14. August 2014

Supply-Chain-Simulation

Das allgemeine Ziel der Supply-Chain-Simulation ist die Analyse des dynamischen Verhaltens komplexer Wertschöpfungsketten unter der Berücksichtigung stochastischer Einflüsse wie z.B. Prognosefehler, Produktions-, Transport- und Wiederbeschaffungszeiten. Zentrale Bewertungsgrößen sind dabei Lieferservicegrade, Kosten und Bestände.

Einsatzgebiete der Supply-Chain-Simulation

Im Gegensatz zur „klassischen“ Materialflusssimulation, z.B. der Simulation einer Produktionsanlage in der Automobilindustrie oder eines Logistik-Systems, bildet der Standort die kleinste Einheit in einer Lieferkettensimulation. D.h. Produktionsressourcen (z.B. Fördertechnik) und intralogistische Elemente und Prozesse werden nicht detailliert abgebildet. Die Informations- und Planungsprozesse (inklusive der Planungs- und Prognoseverfahren) stehen dagegen im zentralen Fokus dieser Art der Simulation.
Wesentliche Einsatzgebiete der Supply-Chain-Simulation sind die Unterstützung des Netzwerkdesigns sowie der Masterplanung für Beschaffung, Produktion und Distribution (z.B. Parametrisierung von Planungsverfahren). Auf Ebene des Netzwerkdesigns werden hauptsächlich Planungsverfahren mit Unterstützung durch aggregierte Optimierungsmodelle angewendet. Auf dieser Ebene können mit vergleichsweise niedrigen Datenaufwand Fragestellungen wie z.B. Standortentscheidungen oder Artikelallokationen bearbeitet werden.

Auf Ebene der Masterplanung, d.h. wenn es um die Planung von Materialflüssen, Beschaffungsstrategien oder der Distribution geht, zeigt die ereignisorientierte Simulation von Lieferketten ihre Stärken. Simulation ermöglicht den objektiven Vergleich unterschiedlicher Netzwerk-Design-Varianten basierend auf ihrer Struktur (z.B. bei Distributionsnetzwerken), sowie ihrer Produktions- und Sourcing-Strategien. Der Einfluss einzelner Netzwerkparameter auf die Leistungsfähigkeit der gesamten Lieferkette kann im Zuge der Netzwerkkonfiguration untersucht und bewertet werden.
Hierbei können unter anderem Bestandsreichweiten und Produktionsressourcen dimensioniert, geeignete Transportlösungen (optimale Transportmittel, Bestellzyklen und –mengen uvm.) ermittelt oder die optimale Behälteranzahl bestimmt werden.

Grundsätzlich hilft die Simulation beim Erkennen von Wirkungszusammenhängen in komplexen Netzwerken, die mithilfe statischer Analysen nicht oder nur schwer zu finden sind.

Modellierungsansatz und Architektur

In Bezug auf die Softwaretools zur Simulation von Lieferketten gibt es zwei Modellierungsansätze: 1. Direkte Modellierung im Simulator (inkl. Datenhaltung); 2. Generischer Modellierungsansatz der auf der Trennung von Simulationsmodell (Bausteinen) und Daten basiert. Im ersten Fall wird das Modell inklusive aller zugehörigen Daten in der Programmierumgebung erstellt, die der verwendete Simulator bietet. Dies hat den Nachteil, dass die Wiederverwendbarkeit des Modells eingeschränkt ist und das der Aufbau von unterschiedlichen Szenarien in einem Modell schwierig oder mit Redundanzen in der Modellierung verbunden ist. Diese Nachteile umgeht der generische Modellierungsansatz.

Im generischen Ansatz ist das Tool typischerweise aus drei Komponenten aufgebaut: einer grafischen Benutzeroberfläche, mit der Simulationen aufgesetzt und ausgeführt, sowie Simulationsergebnisse visualisiert werden können; einer klassischen Datenbank, in der die Daten, welche die zu simulierende Lieferkette beschreiben, gehalten werden; und schließlich einer Simulations-Engine, mit der die Simulationen ausgeführt und Ergebnisse erzeugt werden.

SupplyChain_Simulationstool_Aufbau

Abbildung: Typische Architektur eines Tools zur Simulation von Lieferketten, das dem generischen Modellierungsansatz folgt

 

Ein wesentlicher Punkt bei der Supply Chain Simulation ist die hohe Datenmenge, die in dieser Art von Projekten entstehen kann. Dies gilt sowohl für die Beschaffung als auch für die Aufbereitung und Verarbeitung der Daten, um sie für die Simulation verwertbar zu machen. Der Erfolg eines Werkzeugs zur Lieferkettensimulation hängt stark davon ab, wie der Benutzer bei der Arbeit mit großen Datenmengen unterstützt wird. Assistenz- und Importfunktionen verringern den Aufwand für die Modellerstellung erheblich. Kombiniert mit Konsistenzchecks bei der Eingabe von Daten bilden sie die Grundlage für ein erfolgreiches Arbeiten bei der ereignisorientierten Simulation.

Allgemein erfährt die Analyse und dynamische Betrachtung von Supply Chains besonders da einen wachsenden Stellenwert, wo sich die Anforderungen an eine Lieferkette innerhalb kürzester Zeit gravierend ändern können und entsprechende Lösungen entsprechend schnell entwickelt werden müssen. Hier bietet die Simulation sich als ein Werkzeug an, mit dem die beim Design von Lieferketten entstehenden Fragestellungen sicher beantwortet werden können.

Weitere Informationen zu Simulationen finden Sie unter Virtuelle Inbetriebnahme.

Bildquelle: Simplan AG

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Über SimPlan AG - Redaktion

SimPlan AG - Redaktion

Die SimPlan AG wurde 1992 als Dienstleister für die Simulation betrieblicher Abläufe gegründet und gehört heute mit über 75 Mitarbeitern zu den führenden deutschen Komplettanbietern von Simulationsdienstleistungen und -software. SimPlan begleitet Kunden mit umfangreichem Fachwissen und modernen Methoden in der Analyse und Optimierung ihrer Unternehmensabläufe. Die Dienstleistungen erstrecken sich von der Prozessanalyse und -beratung über die Materialfluss- und Logistiksimulation. Zudem ist SimPlan neutraler Software-Distributor für Simulations- und Animationssysteme und bietet sowohl Unterstützung bei der Auswahl der Software, als auch bei der Einführung im Unternehmen.

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