Qualitätsbewertung von Prozessen und Prozeßergebnissen durch integrierten Einsatz von Fuzzy Logic und Fuzzy Arithmetric generierende Software zum Aufbau eines kennzahlenbasierten Qualitätsinformationssystems für die Kleinserien- und Einzelfertigung
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Aachen
Shaker
1997
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Darmstädter Forschungsberichte für Konstruktion und Fertigung
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1 Einleitung 1
2 Stand von Forschung und Technik 3
2 1 Qualität und Qualitätsmanagement 3
211 Die Entwicklung des industriellen Qualitätsbegriffes bis heute 3
212 Die Sicherung der Qualität als Querschnittsfunktion 5
213 Qualitätsmanagementkonzepte und -methoden 6
214 Stand der Umsetzung und Nutzung von Qualitätsmanagementkonzepten
und -methoden in der Praxis und ihre wirtschaftliche Bedeutung 9
215 Grundlegende Prinzipien des modernen Qualitätsmanagements und
deren Einführungsstand in der Kleinserien- und Einzelfertigung 12
2151 Kundenorientierung 12
2152 Prozeßorientierung 13
2153 Internes Kunden-Lieferanten-Prinzip 15
2154 Mitarbeiterorientierung 16
2155 Prinzip der ständigen Verbesserung 17
216 Spezifische Rahmenbedingungen für ein Qualitätsmanagement in der
Kleinserien- und Einzelfertigung in kleinen und mittleren
Unternehmen 18
217 Zusammenfassungvon Kapitel 2 1 und Fazit 20
2 2 Qualitätsregelkreise — grundlegendes Funktionsprinzip des
Qualitätsmanagements 22
221 Aufbau und Funktion von Qualitätsregelkreisen 22
222 Besonderheiten von Qualitätsregelkreisen in der Kleinserien- und
Einzelfertigung 25
223 Zusammenfassung von Kapitel 2 2 und Fazit 26
2 3 Qualitätsregelung mit Qualitätskennzahlen 27
231 Quantifizierung von Unternehmensdaten 27
2311 Kennzahlen 27
2312 Kennzahlensysteme 30
232 Qualitätskennzahlen und-kennzahlensysteme 31
2321 Der Begriff der Qualitätskennzahl 31
2322 Die Eignung bestehender Qualitätskennzahlen- und
Qualitätskennzahlensysteme für die Kleinserien- und
Einzelfertigung 32
2323 Die Einbeziehung weicher Qualitätskriterien in das
Qualitätsmanagement 33
2324 Möglichkeiten der Quantifizierung der Qualität bezüglich weicher
Qualitätskriterien 34
2325 Die direkte Erfassung qualitativer Qualitätsdaten am Beispiel des
Einsatzes von Fuzzy Logic 35
233 Zusammenfassung von Kapitel 2 3 und Fazit 38
2 4 Unterstützung der Anwendung von Qualitätsinformationen durch
Rechnereinsatz 39
241 Einleitung 39
#242 CAQ-Systeme 40
243 CAQ/PPS-Kopplungen 42
II Inhalt
244 Qualitätsinformationssysteme — Ergebnisse des
Forschungsprogramms Qualitätssicherung 1992-1996 43
245 Weitere Veröffentlichungen 44
246 Zusammenfassung von Kapitel 2 4 45
3 Problemstellung 47
4 Zielsetzung 51
5 Anforderungsanalyse - Detaillierung 53
5 1 Einleitung 53
5 2 Anwenderseitige Voraussetzungen für den Einsatz eines
QualitätBinformationssystems 55
5 3 Anforderungen an die Systementwicklung 56
531 Personeller Aufwand bei der Systemanwendung 56
532 Normierung von Qualitätskennzahlen 57
533 Kennzahlenbezug zu Einheiten 60
5 4 Zusammenfassung von Kapitel 5 62
6 Entwurf des Kennzahlenverfahrens 65
6 1 Definitionen 65
6 2 Verfahrenskette für die Berechnung von Qualitätskennzahlen 67
621 Einfluß der definierten Eigenschaften von Qualitätskennzahlen auf
die Verfahrenskette 67
622 Normierung von Qualitätskennzahlen 68
6221 Ableitung von Normierungsschritten 68
6222 Detaillierung der Normierungsschritte 71
62221 Nl-Normierung: Bezug zu Qualitätsforderungen 71
62222 Definition des gültigen Wertebereiches 72
62223 N2-Normierung: Umkehrung der Bedeutung steigender
Kennzahlenwerte 73
62224 N3-Normierung: Abbildung des gültigen Wertebereichs auf
den normierten Wertebereich 75
62225 N4-Normierung: Begrenzung des Wertebereiches auf [0,100] 76
623 Auswahl einer Methode zur Verarbeitung von Unsicherheiten 78
6231 Einleitung 78
6232 Ansätze der Logik 79
6233 AI-Konzepte 80
62331 Expertensysteme 80
62332 Neuronale Netze 81
62333 Fuzzy-Technologien 84
62334 Neuro Fuzzy 85
6234 Zusammenfassende Bewertung 86
624 Die Anwendung von Fuzzy Logic und Fuzzy Arithmetic bei der
Kennzahlenberechnung 89
6241 Regelbasierte Kennzahlenberechnung mit Fuzzy Logic 89
62411 Unscharfe regelbasierte Expertensysteme 89
62412 Fuzzifizierung 90
62413 Fuzzy-Inferenz 92
62414 Defiizzifizierung 95
6242 Arithmetische Kennzahlenberechnung mit Fuzzy Arithmetic 99
Inhalt
6 3 Bern
Qual
633I
64 Zust
7 Modell de
7 1 Moc
7 2 UmJ
7 3 Obj
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62421 Methode 99
62422 Einschränkungen bei der Anwendung der Fuzzy Arithmetic 102
62425 Auswirkungen der Verwendung von Fuzzy Arithmetic auf
die Kennzahlennormierung 104
6245 Erweiterte Anwendungsmöglichkeiten von Fuzzy Logic und
Fuzzy Arithmetic für die Kennzahlenberechnung 108
6 3 Benutzerschnittstelle zur Erfassung und Darstellung unsicherer
Qualitätsdaten 109
631 Einleitung 109
632 Datenerfassung 110
6321 Erfassung qualitativer Qualitätsdaten 110
6522 Erfassung quantitativer Qualitätsdaten mit Unschärfen 112
633 Darstellung von Qualitätskennzahlen und ihrer Unschärfen 113
6 4 Zusammenfassung von Kapitel 6 114
7 Modell des Qualitätsinformationssystems 117
7 1 Modellierungsansatz 117
75 Umfang der Modellierung und Verfahren 117
7 3 Objektmodellierung des Qualitätsinformationssytems 119
731 Repräsentation von Fuzzy Sets 119
7311 Repräsentationsformen für Fuzzy Sets im
Qualitätsinformationssystem 119
7312 Fuzzy Sets in Funktionsrepräsentation 119
7313 Fuzzy Sets in Intervall-Repräsentation 121
73131 Integration von Fuzzy Logic und Fuzzy Arithmetic 121
73132 Modell zur Repräsentation beliebiger Fuzzy Sets unter
Berücksichtigung der Eigenschaften logischer und
arithmetischer Verknüpfungen 125
732 Kennzahlenbezug und -rberechnung 132
7321 Bezug von Qualitätskennzahlen zu Einheiten 132
7322 Repräsentation von qualitätskennzahlenbezogenen Daten in der
Klasse QKZ-Daten 134
7323 Bezug von aggregierten Qualitätskennzahlen zu
Berechnungsvorschriften und Hilfsvariablen 135
7324 Bezug von elementaren Qualitätskennzahlen zu
Berechnungsvorschriften und Variablen 137
7325 Definition von Berechnungsvorschriften für
Qualitätskennzahlen 138
7326 Befehle zur Definition von Kennzahlenberechnungsvorschriften 139
73261 Basisklassen für Berechnungsvorschriften 139
73262 AGGREGATE -Befehl 140
73263 IF-THEN-Konstrukt 140
73264 JOIN-Befehl 142
73265 Befehle mit einem Argument 142
73266 SETHEIGHT -Befehl 143
7 32 6 7 NORMALIZE -Befehl 143
73268 Arithmetische Kompositionen 144
733 Ankopplung eines Unternehmensmodells 145
7331 Auswahl eines geeigneten Unternehmensmodells 145
7332 Differenzierung von Einheiten 146
7333 Transferobjekte 147
7334 Prozeßmodell 148
7 4 Zusammenfassung von Kapitel 7 150
IV Inhalt
8 Verifikation des Lösungsansatzes 153
8 1 Prototypische Umsetzung des Modells auf dem Rechner 153
811 Umfang der Implementierung 153
812 Systemarchitektur 153
813 Umsetzung der Objektmodelle 156
8131 Rechner~/Betriebs8ystemplattform und Softwareauswahl 156
8132 Umsetzung des Objektmodells mit DECdesign 157
8133 Umsetzung des Objektmodells in DEC Fortran 159
814 Weiterfiihrende Detaillierung der Teilsysteme 160
8141 Fuzzy-Kemsystem 160
8142 Kennzahlengenerierung 161
8143 Anwenderinterface 163
8144 Datenbank 164
8145 Datenbankschnittstellen 164
8 2 Beispiele zur Systemanwendung 165
821 Definition einer arithmetisch basierten Qualitätskennzahl
und ihre Berechnung auf der Basis scharfer und unscharfer
Unternehmensdaten 165
822 Erhöhung der Genauigkeit der Berechnung einer arithmetisch
definierten Standard-Qualitätskennzahl durch unscharfe
Klasseneinordnung 168
823 Regelbasierte Definition einer Qualitätskennzahl durch die Nutzung
qualitativen Wissens 172
8 3 Zusammenfassung von Kapitel 8 178
9 Sehlußbetrachtung 179
9 1 Zusammenfassung 179
9 2 Ausblick 181
Anhang A: Quellennachweis 183
A 1 Literatur 184
A 2 Quellen aus elektronischen Medien 200
Anhang B: Grundlagen der Fuzzy Logic 203
B l Fuzzy Sets 203
B 2 Notationen für die Darstellung von Fuzzy Sets 209
B 3 Linguistische Variablen 211
B 4 Logische Verknüpfungen 214
B41 t- und s-Normen 214
B42 Parametrisierte t- und s-Normen 218
B43 Kompensatorische Parameter-Operatoren 219
B 5 Das Erweiterungsprinzip 220
B51 Einstellige Funktionen 221
B52 Zweistellige Funktionen 222
Anhang C: Beispiele für den Einsatz von Fuzzy Logic im
Qualitätsmanagement 225
C l Fuzzy Logic im Qualitätsmanagement 225
C 2 Fuzzy Logic in der Produktplanung 227
It
Inhalt V
Anhang D: Abbildungen zum Modell des
Qualitätsinformationssystems 229
D l Die Object Modelling Technique (OMT) nach Rumbaugh et al 229
D 2 Objektmodell des Qualitätsinformationssystems 232
D21 Fuzzy Sets 232
D22 Kennzahlenbezug und -berechnung 235
D23 Untemehmensmodell 245
Abbildungen
Abb 2-1 Beispiele für die Gegenstandsbereiche des heutigen
Qualitätsverständnisses 4
Abb 2-2 Methoden der Qualitätssicherung und ihre Einsatzgebiete 7
Abb 2-3 Bewertungskriterien des European Quality Award und deren
Gewichtungen 8
Abb 2-4 Umfrageergebnisse über die im Rahmen eines Qualitätsmanagements
verfolgen Strategien 9
Abb 2-5 Bekanntheitsgrade von Konzepten der Qualitätsförderung in
Abhängigkeit von der Unternehmensgröße 10
Abb 2-6 Bedeutung von präventiv wirkenden Qualitätssicherungsmethoden für
Unternehmen in Abhängigkeit von der UnternehmensgröBe 10
Abb 2-7 Bedeutung von Kaufargumenten in der Investitionsgüterbranche 12
Abb 2-8 Demonstrationsbeispiel einer funktionsorientierten Aufbaustruktur
eines Unternehmens und seine Repräsentation im Prozeßmodell 14
Abb 2-9 Charakterisierung der Randbedingungen der Kleinserien- und
Einzelfertigung im Maschinenbau 21
Abb 2-10 Blockschaltbild eines Regelkreises 23
Abb 2-11 Auszugsweise Darstellung vo n Systematisierungsmerkmalen und
Klassifizierungen betriebswirtschaftlicher Kennzahlen nach MEYER 29
Abb 2-12 Verschiedene Formen deklarativer Unsicherheiten 36
Abb 2-13 Unterstützter Funktionsumfang von CAQ-Systemen 41
Abb 5-1 Graphische Darstellung des in den Kapiteln 2, 3 und 4 hergeleiteten
Anforderungsprofils an das Qualitätsinformationssystem 54
Abb 5-2 Unterschiedliche Bedeutung der Werte verschiedener
Qualitätskennzahlensysteme der DGQ 58
Abb 5-3 Informationsverfalschung bei der arithmetischen
Kennzahlenaggregation 59
Abb 5-4 Beispiel für die Zuordnung von Kennzahlen zu Einheiten in Abhängigkeit
von der Bewertungsaufgabe 61
Abb 6-1 Klassifizierung von Kennzahlen nach statistisch-methodischen
Gesichtspunkten und Auswahl einer geeigneten Klasse für
Qualitätskennzahlen 66
Abb 6-2 Ablauf der Kennzahlenberechnung und -normierung in der Übersicht 68
Abb 6-3 Vollständige Verfahrenskette für die Kennzahlennormierung 71
Abb 6-4 Spiegelung eines Intervalls in sich selbst 73
Abb 6-5 Abbildung des Wertebereichs Q auf QN 75
Abb 6-6 Unter- und Überschreitung des gültigen Wertebereiches für
Qualitätskennzahlen 77
Abb 6-7 Leistungsumfang verschiedener Logikkonzepte 79
1 Abb 6-8 Künstliches Neuron 82
k,- Abb 6-9 Mehrschichten-Netzwerk 83
V Abb 6-10 Auswahlkriterien für die Kennzahlenberechnung und Bewertung
- verschiedener Konzepte 87
Abb 6-11 Definition von Linguistischen Variablen mit zwei Linguistischen Termen 91
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