icon-arrow-downicon-arrow-cerulean-lefticon-arrow-cerulean-righticon-arrow-downicon-arrow-lefticon-arrow-righticon-arrowicon-backicon-closeicon-commentsicon-correct-answericon-tickicon-downloadicon-facebookicon-flagicon-google-plusicon-hamburgericon-inicon-infoicon-instagramicon-login-trueicon-loginicon-mail-notificationicon-mailicon-mortarboardicon-newslettericon-notificationicon-pinteresticon-plusicon-rssicon-searchicon-shareicon-shieldicon-snapchaticon-staricon-tutorialsicon-twittericon-universities icon-videosicon-viewsicon-whatsappicon-xingicon-youtubeicon-jobs icon-heart icon-heart2 aris-express bpm-glossary help-intro help-design Process_Mining_Icon help-publishing help-administration help-dashboardinghelp-archivehelp-risk icon-arrow-downicon-arrow-cerulean-lefticon-arrow-cerulean-righticon-arrow-downicon-arrow-lefticon-arrow-righticon-arrowicon-backicon-closeicon-commentsicon-downloadicon-external-linkicon-facebookicon-flagicon-google-plusicon-hamburgericon-hearticon-inicon-infoicon-instagramicon-login-trueicon-loginicon-mail-notificationicon-mailicon-moreicon-mortarboardicon-newslettericon-notificationicon-pinteresticon-plusicon-rssicon-searchicon-shareicon-shieldicon-snapchaticon-staricon-tutorialsicon-twittericon-videosicon-viewsicon-whatsappicon-xingicon-youtubeicon-knowledgeicon-questionicon-events icon-message
IUG Conference 2021
Tue, 2021-06-08 09:00
Register

View all
Advanced search

Transcript

Die Simulation dient der Prozessanalyse und Prozessoptimierung. Auf der Grundlage von Prozessmodellen und Organisationsstrukturen ermöglicht die Simulation den Vergleich von Ist- und Sollprozessen hinsichtlich Ausführbarkeit und Effizienz. Der Fokus kann ebenso auf die Kosten, die Ausführungszeit oder die Ressourcenverwendung gelegt werden. Dadurch werden z. B. Fragen zu Durchführungszeiten, Schwachstellen, Engpässen, Ressourcenbedarf usw. beantwortet.

Bei der Prozessanalyse und -optimierung ist es wichtig zu prüfen, wie sich unterschiedliche Konfigurationen von Prozessen und Ressourcen auswirken. In einem Simulationsexperiment können solche Konfigurationen automatisch erzeugt und simuliert werden. Die Ergebnisse werden gespeichert, um sie hinsichtlich der Prozessoptimierung vergleichen und bewerten zu können.

In einem Experiment mit Faktorvariation können Sie für die Objekte, die in die Simulation einbezogen werden, die Attributwerte variieren. Je nach Konfiguration wird dadurch eine Vielzahl von Szenarien erzeugt. Aktivieren Sie zusätzlich die Optimierung, um automatisiert die optimale Konfiguration von Prozessen und Ressourcen zu ermitteln, ohne alle möglichen Szenarien zu simulieren. Dadurch wird der Zeitaufwand zur Durchführung des Experiments entsprechend reduziert. Die Optimierung wird erst ab mehr als 100 möglichen Konfigurationen aktiv.

Das Anwendungsbeispiel zeigt ein Simulationsexperiment zur Verbesserung der Ressourcenzuordnung beim Waren- und Ersatzteileingang für Fahrzeuge. Dabei werden die Schritte Aktivierung, Konfiguration und Start des Simulationsexperiments sowie Analyse der Experimentergebnisse gezeigt.

Ziel des Experiments bzw. der Optimierung ist es herauszufinden, wie viele Mitarbeiter in jeder Organisationseinheit benötigt werden, um eine möglichst geringe Durchlaufzeit zu erhalten. Dabei soll sichergestellt werden, dass die Leerzeiten möglichst gering sind.

Starten Sie das Simulationsexperiment. Behalten Sie im ersten Schritt des Assistenten die Standardauswahl "Experiment mit Faktorvariation" und "Neues Experiment" bei. Für das Experiment wird automatisch die Datenbank verwendet, in der das geöffnete Modell gespeichert ist.

Im nächsten Schritt wird das Modell angezeigt, auf dem der Experiment-Assistent geöffnet wurde. Sie können weitere Modelle derselben Datenbank in das Experiment einbeziehen. Ist in den allgemeinen Simulationsoptionen die Option "Berücksichtigte Modelle" gepflegt, werden zusätzlich die Modelle in das Simulationsexperiment einbezogen, die den festgelegten Voraussetzungen entsprechen, z. B. wenn sie den für das Experiment gewählten Modellen hinterlegt sind oder mit diesen Objekte teilen.

Fügen Sie unter Berücksichtigung des Experimentziels die Faktoren hinzu, die variiert werden sollen. In unserem Beispiel werden für die Faktorvariation alle Organisationseinheiten gewählt. Wählen Sie die Ober- und Untergrenzen für die Faktoren sowie die Schrittweite. Die Ober- und Untergrenzen sind festgelegt. Legen Sie fest, für welche Modelle und Objekte Ergebnisse aus dem Experiment gespeichert werden sollen. Auch für die Ergebnisse werden im Beispiel alle Organisationseinheiten gewählt.

Entscheiden Sie nun, welche Ergebnisse für das Modell und die Objekte gespeichert werden sollen. In unserem Beispiel wird die durchschnittliche Durchlaufzeit für das Modell gewählt und die gesamten Leerzeitkosten für die Objekte.

Erinnern Sie sich noch an das Ziel des Experiments? Wir wollten herausfinden, wie viele Mitarbeiter in jeder Organisationseinheit benötigt werden, um eine möglichst geringe Durchlaufzeit zu erhalten, wobei die Leerzeiten möglichst gering sein sollen. Deshalb wird für die Optimierung die Minimierung der Zielfunktion gewählt.

Legen Sie fest, mit welcher Gewichtung die Ergebnisse in die Zielfunktion eingehen. In unserem Beispiel setzt sich die Zielfunktion aus der durchschnittlichen Durchlaufzeit des Prozesses sowie den Kosten der Organisationseinheiten für Leerzeiten zusammen. Hat ein Ergebnis keinen Einfluss auf die Zielfunktion, geben Sie Null oder keinen Wert ein. Die Gewichtung ist festgelegt.

Legen Sie Dateinamen und Speicherort fest, aktivieren Sie die Option "Experimentergebnisse anzeigen" und starten Sie das Experiment.

Die Modelle werden geladen und das Simulationsexperiment wird gestartet. Mithilfe der Optimierung werden die Simulationsläufe von möglichen 150.000 auf 600 reduziert. Nachdem die Simulationsläufe durchlaufen wurden, wird die generierte Ausgabedatei automatisch angezeigt.

Für jeden Simulationslauf werden in einer separaten Zeile Lauf-, Konfigurations- und Wiederholungsnummer angezeigt. Daneben finden Sie die verwendeten Faktor- und Ergebniswerte sowie den Wert der Zielfunktion. Indem Sie die Zielwerte vergleichen, finden Sie die beste Konfiguration für Ihr Optimierungsziel, um Ihren Prozess mit diesen Angaben zu optimieren.

Werten Sie die Experimentergebnisse aus, indem Sie z. B. die Tabelle auf Basis der Spalte "Ziel" ab- oder aufsteigend sortieren oder die Werte in einem Diagram grafisch darstellen. In unserem Beispiel ist das beste Ergebnis aus den 600 durchgeführten Simulationsläufen 2.758.508 Einheiten. Der Wert wird erreicht, wenn 11 Mitarbeiter im Wareneingang, 6 im Qualitätsmanagement sowie jeweils einer im Rechnungswesen, in der Reklamation und in der Warenausgabe eingesetzt werden.

Sie haben gesehen, wie sie mithilfe von Simulationsexperimenten mit Faktorvariation und Optimierung eine möglichst gute Konfiguration von Prozessen und Ressourcen finden können.