11 resultados para mittlere Spielzeit
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Resumo:
Umschlagleistung, Stellplatzzahl und Stellplatzkosten sind häufig für Lagersysteme die bedeutendsten Kenngrößen. Die Einflussfaktoren auf die Umschlagleistung lassen sich in technische und organisatorische Größen einteilen. Während für die technischen Parameter eine Reihe von Berechnungsvorschriften existieren, werden die organisatorischen Einflussgrößen meist nur qualitativ beschrieben oder durch Simulationsmodelle in speziellen Einzelfällen untersucht. Es soll hier eine Methode vorgestellt werden, die es ermöglicht die Umschlagleistung unter Berücksichtigung ausgewählter organisatorischer Einflussgrößen durch Nutzung von Simulationsdatenbanken zu berechnen. Die allgemeingültigen Simulationsergebnisse können mittels eines Berechnungsprogramms auf jedes beliebige Hochregallager übertragen werden. Dafür sind neben MS Excel keine weiteren Softwareprodukte erforderlich. 1. Einleitung Die produktionswirtschaftlichen Anforderungen an die Unternehmen sind zunehmend geprägt durch Globalisierung und damit durch eine zunehmende Komplexität sowie vertiefte Arbeitsteiligkeit. Es entsteht eine zunehmend breitere Streuung der Fertigungsstandorte und Kooperationsbeziehungen. Es gibt letztlich mehr Lager- und Umschlagprozesse in der Lieferkette. Andererseits bringt der erhöhte Qualitäts- und Kostendruck steigende Fixkosten mit sich, er zwingt zur ständigen Rationalisierung der Materialwirtschaft. Es besteht der Zwang zum Einsatz neuer technisch-elektronischer Mittel zur Kontrolle und Steuerung der logistischen Ketten. Im Lager bedeutet das eine zunehmende Nutzung der Informations- und Kommunikationstechnik zur Lager- und Fertigungssteuerung, auch in Verbindung mit Forderungen der Rückverfolgbarkeit der Produkte. An die Logistikleistungen werden damit Anforderungen wie Schnelligkeit, Qualität und Kostenminimierung gestellt. Letztlich bestehen die Warenbereitstellungs- und Verteilsysteme aus der technischen Grundstruktur, dem Lagertyp und dessen Geometrie sowie der dabei einsetzbaren Bedientechnik und deren kinematischen Daten. Der organisatorische Rahmen dieser Systeme ist gekennzeichnet durch die Nutzung diverser Ein- und Auslagerstrategien, die auch wesentlich Kosten und Leistungen (Umschlagleistung) des zu betrachtenden Lagersystems bestimmen. Aufgrund der genannten Forderungen muss es gelingen, aus dem eingesetzten technischen System durch organisatorisch effizienten Betrieb maximale Leistung bei gleichzeitig minimal eingesetzten Kosten zu erzielen. Neben den Investitionskosten sind bei der Planung von automatischen Lagersystemen die erreichbaren mittleren Spielzeiten der Bedientechnik von entscheidender Bedeutung, um die erforderliche Umschlagleistung des Lagers zu gewährleisten. Hierzu existieren eine Reihe von Berechnungsvorschriften und –normen. Diese Berechnungen berücksichtigen jedoch nicht die Auswirkungen der Lagerorganisation, wie beispielsweise fahrzeitminimale Kombinationen von Ein- und Auslageraufträgen bei Doppelspielen, Zonierungsmaßnahmen, die Auswirkungen von verschiedenen Füllgraden des Lagers oder Lagerplatzstrategien. 2. Stand der Technik 2.1. Lagertypen Abbildung 1: Systematische Einteilung der Lagertypen In Abbildung 1 sind verschiedene Lagertypen dargestellt und nach Kriterien eingeteilt. Soll eine Einschränkung hinsichtlich am Markt häufig vorkommender automatischer Palettenlager getroffen werden, so sind besonders die in der Abbildung hervorgehobenen Typen zu nennen. Eine Auswahl der einzelnen Lagertypen erfolgt dann anhand von Kosten, Umschlagleistung und bei Kompaktlagern vorrangig anhand von Flächen- und Raumnutzungsgrad. Werden die Kostenunterschiede bei Personal, Rechentechnik und Steuerungssoftware in den verschiedenen Lagertypen und -ausführungen der jeweiligen Typen vernachlässigt, unterscheiden sich die Gesamtkosten der Lager lediglich in der Bedientechnik sowie in den statisch bedingten Kosten der Regalkonstruktion. Die wichtigsten Kosteneinflüsse auf die Regale sind wiederum Bauhöhe und Bauart (Regalkonstruktion oder selbsttragendes Bauwerk). Abbildung 2 zeigt die zu erwartenden Umschlagleistungen1) der verschiedenen Lagertypen in Abhängigkeit der benötigten Stellplatzanzahl. Die darauf folgende Abbildung 3 zeigt die zu erwartenden Investitionskosten1) je Stellplatz. Die berücksichtigten Kenngrößen sind nachstehend dargestellt. Die abgebildeten Kurven machen deutlich, dass insbesondere Umschlagleistung der Lager und deren Flächen- bzw. Raumnutzungsgrad gegensätzlich verlaufen. Somit sind auch die Einsatzgebiete der Lagertypen voneinander abgrenzbar. Während Hochregallager für Anwendungsfälle mit hohem Gutumschlag in Frage kommen, werden die Kompaktlager eher in Objekten mit begrenztem Platz oder hohen Raumkosten (bspw. Kühllager) eingesetzt. Somit sind Kompaktlager auch häufig für die Umplanung bzw. der notwendigen Vergrößerung der Lagerkapazität innerhalb einer bestehenden baulichen Hülle interessant. Abbildung 2: Umschlagleistungen der verschiedenen Lagertypen Abbildung 3: Investitionskosten der einzelnen Lagertypen 2.2. Einzel-/ Doppelspiele Um anhand der Technik und der geometrischen Verhältnisse im Lager die höchstmögliche Umschlagleistung zu erzielen, ist es sinnvoll, Doppelspiele (DS) zu generieren. Somit ist nicht wie bei Einzelspielen (ES) je umgeschlagene Ladeeinheit eine Leerfahrt erforderlich, sondern nur je zweiter Ladeeinheit. Das Bediengerät fährt also vom Einlagerpunkt direkt zum Auslagerpunkt, ohne zum Übergabepunkt zurückkehren zu müssen. Diese Vorgehensweise setzt die Kenntnis der nächsten Fahraufträge und gegebenenfalls die Möglichkeit der Veränderung derer Reihenfolge voraus. Für eine Optimierung der Umschlagleistung ist die bei DS entstehende Leerfahrt (Zwischenfahrstrecke) und damit die Zwischenfahrzeit zu minimieren (vgl. 3.5). Nachfolgend beschriebene Untersuchungen beziehen sich jeweils auf Doppelspiele. Abbildung 4: Darstellung der anzufahrenden Lagerplätze in der Regalwand,links: Einzelspiel, rechts: Doppelspiel 2.3. Berechnungsvorschriften für Umschlagleistungen von Lagern Es existieren eine Reihe von Vorschriften zur Berechnung der Umschlagleistung von Lagern, exemplarisch sind drei Berechnungsvorschriften dargestellt. Die Richtlinie VDI 3561 [VDI3561] ermöglicht die Berechnung der Spielzeit auch für Doppelspiele. Dazu werden zwei Referenzpunkte festgelegt, die den Aus- bzw. Einlagerpunkt darstellen. Ein Doppelspiel besteht dann aus der Summe folgender Einzelzeiten: • der Hinfahrt vom Übergabepunkt zum Einlagerpunkt (P1), • der Leerfahrt vom Ein- zum Auslagerpunkt (P2) und der • Rückfahrt vom Auslagerpunkt zum Übergabepunkt (vgl. Abb.4 rechts). Die Summe dieser Einzelzeiten wird danach mit der Summe der Übergabezeiten addiert. Der Unterschied der Richtlinie und der Berechnungsvorschrift nach [Gud00] bestehen im wesentlichen aus der Lage der Ein- und Auslagerpunkte. Fahrzeitberechnung nach VDI 3561 P1 ; P2 Fahrzeitberechnung nach Gudehus 1) P1 ; P2 1)Annahme: Vernachlässigung von Totzeiten, Lastaufnahmefaktor = 1 Wird davon ausgegangen, dass in Abhängigkeit der Gassengeometrie immer nur eine der beiden Fahrzeitanteile (vertikal bzw. horizontal) spielzeitbestimmend ist, so ergeben sich beide Fahrstrecken zu 4/3 der jeweiligen Gesamtabmessung. Der Unterschied der beiden Berechnungsvorschriften liegt lediglich in der Aufteilung der Gesamtfahrstrecke auf die Teilfahrstrecken Hin-, Rück- bzw. Zwischenfahrt. Da jedoch die Fahrzeit zu den Anfahrpunkten in der Regel nicht von der gleichen Fahrzeitkomponente bestimmt wird, kommt es in der Praxis zu Unterschieden im Berechnungsergebnis. Die unter dem Titel „Leistungsnachweis für Regalbediengeräte, Spielzeiten“ stehende Norm FEM 9.851 [FEM9.851] beschäftigt sich ebenfalls mit der Berechnung von Spielzeiten von Regalbediengeräten (RBG). Dabei werden sechs verschiedene Anwendungsfälle generiert, die am häufigsten in der Praxis vorkommen. Diese unterscheiden sich insbesondere in der Lage der Übergabepunkte für die Ein- und Auslagerung. Dabei werden die Punkte sowohl horizontal als auch vertikal verschoben. Es werden hierbei auch Fälle betrachtet, in denen der Auslagerpunkt nicht mit dem Einlagerpunkt übereinstimmt, sich beispielsweise auch an dem gegenüberliegenden Gassenende befinden kann. Wird der einfachste Fall betrachtet, dass sich der Übergabepunkt für die Ein- und Auslagerung übereinstimmend an einer unteren Ecke der Gasse befindet, stimmen die Berechnungsformeln mit [Gud00] weitgehend überein. 2.4. Kritik und Untersuchungsansatz Die Berechnung der mittleren Spielzeit der einzelnen Lagergassen durch die beschriebenen Normen erfolgt in der Regel ohne die Berücksichtigung der Geschwindigkeitsdiagonalen, deren Steigung c durch nachstehendes Verhältnis gegeben ist. Eine genaue Betrachtung der verschiedenen Gassengeometrien im Verhältnis zu den Geschwindigkeiten der Bediengeräte zeigt, dass es bei ungünstiger Lage der Geschwindigkeitsdiagonalen in der Regalwand zu Abweichungen der Berechnungsnormen von der tatsächlich zu erwartenden mittleren Spielzeit kommt. Im praktischen Lagerbetrieb wird mit verschiedenen Maßnahmen der Lagerorganisation versucht, die Umschlagleistung zu erhöhen. Diese Maßnahmen können jedoch mit den hier beschriebenen Normen und Berechnungsmethoden nicht berücksichtigt werden. Da Zonierungen, Lagerplatzstrategien oder Reihenfolgeoptimierungen der Ein- und Auslageraufträge (Zuordnungsproblem) Einfluss auf die Umschlagleistung des Lagers haben, sollten sie auch bei der Berechnung berücksichtigt werden. In den zahlreichen Veröffentlichungen mit dem Ziel der Erhöhung der Umschlagleistung eines Lagerbereiches finden sich häufig Darstellungen, die einzelne Auswirkungen der Lagerorganisation untersuchen. Dabei bleiben aber die gegenseitigen Beeinflussungen und Wechselwirkungen meist unberücksichtigt. Um dennoch solche Einflussgrößen realitätsnah berücksichtigen zu können, werden üblicherweise Simulationsmodelle erstellt, die den jeweiligen Anwendungsfall nachbilden. Die Erstellung solcher Modelle benötigt jedoch neben der entsprechenden Software Zeit und verursacht damit weitere Kosten. Aus diesem Grund ist ein solches Vorgehen erst bei einem bestimmten Grad an Komplexität der Anlage sinnvoll. Damit ist die Übertragbarkeit solcher Modelle auf verschiedene Anwendungsfälle nicht immer gegeben. 3. Dynamische Spielzeitberechnung 3.1. Vorgehen und Abgrenzung zum Forschungsstand Um die Auswirkungen der Lagerorganisation auf die Umschlagleistung sinnvoll abschätzen zu können, wurde ein allgemeingültiges Simulationsmodell erstellt. Dieses Modell startet sich nach vorgeschriebener Simulationszeit selbstständig neu mit vordefinierten Änderungen der Eingangsgrößen wie z. B.. Geschwindigkeiten und Beschleunigungen der Bedientechnik in Abhängigkeit der Gassengeometrie. Nacheinander konnten somit ausgewählte, in das Modell implementierte Lagerorganisationsformen untersucht werden. Der Unterschied zu bisherigen in der Literatur dokumentierter Untersuchungen besteht in der Berücksichtigung gegenseitiger Wechselwirkungen der Lagerorganisation. Bisher wurden dagegen die verschiedenen Strategien und Regeln im Lagerbetrieb meist nur losgelöst voneinander unter einem speziellen abgegrenzten Blickwinkel betrachtet. Um die Menge an Simulationsergebnissen für einen praktischen Einsatz zur Verfügung zu stellen, wurde ein Programm auf Basis von MS Excel erstellt, das die relevanten Simulationsdaten aufarbeitet und dem Anwender einfach und übersichtlich zur Verfügung stellt. Es ist somit möglich, die gefundenen Simulationsergebnisse auf verschiedenste Hochregal-Lagersysteme zu übertragen. Das Berechnungsmodell wurde an einem existierenden Hochregallager getestet. Es können Aussagen hinsichtlich der optimalen, d. h. spielzeit- und kostenminimalen Lagergeometrie unter Berücksichtigung gegebener Randbedingungen getroffen werden. 3.2. Übergabepunkte Neben den verschiedenen untersuchten Lagerstrategien wurde zunächst nach Möglichkeiten gesucht, die Umschlagleistungen des Typs der herkömmlichen Hochregallager unter technischen Gesichtspunkten zu verbessern. Dabei wurde v. a. die Verlegung des Übergabepunktes in die Mitte der Gassenwand untersucht. Dies hat das Ziel, die mittleren Verfahrwege der Bedientechnik im Lager zu halbieren. Abbildung 5: Maximale Verfahrwege der Bedientechnik in der Regalgasse Die Ver- und Entsorgung des Materials an den Übergabeplätzen mit Lagergut kann hierbei durch zwei verschiedene Möglichkeiten gelöst werden: • Zuführung in x- oder y-Richtung, • Zuführung in z-Richtung. Ersteres Vorgehen führt in Abhängigkeit der Anzahl der Zu- und Abführkanäle zu einem großen Verlust an Lagerplätzen. Bei letzterem Vorgehen liegen die Versorgungskanäle senkrecht zu den Verfahrwegen der Bedientechnik. Das hat den Vorteil, dass die Versorgung der Übergabeplätze über die gleichen Ver- und Entsorgungskanäle erfolgt und somit erheblich weniger Lagerplatz benötigt wird. Dieses Vorgehen benötigt jedoch neben erhöhtem Steuerungsaufwand eine veränderte konstruktive Gestaltung der Gassenübergänge z. B. durch klappbare Brücken oder ein entsprechendes aus- und einfahrbares Gabelsystem. Da sich hierbei die RBG und das Lagergut behindern können, wurden Simulationsuntersuchungen zur Minimierung der Wartezeiten der RBG durchgeführt. Je mehr Kanäle für die Ein- und Auslagerung zur Verfügung stehen, umso kürzer sind die Wartezeiten der Bediengeräte. Dabei bieten sich insbesondere zwei Optimierungsstrategien an, die diese Wartezeiten minimieren können. Einerseits verursachen gassenreine Kanäle keine zusätzlichen Wartezeiten der RBG, da die benötigte Palette im jeweiligen Einlagerungskanal zur Verfügung steht. Zudem reduzieren sich die Einlagerungskanäle, je weiter die Mitte des Lagerblocks erreicht wird. Andererseits steigen die Wartezeiten der RBG schnell an, je ungünstiger das Verhältnis von Gassenanzahl zu Einlagerungskanälen wird. Dies gilt auch bei sinnvoller Begrenzung der Gassenanzahl pro Einlagerungskanal. Abbildung 6: Reihenfolgeoptimale Einschleusung der Einlagerpaletten, keine Beschränkung der Gassen pro Kanal Ist die Zahl der Gassen des Lagerblockes größer als die Zahl der Einschleuskanäle, so ist eine optimale Reihenfolge der Paletten umzusetzen, bei der die Paletten gleichmäßig auf alle Kanäle verteilt werden. Abbildung 6 zeigt die so erreichten mittleren Wartezeiten der RBG. Hier ist der Abstand zwischen zwei Paletten, die in den gleichen Gang eingelagert werden müssen, am größten. Dies führt zu minimalen Stillstandszeiten der RBG. Für die Ausschleusung der Paletten aus dem Lagerblock ist jedoch ein Kanal ausreichend. Eine technische Realisierbarkeit (auch hinsichtlich der Funktionssicherheit der Gassenbrücken) ist zu prüfen. Eine wirtschaftliche Umsetzung einer solchen Beschickung der RBG, so hat der Versuch gezeigt, macht Sinn. Es kann hierbei bei günstiger Lage der Übergabepunkte in der Regalwand nahezu 50 % der Fahrzeit eingespart werden. Bei vergleichsweise langen und hohen Gassen kann damit die mittlere Spielzeit teilweise um über 25 % gesenkt werden. 3.3. Lagerplatzstrategien Es wurden insbesondere zwei verschiedene Strategien untersucht. Einerseits wurde zur besseren Vergleichbarkeit die chaotische Lagerplatzauswahl (nachfolgend: Strategie „Chaotisch“) sowie die in der Literatur auch als „Kürzeste Fahrzeitregel (KFZ)“ bezeichnete Strategie [Gla05]. Letztere soll nachfolgend aufgrund der Auswahl des jeweils vordersten Lagerplatzes als Strategie „KFZ“ bezeichnet werden. In Abbildung 7 sind die bei zunehmender Gassengeometrie sich in Abhängigkeit der Strategien vergrößernden Fahrzeitunterschiede dargestellt. Damit ist bei höheren bzw. längeren Gassen die Strategie „KFZ�� empfehlenswert. Abbildung 7: Vergleich der Strategien „Chaotisch“ und „KFZ“ bei unzonierter Lagergasse In ist weiterhin zu erkennen, dass der Einfluss der Beschleunigung bei längeren Fahrstrecken abnimmt. Insbesondere bei kleinen Gassenabmessungen kann der Beschleunigungseinfluss nicht vernachlässigt werden. So sind in Abbildung 8 Gassenabmessungen angegeben, von wo ab die Beschleunigung der Bedientechnik der jeweiligen Richtungskomponente vernachlässigbar ist. Die Grenze des Beschleunigungseinflusses wurde mit 5 % der Gesamtfahrzeit willkürlich festgelegt. Es ist zu erkennen, dass der Beschleunigungseinfluss mit höherer Geschwindigkeit zunimmt, da das RBG eine längere Zeit und damit auch eine längere Fahrstrecke benötigt, um die Maximalgeschwindigkeit zu erreichen. Abbildung 8:Vernachlässigungsgrenzen der Beschleunigung Anhand des Diagramms ist weiterhin zu erkennen, dass die Beschleunigungen bei in der Praxis geläufigen Gassenlängen nicht zu vernachlässigen sind. Ein zur Validierung der Simulation genutztes Lager (ca. 80 x 40m, vx ≈ 1,8 m/s, vy ≈ 0,8 m/s) liegt hinsichtlich der Gassenlänge über der festgelegten Grenze, hinsichtlich seiner Höhe jedoch darunter. Somit sind auch hier die Beschleunigungen nicht zu vernachlässigen. 3.4. Zonierung Die häufigste und bekannteste Form der Zonierung in der Lagergasse ist die ABC-Zonierung. Diese geht davon aus, dass durch eine Platzierung der umsatzstarken Paletten (Schnelldreher) in der Nähe des Übergabeplatzes die mittleren Fahrstrecken der Bedientechnik vermindert werden. Abbildung 9 zeigt das Verhältnis der mittleren Anfahrpunkte in Abhängigkeit der Zonierungsart. Die Zahlenkombination (80/20) kennzeichnet bspw. 80 % des Gesamtumsatzes zu dem ihn verursachenden 20 % Mengenanteil der gesamten eingelagerten Palettenzahl [Pfo96]. Abbildung 9: Mittlere Anfahrpunkte relativ zu den Gesamtabmessungen, chaotische Lagerplatzvergabe Abbildung 10 stellt den Einfluss des Zusammenwirkens von Lagerplatzstrategien und der Zonierung dar. Dabei ist zu erkennen, dass sich bei ungünstiger Sortenverteilung von 80/80 (Umsatz-/ Mengenanteil) das Verhältnis der mittleren Fahrzeit gegenüber der unzonierten Gasse bei größeren Abmessungen erhöht. Bei günstigem Zonierungsfall (80/20) ist dieser Zusammenhang nicht zu beobachten. Hier bringt eine Zonierung Vorteile. Weiterhin ist zu erkennen, dass die Vorteile einer Zonierung bei gleichzeitig verbesserter Lagerplatzstrategie geringer sind. Abbildung 10: Zonierungsabhängige Auswirkungen der Lagerplatzstrategien auf die Fahrzeiten 3.5. Optimierung der Auftragsreihenfolge Die beschriebenen Lagerplatzvergabestrategien und Zonierungen haben das Ziel, durch Verminderung der Anfahr- und Rückwege der Bedientechnik die Fahrstrecken und damit die Fahr- und Spielzeiten zu verringern. Eine Optimierung der Reihenfolge bzw. der Zuordnung der Ein- und Auslageraufträge bei der Bildung von Doppelspielen soll dagegen die Strecken der Leerfahrten zwischen den kombinierten Lagerplätzen verringern. Auch hier konnten Auswirkungen bspw. der Zonierung nachgewiesen werden. Abbildung 11: Optimierung der Zwischenfahrzeit, Fahrzeit im Vergleich zu unoptimierter Fahrzeit Abbildung 11 zeigt die optimierten Zwischenfahrzeiten im Vergleich zu unoptimierten Zwischenfahrzeiten. Da eine Testung aller Möglichkeiten (Permutation) zu unzumutbarem Rechenaufwand führt, konnten hier nur Kombinationen von maximal 8 x 8 Aufträgen durchgeführt werden. Um dennoch auch größere Auftragspools berechnen zu können, wurde auf das Vogelsche Approximationsverfahren zurückgegriffen. Die dargestellten Kurvenverläufe stellen eine idealisierte Kennlinie der gefundenen Ergebnisse dar. Um in der Praxis eine solche Optimierung durchführen zu können, müssen die jeweils folgenden Aufträge bekannt sein. 3.6. Füllgrad Abbildung 12 zeigt Untersuchungen zum Füllgrad des Lagers. Minderungen der Umschlagleistungen waren ab einem Füllgrad von ca. 80% zu erkennen. Es konnten zwei Knickpunkte der Kurve der Umschlagleistung beobachtet werden. Der Punkt P1 stellt die Länge dar, unter der eine Verringerung der Leistung des Lagers eintritt. Der Punkt P2 beschreibt die Länge, unter der das Absinken der Umschlagleistung des Lagers verstärkt wird. Abbildung 12: Auswirkungen des Füllgrades des Lagers auf die Umschlagleistung 3.7. Berechnungsprogramm Um die Simulationsergebnisse auf beliebige Anwendungsfälle übertragen zu können, wurde ein Berechnungsprogramm erstellt. Durch Berechnung der wirksamen Gassenlänge werden die simulierten Fahrzeiten durch Interpolation auf die Daten des Anwendungsfalls übertragen. Es fließen insbesondere auch die untersuchten Auswirkungen der Lagerorganisation in die Berechnungen ein. Zur besseren Vergleichbarkeit der Berechnungsergebnisse sowie zur Definition der durch die Lagerorganisation erreichten Leistungserhöhung, wurden die Ergebnisse den Berechnungsnormen gegenübergestellt. Als weiteres Ergebnis des Programms können die Kosten des Lagers abgeschätzt werden. Dabei werden die Kosten für das Lager insgesamt, als auch die je Lagerplatz berechnet. Zunächst müssen bei zu projektierenden Lagern die Abmessungen, die Anzahl der Lagergassen und die technischen Daten der Bedientechnik festgelegt werden. Die Geometrie der Lagergasse bestimmt sich in diesem Stadium durch die Anzahl der benötigten Stellplätze und der räumlichen Restriktionen. Dabei werden unter Berücksichtigung der eingegebenen Grenzabmessungen für Breite, Tiefe und Höhe die Anzahl der Regalgassen berechnet. Hierzu werden durch den Einsatz von teuren RBG lange und hohe Gassen bevorzugt. Die Gassen werden so gestaltet, dass sowohl die Gassengeometrie optimal ist, als auch die maximale Bedienhöhe der Geräte erreicht wird. Um die geforderte Lagerplatzanzahl zu erlangen, werden Vielfache der so dimensionierten Regalgasse gebildet, bis die benötigte Stellplatzanzahl erstmals überschritten ist. Grenzen der Abmessungen können bspw. durch die einzusetzende Bedientechnik oder bereits bestehende Lagerhülle gegeben sein. 4. Zusammenfassung und Ausblick Anhand der Untersuchungen wurde eine Möglichkeit aufgezeigt, die es dem Anwender ermöglicht, ohne zusätzliche Hilfsmittel und spezielle Kenntnis von Simulationsprogrammen die Umschlagleistung eines Lagers zu berechnen. Er greift durch die Nutzung eines Berechnungsprogramms, das in MS Excel- VBA (Visual Basic for Applications) erstellt wurde auf eine Simulationsdatenbank zu. Diese Simulationsdatenbank berücksichtigt wesentliche organisatorische und technische Daten eines Lagersystems. Der Bediener kann somit die Umschlagleistung für seinen Planungsfall unter Berücksichtigung der Lagerorganisation sowie deren Wechselwirkungen berechnen. Um das Einsatzgebiet der Methode zu erweitern und allgemeiner zu gestalten sind weitere Vervollständigungen der Maßnahmenbibliothek sinnvoll. Zum Anderen ist es möglich, die Simulationsdatenbank um andere Lagertypen sowie mehrfachtiefe Einlagerungen zu erweitern.
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Die neu entwickelte Belegungsstrategie basiert auf prognostizierten Verweildauern (VWD) und Zwischenankunftszeiten der Ladeeinheiten (LE) des Sortiments. Für jede Ladeeinheit, die im Lager ankommt wird berechnet, wie viele Ladeeinheiten während der Verweildauer dieser aktuellen Ladeeinheit voraussichtlich ankommen und das Lager auch in diesem VWD-Zeitraum wieder verlassen. In Abhängigkeit der aktuellen Lagerbelegung werden für die in dem Zeitraum ankommenden Ladeeinheiten Lagerfächer reserviert und erst anschließend die eingehende Ladeeinheit in das fahrzeitgünstigste, freie und nicht reservierte Lagerfach eingelagert. Eine zusätzliche Berücksichtigung des Energiebedarfes für die Ein- und Auslagerung ist möglich. Das prognosebasierte Reservierungsverfahren wurde neben den gängigen Belegungsstrategien in einem parametrisierbaren Simulationsmodell umgesetzt. Die Belegungsstrategien wurden anhand verschiedener Szenarien getestet und verglichen. Ein zusätzlich entwickelter Benchmark gibt Auskunft über die Qualität der Simulationsergebnisse.
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eLearning wird durch seine Flexibilität und Zugänglichkeit als bedeutendes Instrument für die Implementierung lebenslangen Lernens (LLL) angesehen. Es kann für kleine und mittelgroße Unternehmen (KMU) einen Katalysator des Wandels sein und bietet damit die Chance zur Verbesserung der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit. Darüber hinaus kann eLearning dazu dienen, die Integration von KMU in den europäischen Markt zu fördern. Bis jetzt wird eLearning im Rahmen der beruflichen Aus- und Weiterbildung jedoch nahezu ausschließlich in Großunternehmen genutzt, während es in KMU allenfalls eine marginale Rolle spielt. Im ersten Kapitel dieses Artikels wird auf den Perspektivenwechsel in der beruflichen Aus- und Weiterbildung eingegangen. Im Anschluss daran werden die zentralen Elemente von eLearning vorgestellt (Kap. 2). Die mit eLearning verbundenen Chancen und Herausforderungen für KMU diskutiert (Kap. 3). Abschließend wird auf Erfahrungen mit eLearning in der Praxis am Beispiel von drei EU-finanzierten Projekten eingegangen. Das Hauptaugenmerk liegt dabei auf dem laufenden Projekt ARIEL -Analysing and Reporting the Implementation of Electronic Learning in Europe -, das vom Institut Arbeit und Technik, Gelsenkirchen, (IAT) koordiniert wird.
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Radio Frequency Identification (RFID) beeinflusst unbestritten zahlreiche Anwendungsgebiete und schafft die Grundlage für die zukünftige Entwicklung logistischer Systeme. Von besonderer Bedeutung ist in diesem Zusammenhang die systematische Identifikation von Einsatzpotenzialen für diese Technologie. Bislang existiert hierfür noch keine allgemein verbreitete Methodik. Diese Problematik greift der folgende Beitrag auf und zeigt, wie aus den technischen Grundlagen und analysierten Praxisanwendungen Identifikationskriterien abgeleitet werden können. Die so erarbeiteten Kriterien werden in ihrer Anwendung anhand eines fiktiven Beispiels erläutert und damit exemplarisch eine mögliche Analysemethodik vorgestellt. 1. Einleitung Die produktionswirtschaftlichen Anforderungen an die Unternehmen sind zunehmend geprägt durch Globalisierung und damit durch eine zunehmende Komplexität sowie vertiefte Arbeitsteiligkeit. Es entsteht eine zunehmend breitere Streuung der Fertigungsstandorte und Kooperationsbeziehungen. Es gibt letztlich mehr Lager- und Umschlagprozesse in der Lieferkette. Andererseits bringt der erhöhte Qualitäts- und Kostendruck steigende Fixkosten mit sich, er zwingt zur ständigen Rationalisierung der Materialwirtschaft. Es besteht der Zwang zum Einsatz neuer technisch-elektronischer Mittel zur Kontrolle und Steuerung der logistischen Ketten. Im Lager bedeutet das eine zunehmende Nutzung der Informations- und Kommunikationstechnik zur Lager- und Fertigungssteuerung, auch in Verbindung mit Forderungen der Rückverfolgbarkeit der Produkte. An die Logistikleistungen werden damit Anforderungen wie Schnelligkeit, Qualität und Kostenminimierung gestellt. Letztlich bestehen die Warenbereitstellungs- und Verteilsysteme aus der technischen Grundstruktur, dem Lagertyp und dessen Geometrie sowie der dabei einsetzbaren Bedientechnik und deren kinematischen Daten. Der organisatorische Rahmen dieser Systeme ist gekennzeichnet durch die Nutzung diverser Ein- und Auslagerstrategien, die auch wesentlich Kosten und Leistungen (Umschlagleistung) des zu betrachtenden Lagersystems bestimmen. Aufgrund der genannten Forderungen muss es gelingen, aus dem eingesetzten technischen System durch organisatorisch effizienten Betrieb maximale Leistung bei gleichzeitig minimal eingesetzten Kosten zu erzielen. Neben den Investitionskosten sind bei der Planung von automatischen Lagersystemen die erreichbaren mittleren Spielzeiten der Bedientechnik von entscheidender Bedeutung, um die erforderliche Umschlagleistung des Lagers zu gewährleisten. Hierzu existieren eine Reihe von Berechnungsvorschriften und –normen. Diese Berechnungen berücksichtigen jedoch nicht die Auswirkungen der Lagerorganisation, wie beispielsweise fahrzeitminimale Kombinationen von Ein- und Auslageraufträgen bei Doppelspielen, Zonierungsmaßnahmen, die Auswirkungen von verschiedenen Füllgraden des Lagers oder Lagerplatzstrategien. 2. Stand der Technik 2.1. Lagertypen Abbildung 1: Systematische Einteilung der Lagertypen In Abbildung 1 sind verschiedene Lagertypen dargestellt und nach Kriterien eingeteilt. Soll eine Einschränkung hinsichtlich am Markt häufig vorkommender automatischer Palettenlager getroffen werden, so sind besonders die in der Abbildung hervorgehobenen Typen zu nennen. Eine Auswahl der einzelnen Lagertypen erfolgt dann anhand von Kosten, Umschlagleistung und bei Kompaktlagern vorrangig anhand von Flächen- und Raumnutzungsgrad. Werden die Kostenunterschiede bei Personal, Rechentechnik und Steuerungssoftware in den verschiedenen Lagertypen und -ausführungen der jeweiligen Typen vernachlässigt, unterscheiden sich die Gesamtkosten der Lager lediglich in der Bedientechnik sowie in den statisch bedingten Kosten der Regalkonstruktion. Die wichtigsten Kosteneinflüsse auf die Regale sind wiederum Bauhöhe und Bauart (Regalkonstruktion oder selbsttragendes Bauwerk). Abbildung 2 zeigt die zu erwartenden Umschlagleistungen1) der verschiedenen Lagertypen in Abhängigkeit der benötigten Stellplatzanzahl. Die darauf folgende Abbildung 3 zeigt die zu erwartenden Investitionskosten1) je Stellplatz. Die berücksichtigten Kenngrößen sind nachstehend dargestellt. Die abgebildeten Kurven machen deutlich, dass insbesondere Umschlagleistung der Lager und deren Flächen- bzw. Raumnutzungsgrad gegensätzlich verlaufen. Somit sind auch die Einsatzgebiete der Lagertypen voneinander abgrenzbar. Während Hochregallager für Anwendungsfälle mit hohem Gutumschlag in Frage kommen, werden die Kompaktlager eher in Objekten mit begrenztem Platz oder hohen Raumkosten (bspw. Kühllager) eingesetzt. Somit sind Kompaktlager auch häufig für die Umplanung bzw. der notwendigen Vergrößerung der Lagerkapazität innerhalb einer bestehenden baulichen Hülle interessant. Abbildung 2: Umschlagleistungen der verschiedenen Lagertypen Abbildung 3: Investitionskosten der einzelnen Lagertypen 2.2. Einzel-/ Doppelspiele Um anhand der Technik und der geometrischen Verhältnisse im Lager die höchstmögliche Umschlagleistung zu erzielen, ist es sinnvoll, Doppelspiele (DS) zu generieren. Somit ist nicht wie bei Einzelspielen (ES) je umgeschlagene Ladeeinheit eine Leerfahrt erforderlich, sondern nur je zweiter Ladeeinheit. Das Bediengerät fährt also vom Einlagerpunkt direkt zum Auslagerpunkt, ohne zum Übergabepunkt zurückkehren zu müssen. Diese Vorgehensweise setzt die Kenntnis der nächsten Fahraufträge und gegebenenfalls die Möglichkeit der Veränderung derer Reihenfolge voraus. Für eine Optimierung der Umschlagleistung ist die bei DS entstehende Leerfahrt (Zwischenfahrstrecke) und damit die Zwischenfahrzeit zu minimieren (vgl. 3.5). Nachfolgend beschriebene Untersuchungen beziehen sich jeweils auf Doppelspiele. Abbildung 4: Darstellung der anzufahrenden Lagerplätze in der Regalwand,links: Einzelspiel, rechts: Doppelspiel 2.3. Berechnungsvorschriften für Umschlagleistungen von Lagern Es existieren eine Reihe von Vorschriften zur Berechnung der Umschlagleistung von Lagern, exemplarisch sind drei Berechnungsvorschriften dargestellt. Die Richtlinie VDI 3561 [VDI3561] ermöglicht die Berechnung der Spielzeit auch für Doppelspiele. Dazu werden zwei Referenzpunkte festgelegt, die den Aus- bzw. Einlagerpunkt darstellen. Ein Doppelspiel besteht dann aus der Summe folgender Einzelzeiten: • der Hinfahrt vom Übergabepunkt zum Einlagerpunkt (P1), • der Leerfahrt vom Ein- zum Auslagerpunkt (P2) und der • Rückfahrt vom Auslagerpunkt zum Übergabepunkt (vgl. Abb.4 rechts). Die Summe dieser Einzelzeiten wird danach mit der Summe der Übergabezeiten addiert. Der Unterschied der Richtlinie und der Berechnungsvorschrift nach [Gud00] bestehen im wesentlichen aus der Lage der Ein- und Auslagerpunkte. Fahrzeitberechnung nach VDI 3561 P1 ; P2 Fahrzeitberechnung nach Gudehus 1) P1 ; P2 1)Annahme: Vernachlässigung von Totzeiten, Lastaufnahmefaktor = 1 Wird davon ausgegangen, dass in Abhängigkeit der Gassengeometrie immer nur eine der beiden Fahrzeitanteile (vertikal bzw. horizontal) spielzeitbestimmend ist, so ergeben sich beide Fahrstrecken zu 4/3 der jeweiligen Gesamtabmessung. Der Unterschied der beiden Berechnungsvorschriften liegt lediglich in der Aufteilung der Gesamtfahrstrecke auf die Teilfahrstrecken Hin-, Rück- bzw. Zwischenfahrt. Da jedoch die Fahrzeit zu den Anfahrpunkten in der Regel nicht von der gleichen Fahrzeitkomponente bestimmt wird, kommt es in der Praxis zu Unterschieden im Berechnungsergebnis. Die unter dem Titel „Leistungsnachweis für Regalbediengeräte, Spielzeiten“ stehende Norm FEM 9.851 [FEM9.851] beschäftigt sich ebenfalls mit der Berechnung von Spielzeiten von Regalbediengeräten (RBG). Dabei werden sechs verschiedene Anwendungsfälle generiert, die am häufigsten in der Praxis vorkommen. Diese unterscheiden sich insbesondere in der Lage der Übergabepunkte für die Ein- und Auslagerung. Dabei werden die Punkte sowohl horizontal als auch vertikal verschoben. Es werden hierbei auch Fälle betrachtet, in denen der Auslagerpunkt nicht mit dem Einlagerpunkt übereinstimmt, sich beispielsweise auch an dem gegenüberliegenden Gassenende befinden kann. Wird der einfachste Fall betrachtet, dass sich der Übergabepunkt für die Ein- und Auslagerung übereinstimmend an einer unteren Ecke der Gasse befindet, stimmen die Berechnungsformeln mit [Gud00] weitgehend überein. 2.4. Kritik und Untersuchungsansatz Die Berechnung der mittleren Spielzeit der einzelnen Lagergassen durch die beschriebenen Normen erfolgt in der Regel ohne die Berücksichtigung der Geschwindigkeitsdiagonalen, deren Steigung c durch nachstehendes Verhältnis gegeben ist. 1. Einleitung Eine umfassende Prozessanalyse ist die Grundlage einer jeden erfolgreichen RFID-Anwendung [o.Verf. 2006]. Die Merkmale, die bei einer solchen Untersuchung zu beachten sind, werden allerdings nicht öffentlich diskutiert. Wie Resch in seinem Ansatz zeigt, ist aber gerade die Analysephase von entscheidender Bedeutung für den späteren Erfolg einer RFID-Anwendung (vgl. Abb. 1). Abbildung 1: Fehlende Methodiken der Prozessanalyse [Resch2005] In dieser Phase besteht der größte Gestaltungsfreiraum für die spätere Umsetzung. Da in dieser Phase das größte Optimierungspotenzial einer RFID-Anwendung festgelegt wird, entscheidet sich bereits zu Beginn eines Projektes wie groß der maximal erreichbare Nutzen einer Lösung sein kann. Bisher existieren keine allgemein verbreiteten Methoden und Kriterien zur Identifikation dieser Einsatz-/Nutzenpotenziale. Die Prozessanalyse ist die Basis zukünftiger RFID-Anwendungen und ist daher entsprechend umfangreich durch zu führen. RFID-Einsatzpotenziale werden aktuell nur in Funktionsbereichen kommuniziert. Diese Pauschalisierung engt die Sicht auf potenzielle Anwendungen allerdings sehr stark ein. Dadurch besteht die Gefahr, dass die vorhandenen Nutzenpotenziale indirekt beteiligter Prozesse nicht beachtet werden. Es ist daher zwingend notwendig möglichst alle material- und informationsflussbezogenen Prozesse auf ein RFID-Einsatzpotenzial hin zu untersuchen. D.h. sowohl die Prozesse mit direktem Materialflussbezug (bspw. Wareneingang) als auch die Prozesse, die nur indirekt, über den Informationsfluss, mit dem Materialfluss verknüpft sind (bspw. Disposition). Der vorliegende Beitrag stellt daher einen ersten Ansatz für die Ermittlung allgemeingültiger Analysekriterien für RFID-Einsatzpotenziale. Die vorgestellte Methodik und der daraus entwickelte Kriterienkatalog sollen es ermöglichen, RFID-Anwendungen in der Analysephase auf ein möglichst vollständiges Nutzengerüst zu stellen und so den maximalen Nutzen einer Anwendung systematisch zu ermitteln. 2. Identifikationskriterien 2.1. Methodik Basierend auf der Überlegung die Kriterien sowohl theoretisch als auch auf Basis von Praxiserfahrungen zu entwickeln, dienen neben der Betrachtung technischer Grundlagen auch Analysen von realisierten Anwendungen und Pilotprojekten als Basis der Kriterienentwicklung. Abbildung 2 zeigt die grundsätzliche Methodik hinter der Entwicklung der Kriterien. Dabei zeigt sich, dass aus dem gewählten Ansatz zwangsläufig zwei differierende Typen von Kriterien entwickelt werden müssen. Technische Kriterien, aus den Grundlagen der RFID beziehen sich vor allem auf das vorherrschende Prozessumfeld. Frequenzspezifische Eigenschaften (Leistungsdaten) und allgemeine, also frequenzübergreifende Eigenschaften der RFID-Technik bilden die Ausgangsbasis für diese Kriteriengruppe. Dabei werden diese technologischen Eigenschaften in Prozessmerkmale überführt, anhand derer im konkreten Prozessumfeld eine Technologieauswahl durchgeführt werden kann. So können potenzielle RFID-Anwendungen auf eine prinzipielle Anwendbarkeit hin überprüft werden. Abbildung. 2: Vorgehen zur Entwicklung der Identifikationskriterien [Resch2005] Die zweite Gruppe der Kriterien, die organisatorischen Kriterien, werden aus Praxiserfahrungen abgeleitet. Basis dieser Analyse sind Prozesse aus realisierten Anwendungen und Pilotprojekten. Dieser praxisbasierte Teil stellt prozessbezogene Merkmale zusammen, deren Schwerpunkt auf prozessspezifischen organisatorischen Merkmalen, bspw. Durchsatz, oder auch Dokumentationsaufwand liegt. Die ausgewählten Praxisbeispiele sind nach ihren individuellen Prozessmerkmalen analysiert worden. Die Ergebnisse wurden stichpunktartig zusammengefasst, in übergeordnete Kategorien gruppiert und abschließend nach ihrem Flussbezug gegliedert. RFID-Anwendungen beeinflussen sowohl materialflussbezogene Prozesse, als auch direkt oder auch indirekt verknüpfte informationsflussbezogene Prozesse. Daher erfolgt eine Ordnung der identifizierten Kriteriengruppen nach ihrem Flussbezug, um so einem Anwender die Betrachtungsweise nachhaltig zu verdeutlichen und die Analyse zu vereinfachen. 2.2. Praxisbeispiele Die analysierten Praxisbeispiele sind zum Großteil in der Automobilindustrie realisiert (vgl. Abb. 3). Die weiteren Anwendungen sind aus der Instandhaltung sicherheitsrelevanter technischer Gebäudeausrüstung, aus einem Hochregallager eines Logistikdienstleisters sowie aus der Luftfahrtindustrie. Abbildung 3: Branchenspezifische Verteilung der Praxisbeispiele Die Auswahl der Praxisbeispiele ist bewusst auf die Automobilindustrie fokussiert. Dieser Industriezweig hat in Deutschland bereits einige Anwendungen und eine Vielzahl an Pilotprojekten initiiert. Die Bandbreite der realisierten Projekte ist sehr groß und deckt daher viele verschiedene Anwendungsfälle ab. Die Ergebnisse der Untersuchung sind aber auch auf andere Branchen übertragbar, da die untersuchten Praxisprojekte Situationen abbilden, die ebenfalls leicht zu übertragen sind. Die analysierten Anwendungen bilden ein sehr breites Feld an Einsatzszenarien ab. Anwendungen mit massenhaften Stückzahlen sind ebenso vertreten, wie Anwendungen mit hohem Spezialisierungscharakter. Die Anwendungen reichen dabei von einfachen Pilotprojekten im Ladungsträgermanagement, bis hin zu komplexen Anwendungen im Bereich der Produktionssteuerung und der unternehmensübergreifenden Koordination von Materialflüssen. Insgesamt verteilen sich die analysierten Anwendungen auf drei Schwerpunktbereiche. Abbildung 4 stellt die Anwendungsbereiche in einer Übersicht zusammen. Abbildung 4: Übersicht der Anwendungsgebiete aus den Praxisanwendungen Anwendungen aus den Bereichen der Produktionssteuerung und des Materialflusses sind dabei am häufigsten vertreten. Während die Anwendungen aus dem Bereich der Instandhaltung, bzw. dem Qualitätsmanagement, meist mit der Hauptanwendung aus dem Bereich der Produktionssteuerung verknüpft sind. So wird bspw. die Dokumentationen der einzelnen Fertigungsstationen i.d.R. sowohl zur Fertigungssteuerung als auch zur Qualitätssicherung genutzt. 2.3. Ergebnisse der Praxisanalyse Die Analyse der Praxisanwendungen brachte in einem ersten Schritt eine Fülle an spezifischen Merkmalen zusammen. Jeder analysierte Prozess wies seine eigenen Merkmale auf, die aber dem Grundsatz nach systematisiert werden konnten. Die so erarbeiteten Merkmale wurden in einem zweiten Schritt gruppiert. Insgesamt ergaben sich fünf Gruppen, die jeweils nach einer, durch die RFID-Technik durchgeführte Funktion benannt sind. Um eine Prozessanalyse mit Hilfe der Kriterien zu erleichtern, ist jede Gruppe ihrem übergeordneten Flusssystem zugeordnet worden. Nachstehende Abbildung 5 zeigt die einzelnen Gruppierungen mit ihrem jeweiligen Flussbezug. Dabei sind jeder Gruppe beispielhafte Merkmale zugeordnet. Abbildung 5: Organisatorische Kriterien zur Identifikation von RFID-Einsatzpotenzialen Die vorliegende Systematisierung von Identifikationskriterien deckt sowohl Aspekte des reinen Materialflusses, als auch die Aspekte der zugehörigen Informationsflüsse ab. Dabei verhält sich der Flussbezug in jeder Kriteriengruppe unterschiedlich. Die Kriterien der Gruppe Identifikation befassen sich ausschließlich mit dem Identifikationsvorgang. Dabei können die erarbeiteten Kriterien in zwei Arten unterschieden werden, quantitative und qualitative Kriterien. Qualitativ messbar sind Kriterien, die sich auf die Anzahl der Identifikationsvorgänge beziehen. Bspw. die Anzahl der Identifikationsvorgänge im betrachteten Prozessverlauf, bezogen auf ein Identifikationsobjekt oder die Anzahl der Identifikationsvorgänge pro Zeiteinheit an einem Identifikationspunkt innerhalb des Prozessverlaufs. Gleichzeitig umfasst diese Gruppe aber auch Kriterien, die nur qualitativ zu bewerten sind. Kriterien wie die Bedeutung einer exakten Identifikation einzelner Teile im Prozess oder auch der aktuelle Aufwand der Identifikation im Prozess lassen sich nur bedingt oder nicht quantifizieren. Diese Kriteriengruppe fokussiert mit ihren Merkmalen vor allem den Materialfluss. Die einzelnen Merkmale beziehen sich auf den tatsächlichen Identifikationsvorgang und nicht auf die zugehörigen Informationsflüsse. Unter dem Begriff Transparenz sind Kriterien gruppiert, die sich mit der Verfolgbarkeit und Übersichtlichkeit von Prozessen befassen. Dabei gilt es sowohl die Bedeutung für den aktuellen Prozess als auch für die abhängigen Prozesse zu ermitteln. Transparenz bzw. die fehlende Transparenz ist der Kern dieser Kriteriengruppe. Qualitative Kriterien sind in dieser Kategorie besonders stark vertreten, da vor allem die Bedeutung bestimmter Aspekte der Prozesstransparenz als Kriterium dient. Prozesstransparenz liegt i.d.R. nicht vor oder wird nur über komplexe Systeme erreicht. Die Bewertung dieser Kriteriengruppe ist höchst variabel, da Prozesstransparenz in ihrer Bedeutung höchst individuell ist, d.h. von Prozess zu Prozess stark variiert. Die Gruppe Konfiguration fasst Merkmale zusammen, die auf objektspezifische Anpassungsarbeiten im Prozessverlauf hinweisen. Diese Tätigkeiten sind i.d.R. mit einem quantifizierbaren Aufwand verbunden und können so leicht erfasst werden. Die RFID-Technologie eröffnet hier, ähnlich wie im Bereich der Identifikation, Chancen zur Automatisierung bestehender Prozesse. Die Kriterien konzentrieren sich in ihrer Zielrichtung daher schwerpunktmäßig auf die Untersuchung von Potenzialen hinsichtlich der Automation von Konfigurationsvorgängen. Ähnlich wie die vorstehende Gruppe der Transparenz, besitzt diese Gruppe ebenfalls einen starken Bezug zu beiden Flusssystemen. In beiden Gruppen liegt der Fokus der betrachteten Merkmale sowohl auf dem Materialfluss und den physischen Aktionen als auch auf den zugehörigen Informationsflüssen mit entsprechenden Tätigkeiten. Die vierte Gruppe Zuordnung enthält primär Merkmale, die sich auf den Informationsfluss beziehen. Im Vordergrund steht die Art und Weise in der innerhalb eines Prozesses Materialflüsse zwischen Quelle und Senke koordiniert werden. Diese Gruppe enthält ebenfalls sowohl qualitativ als auch quantitativ zu bewertenden Merkmale. RFID-Technik kann hier zu einer deutlichen Komplexitätsreduktion, einer Automation sowie der Reduktion von Stillstands- u. Wartezeiten führen. Die letzte Gruppe Datenverwendung und Dokumentation befasst sich beinahe ausschließlich mit Aspekten des Informationsflusses. Als beinahe Komplementär zur Gruppe der Identifikation stehen hier die informationsflussbezogenen Handlungen, ausgelöst durch einen zugehörigen Materialfluss in der Betrachtung. Dabei stehen vor allem Fehlerraten, manuelle Aufwende der Datenverarbeitung und die Anzahl an Medienbrüchen im Informationsfluss im Vordergrund. Auch hier existiert wiederum ein Geflecht aus qualitativen und quantitativen Kriterien, deren Bewertung individuell durchzuführen ist. 2.4. Technische Kriterien Ergänzt werden die organisatorischen Kriterien um die technischen Kriterien. Diese Kriterien leiten sich aus den technischen Grundlagen der RFID-Technik ab. Diese Grundlagen sind zum einen die Eigenschaft der kontakt- und sichtlosen Übertragung von Energie und Daten, zum anderen der physische Aufbau der Komponenten eines RFID-Systems, dem Reader und dem Transponder. Des Weiteren definieren die frequenzspezifischen Eigenschaften der verschiedenen RFID-Systeme unterschiedliche Leistungsparameter, aus denen technische Kriterien abgeleitet werden können. Daraus ergibt sich die logische Trennung in frequenzabhängige und frequenzunabhängige Kriterien. Auszüge dieser Kriterien zeigt nachstehende Abbildung 6 Abbildung 6: Technische Kriterien Die technischen Kriterien dienen eher zur Technologieauswahl, als zu einer reinen Potenzialidentifikation, da ausschließlich limitierende Aspekte der Technologie betrachtet werden. Einflüsse, bedingt durch die genutzte technische Ausrüstung (bspw. metallische Lagertechnik) oder verfahrensbedingte Einflüsse (elektromagnetische Felder, Schweißroboter, o.ä.), werden über diese Kriterien abgebildet und finden so Berücksichtigung in den zu entwickelnden RFID-Szenarien. Die Wirkung dieser Kriterien hängt stark von dem jeweiligen Stand der Technik ab. Galt bspw. der Einsatz von 13,56 MHz Transpondern direkt auf Metall vor fünf Jahren noch als nicht möglich, so ist die Technik mittlerweile so weit entwickelt, dass auch Lösungen in diesem Bereich angeboten werden. Daher muss festgehalten werden, dass die frequenzabhängigen technischen Kriterien im Zeitverlauf variabel in ihrer Wirkung sind und sich mit dem technischen Fortschritt der RFID-Hardware verändern. Atmosphärische Einflüsse auf die RFID-Hardware sind generell für alle Varianten (unabhängig von der Betriebsfrequenz) der RFID-Technik zu beachten. Der Einfluss der Umgebungsbedingungen auf die Integrität der Hardware ist immer zu berücksichtigen. Temperatur, Druck und Staubbelastung sind hier die Hauptgruppen äußerer Einflüsse auf die RFID-Hardware. Auch diese Gruppe der technischen Kriterien muss mit der sich verändernden technischen Leistungsfähigkeit in ihrer Bewertung angepasst werden. 3. Anwendung der Kriterien 3.1. Anwendungsbeispiel Die Anwendung der Kriterien wird im Folgendem anhand eines kurzen Beispiels erläutert. Nachstehende Abbildung 7 zeigt Ausschnitte aus einem fiktiven Prozess innerhalb eines Großlagers. Abbildung 7: Fiktiver Prozess Von der Entladung des LKW bis zur Einlagerung der Paletten ist der Prozess in vier grobe Phasen strukturiert. Zur Identifikation von RFID-Einsatzpotenzialen werden die einzelnen Prozesselemente nach dem in Tabelle 1dargestellten Schema untersucht. Tabelle 1: Exemplarische Anwendung der Kriterien an einem ausgewählten Beispiel Kriteriengruppe Kriterium Einheit Prozesselement Entladen des LKW Bezugsobjekt LKW Palette Identifikation Anzahl ID - Vorgänge pro Objekt 1/Stck. 2 1 Anzahl ID - Objekte im Zeitraum Stck./ZE 25/h 10/min Transparenz Bedeutung exakter Prozesszeiterfassung Qual. Hoch Hoch intransparente Prozessabschnitte ja/nein Ja Ja Konfiguration Anzahl objektspez. Konfigurationsarbeiten 1/Stck. 0 0 Manueller Anteil der Konfiguration Qual. - - Zuordnung Fehleranteil der Zuordnung Q/S Qual. Mittel Gering Komplexität der Zuordnung Q/S Qual. Hoch Hoch Datenverwendung und Dokumentation Anzahl der Änderungen objektspezifischer Daten im Prozess 1/Stck. 8 (6-7) 2 Anzahl der Medienbrüche im Prozess 1/Stck. - - Die Tabelle zeigt, wie einzelne Prozesselemente mit Hilfe der Identifikationskriterien analysiert werden können. Dabei ergeben sich aus den Ausprägungen der einzelnen Kriterien die Nutzenpotenziale auf deren Basis sich eine spätere RFID-Anwendung gestalten und bewerten lässt. Für die Analyse der einzelnen Prozesselemente ist es notwendig, die Kriterien auf ein Bezugsobjekt zu beziehen. Dieses Bezugsobjekt stellt den potenziellen Träger des Transponders dar. Dabei ist zu beachten, dass innerhalb eines Prozesses mehrere Bezugsobjekte vorhanden sein können. Die Analyse muss daher für jedes Bezugsobjekt einzeln durchgeführt werden. Die Zusammenfassung der Analyseergebnisse pro Bezugsobjekt, über die zusammengehörigen Prozesselemente zeigt die Nutzenpotenziale innerhalb der einzelnen Prozesse. 3.2. Verwendung der Ergebnisse und Bewertungsmöglichkeiten identifizierter Einsatzpotenziale Im vorstehenden Absatz wurde gezeigt, wie die erarbeiteten Kriterien zur Prozessanalyse genutzt werden können. Aus der Analyse ergeben sich Nutzenpotenziale für den RFID-Einsatz. Inwieweit diese erkannten Potenziale tatsächlich zu einer wirtschaftlichen RFID-Anwendung führen, muss in einem zweiten Schritt geprüft werden. Dabei muss festgestellt werden, dass es keine RFID-Lösung „von der Stange“ gibt [Lammers2006]. Jede Anwendung muss individuell auf Wirtschaftlichkeit geprüft werden. Dabei spielen vor allem die Kriterien eine starke Rolle, die nur qualitativ erfasst werden können, z. B. die Bedeutung einer exakten Erfassung der Prozesszeit. Quantitativ erfassbare Kriterien sind vergleichsweise einfach in der wirtschaftlichen Beurteilung, obwohl auch für diese Art Kriterium keine allgemein gültigen Richtwerte zur Beurteilung existieren. Zu groß sind hier die Unterschiede zwischen einzelnen Prozessen und den möglichen Einspareffekten, bedingt durch differierende Kostentreiber und Anforderungen an Leistungsfähigkeiten. Weiterhin müssen sowohl qualitative als auch quantitative Kriterien immer im Zusammenhang gesehen werden. Nur dann kann der potenzielle Nutzen einer RFID-Anwendung vollständig ermittelt werden. Erst aus der Kombination dieser beiden Faktorgruppen ergibt sich das maximale Nutzenpotenzial einer RFID-Anwendung. Vor diesem Hintergrund sind die einzelnen Nutzenpotenziale zu erfassen, daraus mögliche RFID-Szenarien zu entwickeln und diese Szenarien einer abschließenden, detaillierten Wirtschaftlichkeitsanalyse zu unterziehen.
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Im operativen Betrieb einer Stückgutspeditionsanlage entscheidet der Betriebslenker bzw. der Disponent in einem ersten Schritt darüber, an welche Tore die Fahrzeuge zur Be- und Entladung andocken sollen. Darüber hinaus muss er für jede Tour ein Zeitfenster ausweisen innerhalb dessen sie das jeweilige Tor belegt. Durch die örtliche und zeitliche Fahrzeug-Tor-Zuordnung wird der für den innerbetrieblichen Umschlagprozess erforderliche Ressourcenaufwand in Form von zu fahrenden Wegstrecken oder aber Gabelstaplerstunden bestimmt. Ein Ziel der Planungsaufgabe ist somit, die Zuordnung der Fahrzeuge an die Tore so vorzunehmen, dass dabei minimale innerbetriebliche Wegstrecken entstehen. Dies führt zu einer minimalen Anzahl an benötigten Umschlagmittelressourcen. Darüber hinaus kann es aber auch zweckmäßig sein, die Fahrzeuge möglichst früh an die Tore anzudocken. Jede Tour verfügt über einen individuellen Fahrplan, der Auskunft über den Ankunftszeitpunkt sowie den Abfahrtszeitpunkt der jeweiligen Tour von der Anlage gibt. Nur innerhalb dieses Zeitfensters darf der Disponent die Tour einem der Tore zuweisen. Geschieht die Zuweisung nicht sofort nach Ankunft in der Anlage, so muss das Fahrzeug auf einer Parkfläche warten. Eine Minimierung der Wartezeiten ist wünschenswert, damit das Gelände der Anlage möglichst nicht durch zuviele Fahrzeuge gleichzeitig belastet wird. Es kann vor allem aber auch im Hinblick auf das Reservieren der Tore für zeitkritische Touren sinnvoll sein, Fahrzeuge möglichst früh abzufertigen. Am Lehrstuhl Verkehrssysteme und -logistik (VSL) der Universität Dortmund wurde die Entscheidungssituation im Rahmen eines Forschungsprojekts bei der Stiftung Industrieforschung in Anlehnung an ein zeitdiskretes Mehrgüterflussproblem mit unsplittable flow Bedingungen modelliert. Die beiden Zielsetzungen wurden dabei in einer eindimensionalen Zielfunktion integriert. Das resultierende Mixed Integer Linear Programm (MILP) wurde programmiert und für mittlere Szenarien durch Eingabe in den Optimization Solver CPlex mit dem dort implementierten exakten Branch-and-Cut Verfahren gelöst. Parallel wurde im Rahmen einer Kooperation zwischen dem Lehrstuhl VSL und dem Unternehmen hafa Docking Systems, einem der weltweit führenden Tor und Rampenhersteller, für die gleiche Planungsaufgabe ein heuristisches Scheduling Verfahren sowie ein Dispositionsleitstand namens LoadDock Navigation entwickelt. Der Dispositionsleitstand dient der optimalen Steuerung der Torbelegungen in logistischen Anlagen. In dem Leitstand wird planerische Intelligenz in Form des heuristischen Schedulingverfahrens, technische Neuerungen in der Rampentechnik in Form von Sensoren und das Expertenwissen des Disponenten in einem Tool verbunden. Das mathematische Modell sowie der Prototyp mit der integrierten Heuristik werden im Rahmen dieses Artikels vorgestellt.
Resumo:
Die optimale Gestaltung logistischer Systeme und Prozesse bekommt eine immer größere Bedeutung für die Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Für Einzelkomponenten von Materi-alflusssystemen sind neben exakten analytischen Verfahren auch Näherungslösungen und Ersatzmodelle in Form von Polynomen, neuronalen Netzen oder zeitdiskreten Verfahren vorhanden, mit denen eine gute Nachbildung des Verhaltens dieser Komponenten möglich ist. Ziel des Baukastensystems ist es, für diese Vielzahl von Methoden mit ihren spezifischen Ein- und Aus-gangsgrößen eine übergeordnete, einheitliche Kommunikations- und Datenschnittstelle zu definieren. In einem grafischen Editor kann ein Modell eines Materialflusssystems aus solchen Bausteinen gebildet und parametriert werden. Durch Verbindungen zwischen den Bausteinen werden Informationen ausge-tauscht. Die Berechnungen der Bausteine liefern Aussagen zu Auslastungen, Warteschlangen bzw. Warte-zeiten vor den Bausteinen sowie Flussgrößen zur Beschreibung der Abgangströme. The optimal arrangement of logistical systems and operations gets an increased importance for the economicalness and competitiveness of enterprises. For individual components of material flow systems there are also existing approximate solutions and substitute models besides exact analytical calculations in the form of polynomials, neural nets or time-discrete analysis which allows a good analytical description of the behaviour of these components. It is aim of the module system to define a superordinate and unified communication and data interface for all of these variety of methods with her specific input and output quantities. By using a graphic editor, the material flow system can be modelled of such components with specified functions and parameters. Connections between the components allows exchange of information. The calculations of the components provide statements concerning utilization, queue size or waiting time ahead of the components as well as parameters for the description of the departure process. Materialflusssysteme sind Träger innerbetrieblicher Transportprozesse und elementarer Bestandteil logistischer Systeme. Die optimale Gestaltung logistischer Systeme und Prozesse bekommt eine immer größere Bedeutung für die Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Die effiziente Dimensionierung von Materialflusssystemen ist für Planer, Hersteller und Betreiber solcher Anlagen von grundsätzlicher Bedeutung. Für viele bei der Planung materialflusstechnischer Anlagen auftretende Fragestellungen steht noch immer kein Berechnungsverfahren oder -werkzeug zur Verfügung, welches allen drei folgenden Anforderungen gleicherma-ßen gerecht wird: Die Handhabung soll einfach, unkompliziert und schnell sein. Die Berechnungsergebnisse sollen eine hohe Genauigkeit haben. Die Berechnung soll allgemein gültige Ergebnisse liefern. Dabei handelt es sich um Fragestellungen, die durchaus grundlegender Natur sind. Beispielsweise nach den (statistisch) zu erwartenden minimalen und maximalen Auftragsdurchlaufzeiten, nach dem Einfluss von Belas-tungsschwankungen auf die Anlagenleistung, nach vorzusehenden Puffern (Stauplätze) und Leistungsreserven (Auslastung). Für die oben genannten Aufgaben der Materialflussplanung stehen heute hauptsächlich drei Verfahren zur Verfügung (Abb. 1): Faustformeln (gekennzeichnet mit f) sind einfach aber ungenau. Das Systemverhalten von Materialfluss-komponenten beschreiben sie selten über den gesamten Bereich möglicher Betriebsbedingungen und Konfi-gurationen. Das Verhalten von gesamten Materialflusssystemen ist zu komplex, als dass es mit Faustformeln adäquat beschreibbar wäre. Bedienungstheoretische Ansätze erlauben die Beschreibung von Materialflusskomponenten (kleines b) sehr genau und sehr umfassend, soweit Standardmethoden und -modelle der Bedienungstheorie anwendbar sind. Ist diese Voraussetzung nicht gegeben, kann der Aufwand zur Modellbildung schnell erheblich werden. Die Beschreibung von Materialflusssystemen (großes B) als Bedienungsnetzwerke ist nur unter (zum Teil stark) vereinfachenden Annahmen möglich. Solche Vereinfachungen gehen zu Lasten von Genauigkeit und All-gemeingültigkeit der Aussagen. Die Methoden sind häufig sehr komplex, ihre Anwendung erfordert vertief-te Kenntnisse in der Statistik und Stochastik. Simulationsuntersuchungen liefern für Materialflusskomponenten (kleines s) und für Materialflusssysteme (großes S) gleichermaßen genaue Aussagen. Der für die Untersuchungen erforderliche Aufwand hängt dabei weit weniger von den Eigenschaften und der Größe des Systems ab, als es bei bedienungstheoretischen An-sätzen der Fall ist. Die Aussagen der Simulation sind nie universell. Sie betreffen immer nur ein System in einer bestimmten Konfiguration. Die Anwendung der Simulation erfordert Spezialsoftware und vertiefte Kenntnisse in der Modellierung und Programmierung. Verfahren, die genaue und allgemein gültige Aussagen über das Verhalten komplexer Materialflusssysteme liefern können, sind insbesondere in der Phase der Angebotserstellung bzw. in der Phase der Grobplanung von besonderer Wichtigkeit. Andererseits sind heute verfügbare Verfahren aber zu kompliziert und damit unwirt-schaftlich. Gerade in der Phase der Systemgrobplanung werden häufig Änderungen in der Struktur des Systems notwendig, welche z.B. beim Einsatz der Simulation zu erheblichem Änderungsaufwand am Modell führt. Oftmals können solche Änderungen nicht schnell genug ausgeführt werden. Damit bleiben in der Praxis oft erhebliche Planungsunsicherheiten bestehen. Der Grundgedanke des Baukastensystems besteht in der Modularisierung von Materialflusssystemen in einzelne Bausteine und Berechnungen zum Verhalten dieser Komponenten. Die betrachteten Module sind Materialfluss-komponenten, die eine bestimmte logistische Funktion in einer konstruktiv bzw. steuerungstechnisch bedingten, definierten Weise ausführen. Das Verhalten einer Komponente wird durch Belastungen (Durchsatz) und techni-sche Parameter (Geschwindigkeit, Schaltzeit o.ä.) beeinflusst und kann durch ein adäquates mathematisches Modell quantifiziert werden. Das offene Baukastensystem soll dabei vor allem einen konzeptionellen Rahmen für die Integration derartiger Modellbausteine bilden. Es umfasst neben der Bausteinmodularisierung die Problematik der Kommunikation zwischen den Bausteinen (Schnittstellen) sowie Möglichkeiten zur Visualisierung von Ergebnissen. Das daraus abgeleitete softwaretechnische Konzept berücksichtigt neben der einheitlichen Integration der zum Teil stark unterschiedlichen Berechnungsverfahren für einzelne Materialflusskomponenten auch einheitliche Definitionen zur Beschreibung von benötigten Eingangsparametern einschließlich der Randbedingungen (Defini-tionsbereich) und Plausibilitätskontrollen sowie zur Ergebnisbereitstellung. Äußerst wichtig war die Zielstellung, das System offen und erweiterbar zu gestalten: Prototypisch wurden zwar einzelne vorliegende Bausteine integ-riert, es ist aber jederzeit möglich, weitere Verfahren in Form eines Bausteines zu implementieren und in das Baukastensystem einzubringen. Die Ergebnisse der Berechnungen für ein einzelnes Element (Output) fließen zugleich als Input in das nachfol-gende Element ein: Genau wie im realen Materialflusssystem durch Aneinanderreihung einzelner fördertechni-scher Elemente der Materialfluss realisiert wird, kommt es im Baukasten durch Verknüpfung der Bausteine zur Übertragung der relevanten Informationen, mit denen der Fluss beschrieben werden kann. Durch die Weitergabe der Ergebnisse kann trotz Modularisierung in einzelne Bausteine das Verhalten eines gesamten Materialflusssys-tems bestimmt werden. Daher sind auch hier einheitliche Festlegungen zu Art und Umfang der Übergabeparame-ter zwischen den Bausteinen erforderlich. Unter einem Baustein soll ein Modell einer Materialflusskomponente verstanden werden, welches das Verhalten dieser Komponente beim Vorliegen bestimmter Belastungen beschreibt. Dieses Verhalten ist insbesondere gekennzeichnet durch Warteschlangen und Wartezeiten, die vor der Komponente entstehen, durch Auslastung (Besetztanteil) der Komponente selbst und durch die Verteilung des zeitlichen Abstand (Variabilität) des die Komponente verlassenden Stroms an Transporteinheiten. Maßgeblich bestimmt wird dieses Verhalten durch Intensität und Variabilität des ankommenden Stroms an Transporteinheiten, durch die Arbeitsweise (z.B. stetig / unstetig, stochastisch / deterministisch) und zeitliche Inanspruchnahme der Komponente sowie durch Steuerungsregeln, mit denen die Reihenfolge (Priorisierung / Vorfahrt) und/oder Dauer der Abarbeitung (z.B. Regalbediengerät mit Strategie „Minimierung des Leerfahrtan-teils“) verändert werden. Im Grunde genommen beinhaltet ein Baustein damit ein mathematisches Modell, das einen oder mehrere an-kommende Ströme von Transporteinheiten in einen oder mehrere abgehende Ströme transformiert (Abb. 2). Derartige Modelle gibt es beispielsweise in Form von Bedienmodellen ([Gnedenko1984], [Fischer1990 u.a.]), zeitdiskreten Modellen ([Arnold2005], [Furmans1992]), künstlichen neuronalen Netzen ([Schulze2000], [Markwardt2003]), Polynomen ([Schulze1998]). Die zu Grunde liegenden Verfahren (analytisch, simulativ, numerisch) unterscheiden sich zwar erheblich, genü-gen aber prinzipiell den genannten Anforderungen. Die Fixierung auf ein mathematisches Modell ist aber nicht hinreichend, vielmehr bedarf es für einen Baustein auch definierter Schnittstellen, mit denen der Informationsaustausch erfolgen kann (Abb. 3). Dazu zählen neben der einheitlichen Bereitstellung von Informationen über die ankommenden und abgehenden Materialströme auch die Berücksichtigung einer individuellen Parametrierung der Bausteine sowie die Möglichkeit zur Interaktion mit dem Bediener (Anordnung, Parametrierung und Visualisierung). Das offene Konzept erlaubt das eigenständige Entwickeln und Aufnehmen neuer Bausteine in den Baukasten. Dazu ergibt sich als weitere Anforderung die einfache Konfigurierbarkeit eines Bausteins hinsichtlich Identifika-tion, Aussehen und Leistungsbeschreibung. An einen Baustein innerhalb des Baukastensystems werden weiter-hin die folgenden Anforderungen gestellt: Jeder Baustein ist eine in sich abgeschlossene Einheit und kann nur über die Ein- und Ausgänge mit seiner Umgebung kommunizieren. Damit ist ausgeschlossen, dass ein Baustein den Zustand eines ande-ren Bausteins beeinflussen kann. Das führt zu den beiden Lokalitätsbedingungen: Es gibt keine �����bergeordnete Steuerung, die in Abhängigkeit vom aktuellen Systemzustand dispositive Entscheidungen (z.B. zur Routenplanung) trifft. Blockierungen in Folge von Warteschlangen haben keine Auswirkungen auf die Funktion an-derer Bausteine. Bausteine beinhalten in sich abgeschlossene Verfahren zur Dimensionierung einer Komponente (Klas-se) des Materialflusssystems (z.B. Einschleusung auf einen Sorter, Drehtisch als Verzweigungselement oder als Eckumsetzer). Dabei werden auf Grund von technischen Parametern, Steuerungsstrategien und Belastungsannahmen (Durchsatz, Zeitverteilungen) Ergebnisse ermittelt. Ergebnisse im Sinne dieses Bausteinkonzepts sind Auslastungen, Warteschlangen bzw. Wartezeiten vor dem Baustein sowie Flussgrößen zur Beschreibung des Abgangstroms. Als Beschreibung eignen sich sowohl einzelne Kennwerte (Mittelwert, Varianz, Quantile) als auch statische Verteilungsfunktionen. Die Lokalitätsbedingungen stellen Einschränkungen in der Anwendbarkeit des Baukastensystems dar: Systeme mit übergeordneten Steuerungsebenen wie Routenplanung oder Leerfahrzeugsteuerung, die Entscheidungen auf Grund der vorhandenen Transportaufträge und des aktuellen Systemzustands treffen (Fahrerlose Transportsys-teme, Elektrohängebahn), können mit dem Baukasten nicht bearbeitet werden. Diese auf Unstetigförderern basierenden Systeme unterscheiden sich aber auch in ihren Einsatzmerkmalen grundlegend von den hier betrach-teten Stetigförderersystemen. Das Problem der Blockierungen vorgelagerter Bereiche durch zu große Warteschlangen kann dagegen bereits mit dem Baukasten betrachtet und zumindest visualisiert werden. Dazu ist den Verbindungen zwischen den Bausteinen eine Kapazität zugeordnet, so dass durch Vergleich mit den berechneten Warteschlangenlängen eine generelle Einschätzung zur Blockierungsgefahr möglich wird: Ist die Streckenkapazität kleiner als die mittlere Warteschlange, muss von einer permanenten Blockierung ausgegangen werden. In diesem Fall kann der vorhergehende Baustein seine gerade in Bearbeitung befindli-che Transporteinheit nach dem Ende der „Bedienung“ nicht sofort abgeben und behindert damit auch seine weiteren ankommenden Transporteinheiten. Für die Transporteinheiten bedeutet das eine Verlustzeit, die auch nicht wieder aufgeholt werden kann, für das gesamte Transportsystem ist von einer Leistungsminde-rung (geringerer Durchsatz, größere Transport- / Durchlaufzeit) auszugehen. Da bei der Berechnung der Bausteine von einer Blockierfreiheit ausgegangen wird, sind die Berechnungser-gebnisse in aller Regel falsch. Ist die Streckenkapazität zwar größer als die mittlere Warteschlange, aber kleiner als beispielsweise das 90%-Quantil der Warteschlange, ist mit teilweisen Blockierungen (in dem Fall mit mehr als 10% Wahr-scheinlichkeit) zu rechnen. Dann tritt der o.g. Effekt nur zeitweise auf. Die Ergebnisse der Berechungen sind dann zumindest für einzelne Bausteine ungenau. In beiden Fällen wird das Problem erkannt und dem Anwender signalisiert. Es wird davon ausgegangen, dass die geplante Funktionalität und Leistungsfähigkeit des Materialflusssystems nur dann gewährleistet ist, wenn keine Blockierungen auftreten. Durch Änderung der Parameter des kritischen Bausteins, aber auch durch Änderung der Materialströme muss daher eine Anpassung vorgenommen werden. Erst bei Vorliegen der Blockierfreiheit ist die Voraussetzung der Lokalität der Berechnungen erfüllt. Die Berechnungsverfahren in den Bausteinen selbst können wegen der Modularisierung (Lokalität) sehr unter-schiedlicher Art sein. Dabei ist es prinzipiell möglich, die einzelnen Ergebnisse eines Bausteins mit verschiede-nen Verfahren zu ermitteln, insbesondere dann, wenn auf Grund eines eingeschränkten Definitionsbereichs der Eingangsparameter die Anwendung eines bestimmten Verfahrens nicht zulässig ist. Bausteine, die einen Materialfluss auf Grund äußerer, nicht aus dem Verhalten des Bausteins resultierende Einflüsse generieren (Quelle) oder verändern (Service-Station), sind durch eine Flussgröße parametriert. Die Flussgröße ist eine statistische Verteilungsfunktion zur Beschreibung der Ankunfts- und Abgangsströme (Zwi-schenankunftszeiten). In der Praxis, insbesondere in der Planungsphase, ist aber eine solche Verteilungsfunktion meist nicht bekannt. Zudem erweist sich das Rechnen mit Verteilungsfunktionen als numerisch aufwändig. Untersuchungen in [Markwardt2003] haben gezeigt, dass eine Parametrisierung als Abstraktion über statistische Verteilungsfunktionen mit gleichen Erwartungswerten, Minima und Streuungen ausreichend genaue Ergebnisse liefert. Daher wird die Flussgröße beschrieben durch die Parameter Ankunftsrate (=Durchsatz), Mindestzeitabstand tmind und Variationskoeffizient c (als Maß für die Variabilität des Stroms). Zur Visualisierung der Ergebnisse kann die dreiparametrige Gammaverteilung zu Grunde gelegt werden, die eine gute Anpassung an reale Prozessverläufe bietet und durch die genannten Parameter eindeutig beschrieben ist: Weitere leistungsbestimmende Größen wie technische Parameter, Zeitbedarfe u.ä. werden als Parametertupel (k) der jeweiligen Klasse zugeordnet. So ist z.B. bei einer Einschleusung auf einen Sorter zu garantieren, dass der Strom auf der Hauptstrecke nicht angehalten wird. Das erfordert bei einer Einschleusung von der Nebenstrecke eine Lücke im Gutstrom auf der Hauptstrecke mit der Länge Mindestabstand und Fördergeschwindigkeit sind Parameter der ankommenden Förderstrecken, demnach ist lediglich die Größe ttr als Transferzeit ein leistungsbestimmender Parameter der Einschleusung. Förderstrecken stellen die Verbindungen zwischen den Bausteinen her und realisieren den eigentlichen Material-fluss durch das System. Die technische Realisierung kann dabei prinzipiell durch verschiedenartige Bauformen von Stetig- und Unstetigförderern erfolgen. Systeme, die aber vollständig auf der Basis von Unstetigförderern arbeiten wie fahrerlose Transportsysteme (FTS) oder Elektrohängebahn (EHB), werden im Rahmen des Baukas-tens nicht betrachtet, weil die Lokalitätsbedingungen nicht gelten und beispielsweise eine übergeordnete Sys-temsteuerung (Fahrzeugdisposition, Leerfahrtoptimierung) einen erheblichen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems hat. Förderstrecken im hier verwendeten Sinne sind Rollen-, Ketten-, Bandförderer oder ähnliches, deren maximaler Durchsatz im Wesentlichen durch zwei Parameter bestimmt wird: Fördergeschwindigkeit (vF) und Mindestab-stand zwischen den Transporteinheiten (smind). Der Mindestabstand ergibt sich aus der Länge der Transportein-heit in Transportrichtung (sx) und einem Sicherheitsabstand (s0), der für ein sicheres und gefahrloses Transportie-ren erforderlich ist. Die Mindestzeit tmind,S zwischen zwei Fördereinheiten auf einer Förderstrecke bestimmt sich demnach zu Ist das verbindende Förderelement nicht staufähig (nicht akkumulierend, z.B. Gurtbandförderer), so kann sich der Abstand zwischen den Fördergütern während des Förder- oder Transportvorgangs nicht verändern: Muss das Band angehalten werden, weil eine Abgabe an das nachfolgende Förderelement nicht möglich ist, bleiben alle Einheiten stehen. In diesem Fall ist es also nicht möglich, die Lücken im Transportstrom zu schließen, die bereits bei der Aufgabe auf das Förderelement entstehen. Für die Berechnung der Mindestzeit tmind,S bedeutet das, dass dann auch die Mindestzeit tmind,B des vorhergehenden Bausteins berücksichtigt werden muss. Die Mindestzeit des Streckenelements nach (6) bzw. (7) wird als einer der Parameter der Flussgröße zur Be-schreibung des am nachfolgenden Baustein ankommenden Stroms verwendet. Als Parameter der Förderstrecke werden neben der Fördergeschwindigkeit daher auch Angaben zum Transportgut (Abmessungen, Sicherheitsab-stand, Transportrichtung) benötigt. Es bot sich ferner an, eine Typisierung der Förderstrecken hinsichtlich ihrer technischen Realisierung (Rollenförderer, Kettenförderer, Bandförderer usw. mit zugeordneten Parametern) vorzunehmen, um den Aufwand für die Beschreibung der Förderstrecken gering zu halten. Weitere Parameter der Förderstrecken dienen der Aufnahme der Berechnungsergebnisse von vor- bzw. nachge-lagerten Bausteinen und beinhalten: die Länge der Warteschlange (einzelne Kenngrößen wie Mittelwert, 90%-, 95% bzw. 99%-Quantil oder - falls ermittelbar - als statistische Verteilung) die Wartezeit (ebenfalls Kenngrößen oder statistische Verteilung) die (Strecken-)Auslastung Variationskoeffizient für den Güterstrom Für die Darstellung des Materialflusses in einem System werden jeweils einzelne Materialfluss-Relationen betrachtet. Dabei wird angenommen, dass jede Relation an einer Quelle beginnt, an einer Senke endet, dabei mehrere Materialfluss-Komponenten (Bausteine) durchläuft und über den gesamten Verlauf in seiner Größe (Transportmenge) konstant bleibt. Einziger leistungsbestimmender Parameter einer Materialfluss-Relation ist die Transportmenge. Sie wird als zeitabhängige Größe angegeben und entspricht damit dem Durchsatz. Mindestabstand und Variationskoeffizient werden vom erzeugenden Baustein (Quelle) bestimmt, von den weiteren durchlaufenen Bausteinen verändert und über die Förderstrecken jeweils an den nachfolgenden Baustein übertragen. Die verbindenden Förderstrecken werden mit dem jeweiligen Durchsatz „belastet“. Bei Verbindungen, die von mehreren Relationen benutzt werden, summieren sich die Durchsätze, so dass sich unterschiedliche Strecken- und Bausteinbelastungen ergeben. Im Kontext des Baukastensystems werden Metadaten1 verwendet, um die in einem Baustein enthaltenen Infor-mationen über Anwendung, Verfahren und Restriktionen transparent zu machen. Ziel des Baukastensystems ist es je gerade, einfache und leicht handhabbare Berechnungsmodule für einen breiteren Anwenderkreis zur Verfü-gung zu stellen. Dazu sind Beschreibungen erforderlich, mit denen das Leistungsspektrum, mögliche Ergebnisse und Anwendungs- bzw. Einsatzkriterien dokumentiert werden. Aufgabe der Baustein-Bibliothek ist die Sammlung, Verwaltung und Bereitstellung von Informationen über die vorhandenen Bausteine. Damit soll dem Nutzer die Möglichkeit gegeben werden, für seine konkret benötigte Materialflusskomponente einen geeigneten Baustein zur Abbildung zu finden. Mit der Entwicklung weiterer Bausteine für ähnliche Funktionen, aber unterschiedliche Realisierungen (z. B. Regalbediengerät: einfach- oder doppeltiefe Lagerung, mit oder ohne Schnellläuferzone usw.) wächst die Notwendigkeit, die Einsatz- und Leis-tungsmerkmale des Bausteins in geeigneter Weise zu präsentieren. Die Baustein-Bibliothek enthält demnach eine formalisierte Beschreibung der vorhandenen und verfügbaren Bausteine. Die Informationen sind im Wesentlichen unter dem Aspekt einer einheitlichen Identifikation, Infor-mation, Visualisierung und Implementierung der unterschiedlichen Bausteine zusammengestellt worden. Einige der in der Baustein-Bibliothek enthaltenen Metadaten lassen sich durchaus mehreren Rubriken zuordnen. Identifikation und Information Ein Baustein wird durch eine eindeutige Ident-Nummer fixiert. Daneben geben Informationen zum Autor (Ent-wicklung und/oder Implementierung des Verfahrens) und eine Funktionsbeschreibung eine verbale Auskunft über den Baustein. Zusätzlich ist jeder Baustein einem bestimmten Typ zugeordnet entsprechend der Baustein-Klassifizierung (Bearbeiten, Verzweigen, Zusammenführen usw.), über den die Baustein-Auswahl eingegrenzt werden kann. Visualisierung Die Parameter für die Visualisierung beschreiben die Darstellung des Bausteins innerhalb des Baukastensystems (Form, Farbe, Lage der Ein- und Ausgänge des Bausteins, Icons). Implementierung Der Klassenname verweist auf die Implementierung des Bausteins. Zusätzlich benötigte Programm-Ressourcen (externe Bibliotheken wie *.dll , *.tcl o.ä.) können angegeben werden. Weiterhin sind Bezeichnungen und Erläuterungen der erforderlichen technischen Parameter für den Eingabedialog enthalten. Für die Förderstrecken wird ebenfalls eine formalisierte Beschreibung verwendet. Sie verweist jedoch nicht wie die Baustein-Bibliothek auf Software-Ressourcen, sondern enthält nur eine Reihe technischer Parameter, die für das Übertragungsverhalten der Förderstrecke eine Rolle spielen (Fördergeschwindigkeit, Arbeitsweise akkumu-lierend, Ausrichtung des Transportguts). Die Einträge lassen sich als Musterdatensätze (Template) für die Bau-stein-Verbindungen auffassen, um bestimmte, häufig vorkommende fördertechnische Lösungen diesen Verbin-dungen in einfacher Weise zuordnen zu können. Die Angaben sind aber im konkreten Anwendungsfall änderbar. Angaben zum Transportgut beschränken sich auf die Abmessungen der Transporteinheiten (Länge, Breite) und den erforderlichen Sicherheitsabstand (s0). Als Grundform wird von einer Standard-Euro-Palette (1200x800 mm) ausgegangen, es lassen sich aber auch Güter mit anderen Maßen hinzufügen. Die Angaben zum Transportgut werden in Verbindung mit den Parametern der Förderstrecken (Ausrichtung des Gutes längs oder quer) ausgewertet, so dass sich die jeweiligen Mindestabstände (Gleichung 6 bzw. 7) sowie der maximale Durchsatz Qmax als Grundlage für die Berechnung der Streckenauslastung bestimmen lassen. Das Gesamtkonzept des Baukastensystems ist in Abbildung 4 dargestellt. Es besteht im Wesentlichen aus drei Bereichen: Bausteinerstellung Bausteinverwaltung (Bibliotheken) Baukasten (Benutzeroberfläche) Dabei ist der Bereich der Bausteinerstellung nicht unmittelbarer Bestandteil der realisierten Lösung. Sie ist vielmehr die Quelle für die Bausteine, die über die jeweiligen Metadaten in einer Baustein-Bibliothek verwaltet und bereitgestellt werden. Die Verwaltung von Bausteinen und Förderstrecken ist die Umsetzung der Baustein-Bibliothek und (im erwei-terten Sinne) der Definitionen für die Förderstrecken. Der Modellbaukasten selbst stellt die Grafische Nutzeroberfläche dar (Abb. 11) und enthält den interaktiven, grafischen Modelleditor, die Auswahlelemente (Werkzeugkoffer bzw. -filter) für Bausteine und Förderstrecken, tabellarische Übersichten für alle Bausteine, Förderstrecken und Materialflussrelationen sowie Eingabedialoge für Bausteine, Förderstrecken und Materialflussrelationen. Die Entwicklung eines Modells mit dem Baukastensystem erfolgt prinzipiell in drei Schritten: Schritt eins umfasst die Anordnung und Definition der Bausteine. Der Modellbaukasten bietet die Möglich-keit, einen bestimmten Baustein direkt (z.B. Ausschleusung) oder unter Nutzung eines Bausteinfilters (z.B. alle Verzweigungselemente) auszuwählen und im grafischen Editor mittels Mausklick zu platzieren . An-schließend erfolgt im Dialog die notwendige Parametrierung des Bausteins. Dies beinhaltet sowohl die An-gaben zur Visualisierung (Drehung, Spiegelung) als auch die für die Dimensionierung erforderlichen techni-schen Parameter. Die für jeden Baustein benötigten Leistungsanforderungen (Durchsatz, lokale Transport-matrix) werden allerdings nicht direkt angegeben, sondern aus den Beziehungen zu den vor- und nachgela-gerten Bausteinen automatisch ermittelt (Übertragungsfunktion der Förderstrecken). Danach erfolgt in einem zweiten Schritt die Definition von Verbindung zwischen den Bausteinen (Förder-strecken): Das Erzeugen der Bausteinverbindungen ist ebenfalls ganz einfach zu realisieren. Nach Auswahl der zu Grunde liegenden Fördertechnik (z.B. Rollenförderer) wird durch Ziehen des Mauszeigers von einem nicht belegten Ausgang zu einem nicht belegten Eingang eines Bausteins die entsprechende Förderstrecke erzeugt. In einem abschließenden Dialog können die gewählten Voreinstellungen zum Transportgut, zum Förderertyp usw. bestätigt oder gegebenenfalls korrigiert werden. Außerdem kann die Kapazität der Förder-strecke definiert werden. Dabei geht es weniger um die Länge des Förderers als viel mehr um die Anzahl der vorgesehenen Puffer- oder Stauplätze im Zusammenhang mit den zu berechnenden Warteschlangenlän-gen. Abschließend wird im dritten Schritt der Materialfluss definiert: Ein Materialstrom ist jeweils eine Relation, die an einer Quelle beginnt, an einer Senke endet und dabei mehrere Bausteine durchläuft. Da die Förder-strecken zu diesem Zeitpunkt bereits definiert sein müssen, kann automatisch ein möglicher Weg zwischen Quelle und Senke gefunden werden. Ähnlich wie bei Routenplanungssystemen kann dabei durch zusätzliche Angabe von Zwischenpunkten (via) der automatisch vorgeschlagene Transportweg verändert und angepasst werden (Abb. 5). Nach Bestätigung des Transportweges und damit der unterwegs zu passierenden Bausteine erfolgt in einem Dialog die Parametrierung (Transportmenge pro Stunde) für diese Relation. Die Elemente des Transportweges (die benutzten Förderstrecken) werden mit dem entsprechenden Durchsatz „belastet“. Nach Abschluss der Modellierung kann die Berechnung ausgeführt werden. Im Ergebnis werden Kennzahlen bestimmt und im Baukasten in verschiedener Form visualisiert, um eine Bewertung der Ergebnisse vornehmen zu können. Eine Übersicht Fehlermeldungen listet die Problemelemente auf. Dabei wird die Schwere eines Problems farb-lich hervorgehoben: fataler Fehler (rot): entsteht z.B. bei Überlastung eines Bausteins – die geforderte Leistung für einen Bau-stein (und damit die des Gesamtsystems) kann nicht erbracht werden. lokaler Fehler (orange): entsteht z.B. bei permanenter Blockierung – die mittlere Warteschlange vor einem Baustein ist größer als dessen vorgesehene Kapazität. Warnung (hellgelb): bei teilweiser Blockierung – das 90%-Quantil der Warteschlange ist größer als die Ka-pazität der Förderstrecke, es ist daher zeitweise mit Blockierungen (und damit Behinderungen des vorherge-henden Bausteins) zu rechnen. Information (weiß): wird immer dann erzeugt, wenn Erwartungswerte für die Wartezeit oder Warteschlange mit einem G/G/1-Bedienmodell berechnet werden. Die Lösungen dieser Näherungsgleichungen sind im All-gemeinen nicht sehr genau, dienen aber als Abschätzung für die sonst fehlenden Kennwerte. Entsprechend der berechneten Auslastung werden die Bausteine im Modelleditor mit einer Farbabstufung von Grün nach Rot markiert, Bausteine und Förderstrecken leuchten rot bei Überlastung. Die dargestellten Ergebnisse im Modelleditor zu Bausteinen und Förderstrecken sind umschaltbar durch den Nutzer (Abb. 6). Je nach den in den Bausteinen hinterlegten Berechnungen sind jedoch nicht immer alle Kenn-größen verfügbar. Die Implementierung des Baukastensystems wurde mit Java (Release 1.5) vorgenommen. Für das Kernsystem wird dabei das in Abbildung 7 dargestellte Klassen-Konzept umgesetzt. Ausgehend von einer allgemeinen Klasse (Object3D) für Visualisierung von und Interaktionen mit grafischen Objekten wurden für Bausteine (AbstractNode) und Förderstrecken (Connection) die jeweiligen Klassen abgelei-tet. Für die Förderstecken ergibt sich dabei eine weitgehend einheitliche Beschreibungsform, die lediglich durch die Parametrierung (Vorlagen in der Förderstrecken-Bibliothek als XML-Datei) auf den konkreten Einsatz im Modell des Materialflusssystems angepasst werden muss. Anders verhält es sich mit den Bausteinen: Durch die mögliche Vielfalt von Bausteinen und den ihnen zu Grunde liegenden Berechnungsverfahren muss es auch eine Vielzahl von Klassen geben. Um jedoch für jeden belie-bigen Baustein den Zugriff (Bereitstellung von Eingangsdaten, Berechnung und Bereitstellung der Ergebnisse) in einer identischen Weise zu gewährleisten, muss es dafür eine nach außen einheitliche Schnittstelle geben. Die Java zu Grunde liegende objektorientierte Programmierung bietet mit dem Konzept der „abstrakten Klasse“ eine Möglichkeit, dies in einfacher Weise zu realisieren. Dazu wird mit AbstractNode quasi eine Vorlage entwi-ckelt, von der alle implementierten Baustein-Klassen abgeleitet sind. AbstractNode selbst enthält alle Methoden, mit denen Baustein-Daten übernommen oder übergeben, die jeweiligen Visualisierungen vorgenommen, die baustein-internen Verbindungen (lokale Transportmatrix) verwaltet und Ein- und Ausgänge mit den zugehörigen Förderstrecken verbunden werden. Die für den Aufruf der eigentlichen Berechnungen in den Bausteinen ver-wendeten Methoden sind deklariert, aber nicht implementiert (sogenannte abstrakte Methoden). Ein Baustein wird von AbstractNode abgeleitet und erbt damit die implementierten Methoden, lediglich die abstrakten Methoden, die die Spezifik des Bausteins ausmachen, sind noch zu implementieren. Um neue Bausteine zu erzeugen, wird Unterstützung in Form eines Bildschirmdialogs angeboten (Abb. 8). Danach sind die entsprechenden Angaben zu den Metadaten, zur Struktur und zur Visualisierung des Bausteins, die Eingangsparameter (Name und Erläuterung) sowie die berechenbaren Ergebnisse (z.B. Auslastung, Quantile der Warteschlangenlänge, aber keine Aussage zu Wartezeiten usw.) anzugeben. Nach Bestätigung der Daten und diversen Syntax- bzw. Semantik-Kontrollen wird der Baustein in der Bibliothek registriert, ein Sourcecode für den neuen Baustein generiert und kompiliert. Der Baustein selbst ist damit formal korrekt und kann sofort verwendet werden, liefert aber noch keine verwertbaren Ergebnisse, weil natürlich die Implementierung des Berechnungsverfahrens selbst noch aussteht. Das muss in einem zweiten Schritt im Rah-men der üblichen Software-Entwicklung nachgeholt werden. Dazu sind die Berechnungsverfahren zu implemen-tieren und die Bausteinschnittstellen zu bedienen. Der generierte Java-Code enthält in den Kommentaren eine Reihe von Hinweisen für den Programmierer, so dass sich problemlos die Schnittstellen des Bausteins program-mieren lassen (Abb. 9). In einem Beispiel werden ein Hochregallager (3 Regalbediengeräte) und zwei Kommissionierplätze durch ein Transportsystem verbunden. Mit der Einlastung von Kommissionieraufträgen werden im Simulationsmodell die entsprechenden Transportaufträge generiert und abgearbeitet (Abb. 10). Dabei können Systemzustände (z.B. Warteschlangen) protokolliert und statistisch ausgewertet werden. Ein entsprechendes Modell für den Baukasten ist in Abbildung 11 dargestellt. Der Vorteil des Baukastensystems liegt selbst bei diesem recht einfachen Beispiel im Zeitvorteil: Für Erstellung und Test des Simulationsmodells und anschließende Simulationsläufe und Auswertungen wird ein Zeitaufwand von ca. 4-5 Stunden benötigt, das Baukastenmodell braucht für Erstellung und korrekte Parametrierung weniger als 0,5 Stunden, die Rechenzeit selbst ist vernachlässigbar gering. Sollte im Ergebnis der Untersuchungen eine Änderung des Materialflusssystems notwendig werden, so führt das im Simulationsmodell teilweise zu erheblichen Änderungen (Abläufe, Steuerungsstrategien, Auswertungen) mit entsprechendem Zeitaufwand. Im Baukasten können dagegen in einfacher Weise zusätzliche Bausteine eingefügt oder vorhandene ersetzt werden durch Bausteine mit geänderter Funktion oder Steuerung. Strukturelle Änderungen am Materialflusssys-tem sind also mit deutlich geringerem Aufwand realisierbar. In [Markwardt2003] werden für mehrere Strukturen von Materialflusskomponenten Fehlerbetrachtungen über die Genauigkeit der mittels neuronaler Netze untersuchten Systeme gegenüber den Simulationsergebnissen vorge-nommen. Danach ergibt sich beispielsweise für das 90%-Quantil der Warteschlange eine Abweichung, die mit 90% Sicherheit kleiner als 0,3 Warteplätze ist. Bei den Variationskoeffizienten des Abgangsstroms betragen die absoluten Abweichungen mit 90% Sicherheit nicht mehr als 0,02 bis 0,05 (in Abhängigkeit vom betrachteten Baustein). Daraus wird die Schlussfolgerung abgeleitet, dass die durch Verknüpfung neuronaler Netze gewonne-nen Aussagen sehr gut mit statistischen Ergebnissen diskreter Simulation übereinstimmen und eine Planungssi-cherheit ermöglichen, die für einen Grobentwurf von Materialflusssystemen weit über die heute gebräuchlichen statischen Berechnungsverfahren hinausgehen. Im konkreten Beispiel wurde die Zahl der Pufferplätze vor den Kommissionierern (Work1 bzw. Work2) zu-nächst auf 3 begrenzt. Die Berechnung im Baukasten ergab dabei in beiden Fällen Fehlermeldungen mit dem Hinweis auf Blockierungen (Abb. 12, links). Diese bestätigten sich auch im Simulationsmodell (Abb. 12, rechts). Nach Vergr��ßerung der Pufferstrecken auf 7 Plätze ist die Blockierungsgefahr auf ein vertretbares Minimum reduziert, und die mit dem Baukasten berechneten Kenngrößen können durch die Simulation prinzipiell bestätigt werden. it dem offenen Baukastensystem ist eine schnelle, einfache, sichere und damit wirtschaftlichere Dimensionie-rung von Materialflusssystemen möglich. Für den Anwender sind sofort statistisch abgesicherte und ausreichend genaue Ergebnisse ohne aufwändige Berechnungen verfügbar, womit sich die Planungsqualität erhöht. Besonde-re Anforderungen an Hard- und Software sind dabei nicht erforderlich. Für die Dimensionierung der einzelnen Bausteine stehen Informationen aus der Bedienungstheorie, Simulati-onswissen und numerische Verfahren direkt und anwendungsbereit zur Verfügung. Es erlaubt eine deutlich vereinfachte Berechnung von statistischen Kenngrößen wie Quantile (statistische Obergrenzen) der Pufferbelegung, Auslastung von Einzelelementen und mittlere Auftragsdurchlaufzeit bei gleichzeitig erhöhter Genauigkeit. Ferner ist das Baukastensystem offen für eine Erweiterung um neue Bausteine, die neue oder spezielle fördertechnische Elemente abbilden oder zusätzliche Informationen liefern können. Da auch komplexe Materialflusssysteme immer wieder aus einer begrenzten Anzahl unterschiedlicher Kompo-nenten bestehen, können durch die Verknüpfung der Einzelbausteine auch Gesamtsysteme abgebildet werden. Die Verknüpfung der Bausteine über eine einheitliche Schnittstelle erlaubt Aussagen über das Verhalten der Gesamtanlage. Bei Einsatz des Baukastensystems sind in einer solchen Verknüpfung jederzeit Parameterände-rungen möglich, deren Folgen sofort sichtbar werden. Die Zeit bis zum Vorliegen gesicherter, ausreichend genauer Ergebnisse wird dadurch drastisch verkürzt. Damit erwächst Variantenuntersuchungen bereits in frühen Planungsphasen neues Potential und kann zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden.
Resumo:
The estimation of the average travel distance in a low-level picker-to-part order picking system can be done by analytical methods in most cases. Often a uniform distribution of the access frequency over all bin locations is assumed in the storage system. This only applies if the bin location assignment is done randomly. If the access frequency of the articles is considered in the bin location assignment to reduce the average total travel distance of the picker, the access frequency over the bin locations of one aisle can be approximated by an exponential density function or any similar density function. All known calculation methods assume that the average number of orderlines per order is greater than the number of aisles of the storage system. In case of small orders this assumption is often invalid. This paper shows a new approach for calculating the average total travel distance taking into account that the average number of orderlines per order is lower than the total number of aisles in the storage system and the access frequency over the bin locations of an aisle can be approximated by any density function.
Resumo:
Am Lehrstuhl für Maschinenelemente und Technische Logistik der Helmut-Schmidt-Universität wurde ein neuer Modellierungsansatz zur Leistungsberechnung von Lagersystemen entwickelt. Das Modell basiert auf der mathematisch analytischen Berechnung der mittleren Spielzeit und ermöglicht die Berücksichtigung weitgehend beliebiger Lagerstrategien. Bei der Modellentwicklung wurden der lokale Auslastungsgrad sowie die lokale Verweildauer der einzelnen Lagerfächer als zentrale Einflussgrößen auf die Systemleistung identifiziert. Das Modell ermöglicht erstmals die Einflüsse dieser beiden grundlegenden Größen analytisch zu beschreiben und damit tiefere Einsichten in die wesentlichen Wirkzusammenhänge zu gewinnen.
Resumo:
Bei Einzel‐ und Kleinserienfertigung müssen sowohl langfristige Kooperationspartner als auch auftrags-spezifische, internationale Partner und Lieferanten in die Produktion komplexer Investitionsgüter einbezogen werden. Zunehmend sind kleine und mittlere Unternehmen (KMU) herausgefordert nicht nur technische Komponenten zu liefern, sondern die komplette Projektplanung zu realisieren. Im Forschungsprojekt „PIP“ soll ein Verfahren entwickelt werden, das gerade KMU des Maschinen- und Anlagenbaus bei der aufwandsmi-nimierten Partner- und Lieferantenauswahl sowie der Einschätzung möglicher Projektrisiken unterstützt. Der vorliegende Artikel beschreibt Rahmenbedingungen beim Aufbau projektspezifischer Produktionsnetzwerke sowie Lösungsansätze zu deren verbesserter Planung und Risikobewertung.
Resumo:
Die konsequente Anwendung von einer Validie-rungsmethoden ist eine wichtige Grundlage zur Angabe der Genauigkeit von Simulationsmodellen. Im nachfolgenden Beitrag wird eine Vorgehensweise zur Validierung von Simulationsmodellen vorgestellt und auf ein am Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL) entwickeltes Modell zur Quantifizierung des Energiebedarfs und der Spielzeit von Regalbediengeräten angewandt und analysiert.