Simulation automatisierter Demontagesysteme für rotierende elektrische Maschinen : ein Beitrag zur Circular Economy in der Elektromobilität

Die verstärkte Nutzung von Sekundärrohstoffpotenzialen ist ein Leitziel für eine ressourcenschonende Wirtschaftsweise in Deutschland und der EU. Bestehende Recyclingprozesse komplexer Altprodukte weisen Defizite auf, die durch Demontage an deren Materialgrenzen adressiert werden können. Einerseits können so hochwertige Sekundärmaterialfraktionen verfügbar gemacht und andererseits Bauteile bzw. Baugruppen für eine Wiederverwendung (Reuse, Refurbishment, Remanufacturing) geborgen werden. Die technischen Voraussetzungen wurden im Rahmen verschiedener Forschungsprojekte bereits weit entwickelt – verstärkt für Baugruppen aus Elektrofahrzeugen. Die vorliegende Arbeit hat die Unterstützung der Implementierung von Demontagesystemen zum Ziel. Zentrales Ergebnis ist ein Simulationsmodell für die Planung und Optimierung von Demontagesystemen mit breitem Anwendungsspektrum für verschiedene Produktstrukturen. Durch Einbezug sämtlicher relevanter Systemparameter ermöglicht das Modell unter anderem die Ermittlung von Verarbeitungsmengen und Demontagezeiten sowie die Lokalisierung von Flaschenhälsen, die die Produktionsraten begrenzen.
Als Simulationsansatz wurde die Ereignisorientierte Simulation gewählt. Auf dieser Basis wurde das Simulationsmodell durch iterative Detaillierung eines zuvor entwickelten Demontagesystem-Grobkonzeptes realisiert. Das Modell umfasst die Bereiche Eingangslager, Zustandsanalyse Gesamtaggregate, Demontage, Zustandsanalyse Bauteile und Ausgangslager. Der Demontageprozess wird darin durch Definition diverser Attribute der einzelnen Demontageschritte angelegt, wie zum Beispiel Rüst- und Prozesszeiten sowie Erfolgswahrscheinlichkeiten bei automatisierter bzw. manueller Durchführung der Demontageschritte. Ein spezifisches elektrisches Antriebsaggregat diente als Modellprodukt und steht exemplarisch für rotierende elektrische Maschinen, die den Fokus des technischen, wirtschaftlichen und wissenschaftlichen Hintergrundes darstellen.
Zwecks Validierung des Simulationsmodells wurden Simulationen mit einem Basis-Datensatz durchgeführt. Eine hohe Realitätsnähe wurde erreicht, indem aus dem Betrieb eines Demontagemoduls abgeleitete Daten integriert wurden, welche zudem durch Expertengespräche gesichert wurden. Für eine Sensitivitätsanalyse wurden ausgehend vom Basis-Datensatz die Auswirkungen gradueller Veränderungen verschiedener Attribute auf die Systemperformance hinsichtlich Produktionsraten, Durchlaufzeiten, Mitarbeitereinsätze sowie Stillstandsereignisse einzelner Prozessmodule untersucht. Sämtliche variierten Einflussfaktoren zeigten relevante Auswirkungen. Durch Regressionsanalysen konnte das Systemverhalten stellenweise durch Formeln beschrieben werden. Andere Ergebnisse ließen auf komplexes Systemverhalten schließen, welches beispielsweise aus einer Verlagerung der Flaschenhälse im Demontagesystem resultieren kann. Für die zukünftige Implementierung von Demontagesystemen wurde die Notwendigkeit weiterer, an konkrete Produktstrukturen angepasster Untersuchungen gezeigt. Für diese bietet das Simulationsmodell aufgrund des implementierten Funktionsumfangs sowie der Flexibilität eine ideale Grundlage.

The increased utilisation of secondary raw material potentials is a key objective for a resource-conserving economy in Germany and the EU. Existing recycling processes for complex end-of-life products show deficits that can be addressed by disassembly. On the one hand, high-quality secondary material fractions can be made available and, on the other hand, components or assemblies can be recovered for reuse, refurbishment or remanufacturing purposes. The technical requirements have already been developed to an advanced stage within the scope of different research projects – increasingly for assemblies from electric vehicles. The aim of this thesis is to support the implementation of disassembly systems. The central result is a simulation model for the planning and optimisation of disassembly systems with a wide range of applications for various product structures. By incorporating all relevant system parameters, the model enables, among other things, the determination of processing quantities and disassembly time expenditures as well as the localisation of bottle necks that limit production rates.
Discrete event simulation was chosen as the simulation approach. On this basis, the simulation model was realised by iterative detailing of a previously developed disassembly system rough concept. The model comprises the areas of incoming storage, condition analysis of the entire unit, disassembly, condition analysis of components and outgoing storage. The disassembly process is created by defining various attributes of the individual disassembly steps, such as set-up and process times as well as probabilities of success for automated or manual execution of the disassembly steps. A specific electric drive unit served as a model product and is an example of rotating electric machines, which are in the focus of the technical, economic and scientific background.
In order to validate the simulation model, simulations were carried out with a basic data set. A high degree of realism was achieved by integrating data derived from the operation of a disassembly module, and backed up by expert interviews. For a sensitivity analysis, the effects of gradual changes to various attributes on system performance in terms of production rates, throughput times, employee deployment and downtime events of individual process modules were analysed based on the basic data set. All varied influencing factors showed relevant effects. Regression analyses enabled the description of the system behaviour by formulas in some cases. Other results indicated complex system behaviour, which for example can be the result of a displacement of the bottle necks in the disassembly system. For the future implementation of disassembly systems, the need for further analyses with model structures adapted to specific product structures was pointed out. The simulation model provides an ideal basis for this due to the implemented range of functions and flexibility.

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