Intelligente Simulation des digitalen Zwillings für exzellente Fertigung
Transformieren Sie Ihre Fertigungsabläufe mit der Intelligent Digital Twin-Technologie von Simio. Sie ermöglicht es Führungskräften in der Fertigung, Prozessverbesserungen zu validieren, bevor sie Investitionen tätigen, und gleichzeitig einen messbaren ROI in der heutigen wettbewerbsorientierten Industrie 4.0-Landschaft zu erzielen.
Herausforderungen in der Fertigung durch digitale Zwillinge gelöst
Die Hersteller von heute sehen sich mit beispiellosen Herausforderungen konfrontiert: schrumpfende Produktionsfenster, zunehmende Verbreitung von Artikeln, Arbeitskräftemangel und der ständige Druck, Verschwendung zu reduzieren und gleichzeitig die Anlagenauslastung zu maximieren. Der wettbewerbsintensive Markt erfordert die schnelle Einführung neuer Produkte bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der operativen Exzellenz über ein wachsendes Produktportfolio hinweg.
Die Technologie des digitalen Zwillings löst diese kritischen Herausforderungen in der Fertigung, indem sie ein genaues virtuelles Abbild Ihres gesamten Produktionssystems erstellt. Dies ermöglicht es Prozessingenieuren und Betriebsleitern, Verbesserungsinitiativen zu validieren, Maschinenlayouts zu optimieren und Produktionspläne vor der Implementierung auf ihre Belastbarkeit hin zu testen – ohne kostspielige Trial-and-Error-Ansätze, die die Produktion unterbrechen.
Durch die Erstellung eines lebendigen Modells Ihrer Fertigungsabläufe bieten digitale Zwillinge einen beispiellosen Einblick in Prozessvariabilität, Zykluszeitschwankungen, WIP-Akkumulationspunkte und Ressourcennutzungsmuster, die sich auf die termingerechte Lieferleistung auswirken.
Diskrete Ereignissimulation: Präzisionsmodellierung für Fertigungssysteme
Die diskrete Ereignissimulation (DES) bildet die rechnerische Grundlage für die genaue Modellierung von Produktionssystemen. Im Gegensatz zu statischen Analysewerkzeugen erfasst die ereignisdiskrete Simulationstechnologie von Simio die dynamische, vernetzte Natur von Fertigungsprozessen, bei denen sich Maschinenzustände, Materialflüsse und Ressourcenverfügbarkeit während der Produktionsläufe ständig ändern.
Führungskräfte in der Fertigung entscheiden sich für die diskrete Ereignissimulation von Simio, weil sie genau modelliert:
Variabilität der Zykluszeit
Der digitale Zwilling von Simio modelliert präzise die natürlichen Schwankungen der Bearbeitungszeiten, die in realen Fertigungsumgebungen auftreten. Mit dieser Fähigkeit können Produktionsteams quantifizieren, wie sich Zykluszeitschwankungen kaskadenartig durch das System ziehen und sich auf den Durchsatz, die WIP-Stände und die Lieferleistung auswirken.
Einrichtungs- und Umstellungssequenzen
Fertigungsprozesse mit mehreren Produktvarianten erfordern komplexe Umstellungen, die sich auf die Produktivität auswirken. Simio modelliert präzise sequenzabhängige Rüstzeiten und ermöglicht es den Planern, Produktionssequenzen zu optimieren, die die Umrüstzeit minimieren und gleichzeitig die Lieferanforderungen der Kunden erfüllen.
Pufferzuweisung und WIP-Management
Die strategische Platzierung von Puffern für unfertige Produkte hat einen erheblichen Einfluss auf den Produktionsfluss und den Durchsatz. Die Simio-Simulationsfunktionen ermöglichen die Optimierung von Puffergrößen und -positionen, um Einschränkungen zu vermeiden, die Durchlaufzeit zu minimieren und die Gesamtinvestitionen in den Bestand zu reduzieren.
Werkzeugwechsel und Vorrichtungsanforderungen
Die Verfügbarkeit von Werkzeugen und Vorrichtungen führt oft zu versteckten Beschränkungen in Fertigungssystemen. Simio modelliert die komplexen Beziehungen zwischen Produktionsplänen, Werkzeugstandzeiten und Umrüstungsanforderungen und gewährleistet so machbare Pläne, die diese kritischen Ressourcen berücksichtigen.
Arbeitsanforderungen und Qualifikationsmatrizen
Die Verfügbarkeit und die Fähigkeiten der Arbeitskräfte haben einen erheblichen Einfluss auf die Produktionskapazität. Simios detaillierte Personalmodellierung berücksichtigt Schichtmuster, Qualifikationsniveaus, Schulungsanforderungen und Abwesenheitszeiten, um realistische Personalpläne zu erstellen, die Arbeitskosten und -verfügbarkeit mit den Produktionsanforderungen in Einklang bringen.
Materialtransportsysteme
Ein effizienter Materialtransport zwischen den Arbeitsplätzen ist für den Produktionsfluss unerlässlich. Simio simuliert komplexe Materialtransporteinrichtungen wie Förderer, FTS/AMR, Kräne und Regalbediengeräte und ermöglicht so die Optimierung von Routenplanung, Flottengröße und Verkehrsmanagement.
Qualitätsprobenahme und Nachbearbeitungsschleifen
Qualitätsprobleme führen zu Schwankungen, die sich auf den Durchsatz und die Lieferleistung auswirken. Simio modelliert Prüfpunkte, Stichprobenpläne, Fehlerraten und Nacharbeitsprozesse, um genau vorherzusagen, wie sich Qualitätsprobleme auf die gesamte Produktionskapazität auswirken.
Geplante und ungeplante Ausfallzeiten
Die Anlagenverfügbarkeit wirkt sich direkt auf die Produktionskapazität aus. Simio berücksichtigt detaillierte Wartungsmuster, einschließlich geplanter Ausfallzeiten, zufälliger Ausfälle und Reparaturzeitverteilungen, und gewährleistet so eine realistische Kapazitätsplanung, die der tatsächlichen Zuverlässigkeit der Anlagen Rechnung trägt.
Durch die Erfassung all dieser kritischen Fertigungsvariablen in einem einzigen integrierten Modell ermöglicht es Simio den Produktionsteams, echte Systembeschränkungen zu erkennen, Verbesserungsstrategien zu validieren und Produktionspläne mit beispielloser Genauigkeit zu optimieren. Dieser umfassende Ansatz stellt sicher, dass alle Entscheidungen die komplexen Wechselwirkungen zwischen Ressourcen, Materialien und Prozessen berücksichtigen, die mit dem Produktionszeitplan synchronisiert sind, der letztendlich die tatsächliche Produktionsleistung bestimmt.
Lösung von Herausforderungen in der Produktionsplanung mit Advanced Scheduling
Fertigungsunternehmen haben mit herkömmlichen Produktionsplanungsansätzen zu kämpfen, die nicht in der Lage sind, detaillierte Ressourcenbeschränkungen, Umstellungsoptimierung, Arbeitsanforderungen, Werkzeuganforderungen und dynamische Materialverfügbarkeit genau zu berücksichtigen. Dies führt zu unrealistischen Zeitplänen, übermäßiger Beschleunigung und verpassten Lieferterminen mit potenziellen Umsatzeinbußen.
Die Simio-Lösung für Advanced Planning and Scheduling (APS) nutzt die Intelligent Adaptive Process Digital Twin-Technologie, um realisierbare Produktionspläne zu erstellen, die für mehrere Ziele optimiert sind:
Im Gegensatz zu konventionellen Planungsansätzen ist die digitale Zwillingsplanung von Simio mit MES- und ERP-Systemen integriert, um ausführbare Pläne zu erstellen, die die tatsächlichen Bedingungen in der Fertigung und die zeitlichen Anforderungen berücksichtigen und so realisierbare Pläne gewährleisten, die die Kosten für den Versand reduzieren und die Liefertreue verbessern.
Bestandsoptimierung durch DDMRP-Simulation
Hersteller kämpfen mit traditionellen Bestandsverwaltungsansätzen, die in der heutigen volatilen Nachfrage- und Angebotsumgebung immer ineffektiver werden. Ein überhöhter Sicherheitsbestand bindet Betriebskapital, während gleichzeitig das Verfehlen von Servicelevel-Zielen bei kritischen Komponenten zu Umsatzeinbußen führen kann.
Die digitale Zwillingstechnologie von Simio verbessert die Implementierung der bedarfsgesteuerten Materialbedarfsplanung (DDMRP), indem sie das dynamische Testen von Pufferstrategien ermöglicht:
Gestaltung der Pufferstrategie
Synchronisierung von Angebot und Nachfrage
Prüfung der Widerstandsfähigkeit der Lieferkette
Dieser simulationsgestützte Ansatz stellt sicher, dass DDMRP-Implementierungen das richtige Gleichgewicht zwischen Bestandsinvestitionen und Produktionsleistung herstellen, das Betriebskapital optimieren und gleichzeitig das Serviceniveau der Kunden aufrechterhalten oder verbessern.
Zentrale Fertigungsanwendungen
Die digitale Zwillingstechnologie von Simio bietet umfassende Lösungen für die kritischsten Herausforderungen moderner Fertigungsbetriebe. Durch die Erstellung genauer virtueller Repliken von Produktionssystemen können Hersteller Verbesserungen validieren, Abläufe optimieren und strategische Entscheidungen in verschiedenen Bereichen treffen:
Identifizierung von Beschränkungen und Optimierung des Durchsatzes
Führungskräfte in der Fertigung sind ständig bestrebt, Engpässe zu erkennen und zu beseitigen, die den Durchsatz behindern und die Produktionskapazität einschränken. Simios digitaler Zwilling ermöglicht es Betriebsteams,:
- Identifizieren Sie primäre und sekundäre Einschränkungen: Ermitteln Sie begrenzende Faktoren in komplexen Produktionssystemen, indem Sie die Ressourcennutzungsmuster und die Bildung von Warteschlangen im gesamten Betrieb analysieren.
- – Quantifizierung von Verbesserungsstrategien: Bewerten Sie die Auswirkungen der vorgeschlagenen Verbesserungen auf den Durchsatz, bevor Sie sie umsetzen, um sicherzustellen, dass die Kapitalinvestitionen den tatsächlichen Systembeschränkungen entsprechen.
- Validierung von Trommel-Puffer-Seil-Implementierungen: Testen Sie Produktionskontrollmechanismen, die die Ausnutzung von Beschränkungen maximieren und gleichzeitig die Freigabe von Arbeit im gesamten System verwalten.
- Optimieren Sie die Schutzkapazität: Bestimmen Sie die ideale Menge an Nicht-Constraint-Kapazität, die erforderlich ist, um sicherzustellen, dass die Constraint-Ressourcen trotz normaler Prozessschwankungen voll ausgelastet bleiben.
- Simulieren Sie die Auswirkungen einer Rüstzeitverkürzung: Berechnen Sie, wie sich ein besseres Management der Umrüstzeiten bei Zwangsläufen auf den Gesamtdurchsatz des Systems auswirkt.
Anlagenlayout und Materialflussplanung
Ineffiziente Anlagenlayouts und Materialflusssysteme verursachen Verschwendung, verlängern die Durchlaufzeiten und verringern die Flexibilität der Produktion. Produktions- und Wirtschaftsingenieure nutzen die digitale Zwillingstechnologie von Simio, um:
- Optimieren Sie die Maschinenplatzierung: Minimieren Sie die Wege zwischen aufeinanderfolgenden Arbeitsschritten unter Berücksichtigung des Platzbedarfs und der Infrastrukturbeschränkungen.
- Testen Sie zellulare Fertigungskonfigurationen: Bewerten Sie die Auswirkungen des Wechsels von funktionalen zu zellularen Layouts auf Durchsatz, WIP und Durchlaufzeit.
- Validierung von Entwürfen für Materialflusssysteme: Bestimmen Sie die optimale Konfiguration der Förderanlagen, die Anzahl der FTS und die Routen sowie die manuellen Transportmethoden vor der physischen Umsetzung.
- Wählen Sie die Pufferplätze strategisch aus: Ermitteln Sie kritische Punkte im Produktionsfluss, die Bestandspuffer erfordern, um den Systemdurchsatz aufrechtzuerhalten und die Schwankungen im Prozess zu verringern.
- Simulieren Sie mehrere Layout-Alternativen: Vergleichen Sie verschiedene Anlagenkonfigurationen anhand objektiver Leistungsmetriken, um das optimale Fabrikdesign zu ermitteln.
Validierung der schlanken Produktion
Führungskräfte in der Fertigung, die Lean-Initiativen umsetzen, müssen die Auswirkungen der Verbesserungen vor der Einführung in vollem Umfang validieren. Die digitale Zwillingstechnologie von Simio ermöglicht die quantitative Validierung von Lean Manufacturing-Strategien:
- Bewerten Sie Wertstromverbesserungen: Prognostizieren Sie die Verkürzung der Durchlaufzeit und die Durchsatzsteigerung durch vorgeschlagene Wertstromverbesserungen vor der Implementierung.
- Testen Sie die Mechanismen des Pull-Systems: Validieren Sie die Kanban-Größe, die Lagerorte und die Auffüllregeln, um einen reibungslosen Materialfluss zu gewährleisten.
- Optimierung des Taktzeitausgleichs: Analysieren Sie Alternativen für den Linienausgleich, um einen konsistenten Arbeitsablauf zu erreichen, der den Nachfragemustern der Kunden entspricht.
- Simulieren Sie die Implementierung von Standardarbeit: Quantifizieren Sie, wie sich standardisierte Arbeitsmethoden auf die Variation der Zykluszeit und die Stabilität des Gesamtprozesses auswirken.
- Validierung von SMED-Initiativen (Single-Minute Exchange of Die): Berechnen Sie die Auswirkungen der reduzierten Umrüstzeiten auf die Produktion bei verschiedenen Produktmischungen.
Planung der Einführung neuer Produkte
Fertigungsunternehmen kämpfen mit einer genauen Kapazitäts- und Materialplanung für neue Produkteinführungen. Die digitale Zwillingstechnologie von Simio ermöglicht es Produktionsteams,:
- Validierung der Kapazitätsanforderungen: Stellen Sie fest, ob die vorhandenen Anlagen neue Produktvarianten verarbeiten können, und ermitteln Sie vor der Einführung mögliche Engpässe.
- – Modellieren Sie die Auswirkungen der Lernkurve der Arbeitskräfte: Berücksichtigen Sie Produktivitätsverbesserungen im Laufe der Zeit, wenn die Bediener Erfahrungen mit neuen Produkten und Geräten sammeln.
- Analysieren Sie die Auswirkungen der Umstellung: Bewerten Sie, wie sich neue Produkte auf die gesamten Umstellungsmuster und sequenzabhängigen Rüstzeiten auswirken.
- Testen Sie Strategien für den Linienausgleich: Optimieren Sie die Zuweisung von Arbeitsplätzen bei der Integration neuer Produkte in bestehende Produktionslinien.
- Vorhersage des Bedarfs an Werkzeugen und Vorrichtungen: Identifizieren Sie potenzielle Einschränkungen der Werkzeugkapazität, wenn Sie neue Produkte in den Fertigungsmix aufnehmen.
Qualitätsmanagement und Prozessverbesserung
Qualitätsprobleme wirken sich durch Nacharbeit, Ausschuss und Kundenunzufriedenheit erheblich auf die Fertigungsleistung aus. Die Simio-Simulationsfunktionen helfen Qualitätsteams:
- Validierung von Strategien zur statistischen Prozesskontrolle: Testen Sie Stichprobenpläne und Kontrollgrenzen, um die Qualitätsüberwachung ohne übermäßige Inspektionen zu optimieren.
- Analysieren von Fehlermustern und deren Ursachen: Ermitteln Sie, wie sich Prozessschwankungen im System ausbreiten und die Qualität des Endprodukts beeinflussen.
- Quantifizierung des ROI von Verbesserungsinitiativen: Berechnen Sie die betrieblichen und finanziellen Vorteile von Six Sigma und anderen Qualitätsverbesserungsprogrammen.
- Optimieren Sie die Platzierung der Prüfpunkte: Bestimmen Sie, an welcher Stelle des Prozessablaufs Qualitätsprüfungen maximalen Nutzen bei minimaler Störung bringen.
- Modellieren Sie Ausbeute und Fallout: Beziehen Sie eine realistische Qualitätsleistung in die Kapazitätsplanung ein, um sicherzustellen, dass Kundenverpflichtungen eingehalten werden können.
Zuverlässigkeit von Fertigungssystemen
Produktionsunterbrechungen durch Anlagenausfälle und Wartungsarbeiten beeinträchtigen die Produktionsleistung erheblich. Die digitale Zwillingstechnologie von Simio ermöglicht Wartungs- und Produktionsteams,..:
- Optimieren Sie die Planung der vorbeugenden Wartung: Bestimmen Sie den idealen Zeitpunkt für geplante Wartungsaktivitäten, um die Auswirkungen auf die Produktionskapazität zu minimieren.
- Bewertung der Robustheit des Systems: Testen Sie die Leistung des Produktionssystems unter verschiedenen Fehlerszenarien, um Schwachstellen zu ermitteln.
- Analysieren Sie die Redundanzanforderungen: Bestimmen Sie, wo Ersatzgeräte oder alternative Routings den größten Schutz vor Störungen bieten.
- Gleichgewicht der Wartungsressourcen: Optimieren Sie die Zuweisung von Wartungspersonal und Ersatzteilbeständen für mehrere Produktionsanlagen.
- Testen Sie vorausschauende Wartungsstrategien: Bewerten Sie, wie sich zustandsabhängige Wartungskonzepte auf die Gesamteffektivität und den Durchsatz von Anlagen auswirken.
Fabrik-der-Zukunft-Planung
Fertigungsunternehmen müssen ihre Abläufe kontinuierlich weiterentwickeln, um neue Technologien zu integrieren. Simios digitaler Zwilling unterstützt die Planung des Technologiewechsels:
- Simulation der Mensch-Roboter-Kollaboration: Modellieren Sie die Integration von kollaborierenden Robotern in manuelle Arbeitsplätze, um die Aufgabenzuweisung und Sicherheitsprotokolle zu optimieren.
- Bewertung des automatisierten Materialtransports: Testen Sie FTS/AMR-Einsatzstrategien, um eine reibungslose Integration in bestehende Abläufe und Infrastrukturen zu gewährleisten.
- Validieren Sie die Vorteile der IoT-Implementierung: Quantifizieren Sie die Verbesserungen bei der betrieblichen Entscheidungsfindung durch verbesserte Datenerfassung und Echtzeit-Überwachungsfunktionen.
- Analysieren Sie Strategien zur schrittweisen Automatisierung: Bestimmen Sie die optimale Reihenfolge für die Einführung der Automatisierung, um Störungen zu minimieren und gleichzeitig den Nutzen zu maximieren.
- Testen Sie fortschrittliche Fertigungstechnologien: Bewerten Sie, wie sich additive Fertigung, fortschrittliche Robotik und andere Industrie 4.0-Technologien auf bestehende Abläufe auswirken.
Nachhaltigkeit und Umweltverträglichkeitsanalyse
Moderne Hersteller müssen die betriebliche Leistung mit der Verantwortung für die Umwelt in Einklang bringen. Die digitale Zwillingstechnologie von Simio unterstützt Nachhaltigkeitsteams:
- Modellieren Sie Energieverbrauchsmuster: Analysieren Sie, wie sich Produktionspläne und Anlagennutzung auf den Gesamtenergieverbrauch und den Spitzenbedarf auswirken.
- Optimieren Sie die Ressourcennutzung: Ermitteln Sie Möglichkeiten zur Verringerung der Verschwendung durch verbesserte Prozesseffizienz und Materialnutzung.
- Evaluieren Sie Initiativen für eine umweltfreundliche Produktion: Testen Sie, wie sich nachhaltige Praktiken auf die Produktions-KPIs und die betriebliche Leistung auswirken.
- Analyse von Strategien zur Reduzierung des CO2-Fußabdrucks: Quantifizierung der Umweltauswirkungen alternativer Produktionsansätze unter Beibehaltung der Produktivitätsziele.
- Simulieren Sie die Umsetzung der Kreislaufwirtschaft: Modellieren Sie geschlossene Materialflüsse und Recyclingprozesse, um Umweltauswirkungen und Materialkosten zu reduzieren.
Real-World Manufacturing Anwendungen
Die Technologie des digitalen Zwillings von Simio hat in verschiedenen Fertigungsumgebungen messbare Ergebnisse geliefert. Diese Fallstudien zeigen, wie Unternehmen die Simulation genutzt haben, um komplexe Herausforderungen zu lösen und einen erheblichen ROI zu erzielen:
$1,5 Millionen AGV-Investitionseinsparungen
Unternehmen: Globaler Elektronikhersteller.
Herausforderung: Ein Fernsehhersteller musste die optimale Anzahl von FTS für eine neue Montagelinie ermitteln.
Lösung: Dijitalis erstellte einen digitalen Zwilling, der den Betrieb der Produktionslinie, die FTS-Pfade und den Materialfluss modellierte, um verschiedene Szenarien für die Flottengröße zu testen.
Wie Dijitalis mit der AGV-Optimierungssimulation in der Elektronikfertigung 1,5 Millionen Dollar einspart
Westinghouse: Umwandlung der Kernbrennstoffproduktion
Unternehmen: Globaler Anbieter von Kernbrennstoffen und -technologien.
Herausforderung: Westinghouse musste die komplexe Produktionsplanung für mehrere Anlagen zur Herstellung von Kernbrennstoffen optimieren.
Lösung: Ihr digitaler Zwilling integrierte mehrere Anlagen in ein einziges Modell mit detaillierter Routing-Logik und Echtzeit-Constraint-Management.
Digitale Zwillingsfertigung: Wie Westinghouse mit Simio die Kernbrennstoffproduktion umgestaltete
Getränkeriese: Optimierung des Vertriebsnetzes
Unternehmen: Führender internationaler Getränkehersteller und -vertreiber.
Herausforderung: Das Unternehmen musste Vertriebsstrategien bewerten und dabei Fahrzeugkapazitäten und Lieferfenster ausgleichen.
Lösung: Die Simulation umfasste den Betrieb des Distributionszentrums, die Beladungsreihenfolge der Fahrzeuge und die Routenplanung, um Szenarien zu vergleichen.
Optimierung des Last-Mile-Liefernetzwerks eines führenden Getränkeherstellers: Wie ein Supply-Chain-Beratungsunternehmen mit Simio einen Wertzuwachs von 66 Millionen Dollar erzielt hat
45× Scale-Up der Fertigung
Unternehmen: Metallverarbeitungsunternehmen.
Herausforderung: Ein Metallverarbeitungsunternehmen musste seine Produktion von 600 auf 26.000 Einheiten pro Jahr erhöhen.
Lösung: LMAC entwickelte einen digitalen Zwilling, der aktuelle und zukünftige Prozesse, Ressourcenanforderungen und Layoutalternativen modelliert.
Skalierung der Fertigung um das 45-fache: Wie die LMAC Group mit Simio einen Metallverarbeitungsbetrieb umgestaltete
Snack-Hersteller: Optimierung der Produktionslinie
Unternehmen: Großer Hersteller von verarbeiteten Snacks.
Herausforderung: Das Unternehmen musste Engpässe in seinen kontinuierlichen Verarbeitungslinien identifizieren.
Lösung: Der digitale Zwilling modellierte kontinuierliche Verarbeitungsvorgänge, Verpackungskonfigurationen und Umstellungssequenzen.
Digitale Zwillingsfertigung: Optimierung der Snack-Food-Produktion mit Simio
Nissan: Neues Design der Fahrzeugmontagelinie
Unternehmen: Globaler Automobilhersteller und -entwickler.
Herausforderung: Nissan musste das Design der Produktionslinie für die Einführung eines neuen Fahrzeugmodells validieren.
Lösung: Die Simulation umfasste Montagevorgänge, Materiallieferungssysteme und die Zuweisung von Arbeitskräften vor der physischen Umsetzung.
Nissan Europe Engineering wählt Simio als Modell für die Produktion des NV200 Van
Brasilianischer Produzent: Optimierung der Ethanolproduktion
Unternehmen: Führender Hersteller von Ethanol aus landwirtschaftlichen Produkten.
Herausforderung: Das Unternehmen musste ein Gleichgewicht zwischen Erntekapazitäten und Verarbeitungskapazitäten herstellen und gleichzeitig den Abfall minimieren.
Lösung: Der digitale Zwilling simulierte die Abläufe auf dem Feld, die Transportlogistik und die Kapazität der Verarbeitungsanlage.
Implementierungsmethodik für den Erfolg in der Fertigung
Die Implementierung der digitalen Zwillingstechnologie in Fertigungsumgebungen folgt der bewährten Methodik von Simio:
Analyse des Produktionssystems
- Analyse der Produktionssysteme: Umfassende Dokumentation aller Randbedingungen, Geschäftsregeln, Entscheidungslogik sowie des gesamten Material- und Informationsflusses
- Wichtige Leistungskennzahlen: Verstehen der aktuellen und zukünftigen Geschäftsziele und der wichtigsten Leistungsziele
- Aktueller Planungsprozess: Verstehen und dokumentieren Sie den aktuellen Planungsablauf und die Erfolgskriterien, einschließlich zukünftiger Bestrebungen
- Künftige Wachstumsinitiativen: Analyse und Dokumentation zukünftiger Wachstums- und Prozessverbesserungsinitiativen, einschließlich geplanter Investitionsprojekte
Datenüberprüfung und Pipeline-Entwicklung
- Relevante Datenquellen: Bewerten Sie alle relevanten Unternehmensdatenquellen, einschließlich manuell gepflegter Excel- und CSV-Dateien, die zur Erstellung und Steuerung Ihres Process Digital Twin benötigt werden.
- Qualität der Daten: Bewertung der Datenqualität, -zugänglichkeit und -vollständigkeit sowie Ermittlung von Lücken, die die Modellgenauigkeit beeinträchtigen könnten
- Datenintegration: Entwickeln Sie automatisierte Datenflüsse, die Ihren digitalen Zwilling mit Unternehmenssystemen durch direkte Integration oder cloudbasierte Dateninfrastruktur verbinden.
- Datenmanagement-Prozess: Implementierung von Validierungs-, Transformations- und Governance-Prozessen zur Aufrechterhaltung der Informationsqualität und -konsistenz
Entwicklung des digitalen Zwillings
- Modellierung der Prozesslogik: Genaue Darstellung von Produktionsabläufen, Entscheidungspunkten und Steuerungslogik
- Modellierung von Ressourcen: Detaillierte Modellierung von Maschinen, Werkzeugen, Vorrichtungen und Arbeitsressourcen
- Materialfluss-Simulation: Darstellung von Lagerhaltungsstrategien, Materialflusssystemen und WIP-Management
- Zeitplan-Integration: Integration in bestehende Produktionsplanungs-Workflows und Berichts-/Dashboarding-Anforderungen
Optimierung der Leistung
- Analyse der Beschränkungen: Identifizierung von Systemengpässen und Durchsatzbeschränkungen
- Prüfung von Szenarien: Bewertung von Verbesserungsalternativen und Kapitalinvestitionsoptionen
- Optimierung des Zeitplans: Verfeinerung der Strategien für die Produktionsreihenfolge, Ressourcenzuweisung und Chargengröße, einschließlich der detaillierten Entscheidungslogik für jeden Schritt
- Kapazitätsanalyse: Validierung des Ressourcenbedarfs für den aktuellen und zukünftigen Produktmix
Operativer Einsatz und Integration
- Ausführung von Zeitplänen: Integration mit MES und Fertigungssteuerungssystemen
- Leistungsüberwachung: Vergleich von tatsächlichen und simulierten Leistungskennzahlen
- Verfeinerung des Modells: Kontinuierliche Aktualisierung des digitalen Zwillings zur Berücksichtigung von Prozessverbesserungen
- Wissenstransfer: Schulung von Produktionsteams zur simulationsgestützten Entscheidungsfindung