Simulation Prozesskette Teil 2 (Übung)

Innerhalb der IT-Bildungsoffensive des Kanton St. Gallens unter dem Handlungsfeld «Lernfabrik» und insbesondere im Kontext von “Lean”, “SAP” und Data Analytic ist die Losgrössenoptimierung ein zentraler Aspekt für die optimierte Planung und Terminierung mittels Simulation in einer Smart Factory.

Wie die Komplexitätstheorie zeigt, sind die meisten Losgrössenprobleme schwer zu lösen, obwohl verschiedene Techniken entwickelt und von der Operations Management (OM)-Gemeinschaft eingehend untersucht wurden. Die Herausforderung besteht darin, dass die verwendeten Modelle einfach zu berechnen sind, aber nur einen einzigen Artikel oder eine einzige Produktionsstufe abdecken, ohne Ressourcenbeschränkungen zu berücksichtigen. Darüber hinaus haben die gängigen Losgrössenansätze einen rein lokalen Kostenfokus und berücksichtigen möglicherweise nicht die übergreifenden Unternehmensziele eines Unternehmens. Dies kann zu suboptimalen Losgrössen mit unangemessener Ressourcennutzung und unzureichendem Servicegrad führen.

Die steigende Verfügbarkeit von Informationen über Nachfrage, Anlagenauslastung und Kundenanforderungen sowie kürzere Berechnungszeiten digitaler Technologien entfachen die Diskussion über die Optimierung von Losgrössen und die damit verbundenen Berechnungsmethoden neu. Studierende sollen mithilfe eines Simulationsmodelles und einem Optimierungsansatz ein besseres Verständnis für verschiedene Losgrössenberechnungsmethoden entwickeln, wobei reale Produktionsprozesse und Daten aus der Smart Factory als Lerngrundlage dienen. Damit ist eine enge Vernetzung zu der Realität in den Firmen gegeben.

Die Übungsserie besteht aus zwei Teilen und es wird untersucht, wie digitale Technologien, wie die Diskrete Event Simulation (DES), den Entscheidungsfindungsprozess für Losgrössen und die damit verbundene OM-Konzepte in einem Fertigungsunternehmen beeinflussen können. Innerhalb des ersten Teils erstellen die Studierenden ein Simulationsmodell resp. ein Entscheidungsmodell für die Losgrössenbestimmung. Innerhalb des zweiten Teils werden die Studierenden das Simulationsmodell nutzen, um durch Simulationsexperimente verschieden Losgrössenstrategien anhand deren Performance zu bewerten und entsprechende Learning daraus abzuleiten. Damit wird aufgezeigt, wie ein aktuelles ERP-System hinsichtlich den Losgrössenbestimmungen arbeitet und wo die Schwächen in Bezug zur Losgrössenberechnungen liegen und wie diese mittels der DES angegangen werden können.

Metadaten
Version
Bloomsche Taxonomy	K3 - anwenden K4 - analysieren K5 - synthetisieren
Sprache	Englisch
Anzahl Lektionen	4
Art des Unterrichts	Übung (ohne Labor/Werkstätte)
Voraussetzungen	Teil 1
Vorbereitungen, Bedingungen	Simio, Excel
Lernziele	Kompetenzen hinsichtlich des Werkzeugs der Diskreten Event Simulation ausbauen, damit dies in realen Fällen angewendet werden kann. Ein besseres Verständnis der verschiedenen Strategien zur Losgrössenbestimmung und die Fähigkeit, sie in realen Fällen umzusetzen. Die Schwächen gängiger Losgrössenansätze und deren Auswirkungen verstehen, um entsprechende Gegenmassnahmen ableiten zu können. Bewertung der Leistung verschiedener Losgrössenstrategien durch Simulationsexperimente.
Autor	Rinderer Roger
Co-Autor:innen
Original-Studiengang	Wirtschaftingenieurwesen Mechatronik Informatik 5. Semester
Dateien	https://sf.infs.ch/wp-content/uploads/3611/Input_Data-fuer-Simulation-Smart_Factroy_OST.xlsx Input_Data für Simulation Smart_Factroy_OST (Typ: application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet) https://sf.infs.ch/wp-content/uploads/3611/Simulation_Exercise_Lotsizing_base.spfx Simulation_Exercise_Lotsizing_base (Typ: application/spfx+xml) https://sf.infs.ch/wp-content/uploads/3611/Simulation_Exercise_Lotsizing_W1_solution.spfx Simulation_Exercise_Lotsizing_W1_solution (Typ: application/spfx+xml) https://sf.infs.ch/wp-content/uploads/3611/Simulation_Exercise_W1.pptx Simulation_Exercise_W1 (Typ: application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation)
Zip-Datei	3611 (Typ: application/zip)

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