Technologie: Simulation

Die vierte industrielle Revolution verspricht durch sogenannte Cyber-physische Systeme eine weitere Automatisierung der Prozesssteuerung. Die einzelnen Produkte erhalten die Fähigkeit, selbstständig ihre Produktion und Logistik zu steuern und dabei koordiniert die Unternehmensziele zu erreichen. Diese logische Verteilung reduziert die Komplexität der Steuerung unternehmensübergreifender Prozesse erheblich. Selbst kurzfristig auftretende Störungen können so in Echtzeit behandelt werden. In der betrieblichen Praxis wird die hierfür benötigte künstliche Intelligenz in der Regel nicht auf den aktiven Objekten selbst implementiert werden. Stattdessen werden adäquate Software-Plattformen für die Industrie 4.0 benötigt. Dieser Beitrag untersucht die Anforderungen an solche Plattformen und beschreibt, wie sie implementiert werden können.

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.

Globale Produktionsnetzwerke binden Partner mit herausragender Expertise ein und bedienen sich regionaler Kostenvorteile bei Beschaffung und Produktion. Diese Entwicklung führt zu einer steigenden strukturellen Komplexität der Netzwerke, die mit einer Verknüpfung dynamischer Logistikprozesse einhergeht. Die resultierende Dynamik eines großskaligen Produktionsnetzwerks ist gekennzeichnet durch die Dynamik einzelner Logistikprozesse, die Dynamik der Netzwerkstruktur und der Dynamik externer Prozesse, die auf das Produktionsnetzwerk einwirken. Für die Analyse und Gestaltung dieser Netzwerke fehlen in der Praxis jedoch häufig geeignete Vorgehensweisen. Diesen Bedarf greift der vorliegende Beitrag auf und stellt Werkzeuge und Methoden für die Modellierung und Approximation großskaliger Produktionsnetzwerke, die Analyse ihrer Dynamik sowie die robuste Dimensionierung der Netzwerkressourcen vor.

Planung, Ausgestaltung und laufende Verbesserung der heute vorliegenden komplexen Unternehmensstrukturen und technischen Systeme erfordern umfassende Kenntnisse über Technik, Prozesse und IT. In diesem Zusammenhang stellt der effektive und effiziente Einsatz von Planungs- und Simulationswerkzeugen Planer und Anlagenbetreiber mehr denn je vor die Herausforderung, ihr Wissen zielorientiert für ihre Planungsaufgaben zu nutzen und in kreativen Prozessen zu erweitern. Wissen wird somit immer mehr ein entscheidender Produktivitätsfaktor und ein wichtiger Bestandteil des Unternehmenskapitals. Vor diesem Hintergrund diskutiert dieser Beitrag Möglichkeiten zur Systematisierung und Standardisierung des simulationsgestützten Engineerings und hier insbesondere die Nutzung von Assistenzfunktionen sowie von systematischen Bewertungsmethodiken, um die Produktivität des Simulationseinsatzes zu erhöhen.

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.