Auswahl und Anwendung von Modellierungssprachen für multidisziplinäres Engineerng von Produktionssystemen

Abstract

Im Engineering von Produktionssystemen sind viele verschiedene Disziplinen involviert. Beispiele dafür sind Elektrotechnik, Mechanik und Informatik. Über den Engineering Prozess hinweg ergeben sich verschiedene Phasen und Domänenexperten sind hier oft voneinander abhängig. Diese Interaktionen zwischen Arbeitsgruppen wird als multidisziplinäres round-trip Engineering bezeichnet. Um die Vision der Industrie 4.0 zu verwirklichen ist ein wichtiger Punkt die Repräsentation von Produkt, Prozess und Ressourcen (PPR) Beziehungen. Viele Stakeholder sind allerdings nur auf ihre eigenen Domänen fokussiert und bilden „Informationssilos". Dadurch, dass PPR Wissen oft vernachlässigt wird, zielt diese Diplomarbeit darauf ab, diese Lücke zu verkleinern. Eine gute Lösung hierbei soll in der Lage sein, einen Engineering Prozess hinsichtlich PPR Wissen zu analysieren und dieses auch auszudrücken. Bereits bestehende Lösungen sind hierzu nicht in der Lage, da sie entweder zu breit oder zu domänenspezifisch nur auf eine Rolle fokussiert sind. Nichts desto trotz bilden diese Lösungen einen guten Startpunkt für neue Lösungsansätze. Existierende Modellierungssprachen sind auch nicht in der Lage PPR Wissen auszudrücken, bieten allerdings Einblick in mögliche Adaptierungen. Methodisch baut die Arbeit auf bekannten Konzepten wie einer Literatursuche oder dem Design Science Cycle auf. Die Evaluierung wird mittels Interviews und Konzeptentwicklungen in einer echten Produktionsorganisation durchgeführt. Erstes Resultat dieser Arbeit ist eine Kombination von Ansätzen um einen Engineering Prozess zu analysieren. Resultat ist hier ein Ansatz für die Analyse von Engineering Prozessen und Indikation von PPR Wissen durch Erweiterung des BPMN 2.0 Standards. Weiters werden mögliche PPR Modellierungssprachen identifiziert, ausgewählt, verglichen sowie adaptiert. Die Adaptierung und Erweiterung des VDI 3682 Standards ist hierzu das Resultat. Um das gefundene PPR Wissen auch speichern zu können, untersucht die Arbeit mögliche Anforderungen an Speicherlösungen. Hier bilden Fallbeispiele und Gruppen von Daten neue Einblicke bezüglich den Anforderungen. Alle Ergebnisse der Arbeit verbessern die Möglichkeiten PPR Wissen zu modellieren und zeigen Abhängigkeiten von Arbeitsgruppen auf.

In Production Systems Engineering there are many different disciplines like mechanical, electrical or software engineering involved. Throughout the engineering process, different phases can be identified where the domain experts often depend on results from one another. The interaction between the different disciplines is identified as multi-disciplinary round-trip engineering environment. To meet the vision of Industry 4.0 a key factor is the representation of relationships between the Product, Process and Resource (PPR). However, many stakeholders only focus on their discipline, forming an information silo. Due to the fact, that PPR knowledge is important but often neglected, this master thesis aims at addressing this issue. A criterion for a good solution is to be able to investigate engineering processes in regard to PPR knowledge and express this newly found knowledge through a modeling language. Existing solutions lack either the depth of analysis or are to narrow on one discipline to achieve this aim. However, useful insights into designing a treatment to overcome this limitation can be used from existing works. Existing modeling languages also have no means to represent PPR knowledge, build however a good foundation for possible extensions. The thesis first proposes a combination of approaches for a new engineering process analysis, by following the design science cycle with an integrated case study. Outcome is an engineering processes analysis method and representation of PPR knowledge through an adapted BPMN 2.0 notation. Second, a literature survey is used to select, benchmark and propose adaptations for a PPR specific modeling language. The main result here is, that the VDI 3682 standard presents the best building block and allows for an easy extension. To also be able to persist PPR knowledge, the thesis investigates how a possible solution could look like. The outcome of this aspect provides useful insights based on current use cases and how system architecture and data/knowledge models represent requirements for a persistence solution. The solution approach is evaluated with a real-world production systems engineering organization and includes a proof of concept evaluation and interviews with domain experts across multiple disciplines. All results improve the explicit representation of dependencies between workgroups, highlighting improvement potential and express PPR knowledge.