Simulation - das richtige Werkzeug für die Planung logistischer Prozesse!

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Lothar Gerrit Hofmeister
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1 - das richtige Werkzeug für die Planung logistischer Prozesse! Hand out Lunch&Learn am 11. Februar 2011

2 planung in der Prozessindustrie Neben den verfahrenstechnischen Ansätzen zur Optimierung einer Fertigung existieren im vor, in und nach dem Fertigungsprozess ebenfalls Optimierungspotentiale - Mängel im logistischen Fluss führen stets zu vermeidbaren Kosten in der Wertschöpfungskette Überbeständen in der Lagerung oder mangelnder Lieferbereitschaft Seite

Optimierungspotentiale - Mängel im logistischen Fluss führen stets zu vermeidbaren Kosten

3 Planungssicherheit durch Beispiel 1 Abfüllung und Transport Beispiel 2 Erweiterung Fördertechnik Beispiel 3: Optimierung CIP- Anlage ist: das Sammeln von Erfahrungen in einer virtuellen Anlage und Nutzen der Ergebnisse, um Fehler in der Realität zu vermeiden. Die reale Anlage ist zu teuer für Experimente! ist sinnvoll: bei komplexen Anlagen und Prozessen zur Beurteilung von Varianten / zur Entscheidungsfindung Seite bringt vielfachen Nutzen: Optimierte technische Lösung (keine Sicherheitszuschläge ) Optimierte Abläufe Optimierter Personaleinsatz Planungssicherheit (Nachweis der Funktionalität)

ist sinnvoll: bei komplexen Anlagen und Prozessen zur Beurteilung von Varianten / zur Entscheidungsfindung Seite 3 23.02.

4 : Unsere Methodik Systematischer Aufbau der Untersuchung Beispiel 1 Abfüllung und Transport Beispiel 2 Erweiterung Fördertechnik Beispiel 3: Optimierung CIP- Anlage Datenerhebung Aufnahme der Daten und Abläufe in Workshops und Interviews mit dem Kunden Darstellung als graphische Schrittkette (Ablaufschema) Modellerstellung Festlegung der Basis- und Randbedingungen Programmierung des Basismodells Einspielen der aktuellen Produktionsplanungsdaten Analyse der Ergebnisse und Vergleich mit den Ist-Daten der realen Anlage Systemanalyse iterative Lösungsverbesserung Modellerstellung Änderungen Experimente Ergebnisse Durchführung der Experimente Festlegung der Experimente Auswertung und Interpretation der Ergebnisse Bewertung Lösung Seite

Programmierung des Basismodells Einspielen der aktuellen Produktionsplanungsdaten Analyse der Ergebnisse und Vergleich mit den Ist-Daten der realen Anlage Systemanalyse iterative

5 Beispiel 1: unterschiedlicher Abfüllszenarien - Zusammenfassung Beispiel 1 Abfüllung und Transport Beispiel 2 Erweiterung Fördertechnik Beispiel 3: Optimierung CIP- Anlage Ausgangsituation Ein Hersteller von Spezialchemikalien produziert und füllt ab am Standort A und transportiert die Ware mit LKWs zu einem Verbraucher mit kontinuierlicher Produktion am Standort B in ca. 200 km Entfernung. Projekttreiber Geplante Kapazitätserhöhung Geplante Umstellung von einer Big-Bag- Befüllung auf eine Bulk- Befüllung in 9t- Silo-Container oder 18t- Silofahrzeugen unter den vorgegebenen Parametern Projektziel mittels dynamischer Entscheidungshilfe für die Auswahl des optimalen Transportgebindes unter Berücksichtigung der vom Kunden geforderten Parameter. Ergebnisse Entscheidungshilfe für die Auswahl des optimalen Transportgebindes durch das Aufzeigen von möglichen Engpässen Planungssicherheit bei der Investition durch Ermittlung der erforderlichen Anzahl an Transporten, Transportgebinden und Transportfahrzeugen Gewährleistung der Versorgungssicherheit des Verbrauchers am Standort B durch Ermittlung der Lagerkapazitäten an den beiden Standorten für leere bzw. volle Silo-Container Auswirkungen unterschiedlicher Tagesproduktionen auf die Abfüllung und den Gebindetransport Seite

Projekttreiber Geplante Kapazitätserhöhung Geplante Umstellung von einer Big-Bag- Befüllung auf eine Bulk- Befüllung in 9t- Silo-Container oder 18t- Silofahrzeugen unter den vorgegebenen Parametern

6 Beispiel 2: Erweiterung der Fördertechnik - Zusammenfassung Ausgangssituation In einem bestehenden Warenumschlagzentrum sind Hochregallager (HRL) mit Wareneingangs- (WE) bzw. Warenausgangsbereich (WA) sowie eine Kommissionierzone durch eine automatische Palettentransportanlage verknüpft. Projekttreiber Wartezeiten im WE und WA aufgrund einer Steigerung des Transportaufkommens der Anlage um 50%. Projektziel mittels dynamischer Es soll untersucht werden, ob die Erweiterung der bestehenden Palettenfördertechnik ausreicht, um die Wartezeiten im WE und WA auf das gewünschte Maß verringern zu können. Ergebnisse Deutliche Entlastung insbesondere der Eingangsströme von Wareneingang und Zwischenpuffer Halbierung der Wartezeiten bei der Auslagerung von 1 h auf max. 30 min. Engpässe im Bereich der Anlagensteuerung konnten identifiziert werden, Ablaufoptimierung wurde ermöglicht Die Zielvorgaben werden mit der kostengünstigeren Lösung erreicht Absicherung der Investitionsentscheidung auf Basis einer objektivierten, wiederholbaren Datenlage Seite

Projekttreiber Wartezeiten im WE und WA aufgrund einer Steigerung des Transportaufkommens der Anlage um 50%.

7 Beispiel 2: Erweiterung der Fördertechnik - Auswertung Transportzeiten im WA/WE mit/ohne Erweiterung Beispiel 1 Abfüllung und Transport Beispiel 2 Erweiterung Fördertechnik Beispiel 3: Optimierung CIP- Anlage Warenausgang: Wartezeiten bei der Anforderung von Ware aus den Lagerbereichen werden von über 1 h auf max. 30 min reduziert Transportvorgänge sind im Bereich von 3 7 min (gleichbleibend) Wareneingang: Die Blockade im Wareneingang zwischen 10:00 Uhr und 12:30 Uhr wird völlig beseitigt Transportvorgänge sind im Bereich von 3 7 min (gleichbleibend) Seite

Lagerbereichen werden von über 1 h auf max.

8 Beispiel 3: Batch-Prozess, CIP-Anlage Zusammenfassung Beispiel 1 Abfüllung und Transport Beispiel 2 Erweiterung Fördertechnik Beispiel 3: Optimierung CIP- Anlage Ausgangssituation In einem Gebäude mit zwei Batch- Produktionen werden unterschiedliche Ressourcen gemeinsam genutzt. Um zeitliche Behinderungen bei der Nutzung zu vermeiden, müssen die Startzeiten der Chargen abgestimmt werden. Projekttreiber Verzögerungen im Produktionsablauf durch die gemeinsame Nutzung der CIP-Anlage. Projektziel mittels dynamischer Überprüfung, ob die Verzögerungen durch die Implementierung von zusätzlichen Sub-Loops in der CIP-Anlage beseitigt werden können. Ergebnisse Nachweis der Prozessoptimierung durch Erweiterung der CIP-Anlage (ursprünglicher Aufgabenumfang) Erheblich verbessertes Prozessverständnis aller Beteiligter (Mitarbeiter über ihren eigenen Bereich hinaus) Absicherung der Investitionsentscheidung Zusätzliche Identifikation eines Engpasses in der Produktion, simulative Ermittlung und Beseitigung des wandernden Engpasses Quantifizierung der möglichen Produktionssteigerung auf ca % (von = Chargen auf = Chargen) Seite

Projekttreiber Verzögerungen im Produktionsablauf durch die gemeinsame Nutzung der CIP-Anlage.

9 Beispiel 3: Batch-Prozess, CIP-Anlage Auswertung Optimierung CIP-Anlage IST-Betrieb / Verifikation Fertigstellung der Final Bulks wird teilweise verzögert Enge Auslastung der CIP-Anlage begrenzt die Produktion Optimierung der CIP-Anlage Final Bulks werden früher fertig gestellt Flexibilität der CIP-Anlage erweitert durch Subloops Seite

der CIP-Anlage begrenzt die Produktion Optimierung der CIP-Anlage Final Bulks werden

10 Beispiel 3: Batch-Prozess, CIP-Anlage Auswertung Zusätzlich erkannter Engpass und Optimierung Engpass: Zeitkonflikt bei der Belegung eines gemeinsam genutzten Apparates (Zeitbalken liegen direkt aneinander, es entstehen Verzögerungen) Durch einen weiteren Apparat wird der Konflikt aufgelöst der Engpass wandert an eine andere Stelle im Prozess. Der Chargenstart ist noch lückenhaft - --, dies bedeutet weiteres Potential! Auflösung des Konfliktes durch einen zweiten Apparat und damit Beseitigung des wandernden Engpasses Wirkung: Ein lückenloser Chargenstart wird möglich, Potential zur Erhöhung der Ansätze um bis zu 50% pro Woche Seite

..... der Engpass wandert an eine andere Stelle im Prozess. Der Chargenstart ist noch lückenhaft - --, dies bedeutet weiteres Potential!

11 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Siemens Engineering & Consulting Jürgen Fritz, I IA AS PA EC Industriepark Höchst, B Frankfurt / M. team-ec.industry@siemens.com

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