Simulationsgestützte Bewertung menschlicher Fehler in autonomen Produktionszellen

In der vorliegenden Dissertation wird ein Vertreter moderner Produktionssysteme in Form der Autonomen Produktionszelle (APZ) behandelt. APZ befinden sich derzeit noch in einem Entwicklungsstadium und stützen sich exemplarisch auf zwei Fertigungstechnologien: die 5-Achsfräsbearbeitung und die 3D-Laserschweißbearbeitung. Dabei bilden Benutzer und Produktionsanlagen eine mit hoher Selbstständigkeit operierende Einheit innerhalb der betrieblichen Organisationsstruktur. Zur Zielerreichung werden Planungs-, Einricht-, Überwachungs-, Störungsmanagement- und Qualitätssicherungsaufgaben unmittelbar vor Ort integriert. Schwerpunkt ist die Bewertung des Einflusses menschlicher Fehler in Autonomen Produktionszellen, um eine prospektive Arbeitssystemauslegung zu ermöglichen. Dazu wird zunächst eine Taxonomie menschlicher Fehler hergeleitet. Diese bildet die methodische Basis bei der Modellierung der Mensch-Rechner- bzw. Mensch-Maschine-Interaktion. Als Modellierungsmethode zur Strukturierung des menschlichen Arbeitsspektrums werden gefärbte Petri-Netze verwendet. Auf dieser Grundlage werden Aufgabenmodelle sowohl für APZ als auch für die konventionelle Fertigung im Rahmen von Expertenerhebungen ermittelt. Analogiebetrachtungen zu bestehenden HRA-Verfahren (Human Reliability Assessment) ermöglichen schließlich die Entwicklung eines hybriden dynamischen Verfahrens, welches innerhalb der Aufgabenmodelle die klassischen Stufen, Fehler begehen, Fehler entdecken und Fehler beheben, umfasst. Mittels dynamischer Simulation werden auf dieser Grundlage die Aufgabenmodelle hinsichtlich verschiedener Hypothesen wie Leistungsfähigkeit, Ausschussrate, etc. untersucht und validiert.