1 Standortübergreifende Zusammenarbeit in der Entwicklungspraxis Innovationen stellen einen entscheidenden Faktor für erfolgreiche Unternehmen dar (Schumpeter 1934). Dabei zeigen Studien, dass erfolgreiche Unternehmen in Produktgenerationen entwickeln (Albers et al. 2014). Unter Produktgenerationsentwicklung wird die Entwicklung von Produkten verstanden, die auf Referenzprodukten (z. B. Vorgänger- oder Wettbewerbsprodukten) basieren und gezielt um neue Funktionalitäten erweitert werden bzw. deren bestehende Funktionalitäten verbessert werden (Albers et al. 2015a). In der Praxis zeigt sich, dass ein immer größer werdender Anteil der entsprechenden Entwicklungsaktivitäten von verteilten Teams durchgeführt wird, deren Teammitglieder sich an unterschiedlichen Standorten innerhalb eines Landes oder über Landesgrenzen hinweg befinden (Zanker & Horvat 2015). Hierdurch entstehen neuartige Herausforderungen, die sich im Schwerpunkt auf Planung, Steuerung, Zusammenarbeit und Controlling dieser Teams beziehen. Diese Herausforderungen lassen sich allerdings nicht losgelöst voneinander betrachten, sondern erfordern eine integrative Sicht auf die zum Einsatz kommenden Entwicklungsprozesse, Entwicklungsmethode und Softwaretools. Beim Zusammenspiel dieser Elemente ist zudem darauf zu achten, dass diese situationsspezifisch ausgewählt und angewendet werden, wie beispielsweise bei der situationsgerechten Auswahl adäquater Entwicklungsmethoden (Albers et al. 2015b), und dass die Konfiguration aus Prozessen, Methoden und Tools die Fähigkeiten und Bedürfnissen beteiligter Einzelpersonen und Teams berücksichtigen. Außerdem müssen die besonderen Charakteristika der Produktentwicklung, wie zum Beispiel die Gleichwertigkeit von erkennenden und gestaltenden Aktivitäten, bei der Auswahl und Entwicklung von Prozessen, Methoden und Tools beachtet werden (Albers & Lohmeyer 2012).

1 Standortübergreifende Zusammenarbeit in der Entwicklungspraxis Innovationen stellen einen entscheidenden Faktor für erfolgreiche Unternehmen dar (Schumpeter 1934). Dabei zeigen Studien, dass erfolgreiche Unternehmen in Produktgenerationen entwickeln (Albers et al. 2014). Unter Produktgenerationsentwicklung wird die Entwicklung von Produkten verstanden, die auf Referenzprodukten (z. B. Vorgänger- oder Wettbewerbsprodukten) basieren und gezielt um neue Funktionalitäten erweitert werden bzw. deren bestehende Funktionalitäten verbessert werden (Albers et al. 2015a). In der Praxis zeigt sich, dass ein immer größer werdender Anteil der entsprechenden Entwicklungsaktivitäten von verteilten Teams durchgeführt wird, deren Teammitglieder sich an unterschiedlichen Standorten innerhalb eines Landes oder über Landesgrenzen hinweg befinden (Zanker & Horvat 2015). Hierdurch entstehen neuartige Herausforderungen, die sich im Schwerpunkt auf Planung, Steuerung, Zusammenarbeit und Controlling dieser Teams beziehen. Diese Herausforderungen lassen sich allerdings nicht losgelöst voneinander betrachten, sondern erfordern eine integrative Sicht auf die zum Einsatz kommenden Entwicklungsprozesse, Entwicklungsmethode und Softwaretools. Beim Zusammenspiel dieser Elemente ist zudem darauf zu achten, dass diese situationsspezifisch ausgewählt und angewendet werden, wie beispielsweise bei der situationsgerechten Auswahl adäquater Entwicklungsmethoden (Albers et al. 2015b), und dass die Konfiguration aus Prozessen, Methoden und Tools die Fähigkeiten und Bedürfnissen beteiligter Einzelpersonen und Teams berücksichtigen. Außerdem müssen die besonderen Charakteristika der Produktentwicklung, wie zum Beispiel die Gleichwertigkeit von erkennenden und gestaltenden Aktivitäten, bei der Auswahl und Entwicklung von Prozessen, Methoden und Tools beachtet werden (Albers & Lohmeyer 2012).

Anforderungen sind ein Kernbestandteil agiler Entwicklung und aufgrund der Charakteristika mechatronischer Systeme ist eine Bündelung von Anforderungen zur Realisierung von Entwicklungsgenerationen als Inkremente wirtschaftlich sinnvoll. Folglich ist ein Management der Anforderungen hinsichtlich ihrer Entwicklung, Verifizierung und Wiederverwendung notwendig. Anhand der Entwicklung von Werkzeugmaschinen werden die beobachteten Charakteristika der Entwicklung mechatronischer Systeme mit Einfluss auf Durchlaufzeit, Materialkosten und Aufwand beschrieben, diese sind: Fertigungsdokumentation, Bestellung, Lieferung, Hilfsmittel, Montage und Inbetriebnahme. Unter Berücksichtigung dieser Einflussfaktoren wird anschließend ein Vorgehen zur systematischen Wiederverwendung von Anforderungen bei der Entwicklung neuer Produkt- und Entwicklungsgenerationen von Werkzeugmaschinen vorgestellt. Dabei werden Qualitätsanforderungen, funktionale Anforderungen und Randbedingungen unterschieden. Für Qualitäts- und funktionale Anforderungen werden spezifische Vorgehensweisen im Rahmen der Realisierung einer Entwicklungsgeneration vorgeschlagen. Während die Erfüllung von Qualitätsanforderungen für eine Entwicklungsgeneration nach der Realisierung abzuprüfen ist, sind funktionale Anforderungen direkter Ausgangspunkt von Entwicklungsaktivitäten in einem Sprint. Randbedingungen werden als Begründung für Anforderungen nachvollziehbar und wiederverwendbar dokumentiert. Wesentliche Bestandteile des Vorgehens wurden in Jira implementiert und im Rahmen zweier Entwicklungsprojekte positiv evaluiert.

Transportation is one of the sectors that directly touches the major challenges that energy utilities are faced with, namely, the significant increase in energy demand and environmental issues. In view of these concerns and the problems with the supply of oil, the pursuit of alternative fuels for meeting the future energy demand of the transport sector has gained much attention. The future of transportation is believed to be based on electric drives in fuel cell vehicles (FCVs) or plug-in electric vehicles (PEVs). There are compelling reasons for this to happen: the efficiency of electric drive is at least three times greater than that of combustion processes and these vehicles produce almost zero emissions, which can help relieve many environmental concerns. The future of PEVs is even more promising because of the availability of electricity infrastructure. Furthermore, governments around the world are showing interest in this technology by investing billions of dollars in battery technology and supportive incentive programs for the customers to buy these vehicles. In view of all these considerations, power systems specialists must be prepared for the possible impacts of these new types of loads on the system and plan for the optimal transition to these new types of vehicles by considering the electricity grid constraints. Electricity infrastructure is designed to meet the highest expected demand, which only occurs a few hundred hours per year. For the remaining time, in particular during off-peak hours, the system is underutilized and could generate and deliver a substantial amount of energy to other sectors such as transport by generating hydrogen for FCVs or charging the batteries in PEVs. This thesis investigates the technical and economic feasibility of improving the utilization of electricity system during off-peak hours through alternative-fuel vehicles (AFVs) and develops optimization planning models for the transition to these types of vehicles. These planning models are based on decomposing the region under study into different zones, where the main power generation and electricity load centers are located, and considering the major transmission corridors among them. An emission cost model of generation is first developed to account for the environmental impacts of the extra load on the electricity grid due to the introduction of AFVs. This is followed by developing a hydrogen transportation model and, consequently, a comprehensive optimization model for transition to FCVs in the context of an integrated electricity and hydrogen system. This model can determine the optimal size of the hydrogen production plants to be developed in different zones in each year, optimal hydrogen transportation routes and ultimately bring about hydrogen economy penetration. This model is also extended to account for optimal transition to plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs). Different aspects of the proposed transition models are discussed on a developed 3-zone test system. The practical application of the proposed models is demonstrated by applying them to Ontario, Canada, with the purpose of finding the maximum potential penetrations of AFVs into Ontario’s transport sector by 2025, without jeopardizing the reliability of the grid or developing new infrastructure. Applying the models to this real-case problem requires the development of models for Ontario’s transmission network, generation capacity and base-load demand during the planning study. Thus, a zone-based model for Ontario’s transmission network is developed relying on major 500 and 230 kV transmission corridors. Also, based on Ontario’s Integrated Power System Plan (IPSP) and a variety of information provided by the Ontario Power Authority (OPA) and Ontario’s Independent Electricity System Operator (IESO), a zonal pattern of base-load generation capacity is proposed. The optimization models developed in this study involve many parameters that must be estimated; however, estimation errors may substantially influence the optimal solution. In order to resolve this problem, this thesis proposes the application of robust optimization for planning the transition to AFVs. Thus, a comprehensive sensitivity analysis using Monte Carlo simulation is performed to find the impact of estimation errors in the parameters of the planning models; the results of this study reveals the most influential parameters on the optimal solution. Having a knowledge of the most affecting parameters, a new robust optimization approach is applied to develop robust counterpart problems for planning models. These models address the shortcoming of the classical robust optimization approach where robustness is ensured at the cost of significantly losing optimality. The results of the robust models demonstrate that with a reasonable trade-off between optimality and conservatism, at least 170,000 FCVs and 900,000 PHEVs with 30 km all-electric range (AER) can be supported by Ontario’s grid by 2025 without any additional grid investments.

Transportation is one of the sectors that directly touches the major challenges that energy utilities are faced with, namely, the significant increase in energy demand and environmental issues. In view of these concerns and the problems with the supply of oil, the pursuit of alternative fuels for meeting the future energy demand of the transport sector has gained much attention. The future of transportation is believed to be based on electric drives in fuel cell vehicles (FCVs) or plug-in electric vehicles (PEVs). There are compelling reasons for this to happen: the efficiency of electric drive is at least three times greater than that of combustion processes and these vehicles produce almost zero emissions, which can help relieve many environmental concerns. The future of PEVs is even more promising because of the availability of electricity infrastructure. Furthermore, governments around the world are showing interest in this technology by investing billions of dollars in battery technology and supportive incentive programs for the customers to buy these vehicles. In view of all these considerations, power systems specialists must be prepared for the possible impacts of these new types of loads on the system and plan for the optimal transition to these new types of vehicles by considering the electricity grid constraints. Electricity infrastructure is designed to meet the highest expected demand, which only occurs a few hundred hours per year. For the remaining time, in particular during off-peak hours, the system is underutilized and could generate and deliver a substantial amount of energy to other sectors such as transport by generating hydrogen for FCVs or charging the batteries in PEVs. This thesis investigates the technical and economic feasibility of improving the utilization of electricity system during off-peak hours through alternative-fuel vehicles (AFVs) and develops optimization planning models for the transition to these types of vehicles. These planning models are based on decomposing the region under study into different zones, where the main power generation and electricity load centers are located, and considering the major transmission corridors among them. An emission cost model of generation is first developed to account for the environmental impacts of the extra load on the electricity grid due to the introduction of AFVs. This is followed by developing a hydrogen transportation model and, consequently, a comprehensive optimization model for transition to FCVs in the context of an integrated electricity and hydrogen system. This model can determine the optimal size of the hydrogen production plants to be developed in different zones in each year, optimal hydrogen transportation routes and ultimately bring about hydrogen economy penetration. This model is also extended to account for optimal transition to plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs). Different aspects of the proposed transition models are discussed on a developed 3-zone test system. The practical application of the proposed models is demonstrated by applying them to Ontario, Canada, with the purpose of finding the maximum potential penetrations of AFVs into Ontario’s transport sector by 2025, without jeopardizing the reliability of the grid or developing new infrastructure. Applying the models to this real-case problem requires the development of models for Ontario’s transmission network, generation capacity and base-load demand during the planning study. Thus, a zone-based model for Ontario’s transmission network is developed relying on major 500 and 230 kV transmission corridors. Also, based on Ontario’s Integrated Power System Plan (IPSP) and a variety of information provided by the Ontario Power Authority (OPA) and Ontario’s Independent Electricity System Operator (IESO), a zonal pattern of base-load generation capacity is proposed. The optimization models developed in this study involve many parameters that must be estimated; however, estimation errors may substantially influence the optimal solution. In order to resolve this problem, this thesis proposes the application of robust optimization for planning the transition to AFVs. Thus, a comprehensive sensitivity analysis using Monte Carlo simulation is performed to find the impact of estimation errors in the parameters of the planning models; the results of this study reveals the most influential parameters on the optimal solution. Having a knowledge of the most affecting parameters, a new robust optimization approach is applied to develop robust counterpart problems for planning models. These models address the shortcoming of the classical robust optimization approach where robustness is ensured at the cost of significantly losing optimality. The results of the robust models demonstrate that with a reasonable trade-off between optimality and conservatism, at least 170,000 FCVs and 900,000 PHEVs with 30 km all-electric range (AER) can be supported by Ontario’s grid by 2025 without any additional grid investments.

Im Zuge der Globalisierung sehen sich produzierende Unternehmen mit einem kontinuierlich anwachsenden Wettbewerbsdruck konfrontiert. Aufgrund dessen sehen sich viele Marktakteure zu einer intensivierten Spezialisierung gezwungen, um auf kunden-individuelle Anforderungen eingehen zu können. Einen möglichen Lösungsansatz zur Bewältigung dieser Herausforderung bietet der Ansatz der Modularisierung. Hier wird allerdings nicht konkret ein Baukasten definiert, vielmehr werden verschiedene Alternativen generiert. Die Entscheidung, welcher Baukasten schlussendlich implementiert wird, fällt meist aufgrund einiger weniger Einflussfaktoren sowie maßgeblich durch Expertenentscheidungen. An dieser Stelle setzt der vorliegende Beitrag an. Um ein quantifizierbares und ganzheitliches Kriterium zur Unter-stützung der Auswahl modularer Baukastensysteme zu bieten, wird eine multifaktorielle Simulation eingesetzt. Einer der maßgeblichen Aspekte derer ist die beidseitige Inbezugnahme von sowohl Kunden- als auch Unternehmensperspektive. Dies wird v.a. durch die Verwendung eines dynamischen Produktkonfigurationssystems ermöglicht. Um die zugrundeliegenden, teils komplexen Produktarchitekturen datentechnisch konsistent und pflegbar zu halten, wird zusätzlich der Einsatz einer modellbasierten Datenstruktur aufgezeigt. Die Verwendung des Model-Based Systems-Engineering (MBSE) Ansatzes hilf dabei, die vielschichtigen Zusammenhänge des Modulbaukastens in einer konsistenten und maschinenlesbaren Form auszudrücken. Somit kann das Konfigurationssystem produktunabhängig auf die Ontologie der zugrundeliegenden Datenstruktur zugreifen. Für die Baukastensimulation wird dieses Konfigurationssystem rekursiv für mehrere Kundenanfragen und alternative Baukästen eingesetzt, um anschließend mittels eines geometrisch-mathematischen Algorithmus ein multi-dimensionales Entscheidungskriterium hinsichtlich der Baukasten-performance zu generieren.

In der Frühen Phase der PGE-Produktgenerationsentwicklung werden Entscheidungen unter einem hohen Grad an Unsicherheit getroffen. Gleichzeitig haben diese Entscheidungen einen bedeutenden Einfluss auf den späteren Markterfolg von Produkten. Somit ist eine frühzeitige und kontinuierliche Validierung für den Erfolg zukünftiger Produkte notwendig. In diesem Beitrag wird ein Ansatz präsentiert, der es erlaubt, grundlegende Produkteigenschaften in der Frühen Phase der PGE-Produktgenerationsentwicklung zu beschreiben und zu modellieren. Des Weiteren werden die unterschiedlichen Beschreibungsmodelle analysiert und miteinander verglichen. Anschließend wird veranschaulicht, welche Modelle und Technologien genutzt werden können, um die gewünschten Produkteigenschaften zu validieren. Im Hinblick auf die Validierungsmethode bestimmen die Ergebnisse einer durchgeführten Expertenbefragung die Relevanz von einzelnen Umfeldern. Abschließend wird eine szenariobasierte Methode zur Validierung von Produktprofilen angeleitet und auf Grundlage eines konkreten Produktprofils bewertet.

Beobachtungen der vergangenen Jahre zeigen, dass sich Unternehmen für die Entwicklung von Produkten zunehmend global verteilt aufstellen (Lindemann und Kern 2016). So bieten verteilt arbeitende Teams neben potenziellen Kostensenkungen und kürzeren Entwicklungszeiten auch die Möglichkeit, Synergieeffekte effektiv nutzen zu können. Insbesondere für die Entwicklung immer komplexer werdender Produkte, die an der Schnittstelle von Maschinenbau, Elektrotechnik oder Informatik entstehen, ist die überregionale Zusammenarbeit von Experten aus den verschiedenen Bereichen notwendig (Bavendiek et al. 2018a). Erst die Kooperation in verteilten Teams erlaubt es, das weltweit verteilte Know-How zu bündeln. Um den Produktentwicklungsprozess bedarfsgerecht zu unterstützen existiert eine Vielzahl von Methoden, die in den vergangenen Jahren einen immer größer werdenden Stellenwert in der Industrie erlangt haben. Trotz ihrer empirisch nachgewiesenen Vorteile für die Produktentwicklung (Graner & Behr 2012) lässt sich in der Praxis oftmals nur ein zögerlicher Methodeneinsatz beobachten (Gericke et al. 2016). Gerade in verteilten Entwicklungsprojekten stellt sich der Methodeneinsatz als Herausforderung dar, da viele Methoden für den Einsatz an einem Standort konzipiert und daher nur eingeschränkt für die spezifischen Anforderungen der verteilten Anwendung ausgelegt sind (Walter et al. 2016). Methoden können allerdings erst dann ihr volles Potential entfalten, wenn sie an die vorherrschende Entwicklungssituation angepasst werden. Allerdings fehlt zurzeit das Wissens um die entscheidenden Faktoren zur Beschreibung des Entwicklungskontextes in der standortverteilten Produktgenerationsentwicklung, was letztendlich dazu führt, dass Methoden zurzeit nicht bedarfs- und situationsgerecht an die entsprechende standortverteilte Entwicklungssituation angepasst werden können. Grundlegend hierfür ist zusätzlich ein allgemeingültiges Verständnis des Begriffs standortverteilte Produktgenerationsentwicklung. [... aus der Einleitung]

Der systematische Umgang mit Unsicherheiten, die in Form von Wissens- und Definitionslücken vorliegen, stellt eine zentrale Aktivität der Produktentwicklung dar. Im Zuge der Zielsystementwicklung liegen Unsicherheiten insbesondere in Form von aus Kunden- und Anwendersicht nichtzutreffender und fehlender oder unvollständiger Ziele und Anforderungen vor. Um bei der Konkretisierung des initialen Zielsystems dahingehend zu unterstützen, wurde eine Methode abgeleitet, welche die systematische Integration von Kunden und Anwendern in die Erhebung von Zielsystemelementen adressiert. Dabei formulieren Kunden und Anwender gemeinsam mit Produktentwicklern Ziele für das zu entwickelnde Produkt. Um dies zu unterstützen, werden die Ziele in Form von Satzschablonen formuliert, um die Vollständigkeit der Ziele zu gewährleisten. Weiter kann durch den Aufbau der Satzschablone sichergestellt werden, dass die Begründung in Form des Kunden- oder Anwendernutzens dokumentiert ist. Zusätzlich wurde ein Portfolio abgeleitet, welches die Ziele entsprechend der Zielgruppe und des relevanten Use-Cases strukturiert und damit fehlende Ziele darlegt. Im Rahmen einer Evaluation konnte gezeigt werden, dass durch die Anwendung der Methode in einem Entwicklungsprojekt von Hekatron Brandschutz die Vollständigkeit des Zielsystems gesteigert und die vorliegende Unsicherheit reduziert werden konnte.

Insbesondere die frühen Phasen in Prozessen der Mechatroniksystementwicklung sind durch ein hohes Maß an Unsicherheit gekennzeichnet. Zu diesem Zeitpunkt des Produktentstehungsprozesses liegen lediglich vage und unscharfe Anforderungen an das Produkt vor, welche es zu konkretisieren gilt. Aktuelle Herausforderungen der Produktentwicklung haben einen verstärkenden Effekt auf die Unsicherheiten in frühen Entwicklungsphasen. Diesen begegnen Unternehmen aus dem Bereich der Mechatroniksystementwicklung zunehmend mit der Implementierung agiler Entwicklungsansätze in ihre etablierten Prozesse. Neben der frühen und kontinuierlichen Kundeneinbindung, der klare Ausrichtung der Prozesse auf die Wertsteigerung der Produkte aus Kundensicht, flachen und offenen Hierarchien und dem stetigen Aufbau und Weiterentwicklung von Prototypen verleihen meist geplante Iterationen den jeweiligen Projekten das Adjektiv „agil“. Die Vielfalt der in der Literatur beschriebenen und meist generisch formulierten Arten von Iterationen (geplant oder ungeplant, korrekturbezogen oder progressiv) ist jedoch sehr groß. Zudem werden Iterationen in der Praxis meist intuitiv und unbewusst durchgeführt, was zum einen dazu führt, dass das jeweilige Entwicklungsvorgehen nicht situationsoptimal ausgeführt wird oder gar hinsichtlich der Ergebnissynthese und –Analyse redundante Tätigkeiten erfolgen. Aus diesem Grund verfolgt das vorliegenden Forschungsvorhaben die Zielsetzung, einen Beitrag zur Unterstützung der Produktentwickler in frühen Entwicklungsphasen bei der Identifikation notwendiger Iterationen zu leisten. Durch eine Berücksichtigung dieser in der kurz- und mittelfristigen Projektplanung kann somit die Prozessunsicherheit reduziert werden.