Gliederung der Vorlesung

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1 Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze Gliederung der Vorlesung 1. Simulation in Produktion und Logistik 2. ARENA-Basics für P&L 3. ARENA-Features für P&L 4. ARENA Modellierungskonzepte für Transportvorgänge 5. Analyse von Eingabedaten 6. Ergebnisanalyse 7. Modellierung spezieller Probleme aus P&L 8. Integration von ARENA in andere Systeme 9. Optimierung in P&L mit ARENA Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze 2

2 1. Simulation in Produktion und Logistik Produktion und Logistik beschreiben im zivilen Bereich eines der größten Applikationsgebiete für die Simulation. Simulation als erfolgreiche Hilfe bei der Planung und dem Entwurf neuer Produktionsanlagen, Lagern und Verteilzentren Simulation Verbesserung der Leistungsfähigkeit existierender Anlagen Mit Simulation lassen sich Erfahrungen aus der Zukunft sammeln In Unternehmen: keine Investitionen ohne vorher zu simulieren Arbeitsfähigkeit der Systeme nachweisen Leistungsfähigkeit berechnen Warum besonders bei komplexen Systemen aus dem Bereich P&L? Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze 3 1. Simulation in Produktion und Logistik 1.1 Simulationsmodelle für P&L Modelle von Produktionssystemen Modelle zum Materialfluss 1.2 Eingabedaten 1.3 Zielstellungen und Messgrößen 1.4 Schrittfolge in einem Simulationsprojekt 1.5 Simulationssysteme für P&L Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze 4

3 1.1 Simulationsmodelle für f r P&L Scope von Simulationsmodellen: Breite des Simulationsmodells Festlegung der Systemgrenzen» Welche Maschinen des Fertigungsbereiches gehören mit hinein» soll das Transportsystem mit berücksichtigt werden? Detaillierungsgrad von Simulationsmodellen Tiefe des Modells Bestimmung des Detaillierungs-Levels» Wird eine konstante Verpackungszeit für eine Palette für alle Produkte angenommen, oder wird die Verpackungszeit bestimmt durch die Größe der einzelnen Produkte und die Anzahl der Lagen? Scope und Detaillierungsgrad sollten bei der Formulierung der Aufgaben des Simulationsprojektes mit erfolgen Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze Simulationsmodelle für f r P&L Typische Fragestellungen: Soll jeder Abschnitt eines Conveyorsystems modeliiert werden oder reicht wird zur Simulation des Transportvorganges ein einfaches Delay verwendet? In einer Gerätemontagelinie werden die zu montierenden Geräte und Hilfsmaterialien benötigt. Sind die Hilfsmaterialen immer verfügbar? Fertigungssysteme, Verkehrsleitsysteme usw. werden durch Computer gesteuert. Auf welchem Level soll diese Steuerung nachgebildet werden? Ist eine Beschriebung dieser Steuerung verfügbar? Eine bekannte Strategie ist, mit einen einfachen Modell zu beginnen, und dieses dann immer weiter zu verfeinern Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze 6

4 1.1.1 Modelle von Produktionssystemen Komponenten von Produktionssystemen Hallen-Layout Arbeitskräfte» Schichtpläne, Qualifikationen Ausrüstungen» Kapazitäten» Ausfälle (Time to failure, time to repair, resources needed for repair) Instandhaltung» Instandhaltungsplan Zulieferer» Aufträge, Belege Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze Modelle zum Materialfluss 80 bis 85 % der Durchlaufzeit von Teilen sind Wartezeiten auf den Transport bzw. Transportzeiten Reduzierungen des WIP sind häufig Ziele für Simulationsstudien in diesen Bereichen Conveyors Akkumulierend, Nicht-akkumulierend, Indexing Transporter free path (Gabelstapler, Palettenwagen) guided vehicles (FTS) Krane Lager Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze 8

5 1.2 Eingabedaten Simulationen im Bereich P&L benötigen umfangreiche Eingabedaten Unterschiedlichen Datenquellen, idealer Weise sind alle erforderlichen Daten in digitaler Form verfügbar und über definierte Schnittstellen ansprechbar (Digitalen Fabrik) Produktionssysteme Hallen-Layouts ERP-Sytemen Problem Steuerungen Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze Zielstellungen und Messgrößen Hauptziel : Erkenntnisgewinn Typische Fragestellungen sind: Wird der gewünschte Durchsatz erreicht? Wie entwickelt sich die Antwortzeit in den Spitzenzeiten (Call- Center)? Kann mit dem vorgesehenen Schichtplan der Ausstoß der Montagelinie erreicht werden? Wo zeichnen sich Flaschenhälse (bottle necks) ab? Visualisierung der Ergebniss Charts, 2D-Animationen, 3D-VR-Welten Visualisierungen ist ein Hilfsmittel bei der Validierung der Modelle Unterstützung der Kommunikation zwischen AG und AN Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze 10

6 1.3 Zielstellungen und Messgrößen Unterschiedliche Systemvarianten werden mittels der Simulation bewertet Voraussetzung : guter Entwurf der statistischen Experimente, eine richtige Verwendung von Zufallszahlengeneratoren und eine sichre statistische Auswertung der Experimente. Leistungsparametern der Systeme Durchsatz unter normalen Bedingungen und in Spitzenzeiten Durchlaufzeiten von Teilen durch definierte Abschnitte Auslastung von Ressourcen, Maschinen und Arbeitskräften Engpässe Warteschlangen (Puffer) an Maschinen Effektivität von Steuerstrategien Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze Schrittfolge in einem Simulationsprojekt Systemverständnis Ziele des Projektes umreißen Realistische Formulierung der Ziele Keine Ziele formulieren, die man nicht erreichen kann. Konzeptuelles Modell Erstellen Sie ein konzeptuelles Modell Level of Detail. Computermodell Auf der Basis des konzeptionellen Modells wir das Computermodell mittels Simulationssoftware erstellt Verifikation des Computermodells Überprüfung, ob das Computermodell dem konzeptuelle Modell entspricht Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze 12

7 Schrittfolge in einem Simulationsprojekt Validierung des Computermodells Computermodell als Abbild der Realität? Entwurf der Experimente Experimentierparameter Daten bzw. Datenbereiche Ausführung der Experimente Analyse der Resultate Überprüfung der Resultate Dokumentation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze Simulationssysteme für P&L AutoMod Enthält eine umfangreiche Simulationssprache simulation/simindex.asp Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze 14

8 1.5 Simulationssysteme für P&L ProModel promodel/default.asp Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze Simulationssysteme für P&L Quest von Deneb Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze 16

9 1.5 Simulationssysteme für P&L em-plant von Tecnomatix Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze Simulationssysteme für P&L Taylor ED Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze 18

10 1.5 Simulationssysteme für P&L Witness Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze Simulationssysteme für P&L Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Thomas Schulze 20