Luger, A. (2022). Auswahl und Integration einer zeitwirtschaftlichen Methode zur Bewertung von Arbeitsprozessen in der variantenreichen Kleinserienfertigung [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2022.100361
Zeitwirtschaft; zeitwirtschaftliche Bewertungsmethoden; Regressionsalgorithmen; Random Forest Algorithmen; Produktionsplanung
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Time Management; Predetermined motion time system; regression algorithms; Radom Forest; Production Planning
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Abstract:
Durch den internationalen Wettbewerb stehen Unternehmen zunehmend unter Druck, ihre Produktivität zu erhöhen und Geschäftsaktivitäten ganzheitlich zu betrachten. Prozesse und Systeme müssen möglichst wertschöpfend gestaltet werden. Eine zeitnahe Erfassung von Informationen über den abzuwickelnden Auftrag wird immer relevanter, um Kapazitäts- und Ressourcenbedarfe, Bearbeitungszeiten und die Übergabe von einem Prozess zum nächsten planen zu können. Eine Anwendung von zeitwirtschaftlichen Bewertungsmethoden erlaubt es, von Menschen durchgeführte Tätigkeiten messbar und vergleichbar zu machen. Anhand der daraus gewonnenen Informationen können zum einen die Fertigungsplanung optimiert und zum anderen Potentiale zur Prozessoptimierung aufgezeigt werden. Ziel dieser Arbeit ist es, eine Bewertungsmethode für ein Unternehmen mit Einzel- und Kleinserienfertigung bei hoher Variantenvielfalt auszuwählen und zu implementieren. Dabei soll die zur Bewertung benötigte Analysezeit ohne Einbußen von Aussagegenauigkeit und Informationsgehalt möglichst gesenkt werden. Außerdem wird ein Bewertungsalgorithmus entwickelt, welcher es ermöglicht, Aufträge trotz fehlender Auftragsinformationen zum Planungszeitpunkt, zeitlich zu bewerten. Durch eine strukturierte Literaturrecherche werden zeitwirtschaftliche Bewertungsmethoden und deren Auswahlkriterien ermittelt. Durch eine ganzheitliche Unternehmensanalyse nach dem MTO-Prinzip werden die im Unternehmen ablaufenden Prozesse analysiert und den jeweiligen Prozesstypen zugeordnet. Mittels einer Nutzwertanalyse werden sowohl die zeitwirtschaftlichen Methoden als auch die unterstützenden Softwaretools ausgewählt. Um den Analysieraufwand zu reduzieren, werden Arbeitsfolgen in der Montage auf deren Auswirkung auf die gesamte Fertigungszeit untersucht. Arbeitsfolgen mit geringen Auswirkungen werden gruppiert und einheitlich bewertet. Um die Planung trotz fehlenden Auftragsinformationen zu ermöglichen, wird mit Hilfe von Random Forest Algorithmen ein Regressionsmodel entwickelt. Dieses verwendet historische Auftragsdaten zum Ermitteln von Auftragszeiten des gesamten Auftrages und dessen einzelnen Arbeitsfolgen. Zur Validierung der entwickelten Algorithmen werden Altaufträge, welche mit der Bewertungsmethode ROM bewertet wurden, herangezogen. Der Analysieraufwand kann um bis zu 50%, bei gleichbleibender Aussagegenauigkeit, reduziert werden. Durch die Anwendung des Random Forest Ansatzes können die Auftragszeiten in gleicher Qualität, wie vollständig mit ROM analysiert (ohne fehlende Informationen), erreicht werden. Durch eine zusätzliche Verwendung der Unterstützungssoftware TiCon wird die Qualität der Zeitwirtschaft ganzheitlich verbessert und der Aufwand zum Analysieren und Dokumentieren zusätzlich gesenkt.
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As a result of international competition, companies are increasingly under pressure to raise their productivity and take a holistic view of business activities. Processes and systems must be designed to gain added value. A timely collection of information about the order to be processed is becoming more important to be able to plan resource requirements, processing times and the handover from one process to the next. An application of time standardization methods enables a measurement and comparison of activities performed by humans. Based on the gained information, production planning can be optimized and potentials for process improvements can be made visible. The aim of this thesis is to select and implement a time standardization methodology for a company with batch or small-batch production combined with a high diversity of variants. The analysis time required for the evaluation shall be reduced as far as possible under the condition that the accuracy and information content do not suffer any loss. In addition, an evaluation algorithm is developed, which makes it possible to assess total process time, despite the lack of product information at the time of planning. Using a structured literature research, time standardization methods and their selection criteria are determined. Accordingly, the company is analysed holistically based on the MTO-principle. Consequently, the processes are assigned to the respective process types. Based on the categorization, the time standardization methods and a supporting software tool are selected. In order to reduce the analysis effort, job sequences are examined for their impact on the total production time. Work sequences with low impact are grouped and evaluated uniformly. To be able to evaluate tasks despite a lack of product information, a regression model is developed using random forest algorithms. Therefore, historical data of previous orders are used to determine not only the process time of the entire order but also its individual job sequences. To validate the developed algorithms, previous orders - which were evaluated with ROM methodology - are used. The analysis effort can be reduced by up to 50%, while the accuracy of the results remains the same. By using the random forest approach, the order times can be determined in the same quality as completely analysed with ROM (without a lack of information). By an additional use of the support software TiCon the quality of the time management can be further improved and the effort for analysing and documenting is reduced.
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Additional information:
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers