Ein neuer Ansatz für die Produktionsplanung mit Hilfe der digitalen Zwillingssimulation für diskrete Ereignisse in der Fertigung

Der Produktionsplanungsprozess in einer Fertigungsanlage ist eine komplexe Aufgabe, die oft mit Unsicherheiten und dynamischen Einschränkungen behaftet ist. Herkömmliche Planungsmethoden werden den Feinheiten realer Systeme oft nicht gerecht, was zu suboptimaler Leistung, verpassten Terminen und nicht ausgelasteten Ressourcen führt. Die diskrete Ereignissimulation (DES) hat sich als leistungsstarker Ansatz zur Lösung dieser Herausforderungen erwiesen. Sie bietet eine dynamische und visuelle Methode zur effektiven Modellierung, Analyse und Optimierung von Fertigungsprozessen. Darüber hinaus erleichtert DES die Erstellung und Verfeinerung von Digital Twins – virtuellen Nachbildungen physischer Systeme, die eine Überwachung und Optimierung in Echtzeit ermöglichen. Unter den Simulationsplattformen zeichnet sich die Software von Simio durch beispiellose Flexibilität, fortschrittliche Modellierungsfunktionen, die sowohl auf datengesteuerten als auch datengenerierten Ansätzen beruhen, branchenführende KI-Technologie und außergewöhnliche Produktionsplanungsfunktionen aus. Dieser Blogbeitrag untersucht die Rolle der Discrete Event Digital Twin Simulation in der Produktionsplanung und wie Simio zur Steigerung der Effizienz in der Fertigung eingesetzt werden kann.

Diskrete Ereignissimulation verstehen

Die diskrete Ereignissimulation ist eine Methode zur Modellierung von Systemen als eine Abfolge von diskreten Ereignissen, wobei jedes Ereignis eine Änderung des Systemzustands zu einem bestimmten Zeitpunkt darstellt. Im Gegensatz zur kontinuierlichen Simulation konzentriert sich die DES auf Ereignisse wie die Ankunft eines Teils, den Abschluss eines Bearbeitungsprozesses oder den Transfer eines Produkts zwischen Stationen.

Zu den wichtigsten Merkmalen von DES gehören:

1. Ereignisgesteuerter Ansatz: Die Simulationen laufen auf der Grundlage von Ereignissen und nicht in festen Zeitintervallen ab, was DES rechenintensiv macht.
2. Flexibilität: DES kann zur Modellierung beliebig komplexer Systeme mit komplizierten Abhängigkeiten und stochastischem Verhalten verwendet werden.
3. Visualisierung: DES-Tools enthalten in der Regel grafische Oberflächen, die den Beteiligten helfen, die Systemdynamik zu visualisieren und zu verstehen.

Im Zusammenhang mit dem Produktionsplanungsprozess ermöglicht die Discrete Event Digital Twin Simulation den Herstellern, ihre Produktionsumgebung zu simulieren, verschiedene Planungsstrategien zu bewerten und potenzielle Engpässe oder Ineffizienzen zu erkennen, bevor Änderungen in der Fertigung umgesetzt werden.

Die Herausforderungen der Produktionsplanung

Produktionsbetriebe stehen vor zahlreichen Herausforderungen, wenn es um die Planung der Produktion geht:

• Ungewissheit: Schwankungen bei der Maschinenleistung, der Verfügbarkeit von Arbeitskräften und der Versorgung mit Rohstoffen können die Produktionspläne durcheinander bringen.
• Komplexität: Interdependenzen zwischen Prozessen, mehrere Produktlinien und gemeinsam genutzte Ressourcen erhöhen die Komplexität des Planungsproblems.
• Dynamische Umgebungen: Änderungen in Echtzeit, wie z.B. Eilaufträge oder Geräteausfälle, erfordern eine adaptive Planung.
• Leistungsmetriken: Der Ausgleich zwischen konkurrierenden Zielen wie Durchsatz, Vorlaufzeit, Kundenprioritäten und Ressourcennutzung ist nicht trivial.

Herkömmliche Planungsmethoden, wie manuelle Whiteboard-Lösungen oder heuristische Algorithmen, können diese Dynamik nicht effektiv erfassen. Hier bietet ein DES-basierter Ansatz, der nahtlos in eine Plattform wie Simio mit seinen Advanced Planning and Scheduling-Funktionen integriert ist, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil.

Simio: Ein modernes Tool für die Simulation und Planung digitaler Zwillinge für diskrete Ereignisse

Simio ist eine führende Softwareplattform für Discrete Event Digital Twin Simulation und bietet eine breite Palette von Funktionen, die auf Produktions- und Betriebsplanungsumgebungen zugeschnitten sind. Die intuitive Benutzeroberfläche, die objektorientierte Modellierung, die datengesteuerte und datengenerierte Modellierungsinfrastruktur und die leistungsstarken Analysefunktionen machen Simio zu einer hervorragenden Wahl für die Produktionsplanung.

Hauptmerkmale von Simio:

1. Objektorientiertes Modellieren: Simio verwendet „Smart Objects“, um Maschinen, Arbeiter, Förderanlagen und andere Ressourcen darzustellen. Diese Objekte verfügen über vordefinierte Verhaltensweisen, wodurch der Zeit- und Arbeitsaufwand für die Erstellung von Modellen reduziert wird.
2. Integration von KI: Simio verbindet künstliche Intelligenz mit der branchenführenden Technologie neuronaler Netze, um eine fortschrittliche Optimierung zu ermöglichen, die es den Benutzern erlaubt, Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und Prozesse mit größerer Präzision zu optimieren. KI-gesteuerte Erkenntnisse ergänzen herkömmliche Simulationsmethoden und ermöglichen ein tieferes Verständnis der Systemdynamik und der Möglichkeiten für Verbesserungen.
3. Integrierte Terminplanung: Simio schließt die Lücke zwischen Simulation und Planung durch die Integration von Echtzeitplanungsfunktionen. So können Benutzer direkt aus dem Simulationsmodell realisierbare Fertigungspläne erstellen. Darüber hinaus kann Simio interaktive Gantt-Diagramme erstellen, die die fertigen Fertigungspläne anzeigen und einen klaren und detaillierten Überblick über die Ressourcenzuweisung und die Reihenfolge der Aufgaben geben.
4. 3D-Visualisierung: Simio bietet eine 3D-Umgebung zur Visualisierung von Fertigungsprozessen, die es den Beteiligten erleichtert, das System zu verstehen und Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu identifizieren.
5. Stochastische Modellierung: Simio unterstützt stochastische Eingaben, so dass Benutzer die Variabilität von Bearbeitungszeiten, Ankunftsraten und anderen Parametern berücksichtigen können.
6. Szenario-Analyse: Benutzer können mehrere „Was-wäre-wenn“-Szenarien testen, um die Auswirkungen verschiedener Planungsstrategien oder Änderungen der Systemparameter zu bewerten.
7. Erleichterung von Digitalen Zwillingen: Die fortschrittlichen Modellierungs- und Planungsfunktionen von Simio spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Process Digital Twins. Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild eines physischen Systems, das in Echtzeit mit Live-Daten aktualisiert wird. Durch die Integration von Simulation und Planung ermöglicht es Simio den Herstellern, digitale Zwillinge ihrer Anlagen zu erstellen und zu verfeinern. Diese digitalen Zwillinge können zur Vorhersage von Ergebnissen, zum Testen von Betriebsstrategien und zur Optimierung von Prozessen verwendet werden, wodurch eine dynamische und kontinuierlich verbesserte Produktionsumgebung entsteht.

Anwendungen von Simio in der Produktionsplanung

1. Analyse von Engpässen: Simio kann Ihnen dabei helfen, Engpässe im Produktionsprozess zu identifizieren und Strategien zu testen, um diese zu beseitigen, wie z.B. die Neuzuweisung von Ressourcen oder die Anpassung von Produktionsplänen.
2. Ressourcen-Optimierung: Durch die Simulation verschiedener Konfigurationen der Ressourcenzuweisung können Hersteller die optimale Anzahl von Maschinen, Arbeitern oder Werkzeugen bestimmen, die zur Deckung der zukünftigen Kundennachfrage benötigt werden.
3. Dynamische Terminplanung: Die Echtzeit-Funktionen von Simio ermöglichen die Erstellung von adaptiven Produktionsplänen, die auf unerwartete Änderungen, wie z.B. Geräteausfälle oder Prioritätsaufträge, reagieren.
4. Verbesserung des Durchsatzes: Mit Simio können Hersteller mit verschiedenen Layouts, Arbeitsabläufen oder Losgrößen experimentieren, um den Durchsatz zu maximieren und gleichzeitig die Vorlaufzeiten zu minimieren.
5. Verbesserung des digitalen Zwillings: Die Planungsfunktionen von Simio ermöglichen es Herstellern, ihre digitalen Zwillinge genau und relevant zu halten. Durch die Verwendung von Echtzeitdaten und aktualisierten Fertigungsplänen können digitale Zwillinge verwertbare Erkenntnisse liefern, Störungen simulieren und optimale Entscheidungen zur Verbesserung der Produktionsleistung empfehlen.

Vorteile der Verwendung von Discrete Event Digital Twin Simulation und Simio für die Produktionsplanung

1. Verbesserte Entscheidungsfindung: Discrete Event Digital Twin Simulation bietet eine risikofreie Umgebung, um Planungsstrategien und betriebliche Änderungen zu testen, bevor sie in der realen Welt umgesetzt werden.
2. Verbessertes Systemverständnis: Die 3D-Visualisierung und die detaillierten Analysen von Simio bieten wertvolle Einblicke in die Systemdynamik und helfen den Beteiligten, Ineffizienzen oder Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen.
3. Erhöhte Flexibilität: Dank der dynamischen Planungsfunktionen von Simio können Hersteller schnell auf unerwartete Änderungen reagieren und Unterbrechungen minimieren.
4. Kosteneinsparungen: Durch die Identifizierung und Behebung von Ineffizienzen kann die Discrete Event Digital Twin Simulation dazu beitragen, Verschwendung zu reduzieren, Betriebskosten zu senken und die Gesamtrentabilität zu verbessern.
5. Skalierbarkeit: Dank des objektorientierten Ansatzes von Simio lassen sich die Modelle leicht skalieren oder modifizieren, um sie an Änderungen im Produktionssystem anzupassen.
6. Integration digitaler Zwillinge: Die Möglichkeit, mit Simio digitale Zwillinge zu entwickeln und zu pflegen, stellt sicher, dass Hersteller ihre Abläufe kontinuierlich anpassen und optimieren können, um in einem zunehmend wettbewerbsorientierten Markt die Nase vorn zu haben.

Beispiel aus der realen Welt: Simios ereignisdiskrete digitale Zwillingssimulation in Aktion

Stellen Sie sich eine mittelgroße Produktionsstätte vor, die Automobilkomponenten herstellt. Das Werk kämpfte mit häufig wechselnden Engpässen an kritischen Arbeitsplätzen, was zu verspäteten Aufträgen und Unzufriedenheit der Kunden führte. Darüber hinaus stellten die Verfügbarkeit von Rohstoffen und die Kontrolle der Bestände aufgrund der schwankenden Bedingungen in der Lieferkette und der variablen Kundennachfrage eine große Herausforderung dar. Diese Komplexität verschlimmerte die Planungsschwierigkeiten noch und beeinträchtigte die Effizienz der Produktion insgesamt. Durch den Einsatz von Simio war das Unternehmen in der Lage:

• Modellieren Sie seine Produktionsprozesse, einschließlich Bearbeitung, Montage und Qualitätskontrolle.
• Identifizieren Sie Engpässe an bestimmten Rechnern und testen Sie Strategien zur Umverteilung der Arbeitslast.
• Bewerten Sie die Auswirkungen einer zusätzlichen Schicht im Vergleich zur Investition in neue Geräte.
• Implementieren Sie einen dynamischen Planungsansatz, um Eilaufträge und Geräteausfallzeiten zu berücksichtigen.
• Entwickeln Sie einen Process Digital Twin der Anlage, um die Leistung kontinuierlich zu überwachen und zu optimieren.

Das Ergebnis war eine Steigerung des Durchsatzes um 15 %, eine Verkürzung der Durchlaufzeiten um 20 % und eine höhere Kundenzufriedenheit.

Fazit

Discrete Event Digital Twin Simulation ist ein revolutionärer Ansatz für die Produktionsplanung, der es Herstellern ermöglicht, komplexe Systeme zu modellieren, zu analysieren und zu optimieren. Simio zeichnet sich als vielseitiges und intuitives Werkzeug aus, das integrierte Planung, stochastische Modellierung, robuste Optimierung und aufschlussreiche Visualisierungsfunktionen bietet. Durch die Implementierung von Simio können Fertigungsbetriebe Herausforderungen bei der Planung meistern, die betriebliche Effizienz steigern und ihre Leistungsziele erreichen. Darüber hinaus gewährleistet die Entwicklung eines digitalen Zwillings mit Simio eine sich ständig verbessernde Produktionsumgebung, die sich an Veränderungen in Echtzeit anpassen kann. Ganz gleich, ob Sie die Ressourcenzuweisung optimieren, den Produktionsdurchsatz verbessern oder sich an dynamische Veränderungen anpassen möchten, die Discrete Event Digital Twin Simulation mit Simio bietet einen bewährten Weg zum Erfolg.