Advertisement

Simulation von Behälterumläufen

  • Bernd NocheEmail author
  • Carsten Stange
  • Mathias Bös
Chapter
  • 97 Downloads

Zusammenfassung

Die Simulation von Behälterumläufen ist eigentlich nicht vergleichbar mit der klassischen Materialflusssimulation. Sie hat Merkmale, die sie eher als Geschäftsprozesssimulation klassifiziert. Allerdings hat sie eben auch Bezug zu Produktionsprozessen und der Simulation von Lieferketten. Im Beitrag wird ein Entscheidungsunterstützungssystem vorgestellt, das mit Hilfe der Simulationstechnik Aussagen zu Behälterbeständen liefert. Ausgangspunkt ist die Nachbildung der Prozessabläufe eines Behälterumlaufes, der zwischen verschiedenen Produktionswerken etabliert ist. Mit Hilfe eines Lastgenerators wird für die Simulation der Teileverbrauch auf der Basis einer Programmplanung generiert. Die Beschreibung der zu analysierenden Szenarien erfolgt über diese Datengenerierung, die durch ergänzende Steuerungsinformationen vervollständigt wird. Stochastische Einflüsse kommen durch den schwankenden Verbrauch in den Produktionswerken und durch Unsicherheiten der Transportketten in die Modelle. Im Beitrag wird die Vorgehensweise zur Nutzung des Instrumentariums aufgezeigt und es werden einzelne Statistiken, die für die Analyse von Behälterumläufen besonders interessant sind, vorgestellt. Abgeschlossen wird der Beitrag mit einer beispielhaften Vorgehensweise zur Ermittlung realistischer Behälterbestände.

Literatur

  1. Barbey HP (2010) Auslegung von Kanbansteuerungen bei starken Produktionsschwankungen mit Hilfe diskreter Simulation. In: Zülch G, Stock P (Hrsg) Integrationsaspekte der Simulation: Technik, Organisation und Personal. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe, S 221–228Google Scholar
  2. Binner HF (2011) Handbuch der prozessorientierten Arbeitsorganisation, 4. Aufl. Carl Hanser, MünchenGoogle Scholar
  3. Hlupic V, Robinson S (1998) Business process modelling and analysis using discrete event simulation. In: Medeiros DJ, Watson EF, Carson JS, Manivannan MS (Hrsg) Proceedings of the 1998 winter simulation conference. IEEE, Piscataway, S 1363–1370CrossRefGoogle Scholar
  4. Love D, Barton J (1996) Evaluation of design decisions through CIM and simulation. Integr Manuf Syst 7:3–11CrossRefGoogle Scholar
  5. Mutzke H, Rabe M, Wiener K (2010) Geschäftsprozessmodellierung und Simulation. In: Zülch G, Stock P (Hrsg) Integrationsaspekte der Simulation: Technik, Organisation und Personal. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe, S 551–558Google Scholar
  6. Onyeochoa EC, Khoury J (2013) A comparison of Kanban-like strategies in a multi-product manufacturing system under erratic demand. In: Pasupathy R, Kim S-H, Tolk A, Hill R, Kuhl ME (Hrsg) Proceedings of the 2013 winter simulation conference. IEEE, Piscataway, S 2730–2741CrossRefGoogle Scholar
  7. Pramanik N (2006) Process flow simulation to reduce WIP built-up and to maximize throughput in a multi-part multi-operation process – a case study. In: Proceedings of the 2006 IJME – INTERTECH conference, ENT 102-010, Industrial Diamond Assoc. of America. http://ijme.us/cd_06/PDF/ENT%20102-010.pdf. Zugegriffen am 17.10.2016
  8. VDI (2014) VDI-Richtlinie 3633 Blatt 1: Simulation von Logistik-, Materialfluss- und Produktionssystemen – Grundlagen. Beuth, BerlinGoogle Scholar
  9. Zhou Z, Rose O (2010) A WIP balance study from viewpoint of tool group in a Wafer Fab. In: Zülch G, Stock P (Hrsg) Integrationsaspekte der Simulation: Technik, Organisation und Personal. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe, S 341–348Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature 2020

Authors and Affiliations

  1. 1.Universität Duisburg-EssenDuisburgDeutschland
  2. 2.SimulationsDienstleistungsZentrum GmbHDortmundDeutschland

Personalised recommendations