Simulation im Umfeld kleiner und mittelständischer Unternehmen
Simulation ist eine in fast allen wissenschaftlichen Disziplinen eingesetzte Analysemethode zur Optimierung der Planung und des Betriebs komplexer (Real-) Systeme. Der Einsatz von Simulation empfiehlt sich immer dann, wenn Experimente und Messungen in der Realität zu langsam (Bevölkerungsentwicklungen), zu schnell (Explosionsverhalten), zu gefährlich (Crashtests), unmöglich (Urknall) oder schlicht teuer (Fabrikplanung und Materialflusssimulation) wären. Insbesondere bei komplexen Realsystemen sind die Grenzen analytischer Methoden und Beschreibungen schnell erreicht. Simulation dagegen kann, auf Basis einer geeigneten Modellierung, sehr umfangreiche Systeme handhaben und dem Anwender die Zusammenhänge der einzelnen Systemvariablen deutlich machen (vgl. [Law und Kelton 2000], S. 106ff.). Mit Simulation können bestehende Systeme iterativ optimiert werden, bspw. durch effizienteren Einsatz von Ressourcen oder die Verbesserung von Steuerungsstrategien während des Betriebs. Zudem kann die Planung noch nicht existenter Systeme unterstützt werden: Allein die schlichte Visualisierung des dynamischen Systemverhaltens kann die Analyse komplexer Zusammenhänge ungemein erleichtern und erlaubt den Einsatz von Simulationsmodellen als Schulungsinstrument.
Alles in allem bringt der geschickte Einsatz von Simulation in der Praxis oftmals erhebliche Kostenvorteile mit sich, deckt Kostenrisiken erst auf oder verschafft eine höhere Investitionssicherheit.
Wir führen für Sie umfangreiche Simulationsstudien durch um mit Ihnen gemeinsam, unter getroffenen Annahmen, ein Optimum alternativer Prozesssteuerung zu realisieren. Dabei verlieren wir Ihre Unternehmensvision und Ziele nie aus den Augen. Das Wissen und die Erfahrung Ihrer Mitarbeiter fließen konstruktiv in die Umsetzung ein.
Die Simulationsstudie führen wir unter Beachtung Ihrer unternehmensspezifischen Anforderungen nach folgendem bewährten und vielfach sehr erfolgreich angewandten Vorgehen durch:
- Vorstudie, konzeptuelle Modellierung und Datensammlung
- Validierung und Implementierung
- Testläufe und anschließendes Experimentationsdesign
- Produktionsläufe und Outputanalysen zur Bestimmung von Leistungskennzahlen durchführen
- Dokumentation und abschließende Ergebnispräsentation
- Anwendung im Realsystem
