VDI 3633 Blatt 3-1997 Simulation of systems in materials handling logistics and production - Planning and evaluation of experiments.pdf

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1、ICS 03.100.10 VDI-RICHTLINIEN Dezember 1997VEREINDEUTSCHERINGENIEURESimulation von Logistik-, Materialflu-und ProduktionssystemenExperimentplanung und -auswertungVDI 3633Blatt 3Simulation of systemsin materials handling,iogistics and productionFlanning and evaluation of experimentsInhalt Seite1 Einl

2、eitung 21.1 Geltungsbereich 21 .2 Definitionen 22 Voraussetzungen fr eine sinnvolle Auswertung 32.1 Simulation ist kein Spielzeug 32.2 Keine Verallgemeinerung von Ergebnissen 32.3 Experimente genau planen 42.4 Anwendungsfall definieren 42.5 Schnittstellen vollstndig dokumentieren 42.6 Modelle so kle

3、in wie mglich halten 42.7 Mit Realdaten simulieren 43 Zielorientierte Planung der Simulationsexperimente 53.1 Ablauf der Experimentplanung 63.2 Aussieben signifikanter Einflugren 63.3 Bestimmung der Planungsmatrix 74 Ergebnisdaten 95 Statistische Auswertung 95.1 Simulation mit festem Ende 105.2 Simu

4、lation mit offenem Ende 115.3 Vergleich mehrerer Modell Varianten 116 Grafische Darstellung an Beispielen 127 Bewertung der Ergebnisse und Auswahl 178 Hilfsmittel zur Auswertung 188.1 Monitoring 188.2 Diagnose 198.3 Animation 19Schrifttum 19VDI-Gesellschaft Frdertechnik Materialflu LogistikFachberei

5、ch SimulationFachausschu Simulation von Logistik-, Materialflu- und ProduktionssystemenVDI-Handbuch Materialflu und Frdertechnik, Band 8VDI-Handbuch Betriebstechnik, Teil 1B974908A824A6748CAAAA99BAB349F63B2C88DD9B0D2BF8368C461B1CCB65CD15BE74F0686BD19CFC1FA2DEF1929BEST BeuthStandardsCollection - Stan

6、d 2016-11- 2 - VDI 3633 Blatt 3 Alle Rechte vorbehalten Verein Deutscher Ingenieure, Dsseldorf 19971 Einleitung1.1 GeltungsbereichDie Simulation ist integrierender Bestandteil einesumfassenden, systematischen Prozesses, der einen Erkenntnisgewinn oder Trainingserfolg zum Ziel hat.Sie umfat verschied

7、ene Teilaspekte, die aufgrundihrer Eigenstndigkeit in den verschiedenen Richt-linienblttem konkretisiert und vertieft werden.Whrend Blatt 1 der Richtlinie 3633 die Grundlagender Simulationsanwendung vermittelt und einenberblick ber die damit verbundenen Aufgabenbereiche gibt, sollen die ergnzenden R

8、ichtlinienbltterauf wichtige Teilbereiche eingehen.Blatt 3 der Richtlinie befat sich mit der Planung undder Auswertung von Simulationsexperimenten. BeideAspekte stehen in einem engen Zusammenhang, dasowohl die Effizienz wie auch die Zuverlssigkeit derAuswertung von Simulationsergebnissen mageblichvo

9、n der Vorbereitung der Experimente abhngt. Darber hinaus spielt die Qualitt der erfaten Eingangsdaten eine wichtige Rolle, die hier jedoch nicht vertiefend behandelt werden kann.Bild 1 zeigt die Einbindung der Experimentplanungund Auswertung in den Ablauf einer Simulationsstudie. Insbesondere die Ge

10、genberstellung der vorliegenden Abbildung mit Bild 8 aus Blatt 1 Vorgehensweise bei der Simulation“ macht deutlich, da es inBlatt 3 um das engere Umfeld von Simulationsexperimenten geht.Die Experimentplanung folgt dem Schritt der Modellerstellung. Sie hat zum Ziel, die oft sehr groe Zahlder mglichen

11、 Simulationslufe in bezug auf die konkrete Zielsetzung auf das notwendige und sinnvolleMa zu reduzieren, ohne die Anforderungen der Statistik an die Datenqualitt und -quantitt zu verletzen.Die Auswertung schliet sich in der Regel unmittelbaran die Durchfhrung eines Simulationsexperimentsan (Bild 1),

12、 kann aber im Einzelfall auch fr einen einzelnen Simulationslauf durchgefhrt werden. Sie umfat die Aufbereitung, Interpretation und Bewertung -der Simulationsergebnisse. Von ihr hngt der Informationswert einer Simulationsstudie entscheidend ab.Whrend Simulationslufe lediglich Daten liefern, diein de

13、r nach einem Lauf vorliegenden Form keine nennenswerte Aussagekraft haben, ergibt erst die Auswertung die Information, die fr die Lsung von Problemen notwendig ist.Die Optimierung ist hufig ein Ziel von Simulationsstudien. Der Zyklus aus Modellbildung, Experimentplanung, Experimentdurchfhrung und Au

14、swertungist dafr notwendige Voraussetzung. Allerdings hngtdie Vorgehensweise zur Optimierung so stark von derkonkreten Aufgabenstellung ab, da im Rahmen dervorliegenden Richtlinie in dieser Hinsicht keine allgemeinen Aussagen gemacht werden.oSimulationsmodellerstellenoExperimentplanungSimulationsexp

15、erimentSimulationslauf OAuswertungAufbereitungO 1InterpretationOBewertung berein-/ Stimmungmit Plan oderRealitrj/Bild 1. Einbindung von Experimentplanung und Auswertung indie allgemeine Vorgehensweise bei der Simulation (siehe auchBlatt 1, Bild 8)1.2 DefinitionenSimulationslaufEin Simulationslauf en

16、tspricht der Nachbildung desVerhaltens eines Systems mit einem spezifizierten ablauffhigen Modell ber einen bestimmten Zeitraum.SimulationsexperimentEin Simulationsexperiment dient der gezielten empirischen Untersuchung des Modellverhaltens bereinen bestimmten Zeithorizont durch wiederholteSimulatio

17、nslufe mit systematischen Parametervariationen.AuswertungDie Auswertung umfat die Schritte der Aufbereitungvon Daten, der Interpretation der Daten sowie der Bewertung von Varianten. Sie knpft damit unmittelbaran Simulationsexperimente oder auch an einzelneSimulationslufe an, die ihrerseits noch kein

18、e Antworten auf die untersuchten Fragen liefern knnen.Diese sind erst das Ergebnis der Auswertung.B974908A824A6748CAAAA99BAB349F63B2C88DD9B0D2BF8368C461B1CCB65CD15BE74F0686BD19CFC1FA2DEF1929BEST BeuthStandardsCollection - Stand 2016-11Alle Rechte vorbehalten Verein Deutscher Ingenieure, Dsseldorf 19

19、97 VDI 3633 Blatt 3 -3-AufbereitungDaten, die zur Bewertung eines simulierten Prozessesverwendet werden sollen, werden in der Regel durchEreignisse an verschiedenen Mepunkten des Modells erzeugt. Jedoch knnen die Daten auch zu beliebigen Zeitpunkten (z.B. bei Statistiken) ermittelt werden. Diese Erg

20、ebnisse knnen in eine Datei oder Datenbank protokolliert (Trace) oder sofort in entsprechenden Zhlvariablen verbucht werden (Vorverdichtung). Je nach Fragestellung knnen dann weitereAufbereitungsschritte wie z.B. die Selektion bestimmter Daten aus dem Gesamtdatenbestand, dieSortierung der Daten nach

21、 einzelnen Kriterien oderdie Umrechnung von Daten notwendig sein.Weiterhin wird unter Aufbereitung auch die weitereVerdichtung und die interpretationsgerechte Darstellung der Daten wie z.B. die Visualisierung in Formvon Diagrammen verstanden (siehe Abschnitt 6).Blatt 1 der Richtlinie begrenzt die Au

22、fbereitung ausschlielich auf den zuletzt genannten Aspekt. Insofernerweitert das vorliegende Blatt die Definition.Durch die Verdichtung von Daten wird die Aussagekraft der darin enthaltenen Informationen erhht. Dadurch wird die Effizienz der Weiterverarbeitung verbessert und der zur Ablage erforderl

23、iche Speicherbedarf reduziert. In der Regel wird die Verdichtung mitHilfe statistischer Verfahren durchgefhrt. TypischeErgebnisse sind z.B. Mittelwerte, Hufigkeiten oderExtremwerte, denen als sog. Kennwerte bzw. Kennzahlen bestimmte Aussagekraft beigemessen wird.Eine andere Form der Verdichtung ergi

24、bt sich aus derDarstellung groer Datenmengen in Diagrammen, ausdenen dann nicht einzelne Werte, sondern z.B. Kurvenverlufe oder andere Muster abgelesen werden.InterpretationAufbereitete bzw. verdichtete Daten mssen grundstzlich interpretiert werden. Das bedeutet, da sie mitden konkreten Einflugren i

25、n Beziehung zu setzensind, denn vor dem Hintergrund unterschiedlicherEinflsse erlauben dieselben Daten oft ganz verschiedene Interpretationen.So lt sich z.B. an einem System aus Maschine, Puffer und Transporteinrichtung die Tatsache, da derPuffer immer voll ist, u.a. wie folgt interpretieren:- Der P

26、uffer ist zu klein.- Im Puffer liegen falsche Teile.- Die Maschine ist ein Engpa.- Die Transporteinrichtung ist ein Engpa.- Es ist nicht ausreichend Bedienpersonal verfgbar.- Die Maschine wartet auf Zufhrteile oderdie Losgre ist zu gro.Wrden die Einflugren unbercksichtigt bleiben,mte die Schlufolger

27、ung pauschal lauten: Puffervergrern. Dies wre jedoch nur im erstgenanntenFall tatschlich korrekt.BewertungWie in Blatt 1 der vorliegenden Richtlinie ausfhrlichdargelegt ist, lassen sich die Ziele eines Problemlsungsprozesses in der Regel nicht widerspruchsfreidefinieren (siehe Blatt 1, Abschnitt 6.2

28、). In Zielsystemen sind Zielkonflikte nahezu unvermeidlich. Dadurch bedingt knnen auch Lsungen nicht eindeutigsein, sondern immer nur bestimmten Zielen mehr undanderen dann zwangslufig weniger dienen.Insofern wird das Ergebnis einer Simulationsstudienormalerweise aus einer Reihe von Varianten besteh

29、en. Unter Einbeziehung der Teilziele und ihrer Gewichtungen ist vor diesem Hintergrund eine Bewertung erforderlich, welche die Varianten in eine qualitative Rangordnung berfhrt. Erst auf der Basis einersolchen Rangordnung lt sich entscheiden, welcheVariante als Problemlsung in Betracht kommt (sieheA

30、bschnitt 7). Darber hinaus kann die Bewertung vonSimulationsergebnissen einen wichtigen Beitrag zumErgebnisgewinn und zum Trainingserfolg liefern.2 Voraussetzungen fr eine sinnvolle Auswertung2.1 Simulation ist kein SpielzeugEine der herausragenden Mglichkeiten der Simulation ist die heute erzielbar

31、e Realittsnhe, die vor allem mit den Mglichkeiten der grafischen Darstellbarkeit am Bildschirm eine regelrechte Faszinationausben kann. Hierin verbirgt sich aber auch die Gefahr, da der Anwender durch die Bilder von deneigentlichen Aussagen abgelenkt wird. Auerdemdarf die z.T. erstaunliche hnlichkei

32、t der abgebildetenAls-ob-Welten mit der Realitt nicht zu einer berschtzung der Abbildungsgenauigkeit und -tiefe fhren. Schlielich gilt, da vor einem Einsatz der Simulation immer zu prfen ist, ob es wirtschaftlichereWege zur Lsung der anstehenden Aufgabe gibt.2.2 Keine Verallgemeinerung von Ergebniss

33、enErgebnisse von Simulationsstudien sind immer Teileines umfassenden Erkenntnisprozesses und habennur in diesem Zusammenhang Gltigkeit und Aussagekraft. Jede neue Problemstellung erfordert in derRegel auch das erneute Durchlaufen dieses vollstndigen Prozesses. Eine bertragbarkeit von Ergebnissenoder

34、 gar eine Verallgemeinbarkeit ist nur unter ganzbesonderen Bedingungen mglich und mu ggf sehreingehend und blicherweise mit Hilfe wissenschaftlicher Methoden berprft werden.B974908A824A6748CAAAA99BAB349F63B2C88DD9B0D2BF8368C461B1CCB65CD15BE74F0686BD19CFC1FA2DEF1929BEST BeuthStandardsCollection - Sta

35、nd 2016-11-4- VDI 3633 Blatt 3 Alle Rechte vorbehalten Verein Deutscher Ingenieure, Dsseldorf 1 9972.3 Experimente genau planenDa die Auswertung von Simulationsergebnissen einenerheblichen Aufwand mit sich bringt, ist es notwendig, Experimente genau zu planen. Dabei sollte insbesondere die Frage im

36、Vordergrund stehen, welche Ergebnisse gewnscht und welche dagegen nicht von Interesse sind. Nach dieser Festlegung ist die Frage zuklren, welche Daten hierfr erhoben oder generiertwerden mssen und an welchen Elementen des Modells die dafr notwendigen Mepunkte anzubringensind. Hieraus leitet sich spt

37、er ab, welche Elementedetailliert zu modellieren und welche als black box“in das Modell aufzunehmen sind. Schlielich mugrob festgelegt werden, wie viele Simulationslufedurchzufhren sein werden und in welchen Richtungen und Inkrementen welche Parameter variiert werden sollen (siehe Abschnitt 3).2.4 A

38、nwendungsfall definierenBild 2 zeigt vier Anwendungsfalle einer Simulationsstudie. Vor Beginn jeder Studie sollte Klarheit darberhergestellt werden, welcher dieser Flle konkret vorliegt. Sollen Aussagen zur Funktionalitt der eingesetzten Technik und der gegebenen Systemorganisation gemacht werden, s

39、o mssen sowohl System alsauch Systemlast bekannt sein. Ist nur die Systemlastbekannt, so wird in der Regel eine technische oder organisatorische Systemlsung dafr gesucht. Ist umgekehrt nur das System bekannt, so lassen sich durch Variation der Systemlast dessen Leistungsgrenzen bestimmen. Der vierte

40、 Fall kann als akademischer Fallbezeichnet werden. Hier steht in der Regel die wissenschaftlich motivierte Suche nach allgemeingltigenAussagen ber typische Systemstrukturen im Vordergrund, wobei sowohl das System als auch die Systemlast variiert werden.2.5 Schnittstellen vollstndig dokumentierenElem

41、ente, die als black box“ in das Modell aufgenommen werden, bilden lediglich ihr nach auen wirkendes Verhalten an den Schnittstellen zu den vor-und nachgelagerten Elementen ab. Wichtig ist, dieseSchnittstellen vollstndig und eindeutig zu dokumentieren, da in ihrer Definition Annahmen (z.B. statistisc

42、he Verteilungen) enthalten sind, die bei der Interpretation der Ergebnisse bercksichtigt werden mssen.Ein hufiger Fehler ist die zu enge Definition derSchnittstellen, wenn z.B. Unregelmigkeiten desAuftragseingangs, der Personal- und Materialverfgbarkeit oder Rckkopplungen nachfolgender Bereichenicht

43、 beachtet werden.2.6 Modelle so klein wie mglich haltenEin anderer Aspekt, der fr die Vermeidung einer zudetaillierten und damit hufig auch komplexen Abbildung der Realitt spricht, ist der stark steigende Interpretationsaufwand bei umfangreicheren Modellen.Die Interpretation kann mit zunehmender Kom

44、plexitt nur noch von ausgewiesenen Experten und schlielich gar nicht mehr geleistet werden. Bei zu komplexen Modellen wird die Simulation ein reines Analysewerkzeug und lt eine unmittelbare Ableitungvon Verbesserungspotentialen nicht mehr zu.2.7 Mit Realdaten simulierenBei der Modellierung eines Sys

45、tems sollte so weit wiemglich auf Realdaten oder auf Daten, die von Realdaten abgeleitet werden, zurckgegriffen werden. Daten, die lediglich auf Annahmen des Anwenders beruhen, bergen die Gefahr, da sie bereits ein vom Simulationsexperten und/oder Anlagenplaner erwartetesBetriebsgeschehen widerspieg

46、eln. Die Folge ist indiesem Fall, da die auf dem Prfstand“ stehendeAnlage unter Laborbedingungen“ mit groer Wahrscheinlichkeit die erwarteten Ergebnisse liefert. DieseErgebnisse lassen sich jedoch nicht ohne weiteres aufdas praktische Betriebsgeschehen bertragen, bei demimmer auch Besonderheiten und

47、 Unzulnglichkeitenauftreten.Fall System Systemlast Simulationsergebnis1 bekannt bekanntFunktionalitt derTechnik und derSystemorganisation2unbekanntVariation dertechnischenMglichkeitenbekanntErmittlung technischer und organisatorischer Alternativen(Frdertechnik,Lagertechnik,Streckenfhrung . . .)3 bek

48、anntunbekanntVariation derRandbedingungenLeistungsgrenzen4unbekannt(Parameteunbekanntrvariation)Allgemeingltige Aussagen ber typischeSystemstrukturen(Grundlagenforschung)Bild 2. Anwendungsflle von SimulationsstudienB974908A824A6748CAAAA99BAB349F63B2C88DD9B0D2BF8368C461B1CCB65CD15BE74F0686BD19CFC1FA2DEF1929BEST BeuthStandardsCollection - Stand 2016-11Alle Rechte vorbehalten Verein Deutscher Ingenieure, Dsseldorf 1997 VDI 3633 Blatt 3 - 5 -3 Zielorientierte Planung derSimulationsexperimenteEinfache, gut berschaubare Simulationsexperimenteknnen oft ohne eine statistische Planung