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Entwurf eines Frameworks zur diskreten Simulation von Produktionsabläufen

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  1. 1. © Dr. Peter Wolff Page 1 Entwurf eines Frameworks zur diskreten Simulation von Produktionsabläufen Dr. Peter Wolff
  2. 2. © Dr. Peter Wolff Page 2 Modellierung der Grunddatenstrukturen Simulationskomponenten Agenda Integration in Systemlandschaften Motivation in der Themenstellung
  3. 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. 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. 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. 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. 7. © Dr. Peter Wolff Page 7 Modellierung der Grunddatenstrukturen Agenda Simulationskomponenten Integration in Systemlandschaften Motivation in der Themenstellung
  8. 8. © Dr. Peter Wolff Page 8 Die Grunddatenstrukturen bilden die Basis für das Simulationssystem ModellierungderGrunddatenstrukturen Arten Dynamik Informationen Produkte Ressourcen Aufträge
  9. 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. 10. © Dr. Peter Wolff Page 10 Produkte Ressourcen Aufträge Die Grunddatenstrukturen bilden die Basis für das Simulationssystem ModellierungderGrunddatenstrukturen
  11. 11. © Dr. Peter Wolff Page 11 Simulationskomponenten Agenda Motivation in der Themenstellung Modellierung der Grunddatenstrukturen Integration in Systemlandschaften
  12. 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. 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. 14. © Dr. Peter Wolff Page 14 Die Benutzerschnittstelle des Simulationssystems ist neben der Planungsqualität entscheidender Erfolgsfaktor von Simulationslösungen Simulationskomponenten
  15. 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. 16. © Dr. Peter Wolff Page 16 Agenda Integration in Systemlandschaften Modellierung der Grunddatenstrukturen Simulationskomponenten Motivation für die Themenstellung
  17. 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. 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. 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. 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!

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