SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 9
Downloaden Sie, um offline zu lesen
LOGISTIK UND SUPPLY CHAIN MANAGEMENT 2

Simulationsmodell Versandlager in AutoMod
Hochschule
Studiengang
Modul
Dozent
Teammitglieder

Abgabedatum

Fachhochschule Nordwestschweiz
Hochschule für Wirtschaft
Bachelor in Wirtschaftsinformatik WI VZ 2.51
Logistik und Supply Chain Management 2
Prof. Dr. Thomas Hanne
Martens Stefan
Herzog Michael
30. April 2013

Inhalt
Auftrag ............................................................................................................................................................................................ 3
1. Modellerstellung ........................................................................................................................................................................ 3
2. Prozess-Definition ...................................................................................................................................................................... 4
3. Programm-Code ......................................................................................................................................................................... 5
4. Das Modell „in Aktion“ .............................................................................................................................................................. 6
5. Schlussbetrachtung.................................................................................................................................................................... 9

Martens Stefan, Herzog Michael

Page 2

Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
Auftrag
Modellieren und analysieren Sie folgende Situation in der innerbetrieblichen Logistik mittels einer Simulationssoftware:
Ø In einem Versandlager werden Kundenaufträge an 5 Kommissionier-Modulen zusammengestellt.
Ø Der Start von Auftragssammelbehältern erfolgt dabei alle 60s (Sekunden).
Ø Für die Kommissionierung eines Auftrags muss ein Auftragssammelbehälter im Durchschnitt 2 KommissionierModule aufsuchen.
Ø Die Bearbeitungszeit an einem Modul (Kommissionieren) ist gleichverteilt im Intervall [100 - 180] Sekunden.
Ø Nach vollständiger Kommissionierung werden die Auftragssammelbehälter zu einem Packplatz geleitet.
Ø Insgesamt sind 4 Packplätze vorhanden.
Ø Für das Packen wird eine Zeit im Intervall [150 - 300] Sekunden (gleichverteilt) benötigt.
Wählen Sie die Anordnung der Kommissionier- und Packplätze frei aus.
Der Materialtransport soll mittels Förderstrecken erfolgen. Deren genaue Lage können Sie ebenfalls frei wählen.
Treffen Sie möglichst plausible Annahmen für fehlende Informationen in der Systembeschreibung.
Achten Sie bei den durchgeführten Simulationsexperimenten mit dem Modell auf Stausituationen. Wie viele Aufträge
werden in 1 Stunde an den einzelnen Kommissionier-Modulen bearbeitet? Wie viele werden an den jeweiligen
Packplätzen verpackt? Wie sind die Auslastungsgrade für die einzelnen Arbeitsplätze? Was ändert sich an den
Ergebnissen, wenn die Packplätze doppelt so schnell oder nur halb so schnell arbeiten?

1. Modellerstellung
Unser Modell besteht aus einem Förderband mit 5 Kommissionier-Modulen. Die Stationen wurden an den Anfang und
an jedes Ende des Förderbandes, sowie an jedes einzelne Kommissionier-Modul gesetzt. Aufgrund der Vorgaben in der
Projektaufgabe haben wir zwei Kommissionierungsstränge gewählt, wobei der erste Strang 3-fach angesteuert wird und
der zweite Strang 2-fach. Da im Durchschnitt zwei Kommissionier-Module aufgesucht werden, tragen wir diesem
Umstand mit unserer Einteilung Rechnung. Ausserdem werden an den Endstationen vier Packstationen benötigt, welche
wir parallel angeordnet haben. Als nächstes wurde der Auftragssammelbehälter vor der ersten Station positioniert. Wir
gehen in unserem Simulationsmodell zudem davon aus, dass Stausituationen vor allem bei der Kommissionierung
entstehen, wenn ein Auftragssammelbehälter zwei Stränge nacheinander aufsuchen muss. Diesen Simulationsfall
untersuchen wir in unserem Modell.

Martens Stefan, Herzog Michael

Page 3

Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
2. Prozess Definition
Es werden die benötigten Prozesse definiert. Gemäss der Aufgabenstellung haben wir 5 Kommissionier-Module
definiert, von denen im Durchschnitt 2 Module unterschiedlicher Stränge vom Auftragssammelbehälter aufgesucht
werden müssen. Um dies zu gewährleisten, gehen wir von folgender Annahme aus:
Die Artikel in den Kommissionier-Modulen 1, 2 und 3 sind identisch, d.h. es muss nur eins der drei Module aufgesucht
werden. Zusätzlich müssen für jeden Auftrag noch Teile im Kommissionier-Modul 4 oder 5 hinzugefügt werden. Der
Auftragssammelbehälter passiert daher in jedem Durchlauf entweder Modul 1, 2 oder 3 des ersten Stranges und danach
Modul 4 oder 5 des zweiten, bevor er an eine der vier Packstationen weitergeleitet wird.
Wir benötigen dafür insgesamt vier Prozesse, die in unterschiedlichen Ausprägungen auftreten. Für den Prozess
P_EnterAssembly gibt es 1 Dimension, für den Prozess P_CompleteAssembly_1 gibt es 3 Dimensionen und für den
Prozess P_CompleteAssembly_2 gibt es 2 Dimensionen, da alle Kommissionierungen in Modul 4 oder 5 abgeschlossen
werden. Für den Pack-Prozess gibt es 4 Dimensionen, da an allen 4 Stationen gleichmässig verpackt werden soll. Im
folgenden Bild sind die Prozesse mit ihren Dimensionen nochmal aufgezeigt:

Nachdem wir die Prozesse definiert haben, weisen wir den Auftragssammelbehälter, vor der ersten Station, dem ersten
Prozess P_EnterAssembly zu und tragen eine Durchschnittszeit von 60 Sekunden ein.

Martens Stefan, Herzog Michael

Page 4

Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
3. Programm-Code
Jetzt wird der Programm-Code geschrieben und in den Source-Files unter mycode.m gespeichert:

Erläuterung des Codes:
Zunächst wird der Behälter an den Prozess P_EnterAssembly übergeben und dort an die Start-Station gereicht. Danach
wird er mit einer Wahrscheinlichkeit von jeweils 33% an die drei Dimensionen des Prozesses P_CompleteAssembly_1
gesendet. Von dort wird er in die entsprechende Kommissionierungsstation geschoben. Der Auftragssammelbehälter
verbleibt dann, wie in der Aufgabenstellung definiert, im Intervall [100, 180] Sekunden (gleichverteilt) zur Bearbeitung
am entsprechenden Kommissionier-Modul (1, 2 oder 3). Nach der Bearbeitung wird der Behälter an den Prozess
P_CompleteAssembly_2 weitergereicht. Dort verbleibt er ebenfalls zur Bearbeitung am Kommissionier-Modul 4 oder 5
im Intervall [100, 180] Sekunden (gleichverteilt) und wird dann mit gleichverteilter Wahrscheinlichkeit von je 25% an
eine der vier Dimensionen des Prozesses P_Pack weitergegeben.
Innerhalb des Prozesses P_Pack wird der Auftragssammelbehälter in die jeweilige Pack-Station geschoben und verbleibt
zum Verpacken der kommissionierten Artikel im Intervall [150, 300] Sekunden (gleichverteilt) in dieser. Danach wird der
Auftragssammelbehälter in die entsprechende Ausgangsstation verbracht.

Martens Stefan, Herzog Michael

Page 5

Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
4. Das Modell „in Aktion“:

Um die Fragen gemäss Aufgabenstellung zu beantworten, schauen wir uns zunächst die Statistik nach einer Laufzeit von
einer Stunde im P_Pack Zeitintervall von [150 - 300] Sekunden an:

Martens Stefan, Herzog Michael

Page 6

Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
Statistische Auswertung: Die mittlere Bearbeitungszeit der R_Kom_Operator entspricht mit geringen Abweichungen
der Intervallvorgabe von [100 – 180] Sekunden. Im Queues-Report ist eine durchschnittliche Wartezeit von 28s – 165s
an den Packstationen ersichtlich. Die Auslastung der R_Kom_Operator bewegt sich zwischen 60 und 85 Prozent. Die
Bearbeitungszeiten der R_Pack_Operator bewegen sich um das Mittel von 225 sec. Die Auslastung der R_Pack_Operator
bewegt sich zwischen 25% und 62%. Abgefertigte Auftragssammelbehälter nach einer Stunde an den Packstationen: 32.
Fazit: Generell gibt es bei diesen Simulationseinstellungen keine Stausituationen. Durch eine Verkürzung des
Startintervalls der Auftragssammelbehälter könnte die Auslastung der Operatoren erhöht und mehr Sammelbehälter
innerhalb einer Stunde abgefertigt werden.

Danach halbieren wir die benötigte Verpackungszeit im Prozess P_Pack auf ein Zeitintervall von [75 – 150] Sekunden.
Wir lassen das Modell mit den geänderten Werten laufen und werfen erneut einen Blick auf die Statistik:

Martens Stefan, Herzog Michael

Page 7

Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
Statistische Auswertung: Die mittlere Bearbeitungszeit von R_Kom_Operator entspricht mit geringen Abweichungen
der Intervallvorgabe von [100 – 180] Sekunden. Im Queues Report ist praktisch keine Wartezeit an den Packstationen
ersichtlich. Die Auslastung der R_Kom_Operator bewegt sich zwischen 62% und 85%. Die Bearbeitungszeiten der
R_Pack_Operator bewegen sich um das Mittel von 112,5 sec. Die Auslastung der R_Pack_Operator bewegt sich zwischen
8% und 46%. Abgefertigte Auftragssammelbehälter nach einer Stunde an den Packstationen: 36. Dies entspricht einer
Steigerung von 12.5%
Fazit: Generell gibt es bei diesen Simulationseinstellungen keine Stausituationen. Die Operatoren an den Packstationen
sind nun noch weniger ausgelastet, da sie bei gleicher Kommissionierungszeit weniger Verpackungszeit benötigen als im
ersten Modell. Durch eine Verkürzung des Startintervalls der Auftragssammelbehälter könnte die Auslastung der
Operatoren erhöht und eine weitere Effizienzsteigerung über die genannten 12,5% erzielt werden.
Jetzt verdoppeln wir die benötigte Verpackungszeit im Prozess P_Pack auf eine Zeitspanne von [150 - 600] Sekunden
und lassen die Simulation wieder eine Stunde laufen und schauen die Statistik an:

Statistische Auswertung: Die mittlere Bearbeitungszeit der R_Kom_Operator entspricht mit geringen Abweichungen
der Intervallvorgabe von [100 – 180] Sekunden. Im Queues-Report sind erhöhte Wartezeiten an den Packstationen

Martens Stefan, Herzog Michael

Page 8

Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
ersichtlich, obwohl eine Queue aus dem Rahmen fällt. Bei längerer Laufzeit relativiert sich dies allerdings. Die Auslastung
der R_Kom_Operator bewegt sich zwischen 61% und 85%. Die Auslastung der R_Pack_Operator bewegt sich zwischen
28% und 85%. Abgefertigte Auftragssammelbehälter nach einer Stunde an den Packstationen: 21. Dies entspricht einer
Verringerung von 34,4% gegenüber Modell 1.
Fazit: Generell gibt es bei diesen Simulationseinstellungen durch die erhöhte Verpackungszeit ersichtliche
Stausituationen. Die Operatoren an den Packstationen sind nun deutlich höher ausgelastet, da sie bei gleicher
Kommissionierungszeit mehr Verpackungszeit benötigen, als im ersten Modell. Die Effizienz sinkt, da die abgefertigte
Menge der Auftragssammelbehälter um 34,4% sinkt. Bei dieser Verpackungszeitspanne ist eine Erhöhung der
Kommissionierungszeit pro Kommissionier-Modul erforderlich, um einen langfristigen Betrieb des Modells zu
ermöglichen.

5. Schlussbetrachtung
Generell ist zu bemerken, dass verschiedene Kommissionierungs-, Verpackungs- und Startzeiten von
Auftragssammelbehältern einer intensiven Abstimmung und Simulation bedürfen, um Engpässe und falsch gewählte
Intervalle zu berücksichtigen.
In unserer Anordnung der fünf Kommissionierungsmodule in zwei Stränge mit Dimension 3 und Dimension 2 ergibt sich
bei längerem Betrieb eine Stausituation am Strang 2. Dies ist eine logische Folge, da alle Auftragssammelbehälter,
welche in den drei Modulen des erstens Stranges kommissioniert werden, nachfolgend von nur zwei Modulen des
zweiten Stranges bearbeitet werden müssen.
Unsere Lösung für dieses Problem ist die einfach zu kommissionierenden Artikel im Strang 2 zu bearbeiten (z.B. kleine,
leichte Artikel). Somit können wir eine kürzere Bearbeitungszeit veranschlagen und die Bearbeitungsdifferenz zu Strang
1 kompensieren. Somit lösen sich Stauprobleme am Strang 2 auf.

Martens Stefan, Herzog Michael

Page 9

Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD

Weitere ähnliche Inhalte

Andere mochten auch

Mobile Cases Marco Schierhorn, Mobile National Day Workshop Hamburg 2014
Mobile Cases Marco Schierhorn, Mobile National Day Workshop Hamburg 2014Mobile Cases Marco Schierhorn, Mobile National Day Workshop Hamburg 2014
Mobile Cases Marco Schierhorn, Mobile National Day Workshop Hamburg 2014LOC Place
 
Europeana Newspapers German infoday - Semantics
Europeana Newspapers German infoday - SemanticsEuropeana Newspapers German infoday - Semantics
Europeana Newspapers German infoday - SemanticsEuropeana Newspapers
 
Organsiation in der Praxis 3/4 - SS 2014
Organsiation in der Praxis 3/4 - SS 2014Organsiation in der Praxis 3/4 - SS 2014
Organsiation in der Praxis 3/4 - SS 2014Ellermann Jörg
 
Amplificador bjt emisor comun (voltaje negativo)
Amplificador bjt emisor comun (voltaje negativo)Amplificador bjt emisor comun (voltaje negativo)
Amplificador bjt emisor comun (voltaje negativo)Miguel Angel Peña
 
Get Yourself Connected - mit SharePoint und SAP aus Geschäftsprozessen und Do...
Get Yourself Connected - mit SharePoint und SAP aus Geschäftsprozessen und Do...Get Yourself Connected - mit SharePoint und SAP aus Geschäftsprozessen und Do...
Get Yourself Connected - mit SharePoint und SAP aus Geschäftsprozessen und Do...dox42
 
La caravane de la justice en Colombie
La caravane de la justice en ColombieLa caravane de la justice en Colombie
La caravane de la justice en ColombieJLMB
 
Copia de 04thursday_os_mr_phon_sopha_521412218
Copia de 04thursday_os_mr_phon_sopha_521412218Copia de 04thursday_os_mr_phon_sopha_521412218
Copia de 04thursday_os_mr_phon_sopha_521412218Universidad Israel
 
Filosofía de la vida
Filosofía de la vidaFilosofía de la vida
Filosofía de la vidaJorge Llosa
 
PRINCIPIO DEL VACÍO
PRINCIPIO DEL VACÍOPRINCIPIO DEL VACÍO
PRINCIPIO DEL VACÍOJorge Llosa
 
THE ESSENTIALS OF READING; READING AND DEVELOPMENT
THE ESSENTIALS OF READING; READING AND DEVELOPMENTTHE ESSENTIALS OF READING; READING AND DEVELOPMENT
THE ESSENTIALS OF READING; READING AND DEVELOPMENTScott Odigie
 

Andere mochten auch (14)

Mobile Cases Marco Schierhorn, Mobile National Day Workshop Hamburg 2014
Mobile Cases Marco Schierhorn, Mobile National Day Workshop Hamburg 2014Mobile Cases Marco Schierhorn, Mobile National Day Workshop Hamburg 2014
Mobile Cases Marco Schierhorn, Mobile National Day Workshop Hamburg 2014
 
Europeana Newspapers German infoday - Semantics
Europeana Newspapers German infoday - SemanticsEuropeana Newspapers German infoday - Semantics
Europeana Newspapers German infoday - Semantics
 
Vida submarina
Vida submarinaVida submarina
Vida submarina
 
Organsiation in der Praxis 3/4 - SS 2014
Organsiation in der Praxis 3/4 - SS 2014Organsiation in der Praxis 3/4 - SS 2014
Organsiation in der Praxis 3/4 - SS 2014
 
Amplificador bjt emisor comun (voltaje negativo)
Amplificador bjt emisor comun (voltaje negativo)Amplificador bjt emisor comun (voltaje negativo)
Amplificador bjt emisor comun (voltaje negativo)
 
Fiestas De Quito 2009 10
Fiestas De Quito 2009 10Fiestas De Quito 2009 10
Fiestas De Quito 2009 10
 
AcademicPartner Test
AcademicPartner TestAcademicPartner Test
AcademicPartner Test
 
Get Yourself Connected - mit SharePoint und SAP aus Geschäftsprozessen und Do...
Get Yourself Connected - mit SharePoint und SAP aus Geschäftsprozessen und Do...Get Yourself Connected - mit SharePoint und SAP aus Geschäftsprozessen und Do...
Get Yourself Connected - mit SharePoint und SAP aus Geschäftsprozessen und Do...
 
La caravane de la justice en Colombie
La caravane de la justice en ColombieLa caravane de la justice en Colombie
La caravane de la justice en Colombie
 
Copia de 04thursday_os_mr_phon_sopha_521412218
Copia de 04thursday_os_mr_phon_sopha_521412218Copia de 04thursday_os_mr_phon_sopha_521412218
Copia de 04thursday_os_mr_phon_sopha_521412218
 
Filosofía de la vida
Filosofía de la vidaFilosofía de la vida
Filosofía de la vida
 
PRINCIPIO DEL VACÍO
PRINCIPIO DEL VACÍOPRINCIPIO DEL VACÍO
PRINCIPIO DEL VACÍO
 
THE ESSENTIALS OF READING; READING AND DEVELOPMENT
THE ESSENTIALS OF READING; READING AND DEVELOPMENTTHE ESSENTIALS OF READING; READING AND DEVELOPMENT
THE ESSENTIALS OF READING; READING AND DEVELOPMENT
 
La fotografia
La fotografiaLa fotografia
La fotografia
 

Mehr von Stefan Martens

Big Data and it's impact on healthcare
Big Data and it's impact on healthcareBig Data and it's impact on healthcare
Big Data and it's impact on healthcareStefan Martens
 
eCollaboration: Evaluation of a File Sharing Platform for SME
eCollaboration: Evaluation of a File Sharing Platform for SMEeCollaboration: Evaluation of a File Sharing Platform for SME
eCollaboration: Evaluation of a File Sharing Platform for SMEStefan Martens
 
Effizientes lesen - Lesegeschwindigkeit steigern
Effizientes lesen -  Lesegeschwindigkeit steigernEffizientes lesen -  Lesegeschwindigkeit steigern
Effizientes lesen - Lesegeschwindigkeit steigernStefan Martens
 
GRATISKULTUR IM WEB - FLUCH ODER SEGEN ?
GRATISKULTUR IM WEB  - FLUCH ODER SEGEN ? GRATISKULTUR IM WEB  - FLUCH ODER SEGEN ?
GRATISKULTUR IM WEB - FLUCH ODER SEGEN ? Stefan Martens
 
RAG Steinkohle: Logistikmanagement durch Informatiklösungen
RAG Steinkohle: Logistikmanagement durch InformatiklösungenRAG Steinkohle: Logistikmanagement durch Informatiklösungen
RAG Steinkohle: Logistikmanagement durch InformatiklösungenStefan Martens
 
Collaborative reviewing
Collaborative reviewingCollaborative reviewing
Collaborative reviewingStefan Martens
 

Mehr von Stefan Martens (8)

Big Data and it's impact on healthcare
Big Data and it's impact on healthcareBig Data and it's impact on healthcare
Big Data and it's impact on healthcare
 
eCollaboration: Evaluation of a File Sharing Platform for SME
eCollaboration: Evaluation of a File Sharing Platform for SMEeCollaboration: Evaluation of a File Sharing Platform for SME
eCollaboration: Evaluation of a File Sharing Platform for SME
 
Effizientes lesen - Lesegeschwindigkeit steigern
Effizientes lesen -  Lesegeschwindigkeit steigernEffizientes lesen -  Lesegeschwindigkeit steigern
Effizientes lesen - Lesegeschwindigkeit steigern
 
GRATISKULTUR IM WEB - FLUCH ODER SEGEN ?
GRATISKULTUR IM WEB  - FLUCH ODER SEGEN ? GRATISKULTUR IM WEB  - FLUCH ODER SEGEN ?
GRATISKULTUR IM WEB - FLUCH ODER SEGEN ?
 
Apple Update 2013
Apple Update 2013Apple Update 2013
Apple Update 2013
 
RAG Steinkohle: Logistikmanagement durch Informatiklösungen
RAG Steinkohle: Logistikmanagement durch InformatiklösungenRAG Steinkohle: Logistikmanagement durch Informatiklösungen
RAG Steinkohle: Logistikmanagement durch Informatiklösungen
 
Apple inc
Apple incApple inc
Apple inc
 
Collaborative reviewing
Collaborative reviewingCollaborative reviewing
Collaborative reviewing
 

Simulationsmodell Versandlager in AutoMod

  • 1. LOGISTIK UND SUPPLY CHAIN MANAGEMENT 2 Simulationsmodell Versandlager in AutoMod
  • 2. Hochschule Studiengang Modul Dozent Teammitglieder Abgabedatum Fachhochschule Nordwestschweiz Hochschule für Wirtschaft Bachelor in Wirtschaftsinformatik WI VZ 2.51 Logistik und Supply Chain Management 2 Prof. Dr. Thomas Hanne Martens Stefan Herzog Michael 30. April 2013 Inhalt Auftrag ............................................................................................................................................................................................ 3 1. Modellerstellung ........................................................................................................................................................................ 3 2. Prozess-Definition ...................................................................................................................................................................... 4 3. Programm-Code ......................................................................................................................................................................... 5 4. Das Modell „in Aktion“ .............................................................................................................................................................. 6 5. Schlussbetrachtung.................................................................................................................................................................... 9 Martens Stefan, Herzog Michael Page 2 Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
  • 3. Auftrag Modellieren und analysieren Sie folgende Situation in der innerbetrieblichen Logistik mittels einer Simulationssoftware: Ø In einem Versandlager werden Kundenaufträge an 5 Kommissionier-Modulen zusammengestellt. Ø Der Start von Auftragssammelbehältern erfolgt dabei alle 60s (Sekunden). Ø Für die Kommissionierung eines Auftrags muss ein Auftragssammelbehälter im Durchschnitt 2 KommissionierModule aufsuchen. Ø Die Bearbeitungszeit an einem Modul (Kommissionieren) ist gleichverteilt im Intervall [100 - 180] Sekunden. Ø Nach vollständiger Kommissionierung werden die Auftragssammelbehälter zu einem Packplatz geleitet. Ø Insgesamt sind 4 Packplätze vorhanden. Ø Für das Packen wird eine Zeit im Intervall [150 - 300] Sekunden (gleichverteilt) benötigt. Wählen Sie die Anordnung der Kommissionier- und Packplätze frei aus. Der Materialtransport soll mittels Förderstrecken erfolgen. Deren genaue Lage können Sie ebenfalls frei wählen. Treffen Sie möglichst plausible Annahmen für fehlende Informationen in der Systembeschreibung. Achten Sie bei den durchgeführten Simulationsexperimenten mit dem Modell auf Stausituationen. Wie viele Aufträge werden in 1 Stunde an den einzelnen Kommissionier-Modulen bearbeitet? Wie viele werden an den jeweiligen Packplätzen verpackt? Wie sind die Auslastungsgrade für die einzelnen Arbeitsplätze? Was ändert sich an den Ergebnissen, wenn die Packplätze doppelt so schnell oder nur halb so schnell arbeiten? 1. Modellerstellung Unser Modell besteht aus einem Förderband mit 5 Kommissionier-Modulen. Die Stationen wurden an den Anfang und an jedes Ende des Förderbandes, sowie an jedes einzelne Kommissionier-Modul gesetzt. Aufgrund der Vorgaben in der Projektaufgabe haben wir zwei Kommissionierungsstränge gewählt, wobei der erste Strang 3-fach angesteuert wird und der zweite Strang 2-fach. Da im Durchschnitt zwei Kommissionier-Module aufgesucht werden, tragen wir diesem Umstand mit unserer Einteilung Rechnung. Ausserdem werden an den Endstationen vier Packstationen benötigt, welche wir parallel angeordnet haben. Als nächstes wurde der Auftragssammelbehälter vor der ersten Station positioniert. Wir gehen in unserem Simulationsmodell zudem davon aus, dass Stausituationen vor allem bei der Kommissionierung entstehen, wenn ein Auftragssammelbehälter zwei Stränge nacheinander aufsuchen muss. Diesen Simulationsfall untersuchen wir in unserem Modell. Martens Stefan, Herzog Michael Page 3 Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
  • 4. 2. Prozess Definition Es werden die benötigten Prozesse definiert. Gemäss der Aufgabenstellung haben wir 5 Kommissionier-Module definiert, von denen im Durchschnitt 2 Module unterschiedlicher Stränge vom Auftragssammelbehälter aufgesucht werden müssen. Um dies zu gewährleisten, gehen wir von folgender Annahme aus: Die Artikel in den Kommissionier-Modulen 1, 2 und 3 sind identisch, d.h. es muss nur eins der drei Module aufgesucht werden. Zusätzlich müssen für jeden Auftrag noch Teile im Kommissionier-Modul 4 oder 5 hinzugefügt werden. Der Auftragssammelbehälter passiert daher in jedem Durchlauf entweder Modul 1, 2 oder 3 des ersten Stranges und danach Modul 4 oder 5 des zweiten, bevor er an eine der vier Packstationen weitergeleitet wird. Wir benötigen dafür insgesamt vier Prozesse, die in unterschiedlichen Ausprägungen auftreten. Für den Prozess P_EnterAssembly gibt es 1 Dimension, für den Prozess P_CompleteAssembly_1 gibt es 3 Dimensionen und für den Prozess P_CompleteAssembly_2 gibt es 2 Dimensionen, da alle Kommissionierungen in Modul 4 oder 5 abgeschlossen werden. Für den Pack-Prozess gibt es 4 Dimensionen, da an allen 4 Stationen gleichmässig verpackt werden soll. Im folgenden Bild sind die Prozesse mit ihren Dimensionen nochmal aufgezeigt: Nachdem wir die Prozesse definiert haben, weisen wir den Auftragssammelbehälter, vor der ersten Station, dem ersten Prozess P_EnterAssembly zu und tragen eine Durchschnittszeit von 60 Sekunden ein. Martens Stefan, Herzog Michael Page 4 Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
  • 5. 3. Programm-Code Jetzt wird der Programm-Code geschrieben und in den Source-Files unter mycode.m gespeichert: Erläuterung des Codes: Zunächst wird der Behälter an den Prozess P_EnterAssembly übergeben und dort an die Start-Station gereicht. Danach wird er mit einer Wahrscheinlichkeit von jeweils 33% an die drei Dimensionen des Prozesses P_CompleteAssembly_1 gesendet. Von dort wird er in die entsprechende Kommissionierungsstation geschoben. Der Auftragssammelbehälter verbleibt dann, wie in der Aufgabenstellung definiert, im Intervall [100, 180] Sekunden (gleichverteilt) zur Bearbeitung am entsprechenden Kommissionier-Modul (1, 2 oder 3). Nach der Bearbeitung wird der Behälter an den Prozess P_CompleteAssembly_2 weitergereicht. Dort verbleibt er ebenfalls zur Bearbeitung am Kommissionier-Modul 4 oder 5 im Intervall [100, 180] Sekunden (gleichverteilt) und wird dann mit gleichverteilter Wahrscheinlichkeit von je 25% an eine der vier Dimensionen des Prozesses P_Pack weitergegeben. Innerhalb des Prozesses P_Pack wird der Auftragssammelbehälter in die jeweilige Pack-Station geschoben und verbleibt zum Verpacken der kommissionierten Artikel im Intervall [150, 300] Sekunden (gleichverteilt) in dieser. Danach wird der Auftragssammelbehälter in die entsprechende Ausgangsstation verbracht. Martens Stefan, Herzog Michael Page 5 Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
  • 6. 4. Das Modell „in Aktion“: Um die Fragen gemäss Aufgabenstellung zu beantworten, schauen wir uns zunächst die Statistik nach einer Laufzeit von einer Stunde im P_Pack Zeitintervall von [150 - 300] Sekunden an: Martens Stefan, Herzog Michael Page 6 Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
  • 7. Statistische Auswertung: Die mittlere Bearbeitungszeit der R_Kom_Operator entspricht mit geringen Abweichungen der Intervallvorgabe von [100 – 180] Sekunden. Im Queues-Report ist eine durchschnittliche Wartezeit von 28s – 165s an den Packstationen ersichtlich. Die Auslastung der R_Kom_Operator bewegt sich zwischen 60 und 85 Prozent. Die Bearbeitungszeiten der R_Pack_Operator bewegen sich um das Mittel von 225 sec. Die Auslastung der R_Pack_Operator bewegt sich zwischen 25% und 62%. Abgefertigte Auftragssammelbehälter nach einer Stunde an den Packstationen: 32. Fazit: Generell gibt es bei diesen Simulationseinstellungen keine Stausituationen. Durch eine Verkürzung des Startintervalls der Auftragssammelbehälter könnte die Auslastung der Operatoren erhöht und mehr Sammelbehälter innerhalb einer Stunde abgefertigt werden. Danach halbieren wir die benötigte Verpackungszeit im Prozess P_Pack auf ein Zeitintervall von [75 – 150] Sekunden. Wir lassen das Modell mit den geänderten Werten laufen und werfen erneut einen Blick auf die Statistik: Martens Stefan, Herzog Michael Page 7 Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
  • 8. Statistische Auswertung: Die mittlere Bearbeitungszeit von R_Kom_Operator entspricht mit geringen Abweichungen der Intervallvorgabe von [100 – 180] Sekunden. Im Queues Report ist praktisch keine Wartezeit an den Packstationen ersichtlich. Die Auslastung der R_Kom_Operator bewegt sich zwischen 62% und 85%. Die Bearbeitungszeiten der R_Pack_Operator bewegen sich um das Mittel von 112,5 sec. Die Auslastung der R_Pack_Operator bewegt sich zwischen 8% und 46%. Abgefertigte Auftragssammelbehälter nach einer Stunde an den Packstationen: 36. Dies entspricht einer Steigerung von 12.5% Fazit: Generell gibt es bei diesen Simulationseinstellungen keine Stausituationen. Die Operatoren an den Packstationen sind nun noch weniger ausgelastet, da sie bei gleicher Kommissionierungszeit weniger Verpackungszeit benötigen als im ersten Modell. Durch eine Verkürzung des Startintervalls der Auftragssammelbehälter könnte die Auslastung der Operatoren erhöht und eine weitere Effizienzsteigerung über die genannten 12,5% erzielt werden. Jetzt verdoppeln wir die benötigte Verpackungszeit im Prozess P_Pack auf eine Zeitspanne von [150 - 600] Sekunden und lassen die Simulation wieder eine Stunde laufen und schauen die Statistik an: Statistische Auswertung: Die mittlere Bearbeitungszeit der R_Kom_Operator entspricht mit geringen Abweichungen der Intervallvorgabe von [100 – 180] Sekunden. Im Queues-Report sind erhöhte Wartezeiten an den Packstationen Martens Stefan, Herzog Michael Page 8 Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD
  • 9. ersichtlich, obwohl eine Queue aus dem Rahmen fällt. Bei längerer Laufzeit relativiert sich dies allerdings. Die Auslastung der R_Kom_Operator bewegt sich zwischen 61% und 85%. Die Auslastung der R_Pack_Operator bewegt sich zwischen 28% und 85%. Abgefertigte Auftragssammelbehälter nach einer Stunde an den Packstationen: 21. Dies entspricht einer Verringerung von 34,4% gegenüber Modell 1. Fazit: Generell gibt es bei diesen Simulationseinstellungen durch die erhöhte Verpackungszeit ersichtliche Stausituationen. Die Operatoren an den Packstationen sind nun deutlich höher ausgelastet, da sie bei gleicher Kommissionierungszeit mehr Verpackungszeit benötigen, als im ersten Modell. Die Effizienz sinkt, da die abgefertigte Menge der Auftragssammelbehälter um 34,4% sinkt. Bei dieser Verpackungszeitspanne ist eine Erhöhung der Kommissionierungszeit pro Kommissionier-Modul erforderlich, um einen langfristigen Betrieb des Modells zu ermöglichen. 5. Schlussbetrachtung Generell ist zu bemerken, dass verschiedene Kommissionierungs-, Verpackungs- und Startzeiten von Auftragssammelbehältern einer intensiven Abstimmung und Simulation bedürfen, um Engpässe und falsch gewählte Intervalle zu berücksichtigen. In unserer Anordnung der fünf Kommissionierungsmodule in zwei Stränge mit Dimension 3 und Dimension 2 ergibt sich bei längerem Betrieb eine Stausituation am Strang 2. Dies ist eine logische Folge, da alle Auftragssammelbehälter, welche in den drei Modulen des erstens Stranges kommissioniert werden, nachfolgend von nur zwei Modulen des zweiten Stranges bearbeitet werden müssen. Unsere Lösung für dieses Problem ist die einfach zu kommissionierenden Artikel im Strang 2 zu bearbeiten (z.B. kleine, leichte Artikel). Somit können wir eine kürzere Bearbeitungszeit veranschlagen und die Bearbeitungsdifferenz zu Strang 1 kompensieren. Somit lösen sich Stauprobleme am Strang 2 auf. Martens Stefan, Herzog Michael Page 9 Logistik 2 – Modellierung mit AUTOMOD