Abstract
Ereignisdiskrete Ablaufsimulationen haben sich als digitales Planungswerkzeug in komplexen Produktionssystemen etabliert und werden zunehmend zu realitätsnahen Digitalen Zwillingen von Produktionssystemen weiterentwickelt. Die langfristig erfolgreiche Nutzung Digitaler Zwillinge in der Produktionsplanung erfordert eine systematische Integration in die bestehende Organisation und Planungsprozesse. Dieser Beitrag präsentiert und erprobt hierfür ein schrittweises Vorgehensmodell, das die Erarbeitung von Nutzergruppen, eines funktionsübergreifenden Interaktionszyklus sowie nutzerorientierter KPI-Visualisierungen unterstützt.
Abstract
Discrete-event simulations have become a common digital planning tool in complex production systems and are increasingly enhanced towards realistic Digital Twins of production systems. The successful long-term use of Digital Twins in production planning requires a systematic integration into the existing organization and planning processes. For this purpose, this article presents and tests a step-by-step procedure that supports the development of User Groups, of a cross-functional interaction cycle, and of user-oriented KPI visualizations.
Hinweis
Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer-Review).
About the authors
Leonard Overbeck, M. Sc., geb. 1992, studierte Wirtschaftsingenieurwesen am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und forscht als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am wbk Institut für Produktionstechnik in Karlsruhe in der Arbeitsgruppe Produktionssystemplanung.
Alexander Rose, M. Sc., geb. 1996, studierte Wirtschaftsingenieurwesen am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und hat sich im Rahmen seiner Masterarbeit am wbk Institut für Produktionstechnik in Karlsruhe mit dem Nutzungskonzept für Digitale Zwillinge von Produktionssystemen beschäftigt.
Marvin May, M. Sc., geb. 1994, studierte Wirtschaftsingenieurwesen am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und leitet am wbk Institut für Produktionstechnik in Karlsruhe die Arbeitsgruppe Produktionssystemplanung.
Prof. Dr.-Ing. Gisela Lanza, geb. 1973, leitet seit 2003 den Bereich Produktionssysteme am wbk Institut für Produktionstechnik des KIT.
Literatur
1 Martin, N. L.; Dér, A.; Langer, A.; Henningsen, N.; Ortmeier, C.; Abraham, T.; Herrmann, C.: Simulation based assessment of combined lean and Industry 4.0 measures in changeable production systems. In: Franke, J.; Schuderer, P. (Hrsg.): Simulation in Produktion und Logistik. Cuvillier Verlag, Göttingen 2021, S. 21–30Search in Google Scholar
2 Negri, E.; Fumagalli, L.; Macchi, M.: A Review of the Roles of Digital Twin in CPS-based Production Systems. Procedia Manufacturing 11 (2017), S. 939–948 DOI: 10.1016/j.promfg.2017.07.19810.1016/j.promfg.2017.07.198Search in Google Scholar
3 Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e. V. (Hrsg.): VDMA-Einheitsblatt 66421 „Referenzprozess zur durchgängigen Produktionsplanung – Standardisiertes Vorgehen für das Engineering von Produktionssystemen“. Beuth Verlag, Berlin 2012Search in Google Scholar
4 Overbeck, L.; Brützel, O.; Stricker, S.; Lanza, G.: Digitaler Zwilling des Produktionssystems. ZWF 115 (2020) Special, S. 62–65 DOI: 10.3139/104.11232610.3139/104.112326Search in Google Scholar
5 Overbeck, L.; Le Louarn, A.; Brützel, O.; Stricker, N.; Lanza, G.: Continuous Validation and Updating for High Accuracy of Digital Twins of Production Systems. In: Franke, J.; Schuderer, P. (Hrsg.): Simulation in Produktion und Logistik 2021. Cuvillier Verlag, Göttingen 2021, S. 609–617Search in Google Scholar
6 Sitz, S.; Zerreis, M.; Lechler, T.; Franke, J.: Einsatz der ereignisdiskreten Materialflusssimulation bei Methoden aus der kontinuierlichen Verbesserung im Fertigungsumfeld: Erfolg und Auswirkungen der Speedweek 4.0. In: Franke, J.; Schuderer, P. (Hrsg.): Simulation in Produktion und Logistik. Cuvillier Verlag, Göttingen 2021 S. 143–156Search in Google Scholar
7 Neto, A. A.; Deschamps, F.; da Silva, E. R.; de Lima, E. P. : Digital Twins in Manufacturing: An Assessment of Drivers, Enablers and Barriers to Implementation. Procedia CIRP 93 (2020), S. 210–215 DOI: 10.1016/j.procir.2020.04.13110.1016/j.procir.2020.04.131Search in Google Scholar
8 Eigner, M.: Digitaler Zwilling – Stand der Technik. ZWF 115 (2020) Special, S. 3–6 DOI: 10.3139/104.11230010.3139/104.112300Search in Google Scholar
9 Stark, R.; Kind, S.; Neumeyer, S.: Innovations in Digital Modelling for Next Generation Manufacturing System Design. CIRP Annals 66 (2017) 1, S. 169–172 DOI: 10.1016/j.cirp.2017.04.04510.1016/j.cirp.2017.04.045Search in Google Scholar
10 Kritzinger, W.; Karner, M.; Traar, G.; Henjes, J.; Sihn, W.: Digital Twin in Manufacturing: A Categorical Literature Review and Classification. IFAC-PapersOnLine 51 (2018) 11, S. 1016–1022 DOI: 10.1016/j.ifacol.2018.08.47410.1016/j.ifacol.2018.08.474Search in Google Scholar
11 Jones, D.; Snider, C.; Nassehi, A.; Yon, J.; Hicks, B.: Characterising the Digital Twin: A Systematic Literature Review. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology 29 (2020), S. 36–52 DOI: 10.1016/j.cirpj.2020.02.00210.1016/j.cirpj.2020.02.002Search in Google Scholar
12 DIN – Deutsches Institut für Normung e. V.: DIN EN ISO 9241–210 „Ergonomie der Mensch-System-Interaktion“. Beuth Verlag, Berlin 2019Search in Google Scholar
13 Rabe, M.; Spieckermann, S.; Wenzel, S.: Verifikation und Validierung für die Simulation in Produktion und Logistik – Vorgehensmodelle und Techniken. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2008Search in Google Scholar
© 2022 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston
