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Dynamische Unternehmensmodellierung und -simulation > 08 Grundlagen der Materialflusssimulation > Flashcards

08 Grundlagen der Materialflusssimulation Flashcards

1
Q

Simulation Definition

A

Simulation ist der Prozess des Entwurfs eines Modells eines realen Systems und der Durchführung von Experimenten mit diesem Modell, um entweder das Verhalten des Systems und seine zugrunde liegenden Ursachen zu verstehen oder verschiedene Designs eines künstlichen Systems oder Strategien für den Betrieb des Systems zu bewerten.

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2
Q

Simulation: Arten des Zeitverlaufs

A

Echtzeit
Alle Abläufe dauern die Zeit, die sie auch in der realen Welt beanspruchen

Modellzeit
Die Ablaufgeschwindigkeit hängt vom verwendeten Simulationssystem ab

-> Können Modellzeit und Echtzeit synchron laufen, so spricht man von einem echtzeitfähigen System

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3
Q

Phasen einer Simulation

A

o 1. Phase:
Konstruktion eines Modells eines realen Systems, Überführung in ein mathematisches Modell und ggf. Implementierung des Simulationscodes

o 2. Phase:
Anwenden des Modells

o 3. Phase:
Verdichtung und Interpretation der Ergebnisse
 Zugrundeliegende Ursachen verstehen
 Verschiedene Ausführungen eines künstlichen Systems evaluieren
 Unterschiedliche Strategien des Systems evaluieren

–> Integratives Durchlaufen bildet den Simulationsprozess

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4
Q

Einsatzgebiete von Simulationen

A

Mit Computer
 Digitale Fabrik
 Festigkeitssimulation
 Mehrkörpersimulation

Ohne Computer
 Planspiel
 Crash-Test
 Katastrophenübung

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5
Q

Simulationsexperiment

A

Ablauf der Simulation mit konkreten Werten

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6
Q

Arten von Simulationen - Gliederungskriterien

A
  • Zeitfortschrittsmechanismus
  • Detailgrad
  • Betrachtetes System
  • Zeithorizont
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7
Q

Arten von Simulationen: Zeitfortschrittsmechanismus

A

Kontinuierliche Simulation
* Betrachtet unendlich viele Zustandsänderungen pro Zeitintervall durch numerische Lösung der Differentialgleichung des Modells
* Beispiel: Simulation einer Schwingungsbewegung (z.B. Feder-Masse-System)

Diskrete Simulation
* Beinhaltet endlich viele Zustandsänderungen pro Zeitintervall
* Zeit- und ereignisdiskrete Simulationsansätze
* Beispiel: Simulation einer Verkehrskreuzung mit unterschiedlichen Zuständen der Ampelschaltung

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8
Q

Arten von Simulationen: Detailgrad

A

Mikrosimulation
* Simuliert Einzelsysteme, um auf das Verhalten des übergeordneten Gesamtsystems zu schließen
* Beispiel: Molekulare Simulation in der Materialforschung

Makrosimulation
* Simuliert komplexe Vorgänge ohne Betrachtung einzelner Bestandteile
* Beispiel: Astronomische Simulation von Himmelskörperbewegungen

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9
Q

Arten von Simulationen: Betrachtetes System

A

Human-in-the-loop
* Simulationstechnik, bei der ein realer Mensch mit einer künstlich erzeugten Arbeitsumgebung interargiert
* Beispiel: Flugsimulator

Hardware-in-the-loop
* Simulationstechnik, bei der ein reales technisches System mit einer künstliche erzeugten Umgebung interagiert
* Beispiel: reale Radaufhängung, die mit künstlichen Straßenunebenheiten beaufschlagt wird

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10
Q

Arten von Simulationen: Zeithorizont

A

Terminierende Simulation
* Zeitlich begrenzte Simulation, bei der die Bedingung für Start und Ende vorgegeben werden
* Beispiel: Simulation eines Entwicklungsprojekts mit festem Endtermin

Steady-State Simulation
* Simulation mit einem unendlichen Zeithorizont
* Beispiel: Simulation eines Online-Bestellsystems für eBusinesses

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11
Q

Animation - Definition

A

Eine Animation ist eine bewegte Bildschirm-Grafik, mit der Zustandsänderungen oder Bewegungen von Modellelementen angezeigt werden können. Sie dient hauptsächlich zur Visualisierung von modellinternen Abläufen.

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12
Q

Simulation - Möglichkeiten zur Darstellung der Ergebnisse

A

Online-Simulation
Während des Simulationslaufs

Offline-Simulation
Nach einem Simulationslauf auf Grundlage der während der Simulation erzeugten und gespeicherten Daten

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13
Q

Zweidimensionale Animation

A

o Übersichtlicher
o Abstraktere Anwendungsfälle

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14
Q

Dreidimensionale Animation

A

Verdeutlichung konkreter räumlicher Sachverhalte

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15
Q

Wann wird Simulation eingesetzt?

A

Wenn…

  • eine Untersuchung am realen System zu aufwendig, zu teuer, ethisch nicht vertretbar oder zur gefährlich wäre,
  • das reale System (noch) nicht existiert
  • das reale System im Wesentlichen unverstanden oder sehr komplex ist,
  • das reale System nicht oder nur bei unverhältnismäßigem Aufwand direkt beobachtbar ist,
  • für Experimente das Simulationsmodell wesentlich leichter modifiziert werden kann als das
    reale System
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16
Q

Gründe für die Nutzung von Simulation bei Geschäftssystemen

A
  • Eine Simulation bietet exakte Reproduzierbarkeit der Experimente
  • Gefahrlose und kostengünstige Aus- und Fortbildung sowie Teamtraining
  • „Spiel und Spaß“ an simulierten Szenarien
  • Innovative Methode in der Personalentwicklung und Betriebspädagogik (Rollenspiele etc.)
17
Q

Grundlage für die Erstellung von Simulationsmodellen von Geschätsprozessen

A

Messbare Daten und Kennzahlen

z.B.
- Produktion: Ausbringung, Prozesszeiten, Durchlaufzeit, Auslastung, Ausschussrate,
Prozesskosten, Bestände usw.
- Entwicklung: Termintreue, Auslastung, Entwicklungszeit, Iterationen, Entwicklungskosten,
Personalauslastung usw

18
Q

Hauptvorteile bei der Simulation von Geschäftssystemen

A
  • Modelle sind jederzeit verfügbar
  • Modelle unterliegen keinerlei Einschränkungen realer Randbedingungen
  • Gefahrloses Experimentieren wird möglich
  • Lange Zeiträume können kompakt untersucht werden
    → Anfertigung von Zukunftsprognosen
19
Q

Grenzen bei der Simulation von Geschäftssystemen

A

Grundsätzlich gilt: Vorhersagegenauigkeit nur so gut wie das zugrunde liegende Modell

Wirtschaftliche Aspekte
- Rechenkapazität
- Lange Simulationszeit
- Kosten

Modellspezifische Aspekte
- Beschränkung der Anwendbarkeit auf den betrachteten Unternehmensbereich
- Mangelnde Transparenz, unzureichende Kenntnisse über (Teil-) Prozesse, z.B. im Bereich der Produktionsfehler
- Komplexität menschlichen Verhaltens kann nur in Teilaspekten widergespiegelt werden, wie Kognition und Wahrnehmung, Lernverhalten, Motorik, Emotionen sowie Motivation

Ungenauigkeit der Startdaten

20
Q

Sieben-Ebenen-Schema der Arbeitswissenschaft

A
  1. Autonome Körperfunktionen und Arbeitsumgebung
  2. Operationen und Bewegungen mit Werkzeugen und an Maschinen
  3. Arbeitstätigkeit und Arbeitsplatz
  4. Personales Handeln und Arbeitsformen
  5. Kooperationsformen in Arbeitsgruppen
  6. Betriebliche Arbeitsbeziehungen und Organisation (Produktion, Dienstleistung, Verwaltung)
  7. Arbeit und Gesellschaft
21
Q

Simulation von Logistik-, Materialfluss- und Produktionssystemen: Nutzungsmöglichkeiten in der Planung

A
  • Ermittlung von Kapazitätsgrenzen
  • Nachweis von Funktion und Leistung
  • Anlagendimensionierung
  • Bestimmung der Ablauflogik
  • Identifizierung von Engpässen
22
Q

Simulation von Logistik-, Materialfluss- und Produktionssystemen: Nutzungsmöglichkeiten in der Realisierung

A
  • Leistungstest der Anlage
  • Überprüfung der Auswirkungen von Problemen
  • Erprobung von Steuerungssoftware
  • Mitarbeiterschulung hinsichtlich Notfällen/Störungen
23
Q

Simulation von Logistik-, Materialfluss- und Produktionssystemen: Nutzungsmöglichkeiten im Betrieb

A
  • Variantenuntersuchung zur operativen Entscheidungsfindung
  • Überprüfen von Notfallstrategien
  • Ausbildung neuer Mitarbeiter
  • Produktionsprogrammplanung
24
Q

Materialfluss Definition

A

Der Materialfluss ist die räumliche, zeitliche und organisatorische Verkettung aller Vorgänge bei der Gewinnung, Bearbeitung und Verteilung von Gütern innerhalb festgelegter Bereiche

25
Q

Materialflusssimulation Definition

A

Simulation zur Analyse von geplanten Materialflusssystemen, um beispielsweise die Leistungsfähigkeit einer Systemvariante nachzuweisen und gegebenenfalls zu verbessern

26
Q

Daten in einer Materialflusssimulation

A

Modelldaten
- Eingabedaten
- Experimentdaten
- Interne Modelldaten
- Simulationsergebnisdaten

Systemdaten
- Systemlastdaten
- Organisationsdaten
- Technische Daten

27
Q

Eingabedaten

A

Die Eingabedaten sind Daten, die für den Modellaufbau wichtig sind, wie z.B. die Positionen der Anlagen, die Laufwege der Mitarbeiter, aber auch variable Daten wie Schichtzeiten, Taktzeiten, die
Anzahl der Mitarbeiter usw. sind als Eingabedaten zu verstehen.

28
Q

Experimentdaten

A

Die Experimentdaten fassen alle (Eingabe-)Daten und deren Ausprägungen zusammen, die bei einem Experiment genutzt wurden. Zudem werden hierunter auch Ausgangsgrößen verstanden, die in den Simulationsläufen aufgezeichnet wurden.

29
Q

Interne Modelldaten

A

Die internen Modelldaten lassen sich nicht von den Systemdaten ableiten und beziehen sich auf Daten, die innerhalb des Simulationsmodells verwendet werden, um beispielsweise die Prozesslogik abbilden zu können.

30
Q

Simulationsergebnisdaten

A

Die Simulationsergebnisdaten sind alle Ausgangsgrößen, die zur Beantwortung der im Vorfeld definierten Fragestellungen ausgewertet werden müssen.

31
Q

Systemlastdaten

A
  • Auftragseinlastung
  • Produktdaten
32
Q

Organisationsdaten

A
  • Arbeitszeitorganisation
  • Ressourcenzuordnung
  • Ablauforganisation
33
Q

Technische Daten

A
  • Fabrikstrukturdaten
  • Fertigungsdaten
  • Materialflussdaten
  • Stördaten
34
Q

(Simulations-)Studie

A

Projekt zur simulationsgestützten Untersuchung eines Systems

35
Q

Experiment

A

Subebene der Simulationsstudie

Gezielte empirische Untersuchung der simulierten Organisation über einen bestimmten Zeithorizont durch wiederholte Simulationsläufe mit systematischer Variation der Parameter

36
Q

Lauf

A

Subebene des Experiments

Nachbildung des Verhaltens einer organisatorischen Variante mit einem spezifischen ablauffähigen Modell über einen bestimmten (Simulations-)Zeitraum

37
Q

Schritte der Simulationsstudie

A
  1. Problembeschreibung
  2. Konzeptentwicklung
  3. Entwicklung und Überführung
  4. Datenaufnahme
  5. Modellintegration, Verifizierung und Validierung
  6. Versuchsplanung
  7. Simulationsläufe und Auswertung
  8. Ergebnisdokumentation und Bericht
38
Q

Modellverifizierung vs. Modellvalidierung

A

Modellverifizierung
Ist das Modell korrekt codiert und implementiert?

Modellvalidierung
Ist es das richtige Modell für die Aufgabenstellung?

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