Obwohl es viele Advanced Planning and Scheduling (APS)-Produkte auf dem Markt gibt, haben die von Simio angebotenen Lösungen eine Reihe von einzigartigen und überzeugenden Vorteilen. In diesem Papier werden sechs überzeugende Verkaufsargumente des Simio-Ansatzes für Planung und Scheduling beschrieben, die ihn von anderen Lösungen auf dem Markt unterscheiden.
Ein kritisches Problem des traditionellen APS-Ansatzes besteht darin, dass er voraussetzt, dass alle Daten vollständig bekannt und deterministisch sind. So müssen z. B. alle Bearbeitungszeiten feststehen (keine Schwankungen) und es darf keine unerwarteten Ereignisse (z. B. Maschinenausfälle) oder unerwartete Verzögerungen (z. B. verspätetes Eintreffen von eingekauften Materialien) geben. Daher ist der mit APS erstellte Zeitplan von Natur aus optimistisch (d. h. der "glückliche" Pfad, bei dem davon ausgegangen wird, dass alles wie erwartet verläuft) und unterscheidet sich in der Regel stark von dem, was in der realen Anlage geschieht. Unabhängig davon, wie leistungsfähig die Planungsmaschine ist, führt die Entfernung von Schwankungen aus den Plänen in der Regel zu großen Diskrepanzen zwischen den vorhergesagten Plänen und der tatsächlichen Leistung. Es ist üblich, dass das, was zu Beginn unserer Planungsperiode als machbarer Plan beginnt, im Laufe der Zeit nicht mehr machbar ist, da Schwankungen und ungeplante Ereignisse die Leistung verschlechtern.
Mit dem traditionellen APS sind wir gezwungen, mit einem zu optimistischen Zeitplan zu arbeiten, der mehr verspricht, als wir im Hinblick auf die Erfüllung kritischer Kundenanforderungen halten können. Die Erfahrung eines Planers ist, dass der deterministische Zeitplan selten eingehalten wird und der Planer daher gezwungen ist, die durch Schwankungen verursachte Verschlechterung mit einer Kombination aus zusätzlicher Zeit, Bestand oder Kapazität abzufangen, was alles zu Ineffizienz und Kosten für den Betrieb führt. Die Herausforderung besteht darin, zu wissen, welche Kombination dieser Puffer notwendig ist, um einen robusten Zeitplan bei minimalen Kosten zu erstellen. APS liefert nicht die entscheidenden Informationen, die für diese Aufgabe benötigt werden.
Simio verwendet die risikobasierte Planung und Terminierung (RPS), die die herkömmliche APS erweitert, um die in fast jedem Produktionssystem vorhandenen Schwankungen vollständig zu berücksichtigen und dem Planer die notwendigen Informationen zu liefern, um Risiken und Unsicherheiten im Vorfeld zu minimieren. RPS ist ein simulationsbasierter Ansatz, der das zugrundeliegende Simulationsmodell in zweifacher Hinsicht nutzt: Das Simulationsmodell, das in RPS verwendet wird, kann auf jeder beliebigen Detailebene aufgebaut werden und alle zufälligen Schwankungen, die im realen System vorhanden sind, einbeziehen. RPS beginnt mit der Generierung eines deterministischen Zeitplans, indem das Simulationsmodell unter Ausschaltung aller Zufallsbedingungen ausgeführt wird. RPS verwendet dann jedoch dasselbe Simulationsmodell mit eingeschalteter Zufälligkeit, um die Fahrplanerstellung mehrfach zu wiederholen (unter Verwendung mehrerer Prozessoren, sofern verfügbar) und Statistiken über die Fahrplanleistung bei den Wiederholungen aufzuzeichnen. Zu den aufgezeichneten Leistungskennzahlen gehören die Wahrscheinlichkeit der Einhaltung eines Ziels (z. B. des Fälligkeitsdatums), das erwartete Fertigstellungsdatum eines Meilensteins (das aufgrund der zugrunde liegenden Variation im System in der Regel später als das geplante Datum liegt) sowie optimistische und pessimistische Fertigstellungszeiten (Perzentilschätzungen, wiederum basierend auf der Variation). Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, warum Variation so wichtig ist, lesen Sie den SonderberichtRisk-based Planning and Scheduling: Why Variation Matters von Dr. Dennis Pegden. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für ein RPS-Gantt-Diagramm, in dem die Zielvorgaben die Wahrscheinlichkeit ihrer Erfüllung anzeigen und je nach Risikograd farblich kodiert sind. Ein Tooltip zeigt die geplanten, erwarteten, pessimistischen und optimistischen Liefertermine, die aus der replizierten Simulation der Terminplanerstellung generiert werden.
Anhand der Wahrscheinlichkeitsschätzungen und der farblichen Kennzeichnung der Risikostufen kann der Planer schnell erkennen, dass die Aufträge 3 und 4 in Ordnung sind, während für Auftrag 2 ein hohes Risiko und für Auftrag 1 ein mittleres Risiko besteht. Der Planer kann dann das Risiko mindern, indem er Überstunden einplant, Chargen aufteilt, Prioritäten ändert usw. Das Wichtigste ist, dass der Planer die Risiken im Voraus kennt, so dass er jetzt Maßnahmen ergreifen kann, um sicherzustellen, dass kritische Kundenaufträge rechtzeitig und mit minimalen Kosten für den Betrieb erfüllt werden.
Obwohl der Einsatz der Simulation für RPS neu ist, hat die Simulation eine lange Erfolgsgeschichte in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen für die Analyse und Verbesserung des Systemdesigns. Simulationsmodelle werden zum Beispiel routinemäßig verwendet, um Änderungen in einer Produktionslinie zu bewerten oder um neue Anlagendesigns zu bewerten und zu vergleichen. Mit der Simulation können Sie die Auswirkungen von Änderungen sehen. Sie können schnell Änderungen an Ihrem Modell vornehmen, um Ihre Ideen zu testen, ohne Ihr reales System zu stören. Mit der Simulation machen Sie Ihre Fehler im Modell und nicht in Ihrem Unternehmen.
Änderungen am Systemdesign führen nicht immer zu den gewünschten oder erwarteten Ergebnissen. Komplexe Systeme sind in ihrem Verhalten oft kontraintuitiv. Investitionen (z. B. neue Geräte), die ein Problem in einem Bereich des Systems beheben, können das Problem nur in einen anderen Bereich verlagern, ohne die Gesamtleistung des Systems zu verbessern. Mit Hilfe der Simulation können Sie die erfolgreichen von den weniger erfolgreichen Ideen trennen und Ihre Unternehmensleistung optimieren. Mit Hilfe der Simulation können Sie vorgeschlagene Entwürfe validieren und das begrenzte Kapital optimal einsetzen, um Ihre Ressourcen dort zu konzentrieren, wo sie den größten Einfluss auf Ihre Ergebnisse haben.
Die Simulation erweckt Ihre Ideen zum Leben, indem sie eine animierte Vorschau einer vorgeschlagenen Änderung liefert. Sie können auch wichtige Leistungskennzahlen für Ihr System aufzeichnen und grafisch darstellen. Dies hilft nicht nur bei der Analyse der vorgeschlagenen Änderungen, sondern auch bei der Vermittlung der Vorteile dieser Änderungen an die Beteiligten im System.
Schließlich ist die Simulation die einzige Methode, die es Ihnen ermöglicht, Abweichungen in Ihren Systemen und deren Auswirkungen auf die Gesamtleistung Ihres Systems vollständig zu berücksichtigen. Mit der Simulation können Sie die kritischen Probleme vermeiden, die durch die Anwendung der traditionellen statischen Analyse entstehen, wenn Sie versuchen, das Verhalten eines variablen und komplexen dynamischen Systems zu verstehen und vorherzusagen.
Simio Enterprise, das auf RPS basiert, bringt die Leistungsfähigkeit der Simulation - die traditionell dem Systemdesign vorbehalten war - nun auch in den täglichen Betrieb einer Anlage ein. Simio ermöglicht es, mit einem einzigen Simulationsmodell auf zweierlei Weise Nutzen zu stiften: die traditionelle Verwendung für die Analyse und den Vergleich von Systemdesigns, um Kosten zu senken und die Systemleistung zu verbessern, und die neue RPS-Anwendung zur Verbesserung des täglichen Betriebs der Anlage.
Geschäftlicher Nutzen: Realistische Zeitpläne, die Unwägbarkeiten berücksichtigen, frühzeitiger Einblick in Risiken und potenzielle Abhilfestrategien, die mit den vorhandenen Anlagen zu höheren Einnahmen bei geringeren Kosten führen können.
Aus mathematischer Sicht wird das allgemeine Scheduling-Problem als NP-hart eingestuft, d.h. es gibt keine bekannte effiziente (polynomial gebundene) Lösung für das Problem. Daher gibt es - ungeachtet dessen, was der Name eines Planungsprodukts (z. B. Optimizer) oder die Marketingaussagen vermuten lassen - keinen Algorithmus oder eine Methode, die eine optimale Lösung für die meisten realen Planungsprobleme generieren kann. Das Beste, was man tun kann, ist zu versuchen, effizient eine gute machbare Lösung für das Problem zu finden, die die kritischen Ressourcenbeschränkungen in der Einrichtung berücksichtigt.
Es gibt zwei grundlegende computergestützte Ansätze zur Lösung des Terminplanungsproblems. Der erste ist die Constraint-based Schedule Optimization (CSO), bei der das Planungsproblem als eine Reihe von Beschränkungen formuliert wird, die zusammen mit einem Ziel (z. B. Minimierung der Anzahl verspäteter Aufträge oder Maximierung des Durchsatzes) erfüllt werden müssen. Die mathematische Formulierung wird dann mit Hilfe eines heuristischen Algorithmus für Constraint Programming (CP) "gelöst" (manchmal auch als CP-Solver bezeichnet). Der CP-Solver verwendet heuristische Regeln, um nach Lösungsvorschlägen zu suchen, die die Randbedingungen erfüllen und das Ziel verbessern. Ein Beispiel für diesen Ansatz sind Scheduling-Lösungen, die auf dem IBM ILOG CPLEX CP Optimizer des SAP APO-PP/DS-Moduls basieren. Obwohl dieser Ansatz für einige ausgewählte Anwendungen gut funktionieren kann, ist er durch die Größe und Komplexität des Problems, das er bewältigen kann, begrenzt. Der Solver kann auch eine lange Zeit benötigen, um eine gute Lösung zu generieren - insbesondere wenn die Größe und Komplexität der Formulierung zunimmt. Oft muss das Problem vereinfacht werden, indem Details weggelassen werden, um die Größe und Komplexität für den CP-Solver handhabbar zu halten.
Der zweite Ansatz ist die simulationsbasierte Zeitplanoptimierung (SSO), bei der wir dynamische Entscheidungsregeln verwenden und die Bewegung von Aufträgen durch ein Modell der Anlage simulieren, um einen machbaren Zeitplan zu erstellen. Es gibt eine Reihe von heuristischen Optimierungsregeln, die innerhalb der Simulation verwendet werden, um einen guten Zeitplan zu erstellen. Die heuristischen Optimierungsregeln konzentrieren sich in der Regel entweder auf die Maximierung des Durchsatzes oder auf die Minimierung der Anzahl der verspäteten Aufträge. Eine Reihe von Optimierungsregeln zur Maximierung des Durchsatzes basieren auf der Theory of Constraints (TOC) und geben Aufträgen, die die Engpassstation versorgen, Vorrang, um die Aushungerung kritischer Ressourcen zu minimieren. Andere Regeln zur Maximierung des Durchsatzes umfassen Regeln zur Minimierung von Umrüstungen und Kampagnenregeln, die Aufträge in einer bestimmten effizienten Reihenfolge anordnen (z. B. hell nach dunkel oder breit nach schmal). Beispiele für Regeln, die die Anzahl der verspäteten Aufträge minimieren, sind frühestes Fälligkeitsdatum, kleinster verbleibender Schlupf und kritisches Verhältnis. Beachten Sie, dass ein von der Simulation erzeugter Zeitplan den tatsächlichen Arbeitsfluss innerhalb der Anlage nachahmt, wenn dieselben "optimierenden" heuristischen Regeln angewendet werden. Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass das SSO-Planungssystem in der Regel wesentlich einfacher zu implementieren ist, die Einschränkungen der Anlage flexibler erfassen kann und einen Zeitplan viel schneller erstellen kann.
Simio Enterprise bietet einen flexiblen Rahmen für die Einbindung von Optimierungsregeln in das Simulationsmodell. Simio unterstützt sowohl statische Regeln (z.B. frühestes Fälligkeitsdatum) als auch dynamische Regeln (z.B. kleinste Umrüstzeit). Simio macht es auch einfach, benutzerdefinierte Regeln in Visual Basic, C#, etc. zu implementieren, indem es das offene .NET-Framework nutzt.
Die Geschwindigkeit der Planerstellung ist ein entscheidendes Merkmal für jedes Planungstool. Wenn im System etwas Unerwartetes passiert (Maschinenausfall, verspätetes Eintreffen von Material usw.), ist es wichtig, schnell einen neuen Zeitplan erstellen zu können, der die Änderung widerspiegelt. Dies ist ein Bereich, in dem die SSO-Tools aufgrund ihrer Ausführungsgeschwindigkeit einen erheblichen Vorteil gegenüber den CSO-Tools haben. Simio Enterprise basiert auf der hocheffizienten Simio-Simulations-Engine, die einen umfangreichen Zeitplan in weniger als einer Minute erstellen kann. Simio bietet auch die einzigartige Möglichkeit, mehrere Prozessoren einzusetzen, um schnell eine entsprechende Risikoanalyse auf der Grundlage mehrerer Replikationen des Modells zu erstellen.
Geschäftsvorteil: Möglichkeit zur Erstellung flexibler Regeln zur Erreichung betrieblicher Ziele, Möglichkeit zur schnellen Umplanung als Reaktion auf ungeplante Ereignisse.
Sowohl bei CSO- als auch bei SSO-Planungsansätzen ist der Detaillierungsgrad des Plans oft durch das Werkzeug selbst begrenzt. Bei CSO-Planungslösungen ist die Modellformulierung durch die Arten von Beschränkungen begrenzt, die im System dargestellt werden können. CSO-Planungslösungen sind außerdem dadurch eingeschränkt, dass die Modellformulierung klein und einfach genug gehalten werden muss, damit der Solver eine Lösung in angemessener Zeit generieren kann. Im Falle von SSO-Planungslösungen ist ein datengesteuertes Modell in der Regel in das Produkt integriert und kann nicht geändert oder für spezifische Anwendungen angepasst werden. Obwohl die Daten, die das Modell speisen, geändert werden können, kann die zugrunde liegende Struktur des Modells nicht geändert werden.
Aufgrund dieser Einschränkungen können herkömmliche SSO-Tools oft nicht verwendet werden, da sie die kritischen Randbedingungen in der Anlage nicht angemessen erfassen können. In anderen Fällen werden die herkömmlichen Tools zwar verwendet, aber kritische Randbedingungen werden ignoriert oder angenähert, was zu Plänen führt, die vom Scheduling-Tool als machbar angesehen werden, aber in Bezug auf die reale Anlage nicht machbar sind.
Ein Beispiel für eine kritische Randbedingung, die in herkömmlichen Planungswerkzeugen in der Regel ignoriert wird, sind Materialtransportgeräte wie FTS oder Gabelstapler, die für den Materialtransport zwischen den Arbeitsplätzen eingesetzt werden. Wenn sie überhaupt berücksichtigt werden, werden diese Randbedingungen im Plan in der Regel als "durchschnittliche" und konstante Bewegungszeit unabhängig von der Überlastung des Systems approximiert. In Fällen, in denen wir jedoch Transferlosgrößen zur Reduzierung des WIP einsetzen, kann die rechtzeitige Verfügbarkeit und Bewegung von Materialtransportgeräten eine kritische Randbedingung für die Anlage darstellen.
Simio Enterprise verwendet den SSO-Ansatz für die Terminplanung, ersetzt jedoch die Verwendung eines datengesteuerten Modells durch ein eigens erstelltes Simio-Modell des Systems. Der Hauptvorteil dabei ist, dass Ihnen die volle Modellierungsleistung der Simio-Simulationssoftware zur Verfügung steht, um die Einschränkungen in Ihrem System vollständig zu erfassen. Sie können Ihr System mit der Simio-Standardbibliothek von Objekten modellieren oder, falls erforderlich, Ihre eigenen benutzerdefinierten Objekte für die Modellierung komplexer Systeme erstellen. Sie können bewegliche Materialgeräte wie Gabelstapler oder FTS (zusammen mit den Staus, die auf ihren Fahrwegen auftreten) sowie komplexe Materialhandhabungsgeräte wie Kräne und Förderer einbeziehen. Sie können auch komplexe Arbeitsstationen wie Öfen, Bearbeitungszentren mit Werkzeugwechslern usw. genau modellieren. Das Simio-Modellierungswerkzeug unterliegt keinen Beschränkungen hinsichtlich der Art und Anzahl der in das Modell aufgenommenen Beschränkungen.
Mit Simio Enterprise müssen Sie kritische Randbedingungen in Ihrem Produktionssystem nicht mehr wegdenken. Sie können sowohl den deterministischen Plan als auch die zugehörige Risikoanalyse mit einem Modell erstellen, das die Realitäten Ihrer komplexen Produktions- und Lieferkette vollständig abbildet.
Geschäftsvorteil: Sie sind in der Lage, die Einschränkungen der Anlage genau zu modellieren, ohne die Grenzen des Planungswerkzeugs festzulegen, die optimistische Pläne erzeugen und unnötige Kosten verbergen.
Das klassische Gantt-Diagramm bietet eine bequeme statische grafische Ansicht eines Zeitplans. In typischen Zeitplanungsprodukten beschränkt sich das Gantt auf die Darstellung des Zeitplans. Simio bietet jedoch eine Reihe einzigartiger Gantt-Funktionen, die Ihnen helfen, das mit einem bestimmten Zeitplan verbundene Risiko zu analysieren und zu mindern. Diese einzigartigen und leistungsstarken Funktionen wurden entwickelt, um Ihnen eine Reihe nützlicher Informationen zu präsentieren und Ihnen außerdem die Möglichkeit zu geben, die zugrunde liegenden Daten, die für die Erstellung des Zeitplans verwendet wurden, direkt zu bearbeiten.
Ein Gantt-Diagramm zeigt Zeitbalken an, die über eine Zeitachse verteilt sind, wobei die Länge des Balkens die Dauer einer Aktivität darstellt. Ein Gantt-Diagramm kann verwendet werden, um die Schritte bei der Bearbeitung aller Aufträge über eine bestimmte Ressource anzuzeigen. Diese Art von Gantt wird als Ressourcen-Gantt bezeichnet, da jede Zeile im Gantt eine bestimmte Ressource darstellt und die Zeitbalken spezifische Schritte für alle Aufträge sind, die auf dieser Ressource bearbeitet werden. Ein Gantt-Diagramm kann auch verwendet werden, um alle Ressourcen darzustellen, die für die Bearbeitung eines bestimmten Auftrags verwendet werden. Diese Art von Gantt wird als Entitäts-Gantt bezeichnet, da jede Zeile im Gantt eine bestimmte Entität (Auftrag oder Bestellung) bezeichnet und die Zeitbalken die für die Bearbeitung dieser Entität erforderlichen Ressourcen darstellen. Das zuvor gezeigte Gantt-Diagramm zur Darstellung der Risikoanalyse ist ein Entity-Gantt. Das unten abgebildete Diagramm ist ein Beispiel für einen entsprechenden Ressourcen-Gantt. Simio RPS bietet sowohl einen Ressourcen-Gantt als auch einen Entity-Gantt.
Der Simio Entity Gantt ist nützlich, um den Fortschritt und die Ressourcennutzung für bestimmte Jobs/Aufträge zu verfolgen. Dieses Gantt zeigt auch die Risikokennzahlen für jeden Auftrag an, einschließlich der Wahrscheinlichkeit, bestimmte Meilensteine (z.B. das Fälligkeitsdatum) zu erreichen. Außerdem zeigt dieses Gantt die gesamte nicht wertschöpfende Zeit (z.B. Warten auf einen Mitarbeiter oder Material), die jeder Auftrag während seiner Bearbeitung durch die Anlage verbraucht. Dieses Gantt hat ein zugehöriges Beschränkungsprotokoll in Form eines Pivot-Gitters, das alle Beschränkungen (Materialien, Ressourcen usw.) auflistet, die den Fortschritt der Aufträge aufgehalten haben. Dieses Beschränkungsprotokoll kann gefiltert, sortiert und gedreht werden, um spezifische Fragen und Probleme im Zusammenhang mit einem oder mehreren Aufträgen im Zeitplan zu untersuchen.
Der Simio-Ressourcen-Gantt ist nützlich, um die Auslastung der einzelnen Ressourcen durch jeden Auftrag im Zeitplan zu untersuchen. Dieses Gantt zeigt den Zustand jeder Ressource über die Zeit (beschäftigt, ausgehungert, außerhalb der Schicht usw.) sowie jeden Arbeitsschritt, der mit dieser Ressource ausgeführt wird. Dieses Gantt zeigt auch grafisch die Aufträge an, die in dieser Ressource auf die Verarbeitung warten.
Die Simio-Gantt-Diagramme sind miteinander verknüpft, so dass der Benutzer schnell zwischen den beiden Gantt-Ansichten für einen einzelnen Auftrag/Ressource wechseln kann. Mit einem Doppelklick auf den Zeitbalken einer Ressource im Entitäts-Gantt können Sie sofort zu dieser Ressource und Entität im Ressourcen-Gantt springen, und zwar an der gleichen Stelle der Zeitleiste. Ebenso können Sie auf einen Zeitbalken einer Entität im Ressourcen-Gantt doppelklicken und sofort zu der entsprechenden Entität in der Entitäts-Gantt-Ansicht springen. Wie wir gleich sehen werden, sind diese statischen Gantt-Diagramme auch mit der dynamischen 3D-Animation des Zeitplans verknüpft.
Die Gantt-Diagramme liefern nicht nur nützliche Informationen zur Bewertung des Risikos und der Einschränkungen, die mit bestimmten Aufträgen verbunden sind, sondern können auch zur direkten Bearbeitung der Ressourcen- und Auftragseigenschaften verwendet werden. Sie können zum Beispiel auf einen Auftrag im Gantt klicken und seine Priorität ändern oder auf eine Maschine klicken und ihre Auftragsauswahlregel ändern. Sie können auch Maschinenausfälle und Überstunden direkt in den Ressourcen-Gantt eingeben. Wie wir später noch besprechen werden, sind die Arten von Änderungen, die vom Scheduler vorgenommen werden können, flexibel und können während der Entwicklung des Simio RPS-Modells konfiguriert werden.
Geschäftsvorteil: Schnelle Bewertung der Qualität eines Zeitplans sowie der Ursachen und Strategien zur Abschwächung nicht wertschöpfender Zeit.
Obwohl die Gantt-Diagramme in Simio sehr leistungsfähig sind, bieten sie doch nur eine statische Ansicht des Zeitplans. Simio bietet auch eine animierte 3D-Ansicht der Terminplanerstellung, die unabhängig ausgeführt werden kann, aber auch in die Gantt-Diagramme für Entitäten und Ressourcen integriert ist. Sie können zum Beispiel auf eine Ressource in der 3D-Animation doppelklicken und direkt zu dieser Ressource im Gantt-Diagramm springen. Sie können auch eine Ressource und eine Terminplanungszeit im Ressourcen-Gantt-Diagramm auswählen und zu diesem Zeitpunkt direkt in die Animation springen. Das 3D-Animationsmodell kann auch verwendet werden, um die Eigenschaften von Entitäten und Ressourcen direkt zu bearbeiten, d. h. Sie können auf eine Entität oder Ressource in der Animation klicken und die ausgewählten Eigenschaften ändern. Die folgende Abbildung zeigt einen Schnappschuss einer typischen 3D-Animation.
Simio Enterprise bietet Ihnen ein wahrhaft immersives 3D-Erlebnis, das Ihnen Einblicke in den Zeitplan gewährt, die aus einer rein statischen Ansicht, wie sie z. B. Gantt-Diagramme bieten, nicht ersichtlich sind. Die Animation ermöglicht es Ihnen, in die Zukunft zu blicken und Ihren Zeitplan in Aktion zu sehen. Dies bietet eine Sicht auf Ihren Zeitplan, die in anderen APS-Lösungen nicht verfügbar ist.
Geschäftsvorteil: Möglichkeit, im Vergleich zu statischen Diagrammen zusätzliche betriebliche Einblicke zu gewinnen, indem eine interaktive 3D-Animation der Zeitplanerstellung bereitgestellt wird, wodurch das Zeitplanrisiko frühzeitig verringert und Kosten vermieden werden können.
Schnelle Implementierung mit anpassbarer Daten- und BenutzeroberflächeScheduling-Lösungen - insbesondere CSO-Lösungen - sind traditionell teuer und zeitaufwändig in der Installation. Im Gegensatz dazu nutzt Simio Enterprise die Standard-Simio-Produktfamilie, um eine kostengünstige Lösung für Scheduling zu bieten. Simio entwickelt sich schnell zu einem Standard-Simulationsprodukt in vielen Unternehmen und wird auch an mehr als 400 Universitäten in der ganzen Welt gelehrt und eingesetzt. Simio-Lehrbücher sind jetzt in Englisch, Spanisch, Italienisch, Chinesisch, Mongolisch und Portugiesisch erhältlich, und weitere sind in Vorbereitung.
Simio RPS verwendet ein Gebäudemodell, das mit jedem der beliebten Simio-Simulationsprodukte entwickelt werden kann. Sie können dasselbe Modell, das für die Bewertung von Änderungen an Ihrem Anlagendesign entwickelt wurde, auch für eine Simio RPS-Installation verwenden. Somit kann ein einziges Modell sowohl für Verbesserungen an Ihrem Anlagendesign als auch für den täglichen Betrieb verwendet werden.
Mit Simio Enterprise Edition können Sie die Benutzeroberfläche des Schedulers leicht anpassen. Sie können die Datentypen, die der Planer anzeigen und bearbeiten kann, vollständig konfigurieren und die Implementierung vollständig an bestimmte Anwendungsbereiche anpassen.
Simio bietet volle Unterstützung für die Integration mit einer Vielzahl externer Datenquellen, einschließlich relationaler Datenbanken wie Oracle, SQL Server und Access. Sie können auch benutzerdefinierte Schnittstellen zu anderen Datenquellen erstellen. Sie können auch vollständig relationale Simio-Datenbanken im Speicher erstellen, die in externe Datenbanken importiert und mit diesen verbunden werden.
Obwohl für die Implementierung einer Simio-Enterprise-Lösung keine Programmierung erforderlich ist, basiert Simio auf dem modernen Microsoft .NET-Framework mit einer offenen API und ist daher mit jeder .NET-Sprache (z. B. Visual Basic, C#, J# usw.) leicht erweiterbar. Dieses offene Framework unterstützt auch die Entwicklung von benutzerdefinierten Optimierungsregeln, z.B. für die Job-/Maschinenauswahl.
Geschäftsvorteil: Eine Scheduling-Schnittstelle, die an eine bestimmte Anwendung angepasst werden kann - und daher einfacher zu erlernen und zu verwenden ist. Dies ermöglicht schnellere und kostengünstigere Implementierungen.
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