Projekt InTeLeMat: Informelle, technikunterstützte Lernsysteme in der Matrixproduktion

Wie sieht eigentlich die Produktion der Zukunft aus?

Um diese komplexe Frage beantworten zu können, bietet die Literatur zunächst sämtliche Herausforderungen, die Betrieben, vor allem kleine und mittlere Unternehmen (KMU) jetzt schon bevorstehen: Fachkräftemangel [1], schwankende Losgrößen und zunehmende Produktvielfalt [2][3][4]. Um Fluktuationen innerhalb der Belegschaft zu vermeiden, müssen zudem auch ihre persönlichen Bedürfnisse und Belange bedacht werden.

Die Produktion der Zukunft setzt also u.a. Flexibilität voraus. Zudem muss die bestehende Belegschaft agil und anpassungsfähig bleiben, um stetigen Einarbeitungs- und Weiterbildungsprozessen gerecht zu werden.

Angesichts dieser komplexen Ausgangslage wird die Matrixproduktion als vielversprechende Lösung gesehen.

Abbildung 1: Schematische Darstellung einer Matrixproduktion (Quelle: Fraunhofer IML)

Diese Art der Produktionsform verbindet die Produktivitätsvorteile der Fließfertigung mit den Flexibilitätsvorteilen der Werkstattfertigung. Durch ihre rasterähnliche Anordnung entfällt die Taktzeitspreizung, da Prozessmodule bspw. durch fahrerlose Transportsysteme (FTS) flexibel verbunden werden. Für jede Produktvariante kann somit der Pfad durch die Fertigung situationsabhängig angepasst werden.

Die Matrixproduktion muss mit dem sozio-technischen System (Mensch, Technik, Organisation) in Einklang gebracht werden. Hierbei stehen qualifizierte Fachkräfte im Fokus des MTO– Spannungsfeldes.

In der Vergangenheit waren jedoch die Belange des Menschen bei der Umsetzung der Matrixproduktion eher nebensächlich- sie wurde auf deren technische und organisationale Systeme beschränkt. Mit ebendiesem Forschungsproblem beschäftigt sich nun das Projekt InTeLeMat: Ziel ist es, ein lernförderliches Arbeitssystem zu etablieren, welches Mitarbeitenden ermöglicht, sich on the job Kompetenzen anzueignen und sich stetig weiterzubilden.

Vorgehensweise

Abbildung 2: Vorgehensweise InTeLeMat

Begonnen wird mit einer Anforderungsanalyse zu den Dimensionen Mensch, Technik und Organisation in der Matrixproduktion. Anschließend wird in AP2, für die Etablierung einer menschengerechten Matrixproduktion ein stetig erweiterbarer Lösungsbaukasten entwickelt. Dieser beinhaltet unter anderem neue Methoden zur Belegungsplanung und Gestaltungsideen für die Versuchsmuster. In AP3 gilt es nachfolgend die Versuchsmuster zu entwickeln. Diese werden entsprechend der Use Cases der Anwendungspartner:innen ausgelegt sowie im Feld (AP4) getestet:

Use Case 1: Informelles Lernen in der Produktion

Use Case 2: Informelles Lernen in der Montage 

Die Auswertung und Verwertung erfolgt im letzten Arbeitspaket (AP5).

Arbeitspakete 2,3 und 4 stellen hierbei die wissenschaftlich- technischen Ziele des Projektes dar.

Das InTeLeMat- Konsortium

Links zu den Partner:innen:

Fraunhofer IWU: https://www.iwu.fraunhofer.de/
ATB: https://www.atb-chemnitz.de/
Sarissa: https://sarissa.de/
Forcam: https://forcam.com/
Mogatec: https://mogatec.de/
CPT: https://cptcnc.de/

Förderhinweis

Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wird im Rahmen des Programms „Zukunft der Arbeit“ (Förderkennzeichen: 02L21B520) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei der Autorin/beim Autor.

Hier geht es zur offiziellen Seite des Forschungsprojektes InTeLeMat

Autorin

Dursune Gönültas

Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU
Fachbereich Mensch- Technik- Interaktion
Reichenhainer Str. 88
09126 Chemnitz
Telefon: +49 371 5397- 1175
Mail: dursune.goenueltas@iwu.fraunhofer.de
Web: www.iwu.fraunhofer.de

[1] statistisches Bundesamt (2020) verfügbar unter Link: https://www.destatis.de/DE/Presse/Pressemitteilungen/2020/01/PD20_001_13321.html [Abrufdatum: 16.12.2021]

[2] Stecken, J.; Linsinger, M.; Sudhoff, M.; Kuhlenkötter, B.: Didactic Concept for Increasing Acceptance of Consistent Data Standards Using the Example of Assistance Systems in Assembly. Procedia Manufacturing 31 (2019), S. 277 – 282 DOI: 10.1016/j.promfg.2019.03.044

[3] Scholz-Reiter, B.; Freitag, M.: Autonomous Processes in Assembly Systems. CIRP Annals 56 (2007) 2, S. 712 – 729 DOI: 10.1016/j.cirp.2007.10.002

[4] Veigt, M.; Ganji, F.; Kluge, E. M.; Scholz-Reiter, B.: Autonomous Control in Production Planning and Control: How to Integrate Autonomous Control into Existing Production Planning and Control Structures. Autonomous Cooperation and Control in Logistics, Springer- Verlag, Berlin, Heidelberg 2011, S. 313 – 329 DOI: 10.1007/978-3-642-19469-6_22