Fabrikplanung
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vuKaMU - Sicherung der Zukunftsfähigkeit von KMU in der VUKA-Welt mithilfe KI-basierter Maßnahmenempfehlung zur Steigerung der Resilienz und RessourceneffizienzDas Entwicklungsvorhaben „vuKaMU“ hat zum Ziel, ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Softwareprodukt zu entwickeln, das kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) resilienz- und ressourceneffizienzsteigernde Maßnahmen zur Sicherung ihrer Zukunftsfähigkeit im volatilen, unsicheren, komplexen und ambivalenten (VUKA-Welt) Unternehmensumfeld auf-zeigt.Jahr: 2024Förderung: Die Zuwendung besteht aus Mittel des Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) und des Landes NiedersachsenLaufzeit: 01/2024 - 04/2025
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SFB 1368 - Entwicklung eines Modellierungsansatzes zur ökonomischen Bewertung von Prozess- und Prozessketteninnovationen in frühen InnovationsphasenIn dem Sonderforschungsbereich (SFB) 1368 werden Prozess- und Prozessketteninnovationen zur sauerstofffreien Produktion entwickelt. In diesem Teilprojekt werden ökonomische Effekte dieser Innovationen untersucht. Dafür werden zunächst technische Effekte der Innovationen in Zusammenarbeit mit den Teilprojekten identifiziert. Anschließend werden die Wirkzusammenhänge zwischen technischen und ökonomischen Effekten deduziert und mittels Simulationsstudien experimentell untersucht, beschrieben und aufbereitet. Die resultierenden Erkenntnisse unterstützen die Entwicklungsarbeiten in dem SFB und zukünftige Innovationsentscheidungen in der Praxis.Jahr: 2024Förderung: DFGLaufzeit: 01/2024 - 12/2027
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Logistikorientiertes Ersatzteilmanagement für die Regeneration von FlugzeugtriebwerkenIm Rahmen dieses Transferprojektes werden die Erkenntnisse des Teilprojektes D1 des Sonderforschungsbereiches 871 („Regeneration komplexer Investitionsgüter“) zur Prognose von Kapazitätsbedarfen (erste Förderperiode) sowie die entwickelte Logik zur Bestandsdimensionierung (zweite Förderperiode) auf das Ersatzteilmanagement der MTU Maintenance Hannover GmbH übertragen. Dazu wird eine Methode zur Prognose von Ersatzteilbedarfen entwickelt, die auf Vergangenheitsdaten zurückliegender Regenerationsaufträge basiert. Die Prognosemethodik berücksichtigt branchentypische Restriktionen wie bspw. die Austauschbarkeit oder Laufleistungen der Materialien. Die prognostizierten Materialbedarfe werden anschließend mit einem modellbasierten Bestandsmanagement verzahnt. Hierzu werden bestehende Ansätze zur Poolbestandsdimensionierung um die Beschreibung zweistufiger Pool-Strukturen (reparabel und einsatzfähig) erweitert. Darauf aufbauend wird eine Methodik zur strukturierten Bewertung von Beschaffungsopportunitäten hinsichtlich ihres logistischen Potenzials und des finanziellen Risikos entwickelt.Leitung: Tabea DemkeJahr: 2023Förderung: DFGLaufzeit: 01/2023 – 08/2025
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deep.Control - Entwicklung einer datenbasierten, automatisierten Controlling-Methodik zur Verbesserung der FabrikperformanceDas Forschungsvorhaben deep.Control verfolgt das Ziel, eine Produktionscontrolling-Methodik zu entwickeln und in eine Softwareumgebung zu überführen, die Unternehmen systematisch bei der Identifikation von Primärursachen einer unzureichenden logistischen Performance im Fabrikbetrieb und der Ableitung notwendiger Kompensationsmaßnahmen unterstützen. Die Verknüpfung bewährter logistischer Modelle mit Methoden der Data Analytics birgt das Potenzial einer datenbasierten und automatisierten Analyse von Primärursachen sowie der Auswirkungen konkreter Kompensationsmaßnahmen auf die logistischen Zielgrößen. Durch die Einbettung der Controlling Methodik in eine einfach zu bedienende Software sollen industrielle Anwender*innen automatisiert eine zielgerichtete Handlungsempfehlung zur Performancesteigerung erhalten, ohne dass es tiefgreifendes spezifisches Methodenwissen bedarf.Leitung: Kira WelzelJahr: 2023Förderung: Die Zuwendung besteht aus Mittel des Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) und des Landes NiedersachsenLaufzeit: 09/2023 - 03/2026
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GeProVar – Vorgehen zur Operationalisierung der Belastungsflexibilität zur Handhabung von Nachfrageschwankungen in verketteten Arbeitssystemen von KMUDas Forschungsvorhaben GeProVar verfolgt das Ziel, sowohl eine Methode als auch einen Softwaredemonstrator zu entwickeln, mit deren Hilfe KMU die Belastungsflexibilität operationalisieren und damit diese Fähigkeit im eigenen Produktionssystem anforderungsgerecht implementieren können. So soll die Möglichkeit entstehen, reaktionsschnell die Auswahl von optimalen Maßnahmenkombinationen der Belastungsabstimmung zur Handhabung von kurzfristigen Nachfrageschwankungen durchzuführen. Durch die effiziente Nutzung von Belastungsabstimmungsmaßnahmen kann die Vorhaltung von Kapazitätsreserven bzw. Investitionen in neue Kapazitäten zum Aufbau dieser verringert werden. Die Verknüpfung der Operationalisierung der einzelnen Maßnahmen, deren Voraussetzungen sowie deren Abhängigkeiten und Synergien durch Maßnahmenkombinationen sollen als Grundlage der Bewertung und Umsetzung besonders in KMU Anwendung finden.Jahr: 2022Förderung: AiF BVLLaufzeit: 05/2022 – 10/2024
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ProKI - Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion (PROKINETZ) Standort: HannoverDas Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion (PROKINETZ) verfolgt das Ziel die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) voranzutreiben. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) fehlen vielfach Ressourcen, um den KI-Einsatz auszuprobieren und zu forcieren. Dazu entsteht an der Leibniz Universität Hannover (LUH) eines von deutschlandweit acht Zentren, um Anwendungsszenarien zur erproben. Am Standort Hannover liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung von KI für trennende Fertigungsverfahren, wo KMU sechs KI-Demonstratoren mit Bezug zur Fertigungstechnik zur Verfügung stehen. Die Anwendungsgebiete der Demonstratoren reichen von einer automatisierten Qualitätskontrolle für Schleifprozesse über Vor-Ort Datenerfassung bis hin zu dem durch das IFA bereitgestellten Demonstrator „Personaleinsatzplanung zur prozesskettenübergreifenden Optimierung“. Der IFA-Demonstrator liefert auf Basis von KI-Ansätzen eine gezielte leistungsoptimierte Zuordnung (bei hoher Belastung) oder eine gezielte lernoptimierte Zuordnung (bei geringer Belastung) im Rahmen der Belegungsplanung für Zerspanungsmitarbeitende und Werkzeugmaschinen. Auf diese Weise kann vor Ort in den KMU in der Arbeitsvorbereitung bzw. Fertigungsplanung eine zielgenaue Zuordnung von Mitarbeitenden zu den Werkzeugmaschinen des gesamten Maschinenparks vorgenommen werden.Leitung: Maik NübelJahr: 2022Förderung: BMBFLaufzeit: 10/2022 – 12/2024
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HyFlowJobShop - Hybride, flussorientierte MontageorganisationDas Forschungsvorhaben HyFlowJobShop verfolgt das Ziel, die Organisationsformen des Fließ- und Werkstattprinzips miteinander zu kombinieren. Die bisherigen reinen Organisationsformen können den gewachsenen Anforderungen hinsichtlich einer zunehmenden Variantenvielfalt sowie verringerten Amortisationszeiten für Produktionsanlagen aufgrund kürzerer Produktionslebenszyklen nicht mehr gerecht werden. Die Kombination aus Werkstatt- und Fließmontage zu hybriden Organisationsformen soll für Unternehmen eine Möglichkeit bieten, sich im Spannungsfeld zwischen der erforderlichen Flexibilität und der produktionslogistischen Zielerreichung sowie den entstehenden Kosten zu positionieren. Um die Vorteilhaftigkeit hybrider Organisationsformen zu quantifizieren, werden verschiedene Systemkonfigurationen im Rahmen einer Simulationsstudie untersucht, um daraus Wirkzusammenhänge und Einflussgrößen zu identifizieren.Leitung: Dorit Schumann, Marco BleckmannJahr: 2022Förderung: DFGLaufzeit: 08/2022 – 06/2024
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iMoD - Intelligente modulare Robotik und integrierte Produktionsgestaltung im FlugzeugbauIn diesem Projekt wird die Automatisierung, Digitalisierung und logistische Optimierung von Montageprozessen in der Flugzeugproduktion adressiert. Es wird erforscht, wie sich die Flugzeugfertigung und die zugehörige Intralogistik durch den Einsatz autonomer Roboter, modularer Transportressourcen und neu gestalteter Abläufe hinsichtlich Flexibilität und Kosten verbessern lassen. Dafür sollen autonome Roboter zusammenarbeiten, um gemeinsam Transportaufgaben zu übernehmen. Dies muss über entsprechende Planungs- und Steuerungsverfahren abgebildet werden. Der Aufbau neuartiger Produktionsstrukturen soll ermöglichen, individualisierte Flugzeuge in effizienter Serienproduktion herzustellen und damit den Flugzeugbau-Standort Deutschland zu sichern.Leitung: Alexander WenzelJahr: 2021Förderung: dtec.bwLaufzeit: 01.09.2021 – 31.12.2024
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Technologieinitiative Triebwerksinstandsetzung (TinTin) - Modellgestützte Lieferzeitprognose für das Auftragsmanagement in der RegenerationDie Planung von Regenerationsaufträgen (Instandhaltungs- und Reparaturmaßnahmen) unterliegt einer starken Dynamik hinsichtlich des Umfangs sowie des Zeitpunkts notwendiger Maßnahmen. Die Vorhersagbarkeit von Auftragsdurchlaufzeiten wird von einer Vielzahl interner und externer Einflussfaktoren beeinflusst und ist durch die resultierende Komplexität stark eingeschränkt. Diese Unschärfe führt zu einem regelmäßigen Änderungsbedarf in der Produktionsplanung und -steuerung (PPS). Mit dem Ziel einer präzisen Aussage über die verbleibende Lieferzeit von Regenerationsaufträgen treffen zu können, besteht das Kernziel des Forschungsvorhabens in der Erstellung einer neuen, in der Anwendung vereinfachten Prognosemethode, die logistische Modellierung sowie Process und Data Mining vereint.Jahr: 2021Förderung: Ministerium für Wirtschaft, Arbeit, Verkehr und Digitalisierung Niedersachsen vertreten durch die nBankLaufzeit: 01/2021-12/2023
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MedFAP - Entwicklung von fabrikplanerischen Leitprinzipien zur Planung von flussorientierten Krankenhäusern mit wandlungsfähigen Raum-, Technik- und OrganisationskonzeptenDas Forschungsvorhaben „MedFAP“ stellt Leitprinzipien zur flussorientierten Strukturierung und Anordnung sowie zur Ausgestaltung wandlungsfähiger Funktionsbereiche und Räumlichkeiten auf, um die Wirtschaftlichkeit und Wandlungsfähigkeit von Krankenhäusern mithilfe fabrikplanerischer Methoden zu steigern.Jahr: 2021Förderung: DFGLaufzeit: 07/2021 – 06/2024
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LoProBe - Logistische ProduktportfoliobewertungHerkömmliche Ansätze zur Produktportfoliobewertung evaluieren Portfolios häufig nur unter Berücksichtigung von marktorientierten oder finanzwirtschaftlichen Bewertungsdimensionen. Logistikaufwendungen wie bspw. hohe Rüstaufwände, die in der Produktion durch die Beibehaltung problematischer Produkte in Produktportfolios entstehen können, werden aktuell nicht dediziert in den Fokus genommen. Im Rahmen des Projekts „LoProBe – Logistische Produktportfoliobewertung“ wird eine Methode zur multikriteriellen, logistikorientierten Bewertung entwickelt, die den Einfluss von Produktportfolios auf Zielgrößen der Logistikleistung und Logistikkosten produzierender Unternehmen beschreibbar macht.Jahr: 2020Förderung: DFGLaufzeit: 01/2020 - 08/2022
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HaLiMo 2 - Systematische Untersuchung der Wirkung von Verfahren der Produktionsplanung und der Produktionssteuerung auf logistische ZielgrößenZiel des Forschungsprojektes ist zum einen die strukturierte und einheitliche Sammlung von Verfahren zur Erfüllung der Aufgaben im Rahmen der Produktionsplanung und -steuerung. Darauf aufbauend sollen sowohl die direkten als auch die indirekten Wirkungen der PPS-Verfahren auf die logistischen Zielgrößen untersucht werden. Ergebnis dieser Untersuchungen sollen belastbare Aussagen über die Wirkzusammenhänge sein. Die Beschreibung der Wirkzusammenhänge erfolgt hierbei quantitativ durch die mathematische Verknüpfung der Elemente der unternehmensinternen Lieferkette und den logistischen Zielgrößen mithilfe von bestehenden logistischen Modellen.Jahr: 2020Förderung: DFGLaufzeit: 03/2020 - 07/2022