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© Dr. Peter Wolff Page 1
Entwurf eines Frameworks
zur diskreten Simulation von Produktionsabläufen
Dr. Peter Wolff
© Dr. Peter Wolff Page 2
Modellierung der Grunddatenstrukturen
Simulationskomponenten
Agenda
Integration in Systemlandschaften
Motivation in der Themenstellung
© Dr. Peter Wolff Page 3
Simulation von Produktionsprozessen: Ausgangssituation und Definition
MotivationinderThemenstellung
Ausgangssituation
Zur Untersuchung des dynamischen Verhaltens technischer Systeme wird insbesondere in der
Fertigungsindustrie seit vielen Jahren die diskrete Simulation eingesetzt. Sie findet sich sowohl in planerischen
als auch in operativen Funktionen wieder, dient der Entscheidungsunterstützung und der Durchsetzung. Es
werden klassischen „Was-Wenn-Fragen“ gestellt:
- Was geschieht bei einer neuen / geänderten Fertigungsmaschine?
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Zentrale Frage ist die zeitliche Zuordnung und Reihenfolge von Aufträgen und -arbeitsgängen zu den
Betriebsmitteln ( z.B. Maschine oder Ressource).
Seit vielen Jahren gibt es im Produktionsumfeld eine Vielzahl von Simulatoren und Simulationssprachen, eine
breite Anwendung hat sich aber bisher bis auf wenige „Leuchturmanwendungen“ nicht etabliert. Nach einer
Studie der FhG setzten etwas weniger als 5% der Industrieunternehmen die Simulation bereits ein, weniger als
der Hälfte der befragten Unternehmen sind die Ansätze überhaupt bekannt (FhG-IML, 1996) .
Ziele der Veranstaltung
- Wert der Simulation für moderne Produktionsansätze erkennen
- Grundbausteine eines Simulationstools und deren Zusammenspiel verstehen
- Simulation und deren Integration in Systemlandschaften im Ansatz erkennen
© Dr. Peter Wolff Page 4
Produktionsprozesse und deren Simulation sind abhängig von Produkt,
Auftragsqualifizierung und Ressourcen beliebig komplex
MotivationinderThemenstellung
Beispielszenario
Eine einfache Verkettung von acht Produktionsmaschinen mit einem Mix von unterschiedlichen Aufträgen.
Es stellen sich Fragen der Priorisierung, der Auftragssplittung, der Auftragszusammenfassung, alternativer
Produktionsmaschinen, Ressourcenverfügbarkeiten oder beispielsweise von möglichen Anlagenausfällen.
© Dr. Peter Wolff Page 5
Produktionsprozesse und deren Simulation sind abhängig von Produkt,
Auftragsqualifizierung und Ressourcen beliebig komplex
MotivationinderThemenstellung
Beispielszenario
Eine mechanische Fertigung mit unterschiedlichsten Fertigungsanlagen mit einem Auftrags- und Produktmix.
Es stellen sich Fragen zu den Produkten mit Losgrößen, Schnell-/Langsamdreher, Auftragsumplanungen
Integration von Zwischenlager, Handarbeitsplätzen oder beispielsweise technologisch vorgegebenen
Auftragsreihenfolgen (z. B. Lackiererei).
© Dr. Peter Wolff Page 6
Beispielszenario
Bei der Integration eines KMU in den Produktionsverbund eines Automobilherstellers verschwinden für die
Planungsansätze Unternehmens- und Landesgrenzen.
Unternehmensübergreifende Logistikketten planen komplexe Produktstrukturen über viele Stufen hinweg. IT-
technisch sind dabei unterschiedlichste Systeme zu integrieren und es ist eine hohe Datenqualität notwendig.
Automobil
Karosserie Chassis AntriebInterieur
Fahrwerk Bodengruppe
Achsen Bremsen
Radsensorik Technologie- und Einzelkomponenten
KMU als Lieferant
Systemlieferanten
Konzernbindung oder etablierter Mittelstand
Automobilhersteller
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Kunde
Produktionsprozesse und deren Simulation sind abhängig von Produkt,
Auftragsqualifizierung und Ressourcen beliebig komplex
MotivationinderThemenstellung
© Dr. Peter Wolff Page 7
Modellierung der Grunddatenstrukturen
Agenda
Simulationskomponenten
Integration in Systemlandschaften
Motivation in der Themenstellung
© Dr. Peter Wolff Page 8
Die Grunddatenstrukturen bilden die Basis für das Simulationssystem
ModellierungderGrunddatenstrukturen
Arten
Dynamik
Informationen
Produkte Ressourcen Aufträge
© Dr. Peter Wolff Page 9
Die Grunddatenstrukturen bilden die Basis für das Simulationssystem
ModellierungderGrunddatenstrukturen
Produkte
Ressourcen
Aufträge
Arten ein- oder mehrstufig
Dynamik Serien/Einzelprodukt
unterschiedlicher Planungshorizont
Schnell/Langsamdreher
Informationen Materialnummer, physikalische Informationen
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Informationen Ressource und –gruppe, Technologien, Verfügbarkeiten
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Dynamik Adhoc, geplante Aufträge, Chefauftrag
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Informationen Zeiten, Ressourcen, Beschreibungen, Reihenfolgen, Splitten
Technologien
© Dr. Peter Wolff Page 10
Produkte Ressourcen Aufträge
Die Grunddatenstrukturen bilden die Basis für das Simulationssystem
ModellierungderGrunddatenstrukturen
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Simulationskomponenten
Agenda
Motivation in der Themenstellung
Modellierung der Grunddatenstrukturen
Integration in Systemlandschaften
© Dr. Peter Wolff Page 12
Produkte Ressourcen Aufträge
GUI
Plantafel
Optimierer
Strategie
Zielsystem
Konfliktmanagement
Planungsstrategien, Algorithmen und die Präsentation stellen die
Kernelemente eine Simulationssoftware dar
Simulationskomponenten
Die wesentlichen Komponenten unseres Frameworks sind die
- die Planungsstrategien,
- die Optimierungsalgorithmen
- und die Benutzerschnittstelle.
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Moderne heuristische Verfahren
Tabusuche
Ausgangslösung und simulierte andere
Reihenfolgen werden bewertet und einige
tabuisiert
Simulierte Abkühlung
Akzeptanz einer neuen Lösung wird über
Wahrscheinlichkeitsfunktion gesteuert
Produktionstheoretische Betrachtungen
zum Beispiel die Belastungsorientierte
Auftragsfreigabe /Trichtermodell
Planungsstrategien und Optimierungsalgorithmen aus Wissenschaft und
Praxis bieten vielfältige Lösungsansätze
Simulationskomponenten
Quelle: Kettner/Bechte, Trichtermodell einer Werkstattfertigung, 1981, S.459
© Dr. Peter Wolff Page 14
Die Benutzerschnittstelle des Simulationssystems ist neben der
Planungsqualität entscheidender Erfolgsfaktor von Simulationslösungen
Simulationskomponenten
© Dr. Peter Wolff Page 15
Produkte Ressourcen SzenarienAufträge
GUI
Plantafel
Konfiguration
Steuerung
Optimierer E/A-Komponente
Strategie
Zielsystem
Konfliktmanagement
Neben der Konfigurationskomponente ist der Vergleich verschiedener
Simulationsszenarien weitere wichtige Frameworkkomponente
Simulationskomponenten
Simulationen gleicher Ausgangssituation mit unterschiedlichen Strategieparametern führen zu
unterschiedlichen Simulationsergebnissen, welche miteinander verglichen werden können und bei
bestimmten betriebswirtschaftliche Rahmenbedingungen aktiviert werden können.
© Dr. Peter Wolff Page 16
Agenda
Integration in Systemlandschaften
Modellierung der Grunddatenstrukturen
Simulationskomponenten
Motivation für die Themenstellung
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Produkte Ressourcen SzenarienAufträge
Schnittstelle
Standardsoftware
Manuelle
Schnittstelle
GUI
Plantafel
Konfiguration
ERP-System
Steuerung
Optimierer E/A-Komponente
Strategie
Zielsystem
Konfliktmanagement
Um Produktionsnetze zu simulieren, sind bidirektionale Schnittstellen zu
operativen Systemen für die Praxis unumgänglich
IntegrationinSystemlandschaften
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Frameworks zur Produktionssimulation sind mit unterschiedlichen Ansätzen
in Systemlandschaften integriert
IntegrationinSystemlandschaften
Der Integrationsgrad hängt dabei vom Ansatz, Einsatzbereich und Entwicklungsursprung der Lösung ab:
Toolboxen
auf Basis von Simulationssprachen wie beispielsweise Modular-2, Siman-V, simpro Java Edition
Simulationswerkzeuge
wie beispielsweise i2, Promodel, Flexplan, Fast/Sim, Pla(i)n, Simple++
Integrierte Simulationskomponenten
in Standard-ERP-Systemen wie beispielsweise SAP APO, Oracle, Abas
© Dr. Peter Wolff Page 19
Chancen
Herausforderungen
- Vielfältige Verbesserungen bestehender Systeme
- Höhere Planungssicherheit für neue Systeme und Prozesse
- Bessere Grundlagen vielfältiger operativer Entscheidungen
- Oft nur sehr schwer nachvollziehbar Ergebnisse
- Grunddatenqualität
- mangelnde Bekanntheit und Akzeptanz
- Tatsächliche Qualität einer Lösung gegenüber der optimalen Lösung unbekannt
- Komplexe Probleme sind sehr schwer zu modellieren
Trotz der Simulationstechnologie sind Ansätze heute in der Praxis nicht in
der breiten Anwendung
IntegrationinSystemlandschaften
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Ausblick
Literatur
Domschke, W.; Drexl, A.: Einführung in Operations Research; Springer-Lehrbuch,
Berlin, Heidelberg, 1996.
Oakshott, L.: business modelling and simulation; Pitman Publ., London, 1997.
Kosturiak, J.; Gregor, M.: Simulation von Produktionssystemen; Springer Verlag
München, New York, 1995.
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050417simulationproduktion

  • 1. © Dr. Peter Wolff Page 1 Entwurf eines Frameworks zur diskreten Simulation von Produktionsabläufen Dr. Peter Wolff
  • 2. © Dr. Peter Wolff Page 2 Modellierung der Grunddatenstrukturen Simulationskomponenten Agenda Integration in Systemlandschaften Motivation in der Themenstellung
  • 3. © Dr. Peter Wolff Page 3 Simulation von Produktionsprozessen: Ausgangssituation und Definition MotivationinderThemenstellung Ausgangssituation Zur Untersuchung des dynamischen Verhaltens technischer Systeme wird insbesondere in der Fertigungsindustrie seit vielen Jahren die diskrete Simulation eingesetzt. Sie findet sich sowohl in planerischen als auch in operativen Funktionen wieder, dient der Entscheidungsunterstützung und der Durchsetzung. Es werden klassischen „Was-Wenn-Fragen“ gestellt: - Was geschieht bei einer neuen / geänderten Fertigungsmaschine? - Welche Auswirkung hat diese zusätzliche Auftragsvernetzung? Zentrale Frage ist die zeitliche Zuordnung und Reihenfolge von Aufträgen und -arbeitsgängen zu den Betriebsmitteln ( z.B. Maschine oder Ressource). Seit vielen Jahren gibt es im Produktionsumfeld eine Vielzahl von Simulatoren und Simulationssprachen, eine breite Anwendung hat sich aber bisher bis auf wenige „Leuchturmanwendungen“ nicht etabliert. Nach einer Studie der FhG setzten etwas weniger als 5% der Industrieunternehmen die Simulation bereits ein, weniger als der Hälfte der befragten Unternehmen sind die Ansätze überhaupt bekannt (FhG-IML, 1996) . Ziele der Veranstaltung - Wert der Simulation für moderne Produktionsansätze erkennen - Grundbausteine eines Simulationstools und deren Zusammenspiel verstehen - Simulation und deren Integration in Systemlandschaften im Ansatz erkennen
  • 4. © Dr. Peter Wolff Page 4 Produktionsprozesse und deren Simulation sind abhängig von Produkt, Auftragsqualifizierung und Ressourcen beliebig komplex MotivationinderThemenstellung Beispielszenario Eine einfache Verkettung von acht Produktionsmaschinen mit einem Mix von unterschiedlichen Aufträgen. Es stellen sich Fragen der Priorisierung, der Auftragssplittung, der Auftragszusammenfassung, alternativer Produktionsmaschinen, Ressourcenverfügbarkeiten oder beispielsweise von möglichen Anlagenausfällen.
  • 5. © Dr. Peter Wolff Page 5 Produktionsprozesse und deren Simulation sind abhängig von Produkt, Auftragsqualifizierung und Ressourcen beliebig komplex MotivationinderThemenstellung Beispielszenario Eine mechanische Fertigung mit unterschiedlichsten Fertigungsanlagen mit einem Auftrags- und Produktmix. Es stellen sich Fragen zu den Produkten mit Losgrößen, Schnell-/Langsamdreher, Auftragsumplanungen Integration von Zwischenlager, Handarbeitsplätzen oder beispielsweise technologisch vorgegebenen Auftragsreihenfolgen (z. B. Lackiererei).
  • 6. © Dr. Peter Wolff Page 6 Beispielszenario Bei der Integration eines KMU in den Produktionsverbund eines Automobilherstellers verschwinden für die Planungsansätze Unternehmens- und Landesgrenzen. Unternehmensübergreifende Logistikketten planen komplexe Produktstrukturen über viele Stufen hinweg. IT- technisch sind dabei unterschiedlichste Systeme zu integrieren und es ist eine hohe Datenqualität notwendig. Automobil Karosserie Chassis AntriebInterieur Fahrwerk Bodengruppe Achsen Bremsen Radsensorik Technologie- und Einzelkomponenten KMU als Lieferant Systemlieferanten Konzernbindung oder etablierter Mittelstand Automobilhersteller weltweiter Konzern Kunde Produktionsprozesse und deren Simulation sind abhängig von Produkt, Auftragsqualifizierung und Ressourcen beliebig komplex MotivationinderThemenstellung
  • 7. © Dr. Peter Wolff Page 7 Modellierung der Grunddatenstrukturen Agenda Simulationskomponenten Integration in Systemlandschaften Motivation in der Themenstellung
  • 8. © Dr. Peter Wolff Page 8 Die Grunddatenstrukturen bilden die Basis für das Simulationssystem ModellierungderGrunddatenstrukturen Arten Dynamik Informationen Produkte Ressourcen Aufträge
  • 9. © Dr. Peter Wolff Page 9 Die Grunddatenstrukturen bilden die Basis für das Simulationssystem ModellierungderGrunddatenstrukturen Produkte Ressourcen Aufträge Arten ein- oder mehrstufig Dynamik Serien/Einzelprodukt unterschiedlicher Planungshorizont Schnell/Langsamdreher Informationen Materialnummer, physikalische Informationen Planungsinformationen, Beschaffung Arten Mensch, Maschine, Raum, Versorgung, Material Zeichnungen Dynamik automatisiert, manuell Ausfallverhalten mit Planbarkeit Abhängigkeiten in der vorgelagerten Prozessstufe Informationen Ressource und –gruppe, Technologien, Verfügbarkeiten Schichtmodelle, Vorrichtungen, Verkettung Arten Service, Reparatur, Neufertigung, intern, extern Dynamik Adhoc, geplante Aufträge, Chefauftrag Markt und vorgelagerte Prozessstufe Informationen Zeiten, Ressourcen, Beschreibungen, Reihenfolgen, Splitten Technologien
  • 10. © Dr. Peter Wolff Page 10 Produkte Ressourcen Aufträge Die Grunddatenstrukturen bilden die Basis für das Simulationssystem ModellierungderGrunddatenstrukturen
  • 11. © Dr. Peter Wolff Page 11 Simulationskomponenten Agenda Motivation in der Themenstellung Modellierung der Grunddatenstrukturen Integration in Systemlandschaften
  • 12. © Dr. Peter Wolff Page 12 Produkte Ressourcen Aufträge GUI Plantafel Optimierer Strategie Zielsystem Konfliktmanagement Planungsstrategien, Algorithmen und die Präsentation stellen die Kernelemente eine Simulationssoftware dar Simulationskomponenten Die wesentlichen Komponenten unseres Frameworks sind die - die Planungsstrategien, - die Optimierungsalgorithmen - und die Benutzerschnittstelle.
  • 13. © Dr. Peter Wolff Page 13 Moderne heuristische Verfahren Tabusuche Ausgangslösung und simulierte andere Reihenfolgen werden bewertet und einige tabuisiert Simulierte Abkühlung Akzeptanz einer neuen Lösung wird über Wahrscheinlichkeitsfunktion gesteuert Produktionstheoretische Betrachtungen zum Beispiel die Belastungsorientierte Auftragsfreigabe /Trichtermodell Planungsstrategien und Optimierungsalgorithmen aus Wissenschaft und Praxis bieten vielfältige Lösungsansätze Simulationskomponenten Quelle: Kettner/Bechte, Trichtermodell einer Werkstattfertigung, 1981, S.459
  • 14. © Dr. Peter Wolff Page 14 Die Benutzerschnittstelle des Simulationssystems ist neben der Planungsqualität entscheidender Erfolgsfaktor von Simulationslösungen Simulationskomponenten
  • 15. © Dr. Peter Wolff Page 15 Produkte Ressourcen SzenarienAufträge GUI Plantafel Konfiguration Steuerung Optimierer E/A-Komponente Strategie Zielsystem Konfliktmanagement Neben der Konfigurationskomponente ist der Vergleich verschiedener Simulationsszenarien weitere wichtige Frameworkkomponente Simulationskomponenten Simulationen gleicher Ausgangssituation mit unterschiedlichen Strategieparametern führen zu unterschiedlichen Simulationsergebnissen, welche miteinander verglichen werden können und bei bestimmten betriebswirtschaftliche Rahmenbedingungen aktiviert werden können.
  • 16. © Dr. Peter Wolff Page 16 Agenda Integration in Systemlandschaften Modellierung der Grunddatenstrukturen Simulationskomponenten Motivation für die Themenstellung
  • 17. © Dr. Peter Wolff Page 17 Produkte Ressourcen SzenarienAufträge Schnittstelle Standardsoftware Manuelle Schnittstelle GUI Plantafel Konfiguration ERP-System Steuerung Optimierer E/A-Komponente Strategie Zielsystem Konfliktmanagement Um Produktionsnetze zu simulieren, sind bidirektionale Schnittstellen zu operativen Systemen für die Praxis unumgänglich IntegrationinSystemlandschaften
  • 18. © Dr. Peter Wolff Page 18 Frameworks zur Produktionssimulation sind mit unterschiedlichen Ansätzen in Systemlandschaften integriert IntegrationinSystemlandschaften Der Integrationsgrad hängt dabei vom Ansatz, Einsatzbereich und Entwicklungsursprung der Lösung ab: Toolboxen auf Basis von Simulationssprachen wie beispielsweise Modular-2, Siman-V, simpro Java Edition Simulationswerkzeuge wie beispielsweise i2, Promodel, Flexplan, Fast/Sim, Pla(i)n, Simple++ Integrierte Simulationskomponenten in Standard-ERP-Systemen wie beispielsweise SAP APO, Oracle, Abas
  • 19. © Dr. Peter Wolff Page 19 Chancen Herausforderungen - Vielfältige Verbesserungen bestehender Systeme - Höhere Planungssicherheit für neue Systeme und Prozesse - Bessere Grundlagen vielfältiger operativer Entscheidungen - Oft nur sehr schwer nachvollziehbar Ergebnisse - Grunddatenqualität - mangelnde Bekanntheit und Akzeptanz - Tatsächliche Qualität einer Lösung gegenüber der optimalen Lösung unbekannt - Komplexe Probleme sind sehr schwer zu modellieren Trotz der Simulationstechnologie sind Ansätze heute in der Praxis nicht in der breiten Anwendung IntegrationinSystemlandschaften
  • 20. © Dr. Peter Wolff Page 20 Ausblick Literatur Domschke, W.; Drexl, A.: Einführung in Operations Research; Springer-Lehrbuch, Berlin, Heidelberg, 1996. Oakshott, L.: business modelling and simulation; Pitman Publ., London, 1997. Kosturiak, J.; Gregor, M.: Simulation von Produktionssystemen; Springer Verlag München, New York, 1995. Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!