Produktionscontrolling über BDE-Kennzahlen

Nach wie vor ist die seit langem bekannte Forderung nach einer durchgängigen Transparenz des betrieblichen Werteflusses zur Überprüfung der vorgegebenen logistischen Zielvereibarungen und als Hilfe zur Entscheidungsfindung über ein funktionierendes Produktions-Controlling nur sehr schwierig zu erfüllen. Hier hilft der Einsatz von anforderungsgerecht eingeführten BDE-Systemen und die exakte Definition der Zielgrößen in Form von Kennzahlen.

Nichtmonetäres Controlling der Lehrleistungen an der Fachhochschule Hannover

In Niedersachsen setzt das Ministerium für Wissenschaft und Kultur seit 2007 ein Hochschulkennzahlensystem ein, um einen Teil des Grundhaushalts wettbewerblich an die Hochschulen zu verteilen. Über die Mittelvergabe hinaus ist ein Monitoringsystem integriert, mit dem die Entwicklung der Hochschulen beurteilt werden kann. Zur differenzierten Beurteilung werden monetäre und nichtmonetäre Hochschuldaten zu Kennzahlen verdichtet. Die Kennzahlen befinden sich jedoch auf einer zu hohen Aggregationsebene für ein hochschulinternes Controlling an der Fachhochschule Hannover. Daher dienen Berichtssysteme mit Standardberichten der Information über hochschulweite Prozesse und Ressourcen, um im zunehmenden Wettbewerb der Fachhochschulen fundierte Entscheidungen treffen zu können. Beispielhaft werden Standardberichte zu erbrachten Lehrleistungen als erste Komponente des nichtmonetären Controllings in einem Berichtssystem konzipiert. Methodisch basiert die Konzeption auf einer Informationsbedarfsanalyse mit induktiven und deduktiven Verfahren. Das Vorgehen lässt sich grundsätzlich auf weitere nichtmonetäre Leistungen (z. B. der Forschung) übertragen und in die konzipierte Struktur integrieren.

Hochschulcontrolling : Rahmenbedingungen und Berichtssysteme

Angesichts neuer Rahmenbedingungen der Hochschulsteuerung wie Globalhaushalte, Zielvereinbarungen, Akkreditierung und leistungsorientierter Mittelvergabe sind staatliche Hochschulen veranlasst in Zukunft stärker strategisch zu Denken und zu Handeln. Vor diesem Hintergrund stehen Hochschulen vor der Herausforderung, geeignete Controllingsysteme zur Planung, Durchführung und Kontrolle ihrer Handlungen zu entwickeln. Das hier konzipierte Berichtssystem ist objektorientiert ausgerichtet und konstruiert sich aus monetären und nicht-monetären Rahmenbedingungen. Der Nutzungszweck des Berichtssystems ist auf das Controlling hin ausgerichtet, d. h. die sachliche und zeitliche Abstimmung (Koordination) sozialer Handlungen durch Planungs- und Kontrollprozesse. Entsprechend dem Qualitätsmanagement-System vollzieht sich das Controlling auf Handlungsfelder mit den Objekten Finanzen, Personal, Flächen, Studiengänge und Forschungsprojekte, auf denen anhand von Standardberichten Planungsprozesse im Gegenstromverfahren durchgeführt werden können. Um sachzielbezogene Kennzahlen abzubilden, die die Strategien der Hochschule nach innen und außen kommunizieren, wird das Berichtssystem um eine Balanced Scorecard für Hochschulen ergänzt. Dadurch wird ein umfangreich angelegtes Referenzmodell für ein Controlling mit Berichten aufgezeigt, das partizipative Entscheidungen für eine autonome Hochschulentwicklung unterstützen soll.

Auf Basis umfangreicher Messdatensätze experimentell und numerisch validierte Regeln zur optimierten Auslegung von Luft-Erdwärmetauschern

Ein Luft-Erdwärmetauscher (L-EWT) kommt wegen seines niedrigen Energiebedarfs und möglicher guter Aufwandszahlen als umweltfreundliche Versorgungskomponente für Gebäude in Betracht. Dabei ist besonders vorteilhaft, dass ein L-EWT die Umgebungsluft je nach Jahreszeit vorwärmen oder auch kühlen kann. Dem zufolge sind L-EWT zur Energieeinsparung nicht nur für den Wohnhausbau interessant, sondern auch dort, wo immer noch große Mengen an fossiler Energie für die Raumkühlung benötigt werden, im Büro- und Produktionsgebäudesektor. Der Einsatzbereich eines L-EWT liegt zwischen Volumenströmen von 100 m3/h und mehreren 100.000 m3/h. Aus dieser Bandbreite und den instationären Randbedingungen entstehen erhebliche Schwierigkeiten, allgemeingültige Aussagen über das zu erwartende thermische Systemverhalten aus der Vielzahl möglicher Konstruktionsvarianten zu treffen. Hauptziel dieser Arbeit ist es, auf Basis umfangreicher, mehrjähriger Messungen an einer eigens konzipierten Testanlage und eines speziell angepassten numerischen Rechenmodells, Kennzahlen zu entwickeln, die es ermöglichen, die Betriebseigenschaften eines L-EWT im Planungsalltag zu bestimmen und ein technisch, ökologisch wie ökonomisch effizientes System zu identifizieren. Es werden die Kennzahlen elewt (Aufwandszahl), QV (Netto-Volumenleistung), ME (Meterertrag), sowie die Kombination aus v (Strömungsgeschwindigkeit) und VL (Metervolumenstrom) definiert, die zu wichtigen Informationen führen, mit denen die Qualität von Systemvarianten in der Planungsphase bewertet werden können. Weiterführende Erkenntnisse über die genauere Abschätzung von Bodenkennwerten werden dargestellt. Die hygienische Situation der durch den L-EWT transportierten Luft wird für die warme Jahreszeit, aufgrund auftretender Tauwasserbildung, beschrieben. Aus diesem Grund werden alle relevanten lufthygienischen Parameter in mehreren aufwendigen Messkampagnen erfasst und auf pathogene Wirkungen überprüft. Es wird über Sensitivitätsanalysen gezeigt, welche Fehler bei Annahme falscher Randbedingungen eintreten. Weiterhin werden in dieser Arbeit wesentliche, grundsätzliche Erkenntnisse aufbereitet, die sich aus der Betriebsbeobachtung und der Auswertung der umfangreich vorliegenden Messdaten mehrerer Anlagen ergeben haben und für die praktische Umsetzung und die Betriebsführung bedeutend sind. Hinweise zu Materialeigenschaften und zur Systemwirtschaftlichkeit sind detailliert aufgeführt.

Customer Recovery Controlling

Die langfristige Sicherung bestehender (profitabler) Kundenbeziehungen erweist sich für Unternehmen zunehmend als eine wichtige und zugleich immer schwieriger zu bewältigende Herausforderung. Vor dem Hintergrund hoher Kosten für die Neukundengewinnung und sinkender Kundenloyalität auf gesättigten, wettbewerbsintensiven und transparenten Märkten – verbunden mit tendenziell steigenden Abwanderungsraten – rücken die Früherkennung und Prävention von Kundenabwanderungen sowie die Kundenrückgewinnung verstärkt in den Fokus. Der Aufwand für derartige Anstrengungen muss in einem sinnvollen Verhältnis zum Ertrag stehen. Letztlich wird also für den Komplex „Kundenabwanderung“ ein ergebnisgesteuertes Gesamtsystem der Früherkennung, Prävention und Rückgewinnung benötigt. An dieser Stelle setzt das Customer Recovery Controlling an. Auf Basis des kontributionsorientierten Controllingansatzes wird ein ganzheitliches Controllingsystem für das Customer Recovery Management entwickelt. Dabei werden die führungsunterstützenden Controllingprinzipien der Entscheidungsfundierung, -reflexion und Koordinationsentlastung einschließlich zentraler Controllinginstrumente in den Gesamtzusammenhang des Customer Recovery Managementprozesses gestellt. Es wird aufgezeigt, dass mit einem professionellen Customer Recovery Controlling große Nutzenpotenziale verbunden sind, die sich auf der Customer Recovery Managementebene (z.B. verbesserte Entscheidungsqualität, höhere Präventions- bzw. Rückgewinnungsraten) wie auch auf der Ebene der Gesamtunternehmung (z.B. Sicherung bzw. Erhöhung des Kundenstammwertes) auswirken. Die Erfolgsmodellierung zählt zu den wesentlichen Aufgaben des Controlling. Diesbezüglich bedarf es eines mehrdimensionalen Controllinginstruments, das neben Ergebnisindikatoren auch Leistungstreiber berücksichtigt: die Customer Recovery Scorecard. Ihre Perspektiven – Finanz-, Kunden-, Prozess-, Potenzial- und Wettbewerbsperspektive – sichern eine ganzheitliche Betrachtung der strategisch relevanten Erfolgsfaktoren und darüber hinaus gewährleisten die Kennzahlen eine systematische Planung, Steuerung und Kontrolle des Customer Recovery Management Erfolgs. Für die Erfolgsgrößen werden kausale Abhängigkeiten in Form von Ursache-Wirkungs-Beziehungen innerhalb und zwischen den Perspektiven erfasst (Strategy Maps), wodurch gewissermaßen eine Modellierung der Wertschöpfungskette im Customer Recovery Management erfolgt. Unsere durchgeführte Studie zum Status Quo des Customer Recovery Controlling in der deutschen (groß-)unternehmerischen Dienstleistungspraxis hat gezeigt, dass der präventive Umgang mit Kundenabwanderung zukünftig an Bedeutung gewinnen wird. Obwohl die Mehrheit der befragten Unternehmen über ein organisatorisch verankertes Controlling verfügt, sind bezüglich des allgemeinen Controllingentwicklungsstandes inkl. des Instrumenteneinsatzes Defizite zu konstatieren. In Bezug auf Letzteres hat sich herausgestellt, dass rein ökonomische Aspekte eine dominante Stellung einnehmen; Finanzkennzahlen werden gegenüber den Markt-, Prozess und Potenzialkennzahlen zum einen häufiger eingesetzt und zum anderen auch in ihrer Bedeutung höher eingeschätzt. Darüber hinaus ist der Einsatz von Kennzahlensystemen im Customer Recovery Management noch nicht weit verbreitet und auch hier ist ein finanzwirtschaftlicher Fokus festzustellen. Der Erfolg von Customer Recovery Maßnahmen wird zu einem großen Ausmaß durch die Nutzung des Synergiepotenzials von Customer Recovery Management (Führung vom Markt bzw. Kunden her) und Controlling (Führung vom Erfolg her) determiniert.

Simulative Risikoanalyse von Biomethanprojekten

Im Zuge der Novellierung der Gasnetzzugangsverordnung sowie des Erneuerbare-Energien-Gesetzes entwickelte sich die Einspeisung von Biomethan in das Erdgasnetz als alternative Investitionsmöglichkeit der Erneuerbare-Energien-Branche. Als problematisch erweist sich dabei die Identifikation und Strukturierung einzelner Risikofaktoren zu einem Risikobereich, sowie die anschließende Quantifizierung dieser Risikofaktoren innerhalb eines Risikoportfolios. Darüber hinaus besteht die Schwierigkeit, diese Risikofaktoren in einem cashflowbasierten und den Ansprüchen der Investoren gewachsenem Risikomodell abzubilden. Zusätzlich müssen dabei Wechselwirkungen zwischen einzelnen Risikofaktoren berücksichtigt werden. Aus diesem Grund verfolgt die Dissertation das Ziel, die Risikosituation eines Biomethanprojektes anhand aggregierter und isolierter Risikosimulationen zu analysieren. Im Rahmen einer Diskussion werden Strategien und Instrumente zur Risikosteuerung angesprochen sowie die Implementierungsfähigkeit des Risikomodells in das Risikomanagementsystem von Investoren. Die Risikomaße zur Beschreibung der Risikoauswirkung betrachten die Shortfälle einer Verteilung. Dabei beziehen sich diese auf die geplanten Ausschüttungen sowie interne Verzinsungsansprüche der Investoren und die von Kreditinstituten geforderte minimale Schuldendienstdeckungsrate. Im Hinblick auf die Risikotragfähigkeit werden liquiditätsorientierte Kennzahlen hinzugezogen. Investoren interessieren sich vor dem Hintergrund einer gezielten Risikosteuerung hauptsächlich für den gefahrvollsten Risikobereich und innerhalb dessen für den Risikofaktor, der die größten Risikoauswirkungen hervorruft. Zudem spielt der Zeitpunkt maximaler Risikoauswirkung eine große Rolle. Als Kernaussage dieser Arbeit wird festgestellt, dass in den meisten Fällen die Aussagefähigkeit aggregierter Risikosimulationen durch Überlagerungseffekte negativ beeinträchtigt wird. Erst durch isoliert durchgeführte Risikoanalysen können diese Effekte eliminiert werden. Besonders auffällig gestalten sich dabei die Ergebnisse der isoliert durchgeführten Risikoanalyse des Risikobereichs »Politik«. So verursacht dieser im Vergleich zu den übrigen Risikobereichen, wie »Infrastruktur«, »Rohstoffe«, »Absatzmarkt« und »Finanzmarkt«, die geringsten Wahrscheinlichkeiten avisierte Planwerte der Investoren zu unterschreiten. Kommt es jedoch zu einer solchen Planwert-Unterschreitung, nehmen die damit verbundenen Risikoauswirkungen eine überraschende Position im Risikoranking der Investoren ein. Hinsichtlich der Aussagefähigkeit des Risikomodells wird deutlich, dass spezifische Risikosichtweisen der Investoren ausschlaggebend dafür sind, welche Strategien und Instrumente zur Risikosenkung umgesetzt werden. Darüber hinaus wird festgestellt, dass die Grenzen des Risikomodells in der Validität der Expertenmeinungen und dem Auffinden einer Optimallösung zu suchen sind.

Regional Labor Market Disparities

Regionale Arbeitsmärkte unterscheiden sich erheblich hinsichtlich wesentlicher Kennzahlen wie der Arbeitslosenquote, des Lohnniveaus oder der Beschäftigungsentwicklung. Wegen ihrer Persistenz sind diese Unterschiede von hoher Relevanz für die Politik. Die wirtschaftswissenschaftliche Literatur liefert bereits theoretische Modelle für die Analyse regionaler Arbeitsmärkte. In der Regel sind diese Modelle aber nicht dazu geeignet, regionale Arbeitsmarktunterschiede endogen zu erklären. Das bedeutet, dass sich die Unterschiede regionaler Arbeitsmärkte in der Regel nicht aus den Modellzusammenhängen selbst ergeben, sondern „von außen“ eingebracht werden müssen. Die empirische Literatur liefert Hinweise, dass die Unterschiede zwischen regionalen Arbeitsmärkten auf die Höhe der regionalen Arbeitsnachfrage zurückzuführen sind. Die Arbeitsnachfrage wiederum leitet sich aus den Gütermärkten ab: Es hängt von der Entwicklung der regionalen Gütermärkte ab, wie viele Arbeitskräfte benötigt werden. Daraus folgt, dass die Ursachen für Unterschiede regionaler Arbeitsmärkte in den Unterschieden zwischen den regionalen Gütermärkten zu suchen sind. Letztere werden durch die Literatur zur Neuen Ökonomischen Geographie (NÖG) untersucht. Die Literatur zur NÖG erklärt Unterschiede regionaler Gütermärkte, indem sie zentripetale und zentrifugale Kräfte gegenüberstellt. Zentripetale Kräfte sind solche, welche hin zur Agglomeration ökonomischer Aktivität wirken. Im Zentrum dieser Diskussion steht vor allem das Marktpotenzial: Unternehmen siedeln sich bevorzugt an solchen Standorten an, welche nahe an großen Märkten liegen. Erwerbspersonen wiederum bevorzugen solche Regionen, welche ihnen entsprechende Erwerbsaussichten bieten. Beides zusammen bildet einen sich selbst verstärkenden Prozess, der zur Agglomeration ökonomischer Aktivität führt. Dem stehen jedoch zentrifugale Kräfte gegenüber, welche eine gleichmäßigere Verteilung ökonomischer Aktivität bewirken. Diese entstehen beispielsweise durch immobile Produktionsfaktoren oder Ballungskosten wie etwa Umweltverschmutzung, Staus oder hohe Mietpreise. Sind die zentripetalen Kräfte hinreichend stark, so bilden sich Zentren heraus, in denen sich die ökonomische Aktivität konzentriert, während die Peripherie ausdünnt. In welchem Ausmaß dies geschieht, hängt von dem Verhältnis beider Kräfte ab. Üblicherweise konzentriert sich die Literatur zur NÖG auf Unterschiede zwischen regionalen Gütermärkten und geht von der Annahme perfekter Arbeitsmärkte ohne Arbeitslosigkeit aus. Die Entstehung und Persistenz regionaler Arbeitsmarktunterschiede kann die NÖG daher üblicherweise nicht erklären. An dieser Stelle setzt die Dissertation an. Sie erweitert die NÖG um Friktionen auf dem Arbeitsmarkt, um die Entstehung und Persistenz regionaler Arbeitsmarktunterschiede zu erklären. Sie greift dazu auf eine empirische Regelmäßigkeit zurück: Zahlreiche Studien belegen einen negativen Zusammenhang zwischen Lohn und Arbeitslosigkeit. In Regionen, in denen die Arbeitslosigkeit hoch ist, ist das Lohnniveau gering und umgekehrt. Dieser Zusammenhang wird als Lohnkurve bezeichnet. Auf regionaler Ebene lässt sich die Lohnkurve mithilfe der Effizienzlohntheorie erklären, die als theoretische Grundlage in der Dissertation Anwendung findet. Konzentriert sich nun die ökonomische Aktivität aufgrund der zentripetalen Kräfte in einer Region, so ist in diesem Zentrum die Arbeitsnachfrage höher. Damit befindet sich das Zentrum auf einer günstigen Position der Lohnkurve mit geringer Arbeitslosigkeit und hohem Lohnniveau. Umgekehrt findet sich die Peripherie auf einer ungünstigen Position mit hoher Arbeitslosigkeit und geringem Lohnniveau wieder. Allerdings kann sich die Lohnkurve in Abhängigkeit des Agglomerationsgrades verschieben. Das komplexe Zusammenspiel der endogenen Agglomeration mit den Arbeitsmarktfriktionen kann dann unterschiedliche Muster regionaler Arbeitsmarktdisparitäten hervorrufen. Die Dissertation zeigt auf, wie im Zusammenspiel der NÖG mit Effizienzlöhnen regionale Arbeitsmarktdisparitäten hervorgerufen werden. Es werden theoretische Modelle formuliert, die diese Interaktionen erklären und welche die bestehende Literatur durch spezifische Beiträge erweitern. Darüber hinaus werden die zentralen Argumente der Theorie einem empirischen Test unterworfen. Es kann gezeigt werden, dass das zentrale Argument – der positive Effekt des Marktpotentials auf die Arbeitsnachfrage – relevant ist. Außerdem werden Politikimplikationen abgeleitet und der weitere Forschungsbedarf aufgezeigt.

Synthesis and investigation of functional polymer materials

Funktionelle Materialien sind in einer Vielzahl von Materialklassen wie Polymeren, Biomaterialien, Gläsern, Metallen, Keramiken und Verbundwerkstoffen anzutreffen. Sie besitzen eine spezifische, intrinsische Funktion, welche auf dem zu Grunde liegenden Design der Verbindung beruht. In dieser Dissertation wurden zwei funktionelle Materialien studiert: ein durch Phosphonatadditive mechanisch verstärktes Epoxidharz und protonenleitende Blockcopolymere, welche Potential für den Einsatz in Brennstoffzellen besitzen. Die Materialien wurden vorranging mittels Festkörper Kernspinresonanzspektroskopie (NMR) untersucht, welche sich besonders für die Untersuchung der lokalen Struktur und Dynamik amorpher Polymere eignet.rnrnPhosphonate sind eine neue Klasse sogenannter molekularer Verstärker, die die mechanischen und thermischen Kennzahlen geeigneter Epoxidharze erhöhen. Es wurde eine Reihe von Phosphonatderivaten synthetisiert um systematische den Effekt der chemischen Struktur und des Aushärteprozesses auf die Eigenschaften eines Modellepoxidharzes zu untersuchen. Die Aufklärung des Verstärkungsmechanismus ergab, dass die Phosphonate währen der thermischen Aushärtung des Epoxidharzes die Aminofunktionalitäten des Härters alkylieren. Dies führt zu der Bildung von homogen verteilten, positiven Ladungen auf der Polymerkette, während negative Phosphonatanionen als Gegenionen wirken. Es konnte gezeigt werden, dass die Struktur des Additivs einen entscheidenden Einfluss auf die Eigenschaften des ausgehärteten Epoxidharzes sowie seine Alterung, d.h. den allmählichen Verlust der Verstärkung, hat.rnrnDes Weiteren wurde eine Serie von sulfonierten Blockcopolymeren synthetisiert. Es handelte sich hierbei um Multiblockcopolyimide, wobei die Polymerketten aus einer alternierenden Sequenz von sulfonierten (hydrophilen) und unsulfonierten (hydrophoben) Blöcken bestanden. Diese Polymere bilden nach einem ‚solvent cast‘ Prozess feste, duktile und transparente Membrane. Sulfonierte Blockcopolymermembrane zeigten im Vergleich mit statistisch sulfonierten Vergleichssubstanzen eine erhöhte Leitfähigkeit, sowie eine erhöhte Wasseraufnahme. Dies wurde auf eine bessere Phasenseparation im Festkörper zurückgeführt. Die Morphologie der Filme war eindeutig anisotrop und stark abhängig von der Blocklänge der Polymere. Durch diverse Festkörper-NMR Methoden konnte gezeigt werden, dass die Protonenmobilität in den Membranen von der betrachteten Längenskala abhängig ist und nicht notwendigerweise mit der makroskopisch beobachteten Leitfähigkeit korreliert.

Visualization and validation of (Q)SAR models

Analyzing and modeling relationships between the structure of chemical compounds, their physico-chemical properties, and biological or toxic effects in chemical datasets is a challenging task for scientific researchers in the field of cheminformatics. Therefore, (Q)SAR model validation is essential to ensure future model predictivity on unseen compounds. Proper validation is also one of the requirements of regulatory authorities in order to approve its use in real-world scenarios as an alternative testing method. However, at the same time, the question of how to validate a (Q)SAR model is still under discussion. In this work, we empirically compare a k-fold cross-validation with external test set validation. The introduced workflow allows to apply the built and validated models to large amounts of unseen data, and to compare the performance of the different validation approaches. Our experimental results indicate that cross-validation produces (Q)SAR models with higher predictivity than external test set validation and reduces the variance of the results. Statistical validation is important to evaluate the performance of (Q)SAR models, but does not support the user in better understanding the properties of the model or the underlying correlations. We present the 3D molecular viewer CheS-Mapper (Chemical Space Mapper) that arranges compounds in 3D space, such that their spatial proximity reflects their similarity. The user can indirectly determine similarity, by selecting which features to employ in the process. The tool can use and calculate different kinds of features, like structural fragments as well as quantitative chemical descriptors. Comprehensive functionalities including clustering, alignment of compounds according to their 3D structure, and feature highlighting aid the chemist to better understand patterns and regularities and relate the observations to established scientific knowledge. Even though visualization tools for analyzing (Q)SAR information in small molecule datasets exist, integrated visualization methods that allows for the investigation of model validation results are still lacking. We propose visual validation, as an approach for the graphical inspection of (Q)SAR model validation results. New functionalities in CheS-Mapper 2.0 facilitate the analysis of (Q)SAR information and allow the visual validation of (Q)SAR models. The tool enables the comparison of model predictions to the actual activity in feature space. Our approach reveals if the endpoint is modeled too specific or too generic and highlights common properties of misclassified compounds. Moreover, the researcher can use CheS-Mapper to inspect how the (Q)SAR model predicts activity cliffs. The CheS-Mapper software is freely available at http://ches-mapper.org.

Bestimmung des stochastischen Zeitverhaltens in Supply Chains

Stochastische Einflüsse wirken auf alle elementaren Prozesse einer Lieferkette. Sie äußern sich in variablen Fertigungs-, Transport- oder Durchlaufzeiten sowie Lagerbeständen zur Prozessentkopplung. Die Auswirkungen auf Liefertreue, Vorlaufzeiten, Bestände oder Kos¬ten für die gesamte Supply Chain sind zurzeit nur simulativ abschätzbar. Das hier vorge¬stellte numerische Verfahren kann mit geringem Aufwand ähnliche, statistisch abgesicherte Kennzahlen für das Zeitverhalten liefern.

Offenes Baukastensystem zur effizienten Dimensionierung von Materialflusssystemen

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.

Kennzahlenbasierte Bewertung von RFID-Systemen

Der Beitrag beschreibt ein optimiertes Kennzahlensystem zur Bewertung von RFID-Systemen beim Einsatz in logistischen Prozessen. Das Verfahren bildet die Verhaltensmerkmale eines RFID-Systems in unterschiedlichen Kennzahlen ab. Die neu definierte Kommunikationsbelastbarkeit ermöglicht erstmals eine anwendungsbezogene Bewertung verschiedener RFID-Systeme auf Basis einer Kennzahl. Am Beispiel der Identifikation eines Regallagerplatzes wird die Aussagekraft des Kennzahlensystems dargestellt.