Planung und Steuerung agiler hybrider Demontagesysteme im Remanufacturing

Das Remanufacturing von Gebrauchtprodukten bietet ein hohes ökologisches und ökonomisches Potential. Ein Prozessschritt, der die Wettbewerbsfähigkeit dabei maßgeblich beeinflusst, ist die Demontage. Sie ist durch eine hohe Unsicherheit, ineffiziente Prozesse und manuelle Arbeit geprägt. Agile hybride Demontagesysteme bieten hier eine Lösung. Sie kombinieren eine manuelle und automatisierte Verrichtung in einem dynamischen, arbeitsteiligen Betrieb. Eine lose Verkettung der Stationen im System erlaubt einen flexiblen Materialfluss und eine individuelle Produktbehandlung. Die Systemkapazität kann durch Rekonfiguration, d.h. ... mehrdurch Hinzufügen, Entfernen oder Ersetzen von Stationen, angepasst werden. Der Mensch wird, wo möglich und sinnvoll, gezielt durch flexibel automatisierte Demontageressourcen entlastet. Agile hybride Demontagesysteme versprechen eine deutliche Produktivitätssteigerung. Aufgrund der zusätzlichen Freiheitsgrade sind sie jedoch mit einer hohen Komplexität verbunden, die die Systemorganisation vor Herausforderungen stellt.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Verfahren für die Planung und Steuerung agiler hybrider Demontagesysteme. Dafür wird zunächst eine Systemrepräsentation etabliert. Um eine hohe Abbildungsgüte der spezifischen Unsicherheiten und Komplexitäten zu ermöglichen, wird ein fähigkeitsorientiertes Referenzmodell mit einer differenzierten Produkt-, Ressourcen- und Operationssicht definiert. Darauf aufbauend wird eine von der Planung entkoppelte, echtzeitfähige Systemsteuerung entwickelt. Diese umfasst ein Conwip-Auftragsfreigabeverfahren sowie ein dezentral gesteuertes, prioritätsregelbasiertes Auftragsallokationsverfahren. Durch die gezielte Kombination von Prioritätsregeln und die automatisierte Gewichtung mittels metaheuristischer Optimierungsverfahren erreicht die Steuerung eine hohe Systemleistung bei hoher Adaptivität. Zusätzlich wird ein vorausschauendes, auf linearer Programmierung basierendes Kapazitätsplanungsverfahren entwickelt und mit einer Planungsheuristik verglichen. Durch die Berücksichtigung der Qualitätszustände der Gebrauchtprodukte wird die Planungsunsicherheit reduziert und im mehrperiodigen Betrieb ein systematischer Kapazitätsausgleich ermöglicht. Die entwickelten Verfahren werden im Rahmen umfangreicher Simulationsstudien getestet und schließlich anhand eines industriellen Anwendungsfalls validiert. Hierbei zeigt sich ihr Potential zur Steigerung der Systemproduktivität und zur Entlastung des Menschen.

The Remanufacturing of used products promises great ecological and economic potential. Disassembling the used products is the most important process step and, simultaneously, a major obstacle to the competitiveness of remanufacturing today, since it is prone to high uncertainty, inefficient processes, and manual labor. Agile hybrid disassembly systems address this challenge by combining partial automation of disassembly processes with dynamic operations. Such a system allows for a flexible material flow and individual treatment of all products through loosely linked stations. ... mehrIts capacity can be adjusted through reconfiguration, i.e. addition, removal, or substitution of stations. Where possible and economically feasible, human operators are unburdened by flexibly automated disassembly resources. Agile hybrid disassembly systems promise significant productivity gains. However, their complexity is high due to the large number of additional degrees of freedom, which is a major organizational challenge for the system.
This work aims to develop methods for planning and controlling of agile hybrid disassembly systems. To achieve this goal, a system representation is first developed. A capability-oriented reference model is defined to accurately represent the uncertainties and complexities in the hybrid system, incorporating differentiated product-, resource, and operational views. Subsequently, a real-time control method decoupled from planning is developed based on a Conwip order release mechanism and a decentralized priority rule-based order allocation approach. By combining multiple rules and automatically weighting them using metaheuristic optimization methods, the control system achieves high system performance while remaining highly adaptive. In addition, a method for multi-period capacity planning based on linear programming is developed and compared with a heuristic alternative. It reduces planning uncertainty by considering the quality status of the used products and balances the system capacity in a cost-minimizing way. The approach is extensively tested through simulation studies and, eventually, validated based on an industrial product case, demonstrating its potential to increase productivity and reduce human workload.