Cloud Computing
Cloud Computing beruht auf der gemeinsamen Nutzung von Computerressourcen, die sich an entfernten Standorten befinden und auf die der Nutzer über das Internet zugreifen und diese steuern kann. Der Begriff "Cloud" wird als Metapher für "Internet" verwendet.
Cloud Computing bietet Unternehmen auf Anfrage Zugang zu einem gemeinsamen Pool konfigurierbarer Computerressourcen und einer Vielzahl von Software. Cloud Computing ermöglicht es Unternehmen, mehr und schneller zu tun, indem sie die Leistung großer Rechenzentren und IT-Dienste nutzen können, ohne diese aufbauen, verwalten und warten zu müssen. Diese Rechenzentren können schnell skaliert werden, um 10.000 Prozessoren für rechenintensive Anwendungen bereitzustellen.
Die wirtschaftlichen Vorteile der Cloud veranlassen die Unternehmen dazu, dieses System für viele Kernfunktionen ihres Geschäfts zu nutzen, z. B. für das Vertriebs- und Kundenbeziehungsmanagement, für die Kommunikation und für komplette Unternehmensressourcenplanungssysteme. Die Einsparungen im Bereich der Informationstechnologie ergeben sich aus der Wartung einer einzigen Softwareversion in der Cloud-Installation, wodurch die Notwendigkeit entfällt, die Software auf mehreren Computern im gesamten Unternehmen zu installieren und zu warten, und auch die Kosten für den Aufbau und die Wartung von Rechenzentren entfallen. Darüber hinaus kann auf die Softwareanwendungen von überall aus zugegriffen werden, auch von mobilen Geräten wie Tablets.
Obwohl cloudbasierte Simulations- und Planungsanwendungen viele der gleichen wirtschaftlichen Vorteile bieten wie andere Unternehmensanwendungen, können sie die Rechenleistung der Cloud auf einzigartige Weise nutzen, um den Geschäftswert dieser Anwendungen drastisch zu verbessern.
Simulation
Die Simulationsmodellierung hat sich zu einer entscheidenden Technologie des 21. Jahrhunderts entwickelt. Sie wird von Unternehmen auf der ganzen Welt eingesetzt, um den Entwurf und den Betrieb komplexer Systeme zu verbessern. Die Simulationstechnologie befindet sich in einem rasanten Wandel. Sie wird immer leistungsfähiger, einfacher zu bedienen und für eine immer größere Bandbreite von Anwendungen nützlich.
Simulationsmodelle werden verwendet, um alternative Entwürfe zu vergleichen oder Entwurfsparameter zu optimieren. In einer Fertigungsanwendung könnten wir beispielsweise ein Simulationsmodell verwenden, um verschiedene Materialhandhabungskonzepte zu vergleichen, die Größe der Eingabepuffer an jeder Arbeitsstation zu bestimmen oder die Anzahl der FTS zu ermitteln, die erforderlich sind, um die erwarteten Transfers zwischen den Arbeitsstationen zu bewältigen. Jede mögliche Kombination von Eingabewerten im Modell erzeugt ein separates Szenario, das wir mit allen anderen in Frage kommenden Szenarien vergleichen wollen.
In einem typischen Simulationsprojekt können viele verschiedene Szenarien zu vergleichen sein, z. B. eine Reihe verschiedener Entwurfsparameter, wobei jeder Parameter einen Bereich möglicher Werte hat, mit einer großen Anzahl sich daraus ergebender Kombinationen. Jede spezifische Wertekombination definiert ein bestimmtes Szenario, das zu bewerten ist.Es ist nicht ungewöhnlich, dass 100 oder sogar 1000 Szenarien zu berücksichtigen sind. Da Simulationsmodelle in der Regel zufällige Variationen als Teil des Modells enthalten, muss jedes Szenario mehrmals wiederholt werden, um zuverlässige Schätzungen der Leistung zu erhalten.Beispielsweise könnten wir 100 Szenarien vergleichen, wobei wir jedes Szenario 50 Mal wiederholen, was insgesamt 5000 Replikationen erfordert. Wenn jede Replikation 10 Minuten für die Ausführung benötigt, würde die Ausführung des gesamten Experiments auf einem einzigen Computer, der 24 Stunden am Tag läuft, mehr als einen Monat in Anspruch nehmen.In den meisten Fällen ist diese Dauer nicht akzeptabel, so dass weniger Szenarien untersucht und/oder weniger Wiederholungen durchgeführt werden. Die Bewertung von weniger Szenarien könnte dazu führen, dass gute Lösungen übersehen werden. Die Durchführung von weniger Wiederholungen jedes Szenarios könnte dazu führen, dass aufgrund des Stichprobenfehlers im Modell eine schlechte Auswahl getroffen wird.
Cloud Computing bietet die ideale Lösung für dieses Problem. Ein Nutzer kann die Cloud nutzen, um für die nächsten 10 Minuten auf bis zu 5000 Prozessoren zu skalieren, so dass alle 5000 Replikationen parallel ausgeführt werden können. Anstatt also mehr als einen Monat zu warten, um die vollständigen Ergebnisse für das Experiment zu erhalten, kann der Nutzer den kompletten Satz an Ergebnissen in 10 Minuten zurückbekommen. Der Nutzer zahlt für diese massive Rechenleistung nur für den Zeitraum von 10 Minuten, in dem sie benötigt wird.
Obwohl die Simulation von den anderen Standardvorteilen der Cloud profitiert, ist es die Möglichkeit der Skalierung zur gleichzeitigen Durchführung mehrerer Replikationen, die sie ideal für die Durchführung von Simulationsexperimenten macht. Entscheidungsträger können nun eine große Anzahl von möglichen Szenarien vergleichen, ohne lange auf die Ergebnisse zu warten.
Zeitplanung
Obwohl die Simulation traditionell auf das Designproblem angewandt wird, kann sie auch auf operativer Basis eingesetzt werden, um Produktionspläne für die Fabrikhalle zu erstellen. Wenn sie in diesem Modus eingesetzt wird, ist die Simulation ein Finite Capacity Scheduler (FCS) und konkurriert mit anderen FCS-Methoden wie Optimierungsalgorithmen und Job-at-a-Time-Sequenzern. Die simulationsbasierte FCS hat jedoch eine Reihe wichtiger Vorteile, die sie zu einer leistungsstarken Lösung für Scheduling-Anwendungen machen.
Die Simulation bietet eine einfache und dennoch flexible Methode zur Erstellung eines endlichen Kapazitätsplans für die Fabrik. Der grundlegende Ansatz bei der simulationsbasierten Planung besteht darin, das Fabrikmodell unter Verwendung des Ausgangszustands der Fabrik und des Satzes geplanter zu produzierender Aufträge laufen zu lassen. Entscheidungsregeln werden in das Modell integriert, um Entscheidungen über die Maschinenauswahl und die Streckenführung zu treffen. Die Simulation konstruiert einen Plan, indem sie den Arbeitsfluss durch die Anlage simuliert und "intelligente" Entscheidungen auf der Grundlage der festgelegten Planungsregeln trifft.
Im Gegensatz zur Simulation in der Fertigungsplanung haben wir es bei Planungsanwendungen mit deterministischen Daten zu tun. Alle Funktionen eines traditionellen Modellierungswerkzeugs, die uns bei der Interpretation der Ergebnisse eines Zufallsprozesses helfen, sind für uns von geringem Wert. Wir gehen davon aus, dass wir über vollständige Informationen über das System verfügen, einschließlich Arbeitspläne, Verarbeitungs-/Rüstzeiten, Materialanforderungen, Lieferpläne usw. Wir gehen davon aus, dass alle Zufälligkeiten im System verschwunden sind.
Während des Betriebs des realen Systems treten in der Regel Zufallsereignisse auf: Maschinen fallen aus, Arbeiter kommen zu spät oder gar nicht, Material trifft zu spät ein. Durch diese ungeplanten Ereignisse wird unser aktueller Zeitplan in der Regel ungültig, und in vielen Fällen müssen wir den Zeitplan anhand unserer neuen Informationen neu erstellen.Zu jedem beliebigen Zeitpunkt gibt uns unser Zeitplan ein Bild davon, was passieren wird, wenn keine ungeplanten Ereignisse eintreten. In der Realität werden wir oft mit einem Zeitplan enden, der durch ungeplante Ereignisse verändert wird und schlechter ist als der aktuelle Zeitplan. Die Variabilität im System verschlechtert in der Regel die Leistung im Laufe der Zeit.
Die risikobasierte Planung und Terminierung (RPS) geht auf dieses Problem ein, indem sie das stochastische Modell unseres Systems verwendet, um die Robustheit und Qualität unseres Zeitplans zu bewerten. Durch das automatische Hinzufügen von Zufallsereignissen zu unserem Zeitplanmodell (z. B. Ausfälle, Engpässe usw.) und die mehrfache Wiederholung des Zeitplanerstellungsprozesses können wir Messwerte für die erwartete Anzahl verspäteter Aufträge, durchschnittliche Verspätungen usw. erhalten.
Die Risikobewertungsphase der Planerstellung erfordert mehrere Replikationen des Modells, um genaue Risikomesswerte zu generieren. Bei der Reaktion auf ein ungeplantes Ereignis in der Fabrik müssen jedoch oft sofort Maßnahmen ergriffen werden, und es bleibt keine Zeit, um auf 50 oder mehr Replikationen des Simulationsmodells zu warten.Dank der Leistungsfähigkeit der Cloud können wir jedoch alle 50 Replikationen in derselben Zeit ausführen, die normalerweise für die Ausführung einer einzigen Replikation auf einem Desktop-Computer erforderlich wäre. Mithilfe der Cloud können Sie in den wenigen Minuten, die für die Analyse des mit dem neuen Zeitplan verbundenen Risikos erforderlich sind, schnell auf die erforderliche Anzahl von Prozessen aufstocken.
Bei Planungs- und Dispositionsanwendungen müssen die gezielten Ergebnisse in der Regel gleichzeitig an die Benutzer im gesamten Unternehmen verteilt werden. Beispielsweise könnte jeder Arbeitsplatz eine "Arbeit zu"-Liste benötigen, die den erwarteten Arbeitsablauf am Arbeitsplatz zusammenfasst, jeder Linienmanager könnte zusammenfassende Berichte/Dashboards benötigen, die die wichtigsten Leistungskennzahlen für die Linie hervorheben, und der Produktionsmanager könnte separate Berichte/Dashboards benötigen, die die Leistungskennzahlen für die gesamte Anlage hervorheben. Die Cloud bietet einen idealen Mechanismus für die Veröffentlichung und Bereitstellung dieser Ergebnisse für Benutzer im gesamten Unternehmen auf jedem internetfähigen Gerät, einschließlich mobiler Tablets.
Schlussfolgerungen
Die Bequemlichkeit und die wirtschaftlichen Vorteile führen dazu, dass viele Unternehmensanwendungen in die Cloud verlagert werden. Simulation und risikobasierte Planung und Terminierung haben dieselben Vorteile, profitieren aber auch von der Möglichkeit, die Anzahl der Rechenknoten schnell zu skalieren, um viele Simulationsreplikationen parallel auszuführen. Die hohen Rechenanforderungen der Simulation und der risikobasierten Planung und Terminierung sowie die Möglichkeit, Experimente auszuführen, indem Replikationen auf mehrere Prozessoren verteilt werden, machen diese Anwendungen ideal für die Cloud.
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