Deininger, M.: Modellierungsmethode für die simulationsbasierte Optimierung rekonfigurierbarer Produktionssysteme. Schriftenreihe Fortschritte in der IT in Produktion und Logistik, Band 2. Göttingen: Cuvillier 2019.

Produzierende Unternehmen stehen heutzutage vielen Herausforderungen gegenüber. Konkurrenz, technischer Fortschritt sowie die sich verändernden Erwartungen der Kunden ergeben ein sich ständig wandelndes Umfeld. Dies führt zu einer sich fortwährend ändernden Produktpalette, die sich nicht nur an strategischen Neuausrichtungen orientiert, sondern ebenfalls durch Kundenanfragen getrieben wird. Stellt ein Kunde eine Anfrage, die dem aktuellen Produktportfolio nicht entspricht, sind in kurzer Zeit Entscheidungen über die Auftragsannahme zu treffen, deren Auswirkungen oft nicht sicher absehbar sind. Mit Simulationsstudien lassen sich mögliche Änderungen an einem Produktionssystem untersuchen, bevor diese im realen Umfeld angewendet werden. Insbesondere lässt sich das stochastische Verhalten von Prozessen in Produktionssystemen, wie beispielsweise variierende Bearbeitungszeiten, abbilden und somit das reale Verhalten des Personals nachbilden. Jedoch ist die Simulation nur in der Lage, ein gegebenes System zu bewerten. Ein weiteres Hilfsmittel zur Planung stellen Optimierungstechniken dar. Diese erlauben automatisiert verschiedene Konfigurationen eines Systems zu untersuchen und eine Lösung bereitzustellen. Durch die Kombination von Simulation und Optimierung entsteht eine Methode, die einen Planer, unter Berücksichtigung der stochastischen Einflüsse, bei der Entscheidungsfindung unterstützt. In der vorliegenden Arbeit wird eine solche Methode entwickelt, die es durch die Kombination von Simulation und Optimierung ermöglicht, zu ermitteln, mithilfe welcher Änderungen an einem Produktionssystem sich zuvor nicht erfüllbare Kundenaufträge dennoch erfüllen lassen. Diese Änderungen umfassen im einfachsten Fall das Umsetzen einer neuen Bearbeitungsreihenfolge für die Kundenaufträge. Sollte dies nicht hinreichend sein, wird untersucht, ob sich durch das Hinzufügen neuer Ressourcen die Kundenaufträge erfüllen lassen. Weiterhin besteht die Möglichkeit Ressourcen einzusparen oder auszutauschen. Auch neue Prozesse können hinzugefügt werden, beispielsweise für Rüst oder Qualifizierungsaufgaben. Die Umsetzung dieses Vorgehens erfolgt durch eine mehrstufige simulationsbasierte Optimierung, die auf einer modularen Modellierung aufbaut. Mithilfe der Module lassen sich einzelne Prozesse des Produktionssystems abbilden und miteinander verknüpfen. Ferner ermöglicht dieser Ansatz das Hinzufügen, das Entfernen und das Austauschen von Prozessen. Im Rahmen einer Optimierung lässt sich somit eine Zusammenstellung von Prozessen ermitteln, die es ermöglicht, alle Kundenaufträge zu erfüllen. Die Module können neben den Prozessen auch Ressourcen darstellen, womit sich parallel zu den Prozessen auch die notwendigen Ressourcen ermitteln lassen. Jede ermittelte Konfiguration wird einer Auftragsreihenfolgeplanung unterzogen und mithilfe einer Simulation evaluiert. Nach Durchführung der simulationsbasierten Optimierung erhält der Planer ein Paretodiagramm, in welchem alle untersuchten Lösungen enthalten sind. Aus diesen kann durch den Planer abschließend eine umzusetzende Lösung ausgewählt werden. Mithilfe von zwei Anwendungsbeispielen wird die Anwendbarkeit der Methode demonstriert. Es wird aufgezeigt, dass jede Stufe der simulationsbasierten Optimierung dazu beiträgt, dem Planer eine Lösung zu präsentieren, mit sich alle Kundenaufträge erfüllen lassen. Hierfür wird jede Stufe einzeln betrachtet und validiert, bevor deren Zusammenwirken betrachtet wird.