Simulation

Eine wachsende Zahl an Lieferkettenakteuren und die zunehmende Globalisierung von Geschäftsprozessen führen zu einer steigenden Güterverkehrsleistung und damit zu einem höheren Energiebedarf. Obwohl zugleich die Energiepreise steigen, bleibt die Energiebilanz von Produktionsnetzwerken bei deren Gestaltung weitgehend unberücksichtigt. Deshalb untersucht das Forschungsprojekt E²Log, wie Logistiknetzwerke und das Produktionsumfeld besser aufeinander abgestimmt werden können, um die Energieeffizienz zu verbessern. In der ersten Projektphase haben die Anwendungsfallpartner anhand der Lieferkette für die Produktionsversorgung des Volkswagen Amarok Simulationsszenarien entwickelt, um in Kürze Maßnahmen zur Effizienzsteigerung mithilfe eines eigens dafür erweiterten Simulationswerkzeugs zu untersuchen, ohne dabei klassische logistische Zielgrößen außer Acht lassen.

Komplexität beherrschbar zu machen ist eines der Kernthemen von produzierenden Unternehmen weltweit. Es ist hierbei zu beobachten, dass die in Unternehmen noch immer oft anzutreffende funktionsorientierte Organisation zwar die Komplexität der Einzelprozesse reduziert und somit kontrollierbar macht, jedoch häufig lokale Zielsysteme erzeugt, die im Gegensatz zu den globalen Unternehmenszielen stehen. Diese Problematik spiegelt sich auch in den IT-Systemen der Unternehmen wieder. In diesem Beitrag soll ein Ansatz vorgestellt werden, wie diese starren, funktionsorientierten Abläufe über gemeinsame Planungsprozesse sowie übergreifende IT-Systeme, sogenannte Logistische Assistenzsysteme (LAS), mehr Integration erfahren können. Zur Verdeutlichung des beschriebenen Ansatzes wird das Problem der integrierten Auftragsreihenfolge- und Transportplanung in der Automobilindustrie vorgestellt und eine Lösung anhand einer prototypischen Umsetzung illustriert.

Angesichts der demographischen Entwicklung ergeben sich Fragen bezüglich der langfristigen Leistungsentwicklung von Arbeitssystemen bei einer immer älter werdenden Belegschaft. Diese Fragen sind besonders dann dringlich, wenn Arbeitssysteme mit vorwiegend mentalen Anforderungen über viele Jahre hinweg betrieben werden sollen. Das Simulationsverfahren ESPE-AS kann dabei helfen, die Leistungsentwicklung eines Arbeitssystems bei einer vorhandenen Belegschaft für zukünftige Planungszeiträume zu prognostizieren. Der Beitrag beschreibt einen ersten Ansatz dieser simulationsunterstützten Planungsmethode und veranschaulicht sie anhand der Routinetätigkeit in einer Arbeitsplanungsabteilung.

Bedingt durch Dynamik und Komplexität in Produktions- und Zulieferernetzwerken ist die Kundennachfrage nach Produkten eines Unternehmens innerhalb eines solchen Netzwerkes häufig starken Schwankungen unterworfen. Zur Gewährleistung einer effektiven Produktionsplanung und -steuerung müssen jedoch zukünftige Kundenbedarfe möglichst exakt prognostiziert werden. Klassische statistische Prognosemethoden sind meist leicht anwendbar, allerdings nicht dazu in der Lage, ausreichend auf dynamische Strukturen innerhalb der Bestelldaten zu reagieren. Methoden der Nichtlinearen Dynamik berücksichtigen zusätzlich zu quantitativen, auch qualitative Informationen, um mögliche deterministische Strukturen zu identifizieren und Zeitreihen besser vorherzusagen. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz zur Entwicklung einer Datenbank mit Handlungsempfehlungen zur Auswahl geeigneter Prognoseverfahren in unterschiedlichen Unternehmenssituationen vor.

Container-Terminals sind komplexe Logistiksysteme. Um hochproduktive Umschlagsprozesse und einen effizienten Ressourceneinsatz zu erreichen, werden in der Praxis Optimierungsverfahren und Simulationsmodelle eingesetzt. Dieser Beitrag zeigt in einer Fallstudie vom Container-Terminal Altenwerder in Hamburg, wie Simulation und Optimierung angewendet werden können, um den Umschlag von Kühlcontainern effizient zu gestalten. Es wird gezeigt, welche Potenziale Optimierungsverfahren zur Steuerung des operativen Einsatzes der sogenannten Kühlhandwerker bieten und wie Simulationsmodelle bei der Konzeption und Bewertung dieser Verfahren eingesetzt werden können.

Virtuelle Prototypen gewinnen zunehmend an Bedeutung, da sie die frühzeitige Erprobung von Maschinen erlauben und den Kunden von Anfang an in die Entwicklung des Produkts einbeziehen. Die Erstellung virtueller Prototypen ist aber immer noch ein ressourcenintensives Projekt. Im Rahmen des BMBF geförderten Forschungsprojekts INPROVY wurde eine modellgestützte Methode entwickelt, die eine systematische Erstellung von virtuellen Prototypen erlaubt. Wiederverwendung von Simulationskomponenten sowie die Integration der Produktmanagement-Perspektive sind die Stärken dieser Methode. Am Beispiel einer mobilen Baumaschine wird gezeigt, wie sich Simulationsmodelle für verschiedene Anforderungen effizient erstellen lassen und unterschiedliche Varianten eines Produkts verwaltet werden können.

Im Rahmen des Forschungsprojekts LUPO wird ein hybrides Simulationslabor geschaffen, in welchem die Vorteile der Computersimulation mit denen einer Modellfabrik kombiniert werden. Zur systematischen Aufnahme, Darstellung und Analyse verschiedener Fertigungsprozesse wurde ein Vorgehensmodell geschaffen, welches auf die speziellen Anforderungen (schnelle, flexible, aufwandsarme Ermittlung belastbarer Ergebnisse) des Projekts eingeht. Eine Bibliothek an Produktionsobjekten ermöglicht die Wiederverwendung bereits bestehender Maschinen und damit eine Reduzierung des Simulationsaufwands.

Die Welt befindet sich im Wandel. Davon sind auch produzierende Unternehmen betroffen, welche auf immer individuellere Kundenwünsche sowie einen verstärkten Wettbewerb reagieren müssen. Durch neue Technologien und Organisationsformen wie AutoID oder dezentrale und echtzeitfähige Produktionssteuerung kann dem erfolgreich begegnet werden. Auswahl und Bestimmung der konkreten Umsetzung für die jeweiligen Fertigungsprozesse des Unternehmens erweisen sich jedoch häufig als schwierig und kostenintensiv. Bisherige Simulationsansätze sind oft mit hohem Aufwand verbunden, um belastbare Aussagen zur Eignung und Wirtschaftlichkeit zu treffen. Diese Anstrengungen scheuen insbesondere kleine- und mittelständische Unternehmen, weshalb in diesem Bereich die neuen Technologien unterdurchschnittlich verbreitet sind. Der vorliegende Beitrag zeigt eine neue Möglichkeit auf, diesen Nachteilen zu begegnen. Dazu werden die Vorteile der computerbasierten Simulationen mit denen der Modellfabrik ...

Die Autonomous Logistic Engineering Methodology (ALEM), die im Rahmen des Sonderforschungsbereichs „Selbststeuerung logistischer Prozesse - ein Paradigmenwechsel und seine Grenzen“ entwickelt wird, bietet verschiedene Werkzeuge zur Modellierung selbststeuernder logistischer Systeme. Zur Auswertung der Modelle wird ALEM um eine Simulation erweitert. Um die ALEM-Modelle simulierbar zu machen, müssen sie aufbereitet werden. Dazu werden die ALEM-Modelle mithilfe von Konzepten der Model Driven Architecture in ausführbare Simulationsmodelle transformiert. Zur Durchführung dieser Transformation wurden verschiedene Open Source Tools untersucht.

Die Komplexität und Dynamik heutiger Produktionssysteme führt etablierte Ansätze zur Produktionsplanung und -steuerung zunehmend an ihre Grenzen. Ein möglicher Ansatz zur Lösung dieser Problematik ist die Kombination einer dezentralen Regelungsstruktur in der Fertigung mit innovativen Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz. Bei der Entwicklung und Umsetzung dieser Methoden haben sich Werkzeuge aus dem Open Source Bereich bewährt. Sie sind frei verfügbar und können flexibel an vielfältige Problemstellungen angepasst werden. In diesem Beitrag wird ein Konzept zur dezentralen Regelung einer Werkstattfertigung vorgestellt. Als Regelungsinstrumente kommen künstliche neuronale Netze zum Einsatz, die mithilfe des Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS) und des Java Neural Network Simulator (JNNS) erzeugt, trainiert und simuliert werden.