Digitale Modelle dienen als wichtige Entscheidungsgrundlage für Unternehmen in der realen Welt. Ein Zusammenspiel von IoT, Cloud-Technologien und Daten ermöglichen es Unternehmen komplexe Systeme zu simulieren. Entdecke die Herausforderungen und Chancen für Simulationen – anhand von einem Praxiseinblick aus der Logistikbranche.
Simulation als Brücke zwischen digitalen Modellen & physischer Welt
Eine Simulation ist ein Prozess, bei dem ein digitales Modell von einem realen System (z.B. Prozess oder Objekt) erstellt und genutzt wird. Das Modell wird dafür verwendet, um das Verhalten des Systems bei verändernden Bedingungen besser zu verstehen und daraus betriebsrelevante Entscheidungen treffen zu können.
Zusammenspiel von Simulation, Internet der Dinge & der Cloud-Technologie
Das Internet der Dinge (IoT) bildet eine wichtige Grundlage für Daten aus physischen Objekten und Prozessen. IoT-Sensoren und -Geräte sammeln kontinuierlich Daten aus der realen Welt. Diese Daten können durch ein Benutzerinterface analysiert und für gewünschte Simulationen weiterverarbeitet werden. Um die Speicherung und Verarbeitung grosser Datenmengen zu ermöglichen, kommen in der Praxis häufig Cloud-Computing-Technologien zum Einsatz. Diese Technologie ermöglicht Benutzer:innen den Zugriff und die Nutzung von Daten. Für eine erfolgreiche Kommunikation mit der Cloud müssen unterschiedliche Systeme und Anwendungen in der Lage sein, mit der Cloud zu interagieren. Cloud-Systeme müssen auch fähig sein z.B. durch eine Schnittstelle untereinander Daten auszutauschen.
Der Balanceakt zwischen Herausforderungen & Chancen
In der Logistikbranche finden Simulationen in unterschiedlichen Bereichen Einsatz. Welche Chancen und Herausforderungen in der Praxis angetroffen werden, wird nachfolgend erläutert.
Die grössten Herausforderungen
- Daten: Simulationen benötigen genaue und zuverlässige Daten, um einen Mehrwert für Unternehmen erzielen zu können. Fehlerhafte, unvollständige Daten oder eine zu geringe Datenmenge können die Qualität der Simulation negativ beeinflussen. In der Praxis scheitert es häufig an der fragmentierten Datenlandschaft und der teilweisen manuellen Datenextraktion.
- Kompatibilität: Die Kompatibilität der digitalen Architektur, einzelner Systeme sowie der entsprechenden Infrastruktur muss gewährleistet werden. Aufgrund von unterschiedlichen Anbietern von Software sowie die langjährigen Betriebslaufzeiten von z.B. Sortieranlagen stellt die Kompatibilität der einzelnen Komponenten in der Logistikbranche eine grosse Herausforderung dar.
- Komplexität der Simulation: Die Erstellung genauer und realistischer Simulationsmodelle kann, aufgrund der hohen Wechselwirkungen und Abhängigkeiten zwischen einzelnen Faktoren, sehr komplex sein. Ein gutes Verständnis über die abzubildenden Prozesse (z.B. Zustellung von Paketen) und Objekte (z.B. Sortieranlage) ist essenziell. In der Umsetzung von Simulationen gilt es, die richtige Balance im Abstraktionsgrad der Realität zu finden.
Die grössten Chancen
- Entscheidungsgrundlage: Mit Hilfe von Simulationen können Szenarien durchgespielt und die Auswirkungen von verschiedenen Entscheidungen simuliert werden. In der Praxis werden Simulationen in der Logistikbranche für Entscheidungen mit hohen Investitionen eingesetzt wie z.B. bei Änderungen im Logistiknetzwerk. Der Wegfall von Sortierkapazitäten in einem Sortierzentrum kann getestet werden, bevor physische Änderungen (z.B. Bau eines neuen Sortierzentrums) umgesetzt werden.
- Risikominimierung: Die Betriebsstabilität profitiert von Simulationen, indem die Auswirkungen von Ausfällen gezielt und ohne Risiko getestet werden können. Das Risiko von einem Ausfall einer gesamten Sortieranlage in einem Paketzentrum kann im Vorfeld simuliert werden und Massnahmen zur Risikominimierung abgeleitet werden.
- Ressourcenmanagement: Durch die Simulation von Ressourcen wie Lagerbestände, Arbeitskräfte und Fahrzeuge kann die Abwicklung von Logistikdienstleistungen effektiver geplant werden. Eine optimale Auslastung kann gewährleistet und Kosten eingespart werden.
Fazit
In geeigneten Einsatzgebieten bieten Simulationen einen grossen Mehrwert für Unternehmen, um komplexe Systeme zu verstehen und die Zukunft aktiv gestalten zu können. Es liegt in der Verantwortung der Unternehmen kontextspezifisch die Vor- und Nachteile von Simulationen zu bewerten und eine Entscheidung zu treffen, ob und wie Simulationen unternehmensspezifische Bedürfnisse erfüllen können.
