Kurzfassung
Cyber-physische Produktionssysteme (CPPS) bieten große Potenziale für die wirtschaftliche Fertigung individueller Produkte. Dazu werden dezentrale Produktionssteuerungen vorgesehen, die Einfluss auf die Arbeitsplanung haben. Um Flexibilität und Produktivität des CPPS optimal zu nutzen, sind Arbeitsplanung und Produktionssteuerung integriert zu betrachten. Hierzu wird in diesem Beitrag ein Vorgehen für ein Konzept zur integrierten Arbeitsplanung basierend auf nichtlinearen Arbeitsplänen vorgestellt.
Abstract
Cyber-physical production systems (CPPS) offer high potentials to produce customized products in an economical way. Thereto, decentralized production controls are used which have an impact on process planning. For an optimal use of flexibility and productivity of CPPS, an integrated process planning and production control is necessary. To this end, an approach for an integrated process planning concept based on non-linear process plans is presented.
References
1. Freiherr von Lukas, U.; Stork, A.; Behr, J.: Industrie 4.0 - Evolution statt Revolution. wt Werkstattstechnik online 104 (2014) 4, S. 255–257Search in Google Scholar
2. Schuh, G.; Potente, T.; Wesch-Potente, C.; Weber, A.R.; Prote, J.-P.: Collaboration Mechanisms to Increase Productivity in the Context of Industrie 4.0. Procedia CIRP19 (2014), S. 51–56 DOI: 10.1016/j.procir.2014.05.016Search in Google Scholar
3. Brettel, M.; Friederichsen, N.; Keller, M.; Rosenberg, M.: How Virtualization, Decentralization and Network Building Change the Manufacturing Landscape–An Industry 4.0 Perspective. International Journal of Mechanical, Industrial Science and Engineering8 (2014) 1, S. 37–44Search in Google Scholar
4. Tschöpe, S.; Aronska, K.; Nyhuis, P.: Was ist eigentlich Industrie 4.0?–Eine quantitative Datenbankanalyse liefert einen Einblick. ZWF110 (2015) 3, S. 145–14910.3139/104.111301Search in Google Scholar
5. Monostori, L.; Kádár, B.; Bauernhansl, T.; Kondoh, S.; Kumara, S.; Reinhart, G.; Sauer, O.; Schuh, G.; Sihn, W.; Ueda, K.: Cyber-physical Systems in Manufacturing. CIRP Annals-Manufacturing Technology65 (2016) 2, S. 621–64110.1016/j.cirp.2016.06.005Search in Google Scholar
6. Brennan, R. W.: Performance Comparison and Analysis of Reactive and Planning-based Control Architectures for Manufacturing. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing16 (2000) 2, S. 191–20010.1016/S0736-5845(00)00007-7Search in Google Scholar
7. Eversheim, W.: Organisation in der Produktionstechnik (Bd. 3). Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg1997, S. 24 DOI: 10.1007/978-3-642-97974-3Search in Google Scholar
8. Saygin, C.; Kilic, S. E.: Integrating Flexible Process Plans with Scheduling in Flexible Manufacturing Systems. International Journal of Advanced Manufacturing Technology15 (1999), S. 268–280 DOI. 10.1007/s001700050066 10.1007/s001700050066Search in Google Scholar
9. Schmidt, J.: Integrierte Arbeitsplanung und Fertigungssteuerung auf Basis von Zustandsinformationen. PZH Verlag, Hannover2015, S. 43Search in Google Scholar
10. Li, X.; Shao, X.; Gao, L.; Qian, W.: An Effective Hybrid Algorithm for Integrated Process Planning and Scheduling. International Journal of Production Economics126 (2010), S. 289–298 DOI: 10.1016/j.ijpe.2010.04.001Search in Google Scholar
11. Li, X.; Gao, L.; Zhang, C.; Shao, X.: A Review on Integrated Process Planning and Scheduling. International Journal of Manufacturing Research5 (2010) 2, S. 161–18010.1504/IJMR.2010.031630Search in Google Scholar
12. Usher, J. M.: Evaluating the Impact of Alternative Plans on Manufacturing Performance. Computers & Industrial Engineering45 (2003), S. 585–596 DOI: 10.1016/S0360-8352(03)00076-7Search in Google Scholar
© 2017, Carl Hanser Verlag, München