Der Wandel von konventionellen Antriebskonzepten hin zu Alternativen wie der Brennstoffzellentechnologie vollzieht sich in einem sehr dynamischen Umfeld. Entsprechend komplex gestaltet sich die Problemstellung, eine Fabrik zum gegenwärtigen Zeitpunkt mit langfristigem wirtschaftlichem Erfolgspotential zu dimensionieren. Im folgenden Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, der die Einbeziehung der Umweltsituation in den Fabrikplanungsprozess ermöglicht. Unter Anwendung des System Dynamics-Ansatzes wird ein Simulationsmodell aufgebaut, welches die Auswirkungen von Umwelteinflüssen auf die Kapazitätsdimensionierung darstellt. Dabei werden Umweltdaten aus dem öffentlichen, technologischen und wirtschaftlichen Umfeld der Brennstoffzellenfertigung erhoben. Die so erhobenen Daten dienen als Grundlage für die Bestimmung von Modellierungsparametern, welche die wesentlichen Umwelteinflüsse repräsentieren. Im anschließenden Simulationslauf wird das dynamische Zusammenspiel der Einflüsse betrachtet und mit einer monetären Bewertung untersetzt. Die aus dem Simulationsmodell gewonnenen Ergebnisse belegen, dass die weitgehende Berücksichtigung von Umweltdaten im Umfeld der Brennstoffzellenfertigung praktikabel ist und zu vorteilhafteren Planungsergebnissen beitragen kann. / The shift from conventional drive concepts to alternatives such as fuel cell technology is taking place in a very dynamic environment. The problem of dimensioning a factory with long-term economic success potential is correspondingly complex. In the following paper an approach is presented which allows the inclusion of environmental factors into the factory planning process. Using the System Dynamics approach, a simulation model is built which represents the effects of environmental influences on capacity dimensioning. Environmental data from the public, technological and economic environment of fuel cell manufacturing are collected. The collected data serves as a basis for the determination of modeling parameters, which represents the main environmental influences. In the subsequent simulation run, the dynamic interaction of the influences is considered and underpinned with a monetary evaluation. The results obtained from the simulation model prove that the extensive consideration of environmental data in the environment of fuel cell production is practicable and can contribute to more advantageous planning results.

Nowadays, shorter product life cycles and fluctuating demand quantities require flexible and adaptable production planning techniques. Fuel cell technology offers an innovative product, for which future demands in terms of quantities and variety are difficult to predict making it hardly possible to plan demand-adequate production capacities. One feasible solution is the application of Discrete Event Simulations (DES) with a high degree of adaptability and scalability. In this paper, a concept for the modular simulation of assembly lines with scalable automation is introduced and applied to an assembly line for fuel cell stacks. The model presents a modular and hierarchical system structure, which allows for adaptability and reusability. The model can be easily integrated on a factory level to study the behavior of parallel assembly lines. For an industrial use case different experiments offer valuable insights for the optimization, the automation and the upscaling of the assembly. / Kürzere Produktlebenszyklen und schwankende Bedarfsmengen erfordern heute flexible und anpassungsfähige Produktionsplanungstechniken. Die Brennstoffzellentechnologie bietet ein innovatives Produkt, dessen zukünftige Nachfrage hinsichtlich Stückzahl und Vielfalt nur schwer vorhersehbar ist und somit kaum bedarfsgerechte Produktionskapazitäten planbar sind. Eine mögliche Lösung ist die Anwendung von Discrete Event Simulations (DES) mit einem hohen Maß an Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit. In diesem Beitrag wird ein Konzept zur modularen Simulation von Montagelinien mit skalierbarem Automatisierung vorgestellt und auf eine Montagelinie für Brennstoffzellenstacks angewendet. Das Modell nutzt eine modulare und hierarchische Systemstruktur, die Anpassungsfähigkeit und Wiederverwendbarkeit ermöglicht. Das Modell kann leicht auf Fabrikebene integriert werden, um das Verhalten paralleler Montagelinien zu untersuchen. Für einen industriellen Anwendungsfall bieten verschiedene Experimente wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung, Automatisierung und Hochskalierung der Montagelinie.