VERMEIDEN SIE TEURE FEHLER!  

GETESTETE ERFOLGSTIPPS FÜR EXZELLENTE SIMULATIONEN

EINFÜHRUNG

Wie können Sie Ihr erstes und auch jedes Simulationsprojekt erfolgreich durchführen? Modellieren kann sicherlich Spaß machen, aber es kann auch eine ziemliche Herausforderung sein. Sie möchten, dass Ihr erstes und jedes Projekt erfolgreich ist, damit Sie die weitere Arbeit rechtfertigen können. Leider ist ein Simulationsprojekt viel mehr als nur das Erstellen eines Modells – die Fähigkeiten, die für den Erfolg erforderlich sind, gehen weit über die Kenntnis eines bestimmten Simulationswerkzeugs hinaus.  Nachfolgend finden Sie Erkenntnisse aus dutzenden von erfolgreichen Simulationsprojekten, um Projekterfolge zu ermöglichen. Dies beinhaltet auch einige Vorsichtsmaßnahmen und Tipps, um häufige Fallen zu vermeiden, die zu hohen Kosten und Frustration führen. 

In diesem Beitrag werden viele Aspekte der Modellierung diskutiert, die von neuen und aufstrebenden Simulations-Modellierern oft übersehen werden. Insbesondere werden Tipps und Ratschläge gegeben, die Ihnen helfen, einige gängige Fallen zu vermeiden und sicherzustellen, dass Ihr erstes Simulationsprojekt erfolgreich ist. Die ersten vier Themen, die sich mit der Definition von Projektzielen, dem Verständnis des Systems, der Erstellung einer funktionalen Spezifikation und der Verwaltung des Projekts befassen, werden von Anfängern oft nicht ausreichend berücksichtigt. Die letzten Abschnitte, die sich mit dem Erstellen, Verifizieren, Validieren und Präsentieren des Modells befassen, bieten einen Einblick in einige bewährte Ansätze.

1 DEFINIEREN SIE DIE ZIELE DES SIMULATIONSPROJEKTS

Wenn Sie zum ersten Mal über die Durchführung einer Simulationsstudie nachdenken, ist eines der ersten Dinge, die Sie berücksichtigen sollten, die Projektziele. Warum möchte jemand dieses System simulieren und was verspricht er sich davon? Um genauer zu sein, müssen Sie bestimmen, wer Ihre Stakeholder sind und wie sie Erfolg definieren.

1.1 Wer sind die Stakeholder?

Ein Stakeholder ist jemand, der ein Interesse am Ergebnis des Projekts hat, jemand, der sich kümmert. Es scheint so, als  ob "Wer sind Ihre Stakeholder?"  hat eine offensichtliche Antwort – Ihr Vorgesetzter oder Ihr Kunde. Aber wenn Sie untersuchen, warum jemand die Ergebnisse dieser Studie sehen möchte, werden Sie wahrscheinlich weitere Interessengruppen entdecken. Versuchen Sie, die Produktivität Ihrer Anlage zu verbessern? Wenn dies der Fall ist, möchte der Manager, der für den täglichen Systembetrieb verantwortlich ist, sicherstellen, dass er korrekt ist. Führungskräfte, die für das Endergebnis verantwortlich sind, werden die Finanzergebnisse sehen wollen. Arbeitnehmervertreter könnten an Änderungen der Arbeitsinhalte interessiert sein. Wenn Personalwechsel wahrscheinlich sind, könnten die Mitarbeiter der Personalabteilung an der Studie interessiert sein. Verschiedene andere Funktionen des Betriebs (Instandhaltung) und des Personals (Verfahrenstechnik) könnten ebenfalls interessant sein. Sogar die Marketingabteilung könnte daran interessiert sein, die Animation für Werbezwecke zu verwenden.

Jedes Projekt wird unterschiedliche Stakeholder haben, und natürlich werden einige Stakeholder mehr interessiert sein als andere. Und einige Stakeholder können wichtiger sein als andere – wie diejenigen, die das Budget kontrollieren. Es liegt auf der Hand, dass die wichtigsten Stakeholder zufrieden sein müssen, aber ignorieren Sie die anderen nicht. Oft kann die Zusammenarbeit und Zufriedenheit der weniger wichtigen Stakeholder über Erfolg oder Misserfolg Ihres Projekts entscheiden.

1.2 Wie definieren Ihre Stakeholder Erfolg?

Eine bekannte Marketing-Gruppe hat den Satz geprägt: "Ihre Meinung ist zwar interessant, aber irrelevant." Das bedeutet im Grunde, dass die Meinung des Kunden (oder in diesem Fall der Meinung Ihres Stakeholders) über den Projekterfolg viel mehr zählt als Ihre eigene. Selbst wenn Sie persönlich das Projekt als überwältigenden Erfolg betrachten, ist Ihr Projekt ein Misserfolg, wenn Ihre wichtigsten Stakeholder es als Misserfolg betrachten.

Es ist wichtig, Ihre Stakeholder zu befragen, um herauszufinden, was ihre Bedürfnisse und Erwartungen wirklich sind. Wollen sie den Personalbestand oder die Kosten reduzieren? Gewinne verbessern? Verbessern Sie die Vorhersagbarkeit oder Zuverlässigkeit Ihres Systems? Die Leistung steigern? Den Kundenservice verbessern? In jedem Fall müssen Sie nicht nur herausfinden, was sie schätzen, sondern auch, wie sie es messen und wie sie die Ergebnisse sehen möchten. 

Es ist ratsam, sich auch über "versteckte Agenden" im Klaren zu sein. Ist der wahre Grund für die Durchführung von Simulationsanalysen, dass jemand sie aufgefordert hat, ein Modell zu erstellen?  Manchmal verlangt ein Kunde oder eine Finanzierungsquelle, dass ein Simulationsmodell als Bedingung für einen Vertrag erstellt wird. In diesem Fall kann das Hauptziel des Stakeholders darin bestehen, ein Modell zu haben, das das unterstützt, was er ohnehin zu tun beabsichtigt. Um den Roboter "Lost in Space" zu zitieren ... »Gefahr, Will Robinson!« Mit der Antwort zu beginnen, die Sie "beweisen" müssen, ist eine Situation, die um jeden Preis vermieden werden sollte. Manchmal befürworten Stakeholder insgeheim ein Scheitern eines Projekts – das Kennenlernen aller Stakeholder auf einer persönlicheren Ebene kann helfen, ihre Motive zu entlarven.

Da Sie wissen, wie Ihre wichtigsten Stakeholder den Erfolg definieren (und hoffentlich sogar messen), sind Sie jetzt bereit, Ihre übergeordneten Ziele zu formulieren. Dies wird der Ausgangspunkt für weitere Projektgespräche sein, damit alle eine gemeinsame Vision haben. Diese Informationen bieten auch einen guten Einstieg für die detaillierte Funktionsspezifikation, die Sie zu einem späteren Zeitpunkt erstellen werden.

2 VERSTEHEN SIE DAS SYSTEM

Wenn Sie Glück haben, ist dies Ihr System, das Sie modellieren, und Sie kennen es gut. In der Regel kennen Sie das System, selbst wenn es sich im Besitz Ihres Unternehmens befindet, nicht gut genug, um es genau zu modellieren. Jedes System hat Feinheiten, die oft wichtig sind. Es ist zwar nicht vernünftig zu erwarten, dass ein Simulationist jedes System kennt, aber ein guter Simulationist sollte die wichtigen Fragen kennen und in der Lage sein, die Antworten zu verstehen.

Ein guter Anfang besteht darin, den Prozess zu überprüfen, damit Sie die wichtigsten Aspekte verstehen. Was sind die Entitäten? Wie werden sie transformiert? Was sind die Einschränkungen? Nutzen Sie nach Möglichkeit die Gelegenheit, buchstäblich durch die tatsächliche oder ähnliche Einrichtung zu gehen, um Dinge zu entdecken, die in einer Diskussion oder Diagrammüberprüfung übersehen werden könnten.  Fragen. Stellen Sie weitere Fragen. Stellen Sie verschiedenen Personen die gleichen Fragen und wundern Sie sich nicht, dass Sie unterschiedliche Antworten erhalten. Ihr Ziel in dieser Phase ist es nicht, das Problem zu lösen, sondern das Problem und das System gut genug zu verstehen, um die Arbeit beschreiben und einschätzen zu können. Ein Teil dieser Phase besteht darin, das zu identifizieren, was Sie nicht wissen, damit Sie Zeit und Risiko in das Projekt für diese Erleuchtung einplanen können.

3 ERSTELLEN EINER FUNKTIONALEN SPEZIFIKATION 

Es gibt ein altes Sprichwort, das besagt: "Wenn du nicht weißt, wohin du gehst, wie willst du es wissen, wenn du dort ankommst?" Das gilt insbesondere für Simulationsprojekte. Ein Pflichtenheft verdeutlicht den Modellumfang und den Detaillierungsgrad. Und vor allem definiert es klar die Ergebnisse. Es definiert sowohl die Ziele als auch die Ergebnisse und bestimmt, wie jeder weiß, wann Sie fertig sind.

Ein Pflichtenheft soll das Projekt verdeutlichen und alle zu einem gemeinsamen Verständnis der Leistungen führen. Zu den Themen gehören unter anderem:

• Ziele – Fassen Sie aus Ihren anfänglichen übergeordneten Zielen zusammen, was Sie lösen möchten und was nicht .

• Detaillierungsgrad - Ein Modell ist immer nur eine Annäherung an die Realität und kann immer verbessert werden. Es ist wichtig, die Grenzen dieses Modells zu definieren. Beispielsweise kann der Detaillierungsgrad für ein bestimmtes Modell geeignet sein, um die relative Produktivität alternativer Entwürfe zu vergleichen, aber möglicherweise nicht detailliert genug sein, um eine zuverlässige Vorhersage der absoluten Systemproduktivität zu ermöglichen.

• Datenanforderungen – Ermitteln Sie, welche Daten erforderlich sind, um den vereinbarten Detaillierungsgrad zu unterstützen. Woher kommen diese Daten? Wer ist für die Bereitstellung verantwortlich? Wann wird es bereitgestellt?

• Annahmen und Steuerungslogik – Fassen Sie Ihr Verständnis der Logik an verschiedenen Stellen im System zusammen. Listen Sie alle Annahmen auf, die Sie treffen werden, damit Sie und alle Beteiligten ein gemeinsames Verständnis davon haben, wie viele Details für jeden Teil des Systems modelliert werden. Beispielsweise sollten Details zum Dispatching, zur Warteschlangenpriorität und zur Ressourcenzuweisung vereinbart werden, bevor die Modellierung beginnt.

• Analyse und Berichte – Legen Sie fest, wer an der Analysephase des Projekts beteiligt sein wird. Definieren Sie Form und Inhalt der zu liefernden Ergebnisse. Ein Mock-up eines Abschlussberichts ist ein wichtiger Bestandteil einer funktionalen Spezifikation.  Bei der Überprüfung des Modells werden die Stakeholder mit ziemlicher Sicherheit Dinge identifizieren, die fehlen, und Dinge, die unnötig sind.  Es ist viel besser, solche Punkte an dieser Stelle zu identifizieren als bei der abschließenden Projektpräsentation.

• Animationen – Für die Modellentwicklung und -validierung ist in der Regel ein gewisses Maß an Animation erforderlich. Wie wichtig ist Animation für die Stakeholder? In vielen Fällen geben die Beteiligten zunächst an, dass Animation für sie wenig wichtig ist. Meine allgemeine Erfahrung ist, dass die Stakeholder, sobald sie die 2D- oder 3D-Animation in der Entwicklung gesehen haben, ihren Wert für die Kommunikation zu schätzen wissen und sie später als Teil des Ergebnisses verlangen.

• Fälligkeit und Agilität – Simulation ist oft ein Entdeckungsprozess. Wenn Sie modellieren und sich mit dem System vertraut machen, werden Sie neue Alternativen finden, die Sie erkunden können, und möglicherweise Bereiche des Modells, die mehr Details erfordern. Eine angemessene Erkundung dieser Gebiete kann das Projekt möglicherweise viel wertvoller machen.  Aber die bestmöglichen Ergebnisse haben keinen Wert, wenn sie erst nach der getroffenen Entscheidung geliefert werden.  Wann werden Ergebnisse erwartet? Wann ist das absolute "Drop-Dead"-Datum, nach dem die Ergebnisse keinen Wert mehr haben?

Sie denken vielleicht, dass Ihr Projekt keine funktionale Spezifikation benötigt oder dass es für ein kleines Projekt oder ein internes Projekt zu viel Formalität ist.  Es muss nicht unbedingt formell sein. Aber jedes Projekt braucht eine funktionale Spezifikation und es sollte etwa 5-10% der gesamten Projektzeit in Anspruch nehmen, bis es abgeschlossen ist.  Selbst ein Projekt, das an einem einzigen Tag abgeschlossen sein soll, sollte vielleicht 30-60 Minuten Zeit aufwenden, um Umfang und Details zu definieren.  Diese Zeit, die Sie mit dem Vorausdenken verbringen, wird sich im späteren Verlauf des Projekts mehr als auszahlen. Tatsächlich ist es am besten, dies nicht als zusätzliche Zeit zu Beginn eines Projekts zu betrachten, sondern  als Verschiebung ausgewählter Aufgaben vom späten Projektstadium in die früheste Phase. Irgendwann müssen Sie zum Beispiel sicherlich festlegen, welche Daten Sie benötigen und woher sie stammen – diesen Schritt an den Anfang des Projekts zu verlegen, hat erhebliche Vorteile.

Die Entwicklung eines Prototyps während der Phase der funktionalen Spezifikation kann für alle Beteiligten aufschlussreich sein.  Vielleicht stellen Sie fest, dass es einfacher oder schwieriger ist, als Sie dachten.  Der Prototyp muss nicht groß sein – er sollte gerade groß genug sein, um den aktuellen Anforderungen gerecht zu werden, und oft potenzielle Simulationsvorteile für die jeweilige Anwendung veranschaulichen und Ursachen für Verwirrung oder Modellierungskomplexität identifizieren. Selbst bei dem kleinsten Projekt lohnt es sich in der Regel, ein schnelles Modell zu zeigen und sich die Frage zu stellen: Ist es das, was Sie meinen?  Möglicherweise stellen Sie fest, dass Sie ein völlig anderes Verständnis haben als die Stakeholder.  Oft kann ein Prototypmodell erstellt werden, das einen großen Prozentsatz dessen abdeckt, was die Stakeholder nach eigenen Angaben benötigen.  Sobald sie den Prototyp sehen, erinnern sie sich an die komplexen Situationen und all die anderen Bedürfnisse, die sie früher nicht erkannt haben.

Der letzte Teil der Phase der funktionalen Spezifikation ist die Abnahme.  Es sollte jedem klar gemacht werden, dass diese funktionale Spezifikation das Projekt definiert und dass das Projekt als abgeschlossen und erfolgreich angesehen wird, wenn alle Aspekte der funktionalen Spezifikation geliefert werden.  Im Idealfall sollte die endgültige Spezifikation zumindest von den Hauptbeteiligten formell genehmigt werden, um spätere Kontroversen zu vermeiden.

4 MANAGEN SIE DAS PROJEKT

Der beste Zeitpunkt, um mit einer Simulationsstudie zu beginnen, ist zwar sehr früh im Lebenszyklus des zugehörigen Projekts, aber das ist leider nicht die häufigste Situation.  Es ist weitaus häufiger, dass die Simulation erst dann in Betracht gezogen wird, wenn Probleme spät im Zyklus auftreten. Vielleicht nur kurze Zeit, bevor die endgültigen Entscheidungen getroffen werden müssen.  An diesem Punkt wird alles dringend, und es kann sogar sein, dass Sie "spät" sind, bevor Sie begonnen haben.

In einer solchen Situation ist die Versuchung groß, in den reaktiven Modus zu wechseln und sich von der Dringlichkeit erst in die eine und dann in die andere Richtung ziehen zu lassen.  Und es besteht immer der Druck, wichtige Schritte zu überspringen, wie z. B. die genaue Entscheidung, was man erreichen möchte (die Phase der funktionalen Spezifikation).  Dies führt in der Regel zu einem nicht optimalen Arbeitsablauf und sogar zu einem unvollständigen Projekt.

Managen Sie das Projekt, lassen Sie sich nicht von ihm verwalten.  Ein Projekt, das kurz nach der getroffenen Entscheidung abgeschlossen wird, ist von geringem Wert.  Es ist Teil Ihrer Aufgabe, das Simulationsprojekt so zu managen, dass Sie rechtzeitig wertvolle Erkenntnisse liefern.  Beachten Sie die Worte "wertvolle Einblicke".  Alle Simulationen sind eine Annäherung.  Obwohl eine genaue Annäherung wertvoller ist, kann eine gröbere Annäherung immer noch wertvolle Erkenntnisse liefern.   Wenn die Zeit nicht ausreicht, um das gesamte Projekt gut zu erledigen, wählen Sie eine Teilmenge oder eine gröbere Annäherung aus, die Sie in der zugewiesenen Zeit gut erledigen können. 

Dies sollte sich in den Annahmen des Pflichtenheftes widerspiegeln.

Simulation ist oft ein Prozess der Entdeckung.  Sie erwerben Wissen im Laufe der Zeit, von der genauen Beschreibung des Systems bis hin zu den ersten Simulationsergebnissen.  Oft können diese neuen Informationen die Studie in neue Richtungen lenken.  Ein gewisses Maß an Agilität ist angebracht, um auf solche Bedürfnisse zu reagieren; Zu viel Agilität kann jedoch den Projektabschluss verhindern.  In solchen Momenten müssen Sie den schwierigen Schritt gehen, Ihren Stakeholdern "Nein" zu sagen und solche Anfragen auf eine spätere Projektphase zu verschieben.  Niemand hört gerne das Wort Nein, aber die meisten Beteiligten würden ein ehrliches Nein einem irreführenden Ja vorziehen, das im Grunde genommen sagt: "Ja, ich werde tun, was Sie verlangen, aber als Ergebnis liefert das Projekt möglicherweise keine brauchbaren Ergebnisse innerhalb Ihrer Frist." Planen Sie Ihre Zeit so ein, dass die wichtigen Aufgaben erledigt werden, und lassen Sie das Projekt erst dann einige unerwartete Richtungen erkunden. 

5 EINGABEDATEN ERFASSEN

Das Thema Eingabedaten überrascht Simulationsmodellierer oft.  Und es kann leicht die Ursache für das Scheitern von Projekten sein.  In den Tagen vor der Verbreitung von Computern und Automatisierung war es in der Regel so, dass nur wenige oder gar keine Daten verfügbar waren.  Jetzt ist es viel wahrscheinlicher, dass Sie von Daten überwältigt werden. Diese Daten zu organisieren und zu verstehen, ist oft die Herausforderung.

Die erste Herausforderung besteht darin, Ihre Daten zu kennen.  Hier ist ein einfaches, aber ziemlich häufiges Beispiel: Vielleicht sammeln Sie einige Daten zu Maschinenausfallzeiten und stellen bei der Analyse fest, dass sie eine minimale Reparaturzeit von 8 Minuten, einen Modus von 32 Minuten und maximal 9,5 Stunden haben.  Ohne zusätzliche Studien stellen Sie möglicherweise nicht fest, dass die maximale Reparaturzeit auch eine 8-stündige Zeit außerhalb der Schicht umfasste, wenn die Reparatur gegen Ende einer Schicht begann.  Es wäre leicht, solche Daten im Modell falsch zu verwenden und schlechte Ergebnisse zu erzielen. Es ist wichtig, dass Sie Ihre Daten kennen und wissen, wie gut sie sind, sie von ungültigen Daten befreien und eine entsprechende Eingabeanalyse durchführen. 

Da das Sammeln von Daten teuer sein kann, sollten die Ziele Ihrer Simulationsstudie bewertet werden, um festzustellen, wo Sie die genauesten Daten benötigen.  Wenn Sie z. B. die Auslastung der Bediener auswerten, ist es wichtig, über genügend Daten zu den spezifischen Aufgaben zu verfügen, für die die Bediener verantwortlich sind.  Die Daten, die sich auf einen anderen Bereich des Systems beziehen, ohne dass sich dies auf die Betreiber auswirkt, können jedoch möglicherweise angenähert werden. Einige Software enthält Funktionen, die Ihnen helfen, die Auswirkungen von Eingabeparametern auf Ihre Ausgabeantworten zu bewerten und zu empfehlen, wo Sie zusätzliche Datenerfassungsmaßnahmen ergreifen sollten.

Sie können auch Ihr Modell und einige Pilotläufe verwenden, um zu bestimmen, wo Sie bessere Daten benötigen, indem Sie bestimmen, wie empfindlich das Modell auf verschiedene Datenwerte reagiert.  Sie sollten die Sensitivität sowohl für die Größe (z. B. den Mittelwert) als auch für die Variabilität (z. B. den Bereich) überprüfen – wenn sich die Modellergebnisse bei der Verwendung anderer sinnvoller Eingabedaten kaum ändern, dann könnten Ihre aktuellen Zahlen gut genug sein.  Wenn Sie jedoch eine signifikante Änderung der Ergebnisse feststellen, mit einer relativ geringen Änderung der Größe oder Variabilität, kann dies ein Hinweis darauf sein, dass Sie mehr Zeit und Mühe aufwenden sollten, um sicherzustellen, dass Sie die bestmöglichen Daten für diesen Parameter haben. 

Sie haben in Ihrem Pflichtenheft bereits festgelegt, wer wann für die Bereitstellung der Daten verantwortlich ist. 

Es ist ratsam, die Leute rechtzeitig darüber zu informieren, wann Sie die Daten benötigen und an welchem Punkt sich das Projekt ohne sie verzögern wird.  Auch wenn Sie in der Lage sein können, jemand anderem die Schuld für ein verspätetes Projekt zu geben, ist es weitaus besser, zusammenzuarbeiten, um sicherzustellen, dass das Projekt pünktlich und erfolgreich ist.

6 ERSTELLEN UND VERIFIZIEREN DES SIMULATIONSMODELLS (ITERATIV)

Beim Erstellen eines Modells wird eine Darstellung des realen Systems erstellt, die geeignet ist, das Erreichen der angegebenen Ziele zu unterstützen.  Bei der Überprüfung des Modells wird sichergestellt, dass das Modell wirklich das tut, was Sie denken. Obwohl das Erstellen und Überprüfen des Modells zwei verschiedene Aufgaben sind, werden sie unter einem einzigen Thema behandelt, um zu betonen, wie wichtig es ist, sie immer iterativ durchzuführen. 

6.1 Erstellen des Simulationsmodells

Anfänger erstellen manchmal einen großen Teil des Modells oder vielleicht sogar das gesamte Modell, bevor sie mit der Verifizierung beginnen.  Dies ist eine wesentliche Ursache für das Scheitern von Projekten.  Wenn Sie mit der Verifizierung eines großen Modells beginnen, ist so viel los, dass es schwierig oder unmöglich wird, die detaillierten Wechselwirkungen zu verstehen. Es ist viel effektiver, stattdessen einen iterativen Ansatz zu verfolgen – einen Teil des Modells zu erstellen, ihn zu verifizieren und dann dem Modell weitere logische Teile hinzuzufügen.  Zwei sehr effektive Ansätze zur Modellerstellung können als "Breite zuerst" oder "Tiefe zuerst" zusammengefasst werden. 

Bei der Modellierung "Breite zuerst" können Sie das gesamte Modell oder einen großen Teil davon mit einem minimalen Detaillierungsgrad erstellen.  Sie können dann überprüfen, ob das Modell funktioniert, bevor Sie fortfahren.  Dies hat den Vorteil, dass sofort ein potenziell nützliches Modell generiert wird.  Ihr erster Durchgang könnte tatsächlich der Prototyp sein, der in der Funktionsspezifikation verwendet wird.  Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass Sie leichter Feedback von Stakeholdern zu einem vollständigen (wenn auch nicht vollständig detaillierten) Modell erhalten und regelmäßiges Feedback darüber erhalten können, wo mehr Details erforderlich sind.  Manchmal können Sie sogar ein gewisses Maß an Validierung (auf das später eingegangen wird) als Teil des iterativen Zyklus durchführen. 

Bei der "Tiefenmodellierung" wählen Sie einen kleinen Abschnitt des Systems aus und modellieren ihn in der erforderlichen Detailgenauigkeit. Sie können diesen Modellabschnitt vollständig verifizieren und müssen ihn im Extremfall nie wieder überprüfen.  Ein Vorteil dieses Ansatzes ist die Möglichkeit, das Modell zu modularisieren – besonders wichtig, wenn mehrere Personen gleichzeitig an dem Modell arbeiten könnten. Ein Anfänger könnte sich dafür entscheiden, zuerst einen einfachen Abschnitt des Modells zu erstellen, um Erfahrung zu sammeln.  Ein erfahrenerer Simulationist könnte die schwierigsten oder kniffligsten Abschnitte zuerst implementieren, um ein gewisses Projektrisiko frühzeitig auszuschließen.  Ein Modellierer mit einem "agilen" Hintergrund könnte die Abschnitte mit der höchsten Priorität oder die wichtigsten Abschnitte zuerst erledigen.  Mit diesem letzteren Ansatz sind zu jedem Zeitpunkt die wichtigsten Aspekte des Modells abgeschlossen.  Dies trägt dazu bei, das Risiko zu verringern, dass die Zeit oder das Budget knapp wird, ohne dass aussagekräftige Ergebnisse erzielt werden können.

Die Ansätze "Breite zuerst" und "Tiefe zuerst" können auch kombiniert werden, indem abwechselnd einige Details auf der gesamten Modellebene hinzugefügt und dann ein bestimmter Unterabschnitt mit einigen Details versehen (oder vervollständigt) wird.  Der wichtigste Aspekt besteht jedoch darin, relativ kleine Abschnitte der Modelllogik hinzuzufügen und dann jeden Abschnitt zu überprüfen, bevor weitere Logik hinzugefügt wird. 

In jedem Verifizierungszyklus möchten Sie zwei Fragen definitiv beantworten: Funktioniert der Abschnitt des Modells, den ich gerade erstellt habe, wie ich es beabsichtigt habe (z. B. gibt es Fehler in der Logik dieses neuen Abschnitts)?  Wenn dieser neue Abschnitt mit zuvor erstellten Abschnitten des Modells interagiert, funktioniert das gesamte Modell dann immer noch wie beabsichtigt (z. B. gibt es Fehler in den Interaktionen zwischen den Abschnitten)?  Wenn Ihr Modell größer wird, sollten Sie die neuen Abschnitte verkleinern, um die Beantwortung der zweiten Frage zu erleichtern.

6.2 Hey, das ist schwer... 

Viele Simulationsanbieter möchten, dass Sie denken, dass die Modellierung einfach ist, wenn Sie sich nur für ihre Produkte entscheiden. Um fair zu sein, sind einige Tools einfacher zu bedienen als andere, und einige Tools sind in bestimmten Zielanwendungen einfacher zu verwenden als andere. Aber es ist selten einfach , ein komplexes Modell in ausreichender Detailgenauigkeit zu erstellen, um das Problem effektiv zu lösen. Selbst der erfahrenste Simulationist wird oft Schwierigkeiten haben, einige Probleme zu lösen. Ein erheblicher Teil des Modellierungsaufwands wird oft für die Lösung von Modellierungsproblemen aufgewendet. Aber das ist der Grund, warum Modellbauer so hoch bezahlt werden (oder zumindest würden wir Modellbauer es uns wünschen).

Aber "vorgewarnt ist gewappnet". Planen Sie Zeit ein, damit beim Modeln etwas schief geht, denn das passieren sie oft. Ein offensichtlicher Vorteil eines erfahrenen Benutzers ist die Kenntnis der Werkzeuge – die Fähigkeit, ein Modell schnell und genau zu erstellen. Ein damit verbundener, subtilerer Vorteil besteht darin, zu wissen, wie die Werkzeuge zur Identifizierung, Isolierung und Beseitigung von Modellfehlern verwendet werden. Die meisten Produkte verfügen über ein gewisses Maß an Debugging-Tools. Wenn Sie die Wahl haben, wählen Sie ein Produkt mit den bestmöglichen Debugging-Tools aus. Nehmen Sie sich dann die Zeit, um zu lernen, diese Tools effektiv zu nutzen (siehe nächster Abschnitt). 

6.3 Wie verifizieren Sie ein Simulationsmodell und wie isolieren Sie ein Problem, wenn Sie es finden? 

Die naheliegendsten Methoden zum Suchen und Diagnostizieren von Modellproblemen bestehen darin, die Animation anzusehen und die Ausgabeergebnisse sorgfältig zu untersuchen. Die meisten Produkte verfügen auch über eine Vielzahl anderer Tools zur Unterstützung der Modellverifizierung.   Oft ist eine Modellablaufverfolgung verfügbar, die sehr detailliert beschreiben kann, was genau Schritt für Schritt in Ihrem Modell passiert.  Sie können damit beginnen, zu beobachten, wie eine einzelne Entität den gesamten Prozess durchläuft.  In der Regel gibt es Steuerelemente in Ihrer Software, die es Ihnen ermöglichen,  ein Modell schrittweise zu durchlaufen oder die Ausführung an einem bestimmten Ort, zu einer bestimmten Zeit oder unter einer bestimmten Bedingung zu unterbrechen. Oft gibt es ein  Überwachungsfenster, mit dem Sie den detaillierten Systemstatus jederzeit und für jedes Objekt untersuchen können, um das Geschehen weiter zu verdeutlichen.  Und nutzen Sie natürlich alle Dashboards oder andere interaktive Statistiken und Grafiken, die  Ihre Software bietet.  

Der Verifizierungsprozess wird mit Sicherheit ein aufschlussreicher und durchaus notwendiger Teil des Projekts sein. Unerwartete Ergebnisse sind kein Problem – sie zeigen das Lernen an, das ein Hauptgrund für die Durchführung einer Simulation ist.  Unerklärliche Ergebnisse sind ein Problem.  Wenn das Modell ein unerwartetes Ergebnis generiert, müssen Sie alle verfügbaren Werkzeuge verwenden, um die Erklärung zu finden.  In einigen Fällen kann dies dazu führen, dass ein Modellfehler entdeckt wird, der behoben werden muss.  In anderen Fällen führt es zu einem Aha-Moment – einem Blitz der Erleuchtung darüber, wie ein komplexes System funktioniert.

6.4 Hilfe von einem guten Zuhörer

Trotz all der oben genannten Punkte stellen Sie möglicherweise fest, dass Sie eine Situation haben, die einfach nicht richtig aussieht, aber Sie können nicht erklären, warum.  Es ist Zeit für einen Model-Walk-Through. 

Suchen Sie sich einen guten Zuhörer, idealerweise einen Simulationsspezialisten oder einen Ihrer Stakeholder, und gehen Sie alle relevanten Modellabschnitte durch und erklären Sie ihnen, was vor sich geht.  Wenn Ihr Zuhörer in der Lage ist, zu verstehen, was Sie erklären, und Fragen zu stellen, ist das ein Bonus.  Aber in einem großen Prozentsatz der Zeit werden Sie Ihr eigenes Problem finden,  indem Sie methodisch durch die Interaktionen gehen.  Wenn man dies im Hinterkopf behält, eröffnet sich dem Kandidaten für einen Zuhörer eine Vielzahl von Möglichkeiten. Ein unbeteiligter Kollege, ein Ehepartner oder sogar ein Haustier sind gute Kandidaten. Während Hunde und Katzen manchmal gute Zuhörer sein können, geht nichts über einen Goldfisch als Haustier für ein gefangenes Publikum.  Der Schlüssel ist, dass das laute Erklären Ihres Modells einen anderen Teil Ihres Gehirns zu öffnen scheint und es Ihnen ermöglicht, Ihr eigenes Problem zu lösen.

6.5 Woher wissen Sie, wann Sie fertig sind? 

Wie bereits erwähnt, ist ein Modell nur eine Annäherung an ein reales System.  In der Regel möchten der Modellierer und die Stakeholder, dass das Modell so genau und umfassend wie möglich ist.  Um endlose, verspätete und budgetübertriebene Projekte zu vermeiden, müssen Sie zu Ihrem Funktionsspezifikationsdokument zurückkehren.  Ihr Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das gerade so detailliert ist, dass es die angegebenen Ziele erreicht und nicht mehr!

Animation ist ein Bereich, in dem man sich leicht "verlaufen" kann.  Animation kann die spaßigste und sofort befriedigendste Arbeit im Projekt sein.  Es ist leicht, es länger dauern zu lassen, als es sollte. Die meisten Pakete verfügen über ein gewisses Maß an automatischer Animation.  Dies ist in der Regel gut genug für die Modellverifizierung.  Ebenso verfügen viele Pakete über ein gewisses Maß an 2D- oder 3D-Animation, das sehr einfach zu generieren ist.  Ein gewisser Teil davon kann die Validierung erleichtern, indem es ein zusätzliches Maß für die Realität und die Anerkennung durch die Stakeholder bietet. Aber auch hier müssen Sie zu diesem Abschnitt der Funktionsspezifikation zurückkehren.  Ihre endgültige Animation sollte gerade gut genug sein, um die zuvor identifizierten Kundenziele zu erreichen, und nicht mehr!

7 VALIDIEREN SIE DIE ERGEBNISSE

Die Modellvalidierung muss durchgeführt werden, um festzustellen, ob das Modell die Realität in dem Maße abbildet, wie es zur Erreichung der Ziele erforderlich ist.  Sie können manchmal ein gewisses Maß an Validierung abschließen, während Sie die Modellerstellungs- und Verifizierungsiterationen durchführen, und sollten jede Gelegenheit dazu nutzen.  Sie müssen jedoch weiterhin eine zusätzliche Validierung für das fertige Modell durchführen.  Eine perfekte Verifizierung und Validierung ist in der Regel unmöglich, da das einzige perfekte Modell das reale System ist.  Es gibt jedoch einige Möglichkeiten, mit denen Sie versuchen können, zu zeigen, dass das Modell für Projektzwecke gültig genug ist.

Eine gängige Validierungstechnik besteht darin, mit einem Modell des bestehenden Systems zu beginnen (unter der Annahme, dass das reale System existiert).  Vergleichen Sie die Ergebnisse des Ist-Modells mit der Leistung des realen Systems.  Ein stochastischer Vergleich kann einen repräsentativen Zeitraum (z.B. 30 Tage oder 30 Wochen) nehmen und die durchschnittlichen Ergebnisse über diesen Zeitraum vergleichen.  Ein anderer Ansatz besteht darin, das Modell so deterministisch wie möglich zu gestalten (z. B. genaue Ankunftszeiten der Entität, genaue Fehlerdaten usw.) und die Ergebnisse für diesen kürzeren Zeitraum zu vergleichen.  Jeder dieser Ansätze ist auf seine Weise wertvoll.  In beiden Fällen bemühen Sie sich, signifikante Unterschiede zu erkennen und zu erklären.

Eine weitere Validierungstechnik besteht darin, die Erfahrungen Ihrer Stakeholder zu nutzen.  Sie kennen das System gut und sollten in der Lage sein, eine Animation anzusehen und ein gewisses Maß an Vertrauen zu vermitteln.  Sie sollten ihnen auch die Möglichkeit geben, die Leistung des Modells in einer Vielzahl von Situationen zu sehen, z. B. bei hohem Volumen, geringem Volumen oder bei der Wiederherstellung nach einem Fehler.  Im Idealfall sollten Stakeholder sogar in der Lage sein, solche Situationen selbst zu schaffen, z.B. "Ich möchte Maschine A scheitern sehen ... Jetzt."

Während ein einzelner Stakeholder wertvolle Erkenntnisse liefern kann, kann eine Gruppe von Stakeholdern mit unterschiedlichem Hintergrund einen noch größeren Mehrwert bieten.  Vielleicht würde ein Ingenieur sagen: "Ja, Sie haben das Design genau so erfasst, wie ich es beschrieben habe", worauf ein Bediener antwortet: "Vielleicht, aber wir würden es nie so machen. So würden wir es machen...". Zu diesem Zeitpunkt bietet die Simulation bereits einen erheblichen Wert als Kommunikationsinstrument.  Ihre Rolle im Rest des Meetings besteht darin, die Diskussion zu moderieren und Notizen zu machen.

8 EXPERIMENTIEREN, ANALYSIEREN UND PRÄSENTIEREN DER ERGEBNISSE

Während der Experimentierphase generieren Sie die in der Funktionsspezifikation identifizierten Szenarien. Höchstwahrscheinlich benötigen Sie auch einige zusätzliche Szenarien, die auf dem basieren, was Sie im Laufe des Projekts gelernt haben. Es ist nicht ungewöhnlich, mit dem Ziel zu beginnen, vier Szenarien zu bewerten, aber auf dem Weg dorthin festzustellen, dass eines davon keinen Sinn mehr ergibt, aber zwei weitere Szenarien jetzt würdige Anwärter sind. Dies ist ein natürliches Ergebnis des Lernens und des verbesserten Verständnisses, das das Ergebnis der meisten Simulationsstudien ist.  

 Die Details der statistischen Analyse würden den Rahmen dieses Papiers sprengen, aber eine ordnungsgemäße statistische Analyse ist von entscheidender Bedeutung.  Da es sich fast immer um stochastische Eingaben handelt, ist es wichtig, eine ordnungsgemäße stochastische Analyse der Ausgangsdaten durchzuführen, einschließlich einer angemessenen Anzahl von Replikationen und einer angemessenen Darstellung der Ergebnisse. Es ist bedauerlich, aber wahr, dass Simulationsmodelle sich oft stark auf Eingabedatenschätzungen (z. B. "Ich denke, es dauert normalerweise 5-9 Minuten.") und unzureichende Stichproben ("basierend auf den 12 Ereignissen, die wir beobachtet haben ...") verlassen. Suchen Sie nach Softwarefunktionen, die Ihnen helfen können, zu verstehen, wie sich diese Schätzungen auf die Genauigkeit Ihrer Ergebnisse auswirken. Im Abschnitt "Zusätzliche Lektüre" finden Sie eine gründliche Behandlung geeigneter Experimente und statistischer Analysen. 

Wie bei allen anderen Teilen des Projekts sollten Sie sicherstellen, dass Sie im Zeitplan genügend Zeit für Experimente und Analysen einplanen.  Wenn Sie in der Modellerstellungs-, Verifizierungs- oder Validierungsphase des Projekts in Verzug geraten, kann es oft vorkommen, dass Sie bei der Analyse unter Zeitdruck stehen.  Denken Sie daran, dass der Grund für das Simulationsprojekt in der Regel die Analyse verschiedener Szenarien ist, also stellen Sie sicher, dass Sie entsprechend planen und viel Zeit für die abschließende Analysephase einplanen. 

Ihr Hauptziel sollte es sein, Ihren Stakeholdern zu helfen, angesichts der zugewiesenen Zeit und Ressourcen die bestmögliche Entscheidung zu treffen.  Auch wenn Sie vielleicht andere persönliche Ziele haben, wie z. B. Glaubwürdigkeit aufzubauen oder Gewinne zu erzielen, ist es wahrscheinlich, dass diese Ziele erreicht werden, wenn Sie sich darauf konzentrieren, den Stakeholdern zu helfen.

Berücksichtigen Sie den Hintergrund und die besonderen Bedürfnisse der einzelnen Beteiligten, bevor Sie Ihren Bericht erstellen.  Obwohl Sie wahrscheinlich stolz auf Ihr Modell und die detaillierte Art und Weise sind, wie Sie komplexe Probleme gelöst haben, werden nur wenige Stakeholder dieses Interesse teilen.  Die meisten Stakeholder interessieren sich für drei Dinge.  Erstens, welche Alternativen in Betracht gezogen wurden.

Zweitens, was sind Ihre Schlussfolgerungen oder Empfehlungen?  Drittens, welche unterstützenden Informationen können Sie bereitstellen, um ihr Vertrauen in Ihre Analyse zu gewinnen?

Obwohl Sie Daten benötigen, um Ihre Schlussfolgerungen zu untermauern, sollten Sie Ihre Stakeholder nicht mit zu vielen Details überfordern.  Versuchen Sie, Informationen im erforderlichen Kontext bereitzustellen.  Anstatt beispielsweise einfach zu sagen: "Die durchschnittliche Fahrerauslastung betrug 76 %", könnten Sie sagen: "Da die durchschnittliche Fahrerauslastung hoch ist (76 %), gibt es nicht genügend Pufferzeit, um in Spitzenzeiten aufzuholen, ohne dass es zu Verspätungen kommt."

Übertreiben Sie die Genauigkeit der Ausgabedaten nicht.  Erkennen Sie an und betonen Sie sogar, dass das Modell eine Annäherung ist und keine exakten Antworten liefern wird.  Zeigen Sie Ihre Daten mit angemessener Genauigkeit an, basierend auf der Genauigkeit Ihrer Daten und Modellierungsannahmen (z. B. 76,2 % statt 76,2315738 %).  Und zeigen Sie nach Möglichkeit die Genauigkeit Ihrer Zahlen an.  Die meisten Stakeholder können sich auf ein Konfidenzintervall wie 76,2 % ± 1,3 % beziehen. 

9 ZUSAMMENFASSUNG

Ungeachtet dessen, was Sie vielleicht gehört haben, ist es nicht einfach, Simulationsprojekte zielführend durchzuführen, daher ist es wichtig, mit erfahrenen Simulations-Anbietern zusammenzuarbeiten oder sich von solchen schulen zu lassen.  Denn es gibt viele Möglichkeiten, wie selbst ein scheinbar erfahrener Modellierer scheitern kann. In diesem Artikel haben wir einige gängige Fallen und Möglichkeiten, sie zu vermeiden, diskutiert.  Das Befolgen dieser Vorschläge ist zwar keine Garantie für einen Volltreffer, aber es wird sicherlich Ihre Chance deutlich verbessern, die Ziele zu erreichen – gern mit uns zusammen!

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