Bachelorarbeit

Simulationsmodelle in der Industrie 4.0

Die Einführung von Technologien der Industrie 4.0 beinhaltet die Digitalisierung der Produktion. Produktionsanlagen werden intelligent vernetzt und zunehmend automatisiert betrieben. In der Industrie 4.0 existiert der digitale Zwilling, der von einer real existierenden Produktionsanlage eine virtuelle Abbildung darstellt. bwin娱乐_bwin娱乐官网欢迎您@er besteht aus Daten und Algorithmen und kann durch Sensoren in Echtzeit mit dem realen Objekt abgeglichen werden. Ein digitaler Zwilling kann beispielsweise mithilfe von Simulationssoftware erzeugt werden. Für die Unternehmen bietet dies die M?glichkeit, Planungsentscheidungen zu verbessern, weil das weitere Verhalten der realen Produktionsanlage durch den digitalen Zwilling vorhergesagt werden kann.

Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, aufzuzeigen, was die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Nutzung von Simulationsmodellen als digitaler Zwilling sind. Au?erdem ist ein ?berblick über in der Literatur dokumentierte Anwendungen von Simulation im Kontext digitaler Zwillinge zu erstellen.

Basisliteratur:
Schluse, M., Priggemeyer, M., Atorf, L., & Rossmann, J. (2018). Experimentable digital twins—Streamlining simulation-based systems engineering for industry 4.0. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 14(4), 1722-1731.

Einfluss von Industrie 4.0 auf die Flie?bandproduktion

Die Flie?bandfertigung ist ein weit verbreitetes Konzept der Produktionsorganisation, das insbesondere in der Massenproduktion Anwendung findet. Ein Nachteil der Flie?bandfertigung ist ihre St?ranf?lligkeit. F?llt beispielsweise eine Station aus, k?nnen auch die anderen Stationen davon betroffen werden. Vorhergehende Stationen k?nnen ihre Werkstücke nichtmehr weitergeben, w?hrend an nachfolgenden Stationen keine zu bearbeitenden Werkstücke mehr ankommen.
Technologische Neuerungen, wie beispielweise cyber-physische Systeme, die Kommunikation zwischen Stationen erlauben, versprechen neue M?glichkeiten zur L?sung solcher Probleme.

In dieser Bachelorarbeit soll durch eine Analyse der Literatur herausgearbeitet werden, inwiefern technologische Neuerungen, insbesondere im Rahmen der Industrie 4.0, genutzt werden k?nnen, um negative Folgen von Stationsausf?llen in der Flie?bandfertigung zu minimieren. Weiterhin soll untersucht werden, welche ?nderungen an bestehenden Optimierungsproblemen oder auch neue Optimierungsprobleme daraus resultieren.

Basisliteratur:
Müller, C., Grunewald, M., & Spengler, T. S. (2017). Redundant configuration of automated flow lines based on “Industry 4.0”-technologies. Journal of Business Economics, 87(7), 877-898.

Analyse nicht-station?rer Produktionsnetzwerke

Angesichts kürzerer Produktentwicklungs- und Lebenszyklen, zunehmender kundenspezifischer Anpassung und sich st?ndig ?ndernder Kundenpr?ferenzen sind viele
Nachfrageprozesse nicht station?r. Die F?higkeit, dynamische Produktionssysteme mit mehreren Produkten und beschr?nkten Pufferkapazit?ten zu analysieren, ist für die Absch?tzung von Durchsatzraten, Durchlaufzeiten sowie für die Bewertung der Auswirkungen von vorgeschlagenen Kapazit?ten und Ressourcenzuweisungen von Bedeutung. In der wissenschaftlichen Literatur finden sich verschiedene approximative Ans?tze zur analytischen Bestimmung dieser Leistungskennzahlen.

Ziel der Arbeit ist es, den in der Basisliteratur beschriebenen Ansatz in die Literatur einzuordnen, zu implementieren und zus?tzlich ein numerisches Experiment durchzuführen. Die numerischen Ergebnisse sind hinsichtlich Rechenzeit und Approximationsqualit?t kritisch zu bewerten.
Basisliteratur:
Hanumantha, G. J., & Askin, R. G. (2021). Approximations for dynamic multi-class manufacturing systems with priorities and finite buffers. IISE Transactions, 53(9), 974-989.

Verwendung des Lean Managements in der Digitalisierung

Das Lean Management ist in der Industrie etabliert und weit verbreitet. Es hat das Ziel die gesamte Wertsch?pfungskette verschwendungsfrei und effizient zu gestalten. Die industriellen Prozesse werden durch die Digitalisierung intelligent miteinander vernetzt und die dabei entstandenen Daten ausgewertet, um die Effizienz des Industrieunternehmens weiter zu steigern. In der Praxis werden Methoden des Lean Managements zusammen mit digitalen Technologien verwendet.
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, einen Literaturüberblick über existierende Anwendungsf?lle aus dem industriellen Bereich bei gemeinsamer Verwendung von Methoden des Lean Managements und digitaler Technologien anzufertigen. Dabei sind auch die n?tigen Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung von Lean Management und Digitalisierung herauszuarbeiten.

Basisliteratur:
Deuse, J., Dombrowski, U., N?hring, F., Mazarov, J., & Dix, Y. (2020). Systematic combination of Lean Management with digitalization to improve production systems on the example of Jidoka 4.0. International Journal of Engineering Business Management, 12,1-9.

Warteschlangennetzwerke im Krankenhaus

In Krankenh?usern beginnt der Behandlungsprozess des Patienten mit dem Stellen der Diagnose. bwin娱乐_bwin娱乐官网欢迎您@ beinhaltet zum Beispiel das R?ntgen oder die Computertomographie. Nachdem dieser Schritt abgeschlossen ist, folgt die Therapie des Patienten. H?ufig durchl?uft der Patient w?hrend des Behandlungsprozesses verschiedene Stationen und Abteilungen des Krankenhauses. Sowohl das Patientenaufkommen als auch die Behandlungsdauer sind mit Unsicherheiten behaftet. Das Krankenhaus hat trotzdem das Ziel, die einwandfreie Betreuung der Patienten w?hrend ihres Behandlungsprozesses sicherzustellen. Die Grundlage hierfür stellt die Deckung des Personalbedarfes dar. Die Prozesse im Krankenhaus k?nnen als Warteschlangennetzwerke modelliert werden. Mittels dieser Modelle kann dann das erreichbare Servicelevel bezüglich der Wartezeiten und Verweildauern im Krankenhaus bei gegebenen Personaleinsatz ermittelt werden. bwin娱乐_bwin娱乐官网欢迎您@ wiederum kann zur Bestimmung des Personalbedarfs bei einem vorgegebenen Servicelevel genutzt werden.

Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, einen Literaturüberblick über existierende Modelle von Warteschlangennetzwerken für die Personalbedarfsplanung in Krankenh?usern zu erstellen.

Basisliteratur:
Izady, N., & Worthington, D. (2012). Setting staffing requirements for time dependent queueing networks: The case of accident and emergency departments. European Journal of Operational Research, 219(3), 531-540.

Modellierung von Produktgenerationswechseln

Bei der Einführung der Nachfolgergenerationen eines bereits existierenden Produkts, auch Product Rollover genannt, k?nnen unerwünschte Effekte zwischen den beiden Produktgenerationen auftreten. Ein Beispiel ist die Kannibalisierung der neuen Generation durch das alte Produkt. Hierbei wird die neue Generation durch die nun konkurrierende alte Generation vom Markt verdr?ngt. Aufgrund solcher Effekte gestaltet sich die Entscheidungsfindung bezüglich Produktionsmengen, Preisen und anderer Aspekte wie Markteinführungszeitpunkt der neuen Generation schwierig. In der Literatur gibt es mathematische Modelle, die zur Bestimmung optimaler Entscheidungen unter verschiedenen Annahmen benutzt werden k?nnen.

Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, existierende mathematische Modelle zur Entscheidungsfindung bei Product Rollovern hinsichtlich ihrer Zielsetzung, der zu treffenden Entscheidungen sowie Annahmen über Markt und Produktionsprozess zu klassifizieren. Weiterhin sollen die jeweiligen Anwendungsgebiete der Modelle herausgearbeitet werden.

Basisliteratur:
Billington, C., Lee, H. L., & Tang, C. S. (1998). Successful strategies for product rollovers. MIT Sloan Management Review, 39(3), 23-32.