Reconfiguration management of reconfigurable manufacturing systems
Publication date
2024-08-21
Document type
Dissertation
Author
Caesar, Birte
Advisor
Referee
Schaefer, Ina
Granting institution
Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg
Exam date
2024-07-15
Organisational unit
Part of the university bibliography
✅
Keyword
Digitaler Zwilling
Rekonfiguration
Fertigungstechnik
Cyberphysisches system
Digital twin
Reconfiguration
Manufacturing
Cyber-physical system
Abstract
Individuelle Wünsche jeder Einzelperson erhöhen die Bedeutung von und die Nachfrage nach individualisierten und maßgeschneiderten Produkten. Zudem wächst das Umweltbewusstsein und die Forderung nach einer ressourcenschonenden Produktion wird wichtiger denn je. Diese gesellschaftlichen Veränderungen sowie die Ressourcenknappheit stellen die Fertigungsbranche vor neue Herausforderungen. Insbesondere statische Fertigungslinien sind auf diese Herausforderungen nicht vorbereitet, denn wechselnde Produktanforderungen erfordern flexible Fertigungssysteme, welche die benötigten Fertigungsfähigkeiten bereitstellen und energie- und ressourcenineffiziente Konfigurationen der Fertigungssysteme vermeiden. Derzeit sind die meisten bestehenden Produktionssysteme für einen einzigen Verwendungszweck konzipiert und nur begrenzt oder gar nicht flexibel.
Rekonfigurierbare Fertigungssysteme sind eine Lösung, um diesem Bedarf gerecht zu werden. Sie können aus verschiedenen Maschinen diverser Hersteller mit unterschiedlichen Fertigungsmöglichkeiten bestehen.
Das Konzept der rekonfigurierbaren Fertigungssysteme wurde bereits unter technischen Gesichtspunkten erforscht und es wurden mehrere Lösungen für die Modularität von Hardware und Software vorgestellt. Das Rekonfigurationsmanagement während des Betriebs bleibt jedoch meist eine manuelle Aufgabe und wird individuell ausgelöst. Ohne systematische und methodische Unterstützung ist das Rekonfigurationsmanagement fehleranfällig und der Konfigurationsauswahlprozess während der Rekonfigurationsplanung bleibt subjektiv und basiert auf unvollständigem Wissen einzelner Arbeitskräfte.
Um das Rekonfigurationsmanagement für Betreiber rekonfigurierbarer Fertigungssysteme zu verbessern, wird ein Digitaler-Zwilling-Framework für das Rekonfigurationsmanagement vorgestellt, welches die Berücksichtigung betrieblicher und strategischer Rekonfigurationsauslöser gewährleistet. Der Rekonfigurationsraum wird dabei sowohl auf System- als auch auf Maschinenebene berücksichtigt. Das Framework bietet eine Grundlage für Betreiber, um das Problem der Rekonfiguration besser zu verstehen. Darüber hinaus beinhaltet diese Arbeit eine Methode zur halbautomatischen Erstellung von Konfigurationsmodellen für die Hardware-Rekonfiguration auf Maschinenebene, die aus drei Methodenblöcken besteht. Erstens: eine modellbasierte Entwicklungsmethode zur Identifikation von Rekonfigurationsauslösern, d.h. rekonfigurationsrelevantem Kontext, der automatisch mit einer Ontologie formalisiert wird. Zweitens: eine Methode zur Extraktion der möglichen Konfigurationen einer Maschine aus 3D-CAD-Modellen und zur Erfassung der Konfigurationslogik in Form von Feature-Modellen. Drittens: eine halbautomatische Methode zur Kombination der Feature-Modelle mit den identifizierten Rekonfigurationsauslösern, um die Feature-Modelle für eine kontextabhängige Rekonfiguration zu erweitern.
Das Digitaler-Zwilling-Framework für das Rekonfigurationsmanagement wird anhand einer Fallstudie im Fertigungsbereich validiert und auf Vollständigkeit, redundante Komponenten und die Einhaltung von Best Practices geprüft. Des Weiteren wird jeder der entwickelten Methodenblöcke in zwei verschiedenen Fallstudien validiert und anhand der Ergebnisse der Fallstudien bezüglich seiner Effektivität bewertet.
Rekonfigurierbare Fertigungssysteme sind eine Lösung, um diesem Bedarf gerecht zu werden. Sie können aus verschiedenen Maschinen diverser Hersteller mit unterschiedlichen Fertigungsmöglichkeiten bestehen.
Das Konzept der rekonfigurierbaren Fertigungssysteme wurde bereits unter technischen Gesichtspunkten erforscht und es wurden mehrere Lösungen für die Modularität von Hardware und Software vorgestellt. Das Rekonfigurationsmanagement während des Betriebs bleibt jedoch meist eine manuelle Aufgabe und wird individuell ausgelöst. Ohne systematische und methodische Unterstützung ist das Rekonfigurationsmanagement fehleranfällig und der Konfigurationsauswahlprozess während der Rekonfigurationsplanung bleibt subjektiv und basiert auf unvollständigem Wissen einzelner Arbeitskräfte.
Um das Rekonfigurationsmanagement für Betreiber rekonfigurierbarer Fertigungssysteme zu verbessern, wird ein Digitaler-Zwilling-Framework für das Rekonfigurationsmanagement vorgestellt, welches die Berücksichtigung betrieblicher und strategischer Rekonfigurationsauslöser gewährleistet. Der Rekonfigurationsraum wird dabei sowohl auf System- als auch auf Maschinenebene berücksichtigt. Das Framework bietet eine Grundlage für Betreiber, um das Problem der Rekonfiguration besser zu verstehen. Darüber hinaus beinhaltet diese Arbeit eine Methode zur halbautomatischen Erstellung von Konfigurationsmodellen für die Hardware-Rekonfiguration auf Maschinenebene, die aus drei Methodenblöcken besteht. Erstens: eine modellbasierte Entwicklungsmethode zur Identifikation von Rekonfigurationsauslösern, d.h. rekonfigurationsrelevantem Kontext, der automatisch mit einer Ontologie formalisiert wird. Zweitens: eine Methode zur Extraktion der möglichen Konfigurationen einer Maschine aus 3D-CAD-Modellen und zur Erfassung der Konfigurationslogik in Form von Feature-Modellen. Drittens: eine halbautomatische Methode zur Kombination der Feature-Modelle mit den identifizierten Rekonfigurationsauslösern, um die Feature-Modelle für eine kontextabhängige Rekonfiguration zu erweitern.
Das Digitaler-Zwilling-Framework für das Rekonfigurationsmanagement wird anhand einer Fallstudie im Fertigungsbereich validiert und auf Vollständigkeit, redundante Komponenten und die Einhaltung von Best Practices geprüft. Des Weiteren wird jeder der entwickelten Methodenblöcke in zwei verschiedenen Fallstudien validiert und anhand der Ergebnisse der Fallstudien bezüglich seiner Effektivität bewertet.
Individual desires of each and every one of us increase the importance of and the demand for individualized and customized products. Additionally, environmental awareness is growing and the demand for resource-friendly production is becoming more essential than ever. These social changes and the scarcity of resources pose new challenges to the manufacturing domain. In particular static production lines are not prepared for these challenges, as varying product requests require flexible manufacturing systems, which provide the required manufacturing capabilities and can prevent energy- and resource-inefficient configurations of the manufacturing systems. Currently, most existing production systems are designed for single purpose usage with limited or no flexibility.
Reconfigurable manufacturing systems are a solution to address this need. These can be composed of different machines from diverse vendors providing varying manufacturing capabilities. The concept of reconfigurable manufacturing systems has previously been explored from a technical point of view, presenting several design solutions for hardware and software modularity. However, reconfiguration management during operation mostly remains a manual task and is individually triggered. Without systematic and methodical support, reconfiguration management is error-prone and the configuration selection process during reconfiguration planning remains subjective based on incomplete knowledge of individual workers.
To improve reconfiguration management for reconfigurable manufacturing system operators, a digital twin framework for reconfiguration is proposed that enables the consideration of operational and strategic reconfiguration triggers, while taking into account the reconfiguration space on both the system and machine level. The framework provides a foundation for operators to better understand the problem of reconfiguration. Additionally, this work includes a method for semi-automated creation of configuration models for machine-level hardware reconfiguration consisting of three method blocks. First, a model-based development method to identify reconfiguration triggers, i.e., reconfiguration-relevant context, which is automatically formalized with an ontology. Second, a method to extract the possible configurations of a machine from 3D CAD models and to capture the configuration logic in the form of feature models. Third, a semi-automated method to combine the feature models with the identified reconfiguration triggers to extend the feature models for a context-aware reconfiguration.
The digital twin framework for reconfiguration management is validated based on a case study in the manufacturing domain and evaluated for completeness, redundant components, and whether it follows best practices. Furthermore, each of the developed method blocks is validated in two different case studies and evaluated for effectiveness based on the case study results.
Reconfigurable manufacturing systems are a solution to address this need. These can be composed of different machines from diverse vendors providing varying manufacturing capabilities. The concept of reconfigurable manufacturing systems has previously been explored from a technical point of view, presenting several design solutions for hardware and software modularity. However, reconfiguration management during operation mostly remains a manual task and is individually triggered. Without systematic and methodical support, reconfiguration management is error-prone and the configuration selection process during reconfiguration planning remains subjective based on incomplete knowledge of individual workers.
To improve reconfiguration management for reconfigurable manufacturing system operators, a digital twin framework for reconfiguration is proposed that enables the consideration of operational and strategic reconfiguration triggers, while taking into account the reconfiguration space on both the system and machine level. The framework provides a foundation for operators to better understand the problem of reconfiguration. Additionally, this work includes a method for semi-automated creation of configuration models for machine-level hardware reconfiguration consisting of three method blocks. First, a model-based development method to identify reconfiguration triggers, i.e., reconfiguration-relevant context, which is automatically formalized with an ontology. Second, a method to extract the possible configurations of a machine from 3D CAD models and to capture the configuration logic in the form of feature models. Third, a semi-automated method to combine the feature models with the identified reconfiguration triggers to extend the feature models for a context-aware reconfiguration.
The digital twin framework for reconfiguration management is validated based on a case study in the manufacturing domain and evaluated for completeness, redundant components, and whether it follows best practices. Furthermore, each of the developed method blocks is validated in two different case studies and evaluated for effectiveness based on the case study results.
Version
Published version
Access right on openHSU
Open access