Verständnisfragen

Simulation ist das Nachbilden eines dynamischen Prozesses in einem System mit Hilfe eines

experimentierfähigen Modells, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind. (VDI 3633 Blatt 1)Simulation ist gekennzeichnet durch:- Computermodell

- Experimentieren- Schlüsse ziehen für die Anwendung in der Wirklichkeit

(VL1 S.14)

Wenn das Ergebnis sowohl erklärend, als auch als Entscheidungsorientierung dienen soll.

• (VL1 S.16)

VL1 S.28

VL1 S.29

- Ein Experiment ist eine methodische Untersuchung zur Gewinnung von Informationen. Dabei werden unterschiedliche Einflussgrößen verändert. Das Experiment findet real statt.

- Simulationen sind digitale Experimente, die aus wirtschaftlichen oder ethischen Gründen nicht real durchgeführt werden.

https://de.wikipedia.org/wiki/Experiment#Ingenieurwissenschaften,_Technik

• Kapazitätsplanung
• Transport- und Bestandsmanagement 
• Lieferkettenmanagement
• Auftragseinplanung
• Fabrikplanung
• Uvm.

(VL2 S.6-7)

Anwendung der Simulation, wenn:

• Neuland beschritten wird

• Die Grenzen analytischer Methoden erreicht sind

• KomplexeWirkzusammenhängediemenschlicheVorstellungskraftüberfordern

• Das Experimentieren am realen System nicht möglich oder zu kostenintensiv ist

• Das zeitliche Ablaufverhalten eines Systems untersucht werden soll

Nutzen:

• Höhere Planungssicherheit
• Höhere Qualität der Planungsergebnisse (Bewertung der Systemdynamik) § Besseres Systemverständis
• Besseres Gesamtverständnis für das betrachtete System
• Verkürzung der Anlaufphase
• Reduktion der Gesamtkosten § Kostengünstige Lösung

(VL2 S.8-11)

o Analytische Verfahren aus der angewandten Mathematik

o Warteschlangentheorieo Optimierungsrechnung

(VL2 S. 16)

o Simulation ist KEINE Optimierungo Simulation liefert keine Lösung, sondern eine Bewertung ("Experiment")o Simulation ist nur eines unter einer Vielzahl von Hilfsmitteln, mit denen Planungsaufgaben der

Produktion und Logistik unterstützt werden können.o Bei der Entscheidung für/gegen Simulation Zeit- und Kostenrahmen berücksichtigen. 

o Simulation plant und optimiert nicht:

• PlanerInnen müssen selbst Konzepte erarbeiten, damit überhaupt etwas mit Simulation geprüft werden kann.

• Simulation entbindet PlanerInnen nicht von der Pflicht, die Konzepte (ggf. auf Basis der Simulationsergebnisse) weiterzuentwickeln und zu optimieren.

o Aus der Projekterfahrung kann man nicht laut genug fordern, dass vor dem Einsatz der Simulation ein Taschenrechner konsultiert wird (Grundrechenarten einsetzen!)

(VL2 S.12-13)

Einordnung von Werkzeugen für die Simulation:

• Simulationssprachen:

  • Spezifische Programmiersprache (Compiler)

  • Das Modell ist ein Programm

  • Sprachelemente oder Bibliotheken für die simulationsspezifischen

    Funktionalitäten

•  Simulationswerkzeug („Simulator“):
  •  Programmpaket mit vorbereiteter Funktionalität
  • Modellierungshilfen, Modellbausteine, Datenverwaltung
  • Modell ist in erster Linie durch Eingabedaten für den Simulator definiert
• Simulator-Entwicklungsumgebung:
  • Programmpaket zur Softwareentwicklung mit simulationsspezifischen Funktionen, typischerweise für die Entwicklung spezifischer Simulatoren

(VL2 S.19-21)

Beschreibungsmittel:

• Konstrukte für die Modellierung von Aspekten eines Systems
• Normalerweise Kombination unterschiedlicher Beschreibungsmittel
• Klassifizierung der Beschreibungsmittel nach unterschiedlichen Kriterien:
  • Lösungsmethode (deskriptiv, analytisch, Simulation)

  • Formale Basis (nicht formal, semiformal, formal)

  • Notation (textuell, graphisch, mathematisch)

  • Zeitverhalten (statisch, dynamisch)

  • Ablaufsteuerung (diskret, zeitkontinuierlich, hybrid)

Ausführung auf folgenden Folien!

(VL2 S.22-25) 

• Vordefinierte Objekte. (Bausteine) des Material-/Informationsflusses o Fest definierte Zustände und Zustandsübergänge
• Parametrierung der Bausteine über vorgegebene Masken
• Beliebige Kombinierbarkeit der Bausteine
• Vorteile:
  • Systemanalyse konzentriert sich auf Datensammlung und Parametrierung der Bausteine
  •  Einarbeitung in abstrakte Abbildungslogik nicht erforderlich
  • Modellierung mit einer intuitiv verständlichen Begriffswelt
  • Programmierungen und Testaufwand werden vermieden
• Nachteile:
  • Es lassen sich nur Probleme modellieren, die mit den vorgegebenen Bausteinen (geeignet) abgebildet werden können

(VL2 S.26-28)

• Oberbegriff für einen umfassenden Einsatz digitaler Modelle, Methoden und Werkzeuge, samt Integration des Datenmanagements
•  Ziel: ganzheitlichen Planung, Evaluierung und Optimierung der realen Fabrik
• Simulation ist während der gesamten Lebenszeit einer Anlage nutzbar
• „Man wird damit bei laufendem Betrieb verschiedene Optionen für die aktuelle Änderung eines Produktionsprozesses durchtesten, sich anschließend für die beste entscheiden und diese sofort umsetzen können“(Dr. Mathias Oppelt, Leiter des Simulation Center für die Prozessautomation bei Siemens (11.05.2016))
•  Ziele:

  • Die nahezu komplette Digitalisierung von Produktions- und Logistikprozessen stellt eine

    signifikante Produktivitätssteigerung bei gleichzeitiger Minimierung von Kosten in

    Aussicht.

  • Dabei werden besonders digitale Technologien wie Clouds, Datenbanken, AR & VR,

    Machine Learning, KI und viele Weitere genutzt.

  • Dabei werden die Produktentwicklung und das Prozessdesign nicht mehr so stark

    getrennt, sondern bereits während der Produktentwicklung ein kompletter Produktionsprozess skizziert.

(VL2 S.32-36)

• Kompletter digitaler Nachbau eines bestehenden Systems, welches in Echtzeit durch Sensoren aktualisiert wird und ausgewertet werden kann.
• Speicherung der Systemdaten in Cloud basierten Datenbanken.
• Möglichkeiten zur direkten Realisierung eines Produkts in virtual/augmented Reality.

(VL2 S.41)

• Pseudo Zufallszahlen:
  • Verwendung deterministischer Algorithmen (!)
    • Determinismus: der Ablauf eines Algorithmus ist jedem Zeitpunkt eindeutig definiert
• Es werden keine echten Zufallszahlen erzeugt (Pseudo Zufallszahlen)
• Ziele: Gleichverteilung, keine Korrelation, große Periodenlänge („scheinbar unabhängig“) 
• Beispiele für echte Zufallszahlen:
  • Würfeln
  • Messung radioaktiver Zerfallsprozesse

(VL5 S.4-5)