Modellierungsmethode für die simulationsbasierte Optimierung rekonfigurierbarer Produktionssysteme

Die Konkurrenz im globalen Umfeld, der technische Fortschritt und die wachsenden Erwartungen von Kunden ergeben ein sich ständig wandelndes Umfeld für produzierende Unternehmen. Dies führt zu einer sich fortwährend verändernden Produktpalette, die sich an strategischen Neuausrichtungen orientieren muss und zugleich stetig durch spezifische Kundenanfragen getrieben wird. Konkrete Kundenanfragen sind in sehr kurzer Zeit zu beantworten. Jedoch sind die Auswirkungen oft nicht absehbar, insbesondere wenn das angefragte Produkt im aktuellen Produktportfolio nicht wie angefragt enthalten ist. Mit Simulationstechnik lassen sich mögliche Änderungen an einem einzelnen vorgegebenen Produktionssystem vorab untersuchen, auch wenn dieses deutlichen stochastischen Schwankungen unterliegt. Optimierungsverfahren erlauben, automatisiert unterschiedliche Konfigurationen eines Systems zu untersuchen und geeignete Lösungen vorzuschlagen. Durch die Kombination von Simulation und Optimierung entsteht eine Methode, die einen Planer unter Berücksichtigung stochastischer Einflüsse bei der Entscheidungsfindung unterstützt. In diesem Fortschrittsbericht wird eine Methode entwickelt, die durch die Kombination von Simulation und Optimierung ermittelt, mithilfe welcher Modifikationen und Erweiterungen eines Produktionssystems sich zuvor nicht erfüllbare Kundenaufträge durchführen lassen. Dies betrifft beispielsweise Maschinen und Personal, aber auch die vorübergehende Blockierung von Ressourcen durch Umbau- oder Qualifizierungsmaßnahmen. Die Methode beinhaltet eine mehrstufige simulationsbasierte Optimierung. Mithilfe eines modularen Modells lassen sich einzelne Prozesse des Produktionssystems in ihrem Zusammenhang abbilden. Durch das Hinzufügen, Entfernen und Austauschen von Modulen ermittelt das Optimierungsverfahren eine Konfiguration, mit der sich alle Kundenaufträge erfüllen lassen. Das Modellierungsverfahren sowie das Vorgehen der angewandten mehrstufigen Optimierung werden in diesem Buch beschrieben und die Anwendbarkeit der Methode an zwei Anwendungsbeispielen demonstriert.