Systeme funktionieren selten genau wie vorhergesagt. Eine Person, die eine Aufgabe erledigt, braucht vielleicht einmal sechs Minuten und das nächste Mal acht Minuten. Manchmal ist die Variabilität auf äußere Einflüsse zurückzuführen, z. B. auf Materialien, die sich je nach Luftfeuchtigkeit unterschiedlich verhalten. Manche Schwankungen sind ziemlich vorhersehbar, wie z. B. ein Werkzeug, das langsamer schneidet, wenn es mit der Zeit stumpf wird. Andere scheinen eher zufällig zu sein, wie z. B. eine Maschine, die hin und wieder ausfällt. Wir bezeichnen diese als Prozessvariabilität.
Wie gut sind Sie in der Lage, die Auswirkungen von Prozessschwankungen vorherzusagen? Die meisten Menschen haben das Gefühl, dass sie ziemlich gut darin sind.
Wenn Sie zum Beispiel gefragt werden, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, mit einem gewöhnlichen sechsseitigen Würfel eine Drei zu würfeln, könnten Sie wahrscheinlich mit eins zu sechs (17 %) richtig antworten. Auch die Wahrscheinlichkeit, eine Münze zweimal zu werfen und beide Male Kopf zu erhalten, könnten Sie wahrscheinlich mit eins zu vier (25 %) beantworten.
Aber was ist mit noch etwas komplexeren Systemen? Nehmen wir an, Sie haben einen einzigen Schalterbeamten in einer Bank, der die Kunden immer in genau 55 Sekunden bedient, und die Kunden kommen in einem Abstand von genau 60 Sekunden. Können Sie die durchschnittliche Wartezeit der Kunden vorhersagen? Ich bin immer wieder überrascht, wie viele Fachleute selbst bei dieser einfachen Vorhersage falsch liegen. (Wenn Sie Ihre Antwort überprüfen möchten, schauen Sie sich den Kommentar zu diesem Artikel an).
Nehmen wir aber an, dass die oben genannten Zeiten variabel sind, wie sie es in einem typischeren System sein könnten. Nehmen wir an, dass es sich um durchschnittliche Verarbeitungszeiten handelt (der Einfachheit halber mit Exponentialverteilungen). Macht das einen Unterschied? Ändert das Ihre Antwort? Glauben Sie, dass der durchschnittliche Kunde überhaupt warten würde? Würde er weniger als eine Minute warten? Weniger als 2 Minuten? Weniger als 5 Minuten? Weniger als 10 Minuten? Ich habe dieses Problem schon vielen Gruppen gestellt, und in einer durchschnittlichen Gruppe von 40 Fachleuten ist es selten, dass auch nur eine Person diese Fragen richtig beantwortet.
Dies ist kein schwieriges Problem. Verglichen mit dem kleinsten, einfachsten Fertigungssystem ist dieses Problem sogar trivial . Und doch werden dieselben Leute eine Arbeitsgruppe oder eine Linie mit fünf Maschinen betrachten und sich sicher sein, dass sie vorhersagen können, wie sich ein zufälliger Ausfall auf die Gesamtleistung des Systems auswirken wird. Erweitern Sie dies nun auf ein typisches System mit all seinen Schwankungen bei den Bearbeitungszeiten, Anlagenausfällen, Reparaturzeiten, Materialeingängen und all den anderen üblichen Schwankungen. Kann jemand seine Leistung vorhersagen? Kann jemand die Auswirkungen einer Änderung vorhersagen?
Mit Hilfe der Simulation können Sie .
Dieses einfache Problem lässt sich entweder mit der Warteschlangentheorie oder mit einem einfachen Modell in Ihrem bevorzugten Simulationsprogramm leicht lösen. Komplexere Probleme erfordern eine Simulation. Nachdem Sie die Antwort mit Ihrer Intuition erraten haben, schlage ich vor, dass Sie die richtige Antwort selbst ermitteln. Wenn Sie Ihre Antwort überprüfen wollen, sehen Sie sich den Kommentar zu diesem Artikel an.
Und wenn Sie oder jemand, den Sie kennen, das nächste Mal versucht ist, die Leistung eines Systems vorherzusagen, hoffe ich, dass Sie sich daran erinnern, wie gut Sie bei der Vorhersage der Leistung eines trivialen Systems waren. Verwenden Sie dann die Simulation, um eine genaue Antwort zu erhalten.
Dave Sturrock
VP Produkte – Simio LLC