Modellierung der Betriebs- und Instandhaltungsprozesse von Offshore-Windparkanlagen

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1 Modellierung der Betriebs- und Instandhaltungsprozesse von Offshore-Windparkanlagen Modellbildung und Simulation mit BPMN 2.0 und IYOPRO Prof. Dr.-Ing. Bernd Page und Dipl.-Inf. Philip Joschko Fachbereich Informatik Universität Hamburg

2 1. Selbstvorstellung 2. Projekt Systemoptimierung Offshore Wind 3. Modellierung mit BPMN 2.0 und IYOPRO 4. Simulation von Geschäftsprozessen 5. Simulation im SystOp-Projekt Fachbereich Informatik Universität Hamburg Seite

3 1. Selbstvorstellung 2. Projekt Systemoptimierung Offshore Wind 3. Modellierung mit BPMN 2.0 und IYOPRO 4. Simulation von Geschäftsprozessen 5. Simulation im SystOp-Projekt Fachbereich Informatik Universität Hamburg Seite

4 Zahlen und Fakten Drittgrößte Universität Deutschlands ca. 680 Professor/-innen ca wissenschaftliche Mitarbeiter/-innen ca Technik- und Verwaltungsmitarbeiter/-innen rund Studierende an 6 Fakultäten: Rechtswissenschaft Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Medizin Erziehungswissenschaft, Psychologie & Bewegungswissenschaft Geisteswissenschaften Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften SystOp Offshore Wind Modellbildung mit BPMN 2.0 und IYOPRO Fachbereich Informatik Universität Hamburg Seite

5 Arbeitsgruppe Modellbildung und Simulation Prof. Dr. Ing. Bernd Page Seit Mitte der 80er Jahre Professor für Angewandte Informatik Vormals: Stanford University, Umweltbundesamt, TU Berlin Simulation zeitdiskreter Systeme und Anwendungen Diverse Forschungs- und Kooperationsprojekte (s. nächste Folie) Simulationswerkzeuge U.a.: DESMO-J, ereignisdiskrete Simulationsbibliothek Weltweite Verbreitung in Forschung, Lehre und kommerziellen Produkten Umweltinformatik U.a.: Stoffstromsimulator Milan für betriebliche Produktionsprozesse U.a.: Emissionshandelsassistent SystOp Offshore Wind Seite 5 Modellbildung mit BPMN 2.0 und IYOPRO Fachbereich Informatik - Universität Hamburg

6 Domäne: Containerteminal Hamburger Hafen und Logistik AG Strategievergleich für Lademitteleinsatz, Terminallayoutmodelle für Hafenausbauplanung, Stresstests mit Auftragsmodellen. Domäne: Luftverkehr Airbus, Aufschluss über Boardingzeiten von Flugzeugpassagieren beim A380 Vergleich von Kabinenlayoutvarianten, Vergleich von Boardingstrategien Fachbereich Informatik - Universität Hamburg 6/51

7 Referenz-Simulationsprojekte: Stoffstromsimulation Partner: Vishay Semiconductors, Itzehoe Modellierungsgegenstand: Halbleiterproduktion Entwicklung Simulationswerkzeug Milan Simulation betrieblicher Produktionsprozesse Spezielles betriebliches Umweltinformationssystem Modellierung des Produktionsprozesses einer Halbleiterfabrik Entwicklung Fachbibliothek Halbleiterproduktion Graph- / Transaktionsbasierte Modellierung Nutzen: Ökonomische Fragestellungen Auslastung und Engpässe Maschinen, Bedienzeiten und Personaleinsatz Ökologische Fragestellungen Material- und Energieverbrauch Emissionen und Abfallstoffe

8 1. Selbstvorstellung 2. Projekt Systemoptimierung Offshore Wind 3. Modellierung mit BPMN 2.0 und IYOPRO 4. Simulation von Geschäftsprozessen 5. Simulation im SystOp-Projekt Fachbereich Informatik Universität Hamburg Seite

9 Seite 9 Verbundprojekt SystOp Offshore Wind Gefördert vom BMU - Mai 2011 bis April 2014 Gesamtfördersumme ca Hochschule Bremen Institut für Umwelt- und Biotechnik Arbeitsgruppe Prof. Dr.-Ing. Albers Universität Hamburg Fachbereich Informatik Arbeitsgruppe Prof. Dr.-Ing. Page BTC AG IZP Dresden Mehr Infos unter: Gefördert vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit, Projektträger Jülich, Förderkennzeichen Fachbereich Informatik - Universität Hamburg

10 Philip Joschko Verbundprojekt SystOp Offshore Wind Seite 10 Fachbereich Informatik - Universität Hamburg

11 Philip Joschko Verbundprojekt SystOp Offshore Wind Seite 11 Ergebnisse im Jahr 2014 Abbildung eines transparenten Leistungssystems Offshore- Windpark Identifikation kritischer Systembeteiligter, Prozesse und Schnittstellen Spezifische Simulationsexperimente, Auswirkungen kritischer Elemente und des Gesamtsystems Validierter Kriterien- und Handlungsleitfaden zur Bewertung und Optimierung von Betrieb und Instandhaltung Referenzprozessmodell German Wind Power Plant Model (GWPPM) zur Standardisierung von Prozessen Fachbereich Informatik - Universität Hamburg

12 Philip Joschko Verbundprojekt SystOp Offshore Wind Seite 12 Angestrebte Ziele Systemumfassende Optimierung des Leistungssystems Offshore-Windpark Positive Auswirkung auf OWP Maximierung der Verfügbarkeit Minimierung der Kosten für Betrieb und Instandhaltung Minimierung finanzieller, technischer und administrativer Risiken Standardisierung von Prozessen Etablierung von Wertschöpfungsketten Fachbereich Informatik - Universität Hamburg

13 Philip Joschko Verbundprojekt SystOp Offshore Wind Seite 13 Teilaufgaben d. Verbundpartner Entwicklung eines transparenten und dynamischen Leistungssystems Offshore-Windpark Entwicklung eines Risikomanagements (FHA, FMEA, ) Entwicklung eines Referenzprozessmodells GWPPM Simulation des Leistungssystems Offshore-Windpark Fachbereich Informatik - Universität Hamburg

14 Seite 14 Industriepartner Einblick in Prozesse, Datengrundlage DOTI GmbH & Co KG EWE Offshore Service & Solutions Windparkservice GmbH Frisia-Offshore Bugsier Reederei CASSIDIAN Electronics HOCHTIEF Solutions AG HOCHTIEF Facility Management GmbH HTM Helicopter Travel Munich GmbH PHH Personaldienstleistungen REETEC GmbH RKM GmbH Personaldienstleistungen SIGNALIS

15 Turm Gründungsstruktur + Transition Piece Innerparkverkabelung Philip Joschko Verbundprojekt SystOp Offshore Wind Seite 15 Übersicht Leistungssystem - onshore - - offshore - Institut für Umwelt- und Biotechnik Zoll Windprognose Institut Gutachter/ Zertifizierer Flugsicherung Wetterdienst Verkehrszentrale Notfallmanagement Rettungsfahrzeuge Netzbetreiber Nicht operatives Geschäft Wohneinheit Seekabel USW Gründungsstruktur Betreiber $ Bank Betriebsgesellschaft Flugplatz Helikopter Hilfsschiff WEA Versicherung Seehafen Transportschiff Versorgungsschiff Jack-Up Barge Hersteller Onshore Station Nachunternehmer der Hersteller Lotse Legende OWP Marine Warranty Surveyor Transportunternehmer Externes IH-Unternehmen Betriebsmittel und Ersatzteile Personaldienstleister Abfallentsorgung Abkürzungen IH Instandhaltung OWP Offshore-Windpark USW Umspannwerk WEA Windenergieanlage Bearbeitungsstand: Rev06, Interaktionen Personal Kommunikation Material Abfall Daten Finanzen

16 1. Selbstvorstellung 2. Projekt Systemoptimierung Offshore Wind 3. Modellierung mit BPMN 2.0 und IYOPRO 4. Simulation von Geschäftsprozessen 5. Simulation im SystOp-Projekt Fachbereich Informatik Universität Hamburg Seite

17 Ebene 1 Betriebsphase Gesamtdarstellung Leistungssystem OWP Ebene 2 Aufgabenbereiche Inspektion Instandsetzung Wartung Verbesserung Ebene 3 Hauptprozesse Fehlererfassung/ Bewertung Einsatzplanung Durchführung Nachbereitung Fachbereich Informatik - Universität Hamburg 17/51

18 Ebene 3 Hauptprozesse Fehlererfassung/ Bewertung Einsatzplanung Durchführung Nachbereitung Ebene 4 Kern-/Stützprozesse Wetterbericht erstellen (Wettrerdienst) Reservierung Transportmittel (Heli-Service / Reederei) Planung des Einsatzes Vorbereitung des Materials (Onshore-Station) Lieferung von Material (Betriebsmittel) Interaktionskanten: - Daten & Information - Kommunikation - Material Fachbereich Informatik - Universität Hamburg 18/51

19 Ebene 5 Aktivitäten / Unterprozesse in BPMN 2.0 mit IYOPRO Fachbereich Informatik - Universität Hamburg 19/51

20 Warum BPMN 2.0? Hierarchische Modellierungen von Kernprozessen, Stützprozessen etc. BPMN 2.0 bietet Aktivitäten, Subprozesse, Teilprozesse. Teilprozesse können ausgeblendet werden. Schwerpunkt im SystOp-Projekt: Schnittstellen zwischen Organisationen BPMN 2.0 unterscheidet Sequenz- und Nachrichtenfluss Spezialfall SystOp-Projekt: Verknüpfung mit weiteren Teilmodellen BPMN 2.0 bietet reichhaltige Auswahl an Ereignistypen Titel Seite 20 Untertitel Fachbereich Informatik - Universität Hamburg

21 Warum IYOPRO? Vollständige Abdeckung der BPMN 2.0 Sehr gute Bedienbarkeit bei der Prozessmodellierung Online-Repository vereinfacht verteilte Arbeit Fundierte Simulationsbibliothek XML-Export-Funktionalität Projektbrowser und Verknüpfungen ermöglichen ganzheitlichen Ansatz Kostenlose Professional-Lizenzen für Hochschulen Basis-Version für jedermann kostenlos verfügbar (Industriepartner!) Titel Seite 21 Untertitel Fachbereich Informatik - Universität Hamburg

22 Prozessdarstellung & Parametrierung Auszug aus Beispielprozess Instandsetzung - Personen-/ Materialflüsse Hinfahrtvorbereitung Fachbereich Informatik - Universität Hamburg 22/51

23 Prozessdarstellung & Parametrierung Auszug aus Beispielprozess Instandsetzung - Durchführung Vorbereitung zur Hinfahrt zum OWP per Schiff mit Schwerpunkt Personenund Materialflüsse Personen Material Fachbereich Informatik - Universität Hamburg 23/51

24 Prozessaufnahme und Parametrierung Prozessdaten: Interaktion Verladen von Material, Werkzeug Art: Verpackung: Volumen/Gewicht: Hilfsmittel: Personal: Dauer: Häufigkeit: Elektronikbauteile Big Pack 15l / 10kg bordeigener Kran 3 Servicetechniker, 1 Schiffscrew 0,5 Stunden täglich Informationen und Daten über Aktivitäten und Interaktionen, z.b. Daten & Information (Arten, Verwendung, Speicher, ) Kommunikation (Art, Zeitpunkt, Häufigkeit, Dauer, ) Material (Art, Zeitpunkt, Häufigkeit von Transporten, Transportmittel, ) Abfall (Arten, Mengen, Entsorgung, ) Personal (Anzahl, Arbeitszeitregelung, ) Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten der einzelnen Akteure Fachbereich Informatik - Universität Hamburg 24/51

25 1. Selbstvorstellung 2. Projekt Systemoptimierung Offshore Wind 3. Modellierung mit BPMN 2.0 und IYOPRO 4. Simulation von Geschäftsprozessen 5. Simulation im SystOp-Projekt Fachbereich Informatik Universität Hamburg Seite

26 zur Optimierung von Kennzahlen Prozesseffizienz, Durchlaufzeiten, Auslastung, Kosten pro Vorgang zur Engpass- und Lagerhaltungsanalyse Transportmittel, Material, Personal, sonstige Ressourcen Gegenüberstellung Normalbetrieb und Stresstests zur Erkennung von Schwachstellen Kritische Rückkopplungen im Leistungssystem, Reduzierung von Wartezeiten, Aufdecken potentieller Deadlocks Ressourcenauslastung Durchlaufzeit Einsatzplanung IDLE WAITING IN USE zum Vergleich von Instandhaltungsstrategien Korrektiv, Präventiv, Zustandsbasiert 1 0 < 9 Tage 9-10 Tage Tage Tage > 15 Tage Fachbereich Informatik - Universität Hamburg 26/51

27 Simulation mit BPMN 2.0 und IYOPRO

28 Simulation mit BPMN 2.0 und IYOPRO

29 IYOPRO bietet große Auswahl an stochastischen Verteilungen Weibull, Normal, Uniform, Empirisch Seed ist frei wählbar Zufallsexperimente wiederholbar Stochastische Verteilungen mit IYOPRO

30 Ressourcenmodellierung- und Rollenzuweisung mit IYOPRO

31 Ressourcenmodellierung- und Rollenzuweisung mit IYOPRO

32 Experimentergebnisse mit IYOPRO Duchlaufzeiten aufbereitet als Histogramm Mean, Std.Dv, Min, Max Lower Quartile, Median, Upper Quartile Anzahl der nebenläufig existenten Prozessinstanzen Ebenfalls für jede einzelne Aktivität

33 Länge von Warteschlangen Aktivitäten/Ereignisse warten auf Nachrichten Nachrichten warten auf Prozesse Aktivitäten warten auf Ressourcen Avg. Waiting Time Max. Waiting Time Mean, Std.Dv, Min, Max, Zeros Experimentergebnisse mit IYOPRO

34 Experimentergebnisse mit IYOPRO Eingeschlagene Sequenzpfade als Tortendiagramm

35 Experimentergebnisse mit IYOPRO Anzahl des Eintretens von Ereignissen / Zwischenankunftszeiten Mean, Std. Dv, Min, Max

36 1. Selbstvorstellung 2. Projekt Systemoptimierung Offshore Wind 3. Modellierung mit BPMN 2.0 und IYOPRO 4. Simulation von Geschäftsprozessen 5. Simulation im SystOp-Projekt Fachbereich Informatik Universität Hamburg Seite

37 Wind Logistik Fachbereich Informatik - Universität Hamburg

38 Wind Fachbereich Informatik - Universität Hamburg

39 Windpark- Simulation BPMN- Simulation Umwelt- Simulation Spezifischer Werkzeugkasten zur Simulation der operativen Phase von Offshore-Windparks Plug-In-basierte Softwarearchitektur (Rich Client Platform) Integration der BPMN 2.0 IYOPRO-Modelle Import via XML Domänenspezifische Konzepte Stochastischer Wettergenerator Technische Windparkmodelle Fachbereich Informatik - Universität Hamburg

40 Stochastischer Wettergenerator Realitätsnahe Windjahre Saisonbedingte Schwankungen der Windgeschwindigkeit Abhängigkeit der Wellenhöhe zur Windgeschwindigkeit Teilweise mit Parametern

41 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Verfasser/in Webadresse, oder sonstige Referenz

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