Simulation Und Optimierung in Produktion Und Logistik: Praxisorientierter Leitfaden Mit Fallbeispielen

ISBN-13: 9783642145353 / Niemiecki / Miękka / 2010 / 244 str.

Lothar Marz; Wilfried Krug; Oliver Rose

Opis

Die simulationsgestutzte Optimierung von Produktportfolios und Produktionsketten birgt grosses Potenzial Berichte uber Kopplungen von Simulation und Optimierung sind aber rar. Der Band liefert erstmals deutschsprachige Anwendungsbeispiele und einen Uberblick uber die Moglichkeiten von Simulation und Optimierung. Anders als standardisierte Planungsansatze konnen mithilfe der Simulation auch dynamische Produktions- und Logistikprozesse analysiert werden. Bei gezielter Vernetzung von Logistikablaufen lassen sich so unerwunschte Liegezeiten vermeiden."

Spis treści

Einführung.- Simulationsgestützte Optimierung.- Simulation.- Optimierung.- Stell- und Zielgrößen.- Kopplung von Simulation und Optimierung.- Fallbeispiele.- Sachwortregister.

O autorze

Dr.-Ing. Ing. ECL Lothar März, geb. 1965, 1987- 1993 Studium Allgemeiner Maschinenbau an der Technischen Hochschule Darmstadt sowie Ingenieurwissenschaften mit Schwerpunkt Mathematik und Informatik an der Ecole Centrale de Lyon. 1995-2001 Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und –automatisierung (IPA), Stuttgart, 2002 Promotion (Ein Planungsverfahren zur Konfiguration der Produktionslogistik). Ab 2001 in leitenden Funktionen in der Unternehmensberatung sowie bei Forschungsinstitutionen tätig. Zentraler Schwerpunkt seiner Arbeiten sind Entscheidungsunterstützungssysteme für Produktion und Logistik auf der Basis von Simulation und mathematischer Optimierung. 2010 Gründung der LOM Innovation GmbH & Co. KG in Lindau (Bodensee) als geschäftsführender Gesellschafter. Mitglied der Arbeitsgemeinschaft Simulation (ASIM), der GI sowie der Gesellschaft für Produktion und Logistik des VDI Deutschland. 2007 Gründungsmitglied und Sprecher der Arbeitsgruppe „Simulationsbasierte Optimierung von Produktions– und Logistikprozessen“ in der ASIM-Fachgruppe „Simulation in Produktion und Logistik“. Prof. Dr. - Ing. habil. Wilfried Krug, geb.1937, 1956 - 1959 Flugzeugbaustudium an der Ingenieurschule für Flugzeugbau Dresden, 1961 - 1967 Diplom - Ingenieurstudium Elektrotechnik/Technische Kybernetik an der Technischen Universität Dresden, 1975 Promotion (Modellierung und Simulation von Hermetikkompressoren), 1977 Habilitation ( Rechnergestützte Optimierung technischer Systeme). 1978 - 1986 Professur für Mathematische Kybernetik und Rechentechnik an der Ingenieur Hochschule Köthen, 1986 - 1992 Professur für Modellierung und Simulation an der Fakultät Maschinenwesen der Technischen Universität Dresden. 1990 Gründung der DUALIS GmbH IT Solution und Direktor IT-Management bis heute. Mitglied der Arbeitsgemeinschaft ASIM seit 1992 und im Vorstand bis 2000. Mitglied in mehreren nationalen und internationalen Programmkomitees und General Conference Chairman Society for Computer Simulation 1992 und 2002 in Dresden. Beiratsmitglied im VDI – Produktionstechnik von 1998 – 2008 und seit 2009 Leiter des VDI – Arbeitskreises Produktion und Logistik Dresden und Mitglied der Gesellschaft für Produktion und Logistik des VDI Deutschland. Prof. Dr. rer. nat. Oliver Rose, geb. 1966, Mathematikstudium an der Universität Würzburg, Promotion und Habilitation („Operational Modelling and Simulation in Semiconductor Manufacturing“) im Fach Informatik an der Universität Würzburg. Seit Oktober 2004 Professur für Modellierung und Simulation am Institut für Angewandte Informatik der Fakultät Informatik der TU Dresden. 2001-2003 Leitung der deutschen Beteiligung am Factory Operations Research Center Project „Scheduling of Semiconductor Wafer Fabrication Facilities“ von SRC (Semiconductor Research Corporation) und International Sematech. Aktuelle Arbeitsgebiete: Modellierung und Simulation komplexer Produktionssysteme, operative Materialflusskontrolle komplexer Produktionssysteme, Informationstechnologische Unterstützung von Simulationsprojekten. Mitglied der Arbeitsgemeinschaft Simulation (ASIM), der GI, der IEEE, des INFORMS College on Simulation, der Gesellschaft für Systems Engineering, Mitglied in mehreren nationalen und internationalen Programmkomitees. Privatdozent Dr.-Ing. Gerald Weigert, studierte Informationselektronik an der Technischen Universität Dresden und promovierte 1983 an der Fakultät Elektrotechnik. Bis 1988 war er sowohl wissenschaftlich als auch in der Industrie auf dem Gebiet der automatischen Spracherkennung tätig, wo er sich vorrangig mit Optimierungsalgorithmen und Softwareentwicklung beschäftigte. Seit 1988 arbeitet er am Institut für Aufbau- und Verbindungstechnik der Elektronik (IAVT, vormals Institut für Elektronik-Technologie) der Technischen Universität Dresden, zunächst als wissenschaftlicher Mitarbeiter und seit 2006 als Privatdozent. Seit dieser Zeit beschäftigt er sich in Forschung und Lehre mit der Modellierung, Simulation und Optimierung von Fertigungsprozessen. Er war maßgeblich beteiligt an der Entwicklung ereignisdiskreter Simulationssysteme und deren Einsatz zur prozessbegleitenden Steuerung von Fertigungsabläufen. Dr. Weigert leitet die Arbeitsgruppe „Prozesstechnologie“ am IAVT und unterhält zahlreiche Kontakte zur Industrie. Er ist Mitglied der Arbeitsgemeinschaft Simulation (ASIM) und Mitglied verschiedener Programmkomitees.

Blurb

Der Einsatz der simulationsgestützten Optimierung in Produktion und Logistik birgt hohes Potential. Berichte über erfolgreiche Kopplungen von Simulation und Optimierung sind dagegen rar. Simulationsmodelle sind Bewertungsmodelle, die Ergebnisse über das dynamische Verhalten eines Systems für vorgegebene Parameter ermitteln. Durch den meistens intransparenten Zusammenhang zwischen den Ergebnisgrößen und den Parametern eines Simulationsmodells ist eine manuelle Optimierung vor dem Hintergrund zunehmender Prozessverkettungen und wechselnder Systemlasten schwierig. Der Einsatz der mathematischen Optimierung kann in unterschiedlicher Funktion im Zusammenwirken mit der Simulation helfen, bessere und auch schneller verfügbare Zielwerte im Sinne der Aufgabenstellung zu erreichen. Das Buch führt in die simulationsgestützte Optimierung ein, zeigt mögliche Anwendungsfelder und Kopplungsmechanismen auf und erläutert beispielhafte Realisierungen aus der Praxis anhand von Fallbeispielen. Es wendet sich an den Anwender aus der Industrie, der die Möglichkeiten und Potentiale der simulationsgestützten Optimierung im Hinblick auf seine Aufgabenstellungen und Anwendungen überprüfen kann.