Tutorial: Tipps für eine erfolgreiche Simulationspraxis

Die Herausforderung

von David Sturrock (Simio LLC)

Vorgestellt auf der Wintersimulationskonferenz 2015

Ein Simulationsprojekt ist viel mehr als die Erstellung eines Modells, und die für den Erfolg erforderlichen Fähigkeiten gehen weit über die Kenntnis eines bestimmten Simulationstools hinaus. Ein 30-jähriger Veteran erörtert einige wichtige Schritte, die den Projekterfolg ermöglichen, sowie einige Vorsichtsmaßnahmen und Tipps, die helfen, häufige Fallen zu vermeiden. Der Inhalt ähnelt den Vorträgen, die auf früheren WSC-Konferenzen gehalten wurden.

Einführung

In diesem Beitrag werden einige Aspekte der Modellierung erörtert, die von neuen und aufstrebenden Simulationsexperten häufig übersehen werden. Insbesondere werden Tipps und Ratschläge gegeben, die Ihnen helfen sollen, einige häufige Fallen zu vermeiden und sicherzustellen, dass Ihr erstes Projekt erfolgreich ist. Die ersten vier Themen, die sich mit der Definition von Projektzielen, dem Verständnis des Systems, der Erstellung einer funktionalen Spezifikation und dem Management des Projekts befassen, werden von angehenden Modellierern oft nicht ausreichend beachtet. Die letzten Abschnitte, die sich mit der Erstellung, Verifizierung, Validierung und Präsentation des Modells befassen, bieten einen Einblick in einige bewährte Ansätze.

Definieren Sie die Zielsetzung der Studie

Wenn Sie zum ersten Mal über die Durchführung einer Simulationsstudie nachdenken, ist eines der ersten Dinge, die Sie in Betracht ziehen sollten, die Zielsetzung des Projekts. Warum will jemand dieses System simulieren und was erwartet er sich davon? Um genauer zu sein, müssen Sie herausfinden, wer Ihre Stakeholder sind und wie sie Erfolg definieren.

Wer sind Ihre Stakeholder?

EinStakeholderist jemand, der ein Interesse am Ergebnis des Projekts hat, jemand, dem das Projekt wichtig ist. Auf die Frage "Wer sind Ihre Stakeholder?" scheint es eine eindeutige Antwort zu geben - Ihr Manager oder Ihr Kunde. Wenn Sie jedoch untersuchen, warum jemand die Ergebnisse dieser Studie sehen möchte, werden Sie wahrscheinlich weitere Interessengruppen entdecken. Versuchen Sie, die Produktivität Ihrer Anlage zu verbessern? Wenn ja, wird der für den täglichen Betrieb der Anlage verantwortliche Manager sicher sein wollen, dass die Ergebnisse korrekt sind. Führungskräfte, die für das Endergebnis verantwortlich sind, werden die finanziellen Ergebnisse sehen wollen. Die Arbeitnehmervertreter sind möglicherweise an Änderungen der Arbeitsinhalte interessiert. Wenn mit Personalveränderungen zu rechnen ist, sind die Personalverantwortlichen möglicherweise an der Studie interessiert. Verschiedene andere Betriebs- (Instandhaltung) und Personalfunktionen (Verfahrenstechnik) könnten ebenfalls interessiert sein. Sogar die Marketingabteilung könnte daran interessiert sein, die Animation für Werbezwecke zu nutzen.

Bei jedem Projekt gibt es unterschiedliche Interessengruppen, und natürlich sind einige interessierter als andere. Und einige Stakeholder sind vielleicht wichtiger als andere. Es liegt auf der Hand, dass die wichtigsten Interessengruppen zufrieden gestellt werden müssen, doch sollten Sie die anderen nicht außer Acht lassen. In vielen Fällen kann die Zusammenarbeit und Zufriedenheit der weniger wichtigen Interessengruppen über Erfolg oder Misserfolg Ihres Projekts entscheiden.

Wie definieren Ihre Stakeholder den Erfolg?

Die Gruppe Pragmatic Marketing hat den Ausdruck "Ihre Meinung ist zwar interessant, aber irrelevant" geprägt. Das bedeutet im Grunde, dass die Meinung des Kunden (oder in diesem Fall Ihres Stakeholders) über den Projekterfolg viel mehr zählt als Ihre eigene. Selbst wenn Sie persönlich das Projekt für einen überwältigenden Erfolg halten, ist Ihr Projekt ein Misserfolg, wenn Ihre wichtigsten Stakeholder es für einen Misserfolg halten. Es ist wichtig, Ihre Stakeholder zu befragen, um herauszufinden, was ihre Bedürfnisse und Erwartungen wirklich sind. Wollen sie den Personalbestand oder die Kosten reduzieren? Den Gewinn steigern? Die Vorhersagbarkeit oder Zuverlässigkeit des Systems verbessern? Die Leistung steigern? Verbesserung des Kundendienstes? In allen Fällen müssen Sie nicht nur herausfinden, worauf sie Wert legen, sondern auch, wie sie dies messen und wie sie die Ergebnisse sehen wollen.

Es ist ratsam, sich auch über "versteckte Absichten" im Klaren zu sein. Liegt der wahre Grund für die Durchführung einer Simulationsanalyse darin, dass jemand von ihnen verlangt, ein Modell zu erstellen? Manchmal verlangt ein Kunde oder eine Finanzierungsquelle die Erstellung eines Simulationsmodells als Bedingung für einen Vertrag. In diesem Fall kann das Hauptziel des Interessenvertreters darin bestehen, ein Modell zu haben, das das unterstützt, was er ohnehin zu tun beabsichtigt. Um einen beliebten Roboter zu zitieren... "Gefahr, Will Robinson!" Wenn Sie mit einer Antwort beginnen, die Sie "beweisen" müssen, ist dies eine Situation, die um jeden Preis vermieden werden sollte.

Wenn Sie wissen, wie Ihre wichtigsten Interessengruppen den Erfolg definieren (und hoffentlich auch messen), können Sie nun Ihre übergeordneten Ziele formulieren. Dies wird der Ausgangspunkt für weitere Projektdiskussionen sein, damit alle Beteiligten eine gemeinsame Vision haben. Diese Informationen sind auch ein guter Ausgangspunkt für die detaillierte funktionale Spezifikation, die Sie zu einem späteren Zeitpunkt vornehmen werden.

Die Lösung

Verstehen Sie das System

Wenn Sie Glück haben, ist es Ihr System, das Sie modellieren, und Sie kennen es gut. Selbst wenn das System Ihrem Unternehmen gehört, kennen Sie es in der Regel nicht gut genug, um es genau zu modellieren. Jedes System hat Feinheiten, die oft wichtig sind. Man kann zwar nicht erwarten, dass ein Simulationsexperte jedes System kennt, aber ein guter Simulationsexperte sollte die wichtigen Fragen kennen, die er stellen muss, und in der Lage sein, die Antworten zu verstehen.

Eine gute Möglichkeit, damit zu beginnen, ist die Überprüfung des Prozesses, damit Sie die wichtigsten Aspekte verstehen. Was sind die Entitäten? Wie werden sie transformiert? Was sind die Zwänge? Wenn möglich, sollten Sie die Gelegenheit nutzen, buchstäblich durch die tatsächliche oder eine ähnliche Einrichtung zu gehen, um Dinge zu entdecken, die bei einer Diskussion oder der Überprüfung von Diagrammen übersehen werden könnten.

Stellen Sie Fragen. Stellen Sie noch mehr Fragen. Stellen Sie verschiedenen Personen dieselben Fragen und wundern Sie sich nicht, wenn Sie unterschiedliche Antworten erhalten. Ihr Ziel in dieser Phase ist es nicht, das Problem zu lösen, sondern das Problem und das System so gut zu verstehen, dass Sie die Arbeit beschreiben und schätzen können. In dieser Phase geht es auch darum, festzustellen, was Sie nicht wissen, damit Sie im Projekt Zeit und Risiko für diese Aufklärung einplanen können.

Erstellen Sie eine funktionale Spezifikation

Ein altes Sprichwort besagt: "Wenn du nicht weißt, wohin du gehst, wie willst du wissen, wann du ankommst?" Das gilt besonders für Simulationsprojekte. Eine funktionale Spezifikation verdeutlicht den Modellumfang und den Detaillierungsgrad. Und, was am wichtigsten ist, es definiert eindeutig die zu erbringenden Leistungen. Es definiert die Ziele und die Ergebnisse und legt fest, wie jeder wissen wird, wann man fertig ist.

Eine funktionale Spezifikation sollte das Projekt klären und alle Beteiligten zu einem gemeinsamen Verständnis der zu erbringenden Leistungen bringen. Die Themen sollten umfassen:

• Ziele - Fassen Sie anhand Ihrer anfänglichen übergeordneten Ziele zusammen, was Sie zu lösen beabsichtigen und was nicht.
• Detaillierungsgrad - Ein Modell ist immer nur eine Annäherung an die Realität und kann immer verbessert werden. Es ist wichtig, die Grenzen des Modells zu definieren. Beispielsweise kann der Detaillierungsgrad eines bestimmten Modells für den Vergleich der relativen Produktivität alternativer Entwürfe geeignet sein, aber nicht ausreichen, um eine zuverlässige Vorhersage der absoluten Systemproduktivität zu ermöglichen.
• Datenanforderungen - Bestimmen Sie, welche Daten zur Unterstützung des vereinbarten Detaillierungsgrads erforderlich sind. Woher sollen diese Daten kommen? Wer ist für die Bereitstellung der Daten verantwortlich? Wann sollen sie bereitgestellt werden?
• Annahmen und Steuerungslogik - Fassen Sie Ihr Verständnis der Logik an verschiedenen Stellen des Systems zusammen. Listen Sie alle Annahmen auf, die Sie machen werden, damit Sie und alle Beteiligten ein gemeinsames Verständnis davon haben, wie detailliert jeder Teil des Systems modelliert werden soll. So sollten z. B. die Details der Disposition, der Warteschlangenpriorität und der Ressourcenzuweisung vereinbart werden, bevor die Modellierung beginnt.
• Analyse und Berichte - Bestimmen Sie, wer an der Analysephase des Projekts beteiligt sein wird. Legen Sie die Form und den Inhalt der zu liefernden Ergebnisse fest. Ein Mock-up des Abschlussberichts ist ein wichtiger Bestandteil eines Pflichtenhefts. Bei der Überprüfung des Mockups werden die Beteiligten mit ziemlicher Sicherheit feststellen, was fehlt und was unnötig ist. Es ist viel besser, solche Dinge zu diesem Zeitpunkt zu erkennen als bei der endgültigen Projektpräsentation.
• Animationen - Ein gewisses Maß an Animationen ist im Allgemeinen für die Modellentwicklung und -validierung erforderlich. Wie wichtig ist die Animation für die Beteiligten? In vielen Fällen geben die Beteiligten zunächst an, dass Animationen für sie wenig wichtig sind. Meine allgemeine Erfahrung ist, dass die Stakeholder, sobald sie die 2D- oder 3D-Animation in der Entwicklung gesehen haben, ihren Wert für die Kommunikation zu schätzen wissen und sie später als Teil des Ergebnisses verlangen.
• Termintreue und Flexibilität - Simulation ist oft ein Prozess der Entdeckung. Während Sie das System modellieren und kennen lernen, werden Sie neue Alternativen finden, die es zu untersuchen gilt, und möglicherweise Bereiche des Modells, die mehr Details erfordern. Eine angemessene Erforschung dieser Bereiche kann das Projekt potenziell viel wertvoller machen. Die bestmöglichen Ergebnisse haben jedoch keinen Wert, wenn sie erst geliefert werden, wenn die Entscheidung bereits gefallen ist. Wann werden Ergebnisse erwartet? Wann ist das absolute "Drop-dead"-Datum, nach dem die Ergebnisse keinen Wert mehr haben werden?

Vielleicht denken Sie, dass Ihr Projekt kein Pflichtenheft braucht oder dass es für ein kleines Projekt oder ein internes Projekt zu formal ist. Es muss nicht unbedingt formal sein. Aber jedes Projekt braucht eine funktionale Spezifikation, und ihre Fertigstellung sollte etwa 5-10 % der gesamten Projektzeit in Anspruch nehmen. Selbst bei einem Projekt, das an einem einzigen Tag abgeschlossen werden soll, sollte man vielleicht 30-60 Minuten für die Festlegung des Umfangs und der Details aufwenden. Diese Zeit, die für das Vorausdenken aufgewendet wird, wird sich später im Projekt mehr als auszahlen. Am besten ist es, diese Zeit nicht alszusätzlicheZeit zu Beginn eines Projekts zu betrachten, sondern ausgewählte Aufgaben aus der späten Phase des Projekts in die früheste Phase zuverschieben. Irgendwann müssen Sie zum Beispiel festlegen, welche Daten Sie benötigen und woher sie kommen sollen - diesen Schritt an den Anfang des Projekts zu verlegen, hat erhebliche Vorteile.

Die Entwicklung eines Prototyps in der Phase der Funktionsspezifikation kann für alle Beteiligten aufschlussreich sein. Vielleicht stellen Sie fest, dass es einfacher oder schwieriger ist, als Sie dachten. Selbst bei kleinsten Projekten lohnt es sich in der Regel, ein schnelles Modell zu zeigen und die Frage zu stellen: Ist es das, was Sie meinen? Vielleicht stellen Sie fest, dass Sie ein völlig anderes Verständnis haben als die Beteiligten. Oft lässt sich ein Prototyp anfertigen, der einen großen Teil der AnforderungenderBeteiligten erfüllt. Sobald sie den Prototyp sehen, erinnern sie sich an die komplexen Situationen und all dieanderenBedürfnisse, die sie vorher nicht erkannt haben.

Der letzte Teil der Funktionsspezifikationsphase ist die Freigabe. Es sollte jedem klar sein, dass diese funktionale Spezifikation das Projekt definiert und dass das Projekt als abgeschlossen und erfolgreich gilt, wenn alle Aspekte der funktionalen Spezifikation erfüllt sind. Idealerweise sollte die endgültige Spezifikation zumindest von den Hauptbeteiligten formell genehmigt werden, um spätere Kontroversen zu vermeiden.

Verwalten des Projekts

Der beste Zeitpunkt für den Beginn einer Simulationsstudie ist zwar sehr früh im Lebenszyklus des Projekts, aber das ist leider nicht die häufigste Situation. Viel häufiger wird die Simulation erst dann in Betracht gezogen, wenn Probleme in einem späten Stadium des Zyklus auftauchen, vielleicht kurz bevor die endgültigen Entscheidungen getroffen werden müssen. Zu diesem Zeitpunkt wird alles dringlich, und man ist vielleicht schon "spät dran", bevor man begonnen hat.

In einer solchen Situation ist die Versuchung groß, reaktiv zu werden und sich von der Dringlichkeit erst in die eine und dann in die andere Richtung ziehen zu lassen. Und es besteht immer der Druck, wichtige Schritte zu überspringen, z. B. zu entscheiden, was genau man erreichen will (die Phase der funktionalen Spezifikation). Dies führt in der Regel zu einem suboptimalen Arbeitsablauf und sogar zu einem unvollständigen Projekt.

Managen Sie das Projekt, lassen Sie sich nicht vom Projekt managen. Ein Projekt, das kurznach derEntscheidungsfindung abgeschlossen wird, ist von geringem Wert. Es gehört zu Ihren Aufgaben, das Simulationsprojekt so zu steuern, dass Sie rechtzeitig wertvolle Erkenntnisse liefern. Beachten Sie die Worte "wertvolle Erkenntnisse". Alle Simulationen sind eine Annäherung. Obwohl eine genaue Annäherung mehr Wert hat, kann eine gröbere Annäherung immer noch wertvolle Einblicke liefern. Wenn die Zeit nicht ausreicht, um das gesamte Projekt gut durchzuführen, wählen Sie eine Teilmenge oder eine grobe Annäherung aus, die Sie in der zur Verfügung stehenden Zeit gut durchführen können. Dies sollte sich in den Annahmen des Pflichtenheftes widerspiegeln.

Simulation ist oft ein Prozess der Entdeckung. Auf dem Weg von der genauen Beschreibung des Systems zu den ersten Simulationsergebnissen werden Sie neue Erkenntnisse gewinnen. Oft können diese neuen Informationen die Studie in eine neue Richtung lenken. Ein gewisses Maß an Flexibilität ist angebracht, um auf solche Anforderungen zu reagieren; ein Zuviel an Flexibilität kann jedoch den Abschluss des Projekts verhindern. In solchen Fällen müssen Sie den schwierigen Schritt wagen, Ihren Stakeholdern "Nein" zu sagen und solche Anfragen auf eine spätere Projektphase zu verschieben. Zwar hört niemand gerne das Wort "Nein", aber die meisten Beteiligten würden ein ehrliches "Nein" einem irreführenden "Ja" vorziehen, das im Grunde besagt: "Ja, ich werde tun, was Sie verlangen, aber das Projekt wird möglicherweise innerhalb der von Ihnen gesetzten Frist keine brauchbaren Ergebnisse liefern." Planen Sie Ihre Zeit so ein, dass die wichtigen Aufgaben abgeschlossen werden können, und erlauben Sie dem Projekt erst dann, unvorhergesehene Richtungen einzuschlagen.

Sammeln von Eingabedaten

Das Thema Eingabedaten kommt für Simulanten oft überraschend. Und es kann leicht ein Grund für das Scheitern eines Projekts sein. In den Tagen vor der Verbreitung von Computern und Automatisierung war es typischerweise so, dass nur wenige oder gar keine Daten verfügbar waren. Heute ist es viel wahrscheinlicher, dass Sie von Daten überschwemmt werden. Die Herausforderung besteht oft darin, diese Daten zu organisieren und sinnvoll zu nutzen.

Die erste Herausforderung besteht darin, seine Daten zu kennen. Hier ist ein einfaches, aber ziemlich häufiges Beispiel: Sie sammeln Daten über Maschinenausfallzeiten und stellen bei der Analyse fest, dass die minimale Reparaturzeit 8 Minuten, die mittlere 32 Minuten und die maximale 9,5 Stunden beträgt. Ohne zusätzliche Untersuchungen entdecken Sie vielleicht nicht, dass die maximale Reparaturzeit auch eine 8-stündige schichtunabhängige Zeit beinhaltet, wenn die Reparatur gegen Ende einer Schicht begann. Es wäre leicht, solche Daten falsch in das Modell einzubringen und schlechte Ergebnisse zu erzielen. Es ist wichtig, dass Sie Ihre Daten kennen und wissen, wie gut sie sind, dass Sie sie von ungültigen Daten "säubern" und eine angemessene Input-Analyse durchführen.

Da das Sammeln von Daten teuer sein kann, sollten die Ziele Ihrer Simulationsstudie bewertet werden, um festzustellen, wo Sie die genauesten Daten benötigen. Wenn Sie z. B. die Auslastung der Bediener bewerten, ist es wichtig, dass Sie genügend Daten zu den spezifischen Aufgaben haben, für die die Bediener verantwortlich sind. Die Daten zu einem anderen Bereich des Systems, der keinen Einfluss auf die Bediener hat, können jedoch annähernd erfasst werden. Manche Software enthält Funktionen, die Ihnen helfen, die Auswirkungen von Eingabeparametern auf die Ausgabereaktionen zu bewerten und zu empfehlen, wo Sie zusätzliche Datenerhebungen durchführen sollten.

Sie können Ihr Modell und einige Pilotläufe auch dazu verwenden, um festzustellen, wo Sie bessere Daten benötigen, indem Sie ermitteln, wie empfindlich das Modell auf verschiedene Datenwerte reagiert. Sie sollten die Empfindlichkeit sowohl für die Größenordnung (z. B. den Mittelwert) als auch für die Variabilität (z. B. die Spanne) prüfen - wenn sich die Modellergebnisse kaum ändern, wenn Sie andere vernünftige Eingabedaten verwenden, dann sind Ihre derzeitigen Zahlen möglicherweise gut genug. Wenn Sie jedoch eine signifikante Änderung der Ergebnisse feststellen, mit einer relativ geringfügigen Änderung der Größenordnung oder der Variabilität, dann kann das ein Hinweis darauf sein, dass Sie mehr Zeit und Mühe darauf verwenden sollten, sicherzustellen, dass Sie die bestmöglichen Daten für diesen Parameter haben.

Sie haben in Ihrem Pflichtenheft bereits festgelegt, wer wann für die Bereitstellung der Daten verantwortlich ist. Es ist ratsam, den Beteiligten frühzeitig mitzuteilen, wann Sie die Daten benötigen und ab wann sich das Projekt ohne sie verzögern wird. Auch wenn Sie vielleicht jemand anderem die Schuld für eine Projektverzögerung geben können, ist es weitaus besser, zusammenzuarbeiten, um sicherzustellen, dass das Projekt pünktlich und erfolgreich abgeschlossen wird.

Erstellen und Überprüfen des Modells (iterativ)

Die Erstellung eines Modells ist der Prozess, bei dem eine Darstellung des realen Systems erstellt wird, die geeignet ist, die festgelegten Ziele zu erreichen. Die Überprüfung des Modells ist der Prozess, der sicherstellt, dass das Modell wirklich das tut, was Sie glauben, dass es tut. Obwohl der Aufbau und die Überprüfung des Modells zwei unterschiedliche Aufgaben sind, werden sie unter einem einzigen Thema behandelt, um zu verdeutlichen, wie wichtig es ist, sie immer iterativ durchzuführen.

Aufbau des Modells

Anfänger bauen manchmal einen großen Teil des Modells oder vielleicht sogar das gesamte Modell, bevor sie mit der Verifikation beginnen. Dies ist eine der Hauptursachen für das Scheitern von Projekten. Wenn Sie mit der Verifizierung eines großen Modells beginnen, passiert so viel, dass es schwierig oder unmöglich wird, die detaillierten Wechselwirkungen zu verstehen. Es ist viel effektiver, stattdessen einen iterativen Ansatz zu verfolgen - einen Teil des Modells zu erstellen, ihn zu verifizieren und dann weitere Teile der Logik zum Modell hinzuzufügen. Zwei sehr effektive Ansätze für die Modellerstellung können als "zuerst die Breite" oder "zuerst die Tiefe" zusammengefasst werden.

Bei der Modellierung nach dem Prinzip "Breite zuerst" können Sie das gesamte Modell oder einen großen Teil davon mit einem minimalen Detaillierungsgrad erstellen. Sie können dann überprüfen, ob das Modell funktioniert, bevor Sie fortfahren. Dies hat den Vorteil, dass Sie sofort ein potenziell nützliches Modell erstellen können. Ihr erster Durchlauf könnte sogar der Prototyp sein, der in der funktionalen Spezifikation verwendet wird. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass Sie anhand eines vollständigen (wenn auch nicht vollständig detaillierten) Modells leichter das Feedback der Interessengruppen einholen können und regelmäßig Rückmeldung darüber erhalten, wo mehr Details erforderlich sind. Manchmal können Sie im Rahmen des iterativen Zyklus sogar ein gewisses Maß an Validierung durchführen (siehe unten).

Bei der Modellierungin der Tiefewählen Sie einen kleinen Teil des Systems aus und modellieren ihn in der erforderlichen Detailtiefe. Sie können diesen Modellabschnitt vollständig verifizieren und müssen ihn im Extremfall nie wieder überprüfen. Ein Vorteil dieses Ansatzes ist die Möglichkeit, das Modell zu modularisieren - besonders wichtig, wenn mehrere Personen gleichzeitig an dem Modell arbeiten könnten. Ein Anfänger könnte sich dafür entscheiden, zunächst einen einfachen Abschnitt des Modells zu erstellen, um Erfahrungen zu sammeln. Ein erfahrener Simulationswissenschaftler könnte die schwierigsten oder kniffligsten Abschnitte zuerst implementieren, um ein gewisses Projektrisiko von vornherein auszuschließen. Ein Modellierer mit einem gewissen "agilen" Hintergrund könnte die Abschnitte mit der höchsten Priorität oder die wichtigsten Abschnitte zuerst durchführen. Bei diesem Ansatz sind zu jedem Zeitpunkt die wichtigsten Aspekte des Modells abgeschlossen. Dadurch wird das Risiko verringert, dass die Zeit oder das Budget nicht ausreicht, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

Die Ansätze "Breite zuerst" und "Tiefe zuerst" können auch kombiniert werden, indem man abwechselnd einige Details auf der gesamten Modellebene hinzufügt und dann einige Details zu einem bestimmten Teilbereich hinzufügt (oder diesen vervollständigt). Der wichtigste Aspekt ist jedoch, relativ kleine Abschnitte der Modelllogik hinzuzufügen und dann jeden Abschnitt zu verifizieren, bevor weitere Logik hinzugefügt wird.

In jedem Verifikationszyklus wollen Sie zwei Fragen definitiv beantworten: Funktioniert der soeben erstellte Modellabschnitt so, wie ich es beabsichtigt habe (z. B. gibt es Fehler in der Logik dieses neuen Abschnitts)? Wenn dieser neue Abschnitt mit den zuvor erstellten Abschnitten des Modells interagiert, funktioniert dann das gesamte Modell immer noch wie beabsichtigt (gibt es z. B. Fehler in den Interaktionen zwischen den Abschnitten)? Wenn Ihr Modell größer wird, sollten Sie die neuen Abschnitte verkleinern, um die Beantwortung der zweiten Frage zu erleichtern.

Hey, das ist schwer...

Viele Simulationsanbieter möchten Ihnen weismachen, dass die Modellierung einfach ist, wenn Sie sich nur für ihre Produkte entscheiden. Fairerweise muss man sagen, dass einige Werkzeuge einfacher zu benutzen sind als andere, und dass einige Werkzeuge für bestimmte Zielanwendungen einfacher zu benutzen sind als andere. Aber es ist selteneinfach, ein komplexes Modell so detailliert zu erstellen, dass das Problem effektiv gelöst werden kann. Selbst der erfahrenste Simulationsexperte hat oft Mühe, einige Probleme zu lösen.Ein erheblicher Teil der Modellierungsarbeit wird oft für die Lösung von Modellierungsproblemen aufgewendet.Aber deshalb werden Modellierer so hoch bezahlt (oder zumindest wünschen wir Modellierer uns das.)

Aber "Gefahr erkannt, Gefahr gebannt". Planen Sie Zeit dafür ein, dass bei der Modellierung etwas schief gehen kann, denn das wird oft der Fall sein. Ein offensichtlicher Vorteil eines erfahrenen Anwenders ist die Kenntnis der Werkzeuge - die Fähigkeit, ein Modell schnell und genau zu erstellen. Ein verwandter, subtilerer Vorteil ist das Wissen, wie man die Werkzeuge einsetzt, um Modellfehler zu identifizieren, zu isolieren und zu beseitigen. Die meisten Produkte verfügen über ein gewisses Maß an Debugging-Tools. Wenn Sie die Wahl haben, wählen Sie ein Produkt mit den bestmöglichen Debugging-Tools. Nehmen Sie sich dann die Zeit, den effektiven Einsatz dieser Werkzeuge zu erlernen (siehe nächster Abschnitt).

Wie verifizieren Sie ein Modell und wie isolieren Sie ein Problem, wenn Sie es gefunden haben?

Die naheliegendsten Möglichkeiten, Modellprobleme zu finden und zu diagnostizieren, bestehen darin,die Animation zu beobachtenunddie Ausgabeergebnisse sorgfältig zu untersuchen. Die meisten Produkte verfügen auch über eine Reihe anderer Werkzeuge zur Unterstützung der Modellüberprüfung. Oft ist eineModellverfolgungverfügbar, die sehr detailliert Auskunft darüber geben kann, was genau in Ihrem Modell Schritt für Schritt geschieht. Sie können damit beginnen, eine einzelne Entität zu beobachten, die den gesamten Prozess durchläuft. In der Regel gibt es in Ihrer Software Steuerelemente, die es Ihnen ermöglichen, ein Modellschrittweisezu durchlaufen oderdie Ausführungan einer bestimmten Stelle, zu einem bestimmten Zeitpunkt oder unter einer bestimmten Bedingungzu unterbrechen. Oft gibt es auch einÜberwachungsfenster, das es Ihnen ermöglicht, den detaillierten Systemzustand zu jedem Zeitpunkt oder für jedes Objekt zu untersuchen, um zu klären, was vor sich geht. Nutzen Sie auf jeden Fall auch dieDashboardsoder andereinteraktive Statistiken und Grafiken, die Ihre Software bietet.

Der Überprüfungsprozess ist mit Sicherheit ein aufschlussreicher und notwendiger Teil des Projekts. Unerwartete Ergebnisse sind kein Problem - sie zeigen den Lernprozess an, der der Hauptgrund für die Durchführung einer Simulation ist. Unerklärliche Ergebnisse sind ein Problem. Wenn das Modell ein unerwartetes Ergebnis liefert, müssen Sie alle Ihnen zur Verfügung stehenden Mittel einsetzen, um eine Erklärung zu finden. In einigen Fällen kann dies zur Entdeckung eines Modellfehlers führen, der behoben werden muss. In anderen Fällen führt es zu einem "Aha"-Moment - einem Blitz der Erleuchtung darüber, wie ein komplexes System funktioniert.

Hilfe von einem guten Zuhörer

Auch wenn Sie alle oben genannten Punkte beachtet haben, kann es vorkommen, dass Sie eine Situation vorfinden, die einfach nicht richtig aussieht, für die Sie aber keine Erklärung haben. Dann ist es Zeit für eine Modellbegehung.

Suchen Sie sich einen guten Zuhörer, idealerweise einen Simulationsexperten oder einen Ihrer Stakeholder, und gehen Sie alle relevanten Modellabschnitte durch und erklären Sie ihm, was vor sich geht. Wenn Ihr Zuhörer in der Lage ist, zu verstehen, was Sie erklären, und Fragen zu stellen, ist das ein Bonus. Aber in den meisten Fällenwerden Sie Ihr eigenes Problem finden, indem Sie methodisch durch die Interaktionen gehen. Wenn Sie dies bedenken, eröffnen sich für einen Zuhörerkandidaten vielfältige Möglichkeiten. Ein unbeteiligter Kollege, ein Ehepartner oder sogar ein Haustier sind gute Kandidaten. Hunde und Katzen können zwar manchmal gute Zuhörer sein, aber nichts ist besser als ein Goldfisch, wenn es um die Zuhörerschaft geht. Der Schlüssel liegt darin, dass das laute Erklären Ihres Modells einen anderen Teil Ihres Gehirns zu öffnen scheint und Ihnen erlaubt, Ihr eigenes Problem zu lösen.

Woher wissen Sie, wann Sie fertig sind?

Wie bereits erwähnt, ist ein Modell nur eine Annäherung an ein reales System. Normalerweise wollen der Modellierer und die Beteiligten, dass das Modell so genau und umfassend wie möglich ist. Um endlose, verspätete und überteuerte Projekte zu vermeiden, müssen Sie auf Ihr Pflichtenheft zurückgreifen. Ihr Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das gerade so detailliert ist, dass die angegebenen Ziele erreicht werden, und nicht mehr!
Animation ist ein Bereich, in dem man sich leicht "verirren" kann. Die Animation kann die Arbeit sein, die am meisten Spaß macht und sofort Freude bereitet. Es kann leicht passieren, dass sie mehr Zeit in Anspruch nimmt, als sie sollte. Die meisten Pakete verfügen über ein gewisses Maß an automatischer Animation. Dies ist in der Regel gut genug für die Modellüberprüfung. Ebenso verfügen viele Pakete über ein gewisses Maß an 2D- oder 3D-Animation, die sehr einfach zu erstellen ist. In gewissem Umfang kann dies die Validierung erleichtern, indem es ein zusätzliches Maß an Realität und Anerkennung durch die Beteiligten schafft. Aber auch hier müssen Sie auf den Abschnitt der funktionalen Spezifikation zurückkommen. Ihre endgültige Animation sollte gerade gut genug sein, um die zuvor identifizierten Kundenziele zu erfüllen, und nicht mehr!

Die geschäftlichen Auswirkungen

Validieren Sie die Ergebnisse

Die Modellvalidierung muss durchgeführt werden, um festzustellen, ob das Modell die Realität in dem Maße abbildet, wie es zur Erreichung der Ziele erforderlich ist. Manchmal können Sie ein gewisses Maß an Validierung bereits während der Iteration der Modellerstellung und -verifizierung durchführen und sollten jede Gelegenheit dazu nutzen. Dennoch müssen Sie das fertige Modell zusätzlich validieren. Eine perfekte Verifizierung und Validierung ist in der Regel nicht möglich, denn das einzige perfekte Modell ist das reale System. Es gibt jedoch einige Möglichkeiten, mit denen Sie versuchen können, nachzuweisen, dass das Modell für die Zwecke des Projekts gültig genug ist.

Eine gängige Validierungstechnik besteht darin, mit einem Modell des bestehenden Systems zu beginnen (unter der Annahme, dass das reale System existiert) und die Ergebnisse des "Ist"-Modells mit der Leistung des realen Systems zu vergleichen. Bei einem stochastischen Vergleich könnte man einen repräsentativen Zeitraum (z. B. 30 Tage oder 30 Wochen) nehmen und die durchschnittlichen Ergebnisse über diesen Zeitraum vergleichen. Ein anderer Ansatz besteht darin, das Modell so deterministisch wie möglich zu gestalten (z. B. Verwendung exakter Ankunftszeiten von Entitäten, exakter Fehlerdaten usw.) und die Ergebnisse für diesen kürzeren Zeitraum zu vergleichen. Jeder dieser Ansätze ist auf seine eigene Weise wertvoll. In beiden Fällen sind Sie bestrebt, alle signifikanten Unterschiede zu identifizieren und zu erklären.

Eine weitere Validierungstechnik besteht darin, die Erfahrungen der Beteiligten zu nutzen. Sie kennen das System gut und sollten in der Lage sein, sich eine Animation anzusehen und ein gewisses Maß an Vertrauen zu vermitteln. Sie sollten ihnen auch die Möglichkeit geben, das Modell in einer Vielzahl von Situationen zu testen, z. B. bei hohem oder niedrigem Datenaufkommen oder bei der Wiederherstellung nach einem Ausfall. Idealerweise sollten die Beteiligten sogar in der Lage sein, solche Situationen selbst zu erzeugen, z. B. "Ich möchte sehen, wie Maschine A ausfällt ... jetzt."

Während ein einzelner Stakeholder wertvolle Erkenntnisse liefern kann, kann eine Gruppe von Stakeholdern mit unterschiedlichem Hintergrund einen noch größeren Wert darstellen. So könnte ein Ingenieur sagen: "Ja, Sie haben den Entwurf genau so erfasst, wie ich ihn beschrieben habe", worauf ein Bediener antworten könnte: "Das mag sein, aber wir würden es nie so machen. So würden wir es machen...". Zu diesem Zeitpunkt bietet die Simulation bereits einen erheblichen Wert als Kommunikationsinstrument. Ihre Aufgabe im weiteren Verlauf der Sitzung besteht darin, die Diskussion zu moderieren und Notizen zu machen.

Experimentieren, Analysieren und Präsentieren der Ergebnisse

Während der Experimentierphase werden Sie die in der funktionalen Spezifikation identifizierten Szenarien erstellen. Höchstwahrscheinlich werden Sie auch einige zusätzliche Szenarien benötigen, die auf dem basieren, was Sie im Laufe des Projekts gelernt haben. Es ist nicht ungewöhnlich, dass man mit dem Ziel beginnt, vier Szenarien zu evaluieren, aber im Laufe des Projekts feststellt, dass eines davon nicht mehr sinnvoll ist, aber zwei weitere Szenarien nun in Frage kommen. Dies ist ein natürliches Ergebnis des Lernprozesses und des verbesserten Verständnisses, das sich aus den meisten Simulationsstudien ergibt.
Die Einzelheiten der statistischen Analyse würden den Rahmen dieses Papiers sprengen, aber eine angemessene statistische Analyse ist von entscheidender Bedeutung. Es ist bedauerlich, aber wahr, dass sich Simulationsmodelle oft stark auf Schätzungen der Eingabedaten (z. B. "Ich denke, dass es normalerweise 5-9 Minuten dauert.") und unzureichende Stichproben ("basierend auf den 12 beobachteten Ereignissen ...") stützen. Achten Sie auf Softwarefunktionen, die Ihnen helfen zu verstehen, wie sich diese Schätzungen auf die Genauigkeit Ihrer Ergebnisse auswirken. Im Abschnitt "Zusätzliche Lektüre" finden Sie ausführliche Informationen über geeignete Experimente und statistische Analysen.

Wie bei allen anderen Teilen des Projekts sollten Sie auch hier genügend Zeit für Experimente und Analysen einplanen. Wenn Sie bei der Modellerstellung, der Verifizierung oder der Validierung des Projekts in Verzug geraten, kann es passieren, dass Sie bei der Analyse in Zeitnot geraten. Denken Sie daran, dass der Grund für die Durchführung eines Simulationsprojekts in der Regel darin besteht, verschiedene Szenarien zu analysieren; planen Sie also entsprechend und lassen Sie genügend Zeit für die abschließende Analysephase.

Ihr vorrangiges Ziel sollte es sein, Ihren Stakeholdern dabei zu helfen, die bestmögliche Entscheidung in Anbetracht der zur Verfügung stehenden Zeit und Ressourcen zu treffen. Auch wenn Sie andere persönliche Ziele verfolgen, wie z. B. den Aufbau von Glaubwürdigkeit oder die Erzielung von Gewinn, werden diese Ziele wahrscheinlich erreicht, wenn Sie sich darauf konzentrieren, den Beteiligten zu helfen.

Berücksichtigen Sie den Hintergrund und die besonderen Bedürfnisse der einzelnen Stakeholder, bevor Sie Ihren Bericht erstellen. Obwohl Sie wahrscheinlich stolz auf Ihr Modell und die detaillierte Art und Weise sind, in der Sie komplexe Probleme gelöst haben, werden nur wenige Interessengruppen dieses Interesse teilen. Die meisten Interessengruppen sind an drei Dingen interessiert: Erstens, welche Alternativen in Betracht gezogen wurden. Zweitens, wie lauten Ihre Schlussfolgerungen oder Empfehlungen. Drittens, welche unterstützenden Informationen können Sie bereitstellen, um ihr Vertrauen in Ihre Analyse zu rechtfertigen.

Obwohl Sie Daten benötigen, um Ihre Schlussfolgerungen zu untermauern, sollten Sie Ihre Interessenvertreter nicht mit zu vielen Details überfordern. Versuchen Sie, die Informationen in dem erforderlichen Kontext bereitzustellen. Anstatt einfach zu sagen: "Die durchschnittliche Auslastung der Fahrer lag bei 76 %", könnten Sie zum Beispiel sagen: "Da die durchschnittliche Auslastung der Fahrer hoch ist (76 %), gibt es nicht genügend Spielraum, um die Spitzenzeiten aufzuholen, ohne dass es zu Verspätungen kommt."

Übertreiben Sie es nicht mit der Genauigkeit der Ausgabedaten. Weisen Sie die Beteiligten darauf hin, dass es sich bei dem Modell um eine Annäherung handelt und dass es keine exakten Antworten liefern wird. Geben Sie Ihre Daten mit einer angemessenen Genauigkeit an, die auf der Genauigkeit Ihrer Daten und Modellierungsannahmen beruht (z. B. 76,2 % und nicht 76,2315738 %). Die meisten Interessengruppen können sich mit einem Konfidenzintervall wie 76,2 % ± 1,3 % identifizieren.

Zusammenfassung

Entgegen dem, was Sie vielleicht gehört haben, ist es nicht einfach, Simulationsprojekte gut durchzuführen. Es gibt viele Möglichkeiten, wie selbst ein erfahrener Simulationsexperte scheitern kann. In diesem Beitrag haben wir einige häufige Fallen und Möglichkeiten zu deren Vermeidung erörtert. Die Befolgung dieser Vorschläge ist zwar keine Garantie für einen Volltreffer, erhöht aber mit Sicherheit Ihre Chancen, das Ziel zu erreichen.