Definitionen und must-Auswendiglernen DU/PPS at TU Hamburg-Harburg

Menschliches Versagen

Technisch- /
organisatorische Mängel

Umweltgefahren

• Auftragsdaten: Auftragsstatus der Ware, Gewicht der Ware
• Personaldaten: Anwesenheit und Arbeitszeit des Personals, Lohnkosten des
Personals
• Maschinendaten: Kraftstoffverbrauch des Gabelstaplers, Lagertemperatur,
Meldungen und Störungen auf den Gabelstapler bezogen
• Prozessdaten: Qualität, Einstelldaten

Betriebsdaten
1. im engeren Sinne
a. die im Laufe des Produktionsprozesses anfallenden Daten (IST-Daten)
2. im weiteren Sinne
a. die im Laufe des Produktionsprozesses verwendeten Daten (IST-, Soll- u. Zuordnungsdaten)

Betriebsdatenerfassung
1. umfasst im engeren Sinne das Sammeln und Aufzeichnen der Betriebsdaten
2. im weiteren Sinne die Erfassung und die zugehörigen Verarbeitungsfunktionen zur Korrektur, Aufbereitung und Weitergabe der Betriebsdaten

Organisatorische Betriebsdaten sind z.B. Auftragsdaten und Personaldaten, wohingegen technische Betriebsdaten z.B. Maschinendaten und Prozessdaten sind. Ein Beispiel für organisatorische Betriebsdaten sind z.B. Produktionszeiten wie Stückzahlen. Ein Beispiel für technische Betriebsdaten ist z.B. der Verbrauch an Material.

• Günstiges Kosten-Nutzen-Verhältnis
• Schwierigkeit des Problems
• Unsicherheit der Daten
• Fehlen analytischer Modelle
• Ungleichgewicht zwischen Datenqualität und erwarteter Modellqualität
• Sicherheitsbedürfnis bei unscharfen Vorgaben
• Wiederholte Verwendung des Simulationsmodells

Vorteile:
• Kostengünstigere Untersuchungen zum Zeitverhalten komplexer Systeme (Kosten +)
• Beschreibung komplexerer Zusammenhänge als mit analytischen Modellen
(Flexibilität +)
• Vermeidung von Planungsfehlern sowie den daraus folgenden Fehlinvestitionen (Kosten +, Qualität +)
Nachteile:
• Simulationsanwendungen erfordern Fachleute mit Spezialistenwissen
(interdisziplinäres Wissen) (Kosten -)
• Hohe Investition- und Betriebskosten, insbesondere durch Software und
Personalkosten (Kosten -)
• Hoher Aufwand für die Modellerstellung und Datenakquisition (Zeit -)

Beispiel: Simulation eines Geschätsprozesses in Aris:

Entdecken von Engpässen

Personalauslastungen sehen

Geschäftsprozesse optimieren

Simulation ist ein Verfahren zur Nachbildung eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen, in
einem experimentierbaren Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit
übertragbar sind.

Anwendungsgebiete:

Produktentwicklung
- FEM, Luftkanal
Prozessoptimierung
- Aris, PPS Software
Schulung
- Flugsimulator
Produktionsoptimierung
- Digitaler Zwilling, Transportflusssimulation

• Simulationsanwendungen erfordern Fachleute mit Spezialistenwissen
(interdisziplinäres Wissen) (Kosten -)
• Hoher Aufwand für die Modellerstellung und Datenakquisition (Zeit -)
• Diskrepanz zwischen Realität und Simulation durch die Abstraktion und Detaillierung
(Qualität -)
• Modellflexibilität und -weiterverwendung sind stark abhängig vom Tool, von den
Fähigkeiten des Modellierers sowie von der Problemstellung (Flexibilität -)

Aufbaustruktur:
Objekte
• Stationen
o Essensausgabe
o Warenauffüller
o Küche
• Informationen
o Lieferliste
o Schichten
o Zeitverwaltung
o Verbrauch
• Ressourcen

o Personal
o Küchengeräte
o Mensagebäude
o Lebensmittel
• Produkte
o Essen 1
o Essen 2
o Essen 3
o Rohzutaten
o Getränke

Ablaufstruktur
Zutaten einkaufen -> Lieferung entgegennehmen -> Lieferung ins Lager bringen -> Zutaten entnehmen -> Zutaten zubereiten -> Produkte zum Verkauf anbieten -> Produkte verkaufen -> Produkte nachproduzieren -> Produkte auffüllen -> Mensa sauber machen

Der Anwender eines Simulationsmodells startet die Simulation mit bestimmten
Einstellungen die wiederum Parameter an das Simulationssystem weiterleiten. Das
Simulationssystem erzeugt daraufhin Ergebnisse die ausgewertet werden müssen. Der Anwender des Simulationssystems variiert aufbauend auf den ausgewerteten Ergebnissen
die Einstellungen wieder, wodurch neue Parameter an das Simulationssystem weitergeleitet werden. Das Simulationssystem erzeugt dann neue Ergebnisse. Mit diesem Verfahren
möchte man erreichen, dass das Simulationssystem durch iterative Anpassung zukünftig die gewünschten Soll-Ergebnisse herausgibt.

Daten, Aufbaustruktur, Ablaufstruktur, interne Ablauflogik

Virtual Reality stellt eine Mensch-Maschine-Schnittstelle dar, die dem Anwender ermöglicht, sich in einer immersiven (Immersion beschreibt das Gefühl sich vollkommen innerhalb einer
künstlichen Modellwelt zu bewegen) und dreidimensionalen Modellwelt zu bewegen und mit virtuellen Objekten in Echtzeit zu interagieren.
Unter Augmented Reality versteht man die Erweiterung der tatsächlichen Welt durch
virtuelle Elemente. Per Definition muss ein AR-System drei Kriterien erfüllen:
− Die virtuelle Realität und die Realität sind miteinander kombiniert (teilweise überlagert)
− Interaktivität in Echtzeit
− Reale und virtuelle Objekte stehen 3-dimensional zueinander in Bezug.

Damit grenzt sich AR von VR in dem Sinne ab, dass bei VR im Gegensatz zu AR die Realität nicht mit der virtuellen Realität kombiniert wird und man sich rein in einer immersiven Welt bewegt.