Entwicklung einer simulationsbasierten Methode zur Analyse von Entscheidungssystemen im Produktionsbereich
Final Report Abstract
2.1 Wesentliche Ergebnisse Ziel des Projektes war es, eine Methode zu entwickeln, mit der sich die Eignung von Entscheidungssystemen prospektiv und quantitativ analysieren lässt. Das Entscheidungssystem besteht im vorliegenden Zusammenhang aus der Gesamtheit aller modellierten Entscheidungsaufgaben und der ihnen zugeordneten Entscheidungsfelder in einem konkreten Simulationsmodell. Zur Erreichung dieses Ziels wurde ein bereits existierendes Simulations verfahren um generische Modellelemente erweitert, mit denen es möglich ist, die relevanten Elemente von Entscheidungssystemen in Organisationsmodellen von Produktionssystemen abzubilden und simulativ zu untersuchen. Bei der Neu- und Umplanung des Personaleinsatzes in Produktionssystemen ist die Frage zu klären, welchem Personaltyp welcher Entscheidungsspielraum zugeordnet werden soll. Es steht dabei der Grundgedanke im Mittelpunkt, operative Entscheidungen auch an operative Arbeitskräfte zu delegieren. Mit Hilfe eines geeigneten Simulationsverfahrens lassen sich die Auswirkungen verschiedener, aus der Delegation von Entscheidungen entstehender Entscheidungssysteme prospektiv analysieren. Eine solche Bewertung hängt entscheidend von der Qualität der zur Verfugung stehenden Informationen ab, die der Entscheidungsträger zur Verfügung gestellt bekommt. Entscheidungen sind darüber hinaus abhängig von der Zielsetzung, die der Entscheidungsträger zugrunde legt. Weiterhin ist davon auszugehen, dass Entscheidungen des operativen Personals nicht immer mit den Zielsetzungen des Unternehmens harmonisieren, was auf Unterschiede zwischen den persönlichen und betrieblichen Zielen zurückgeführt werden kann (vgl. KLINGER 1998, S. 24). Da die Notwendigkeit von Entscheidungen von der Dynamik des Produktionsablaufes beeinflusst wird, müssen die dynamischen Systemzustände des betrachteten Produktionssystems (z.B. Länge der Warteschlangen vor Bearbeitungsstationen) berücksichtigt werden. Statische Informationen, wie beispielsweise die prognostizierten Kosten pro hergestellter Einheit, müssen ebenfalls berücksichtigt werden. Bisherige personalorientierte Simulationsverfahren sind nur bedingt in der Lage, Einzelentscheidungen und ganze Entscheidungssysteme prospektiv und quantitativ zu bewerten. Daher wurde in diesem Projekt das am ifab entwickelte Simulationsverfahren OSim-Ent (Objekty/wulator für operative ^«/Scheidungen; vgl. zu OSim JONSSON 2000, zu OSim-Ent FISCHER 2004) um generische Modellelemente erweitert. Mit der Integration der entwickelten Modellierungs- und Bewertungskonzepte in das Simulationsverfahren OSim-Ent können nunmehr Entscheidungssysteme prospektiv und quantitativ bewertet werden. Mittels Simulationsstudien ist es somit möglich, alternative Entscheidungssysteme und Organisations Strukturen (Aufbau- und Ablauforganisation) hinsichtlich ihrer Effizienz zu bewerten, um hieraus dann Gestaltungsempfehlungen abzuleiten. Damit lässt sich die Delegation von Entscheidungen zielgerichteter als bisher üblich planen. Nach der Überprüfung der Funktionalität des Simulations Verfahrens durch Testbeispiele, bei der die korrekte Funktion der Programmlogik im Sinne einer Verifizierung aufgezeigt werden konnte, wurde eine umfangreichere Simulationsstudie an einem aus der Industrie stammenden Datensatz durchgeführt. Es handelte sich dabei um ein Auftragsprogramm aus einer feinwerktechnisehen Teilefertigung. Das Szenario bestand darin, dass Teile mit verschiedenen, redundant vorhandenen Technologien gefertigt werden konnten. Dabei hatte jede dieser redundanten Technologien andere Attribute, z.B. war eine Technologie besonders kostengünstig, dafür aber langsam in der Bearbeitung. Als Entscheidungsaufgabe wurde für jeden Auftrag in Abhängigkeit von diesen Attributen, aber auch im Hinblick auf systemdynamische Zustände (beispielsweise hinsichtlich der aktuellen Warteschlangen vor den Maschinen) alternativ derjenige Bearbeitungspfad ermittelt, welcher das jeweilige Zielsystem am besten zu erreichen versprach. Hier galt es in der Realität zu überprüfen, inwieweit die Entscheidung über einen bestimmten Bearbeitungspfad bei mehreren angebotenen Alternativen zu Auswirkungen im Gesamtsystem fuhren, die dann z.B. anhand von Kennzahlen bewertet werden können. Da es bereits durch den hohen systemdynamischen Anteil bei einer Entscheidung im Simulationssystem schwierig bzw. unmöglich ist, deterministische Lösungen über die Pfadwahl zu treffen, kann eine Erforschung von Effekten von Entscheidungssystemen nur mittels der Simulation erfolgen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen eine prospektive Vorhersage zum Vergleich der in Frage stehenden, alternativen Entscheidungssysteme und bieten die Möglichkeit, zukünftig durch statistische Methoden eine Klassifizierung solcher Entscheidungssysteme abzuleiten. 2.2 Ausblick auf künftige Arbeiten und Beschreibung möglicher Anwendungen Das Simulationsverfahren OSim kann nicht nur für die Bewertung von Einzelentscheidungen und Entscheidungssystemen in der Produktion verwendet werden. Neben dem Einsatz in der Produktion ist OSim-Ent, auch in weiteren Anwendungsfeldern denkbar. Es ist beispielsweise möglich, das entwickelte Verfahren in den Verwaltungsbereich, den Montage- bzw. Demontagebereich und den Dienstleistungsbereich zu überfuhren. Während der Arbeiten wurde ein Forschungsbedarf hinsichtlich der Integration von Prognosefunktionen erkannt. Für Entscheidungen eines vorgelagerten Prozesses sollten auch Warte schlangen in nachfolgenden Bearbeitungsstationen betrachtet werden, um z.B Durchlaufzeiten realistisch prognostizieren zu können. Hierfür ist die Integration verbesserter Prognosefunktionen notwendig. Ergänzend könnten verschiedene Funktionalitäten zur Verbesserungen der Entscheidungsfindung hinterlegt werden, z.B. durch die Einbindung einer Datenbank zur Einbeziehung von Vergangenheitsinformationen oder auch durch Hinterlegung von Strategien zur Optimierung. Ebenfalls wäre denkbar, zunächst alle zu Verfugung stehenden Informationen zu verwenden und anschließend für spätere Forschungsarbeiten Informationsreduktion oder Verzerrungen vorzunehmen, um die Effekte unvollständiger Informationen zu analysieren. Schließlich wäre es auch denkbar, die Abbildung einer Qualitätsbewertung von Einzelentscheidungen und Entscheidungssystemen in das Verfahren zu integrieren.
Publications
- GAMBER, Thilo; ZÜLCH, Gert, STOCK, Patricia: Methodology for the Analysis of Simulation-based Decision-making in the Production Area. Operations Research 2006. University of Karlsruhe, September 06-08, 2006, presentation September 07.
- GAMBER, Thilo; ZÜLCH, Gert: Methodology for the Analysis of Simulation-based Decision-making in the Production Area. In: Operations Research 2006. Hrsg.: GOR Gesellschaft für Operations Research, Österreichische Gesellschaft fur Operations Research, Schweizerische Vereinigung für Operations Research. Karlsruhe: Universität, 2006, S. 255.
- ZÜLCH, Gert: Modelling and simulation of human decision-making in manufacturing systems. In: Proceedings of the 2006 Winter Simulation Conference. Hrsg.: PERRONE, L. Felipe; LAWSON, Barry G.; LIU, Jason; WIELAND, Frederick P. New York, NY: Association for Computing Machinery; Piscataway, NJ: IEEE Service Center, 2006, S. 947-953.
- ZÜLCH, Gert; GAMBER, Thilo; STOCK, Patricia: Analyse von Entscheidungssystemen im Fertigungsbereich mittels Simulation In: Simulation und Visualisierung 2007. Hrsg.: SCHULZE, Thomas; PREIM, Bernhard; SCHUMANN, Heidrun. Erlangen: SCS Publishing House, 2007, S. 97-109.
- ZÜLCH, Gert; GAMBER, Thilo; STOCK, Patricia: Analyse von Entscheidungssystemen im Fertigungsbereich mittels Simulation. Simulation and Visualization Conference 2007, Magdeburg, 08.-09.03.2007, Präsentation am 08. März 2007.
- ZÜLCH, Gert; GAMBER, Thilo; STOCK, Patricia: Methodology for the Analysis of Simulation-based Decision-making in the Manufacturing Area. International Working Conference 2007 of the IFIP Working Group 5.7, Scandic Hotel, Linköping, Sweden, 17- 19 September, 2007,
- ZÜLCH. Gert: Modelling and Simulation of Human Decision-making in Manufacturing Systems. WSC06 "New Horizons11. Portola Plaza Hotel, Monterey, CA. December 3-6, 2006
