Kapazitätsplanung in der Lackieranlage: Wie Boeing die Fertigung in der Luft- und Raumfahrt mithilfe von Diskrete-Ereignis-Simulationen optimierte

Die Herausforderung

Boeing Wichita mit seiner bedeutenden Geschichte, die sich über fast ein Jahrhundert hervorragender Leistungen in der Luft- und Raumfahrt erstreckt, stand vor einer kritischen betrieblichen Herausforderung, die die zukünftigen Produktionskapazitäten einzuschränken drohte. Das Werk, in dem seit den 1920er Jahren über 1.600 B-29, 744 B-52 und mehr als 10.000 737-Rümpfe hergestellt wurden, betreibt eine spezielle Lackieranlage, die für Triebwerksverkleidungen, Schubumkehrer und Einlässe - die sichtbaren Außenkomponenten von Verkehrsflugzeugmotoren - zuständig ist.

Das Dilemma der Kapazitätsplanung in der Fertigung

Die Herausforderung der Kapazitätsplanung in der Fertigung ergab sich aus zwei konvergierenden Faktoren, die die betriebliche Landschaft grundlegend veränderten. Ältere Flugzeugmodelle wurden ausgemustert, während neue Produktlinien deutlich größere Komponenten einführten, die die vorhandenen Anlagenkapazitäten überforderten. Die neuen Teile waren wesentlich größer als ihre Vorgänger und erforderten andere Lackiermaterialien und Aushärtungsprozesse, die zwei vollständige Zyklen durch die Lackier- und Aushärtungsvorgänge anstelle des traditionellen einzigen Durchgangs erforderten.

Die bestehende Lackieranlage von Boeing, die ursprünglich für den Produktbedarf der 1980er und 1990er Jahre ausgelegt war, arbeitete mit Sand-, Wasch-, Lackier-, Aushärtungs- und allgemeinen Teilepuffersystemen, die den neuen Anforderungen nicht mehr gerecht werden konnten. In der Anlage wurden ca. 20 verschiedene Teile für drei Flugzeugmodellfamilien verarbeitet, die jeweils unterschiedliche Produktionsraten, gemessen in Flugzeugen pro Monat (APM), aufwiesen. Die Komplexität des Systems wurde durch einzigartige Teileroutings verstärkt, bei denen einige Komponenten mehrere Durchgänge durch die Lackiervorgänge erforderten, durch variable Prozessdauern für jeden Schritt und durch individuelle Nachbearbeitungswahrscheinlichkeiten für verschiedene Teiletypen.

Kritische Betriebseinschränkungen:

• Teile konnten nur dann in Chargen verarbeitet werden, wenn es sich um identische Typen mit gleichem Finish handelte, die innerhalb einer Stunde eintrafen.

• Protokolle zur Kontaminationsvermeidung erforderten die gleichzeitige Verarbeitung nur eines Produkttyps
• Anforderungen an die Sequenzabhängigkeit führten zu komplexen Herausforderungen bei der Planung
• Mindest- und Maximalauflagen schränkten die betriebliche Flexibilität ein
• Lackiervorgänge konnten nur begonnen werden, wenn die Fertigstellung vor Schichtende garantiert war
• Neue Modellteile passten kaum in die vorhandenen Anlagen, so dass eine Chargenbildung nicht möglich war.

Die traditionellen, auf Excel basierenden Kapazitätsstudien, auf die sich Boeing verlassen hatte, erwiesen sich als unzureichend, um die komplizierten Routing-Muster, das Chargenverhalten und die dynamischen Planungsanforderungen zu bewältigen. Diese auf Tabellenkalkulationen basierenden Ansätze boten keinen Einblick in die Anforderungen an die Puffergröße und konnten die termingerechte Lieferleistung einzelner Teile nicht vorhersagen. Die Frage, was ein Kapazitätsplan ist, wurde zu einer grundlegenden Frage, da Boeing ausgefeilte analytische Fähigkeiten benötigte, die die komplexen Abhängigkeiten innerhalb der Lackieranlagen modellieren konnten.

Eskalierender Nachfragedruck

Das Zusammentreffen von steigender Nachfrage und der Einführung größerer, komplexerer Teile führte zu einem noch nie dagewesenen Kapazitätsdruck auf das bestehende System. Der neue Modellwechsel erforderte, dass die Teile den Lackier- und Aushärtungsprozess zweimal durchlaufen, wodurch sich die Bearbeitungszeit für diese Komponenten bei gleichem Platzbedarf für die Anlagen verdoppelte. Diese Einschränkung in Verbindung mit der Unmöglichkeit, größere Teile in Chargen zu fertigen, drohte zu Engpässen zu führen, die sich auf die Fähigkeit von Boeing auswirken könnten, die Lieferverpflichtungen gegenüber den Kunden einzuhalten.

Die Lackierkabinen- und Ofensysteme des Werks, die für kleinere, ältere Produkte ausgelegt sind, waren bereits vor der vollständigen Einführung neuer Produktlinien an der Kapazitätsgrenze angelangt. Die Unternehmensleitung von Boeing erkannte, dass ohne eine genaue Analyse der Kapazitätsplanung das Risiko bestand, entweder zu viel in unnötige Anlagen zu investieren oder sich nicht ausreichend auf künftige Nachfrageszenarien vorzubereiten, die die betriebliche Leistung beeinträchtigen könnten.

Die Lösung

Boeing ging eine Partnerschaft mit Simio ein, um einen umfassenden Simulationsansatz für die Luft- und Raumfahrt zu entwickeln, der die komplexen Abläufe in der Lackieranlage genau modellieren und datengestützte Erkenntnisse für Entscheidungen zur Kapazitätsplanung liefern konnte. Die Zusammenarbeit nutzte die Fähigkeiten von Simio zur diskreten Ereignissimulation, um zwei verschiedene Analysemodelle zu erstellen, die kritische strategische Fragen zu Anlagenkapazität und Ausrüstungsanforderungen beantworten sollten.

Fortgeschrittener Simulationsmodellierungsansatz für die Luft- und Raumfahrt

Die Software-Implementierung für die Luft- und Raumfahrttechnik nutzte die objektorientierte Architektur von Simio, um detaillierte digitale Darstellungen der Abläufe in den Lackieranlagen von Boeing zu erstellen. Der Modellierungsansatz erkannte, dass die diskrete Ereignissimulation die betriebliche Komplexität bewältigen konnte, die mit traditionellen Excel-basierten Methoden nicht zu bewältigen war, einschließlich komplizierter Routing-Muster, Chargenverhalten, spezieller Verarbeitungsregeln und umfassender Leistungsbewertung für einzelne Teile und die Gesamtsystemeffektivität.

Die Simulationsmodelle arbeiteten als Input-Prozess-Output-Systeme, bei denen die Inputs Bedarfsprognosen, Teilerouten, Arbeitspläne, Prozessdauern und Nachbearbeitungswahrscheinlichkeiten für jeden Komponententyp umfassten. Der Prozessabschnitt beschrieb das gesamte Systemverhalten, einschließlich der Umwandlung der Nachfrage in eintreffende Teile, benutzerdefinierte Verarbeitungsregeln für die Einleitung von Lackiervorgängen, Beschränkungen der Ressourcenverfügbarkeit und Verzögerungen bei der Bewegung von Teilen zwischen den Vorgängen. Die Output-Metriken konzentrierten sich auf die prozentuale Pünktlichkeit der Lieferung, die Auslastung der Anlagen und der Mitarbeiter, die Protokolle des Platzbedarfs und die Echtzeitverfolgung der Teile innerhalb des Systems.

Entwicklung des Ist-Zustands-Modells

Das Ist-Zustandsmodell konzentrierte sich auf die bestehende Systemkonfiguration und umfasste Sand-, Wasch-, Lackier-, Aushärtungs- und allgemeine Teilepufferungsvorgänge, die für den Bedarf an Altprodukten ausgelegt waren. Der Modellierungsansatz für die Luft- und Raumfahrt spiegelte die Realität wider, dass die Dosierung von kleineren Teilen theoretisch möglich ist, aber aufgrund der niedrigen Produktionsraten, die ein gleichzeitiges Eintreffen an der Lackieranlage verhindern, in der Regel nicht erfolgt.

Das Modell berücksichtigte kritische betriebliche Einschränkungen, darunter die Tatsache, dass neue Modellteile kaum in die vorhandenen Anlagen passen, was eine Chargenbildung für diese größeren Komponenten unmöglich macht. Die Anforderung, dass neue Teile zwei Zyklen durch Lackier- und Aushärtungsprozesse durchlaufen müssen, wurde genau dargestellt, ebenso wie der Kapazitätsdruck, der durch die steigende Nachfrage in Verbindung mit diesen Prozessänderungen entsteht.

Zur Untersuchung des maximalen Durchsatzpotenzials umfasste das Ist-Zustandsmodell sowohl die primäre Lackierkabine und das Ofensystem als auch eine zusätzliche Lackierkabine, die derzeit zu Schulungszwecken genutzt wird. Diese Konfiguration ermöglichte es Boeing, die absoluten Kapazitätsgrenzen der bestehenden Infrastruktur zu verstehen und festzustellen, wann die Nachfrage die verfügbare Kapazität übersteigen würde.

Architektur des Modells für den zukünftigen Zustand

Das Zukunftsmodell befasste sich mit Boeings strategischer Frage nach den Anforderungen an eine Gebäudeerweiterung auf der grünen Wiese, indem es das optimale Anlagenlayout und die Gerätekonfigurationen modellierte. Die Simulationssoftware für die Luft- und Raumfahrt ermöglichte die Evaluierung verschiedener Szenarien unter der Annahme, dass die gleichen Teilerouten, Laufzeiten und Nachbearbeitungsraten wie bei den derzeitigen Abläufen zugrunde gelegt werden, wobei gleichzeitig erweiterte Betriebsparameter einbezogen wurden.

Die zukünftige Konfiguration ging von einem Zwei-Schicht-Betrieb an fünf Tagen in der Woche aus, mit neuen Anlagen, die so dimensioniert sind, dass sie während des gesamten Prozesses die Dosierung von zwei Teilen beliebiger Größe ermöglichen, wodurch die Größenbeschränkungen der Anlagen aufgehoben werden. Der Modellentwurf folgte den Grundsätzen der Theorie der Nebenbedingungen, wobei die Lackierkabine aufgrund der hohen Kosten für die Ausrüstung und des Bedarfs an qualifizierten Arbeitskräften als die Nebenbedingung des Systems identifiziert wurde.

Bei der Optimierung des Anlagenlayouts wurde ein Pull-System verwendet, bei dem die Teile von den Ankunftspuffern durch Schleif-, Waschanlagen- und Maskierungsvorgänge bewegt und dann durch Aushärtung, Demaskierung, Schablone, Qualitätssicherung und Bereitstellung für den Versand geschoben wurden. Wenn die Teile die Lackiervorgänge abgeschlossen hatten, wurde die nächst dringende Komponente an ihre Stelle gesetzt, wodurch ein rationalisierter Fluss geschaffen wurde, der Engpässe minimierte und die Anlagenauslastung maximierte.

Umfassende Szenario-Analyse

Die Lösungsmethodik umfasste mehrere Bedarfsszenarien, in denen verschiedene Kombinationen von Anlagenkonfigurationen und Betriebsmethoden getestet wurden. Jedes Szenario bestand aus drei Teilefamilien mit individuellen Flugzeugprogrammraten pro Monat, wobei die Nachfrage über einen Zeitraum von 12 Monaten konstant gehalten wurde, um die Systemleistung unter anhaltenden Betriebsbedingungen zu bewerten.

Die Software für die Luft- und Raumfahrttechnik ermöglichte das Testen verschiedener Methoden, einschließlich der Dosierung im Vergleich zur Nichtdosierung und der Aushärtung im Ofen im Vergleich zur Aushärtung in der Schleuderkammer. Die Ausrüstungsmengen wurden systematisch angepasst und Modelliterationen durchgeführt, bis für jedes Bedarfsszenario und jede Verfahrenskombination optimale Konfigurationen ermittelt wurden.

Bei der Quantifizierung der Leistung wurden die geplanten Durchlauftage aus dem ERP-System von Boeing mit den modellierten Durchlauftagen verglichen, um die prozentuale Liefertreue und die Gesamtzahl der überfälligen Tage zu berechnen. Diese Bewertungsmethode ermöglichte einen objektiven Vergleich verschiedener Szenarien und Gerätekonfigurationen, um optimale Lösungen für verschiedene betriebliche Anforderungen zu ermitteln.

Die Ergebnisse

Die auf Simio basierende Analyse der Kapazitätsplanung für Lackieranlagen lieferte umfassende Erkenntnisse, die Boeings Ansatz bei Entscheidungen über Anlagenerweiterungen und -investitionen grundlegend veränderten. Die diskreten Ereignissimulationsmodelle lieferten präzise Antworten auf kritische strategische Fragen und deckten gleichzeitig Optimierungsmöglichkeiten auf, die mit herkömmlichen Analysemethoden nicht erkannt werden konnten.

Analyse der Ist-Kapazität

Das Ist-Zustandsmodell stellte eindeutig fest, dass die vorhandenen Anlagen nicht in der Lage waren, den zukünftigen Bedarf zu decken. Mithilfe der grafischen Analyse der "Anzahl der Teile im System" identifizierte die Simulation den genauen Punkt, an dem die Systemkapazität überschritten werden würde, wobei die starke positive Steigung anzeigt, wann die Anlage nicht mehr mit den steigenden Ankunftsraten Schritt halten kann.

Der Validierungsprozess verglich die Simulationsvorhersagen mit Excel-basierten Lastdiagramm-Prognosen und bestätigte, dass die Nachfrage die Kapazität in ungefähr denselben Zeiträumen übersteigen würde, wenn man die geänderten Annahmen berücksichtigt, einschließlich keiner Überstunden, keiner Nacharbeit und keiner zusätzlichen Zündzeit aufgrund von Umgebungsbedingungen. Die Verwendung der Zeiten von Fachleuten mit Variabilität im Modell lieferte eine genauere Darstellung der tatsächlichen Prozessdauer im Vergleich zu Excel-Lastdiagrammen, die Teilestandards ohne Variabilität verwendeten und folglich die Kapazität überschätzten.

In mehreren Iterationen des Ist-Zustandsmodells wurden verschiedene Strategien zur Kapazitätserweiterung untersucht, darunter die Reaktivierung einer stillgelegten Lackierkabine, die zuvor für die Ausbildung neuer Lackierer genutzt wurde. Doch selbst mit diesen zusätzlichen Ressourcen und den damit verbundenen Einschränkungen bestätigte die Analyse, dass die bestehende Infrastruktur die prognostizierten Nachfragesteigerungen nicht innerhalb des erforderlichen Zeitrahmens decken konnte.

Optimierung der Ausrüstung im zukünftigen Zustand

Die Analyse des Zukunftsmodells lieferte wichtige Erkenntnisse über optimale Ausrüstungskonfigurationen und Betriebsmethoden. Das Testen von vier verschiedenen Nachfrageszenarien mit vier unterschiedlichen Methoden - Dosierung mit Ofen, Dosierung mit Schleudern, keine Dosierung mit Ofen und keine Dosierung mit Schleudern - lieferte umfassende Daten für strategische Entscheidungen.

Ergebnisse zur Gerätekonfiguration:

• Die Kombination aus Dosierung und Ofen erforderte vier Lackierkabinen und drei Öfen, also insgesamt sieben Ausrüstungsgegenstände.

• Dosieren mit Schleudern erforderte fünf Lackierkabinen und keine Öfen, also insgesamt fünf Geräte
• Die Spin-Technologie erforderte eine zusätzliche Lackierkabine, aber zwei Geräte weniger im gesamten System
• Batching-Ansätze erforderten eine Lackierkabine weniger im Vergleich zu Non-Batching-Methoden

Die Analyse zeigte, dass die Maximierung des Lackierkabinenflusses durch getrennte Ofenhärtung zwar scheinbar optimal ist, um teure Lackierkabinenausrüstung zu minimieren, sich jedoch als weniger effizient erweist, wenn das gesamte System betrachtet wird. Der Ansatz der Spin-Technologie, bei dem Lackierung und Aushärtung im selben Raum untergebracht sind, reduziert die Gesamtzahl der Geräte und die Anforderungen an das Anlagenlayout.

Raumoptimierung und Puffergröße

Einer der wesentlichen Vorteile des Ansatzes der diskreten Ereignissimulation war die Quantifizierung des Puffergrößenbedarfs und des Platzbedarfs in der gesamten Anlage. Jeder Teiletyp verbrauchte bei den verschiedenen Prozessschritten unterschiedlich viel Platz, wobei für die ordnungsgemäße Ausführung der Arbeiten zusätzlicher Raum benötigt wurde - zwei zusätzliche Meter um die Teile in den Öfen für den Luftstrom, drei Meter um die manuellen Arbeitsbereiche für den Zugang zu den tragbaren Treppen und sechs Meter um die Waschanlagen für den Betrieb der Hochdruckreiniger.

Die Simulationssoftware für die Luft- und Raumfahrt verfolgte den Platzbedarf bei jedem Prozessschritt, insbesondere in den Bereitstellungsbereichen, und ermöglichte so eine genaue Zuweisung der benötigten Fläche für ein optimales Anlagenlayout. Diese Fähigkeit lieferte Boeing präzise Daten für die Planung der Anlagenerweiterung und die Optimierung der Raumnutzung.

Analyse der Auswirkungen von Nacharbeit

Die Fähigkeit des Modells, verschiedene Nacharbeitsszenarien zu bewerten, lieferte wichtige Erkenntnisse für die Qualitätsplanung und die Dimensionierung der Anlagen. Das Testen von Nacharbeitsraten von 0 % bis 25 % in 5 %-Schritten zeigte die dramatischen Auswirkungen der Qualitätsleistung auf den Anlagenbedarf:

• Bei einer Nachbearbeitungsrate von 10 %: Zusätzlicher Ofen und Lackierer erforderlich

• Bei einer Nachbearbeitungsrate von 15-20%: Dieselben 10 % plus zusätzliche Lackierkabine erforderlich
• Bei einer Nachbearbeitungsrate von 25%: Zwei zusätzliche Lackierer, zwei Schleifkabinen, zwei Waschplätze, ein Lackierplatz, zwei Lackierkabinen und drei Öfen über die Basisanforderungen hinaus

Die Analyse zeigte deutlich, dass die Nachbearbeitungsraten für neue Modellteile den Ausrüstungsbedarf erheblich beeinflussen würden, wodurch Boeing datengestützte Qualitätsziele erhielt, die sich direkt auf den Investitionsbedarf der Anlage auswirkten.

Strategische Technologieauswahl

Aufgrund der umfassenden Analyse entschied sich Boeing für den Spin-Ansatz für die Aushärtung und erkannte, dass die Optimierung des Platzbedarfs und die Verringerung der Anzahl der Geräte einen größeren Wert darstellen als die Maximierung der Auslastung einzelner Lackierkabinen. Alle Anlagen wurden so dimensioniert, dass sie die Dosierung großer Teile ermöglichen, und das Anlagenlayout wurde auf der Grundlage simulationsgestützter Erkenntnisse und nicht mit herkömmlichen Methoden der Kapazitätsplanung optimiert.

Der Modellierungsansatz für die Luft- und Raumfahrt erwies sich der Excel-basierten Kapazitätsanalyse für komplexe Systeme als überlegen, da er komplizierte Teileroutings handhaben, Nacharbeitsraten einbeziehen, Puffergrößen quantifizieren, die Variabilität der Dauer in die Analyse einbeziehen und die Leistung des Gesamtsystems anstelle einzelner Anlagenteile bewerten konnte.

Strategischer Wert und Erfolg der Implementierung

Das Projekt zur Kapazitätsplanung der Boeing-Lackieranlage zeigt, wie fortschrittliche Simulationstechnologie herkömmliche Fertigungsplanungsprozesse verändert und gleichzeitig einen messbaren strategischen Wert liefert. Die Partnerschaft zwischen Boeing und Simio veranschaulicht das Potenzial von Simulationssoftware für die Luft- und Raumfahrt, komplexe betriebliche Herausforderungen durch datengesteuerte Analyse und Optimierung zu bewältigen.

Der Ansatz der diskreten Ereignissimulation verschaffte Boeing Vertrauen in seine Entscheidungen zur Anlagenerweiterung, genaue Empfehlungen zur Dimensionierung der Ausrüstung und optimierte Betriebsmethoden, die sowohl den Platzbedarf als auch die Kapitalinvestitionen minimierten. Die Möglichkeit, mehrere Szenarien ohne Betriebsunterbrechung zu testen, ermöglichte es Boeing, fundierte Entscheidungen über die Einführung von Technologien und das Anlagenlayout zu treffen, die mit herkömmlichen Analysemethoden unmöglich gewesen wären.

Diese Implementierung bestätigt die Position von Simio als führendes Unternehmen im Bereich der intelligenten digitalen Zwillingssimulationstechnologie und zeigt, wie moderne Simulationsplattformen komplexe Herausforderungen in der Luft- und Raumfahrtproduktion bewältigen und gleichzeitig einen messbaren Geschäftswert liefern können. Die erfolgreiche Analyse lieferte Boeing einen konkreten Plan für die Erweiterung der Anlage, der die betrieblichen Anforderungen mit der Kapitaleffizienz in Einklang bringt und eine optimale Leistung für zukünftige Produktionsanforderungen sicherstellt.

Der Erfolg des Projekts unterstreicht die Bedeutung einer ausgefeilten Kapazitätsplanung und Fertigungsanalyse in der Luft- und Raumfahrt, wo komplexe Einschränkungen und hochwertige Produkte eine präzise Optimierung erfordern, um Wettbewerbsvorteile zu erhalten. Die Erfahrung von Boeing zeigt, dass Unternehmen, die bereit sind, in fortschrittliche Simulationsfähigkeiten zu investieren, bessere betriebliche Ergebnisse erzielen und gleichzeitig die Risiken minimieren können, die mit Entscheidungen über Anlagenerweiterungen und -investitionen verbunden sind.

Boeing verfügt über hochmoderne Bearbeitungs-, Montage-, Automatisierungs- und Verbundwerkstofftechnologien, die durch erstklassige technische Fähigkeiten und ein eigenes Forschungs- und Technologiezentrum unterstützt werden.