Gozinto-Graph im Produktentstehungsprozess

Im Gozinto-Graphen wird typischerweise der Prozess rückwärts dargestellt, beginnend mit dem Endprodukt und endend mit den Rohmaterialien oder Komponenten. Dadurch wird deutlich, welche Materialien oder Komponenten in welchen Schritten des Prozesses benötigt werden und wie sie verarbeitet werden.

Was ist ein Gozinto-Graph

Der Gozinto-Graph wurde von Joseph Orlicky entwickelt und ist ein Hilfsmittel in der Produktionsplanung und -steuerung. Der Gozinto-Graph zeigt die Beziehungen zwischen verschiedenen Komponenten und Produkten innerhalb eines Herstellungsprozesses auf, indem er die Beziehung zwischen den Ausgängen eines Prozesses (Outputs) und den Eingängen eines nachfolgenden Prozesses (Inputs) darstellt. Der Gozinto-Graph wird auch als Materialflussanalyse bezeichnet und hilft bei der Planung von Produktionsprozessen, indem er die Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Elementen eines Produkts aufzeigt.

Ein Beispiel für die Verwendung des Gozinto-Graphen wäre die Herstellung eines Fahrrads. Der Gozinto-Graph würde alle Teile des Fahrrads aufzeigen, von der Felge und dem Rahmen bis hin zu Schrauben und Muttern. Der Graph würde auch zeigen, welche Teile in welchen Prozessen hergestellt werden und welche Teile für die Montage benötigt werden. Der Gozinto-Graph würde es dem Hersteller ermöglichen, die Produktion effizienter zu planen und die Materialbestellungen und Produktionsabläufe zu optimieren, um den Prozess reibungsloser und kosteneffizienter zu gestalten.

Skizze mit einem Gozinto Graphen
Bild 1 - Gozinto Graph ( MRP )

Gozinto Graphen

Ein Gozinto-Graph zeigt die Beziehungen zwischen verschiedenen Komponenten und Produkten innerhalb eines Herstellungsprozesses auf, indem er die Beziehung zwischen den Ausgängen eines Prozesses (Outputs) und den Eingängen eines nachfolgenden Prozesses (Inputs) darstellt.

Ein Beispiel wie man mit Python ein Gozinto-Graph aus einer SQL Datenbank mit Artikeln generiert.

Um in Python einen Gozinto-Graphen für die Abfrage einer SQL-Datenbank mit Artikeln zu erstellen, könnten Sie folgende Schritte ausführen:

  1. Zunächst müssen Sie eine Verbindung zur SQL-Datenbank herstellen. Hierzu können Sie beispielsweise das Paket pyodbc verwenden:
import pyodbc

server = 'server_name'
database = 'database_name'
username = 'username'
password = 'password'
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+ password)
  1. Als nächstes können Sie eine Abfrage an die Datenbank senden, um die Informationen zu den Artikeln abzurufen. Hierbei sollten Sie die Informationen zu den einzelnen Artikeln sowie deren Abhängigkeiten voneinander abfragen und in einem Pandas DataFrame speichern:
graph = {}

for row in df.itertuples():
    artikel_id = row.Artikel_ID
    artikel_name = row.Artikelname
    komponenten_id = row.Komponenten_ID
    
    if komponenten_id:
        if komponenten_id not in graph:
            graph[komponenten_id] = {'outputs': set(), 'inputs': set([artikel_id])}
        else:
            graph[komponenten_id]['inputs'].add(artikel_id)
    if artikel_id not in graph:
        graph[artikel_id] = {'outputs': set([komponenten_id]), 'inputs': set()}
    else:
        graph[artikel_id]['outputs'].add(komponenten_id)

In diesem Beispiel wird ein Dictionary verwendet, um den Gozinto-Graphen darzustellen. Jeder Artikel und jede Komponente ist eine Schlüssel im Dictionary, und der zugehörige Wert ist ein weiteres Dictionary, das die Ausgänge (outputs) und Eingänge (inputs) des Elements enthält.

  1. Schließlich können Sie den Gozinto-Graphen visualisieren, indem Sie beispielsweise das Paket networkx und matplotlib verwenden:
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.DiGraph()

for node, data in graph.items():
    G.add_node(node, label=node)
    for input_node in data['inputs']:
        G.add_edge(input_node, node)
    for output_node in data['outputs']:
        G.add_edge(node, output_node)

pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels=nx.get_node_attributes(G, 'label'))
plt.show()

Dieser Code erstellt einen gerichteten Graphen (DiGraph) mit dem Paket networkx und verwendet die Positionierungsmethode „spring“ für die Visualisierung mit matplotlib. Anschließend werden die Knoten, Kanten und Beschriftungen gezeichnet und angezeigt.

Dieses Beispiel zeigt, wie Sie einen Gozinto-Graphen in Python erstellen können, um die Abhängigkeiten zwischen Artikeln und

Komplexe Produktstrukturen mit dem Gozinto Graphen analysieren im PLM

Im Product Lifecycle Management (PLM) wird der Gozinto-Graph oft verwendet, um komplexe Produktstrukturen zu analysieren und die Materialbereitstellung sicherzustellen. Durch die Verwendung eines Gozinto-Graphen kann man die Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Komponenten und Baugruppen innerhalb eines Produkts visualisieren und die Materialflüsse verfolgen.

Auf der Grundlage der Informationen im Gozinto-Graphen können Materialbedarfe ermittelt und Materialbestellungen geplant werden. Dadurch kann die Materialbereitstellung optimiert werden, um sicherzustellen, dass alle notwendigen Materialien zum richtigen Zeitpunkt verfügbar sind, um die Produktionsanforderungen zu erfüllen.

Der Gozinto-Graph wird auch in der Produktionsplanung und -steuerung eingesetzt, um sicherzustellen, dass die Fertigungsprozesse effizient und reibungslos ablaufen. Durch die Analyse des Gozinto-Graphen können Engpässe in der Produktion identifiziert und behoben werden, um die Produktivität und Effizienz zu verbessern.

Zusammenfassend ermöglicht der Einsatz von Gozinto-Graphen im PLM eine bessere Kontrolle über komplexe Produktstrukturen und die Materialbereitstellung. Dies führt zu einer besseren Produktqualität, höherer Effizienz und reduzierten Kosten in der Produktion.

Welche Alternativen gibt es zum Gozinto Graph?

Es gibt verschiedene Alternativen zum Gozinto-Graphen, je nachdem welche spezifischen Anforderungen und Ziele verfolgt werden. Einige Alternativen sind:

  • Flussdiagramme: Flussdiagramme sind visuelle Darstellungen von Prozessen, die in der Regel als Schritt-für-Schritt-Anleitungen oder Entscheidungsdiagramme dargestellt werden. Flussdiagramme können in der Produktionsplanung verwendet werden, um die Abfolge von Prozessen und die Verbindung zwischen den einzelnen Schritten darzustellen.

  • Netzpläne: Netzpläne sind grafische Darstellungen von Projekten, die die Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Aktivitäten und deren zeitliche Abfolge aufzeigen. Netzpläne werden oft in der Projektplanung und -steuerung eingesetzt, um den Projektfortschritt zu überwachen und Verzögerungen zu vermeiden.

  • PERT-Charts: PERT (Program Evaluation and Review Technique) Charts sind ähnlich wie Netzpläne, werden jedoch häufiger für komplexe Projekte verwendet. PERT-Charts können verwendet werden, um die zeitlichen Abläufe von Projekten zu planen und zu visualisieren, sowie die Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Aufgaben und Aktivitäten aufzuzeigen.

  • Ishikawa-Diagramme: Ishikawa-Diagramme, auch bekannt als Fischgrätdiagramme oder Ursache-Wirkungs-Diagramme, werden verwendet, um die Ursachen von Problemen oder Störungen zu identifizieren. Sie können in der Produktion eingesetzt werden, um die Ursachen von Fehlern oder Qualitätsproblemen zu analysieren und zu beseitigen.

  • Value-Stream-Mapping: Value-Stream-Mapping ist eine Methode zur Analyse von Produktionsprozessen, die dazu dient, die Prozessschritte und die Flüsse von Material und Informationen darzustellen. Dabei wird der Wertstrom von der Rohstoffgewinnung bis zum Endprodukt betrachtet, um ineffiziente Prozesse und Engpässe zu identifizieren und zu optimieren.

Diese Alternativen bieten jeweils eine andere Perspektive auf die Prozesse und Materialflüsse in der Produktion und können je nach Bedarf eingesetzt werden, um eine umfassende Analyse der Produktionsprozesse zu ermöglichen.