Fallstudien

Das agentenbasierte Turbine Operations & Maintenance-Modell (ATOM) ist ein digitales Zwillingsimulationsmodell, das von decisionLab Ltd und Siemens entwickelt wurde. Der digitale Zwilling bildet die globalen Wartungsreparatur- und Überholungstätigkeiten (maintenance repair and overhaul, MRO) der Siemens-Sparte Aero-derivative Gasturbinen nach. Bietet das Modell die Möglichkeit, ausgefeilte Simulations- und Datenanalyse-methoden zur Optimierung des Flottenbetriebs von Siemens zu verwenden, wodurch eine bessere datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglicht wird.

Die Airbus-Gruppe ist am EU-Projekt ARUM (Adaptive Production Management) beteiligt, dessen Fokus eine IT-Lösung für die Risikominderung, die Entscheidungsfindung und Planung während der Anlaufphase von neuen Produkten ist. Das Projekt ist hauptsächlich auf die Flugzeug- und Schiffsbauindustrie ausgerichtet. Die Simulation wurde als ein Teil der ARUM-Lösung gewählt, weil die Teilnehmer damit reale Erfahrungen einer Produktionsanlage reproduzieren können.

Die Nachfrage nach Halbleitern ist unbeständig und in hohem Maße von Innovationszyklen abhängig. Aufgrund ihrer Volatilität ist die Zulieferkette daher besonders anfällig für den Bullwhip-Effekt. Dieser wurde durch Versorgungsengpässe in der Lieferkette und die COVID-Krise noch verschärft. Die vorliegende Fallstudie beschreibt, wie die Supply-Chain-Experten von Infineon ihre Lieferkette optimierten und den Bullwhip-Effekt mithilfe von Simulationsmodellen entschärften.

Als Betreiberfirma mehrerer wichtiger internationaler Flughäfen, ist die Fraport AG einer der «Global Player» der Flughafenindustrie. Mit mehr als 140.000 Passagieren pro Tag und über 80 Flugbewegungen pro Stunde dient der Flughafen Frankfurt — einer der Mittelpunkte der Luftfahrt mit weltweiter Bedeutung - der Fraport AG als Hauptstandort.

Kuehne+Nagel, ein weltweit führender Anbieter von Logistiklösungen war in die Planung eines neuen Lagers für einen ihrer Kunden involviert. Das Lager würde 13.000 Auftragspositionen oder 750 Kommissionierkartons pro Tag abwickeln. Das Projekt beinhaltete die Entwicklung des besten Algorithmus für Multi-Order-Kommissionierung. Geplant war, dass die Arbeiter die Aufträge im Lager mit Kommissionierwagen (oder Fangos) abwickeln. Arbeiter mit Kommissionierwagen würden die Waren aufnehmen und dann entsprechend des Auftrags in Kartons ablegen.

So optimierte DHL ihre Lagerkommissionierung zugunsten einer höheren Effizienz. Die Analyse mithilfe der simulationsbasierten Modellierung erhöhte die Kommissionierrate und senkte die Auftragsabwicklungszeiten. Das Tool lässt sich in Lagerverwaltungssysteme integrieren.

Forscher der Technischen Universität Darmstadt in Deutschland wollten herausfinden, ob die Einführung von ETA-Daten für jeden Container die Kapazitätsnutzung der Aktoren der Lieferkette im Hamburger Hafen verbessern würde - einem der 20 weltweit größten Häfen im Containerverkehr.

Die Wissenschaftler der Ruhr-Universität Bochum analysierten unterschiedliche Logistikprozesse im maschinellen Tunnelbau mit dem Ziel, dessen Bauzeit zu verkürzen. Mithilfe eines optimierten Simulationsmodells wurde eine robustere Planung der Logistik- und Wartungsprozesse erreicht, das auch Unwägbarkeiten berücksichtigen kann.

Das Europäische Institut für Energieforschung (EIFER), das gemeinsame Forschungszentrum des Karlsruher Instituts für Technologie und der Firma EDF, befasst sich mit der Dezentralisierung von Energiesystemen in verschiedenen Gebieten und fördert erneuerbare Energiequellen. Lokale Energiesysteme müssen im Gegensatz zu klassischen Systemen Strom nicht über weite Strecken übertragen, da sie sich in der Nähe der von ihnen versorgten Last befinden.

Für einen Kohleverladehafen wurde eine steigende Nachfrage prognostiziert, die die Betriebskapazität der Anlage zu übersteigen drohte. Um diesem erwarteten Nachfragezuwachs gerecht werden zu können, musste der Hafenbetreiber die aktuelle Kapazitätsgrenze der Hafenanlage ermitteln, die wichtigsten Engpässe identifizieren und verschiedene Erweiterungsszenarien in einer risikofreien digitalen Umgebung mittels Simulationsmodellierung testen.