Materialfluss & Wege
Transporte, Übergaben, Puffer und Layouts im Zusammenspiel betrachten.
Prozesssimulation · AnyLogic
Ich bilde Fertigungs- und Logistikprozesse als digitale Zwillinge ab. So lassen sich Abläufe, Kapazitäten und Veränderungen im Modell untersuchen, bevor sie im Betrieb umgesetzt werden.
Wie verändern sich Ressourcen und Wartezeiten bei einer anderen Planung?
Illustrative Beispielwerte, keine Projektergebnisse. Kennzahlen werden für jedes Modell aus den jeweiligen Prozessdaten berechnet.
Ein digitaler Zwilling bildet relevante Prozessschritte und ihre Wechselwirkungen ab. Unterschiedliche Varianten können unter vergleichbaren Bedingungen getestet werden.
Je nach Fragestellung verbinde ich diskrete Ereignissimulation, agentenbasierte Modellierung und System Dynamics. Daten aus Excel, Datenbanken oder ERP Systemen können einfließen.
Transporte, Übergaben, Puffer und Layouts im Zusammenspiel betrachten.
Auslastung, Wartezeiten und limitierende Ressourcen über den Zeitverlauf untersuchen.
Schichtmodelle, Mengen, Ausfälle und Alternativen vergleichbar durchspielen.
Durchsatz, Bestände, Durchlaufzeiten und Service Level verständlich auswerten.
Produktionslayout, 3D Ansicht und Kennzahlen-Auswertung aus einem mit AnyLogic entwickelten Modell.
Drei Beispiele, wie Simulation Investitionen absichert und Planung belastbar macht.
Materialfluss
Rich. Klinger Dichtungstechnik GmbH & Co KG
Details ansehen
Produktionsplanung
L. Bösendorfer Klavierfabrik GmbH
Details ansehen
Lagerauslegung
Hirth GmbH
Details ansehenDer Umfang richtet sich nach Ihrer Fragestellung und der verfügbaren Datengrundlage.
Ziel, betrachtete Abläufe und mögliche Szenarien gemeinsam eingrenzen.
Relevante Daten prüfen, Prozesslogik abbilden und das Modell gemeinsam plausibilisieren.
Szenarien simulieren und Kennzahlen wie Durchsatz, Auslastung oder Durchlaufzeit vergleichen.
Die Ergebnisse nachvollziehbar dokumentieren und nächste Schritte ableiten.
Ob humanoide Roboter im eigenen Betrieb sinnvoll sind, zeigt sich erst mit realen Prozessdaten und klaren Kennzahlen. Eine Simulation kann Mensch, klassische Automatisierung und humanoide Robotik vergleichbar machen.
Reale Trial Daten werden in Digital Twin Szenarien übersetzt, von einzelnen Tasks bis zu Schichtmodellen, Skalierung, ROI und Break even. So entsteht eine sachliche Grundlage für Go, No Go oder eine gezielte Pilotierung.
Task Dauer, Erfolgsquote, Abbrüche und Eingriffe messbar machen.
Den Einsatz mit heutigen Abläufen und Alternativen vergleichen.
Sensitivitäten, Skalierung und wirtschaftliche Grenzen untersuchen.
Die Modelle entstehen mit AnyLogic. Die Software verbindet diskrete Ereignissimulation, agentenbasierte Modellierung und System Dynamics und unterstützt 2D und 3D Visualisierungen.
Das hängt von der Fragestellung ab. Häufig helfen Taktzeiten, Rüst und Ausfallzeiten, Schichtmodelle, Auftragsdaten oder Informationen aus Excel, ERP und MES. Vorhandene Annahmen werden transparent gemacht.
Erste belastbare Ergebnisse liegen in der Regel nach 2 bis 4 Wochen vor. Dauer und Umfang richten sich nach Modellkomplexität und Datenlage.
Materialfluss
Rich. Klinger Dichtungstechnik GmbH & Co KG
Integration einer neuen Druck- und Schneidanlage in bestehende Strukturen, bei Unklarheit über Transportressourcen (AGVs, Wägen) und Schichtmodelle bei schwankenden Produktionsmengen.
Realitätsnahe Materialflusssimulation auf Basis historischer Produktionsdaten. Szenarienvergleich verschiedener Ressourcen-Konstellationen und Schichtzeiten.
Produktionsplanung
L. Bösendorfer Klavierfabrik GmbH
Bewertung der Produktionsplanung in einer variantenreichen Fertigung. Störungen sollten bereits vor Produktionsbeginn berücksichtigt und ihre Auswirkungen auf Termine und Auslastung sichtbar gemacht werden.
Simulationsgestützter Planungsansatz zur Prüfung bestehender Produktionspläne. Störungsszenarien wurden im Modell abgebildet und Planvarianten anhand definierter Kennzahlen verglichen.
Lagerauslegung
Hirth GmbH
Die Materialversorgung in der Fertigung erfolgte manuell. Zu bewerten war der Einfluss eines automatischen Lagers auf die Produktionsleistung sowie die daraus abzuleitenden Anforderungen an dessen Auslegung.
Abbildung des betrachteten Produktionsprozesses in einem Simulationsmodell. Der bestehende Ablauf wurde der automatisierten Materialbereitstellung gegenübergestellt und anhand definierter Szenarien bewertet.
Projekt in Kooperation mit Michael Markus Schilling e.U.