Kurzfassung
Die kundenindividuelle Produktion mit kurzen Reaktionszeiten verlangt nach Flexibilität besonders in der Endmontage. Verbesserungen der Endmontage selbst wurden in den letzten Jahren verstärkt vorgenommen. Nun gilt es, die zugehörigen Unterstützungsprozesse, wie z. B. die Logistik, zu optimieren, da eine immer größere Teilevielfalt in kleineren Losgrößen bereitgestellt werden muss. Durch die Anwendung standardisierter Planungsvorgehen existiert in der Materialbereitstellung ein großes Potenzial zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung. Allerdings erfolgt die Gestaltung der Materialbereitstellung häufig intuitiv oder durch die iterative Verbesserung vorhandener Lösungen. Um die Anforderungen und Rahmenbedingungen an ein zu entwickelndes Planungsvorgehen für die Materialbereitstellung in der Montage zu identifizieren, wurde eine empirische Studie in 28 produzierenden Unternehmen durchgeführt. Die Ergebnisse fließen in die Entwicklung eines Vorgehensmodells ein.
Within this paper the combination of several methods, developed and used in Collaborative Research Center (CRC) 805-"Control of Uncertainties in Load Carrying Systems in Mechanical Engineering" of the DFG (German Research Foundation), is used to demonstrate the development of a load carrying system under uncertainty. The development starts with the identification of relevant uncertainties, followed by a conceptual design and a mathematical robust optimization approach. The optimized structure is used for the layout of a 3D-CAD-model which is used to print a real rapid-prototyping-model. Throughout the whole design process uncertainties are considered. To demonstrate the symbiosis of these methods an example is chosen. Usually, CRC 805 deals with load carrying systems in mechanical engineering. To let this topic become more vivid and to show that the methods can be transferred to other fields, the design of a robust high heel is taken as an example. At the end of the work three high heels are developed and evaluated regarding their robustness against uncertainties.
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