Fachgruppensitzung der ASIM. Simulation in Produktion & Logistik Paderborn, 13. November 2009

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1 Herzlich Willkommen in Paderborn Fachgruppensitzung der ASIM Simulation in Produktion & Logistik Paderborn, 13. November 2009

2 Materialflusssimulation in Paderborn Wilhelm Dangelmaier Fachgruppensitzung der ASIM SPL Paderborn, 13. November 2009

3 Das Heinz Nixdorf Institut Interdisziplinäres Forschungszentrum für Informatik und Technik 1989 gegründet vom Land Nordrhein-Westfalen, der Heinz Nixdorf Stiftung und der Universität Paderborn Paderborn in NRW Das Heinz Nixdorf Institut Heinz Nixdorf, 1986

4 Das Heinz Nixdorf Institut Produkt-, Prozess- & Verhaltensinnovationen in die Praxis 7 Professoren mit ca. 150 Mitarbeitern (Informatik, Maschinenbau, Wirtschaftsinformatik, Elektrotechnik, ) ca Promotionen p.a. 2 Sonderforschungsbereiche (SFB 376 & SFB 614) EU-Projekte DELIS & AC/DC, zahlreiche DFG- & BMBF-Projekte Mehr als 7 Mio. Drittmittel in Spin-Offs mit mehr als 850 Mitarbeitern

5 FG Wirtschaftsinformatik befasst sich mit allen technisch-betriebswirtschaftlichen Fragestellungen in Produktions- und Logistikprozessen, die mittels innovativer Informationstechnik einer Lösung zugeführt werden können Supply Chain Management Logistics for Production and Services Simulation & Digitale Fabrik Konzeption und Realisierung Konzeption und Optimierung von Produktions- und Logistikprozessen Entwicklung von Software zur Planung und Steuerung Einführungsunterstützung und Support Strategische Analysen und Studien Marktanalysen und Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen Vergleich und Auswahl von Softwaresystemen Auftragsforschung Geförderte Forschungsprojekte mit Industriepartnern (EU- und BMBF-Projekte) Forschungsprojekte im universitären Umfeld

6 Mittelfristige Ziele Ganzheitlicher Ansatz zum Einsatz der Ablaufsimulation über alle Phasen des Produktlebenszyklus Digitale Fabrik Innerhalb der Vision einer Digitalen Fabrik: Ganzheitliche Planung, Evaluierung und laufende Verbesserung aller wesentlichen Prozesse und Ressourcen der Fabrik in Verbindung mit dem Produkt Integration des Anwenders Komplexität der Modelle Umsetzung in eigenem Tool d³fact insight Durchgehender Einsatz Vereinfachung der Modellierung

7 d³fact insight: Basis Simulationsmodell und Werkzeug ein Programm mit autarken Teilmodulen Diskrete Ablaufsimulation, zeit- oder ereignisorientiert Modellierung (Mehrbenutzer) Debugging Java zur Implementierung und Modellierung - OO-Programmierung und -Design - Datenkapselung & Vererbung - Vorhandene Bibliotheken, Leichteres Erlernen XML als Daten und Schnittstellenformat - Modellbeschreibung: Hierarchisch & Erweiterbar - Bidirektionale Kommunikation mit Visualisierungen Kopplung mit 3D-Daten (Modell, Animation, etc.) Preprocessing Simulation Auswertung Experimentieren Visualisierung & Analyse (Mehrbenutzer)

8 Simulation & Analyse Modellierung d³fact insight: Freeware Client Modeling 2D 2.5 D 3D Graph Event DB-Tool Debug Server Modeling 2D Kernel Graph Com StM Exp- Manager DB MU MP Analyser 3D Client Single Simulation 3D Client Parallel Simulation

9 Impressionen 3D-Visualisierung 2D-Modellierung AnalyserLeistand 3D-Visualisierung

10 Komplexität der Modelle Modelle werden stetig größer & detailreiche Komplexität steigt Laufzeit wird schlechter Experimentieren wird ineffizient Ansatz 1: Nutzung von mehr Computerressourcen Verteilung der Simulationsläufe Integrierte Visualisierung mehrerer Simulationen Ansatz 2: Reduzierung der Komplexität von Modellen durch dynamische Detaillierung

11 Komplexität der Modelle Verteilung eines Simulationsexperiments, gekoppelt mit immersiver 10,00 Visualisierung und interaktiver 8,00 Modellierung 6,00 Lagerbestand Statistisch abgesicherte Online-Simulation und Modellvalidierung 4,00 2,00 0, Anwendungsszenarien: Aggregation Generierung einer Kennzahl aus mehreren verteilten Läufen Vergleich mehrerer Szenarien Vergleich mit/ohne Änderung

12 Komplexität der Modelle Impressionen der Aggregation

13 Komplexität der Modelle Modelle werden stetig größer & detailreiche Komplexität steigt Laufzeit wird schlechter Experimentieren wird ineffizient Ansatz 1: Nutzung von mehr Computerressourcen Verteilung der Simulationsläufe Integrierte Visualisierung mehrerer Simulationen Ansatz 2: Reduzierung der Komplexität von Modellen durch dynamische Detaillierung

14 Detailierungsvariante Simulation Teilmodelle unterschiedlicher Komplexität senken Komplexität der Gesamtsimulation. Komplexität wird dynamisch dem Benutzerfokus angepasst. Hohe Komplexität im Benutzerfokus. Abgestuft niedrigere Komplexität in geometrischer und logistischer Entfernung. Benutzer erhält Vision durchgängig hochdetaillierter Simulation. Verhaltensabweichung steigt mit steigender Vereinfachung. Mehrstufige Komplexitätshierarchie notwendig Sehr viele Modelle, die dasselbe abbilden. Großer Aufwand für Modellerstellung und Pflege. B D B D B D A C A C A C

15 Komplexität [%] Regelung der Vereinfachung Einbindung der Vereinfachung in eine Rückkopplungsschleife. Führungsgrößen: Zielkomplexität & Zielverhaltensabweichung. Regelgrößen: Komplexität und Verhaltensabweichung der Teilmodelle. Die Komplexität wird bestimmt von: Anzahl Komponenten. Verknüpfung der Komponenten. Ereignisroutinen & Variablen der Komponenten. Entwicklung Komplexitätsmaß Die Verhaltensabweichung wird bestimmt durch Vergleich von: Teilmodell Zugeordnete Partition des Ausgangsmodells Eigenschaft en des erzeugten Teilmodells Zielwert für Komplexität Idealer Verlauf der geregelten Vereinfachung Verhaltensabweichung [%] Zielwert für Verhaltensabweich

16 Komplexität Ergebnisse der geregelten Vereinfachung Korrelation von Komplexität und Laufzeit Modell A B C Korr.koeff. 0,99 0,83 0,98 100% Realer Verlauf der geregelten Vereinfachung 80% 60% 40% 20% 0% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% Verhaltensabweichung

17 Zustandsabbildung zum Austausch v. Teilmodellen Durch die Vereinfachung existiert eine Erzeugungsbeziehung von Komponenten der Teilmodelle. Hierarchische Vereinfachungs-Verknüpfung aller Komponenten. Vorgehen: 1. Übertragung der Marken. 2. Erzeugung von markenabhängigen Zuständen (belegt, voll, leer). 3. Zeitliche Einsortierung von Marken. Einplanung markenabhängiger Ereignisse. 4. Erzeugung weitere Zustände (Störung und Statistik). Mittl. Bearbeitungszeit Deaktiviertes Modell Aktiviertes Modell

18 Frey, Christine; Wiederkehr, Digitale Musterfabrik in der Lehre Bereich a P 3a a P

19 Digitale Musterfabrik in der Lehre Bereich a P 3a a P

20 Digitale Musterfabrik in der Lehre 10. Kundenindividuelle Montage 1 2 1a P 3a a P

21 Ich freue mich auf Fragen Prof. Dr.-Ing. habil. W. Dangelmaier Heinz Nixdorf Institut Universität Paderborn Fürstenallee Paderborn Tel.: / Fax.: / URL:

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