7 research outputs found

    Simulation-Based Early Warning Systems As A Practical Approach For The Automotive Industry

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    ABSTRACT Simulation-based Early Warning Systems (SEWS) support proactive control of real material flow systems. In consequence of real or potential state changes, proactive control (unlike reactive control) makes foresighted and targetoriented acting possible. Starting from the definition of SEWS their architecture and the requirements for design of SEWS are discussed. The compliance with simulatorindependency is one important facet. Basically, this is achieved by the use of Web Services, XML and XSD (XML Schema Definition). One key component of SEWS are online simulation models which are initialized with the current system state of a real system. The utilization of RFID technology to generate information about current system states improves the quality of simulation-based forecasting. Example applications from the automotive industry show the benefits of SEWS. INTRODUCTION Decision support with long time horizon is one classic application of simulation models. Different parameters of planned systems have to be evaluated based on simulation results and planners endeavour to optimize them. In this standard application simulation models are offline, i.e. the models are not directly linked with the real system. Usually, the developed simulation models are not used upon completion of the decision-making process. By contrast, short time decisions have to be made constantly during controlling and managing processes of existing systems. Nowadays, the complexity of such systems is increasing as well as the need of their efficient control and management. There are two main classes of control strategies: simulation-based strategies and strategies based on heuristic rules and mathematical equations. Comparing both the simulation is based on the current state of the real system and provides decision makers higher quality support. Simulation-based Early Warning Systems (SEWS) support proactive control of real material flow systems. In consequence of real or potential state changes, proactive control (unlike reactive control) makes foresighted and target-oriented acting possible (Banks 1998). The usage of early warning systems to control complex systems like material handling systems makes grand demands on simulation models and system environment. One requirement is that potential users of SEWS do not have to parameterize, start or analyze simulation runs. That means the simulation model has to be embedded invisibly into a SEWS and special programming constructs are required that allow simulation models to be integrated in a production control or operating system (Banks 2000). The main objective of this paper is to describe the design and architecture of SEWS with regard to the independency of integrated simulators. The following section gives a description of Simulation-based Early Warning Systems including a suggested architecture. After that, requirements for the design are pointed out. Communication principles between SEWS-components and possibilities to guarantee simulator independency are discussed in the next section. Also, methodologies for collecting state data about the real system and their influence on the initialization process is pointed out. Finally, the paper presents applications from the automotive industry and gives a conclusion. ARCHITECTURE OF SIMULATION-BASED EARLY WARNING SYSTEMS Generally, early-warning systems are mechanisms deployed to inform persons about risk of imminent danger at an early stage. So the purpose is to enable the user or the deployer of the early-warning system to prepare for the danger and act accordingly to mitigate the effects or to even avoid the

    Integrationsaspekte der Simulation: Technik, Orgnisation und Personal, Karlsruhe, 7. und 8. Oktober 2010 = Integration Aspects of Simulation: Equipment, Organization and Personnell, Karlsruhe, 7th and 8th October 2010

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    Die Integration technischer, organisatorischer und personalorientierter Aspekte in Simulationsverfahren ist das Leitthema der 14. Fachtagung der Arbeitsgemeinschaft Simulation (ASIM) innerhalb der Gesellschaft für Informatik, die vom Institut für Arbeitswissenschaft und Betriebsorganisation im Oktober 2010 ausgerichtet wurde. Der vorliegende Tagungsband gibt somit einen vertiefenden Einblick in neue Entwicklungen und Beispiele guter Praxis der Simulation über den deutschsprachigen Raum hinaus

    Ein Entscheidungsunterstützungssystem zur Priorisierung ungeplanter Stillstände für eine ausbringungsoptimierte Durchführung reaktiver sowie proaktiver Instandhaltungsmaßnahmen

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    Während der geplanten Betriebszeit eintretende Stillstände führen bei hoch ausgelasteten Produktionssystemen zu hohen Produktionsverlusten. Komplexe Produktionssysteme, wie die in dieser Arbeit betrachteten Fließfertigungssysteme, bestehen meistens aus einer großen Anzahl unterschiedlicher Produktionsressourcen, wobei die Möglichkeit besteht, dass zeitgleich Stillstände an mehreren Produktionsressourcen anliegen. Da in der Praxis die Anzahl an Produktionsmitarbeitern, die zur Instandsetzung der Produktionsressourcen zur Verfügung stehen, oftmals begrenzt ist, können durch eine objektive Priorisierung der anliegenden Stillstände nach ihrer jeweiligen Auswirkung auf das Produktionssystem die Reaktionszeit auf die schwerwiegendsten Stillstände reduziert und Produktionsverluste aufgrund vermeidbarer Wartezeiten minimiert werden. Die für die Priorisierungsentscheidung verwendeten Daten beziehen sich dabei häufig auf einen historischen Zeitraum oder aber auf den aktuellen Zustand des Fließfertigungssystems. Allerdings können zum Entscheidungszeitpunkt auch Informationen über zukünftig eintretende geplante Stillstandzeiten vorliegen. Diese Stillstandzeiten resultieren dabei nicht nur aus anstehenden präventiven Instandhaltungsmaßnahmen, sondern auch aus der Anwendung einer zustandsorientierten vorausschauenden Instandhaltungsstrategie. Der Gegenstand dieser Arbeit ist daher die Entwicklung eines operativen Entscheidungsunterstützungssystems, welches den Produktionsmitarbeitern eine objektiv ermittelte Priorisierungsreihenfolge ungeplant eingetretener Stillstände in komplexen Fließfertigungssystemen zur Verfügung stellt. Neben den zum Entscheidungszeitpunkt anliegenden, zu priorisierenden Stillständen werden dabei auch Informationen über zukünftig eintretende geplante Stillstandzeiten in Form eines Lookahead in die Priorisierungsentscheidung mit einbezogen. Im ersten Teil der Arbeit wird der Zusammenhang zwischen der Priorisierung ungeplanter Stillstände und der Auswirkung zukünftig eintretender geplanter Stillstandzeiten hergeleitet und es wird aufgezeigt, wie durch die Priorisierung die Auswirkungen geplanter Stillstände proaktiv vermindert werden kann. Dabei wird die Priorisierung als Reihenfolgenoptimierungsproblem formuliert, welches zunächst als reines Online-Optimierungsproblem betrachtet wird. Für die Bestimmung der Zielfunktionswerte wird sowohl eine simulationsbasierte Vorgehensweise in Form eines simulationsbasierten Optimierungssystems als auch eine analytische Vorgehensweise hergeleitet. Aufbauend auf den gewonnenen Erkenntnissen über die Wirkzusammenhänge bei der Priorisierung von Stillständen wird das Grundproblem einer Priorisierung ungeplanter Stillstände durch die Berücksichtigung geplanter Stillstandzeiten erweitert und das Reihenfolgenoptimierungsproblem als Online-Optimierungsproblem mit Lookahead aufgefasst. Schließlich wird eine simulationsbasierte Vorgehensweise vorgestellt, mit der eine Ermittlung der Priorisierungsreihenfolge mit Lookahead möglich ist. Die Umsetzung dieser Vorgehensweisen in Form eines Entscheidungsunterstützungssystems in eine Simulationsumgebung ermöglicht im zweiten Teil dieser Arbeit die Untersuchung des Mehrwerts einer Priorisierung mit Lookahead. Dabei zeigen die Ergebnisse zweier Simulationsstudien, dass durch die Einbeziehung zukünftig eintretender geplanter Stillstandzeiten in die Entscheidungsfindung das Auftreten momentaner Engpässe durch geplante Stillstände verringert werden kann, wodurch schließlich ein signifikanter Mehrwert gegenüber einer Priorisierung ohne Lookahead feststellbar ist

    Automatische Generierung adaptiver Modelle zur Simulation von Produktionssystemen

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    The simulation of production and logistics processes is used today in a variety of industries. Simulation is used for the analysis, design, and optimization of production and logistics processes and their resource requirements and can be used here both in the planning, commissioning, and during the actual operation.The undisputed great potentials of material flow simulation stand against high costs and effort for implementing simulation models and conducting simulation studies. Due to the poor integration and standardization of the simulation and increasing demands of companies with respect to accuracy, flexibility, adaptability, speed, cost, and reusability the expenses for using simulation are increasing.One approach that has been attempted repeatedly for several years as a contribution to mitigate the cost of using simulation is the automatic generation of simulation models. Automatic model generation refers to different approaches permitting simulation models or parts of models to be produced by means of algorithms. So far, no approach has been published which yields good results for a broad spectrum of application areas and industries.In this work, a comprehensive framework for the integration and automation of the simulation was designed and validated. The framework consists of organizational, methodical, and prototypically technical components. In this context, it is argued that for a broad application of automatic model generation the use of standards is required. Specifically, the Core Manufacturing Simulation Data (CMSD) is proposed as useful standard and a reference implementation of the standard provides the basis for the entire work. The support of all simulation phases, i.e. not only model building but also the evaluation of alternatives, initialization, evaluation of results, etc. is ensured throughout the entire framework. Furthermore, model generation methods and procedures for representing dynamic behavior in simulation models were specifically classified and selected methods were implemented and presented.Ein Ansatz, der seit einigen Jahren immer wieder als ein Lösungsbeitrag für eine bessere Nutzung der Simulation von Produktionsprozessen gerade in KMU’s betrachtet wird, ist die automatische Generierung von Simulationsmodellen. In dieser Arbeit wird ein umfassendes Rahmenwerk zur Integration bzw. Automatisierung der Simulation vorgestellt. Es wurden organisatorische, methodische als auch prototypisch technische Komponenten entworfen und validiert. Hierbei wird die These vertreten, dass eine breit anwendbare automatische Modellgenerierung allein durch die Nutzung von Standards zum Datenaustausch bzw. zur Konzeptmodellerstellung sinnvoll zu implementieren ist. Konkret wurde der Core Manufacturing Simulation Data (CMSD) Standard genutzt bzw. bildet dessen Referenzanwendung die Basis der Arbeit. Die Unterstützung aller Simulationsphasen, d.h. nicht allein der Modellerstellung sondern auch der Alternativenbildung, Initialisierung, Ergebnisauswertung usw. wird in allen Komponenten durchgehend gewährleistet. Weiterhin wurden konkret Modellgenerierungsmethoden und Verfahren zur Abbildung des dynamischen Verhaltens in Modellen klassifiziert und einzelne Lösungsansätze vorgestellt.Auch im Buchhandel erhältlich: Automatische Generierung adaptiver Modelle zur Simulation von Produktionssystemen / Sören Bergmann Ilmenau : Univ.-Verl. Ilmenau, 2014. XXXVII, 221 S. ISBN 978-3-86360-084-6 Preis: 31,20

    Dynamische Lieferzeit-Preisgestaltung in variantenreicher Produktion : Ein adaptiver Ansatz mithilfe von Reinforcement Learning

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    Das Wertschöpfungsnetzwerk ist heute zur dominierenden Wertschöpfungsstruktur im Bereich der Produktion geworden. Für produzierende Unternehmen in solchen Netzwerken ist das Auftragsmanagement eine zentrale Aufgabe, die sich in einem Umfeld wachsender Herausforderungen befindet. Zum einen setzen kürzere Produktlebenszyklen und zunehmende Individualisierung die Unternehmen unter Druck. In diesem Zusammenhang hat die variantenreiche Produktion an Bedeutung gewonnen. Andererseits steigen die Wahrscheinlichkeit und die Auswirkungen von Störungen, insbesondere in Netzwerken, was die Leistungsfähigkeit von Produktionssystemen herausfordert. Ein vielversprechender Ansatz in diesem Zusammenhang ist die Verwendung einer dynamischen Lieferzeit-Preisgestaltung über eine kontinuierliche Preis-Lieferzeit-Funktion. Durch den Einsatz einer dynamischen Lieferzeit-Preisgestaltung könnte es möglich sein, die Nachfrage im Netz mit den Fähigkeiten des Produktionssystems in Einklang zu bringen. Die Idee ist, Nachfragespitzen zu verschieben und die Kunden entsprechend ihrer individuellen Präferenzen zu beliefern. Auf diese Weise kann der Gesamtgewinn gesteigert werden, obwohl die Kapazitäten konstant bleiben. Um die aufgestellten Hypothesen zu untersuchen, wird in dieser Arbeit eine Methodik zur dynamischen Lieferzeit-Preisgestaltung für die variantenreiche Produktion entwickelt. In einem ersten Schritt werden Leistungskennzahlen und eine Zielfunktion festgelegt. In einem zweiten Schritt wird ein Actor Critic Reinforcement-Learning-Verfahren als Grundlage für ein Lösungsmodell motiviert. Für das Training und das spätere Testen des resultierenden Lernagenten wird ein Simulationsmodell als Umgebung entwickelt und ein Verfahren zur Durchführung und Auswertung der Experimente ausgearbeitet. Der Ansatz wurde im Rahmen der BMBF-Forschungsprojekte ReKoNeT und BaSys4SupplyQ diskutiert und angewendet. Die Ergebnisse aus zwei Anwendungsfällen zeigen, dass der Ansatz in der Lage ist, bei gleicher Kapazität deutlich höhere Gewinne zu erzielen und Nachfragespitzen in gewissem Umfang zu glätten. Gleichzeitig zeigen die Ergebnisse, dass das Einsparen von Kapazitäten keine dominante Strategie zu sein scheint. Dies spiegelt die anwendungsspezifische Berücksichtigung verschiedener Ziele wie Service, Kapazitätskosten und Marge wider

    Tagungsband zum Doctoral Consortium der WI 2011

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