Der digitale Zwilling von Simio Process

Ein echter digitaler Zwilling, der Ihre Abläufe genau nachbildet, um sie zu entwerfen, zu analysieren und zu optimieren sowie aktuelle und künftige Leistungen vorherzusagen und vorzuschreiben

Was ist ein digitaler Zwilling?

Der Begriff „Digitaler Zwilling“ hat an Popularität gewonnen und ist zu einem Sammelbegriff für verschiedene digitale Modelle geworden. Der wahre Wert eines Digitalen Zwillings liegt jedoch in seiner Fähigkeit, alle Details der realen Betriebsprozesse, des Verhaltens und der Leistung genau abzubilden und dabei die Unternehmensdaten vollständig zu nutzen und nahtlos in die betrieblichen Systeme zu integrieren. Obwohl viele Anwendungen die Fähigkeiten des Digitalen Zwillings propagieren, treten bei der Implementierung oft erhebliche Herausforderungen auf – insbesondere bei der Anpassung an Prozessänderungen im laufenden Betrieb. Dieser kritische Fehler untergräbt oft die Lebensfähigkeit vieler Lösungen.

Simio hat eine agile Plattform entwickelt, die speziell auf die Anforderungen der Erstellung intelligenter, adaptiver Digitaler Zwillingsmodelle für Prozesse zugeschnitten ist, die das reale Verhalten von Betriebsprozessen präzise nachbilden und sich nahtlos in Unternehmensdaten und -systeme integrieren lassen. Die Simio-Plattform basiert auf unserer branchenführenden Technologie für diskrete Ereignissimulation und ist darauf ausgelegt, die digitale Transformation der Industrie 4.0 zu unterstützen. Von einer robusten Umgebung für das Entwerfen, Experimentieren, Analysieren und Optimieren von Simulationsmodellen zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und Entscheidungsunterstützung bis hin zum Einsatz eng integrierter Intelligent Adaptive Process Digital Twins, die einen vollständig autonomen Betrieb ermöglichen, bietet Simio den Anwendern eine nahtlose Reise durch das gesamte Kontinuum vom Entwurf bis zum Betrieb.

Intelligent

Die Kombination von diskreter Ereignissimulation und künstlicher Intelligenz schafft eine starke Synergie. Das Ergebnis sind Simio Process Digital Twins mit beispielloser Intelligenz, die in der Lage sind, blitzschnell hochoptimierte Lösungen für komplexe betriebliche Probleme zu entwickeln.

Anpassungsfähig

Simio Process Digital Twins sind in der Lage, sich automatisch an Änderungen der Unternehmensdaten anzupassen, z.B. an prozessbezogene Ressourcen, Materialien, Eigenschaften und Attribute, Produktrouten, Netzwerkänderungen, Stücklisten, Arbeitsanforderungen und -pläne, Wartungspläne und Produktmix.

Prozess

Mit einem Simio Process Digital Twin lassen sich Geschäftsprozesse in einer Vielzahl von Branchen modellieren, einschließlich detaillierter Fertigungsabläufe innerhalb einzelner Anlagen und über mehrere Standorte hinweg, Lagerabläufe und komplexe End-to-End-Lieferketten.

Digitaler Zwilling

Simio Process Digital Twins sind objektorientierte, datengenerierte und datengesteuerte Modelle der diskreten Ereignissimulation, die das physikalische Verhalten von Betriebsprozessen für Systeme beliebiger Größe und Komplexität genau nachbilden. Mit Simio Process Digital Twins können Benutzer die aktuelle und zukünftige Systemleistung entwerfen, optimieren, vorhersagen und vorschreiben.

Warum einen digitalen Zwilling für Simio-Prozesse entwickeln?

Die agile Plattform von Simio zur Entwicklung intelligenter adaptiver Process Digital Twins unterstützt eine Vielzahl von Arbeitsabläufen innerhalb eines digitalen Transformationsprozesses. Unabhängig vom gewählten Workstream erfordert die erfolgreiche Entwicklung von Process Digital Twins – unabhängig davon, ob es sich um die Modellierung aktueller oder zukünftiger betrieblicher Prozesse handelt – die Identifizierung, das Design, die Analyse und die Unterstützung bei der Ausführung von Operationen. Es gibt vier wichtige Gründe, die für den Einsatz der Simio-Plattform sowohl in der Design- und Analysephase als auch in der operativen Planungs- und Terminierungsphase Ihrer Unternehmenstransformation sprechen. Jeder dieser Anwendungsfälle bringt Ihrem Unternehmen in den verschiedenen Entwicklungs- und Implementierungsphasen Ihres Transformationsprojekts einen deutlichen Mehrwert.

Hauptgrund Nr. 1

Wissensdatenbank

Entwickeln Sie eine zentralisierte Wissensbasis mit einem einzigen Bezugspunkt, indem Sie alle Systemeinschränkungen, Geschäftsregeln und detaillierte Logik in einem umfassenden Modell der diskreten Ereignissimulation des Prozesses erfassen. Dies gewährleistet die genaue Replikation komplexer, unternehmenskritischer Vorgänge an einem einzigen Standort oder in großen Systemen mit mehreren Standorten.

Hauptgrund #2

Leistungs-Benchmarking

Erstellen Sie einen Benchmark für die Prozessleistung, um die aktuelle Leistung zu bewerten und die zukünftige Leistung der Fabrik und der Lieferkette genau vorherzusagen. Dies ermöglicht die Validierung von Änderungen wie Automatisierung, neue Anlagen und Auffüllungsstrategien wie die bedarfsgesteuerte Materialbedarfsplanung (DDMRP).

Hauptgrund #3

Plan & Zeitplan

Erstellen Sie realisierbare Pläne und Zeitpläne für die Ausführung in der Werkstatt, im Lager, in der Fabrik und in der Lieferkette über alle relevanten Zeitspannen hinweg, indem Sie sicherstellen, dass die Vorgänge in Bezug auf Ressourcenkapazität, Material und Zeitplan machbar sind. Dies ermöglicht eine völlig autonome Ausführung.

Hauptgrund #4

Referenzmodell

Pflegen Sie einen adaptiven, datengenerierten und datengesteuerten Intelligent Adaptive Process Digital Twin, um ein digitales Referenzmodell des Prozesses auf dem aktuellen Stand zu gewährleisten. Dies ermöglicht die Bestimmung der zukünftigen Fabrik- und Lieferkettenleistung für laufende und neue Transformationsprojekte und Investitionsentscheidungen.

Operativer Wert eines digitalen Zwillings von Simio Process

Bewerten Sie Alternativen und analysieren Sie die Auswirkungen laufender Änderungen

Operative Richtlinien oder Prozessänderungen
Einführung neuer Produkte oder Materialien
Hinzufügen von Produktionskapazitäten oder Automatisierung, wie z.B. neue Anlagen, Werkzeuge, Roboter und AMRs
Anpassung der Anforderungen an die Fähigkeiten der Mitarbeiter, der Schichtmuster und des Personalbestands
Neugestaltung von Anlagenlayouts und Reorganisation von Arbeitsabläufen
Materialverfügbarkeit und Bestandsrichtlinien, einschließlich JIT, Kanban und DDMRP

Erstellen Sie umsetzbare und realisierbare Pläne und Zeitpläne

Erhöhen Sie den Durchsatz und die termingerechte Lieferung, indem Sie die Produktion über den gesamten Prozess hinweg synchronisieren.
Reduzieren Sie die Produktionskosten, einschließlich der Kosten für Material, Arbeit, Strafen, Energie und unfertige Erzeugnisse
Verbessern Sie die Einhaltung von Produktionsplänen, die Erfüllungsrate von Aufträgen und das Serviceniveau.
Optimieren Sie die Abläufe und verbessern Sie die Effizienz durch autonome Abläufe, die durch nahezu Echtzeit-Planung und Orchestrierung unterstützt werden.
Optimierte Pläne und Zeitpläne durch Training, Tests und Einsatz von KI

Integrierte Daten- und Workflow-Management-Funktionen

Browserbasierter Zugriff für mehrere Benutzer mit anpassbaren Berechtigungen, Rollen, Eigenschaften und Standorten
Dynamische Integration über Datenverbindungen, einschließlich Web APIs
Erzeugt und gesteuert durch direkte Integration oder Cloud-basierte Unternehmensdaten-Pipelines
Schnittstelle zu unterstützenden Anwendungen wie MES, ML/AI/NN, Tableau und Power BI
Kontrollieren und verteilen Sie die Modellergebnisse strukturiert an die Teams

Schlüsselkomponenten eines digitalen Zwillings von Simio Process

Datengeneriert & -gesteuert

Modelle werden anhand von Unternehmensdaten erstellt und gesteuert, einschließlich Ressourcen, Materialstamm, Stücklisten, Arbeitsplänen und aktuellem Status. Dies ermöglicht die Identifizierung und Validierung von Schlüsselaspekten der Unternehmensdaten, wie Granularität, Qualität, Korrelation, Geschwindigkeit und Verfügbarkeit.

Intelligente Objekte

Modelle werden aus intelligenten Objekten erstellt, die Systemkomponenten wie Maschinen, Transporter, Roboter und Arbeiter darstellen, die sich alle gegenseitig beeinflussen können und KI/NN/ML zur Prozessoptimierung einsetzen.

Einschränkungsmodelle

Constraint-Modelle umfassen alle physischen Beschränkungen (z.B. Ausrüstung, Arbeiter, Transport, Material), Geschäftsregeln (z.B. MOQ, Arbeitsrichtlinien, Bestandsrichtlinien) und detaillierte Entscheidungslogik (einschließlich „Stammeswissen“ aus der Produktion), um sicherzustellen, dass das Modell das Verhalten des physischen Prozesses genau nachbildet.

Ereignisgesteuert

Die Technologie der diskreten ereignisgesteuerten Simulation simuliert mit Hilfe des Ereigniskalenders in der Zukunft, um alle zukünftigen Aufgaben und Materialentscheidungen auf der Ausführungszeitachse zu synchronisieren. Dies gewährleistet die Durchführbarkeit des Zeitplans in der Werkstatt für die bedienergesteuerte Ausführung oder sogar die direkte Orchestrierung in hochautomatisierten Umgebungen.

Stochastisch

Die Digital Twin-Modelle von Simio Process enthalten Zufallsfaktoren, die für die Bewertung von Schwankungen wie Maschinenausfällen und verspäteten Materialeingängen entscheidend sind. Diese Fähigkeit ermöglicht eine Risikobewertung von Plänen und Zeitplänen, um proaktive Maßnahmen zu unterstützen und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Leistungsziele wie die pünktliche Lieferung erreicht werden.

Vorlagen

Simio bietet eine Bibliothek anwendungsspezifischer Vorlagen mit vordefinierten Objekten, Prozesslogik und Datenschemata, um die Entwicklung von Process Digital Twin-Modellen für komplexe betriebliche Prozesse zu beschleunigen. Jede Vorlage ist anpassbar, um die benutzerspezifischen Anforderungen zu erfüllen.

Erstellen eines digitalen Zwillings von Simio Process

Die Entwicklung eines Process Digital Twin-Modells umfasst fünf Schlüsselphasen: angefangen bei der Dokumentation aller Prozessschritte über die Erstellung von Simulationsmodellen bis hin zur Integration des Process Digital Twin-Modells mit den Live-Unternehmenssystemen und relevanten Datenquellen.

Stufe 1: Spezifikation der Anforderungen

Dokumentieren Sie alle Prozessschritte und Benutzeranforderungen, einschließlich physischer Einschränkungen, Geschäftsregeln und detaillierter Entscheidungslogik, um eine umfassende funktionale Anforderungsspezifikation zu erstellen, die den Entwicklungsprozess effektiv einteilt und verwaltet.

Phase 2: Überprüfung der Daten

Prüfen Sie alle relevanten Unternehmensdatenquellen, einschließlich manuell gepflegter Excel- und CSV-Dateien, auf die erforderlichen statischen und dynamischen Daten, um das Process Digital Twin-Modell zu erstellen und zu betreiben.

Phase 3: Entwicklung der Datenpipeline

Entwickeln Sie die erforderliche Datenpipeline, um den Datenfeed zu liefern, der das Process Digital Twin-Modell generiert und antreibt, indem Sie es direkt in die Unternehmenssysteme integrieren oder eine Cloud-basierte Dateninfrastruktur nutzen.

Phase 4: Modellentwicklung

Entwickeln Sie ein detailliertes, validiertes und verifiziertes datengesteuertes, objektorientiertes, simulationsbasiertes Process Digital Twin-Modell, um sowohl Offline- als auch Online-Anwendungsfälle (z.B. Simulation, Design, Scheduling, Orchestrierung) zu unterstützen, wie in der Spezifikation der funktionalen Anforderungen angegeben.

Stufe 5: Integration der Daten

Integrieren Sie das Process Digital Twin-Modell mit Live-Unternehmensdaten-Feeds (z.B. ERP, MES, PM, IoT) für die Offline- und Online-Nutzung oder für die Entscheidungsunterstützung und -ausführung in nahezu Echtzeit in prädiktiven und präskriptiven Anwendungen.