Drei Dutzend Jahre Simulationstechnik

Drei Dutzend Jahre Simulationstechnik von Rabe,  Markus, Scheidler,  Anne Antonia
Das Fachgebiet ITPL wurde zum Oktober 2010 neu an der TU Dortmund gegründet. Damit ist genau ein dutzend Betriebsjahre erreicht, und der Leiter des Fachgebietes kann vor dieser Periode auf exakt zwei weitere dutzend Jahre beim Fraunhofer-Institut in Berlin zurückblicken. Neun Weggefährten haben zurück und vorausgedacht und sind für ein Festkolloquium in Dortmund zusammengekommen. Die Zusammenfassungen der Kolloquiumsvorträge bilden diesen vierten Band der ITPL-Fortschrittsberichte. Darüber hinaus haben die jungen Wissenschaftler, die am ITPL die Promotion anstreben und einen entsprechenden Forschungsstand aufweisen, ebenfalls ihr Vorhaben auf zwei Seiten für diesen Bericht zusammengefasst und auf dem Kolloquium in einem Science Slam präsentiert. Fachlich decken die Vorträge einen weiten interdisziplinären Bereich ab, der seinen Fokus in der ereignisdiskreten Simulation findet und durch angrenzende Themen wie Visualisierung, Geschäftsprozessmanagement, Digitalisierung, maschinelles Lernen oder Referenzmodelle bereichert wird. Anwendungen adressieren beispielsweise Produktion und Produktions- sowie Absatzplanung; Transportsysteme, Supply Chains und Distribution; sowie datengetriebene Prozesse beispielsweise für Qualitätssicherungsaufgaben, Nachverfolgbarkeit und Zuverlässigkeitsprognosen.
Aktualisiert: 2023-01-01
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Operatives Störungsmanagement für globale Logistiknetzwerke

Operatives Störungsmanagement für globale Logistiknetzwerke von Bockholt,  Felix, Kuhn,  Axel
Die zunehmende Verflechtung von Volkswirtschaften sowie der Ausbau der logistischen Infrastruktur ermöglichen es Unternehmen, ihre Rohstoffe und Vormaterialien global zu beschaffen und weltweit verteilte Fertigungsstandorte zu nutzen. Die damit einhergehenden Warenströme werden über lange Lieferwege abgewickelt, welche neue Herausforderungen für die logistische Materialversorgung bedingen. Die zu überwindenden großen Entfernungen verursachen durch hohe Wiederbeschaffungszeiten eine eingeschränkte Flexibilität bei der Steuerung der Materialflüsse. Darüber hinaus bewirken die Transporte neben erhöhten Kosten auch zusätzliche ökologische Belastungen. Diese Herausforderungen sind für die fortlaufend wachsende Automobilindustrie besonders relevant, da große Mengen vielfältiger Rohstoffe und Vormaterialien für die Produktion der zunehmend komplexeren Fahrzeuge von global verteilten Zulieferern bezogen werden. Damit geht einher, dass zahlreiche verschiedene und häufig mehrstufige Lieferrelationen mit der Zielsetzung ökonomischer und zunehmend auch ökologischer Effizienz logistisch zu planen und zu steuern sind. Ein wichtiger Bestandteil für die Beherrschung dieser komplexen Logistiknetzwerke ist die Fähigkeit, ungeplante und negativ wirkende Abweichungen (Störungen) in den Prozessverläufen frühzeitig zu identifizieren und durch geeignete reaktive Maßnahmen zu behandeln. Besondere Herausforderung ist dabei, dass die Handlungsalternativen häufig von mehreren und teilweise untereinander konkurrierenden Netzwerkakteuren (Automobilhersteller, Zulieferer, Logistikdienstleister) gemeinsam (kollaborativ) geplant und bewertet werden müssen. Um ein erfolgreiches operatives Störungsmanagement in der Automobilindustrie zu ermöglichen, wurde ein Referenzmodell entwickelt, welches die Anforderungen globaler Logistiknetzwerke und kollaborativer Planung berücksichtigt und darüber hinaus bei der Störungsbehandlung eine sowohl ökonomische als auch ökologische Bewertung alternativer reaktiver Maßnahmen zulässt. Außerdem wurde ein zugehöriges IT-Konzept für eine akteursübergreifende und anwendungsspezifische softwarebasierte Umsetzung der Störungsidentifizierung und -behandlung entwickelt. Im Rahmen eines praktischen Einsatzes in einem globalen Logistiknetzwerk eines großen europäischen Automobilherstellers wurden das entwickelte Referenzmodell und das erstellte IT-Konzept auf ihre Anwendbarkeit geprüft und validiert. Dazu erfolgte ein akteursübergreifender Einsatz eines ‚Logistischen Assistenzsystems‘ (LAS).
Aktualisiert: 2020-01-24
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