von stationsbezogenen Anforderungsprofilen und springerindividuellen Qualifikationsprofilen kann eine Zuweisung deutlich präziser und kosteneffizienter erfolgen (Springer ist kein Allrounder mehr). Mit Hilfe der Simulation können Einsatzszenarien prognostiziert werden, so dass die benötigte Anzahl an Springern ermittelt und die Kapazitätsauslastung pro Springer erhöht werden kann. Aus der anschließenden Optimierung ergeben sich Qualifizierungspotenziale für interne Mitarbeiter mit freien Springerkapazitäten jedoch mit derzeit zu geringen Qualifikationen, die dazu beitragen den Bedarf an externen, Vollzeitspringern zu reduzieren.

Vorgehensweise

Zur Prognose von Springereinsatzszenarien müssen in einem ersten Schritt Ursachen für Kapazitätsspitzen in taktgebundenen Montagelinien identifiziert und quantifiziert werden. Zum einen sind es variantenabhängige Eigenschaften und zum anderen der Mitarbeiter am Arbeitsplatz, wodurch Ausführungszeiten beeinflusst werden. So können z.B. Mitarbeiter mit einem zu geringen Qualifikationsniveau eine vorgegebene Taktzeit nicht einhalten. Im Rahmen der Arbeit wird der Zusammenhang zwischen Qualifikation und Arbeitsgeschwindigkeit mathematisch beschrieben. Im zweiten Schritt werden sowohl Anforderungsprofile auf Stationsebene als auch springerbezogene Qualifikationsprofile allgemein definiert. Damit diese in der Praxis Aufwand-Nutzen-gerecht erhoben werden können, werden diverse Methoden verglichen und hinsichtlich ihrer Eignung bewertet. Die Zuordnung von Springer und Station erfolgt mit Hilfe eines Algorithmus, der über ein entwickeltes Regelwerk und definierter Kriterien kostenoptimierte Springerrufe realisiert. Regeln können beispielsweise die Auswahl des Springers mit der kürzesten Entfernung oder dem längsten Abstand zum letzten Einsatz sein.

Die Vorauswahl für potenzielle Springer, d.h. bevor die Regeln angewendet werden, wird über Kriterien (z.B. Qualifikationen, zeitliche Verfügbarkeit usw.) getroffen. Mit Hilfe von Simulation werden mögliche Einsatzszenarien dargestellt und Springerkonfigurationen abgebildet. Diese beziehen sich auf den aktuellen Stand der Mitarbeiterqualifikation im Unternehmen. So kann es sein, dass es Mitarbeiter gibt, die freie Springerkapazitäten haben, ihnen aber die dazu notwendige Qualifikation fehlt. Daher können sie nicht als Springer eingesetzt werden und das Simulationstool generiert einen externen Vollzeitspringer im Springerpool. Ziel ist es die Anzahl dieser Vollzeitspringer zu reduzieren. Daher wird in einer anschließenden Optimierung ermittelt welcher Mitarbeiter ein Weiterqualifizierungspotenzial besitzt. Dieses Potenzial wird über Aufwand für Schulung, anschließende Einstufung im Entlohnungssystem und der Reduzierung zusätzlicher Vollzeitspringer im Pool ermittelt (Aufwand-Nutzen-Analyse). Während des gesamten Projekts werden Analysen sowie Ergebnisvalidierungen in Industrieunternehmen durchgeführt.

Ergebnisse

Im Rahmen der Arbeit werden einzelne Methodenbausteine erarbeitet, welche zum Aufbau einer Simulation sowie anschließenden Optimierung dienen. Die Methodenschritte beinhalten die Vorgehensweise zur Erhebung notwendiger Eingangsgrößen sowie die Implementierung eines in der Arbeit entwickelten Zuweisungsalgorithmus. Zudem wird ein Bewertungsschema definiert, welches zur Kostenoptimierung von Springereinsatzszenarien dient.

Dank

Wir danken der Bayerischen Forschungsstiftung für die Förderung des Forschungsvorhabens „Smart Interfaces“ sowie den Kooperationspartnern VOITH Turbo und der STREMLER AG, für die Unterstützung bei der Erarbeitung von Projektinhalten.