Transcript Promotionsvortrag Heller.ppt

HEINZ NIXDORF INSTITUT
Promotionsthema:
Universität-GH Paderborn
Wirtschaftsinformatik/CIM
Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier
Wissensbasiertes OnlineStörungsmanagement 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
HEINZ NIXDORF INSTITUT
Universität-GH Paderborn
Wirtschaftsinformatik/CIM
Prof. Dr.-Ing. Wilhelm Dangelmaier
Promotionsthema:
Wissensbasiertes OnlineStörungsmanagement flexibler,
hoch komplexer Montagesysteme
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)
Te ch n isch e Ve rfü g b arke it
in %
1 00
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
n ie d rig
m ittel
h oc h
K o m p lexitätsg ra d
Forderungen der Großserienmontage
• 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
Donnerstag, 4. August 2016
C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt
* Reithofer, N.
Umfassende Betrachtung
des Störungsmanagements
vor dem Hintergrund der
technischen Verfügbarkeit
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Wissensbasiertes OnlineStörungsmanagement flexibler,
hoch komplexer Montagesysteme
Stand der Technik/Aufgabenstellung
• Taktzeiten einbinden
• Störungsaustritt über Taktzeiten
• Ermitteln der steuerungsinternen Daten als Symptome
RC/NC-Schnittstelle (Fehler-, Alarm-, Statusmeldungen)
SPS-Schnittstelle (Leitstand, Werkzeugüberwachung)
Steuerungsinterne –externe Signale
RECAM-S, OBSERWER, SICALIS, INTOUCH, etc.
Störungsbehebung
Wissensbasierte Ansätze (fall-, modellbasiert, assoziativ)
•Assoziative Zuordnung von Symptomen zu Fehlern
•Auswertung von Falldaten
Wissensrepräsentation (Störungssituationen speichern)
Wissensakquisition (direkt, automatisch)
Wissensmanipulation (Retrieval, Reuse, Revise)
Störungsvermeidung
Ursachenvermeidung präventive IH (Zufallsausfälle)
•Streng periodische Erneuerung und Blockerneuerung
Folgenminimierung (Simulation, Warteschlangenth.)
Qualitäts- und Produktmängel, Konstruktions- und
Justiermängel, Verschleiß und Alterung
Leitfaden zur Einführung eines
Online-Störungsmanagement Systems
Am Beispiel der Volkswagen AG
Prozeßüberwachung
• Verwalten der Symptome,
Gewichtung, Ausblenden, etc.
• Änderungen durch Symptome
für Wissensrepräsentation, akquisition und -manipulation
• symptombasierte Suchstrategie
• Optimierung von Ablaufprogrammen anhand der Taktzeit
• Simulation, um kritische
Bereiche zu finden (Potential)
• Präv. IH -> max. Wirkungsgrad
(Kostenabschätzungsproblem)
Einführung bei VW
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hoch komplexer Montagesysteme
Prozeßüberwachung
Problemfelder
BSDE
Server
SPS
externe
Daten
Störungen
Modell
IP-Adresse
Symptome
Konverter
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Bei Reparatur -> Störung beendet
bzw. wiederholter Fehler (exakte
Bestimmung der Störungsdauer)
2.
Symptome der Störungen können
nicht über steuerungsexterne Daten
abgebildet werden
Taktzeiten/Stördauer
Symptome
Schnittstelle
1.
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Begin
Initiator 1
Abarbeitung
Initiator 2
(Rückführung)
Ende
Folge:
Anfangszeit
Taktzeit
Beendigungszeit
Ungenauigkeit
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Störungsbehebung (Wissensrepräsentation/Symptomerfassung)
Fehlerdokument
Z-Koordinate verlassen
Grenzdruck überschritten
Hydraulikdruck = 30
Fehlermeldung
ID Kennzeichen
Z-Koordinate verlassen 1
1 = 001
Y-Koordinate verlassen 2
X-Koordinate verlassen 3
Grenzdruck überschritten 4
A
Resthub außerhalb der Toleranz 5

Greifsensor keine Rückmeldung
6
Vorschub = 3000
Wenn Subklasse III
nicht existiert
Lösungs-ID 1
niedrig
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{ 86}
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{ _, 15,_, _, _}
{ 2, 5}
{ 18, 4}
{ 2}
Subklassen III
{  6}
{ 12, 11}
{ _, 15,_, _, 6}
Subklassen II
{ 11}
{  3,  8 }
Lösungs-ID 2
{ _, 15,_, 2, 5, 6}
{  2,  5 }
Subklassen I
Oberklassen
{ 2, 5, 15, 11, 2, 5, 6}
{ _, 15, 11, 2, 5, 6}
Wenn Subklasse III
existiert
{  6}
hoch
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Störungsbehebung (Wissensmanipulation)
Wissensbasiertes OnlineStörungsmanagement flexibler,
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Maschinensicht
ProzeßWissen
Störungssicht
Erkannte Störung
Maschine A1
Ausblenden und Codierung
von Symptomen
Zu suchende
Störungsmatrix
Maschine A2
Vorausschauendes
Wissen
Situatives
Wissen
kein
Fall
Kommunikation
Retrieval
gleicher
Fall
konventionelles
Vorgehen
ähnliche
Fälle
2.
Reuse/
Revise
Manuelle Suche
derivational
Reuse
1.
remote Arbeitsplatz
• Ausblenden und Kennzeichnen von
Symptomen (automatisch)
• Administrator bearbeitet alle neuen Fälle
• Einführung manueller Filterkriterien
• Maschinensicht beinhaltet Daten für die
Optimierung
Manuelle
Filterkriterien
transformational
lokaler Arbeitsplatz
Kommunikation
Symptomsuche
Zähler
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neuer Fall
neuer Fall
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Störungsvermeidung (Prozeß- bzw. Taktzeiten)
Störungsvermeidung
1. Optimierung Taktzeiten
2. Störungsbildänderung
3. Einbeziehung in Simulation
Stationen
Montagezelle
Punktfolge
Zeit
Taktzeit
Weg
Gesamte Taktzeit
Bearbeitungszeit, Bewegung
Wartezeit
Programmfehler
Zeit
Schleichende
Veränderungen
führen zu
Qualitätsverlust
und schließlich zu
Ausfällen!
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)
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Störungsvermeidung (präventive Instandhaltung für Sprungausfälle)
BE
prophylaktische Erneuerung
prophylaktische Erneuerung
SpE
Havarieerneuerung
0
Havarieerneuerung
0
100%
• Kostengrenze in Prozent
• Blockerneuerung bei
kleinen Intervallen
• Herstellerkatalog
einbeziehen
• Überwachung der
Intervalle und
gegebenenfalls Anpassen
Störungen bei Streng p. Erneuerung
Störungen bei Blockerneuerung
Kosten und Ausfallsteigerung in %
• Gleiche Störungen eines
Bauelements
Materialmehrkostengrenze
Kosten bei Streng p. Erneuerung
Kosten bei Blockerneuerung
36
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20%
Erneuerungsintervall in Tagen
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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.
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• Die Simulation deckt kritische Bereiche auf
• Die Datenbasis kann anhand steuerungsexterner
BSDE-Daten im Vorfeld gebildet werden
• Visualisierung des max. Einsparpotentials
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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,
6. Einführung der Störungsbehebung,
•
Schulung der Mitarbeiter (Anlagenführer, Meister, IH),
•
Abzeichnen der Störungen vom Administrator (Ähnlichkeit),
•
Einführung zusätzlicher Filterkriterien,
Neue Störungen
5. Einführung der steuerungsinternen Symptomerfassung, Konverter,
100
170 zu 1024
50
1.
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2.
3.
4.
Wochen
5.
6.
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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).
LangAnteil pro
KurzKategorie störungen störungen
Bolzen
Roboter
Zangen
Schweißen
Kleber
Int. Transp.
Interbus
MIG/CO2
Logik
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24%
14%
21%
9%
6%
12%
14%
5%
5%
100%
49%
70%
60%
80%
50%
90%
95%
25%
90%
Wiederholer
Präventivpotential
24,5%
51%
50%
35%
30%
50%
42%
40%
70%
16%
20%
20%
20%
50%
40%
45%
10%
50%
90,25%
5%
95%
12,5%
75%
50%
9%
10%
10%
Anteil an Gesamtstörungen 30,6%
C:\WINNT\Profile\heller\Dissertation\Promotionsvortrag.ppt
• Durchschnittl. Wirkungsgrad
von 42%
• Anteil an Gesamtstörungen
ergibt 30,6%
-> Einsparpotential von 12,7%
• Simulation ergab 7,8%
Gesamtpotential
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hoch komplexer Montagesysteme
Umfassendes Störungsmanagement
Planung neuer Montagelinien
anhand detaillierter Daten
Störungsvermeidung
UrsachenFolgenvermeidung minimierung
Präventive
Instandsetzung
Montageund Pufferoptimierung
Theoretische Analyse
Prozeß
Experimentelle Anal.
Sensorik
Datenerfassung
Qualitätssicherung
Häufigkeit
Dauer
Verzögerung
Aufbau
Taktzeiten Meßtechnik
…
Analyse
Vergleich
Aktuelles
Verhalten
Fehleranal.
Sollverhalten
Störungsbehebung
On-line
durch Datenübertragung
Wissensbasis
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Prozeßüberwachung
Modell
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Symptome
Diagnose
Off-line
durch Einlesen,
Eingeben
Expertenwissen
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