Materialflusssimulation und simulations- und risikobasiertes Scheduling (AuftragsFeinplanung, ProduktionsFeinplanung) mit Simio: Ein umfassender Leitfaden

In Zeiten globaler Lieferketten, digitaler Transformation und steigender Kundenanforderungen gewinnen Effizienz, Flexibilität und Resilienz in der Produktion, Logistik und im Supply Chain Management zunehmend an Bedeutung. Dieser Artikel widmet sich umfassend dem Thema Materialflusssimulation sowie simulations- und risikobasiertem Scheduling mit Simio. Ziel ist es, Ihnen einen fundierten, praxisnahen und zugleich tiefgehenden Überblick über Methoden, Potenziale, Umsetzungsstrategien und reale Anwendungsbeispiele zu bieten – in klarer, strukturierter Form, unterteilt in zahlreiche Kapitel und ergänzt durch Glossare.

1. Grundlagen der Materialflusssimulation

2. Architektur und Modellierungsansatz in Simio

3. Datenintegration und digitale Zwillinge

4. Simulationsbasiertes Scheduling: Theorie und Praxis

5. Nutzen in der Produktionsplanung

6. Optimierungspotenziale in der Intralogistik

7. Simulation in der unternehmensübergreifenden Logistik

8. Supply Chain Management neu denken

9. Szenarienmanagement und Risikosimulation

10. KPI-basiertes Performance-Monitoring

11. Entscheidungsunterstützung für das Management

12. Change Management und Projektorganisation

13. Praxisbeispiele: Branchen und Anwendungen

14. Implementierungsleitfaden

15. Fehlervermeidung und Best Practices

16. Zukunftsausblick: KI, Cloud und Echtzeitsimulation

17. Zusammenfassung

18. Glossar für Volume 1

1.1 Begriffsklärung und Relevanz

Die Materialflusssimulation stellt ein digitales Abbild realer inner- und überbetrieblicher Materialbewegungen dar. Sie ermöglicht es Ihnen, Prozesse hinsichtlich Durchsatz, Auslastung, Transportzeiten und Puffergrößen transparent zu analysieren. Im Zentrum stehen dabei die Fragen: Wie bewegen sich Materialien durch Ihr System? Wo entstehen Wartezeiten, Staus oder Engpässe? Welche Auswirkungen haben Layoutveränderungen, Kapazitätserhöhungen oder Störungen auf Ihre Prozesse?

Ziel ist es, ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden Prozesslogik zu gewinnen, Schwachstellen aufzudecken und eine datenbasierte Grundlage für Investitions- und Optimierungsentscheidungen zu schaffen. Simio unterstützt diesen Analyse- und Entscheidungsprozess durch eine intuitive Modellierungsumgebung, leistungsstarke Simulationsengine und vielfältige Visualisierungs- und Reporting-Funktionen.

Die Relevanz der Materialflusssimulation wächst stetig: Angesichts zunehmender Variantenvielfalt, kürzerer Lieferzeiten und begrenzter Ressourcen werden Entscheidungen unter Unsicherheit zur Regel. Die Simulation hilft Ihnen, verschiedene Szenarien vergleichbar zu machen und auf Basis belastbarer Daten zu entscheiden.

1.2 Systemelemente und Modellstruktur

Materialflusssimulationen setzen sich aus mehreren Elementarkomponenten zusammen:

• Ressourcen: Maschinen, Anlagen, Roboter, Fahrzeuge und Personal

• Entitäten (Entities): Produkte, Werkstücke, Paletten oder Ladungsträger

• Transportlogik: Förderbänder, Flurförderzeuge, AGVs, manuelle Transporte

• Regeln und Logiken: Belegungsreihenfolgen, FIFO-/LIFO, Prioritäten

• Puffer und Lagerorte: Zwischenlager, Wartezonen, Speicher

Diese Komponenten werden durch Prozesselemente und Ereignissteuerungen verbunden. Simio erlaubt durch seinen modularen Aufbau eine schrittweise und skalierbare Modellbildung.

1.3 Zielsetzung und Nutzen

Ziele der Materialflusssimulation:

• Kapazitätsabgleich

• Bottleneck-Analyse

• Layoutplanung

• Personaleinsatzplanung

• Investitionsbewertung

• Termintreuesicherung

Typischer realistischer Nutzen (Bsp.):

• 30 % kürzere Durchlaufzeiten

• 20 % geringere Bestände

• 25 % höhere Ressourcenauslastung

• Mehr Transparenz und Stabilität

1.4 Abgrenzung zur statischen Analyse

Simulation ≠ klassische Tabellenanalyse:

• Dynamik statt statischer Annahmen

• Zeitliche Abläufe statt Momentaufnahme

• Ressourcenkonflikte sichtbar

• Visuelle Nachvollziehbarkeit

1.5 Methodisches Vorgehen in Simio

1. Zieldefinition

2. Datenerfassung

3. Modellierung

4. Validierung

5. Szenarienentwicklung

6. Analyse

7. Dokumentation

1.6 Typische Anwendungsbereiche

• Automotiveindustrie

• Logistikzentren

• Intralogistik

• Lebensmittelproduktion

• Pharmaindustrie

• Maschinen- und Anlagenbau

• Chemische Industrie

• Stahl- und Aluminiumindustrie

• SCM

• u.v.a

1.7 Herausforderungen und Erfolgsfaktoren

Herausforderungen:

• Fehlende Daten

• Zu komplexe Modellierung

• Akzeptanzprobleme

Erfolgsfaktoren:

• Iteratives Vorgehen

• Einbindung der Praxis

• Klare KPIs

• Dokumentation

1.8 Fazit

Materialflusssimulation mit Simio ist ein Schlüsselinstrument für operative und strategische Optimierung. Sie schafft Transparenz, vermeidet Fehlentscheidungen und unterstützt den Wandel zur digitalen Fabrik.

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2.1 Simio als objektorientierte Simulationsplattform

Simio (Simulation Modeling framework based on Intelligent Objects) ist eine objektorientierte Simulationssoftware, die den modellierenden Anwender in die Lage versetzt, komplexe dynamische Systeme auf flexible und skalierbare Weise abzubilden. Anders als in klassischen Simulationssystemen, in denen Prozesse häufig über unübersichtliche Steuerlogiken definiert werden, basiert Simio auf einer modularen Architektur mit intelligenten Objekten.

Diese Objekte verfügen über Verhalten, Zustände und Schnittstellen. Dadurch wird nicht nur die Wiederverwendbarkeit erhöht, sondern auch die Transparenz im Modell erheblich verbessert.

2.2 Architekturüberblick: Vier Ebenen der Modellbildung

Die Modellierungsarchitektur in Simio gliedert sich in vier zentrale Ebenen:

1. Facility View – die grafische Repräsentation des Modells mit Layouts, Ressourcen und Prozessen

2. Process View – Erstellung und Zuweisung benutzerdefinierter Logiken für Objekte und Abläufe

3. Object Definition – Erstellung eigener Objekte mit individuellen Attributen, Zuständen und Verhalten

4. Experiment View – Durchführung und Analyse von Simulationsläufen unter Variation von Parametern und Zufallszahlen für statistische Belastbarkeit

Diese Gliederung ermöglicht es Ihnen, sowohl einfache als auch hochkomplexe Modelle effizient aufzubauen, zu strukturieren und über mehrere Varianten hinweg vergleichbar zu machen.

2.3 Modellierungselemente im Detail

Die wichtigsten Modellierungsobjekte und -elemente im Überblick:

• Source / Sink: Eintritts- und Austrittspunkte für Entitäten im System

• Server / Combiner / Separator: Ressourcen für Verarbeitung, Zusammenführung und Zerlegung

• Transporter / Worker / Vehicle: Logik zur Darstellung beweglicher Ressourcen

• Path / Conveyor / Network Node: Elemente für die physische und logische Bewegung

• Queue / Buffer / Storage: Steuerung von Zwischenlagerung und Reihenfolge

Die Objekte können per Drag-and-Drop in die Facility View eingefügt und dann individuell parametrisiert werden – inklusive Verarbeitungskapazitäten, Taktzeiten, Prioritätsregeln, Ressourcenbindung u.v.m.

2.4 Intelligente Objekte und Wiederverwendbarkeit

Ein zentrales Prinzip von Simio ist die Entwicklung intelligenter, wiederverwendbarer Objekte (Intelligent Objects). Diese bestehen aus:

• einem grafischen Interface (2D oder 3D)

• benutzerdefinierten Eingabeparametern

• innerer Logik (Prozessdefinitionen, Ereignisse)

• Zustandsvariablen und Attributen

Ein einmal entwickeltes Objekt kann in beliebig vielen Modellen wiederverwendet, verändert oder erweitert werden. Dies beschleunigt nicht nur die Modellierungszeit, sondern erhöht auch die Konsistenz und Skalierbarkeit über Projekte hinweg.

2.5 Datenanbindung und Steuerlogik

Objekte in Simio können mit externen Datenquellen verknüpft werden, z. B. über:

• Excel-Tabellen (z. B. für Routing-Tabellen, Taktzeiten)

• SQL-Datenbanken (z. B. Auftragsdaten, Bestände, Buchungen)

• Live-Datenquellen über APIs (z. B. IoT-Sensoren oder MES-Systeme)

Zudem können komplexe Entscheidungslogiken eingebettet werden – von einfachen „If-Then“-Regeln über Tabellenfunktionen bis hin zu stochastischen Verteilungen oder benutzerdefiniertem Code (Simio Expression Language).

2.6 Animation und Visualisierung

Die Architektur von Simio ermöglicht sowohl 2D- als auch 3D-Visualisierung Ihrer Modelle. Dabei geht es nicht nur um optische Wirkung, sondern vor allem um:

• Identifikation unerwarteter Prozessverhalten

• Kommunikation mit Management oder Kunden

• Validierung durch visuelle Nachvollziehbarkeit

• Integration von KPIs in Echtzeit

Objekte können mit Farben, Zuständen, Bewegungspfaden und Interaktionen belegt werden – was eine sehr realitätsnahe Darstellung erlaubt.

2.7 Modularität und Hierarchieebenen

Simio-Modelle lassen sich hierarchisch strukturieren:

• Top-Level-Modell mit Überblick über Gesamtprozesse

• Submodelle für einzelne Abteilungen, Linien, Produktionsinseln

• Objekte mit interner Prozesslogik

Diese Hierarchien ermöglichen eine modulare Erweiterung, einfaches Testen einzelner Teilprozesse sowie ein besseres Verständnis der Systemstruktur.

2.8 Fazit des Kapitels

Die Architektur und Modellierungsphilosophie von Simio erlaubt es Ihnen, mit hoher Flexibilität und Transparenz auch komplexeste Materialflusssysteme abzubilden. Die Kombination aus intelligenter Objektlogik, Visualisierung, Modularität und Datenanbindung macht Simio zu einer führenden Plattform für simulationsgestützte Entscheidungsprozesse in der Industrie.

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3.1 Bedeutung der Daten im Simulationskontext

Ohne valide und aktuelle Daten verliert jede noch so ausgefeilte Simulation ihre Aussagekraft. In Simio wird die Qualität Ihrer Modelle maßgeblich durch die Qualität der eingespeisten Daten beeinflusst – seien es Auftragsdaten, Ressourcenverfügbarkeiten, historische Prozesszeiten oder stochastische Verteilungen. Ziel ist es, durch Datenintegration den digitalen Zwilling Ihrer Produktions- oder Logistikumgebung so realitätsnah wie möglich abzubilden.

3.2 Arten von Datenquellen

Typischerweise lassen sich die eingesetzten Daten in drei Hauptkategorien einteilen:

• Stammdaten: Maschinenparameter, Layoutdaten, Produktstrukturen

• Bewegungsdaten: Auftragslogistik, Transportwege, Zeitstempel

• Echtzeitdaten: Sensorwerte, Maschinenauslastung, Systemzustände

Simio erlaubt es Ihnen, Daten aus unterschiedlichsten Quellen konsistent in Ihre Modelle einzubinden.

3.3 Integration externer Systeme

Daten können aus folgenden Systemen übernommen oder angebunden werden:

• ERP-Systeme wie SAP oder Microsoft Dynamics

• MES-Systeme zur Feinplanung und Betriebsdatenerfassung

• WMS-Systeme für Lagerverwaltung

• Datenbanken (SQL, NoSQL)

• CSV-, XML- oder Excel-Dateien

• IoT- und SCADA-Systeme

Simio unterstützt sowohl den einmaligen Import als auch die bidirektionale, laufende Synchronisation mit externen Datenquellen via Schnittstellen und APIs.

3.4 Aufbau eines digitalen Zwillings

Ein digitaler Zwilling (Digital Twin) ist ein virtuelles Abbild einer realen Anlage oder eines Prozesses, das kontinuierlich mit Echtzeitdaten aktualisiert wird. In Simio kann ein digitaler Zwilling erstellt werden, indem Sie:

• reale Struktur- und Bewegungsdaten in das Modell einpflegen

• dynamische Zustände und Steuerregeln abbilden

• Live-Datenströme integrieren

• Modellverhalten mit realen Systemverhalten synchronisieren

Dies erlaubt nicht nur die Analyse vergangener und aktueller Zustände, sondern auch prädiktive Simulationen und Handlungsempfehlungen auf Basis von „Was-wäre-wenn“-Szenarien.

3.5 Vorteile datengetriebener Modelle

Ein datengetriebener digitaler Zwilling bietet Ihnen:

• höchste Modellgenauigkeit 🧠

• automatische Aktualisierung von Szenarien 🔄

• laufende KPI-Überwachung 📊

• frühe Fehlererkennung und Trendanalyse ⚠️

• nahtlose Integration in bestehende IT-Systeme 🔌

3.6 Herausforderungen bei der Datenintegration

• Heterogenität der Datenquellen: verschiedene Formate, Systeme, Frequenzen

• Verfügbarkeit und Qualität: fehlende, inkonsistente oder fehlerhafte Daten

• Sicherheitsanforderungen: Datenschutz, IT-Richtlinien, Cloud-Zugriffe

Lösungsansätze bestehen in:

• Standardisierung der Datenformate

• Nutzung von ETL-Prozessen (Extract – Transform – Load)

• schrittweiser Integration abteilungsspezifischer Datenströme

• Definition klarer Verantwortlichkeiten für Datenqualität

3.7 Fazit des Kapitels

Die Integration valider, strukturierter und idealerweise auch dynamischer Daten in Simio ist Grundvoraussetzung für den Aufbau realistischer Simulationsmodelle. Der digitale Zwilling bildet dabei das Herzstück moderner Industrie-4.0-Strategien – mit Simio können Sie ihn nicht nur aufbauen, sondern auch als kontinuierliches Werkzeug für Planung, Analyse und Optimierung nutzen.

(Im nächsten Kapitel vertiefen wir das Konzept des simulationsbasierten Schedulings und zeigen praxisnahe Anwendungsbeispiele.)

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4.1 Begriff und Abgrenzung

Beim simulations- und risikobasierten Scheduling handelt es sich um die termin- und ressourcenspezifische Ablaufplanung von Aufträgen unter Berücksichtigung realer Systemdynamiken. Im Unterschied zu klassischen APS-Systemen (Advanced Planning & Scheduling) basiert die Planung auf realitätsnahen Simulationsmodellen, die nicht nur fixe Regeln anwenden, sondern auch komplexe Wechselwirkungen, Unsicherheiten und Echtzeitdaten berücksichtigen.

Ziel ist es, eine fein granuliertere, realitätsgetreuere und robuster planbare Produktionssteuerung zu ermöglichen – basierend auf belastbaren Vorhersagen.

4.2 Funktionsweise in Simio

Simio verfügt über eine integrierte Scheduling Engine, die auf demselben Modell basiert wie die Materialflusssimulation. Dadurch wird der Übergang zwischen Simulation und Scheduling fließend. Die Scheduling-Komponente:

• generiert konkrete Start-/Endtermine für alle Aufträge

• berücksichtigt Ressourcenverfügbarkeit, Materialbereitstellung, Sekundärressourcen, Rüstzeiten, Verarbeitungsregeln…

• lässt sich mit Echtzeitdaten und Prognosen koppeln

• kann in regelmäßigen Intervallen neu gerechnet werden (Rolling Horizon)

Dies erlaubt es Ihnen, auf kurzfristige Änderungen in Auftragslage, Maschinenverfügbarkeit oder Personalbestand sofort zu reagieren.

4.3 Vergleich zu traditionellen Methoden

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5.1 Bedeutung simulationsgestützter Ansätze

Die Produktionsplanung ist das Herzstück jedes industriellen Unternehmens. Sie bestimmt maßgeblich, ob Aufträge termingerecht, in gewünschter Qualität und wirtschaftlich realisiert werden können. Simulation und simulationsbasiertes Scheduling mit Simio bieten hier einen entscheidenden Mehrwert: Sie ermöglichen eine realitätsnahe Abbildung und Optimierung sämtlicher Planungsprozesse.

5.2 Verbesserung der Termintreue

Durch simulationsbasiertes Scheduling können reale Engpässe sichtbar gemacht und planerisch umgangen werden. Anhand belastbarer Zeitfenster und Ressourcenzuteilungen lassen sich Liefertermine deutlich verlässlicher kalkulieren – auch bei kurzfristigen Änderungen. In der Praxis kann eine Erhöhung der Termintreue von 70 % auf bis zu 98 % beobachtet werden.

5.3 Reduktion von Durchlauf- und Rüstzeiten

Dank der Möglichkeit, Alternativen (z. B. Reihenfolgen, Maschinenauswahl) vorab zu testen, können signifikante Reduktionen erzielt werden wie z.B.:

• Durchlaufzeiten: Senkung um 20–40 % durch besser abgestimmte Abläufe

• Rüstzeiten: Einsparungen bis 30 % durch optimierte Losgrößenbildung und Gruppierung

5.4 Optimierung von Ressourceneinsatz und Schichtmodellen

Produktionsplaner können mit Simio präzise erkennen:

• wann bestimmte Ressourcen über- oder unterlastet sind

• wie sich Schichtwechsel oder -ausweitungen auswirken

• welche Maschinen-/Personal-Kombination am effizientesten arbeitet

So lassen sich z. B. Zusatzschichten vermeiden oder Maschinenneuinvestitionen datenbasiert rechtfertigen.

5.5 Variantenmanagement und Produktvielfalt

In modernen Produktionen mit hoher Variantenvielfalt steigt die Komplexität exponentiell. Simulation hilft dabei:

• den besten Bearbeitungspfad für jedes Produkt zu definieren

• potenzielle Kollisionspunkte frühzeitig zu identifizieren

• logistische Auswirkungen (z. B. auf Materialbereitstellung) realitätsnah zu testen

5.6 Layoutplanung und Liniengestaltung

Bereits vor dem Umbau einer Fertigungslinie können mit Simio verschiedene Layout- und Linienkonzepte auf ihre Leistungsfähigkeit getestet werden:

• Wie wirken sich neue Puffersysteme auf den Durchsatz aus?

• Welche Linienanordnung bringt die höchste Ressourcenauslastung?

• Wie verhalten sich Flächenbedarf und Materialfluss im Vergleich?

5.7 Frühzeitige Fehlererkennung

Durch das Experimentieren mit verschiedenen Planungsszenarien lassen sich potenzielle Probleme frühzeitig erkennen, z. B.:

• Engpässe bei Materialbereitstellung

• fehlerhafte Taktungen in Montagebereichen

• unzureichende Pufferzonen bei variabler Taktung

5.8 Kommunikation & Entscheidungsfindung

Simulation schafft nicht nur bessere Planungsergebnisse, sondern fördert auch die bereichsübergreifende Kommunikation:

• Visualisierung hilft, komplexe Zusammenhänge verständlich zu machen

• Planungsszenarien können gemeinsam mit Produktion, Einkauf, Qualität abgestimmt werden

• Entscheidungsträger erhalten belastbare Entscheidungsgrundlagen

5.9 Wirtschaftlicher Nutzen

In zahlreichen Projekten wurden durch simulationsgestützte Produktionsplanung Einsparungen realisiert:

• 20–35 % Kostenreduktion durch effizienteren Ressourceneinsatz

• bis zu 50 % Reduktion von Nacharbeit durch besser getaktete Prozesse

• kurzere Amortisationszeiten für Neuinvestitionen dank fundierter Planung

5.10 Fazit des Kapitels

Simulation und Simio liefern in der Produktionsplanung einen direkten, messbaren Mehrwert – von der operativen Steuerung über taktische Anpassungen bis zur strategischen Planung. Der methodisch saubere Einsatz simulationsbasierter Planungstools ermöglicht es Ihnen, Ihre Produktion robuster, effizienter und zukunftsfähiger zu gestalten.

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6.1 Bedeutung der Intralogistik in modernen Unternehmen

Intralogistik beschreibt sämtliche Transport-, Umschlag- und Lagerprozesse innerhalb eines Werks oder einer Einrichtung. Sie umfasst sowohl den innerbetrieblichen Materialfluss als auch die Informationsströme, die ihn steuern. Mit zunehmender Automatisierung, Variantenvielfalt und Just-in-Time-Produktion wird eine effiziente, störungsfreie Intralogistik zum erfolgskritischen Faktor. Simio hilft Ihnen, diese Prozesse transparent zu modellieren, zu analysieren und gezielt zu verbessern.

6.2 Modellierung typischer intralogistischer Systeme

Simio erlaubt es Ihnen, folgende intralogistische Elemente präzise abzubilden:

• Förderbänder und -strecken

• Fahrerlose Transportsysteme (FTS/AGVs)

• Gabelstapler, Routenzüge und Pufferflächen

• Hochregallager, Umlaufregale und Kommissionierbereiche

• Wareneingang, Lagerzonen, Warenausgang

Durch die Verknüpfung dieser Elemente zu realitätsnahen Simulationsmodellen erhalten Sie ein umfassendes Abbild Ihrer Intralogistiklandschaft.

6.3 Optimierung von Transportwegen und -zeiten

Eine der zentralen Herausforderungen ist die Minimierung von Leerfahrten, Kreuzungskonflikten und unnötigen Umwegen. Mit Simio analysieren Sie u. a.:

• durchschnittliche und maximale Transportzeiten pro Auftrag

• Belegung einzelner Strecken und Übergabepunkte

• Auswirkungen von Sperrzonen und Priorisierungsregeln

Ziel ist es, den Materialfluss „flüssig“ zu halten und Engpässe im Flächenlayout zu vermeiden.

6.4 Auslastung und Steuerung von Flurfördermitteln

Simio erlaubt die detaillierte Abbildung der Logik für:

• Staplereinsatzplanung: Welcher Stapler übernimmt wann welche Transporte?

• FTS-Steuerung: Wie reagieren Systeme auf Blockaden, Umleitungen, Störungen?

• Fahrerwechsel und Schichtübergänge

Dies ermöglicht:

• 20–40 % reduzierte Leerfahrten

• höhere Auslastung pro Fahrzeug

• reduzierte Energie- und Personalkosten

6.5 Lagerplatzstrategien und Pufferoptimierung

Überdimensionierte Lagerflächen kosten Platz und Geld. Zu kleine Puffer verursachen Rückstaus. Simio hilft Ihnen beim:

• Vergleich dynamischer vs. fester Lagerplatzstrategien

• Testen unterschiedlicher Ein-/Auslagerungslogiken

• Visualisieren von Belegungszuständen und Engpässen

6.6 Interaktion mit Produktion und Kommissionierung

Die innerbetriebliche Logistik ist nicht losgelöst von der Produktion zu betrachten. Simio erlaubt die gemeinsame Modellierung von Fertigungs- und Logistikprozessen:

• Welche Transportlogik unterstützt bestmöglich die Linienversorgung?

• Wie wirken sich Kommissionierfehler auf nachgelagerte Prozesse aus?

• Welche Schnittstellen sind besonders störanfällig?

6.7 Fehlervermeidung durch Szenarienanalyse

Durch die Simulation von Extrem- und Störszenarien lassen sich präventiv Maßnahmen identifizieren:

• Was passiert bei Ausfall eines Staplers?

• Welche Alternative gibt es bei Blockierung eines Förderbands?

• Wie wirkt sich ein temporärer Auftragspeak aus?

6.8 Wirtschaftlicher Nutzen

Die wirtschaftlichen Potenziale simulationsgestützter Intralogistikoptimierung sind enorm, folgende Beispielwerte sind realistisch:

• 15–30 % weniger Materialbewegungen durch bessere Routenlogik

• bis zu 50 % schnellere Reaktionszeit bei Störungen

• 20–40 % reduzierte Lagerkosten durch optimierte Pufferstrategien

6.9 Fazit des Kapitels

Die Intralogistik bildet das Rückgrat jeder flexiblen Fertigungs- und Distributionsstruktur. Mit Simio erhalten Sie ein Werkzeug, das Sie in die Lage versetzt, Ihre innerbetrieblichen Materialflüsse datengestützt, visuell verständlich und nachhaltig zu verbessern – und dabei gleichzeitig Personal, Flächen und Fahrzeuge effizienter einzusetzen.

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7.1 Relevanz vernetzter Logistikprozesse

In der heutigen vernetzten Wirtschaft bestehen logistische Abläufe selten isoliert innerhalb eines Unternehmens. Die Material- und Informationsflüsse über mehrere Partner, Standorte und Länder hinweg müssen koordiniert werden. Dabei entstehen komplexe Abhängigkeiten zwischen Lieferanten, Herstellern, Distributoren und Kunden. Eine ungenaue Planung oder mangelnde Transparenz in nur einem Glied der Kette kann massive Störungen verursachen.

Simio bietet Ihnen die Möglichkeit, diese komplexen Abläufe durch simulationsgestützte Modelle transparent darzustellen, zu analysieren und proaktiv zu optimieren.

7.2 Abbildung mehrstufiger Liefernetzwerke

Mit Simio lassen sich:

• Transportnetzwerke zwischen mehreren Standorten modellieren

• Materialflüsse vom Lieferanten bis zum Endkunden simulieren

• Lead Times, Transportverzögerungen und Zollabwicklung abbilden

• Umschlagspunkte, Cross-Docking-Zentren und Hubs integrieren

Dies ermöglicht eine präzise Sicht auf die gesamte logistische Kette – inklusive dynamischer Wechselwirkungen.

7.3 Synchronisation von Produktion und Distribution

Eine zentrale Herausforderung liegt in der Abstimmung zwischen Fertigstellungsterminen, Verpackung, Versandbereitschaft und Abholzeitfenstern. Mit Simio können Sie:

• Übergabepunkte und Zeitfenster realistisch abbilden

• Abhängigkeiten von Verfügbarkeiten sichtbar machen

• Verzögerungsauswirkungen auf nachgelagerte Prozesse analysieren

7.4 Risikomanagement durch Simulationsszenarien

Typische Störfaktoren in der unternehmensübergreifenden Logistik:

• Transportverzögerungen durch Wetter, Streik oder Zoll

• Fahrzeugausfall oder Fehlverladung

• Kapazitätsengpässe bei Lagerflächen

• Nachfrageschwankungen oder plötzliche Bedarfsverschiebung

Simio ermöglicht Ihnen, diese Szenarien im Vorfeld durchzuspielen und robuste Strategien zu entwickeln – z. B. alternative Routen, Notfallpuffer oder geänderte Auslieferungsrhythmen.

7.5 Transparenz und Zusammenarbeit in der Supply Chain

Die Visualisierung komplexer Netzwerke hilft Ihnen dabei, gemeinsam mit Partnern fundierte Entscheidungen zu treffen:

• Durchlaufzeiten über mehrere Standorte hinweg

• Visualisierte Engpässe und Verzögerungen

• Optimierung von Tourenplänen, Beladung und Packreihenfolgen

• Simulation von Liefermodellen wie Milk-Run oder Hub-and-Spoke

7.6 Integration in SCM-Systeme

Simio lässt sich mit bestehenden SCM-Tools koppeln, etwa für:

• Import von Auftrags- und Transportdaten aus ERP-Systemen

• Übergabe von Planungsergebnissen an Transportmanagementsysteme (TMS)

• Synchronisierung mit Lagerverwaltung (WMS) und Zollsystemen

7.7 Wirtschaftlicher Nutzen

• Reduktion der Transportkosten durch optimierte Auslastung und Strecken

• Höhere Liefertreue durch präzisere Planung und Reaktionsfähigkeit

• Verbesserte Lieferantenkommunikation durch klare Visualisierung

• Weniger Notfallmaßnahmen durch bessere Vorbereitung auf Risiken

7.8 Fazit des Kapitels

In der unternehmensübergreifenden Logistik ist Simulation ein Schlüssel zur Beherrschung von Komplexität und Volatilität. Mit Simio analysieren und optimieren Sie Ihre gesamte logistische Wertschöpfungskette – über Unternehmensgrenzen hinweg, abgestimmt auf Echtzeitdaten und zukunftssicher geplant.

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8.1 Die veränderte Rolle des SCM

Das Supply Chain Management (SCM) ist längst nicht mehr nur eine verlängerte Logistikabteilung. Es ist strategischer Taktgeber, Risikomanager und Innovationsmotor in einem. Globale Unsicherheiten, volatile Märkte und steigende Kundenerwartungen zwingen Unternehmen, ihre Lieferketten resilienter, transparenter und adaptiver zu gestalten.

Simulation mit Simio unterstützt diesen Wandel auf allen Ebenen – von der Bedarfsprognose bis zur Transportausführung, von der Produktionssteuerung bis zur Notfallstrategie.

8.2 Supply Chain als dynamisches System

Lieferketten sind keine linearen Prozesse, sondern dynamische Netzwerke mit vielfältigen Wechselwirkungen. Ein Ereignis an einem Ende (z. B. ein Lieferverzug in Asien) kann massive Auswirkungen entlang der gesamten Kette entfalten. Simio ermöglicht es, diese Dynamik realistisch abzubilden, Wechselwirkungen zu simulieren und Stabilitätsfaktoren zu identifizieren.

8.3 End-to-End-Transparenz schaffen

Durch simulationsbasierte Modelle erhalten Sie Einblick in:

• Engpässe und Flaschenhälse entlang der Kette

• Auswirkungen von Nachfrageveränderungen

• Transport- und Lagerreaktionen auf externe Störungen

• Bestandsentwicklung bei unterschiedlichen Szenarien

So wird aus Daten echte Entscheidungsintelligenz.

8.4 Simulationsgestützte Netzwerkplanung

Mit Simio analysieren Sie verschiedene Strategien zur Netzwerkgestaltung:

• Standortwahl für Werke, Zentrallager oder Hubs

• Vergleich von „Make-to-Order“ vs. „Make-to-Stock“ Strategien

• Bewertung zentraler vs. dezentraler Lagerkonzepte

• Identifikation optimaler Lieferantennetzwerke

Durch virtuelle Tests minimieren Sie Investitionsrisiken und steigern die Robustheit Ihrer Supply Chain.

8.5 Bestands- und Lieferkettenstrategie

Simio unterstützt Sie bei der Gestaltung differenzierter Strategien für:

• Sicherheitsbestände und Wiederbeschaffungszeiten

• Push- vs. Pull-Steuerung

• Kontraktlogistik-Entscheidungen

• Risiko- und Kostenoptimierung durch Szenarienvergleich

8.6 Reaktionsfähigkeit und Resilienz

Ein zentrales Ziel moderner Lieferketten ist die Fähigkeit zur schnellen Reaktion auf Störungen. Simio bietet Ihnen dafür:

• Simulationsszenarien für Ausfälle, Krisen, Nachfragespitzen

• Visualisierte Entscheidungsgrundlagen für Re-Routing, Ersatzlieferanten, Expresswege

• Strategietests wie „Dual Sourcing“ oder „Nearshoring“

8.7 Zusammenarbeit und Steuerung über Unternehmensgrenzen hinweg

Durch simulationsgestützte Plattformen können Sie Partner, Lieferanten und Kunden in die Planungsprozesse einbinden:

• Gemeinsame Planungsszenarien

• Transparenz in Echtzeit über Visualisierung

• Vertrauen durch geteilte Erkenntnisse und gemeinsame Modelle

8.8 Fazit des Kapitels

Ein modernes Supply Chain Management braucht mehr als Tools – es braucht ein Denken in Szenarien, Wechselwirkungen und Echtzeitreaktion. Simio liefert die Plattform, auf der dieses Denken konkret wird: messbar, planbar, kommunizierbar. Damit Sie Ihre Lieferketten nicht nur managen, sondern aktiv gestalten.

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9.1 Bedeutung von Szenarien im Management komplexer Systeme

Szenarienmanagement ist kein „Was-wäre-wenn-Spiel“, sondern ein systematischer Ansatz zur Vorbereitung auf Unsicherheiten. In zunehmend volatilen, unsicheren, komplexen und ambivalenten (VUCA-)Umgebungen braucht es Werkzeuge, die mehr leisten als starre Prognosen. Simio bietet hierfür die optimale Plattform zur Entwicklung, Durchführung und Bewertung alternativer Zukunftsszenarien.

9.2 Arten von Simulationsszenarien

Mit Simio können Sie eine Vielzahl an Szenarientypen abbilden:

• Kapazitätsszenarien (z. B. zusätzliche Maschinen, Personalschichten)

• Störungsszenarien (z. B. Maschinenausfall, Materialengpass, Streik)

• Nachfrageveränderungen (z. B. Nachfragespitzen, Marktverschiebung)

• Versorgungsunsicherheiten (z. B. Lieferverzug, Grenzschließung)

• Investitionsalternativen (z. B. Neubau vs. Erweiterung bestehender Anlagen)

9.3 Methodisches Vorgehen

Ein strukturiertes Szenarienmanagement umfasst:

1. Identifikation kritischer Einflussfaktoren

2. Ableitung realistischer Szenarienvarianten

3. Modellierung der Szenarien mit Simio

4. Simulationsläufe und KPI-Auswertung

5. Bewertung von Robustheit, Effizienz und Resilienz

6. Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen

9.4 Risikosimulation und Schwachstellenanalyse

Risiken lassen sich in Simio konkret quantifizieren:

• Wahrscheinlichkeit des Auftretens

• Auswirkungen auf Durchsatz, Liefertermine, Bestände

• Reaktionszeit und Wiederanlaufdauer nach einer Störung

• Kritische Knotenpunkte und Engpassressourcen

Beispiel: Wie verändert sich der Lieferservicegrad bei Ausfall eines Zentrallagers? Was ist der Unterschied zwischen Single- und Multi-Sourcing?

9.5 Robuste und adaptive Planung

Durch wiederholte Simulation unterschiedlicher Szenarien lässt sich nicht nur die „beste“ Lösung finden, sondern vor allem die robusteste – d. h. jene, die auch unter Schwankungen funktioniert. Das fördert:

• Resilienz gegenüber externen Schocks

• Schnelle Reaktionsfähigkeit bei Krisen

• Flexibilität in der operativen Umsetzung

9.6 Visualisierung und Kommunikation von Szenarien

Szenarien werden in Simio nicht nur rechnerisch, sondern auch visuell greifbar gemacht. Damit:

• erkennen Sie Ursache-Wirkung-Zusammenhänge auf einen Blick

• lassen sich strategische Optionen verständlich kommunizieren

• entsteht Entscheidungsakzeptanz bei unterschiedlichen Stakeholdern

9.7 Fazit des Kapitels

Szenarienmanagement mit Simio ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur strategischen Steuerung unter Unsicherheit. Es erlaubt Ihnen, Risiken frühzeitig zu erkennen, Alternativen zu testen und robuste Entscheidungen zu treffen – mit Zahlen, Logik und Visualisierung als Basis.

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10.1 Warum Kennzahlen entscheidend sind

Key Performance Indicators (KPIs) sind das Fundament jeder fundierten Steuerung, Bewertung und kontinuierlichen Verbesserung von Prozessen. Im Kontext von Materialflusssimulation und Scheduling liefern sie die objektiven Maßstäbe, anhand derer Sie die Leistungsfähigkeit Ihrer Systeme analysieren und vergleichen können.

10.2 Auswahl geeigneter KPIs

Die Auswahl geeigneter Kennzahlen hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. In Simio lassen sich u. a. folgende KPIs gezielt erfassen und analysieren:

• Durchlaufzeit (Lead Time)

• Ressourcenauslastung (Utilization Rate)

• Wartezeiten und Pufferverweilzeiten

• Bestandsreichweiten und Lagerumschlag

• Servicegrad / Termintreue

• Anzahl verspäteter Aufträge

• Kostenkennzahlen (direkt/indirekt)

10.3 KPI-Erhebung und Datenquelle

Simio erlaubt es, alle KPIs direkt im Modell zu erzeugen. Sie können:

• interne Messpunkte setzen (z. B. bei Ein-/Austritt, Bearbeitungsbeginn)

• Ressourcenverfügbarkeit dynamisch erfassen

• Echtzeitdaten aus externen Systemen integrieren

• historische Werte mit Simulationsergebnissen vergleichen

10.4 KPI-Dashboards in Simio

Die grafische Aufbereitung erfolgt in:

• Gantt-Diagrammen für Abläufe und Engpässe

• Histogrammen und Zeitreihenanalysen

• Heatmaps und KPI-Tafeln

• Custom-Dashboards mit Live-Parametern

Diese Visualisierungen ermöglichen eine intuitive Interpretation der Ergebnisse – für Fachanwender ebenso wie für das Management.

10.5 Benchmarking und Zieldefinition

Durch den Vergleich mehrerer Simulationsläufe oder realer Perioden lassen sich:

• Benchmarks definieren (z. B. Ziel-Durchlaufzeit)

• Abweichungen analysieren und Ursachen identifizieren

• Verbesserungsmaßnahmen datenbasiert priorisieren

10.6 Frühwarnsysteme und Predictive KPIs

Mit Simio können Sie Schwellenwerte und Toleranzgrenzen definieren. Wird z. B. eine Ressourcenauslastung von 90 % überschritten, wird eine Warnung ausgelöst. So lassen sich:

• Überlastungen frühzeitig erkennen

• Notfallmaßnahmen vorbereiten

• KI-basierte Prognosen mit Simulationsergebnissen kombinieren

10.7 Nutzen für unterschiedliche Zielgruppen

• Produktionsleitung: operative Steuerung und Auslastung

• Logistik: Engpässe, Umschlagleistung, Lkw-Abfertigung

• Management: Zielerreichung, Kosten, Szenariovergleiche

• IT/Data Science: Datenmodellierung, Simulationstransparenz

10.8 Fazit des Kapitels

KPI-basiertes Performance-Monitoring mit Simio bringt Klarheit in komplexe Systeme. Es macht Erfolge messbar, Schwächen sichtbar und Optimierungspotenziale konkret greifbar – die ideale Grundlage für datengestützte Entscheidungen und kontinuierliche Verbesserung.

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11.1 Strategische Bedeutung simulationsgestützter Entscheidungen

Im globalen Wettbewerb ist es für das Management unerlässlich, fundierte, schnelle und risikoarme Entscheidungen zu treffen. Klassische Kennzahlen und Planungsberichte reichen dafür oft nicht aus. Simio ermöglicht es, Entscheidungsprozesse auf Basis realistischer, datengestützter Modelle und Szenarien zu steuern.

11.2 Von der Intuition zur Evidenz

Manager treffen täglich Entscheidungen mit großen Auswirkungen – zu Investitionen, Personal, Lieferanten oder Produktionskapazitäten. Simulation wandelt Intuition in messbare Evidenz:

• Was passiert, wenn die Nachfrage um 20 % steigt?

• Wie wirken sich neue Lieferanten auf die Produktionsfähigkeit aus?

• Ist ein Neubau effizienter als die Erweiterung bestehender Anlagen?

Solche Fragen können mit Simio konkret simuliert, visualisiert und analysiert werden.

11.3 Entscheidungsunterstützung durch Szenarienvergleich

Simio ermöglicht es, verschiedene Handlungsalternativen direkt miteinander zu vergleichen – z. B. in Bezug auf:

• ROI (Return on Investment)

• Servicegrad und Lieferfähigkeit

• Investitions- vs. Betriebskosten

• Risiko- und Resilienzindikatoren

So lassen sich Entscheidungen priorisieren, absichern und besser kommunizieren.

11.4 Management-Dashboards und Visualisierung

Simio bietet flexible Dashboards, die auf Managementebene aggregierte Informationen bereitstellen:

• KPI-Übersichten mit Ampel- oder Tacho-Logik

• Szenarienübersicht mit Bewertungsmatrix

• Dynamische Reports mit Drill-down-Funktion

• Entscheidungsdiagramme und Heatmaps

11.5 Einbindung des Top-Managements

Für eine erfolgreiche Nutzung simulationsbasierter Planung ist die frühzeitige Einbindung des oberen Managements entscheidend. Empfohlen wird:

• Nutzung verständlicher Visualisierungen (z. B. 3D-Modelle)

• Präsentation alternativer Szenarien und ihrer Auswirkungen

• Bewertung gemeinsam definierter Ziele (z. B. Lieferfähigkeit, Flexibilität, Kosten)

11.6 Praxisbeispiele strategischer Entscheidungen mit Simio

• Standortentscheidung eines neuen Logistikzentrums unter Berücksichtigung von Verkehrsströmen und Kundennähe

• Outsourcing-Vergleich anhand von Szenarien mit Lieferverzögerungen und Qualitätsrisiken

• Investitionsentscheidung in neue Fertigungslinie inkl. Produktionsausfall-Risiko

11.7 Vorteile simulationsgestützter Managemententscheidungen

• Transparenz über Wirkzusammenhänge komplexer Systeme

• Objektivität durch datenbasierte Bewertung

• Risikominderung durch prädiktive Simulation

• Kommunikationsklarheit gegenüber Stakeholdern

• Schnelligkeit bei geänderten Rahmenbedingungen

11.8 Fazit des Kapitels

Simulation mit Simio ist mehr als ein operatives Planungswerkzeug – sie ist ein strategisches Managementinstrument. Durch fundierte, visualisierte und interaktiv testbare Entscheidungsgrundlagen entsteht nicht nur Klarheit, sondern auch Handlungssicherheit in einer dynamischen Welt.

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12.1 Warum Veränderungsmanagement entscheidend ist

Die Einführung simulationsbasierter Methoden verändert nicht nur Werkzeuge, sondern Denkweisen, Entscheidungsprozesse und Verantwortlichkeiten. Ohne ein gezieltes Change Management laufen selbst technisch perfekte Projekte Gefahr zu scheitern – sei es am Widerstand der Beteiligten, an unklarer Kommunikation oder an fehlendem Know-how.

12.2 Projektphasen und ihre Erfolgsfaktoren

Ein erfolgreiches Simulationsprojekt verläuft in mehreren Phasen, die jeweils eigene Anforderungen mit sich bringen:

1. Initialisierung – Zieldefinition, Projektteamaufbau, Stakeholderanalyse

2. Modellierung – Datenaufnahme, Modellstruktur, Softwareeinführung

3. Validierung – Datenabgleich, Iterationen, Systemverständnis

4. Szenarienanalyse – Variantenbildung, Interpretation, Handlungsempfehlungen

5. Implementierung – Maßnahmenumsetzung, Systemanpassung, Training

6. Verankerung – Übergang in den Regelbetrieb, Verstetigung, kontinuierliche Verbesserung

12.3 Rollen im Projektteam

Ein Simulationsprojekt benötigt ein interdisziplinäres Team. Typische Rollen:

• Projektleiter: Koordination, Kommunikation, Zielüberwachung

• Fachbereichsvertreter: Prozesskenntnis, Datenlieferung

• Simio-Modellierer: Modelllogik, Tests, Dokumentation

• IT/Datentechnik: Schnittstellen, Datenbereitstellung

• Management-Sponsor: Rückendeckung, Entscheidungskraft

12.4 Kommunikationsstrategie und Beteiligung

Frühzeitige und zielgruppengerechte Kommunikation ist essenziell:

• regelmäßige Projektupdates für alle Beteiligten

• Visualisierung erster Ergebnisse zur Förderung der Akzeptanz

• Workshops, um Prozesswissen in das Modell einzubringen

• offene Feedback- und Korrekturschleifen zur Modellvalidierung

12.5 Schulung und Kompetenzaufbau

Simulationskompetenz muss aufgebaut und gepflegt werden. Notwendig sind:

• Grundlagenschulungen in Simio und Modelllogik

• Training-on-the-job während des Projekts

• Wissenssicherung durch Dokumentation und Handbücher

• Aufbau eines internen Expertenpools zur langfristigen Betreuung

12.6 Typische Hindernisse und deren Lösung

• Widerstand gegen neue Methoden → frühzeitige Beteiligung, Transparenz

• Fehlende Daten oder Datenqualität → pragmatische Modellierung, Lücken offen benennen

• Zeitdruck im Tagesgeschäft → realistische Projektplanung, klare Verantwortlichkeiten

12.7 Erfolgsfaktoren für nachhaltige Einführung

• Klare Zieldefinition & messbare KPIs

• Pilotprojekte als Lernbasis

• Sichtbare Erfolge frühzeitig teilen

• Flexibles Vorgehen statt starrer Plan

• Management-Sponsoring & Kulturwandel

12.8 Fazit des Kapitels

Simulation ist nicht nur ein Softwareprojekt – sie ist ein Organisationsprojekt. Erfolgreiche Einführung bedeutet: Menschen gewinnen, Prozesse verstehen, Wissen aufbauen und Veränderungen nachhaltig begleiten. Mit professionellem Change Management machen Sie Ihre Simulationslösung zum festen Bestandteil Ihrer Unternehmenssteuerung.

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13.1 Warum Praxisbeispiele wichtig sind

Praxisbeispiele zeigen, wie theoretische Konzepte unter realen Bedingungen angewendet werden – mit messbaren Ergebnissen. Sie machen Simulation greifbar, inspirieren neue Ansätze und helfen, typische Erfolgsfaktoren zu erkennen.

13.2 Automobilindustrie – Taktgenaue Montagesteuerung

Ein großer Automobilhersteller nutzte Simio zur Feinplanung und Simulation einer neuen Montagelinie:

• Optimierung von Taktzeiten bei hoher Variantenvielfalt

• Reduktion von Umlaufbeständen um 35 %

• Simulation von Lieferverzögerungen und Rüstwechseln

• Integration der Simulation in den wöchentlichen Planungsprozess

Mögliches Ergebnis: Deutlich erhöhte Termintreue und kürzere Anlaufphasen bei Produktneueinführungen.

13.3 Maschinenbau – Auftragssteuerung bei Einzelfertigung

Ein mittelständischer Maschinenbauer modellierte seine Werkstattfertigung zur besseren Auftragsplanung:

• Abbildung von Maschinenverfügbarkeiten, Personal, Rüstzeiten

• Simulationsgestütztes Scheduling für mehr Transparenz

• Alternativvergleiche bei Engpassressourcen

Mögliches Ergebnis: Verkürzte Durchlaufzeiten um 28 %, gestiegene Auslastung, nachvollziehbare Auftragsreihenfolgen.

13.4 Lebensmittelindustrie – Linienlayout und Puffermanagement

Ein Produzent von Tiefkühlkost plante den Umbau seiner Verpackungslinie:

• Analyse verschiedener Linienlayouts mit Simio

• Visualisierung der Materialflüsse und Stausituation

• Optimierung von Puffergrößen und Reihenfolgen

Mögliches Ergebnis: Flächeneinsparung von 15 %, Reduktion von Störungen im Verpackungsprozess.

13.5 Logistikzentrum – Routen- und Lageroptimierung

Ein europäisches Distributionszentrum simulierte die komplette Intralogistik:

• Staplerbewegungen, Lagerbelegung, Ein-/Auslagerlogik

• FTS-Steuerung und Ladezonenbelegung

• Szenarien mit Nachfragespitzen und Personalengpässen

Mögliches Ergebnis: 40 % schnellere Kommissionierung in Stoßzeiten, Reduktion von Nacharbeit durch klare Transportregeln.

13.6 Pharmabranche – Risikosimulation und Qualitätssicherung

Ein Pharmaproduzent nutzte Simio zur Absicherung regulatorischer Anforderungen:

• Simulation temperaturkritischer Lagerung und Transporte

• Identifikation kritischer Prozesspfade

• Validierung alternativer Verpackungsstrategien

Mögliches Ergebnis: Zulassung durch Aufsichtsbehörde erleichtert, Qualitätssicherung durch Daten untermauert.

13.7 Fazit des Kapitels

Die Praxis zeigt: Simulation mit Simio ist in unterschiedlichsten Branchen erfolgreich einsetzbar – von hochstandardisierten Linien bis zu flexiblen Einzelprojekten. Entscheidend ist nicht die Größe des Unternehmens, sondern die Bereitschaft, Prozesse systematisch zu analysieren, transparent zu machen und zielgerichtet zu verbessern.

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14.1 Ziel dieses Leitfadens

Der Implementierungsleitfaden zeigt Ihnen einen praxisorientierten Weg auf, wie Sie Simio-Projekte erfolgreich planen, strukturieren, durchführen und nachhaltig in Ihr Unternehmen integrieren. Vom Erstkontakt mit Simio bis zur etablierten Lösung im Regelbetrieb.

14.2 Projektstart: Bedarf erkennen und Ziel definieren

• Durchführung einer Potenzialanalyse: Wo bestehen Engpässe, Unsicherheiten oder Entscheidungsschwächen?

• Definition eines klaren Business Cases mit Zielgrößen (z. B. Durchlaufzeit -20 %, Termintreue +15 %)

• Bildung eines interdisziplinären Teams: Fachbereich, IT, Management, Modellierung

14.3 Auswahl und Vorbereitung der Datenbasis

• Identifikation der relevanten Datenquellen (ERP, MES, Excel, manuelle Erfassung)

• Klärung der Datenverfügbarkeit und -qualität

• Aufbau einer Datenschnittstelle für erste Modellversionen (möglichst automatisiert)

14.4 Modellaufbau in Simio

• Erstellung eines Proof of Concept (PoC): kleiner, klar umrissener Bereich (z. B. Fertigungslinie)

• Iterativer Aufbau des Modells mit Validierung nach jeder Stufe

• Schulung der Anwender direkt während des Modellierungsprozesses

14.5 Validierung und Akzeptanzsicherung

• Abgleich mit realen Ist-Zahlen, idealerweise aus mehreren Perioden

• Einbindung operativer Mitarbeiter zur Plausibilisierung

• Dokumentation der Modellannahmen, Einschränkungen und Datenquellen

14.6 Szenarienentwicklung und Ergebnisanalyse

• Definition von 3–5 realistischen Optimierungs- oder Störungsszenarien

• Durchführung mit Messung zentraler KPIs

• Visualisierung in Dashboards, Gantt-Charts, Heatmaps

• Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen

14.7 Entscheidungsfindung und Umsetzung

• Präsentation der Ergebnisse an Stakeholder

• Priorisierung von Umsetzungsmaßnahmen

• Ableitung eines Implementierungsplans mit Zeit-, Ressourcen- und Budgetrahmen

14.8 Übergang in den Regelbetrieb

• Integration des Simulationsmodells in den Planungsalltag

• Optional: Kopplung mit Live-Datenquellen zur Nutzung als „Digital Twin“

• Einrichtung eines Simulationsverantwortlichen (z. B. Inhouse-Experte oder externer Partner)

14.9 Nachhaltigkeit und Weiterentwicklung

• Aufbau einer Simulationsbibliothek mit wiederverwendbaren Objekten

• Regelmäßige Reviews und Erweiterungen des Modells

• Nutzung des Modells für Schulungen, Investitionsprüfungen, Krisenszenarien

14.10 Fazit des Kapitels

Eine erfolgreiche Simio-Implementierung folgt einem strukturierten, iterativen Ansatz – mit klaren Zielen, abgestimmter Kommunikation und messbaren Ergebnissen. Dieser Leitfaden dient Ihnen als praxisnahe Blaupause, die individuell angepasst und skaliert werden kann.

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15.1 Warum Fehler systematisch analysieren?

Auch gut geplante Simulationsprojekte können scheitern – nicht wegen der Technik, sondern wegen methodischer oder organisatorischer Schwächen. Dieses Kapitel hilft Ihnen, typische Fehlerquellen zu erkennen, zu vermeiden und bewährte Vorgehensweisen gezielt einzusetzen.

15.2 Häufige Fehlerquellen in Simulationsprojekten

• Unklare Zieldefinition: Ohne klare KPIs und Entscheidungsfragen bleibt das Modell beliebig.

• Datenprobleme: Lückenhafte, veraltete oder nicht abgestimmte Daten führen zu fragwürdigen Ergebnissen.

• Zu frühe Detailtiefe: Wer mit einem überladenen Modell startet, verliert schnell den Überblick.

• Fehlende Validierung: Ohne Abgleich mit dem Ist-Zustand bleiben Simulationsergebnisse unbrauchbar.

• Mangelnde Kommunikation: Modelle werden nicht verstanden oder akzeptiert – besonders durch den Shopfloor.

• Einmalprojekt ohne Verstetigung: Wird Simulation nicht verankert, verliert sie ihre Wirkung.

15.3 Best Practices für erfolgreiche Projekte

• Iteratives Vorgehen: Start mit einfachem Basis-Modell, schrittweiser Ausbau

• Frühzeitige Einbindung aller Beteiligten: Vom Werker bis zum CFO

• Modularer Aufbau: Wiederverwendbare Objekte, klare Struktur

• Transparente Annahmen: Alle Modellentscheidungen dokumentieren

• Frühe Erfolge kommunizieren: Sichtbare Wirkung schafft Akzeptanz

15.4 Technische Tipps zur Modellierung in Simio

• Nutzen Sie die Objektorientierung konsequent – für Wiederverwendbarkeit und Übersichtlichkeit

• Definieren Sie Standardprozesse als Templates

• Halten Sie Pfade und Flüsse logisch nachvollziehbar (z. B. Farbcodierungen)

• Arbeiten Sie mit Tooltips, Kommentaren und benannten Elementen im Modell

• Prüfen Sie Modelle regelmäßig auf Performance: Ausführungszeit, Simulationsdauer, Speicherbedarf

15.5 Organisatorische Erfolgsrezepte

• Klare Verantwortlichkeiten für Modellpflege und Weiterentwicklung

• Verankerung im Management – z. B. als Teil der Strategieentwicklung

• Nutzung in Workshops, zur Kommunikation von Investitionen, bei Lieferantenentscheidungen

• Kombination mit Lean-/Six-Sigma-Initiativen zur Operational Excellence

15.6 Fazit des Kapitels

Simulation ist kein Selbstzweck – sie lebt von der richtigen Anwendung. Wenn Sie typische Fehler vermeiden, Best Practices anwenden und Technik mit Organisation verbinden, wird Ihre Simio-Lösung zum Motor für fundierte Entscheidungen und nachhaltige Verbesserungen.

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16.1 Warum ein Blick nach vorn entscheidend ist

Die digitale Transformation schreitet rasant voran. Neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), Cloud Computing und Echtzeitdaten verändern nicht nur die Möglichkeiten der Analyse – sie transformieren auch die Rolle von Simulation grundlegend.

16.2 Künstliche Intelligenz in der Simulation

KI ergänzt die klassische Simulation in vielerlei Hinsicht:

• Prognosemodelle unterstützen die Szenarienbildung mit datengetriebenen Trends

• Machine Learning erkennt Muster in Prozessdaten und schlägt Modellparameter vor

• KI-Optimierer identifizieren in Simio automatisch optimale Steuerungsstrategien

Die Kombination von Simulation und KI ermöglicht proaktive Planung – nicht nur reaktive Bewertung.

16.3 Cloud-basierte Simulationsumgebungen

Die Cloud eröffnet neue Dimensionen für Simio-Projekte:

• Skalierbarkeit: Modelle können parallel auf vielen Rechenkernen laufen

• Zugänglichkeit: mehrere Standorte oder Partner greifen gemeinsam auf Modelle zu

• Kosteneffizienz: keine lokale Hardware-Investition notwendig

• Integration: einfache Anbindung an Cloud-Datenbanken, ERP-Systeme, IoT-Plattformen

16.4 Echtzeitsimulation (Real-time Digital Twin)

Simio bietet Funktionen für digitale Zwillinge, die mit Echtzeitdaten verknüpft sind:

• Live-Abgleich von Modell und Realität

• Frühwarnsysteme für Störungen oder Engpässe

• Anpassung von Simulationsergebnissen bei neuen Inputwerten

• Simulationsgestützte Entscheidungsunterstützung im laufenden Betrieb

16.5 Anwendungsbeispiele innovativer Technologien

• Predictive Maintenance: Kombination aus Simio-Simulation und Sensordaten zur frühzeitigen Wartungsplanung

• Kapazitätsmanagement in Echtzeit: Reaktion auf Störungen mit tagesaktuellen Daten

• Mobiler Zugriff auf Dashboards, Gantt-Pläne und Szenarienvergleiche über Apps oder Browser

16.6 Zukunftsvision: Selbstlernende, adaptive Modelle

Langfristig werden Modelle entstehen, die sich selbst kalibrieren und aus Vergangenheitsdaten lernen. Denkbar sind:

• automatische Identifikation veränderter Prozesslogiken

• kontinuierliches Modell-Update durch Data Streams

• adaptive Reaktion auf saisonale Schwankungen und unvorhergesehene Ereignisse

16.7 Fazit des Kapitels

Die Zukunft der Simulation ist intelligent, vernetzt und dynamisch. Mit Simio sind Sie bereit für eine neue Generation der Entscheidungsunterstützung – datengestützt, cloudbasiert, KI-gestärkt und in Echtzeit handlungsfähig.

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17.1 Der rote Faden: Von der Idee zur Umsetzung

Dieser Leitfaden hat Sie durch die Welt der Materialflusssimulation und des simulationsbasierten Schedulings geführt – mit Fokus auf Simio als führendem Werkzeug für Planung, Analyse und Entscheidungsunterstützung in Produktion, Logistik und SCM. Beginnend bei den Grundlagen über Architektur, Datenintegration und operative Anwendung bis hin zu strategischem Nutzen, Change Management, Best Practices und technologischer Zukunftssicht wurde ein vollständiges Bild gezeichnet.

17.2 Die wichtigsten Erkenntnisse auf einen Blick

• Simulation ist ein strategisches Werkzeug, kein rein technisches Hilfsmittel.

• Daten sind die Grundlage, aber nicht der alleinige Erfolgsfaktor – es braucht auch Methoden, Prozesse und Menschen.

• Szenarien und KPIs ermöglichen fundierte, transparente und robuste Entscheidungen.

• Simio bietet Flexibilität und Tiefe, um unterschiedliche Branchen, Komplexitätsgrade und Fragestellungen abzudecken.

• Zukunftstechnologien wie KI, Cloud und Echtzeitdaten sind integrativer Bestandteil moderner Simulationslösungen.

17.3 Nächste Schritte für Ihr Unternehmen

Wenn Sie Simulation mit Simio in Ihrem Unternehmen einsetzen wollen:

1. Identifizieren Sie einen Pilotbereich mit klarem Ziel (z. B. Engpass, Lieferproblem, Layoutplanung).

2. Stellen Sie ein kleines, interdisziplinäres Team zusammen.

3. Nutzen Sie diesen Leitfaden als Fahrplan – insbesondere Kapitel 14 (Implementierung) und 15 (Fehlervermeidung).

4. Binden Sie Entscheider frühzeitig ein und zeigen Sie erste Ergebnisse visuell.

5. Bauen Sie systematisch Kompetenz auf – durch Schulungen, interne Experten, Partnerschaften.

17.4 Abschließender Ausblick

Die Welt wird dynamischer, vernetzter und datengetriebener. Wer Materialflüsse, Kapazitäten und Risiken aktiv gestalten will, braucht Werkzeuge, die über lineare Planung hinausgehen. Mit Simio setzen Sie auf ein System, das heute einsatzbereit ist – und gleichzeitig offen für die Herausforderungen von morgen.

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Anlageauslastung – Maß für die tatsächliche Nutzung von Anlagen im Verhältnis zur verfügbaren Kapazität.

APS (Advanced Planning & Scheduling) – Systeme zur erweiterten Produktionsplanung, oft regelbasiert und deterministisch.

Digitaler Zwilling – Virtuelles Abbild eines physischen Systems, das dessen Zustand in Echtzeit widerspiegelt.

Echtzeitsimulation – Fortlaufende Simulation, bei der aktuelle Systemdaten kontinuierlich einfließen.

Engpassanalyse – Identifikation von Ressourcen oder Prozessen, die den Gesamtdurchsatz limitieren.

Gantt-Diagramm – Zeitbalkendiagramm zur Darstellung von Auftragsreihenfolgen, Terminen und Ressourcenbelegung.

Heatmap – Visualisierung mit Farbskala zur Darstellung von Intensitäten (z. B. Staus, Auslastung).

KPI (Key Performance Indicator) – Kennzahl zur objektiven Bewertung der Leistung von Prozessen.

Materialflusssimulation – Modellierung und Analyse der Bewegung von Materialen und Informationen in einem System.

Modellvalidierung – Überprüfung, ob ein Simulationsmodell die Realität realitätsnah abbildet.

Predictive Analytics – Datenbasierte Vorhersage zukünftiger Entwicklungen mittels statistischer oder KI-gestützter Verfahren.

Ressourcenkonflikt – Zustand, in dem mehrere Prozesse dieselbe Ressource benötigen, was zu Verzögerungen führt.

Scheduling – Termin- und ressourcengenaue Ablaufplanung von Aufträgen oder Prozessen.

Simio – Softwareplattform für ereignisdiskrete Simulation, objektorientierte Modellierung und simulationsbasiertes Scheduling.

Szenarienmanagement – Methode zur Bewertung alternativer Handlungsoptionen unter Unsicherheiten.

Stochastische Simulation – Simulation mit zufallsbasierten Eingangsdaten, um Varianz und Risiken abzubilden.

Supply Chain Management (SCM) – Ganzheitliche Planung und Steuerung aller logistischen Prozesse vom Rohmaterial bis zum Kunden.

Taktzeit – Zeitintervall, in dem ein Produkt vom Fließband fertiggestellt werden muss, um die Kundennachfrage zu erfüllen.

Visualisierung – Darstellung von Prozessen, KPIs oder Simulationsergebnissen in grafischer Form.

Wertstromanalyse – Methode zur Identifikation von Wertschöpfung und Verschwendung im Material- und Informationsfluss.

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19. Modellierung komplexer Produktionssysteme in Simio

20. Advanced Scheduling mit dynamischen Regeln

21. Layoutplanung und Flächenoptimierung mittels Simulation

22. Mensch-Maschine-Interaktion im Simulationsmodell

23. Integration von Nachhaltigkeitskennzahlen (CO₂, Energie)

24. Einsatz von Simulation in der Krisenprävention und Notfallplanung

25. Simulation als Enabler für Industrie 4.0

26. Schulungskonzepte mit Simio in der betrieblichen Weiterbildung

27. Einfluss von Simio auf Investitionsentscheidungen

28. Agile Simulation: Anpassbare Modellansätze für volatile Märkte

29. Simulation im Kontext von Lieferantenentwicklung und Audits

30. Simio im Umfeld von Nachhaltigkeitszertifizierungen und ESG-Berichterstattung

31. Modellgetriebene Kommunikation im interdisziplinären Projektumfeld

32. Simulation als Instrument der Organisationsentwicklung

33. Simulation und IT-Governance: Standards, Sicherheit, Skalierung

34. Simulation und Controlling: Gemeinsame Sprache für Kosten und Leistung

35. Simio als Plattform für kontinuierliche Verbesserung und Lean-Projekte

36. Simulation und Personalplanung: Flexible Schichtmodelle und Bedarfsanalysen

37. Simulation in der Make-or-Buy-Entscheidung

38.  Simio in der internationalen Standortstrategie

39.  Glossar für Volume 2

19.1 Einleitung: Was ist ein komplexes Produktionssystem?

Komplexe Produktionssysteme zeichnen sich durch eine hohe Varianz in Produktmix, Losgrößen, Abhängigkeiten, Ressourcenkonflikten und überlappenden Fertigungsstufen aus. Hinzu kommen häufig nicht-lineare Prozesse, manuelle Eingriffe, saisonale Schwankungen oder regulatorische Anforderungen. Die Modellierung solcher Systeme in Simio erfordert daher erweiterte Modellierungsstrategien, modulare Architekturen und intelligente Steuerungslogik.

19.2 Modellstruktur: Hierarchie, Modularität und Wiederverwendbarkeit

Ein bewährter Ansatz ist die Nutzung hierarchischer Modellierung in Simio:

• Top-Level-Modelle für Werksübersichten

• Submodelle für einzelne Linien, Zellen oder Fertigungsinseln

• Objektbibliotheken für standardisierte Prozesse (z. B. Be- und Entladung, Prüfschritte)

Diese Struktur ermöglicht Wartbarkeit, Skalierbarkeit und parallele Entwicklung im Team.

19.3 Erweiterte Logik: Prozesslogik, Entscheidungsregeln, Zustandsabhängigkeiten

Komplexe Systeme benötigen fein granulierte Entscheidungslogiken. In Simio lassen sich z. B. realisieren:

• Conditional Routing basierend auf Produktattributen oder Maschinenstatus

• State-Dependent Logic für adaptive Verhalten bei Ressourcenverfügbarkeit

• Failure and Maintenance Modeling mit stochastischen Parametern

19.4 Datenanbindung: ERP-Kopplung, Konfigurationsdateien und Schnittstellen

Bei komplexen Produktionssystemen empfiehlt sich:

• Import der Produktionsaufträge direkt aus ERP/MES (z. B. über CSV, SQL, REST)

• Nutzung von konfigurierbaren Excel-Sheets zur Produktlogik

• Anbindung an Sensordaten für Echtzeitreaktionen

19.5 Praxisbeispiel: Fertigung mit parallelen Linien und sequenziellen Prüfprozessen

Ein Praxisbeispiel ist die simultane Fertigung mehrerer Varianten mit dynamischem Rüstverhalten und Prüfstationen:

• Simio-Elemente wie „Worker“, „Server“ und „Combiner“ ermöglichen flexible Modellierung

• Aufträge durchlaufen Prüfschritte mit Rework-Schleifen

• Taktung erfolgt dynamisch basierend auf Pufferständen

19.6 Visualisierung und Analyse

Für das Management ist eine klare visuelle Darstellung entscheidend:

• Farbcodierung von Linien, Störungen, Rüstphasen

• Animierte Ressourcenbewegung zur Prozessveranschaulichung

• KPI-Dashboards zur Übersicht über Auslastung, Durchsatz und Engpässe

19.7 Fazit und Ausblick

Die Modellierung komplexer Produktionssysteme in Simio eröffnet die Möglichkeit, dynamische Wechselwirkungen sichtbar zu machen, Engpässe proaktiv zu adressieren und realitätsnahe Entscheidungen vorzubereiten. Mit einem methodisch sauberen Aufbau wird Simio zum integrativen Steuerungsinstrument – nicht nur für das operative, sondern auch das strategische Produktionsmanagement.

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20.1 Ziel des Kapitels

In diesem Kapitel erfahren Sie, wie sich mit Simio hochflexible, dynamische Scheduling-Strategien realisieren lassen – angepasst an volatile Auftragsstrukturen, Kapazitätsengpässe und Produktvarianten.

20.2 Grundprinzipien des Advanced Scheduling in Simio

Im Gegensatz zu statischen Ablaufplänen basiert Advanced Scheduling in Simio auf:

• Ereignisbasierter Planung statt fester Zeitslots

• Ressourcenzuweisung in Echtzeit nach Zuständen und Prioritäten

• Berücksichtigung konkurrierender Ziele (z. B. Rüstminimierung vs. Liefertermin)

20.3 Dynamische Regeln im Scheduling

Dynamische Regeln definieren, wie Aufträge priorisiert, eingeplant und umgeplant werden. Beispiele:

• Shortest Processing Time (SPT)

• Earliest Due Date (EDD)

• Slack Time Remaining

• Setup Group Based Sequencing

• Hybrid-Strategien mit Wechselautomatik je nach Auslastung

Simio erlaubt es, diese Regeln per Property, State oder Prozesslogik individuell zu steuern.

20.4 Einsatz von Custom Schedulers und Erweiterungsschnittstellen

Mit Simio können eigene Scheduling-Komponenten erstellt werden:

• Nutzung von Add-On Processes zur Modifikation von Dispatch-Entscheidungen

• Implementierung von Custom Scheduling-Logik über Process-Flow-Steuerung

• Einsatz von externen Optimierern via API (z. B. Simio OptQuest)

20.5 Praxisbeispiel: Sequenzsteuerung in einem High-Mix-Low-Volume-Umfeld

Ein Unternehmen mit hoher Variantenvielfalt und schwankenden Lieferfristen setzt Simio ein zur:

• Live-Neuplanung bei Eilaufträgen oder Maschinenausfall

• Rüstoptimierten Gruppierung von Aufträgen

• Prioritätsvergabe anhand Materialverfügbarkeit und Lieferverträgen

Mögliches Ergebnis: Reduktion der Lieferverzögerungen um 47 %, Auslastungssteigerung um 22 %.

20.6 Visualisierung und Kommunikation

Simio stellt vielfältige Visualisierungsmöglichkeiten bereit:

• Gantt-Charts mit Echtzeitstatus

• Farbige Darstellung von Rüstwechseln und Lieferterminverletzungen

• Simulationsergebnisse auf Zeitachsen – inkl. KPIs wie Tardiness, WIP, OEE

20.7 Fazit

Advanced Scheduling mit dynamischen Regeln ermöglicht eine hochgradig reaktionsfähige Planung in dynamischen Produktionssystemen. Simio bietet dafür eine flexible Plattform, die klassische Heuristiken mit datengetriebenem Verhalten kombiniert – und so operative Exzellenz auch bei volatiler Marktsituation sicherstellt.

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21.1 Einleitung

Ein optimal gestaltetes Produktions- oder Logistiklayout ist ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Unzureichend geplante Wege, überdimensionierte Lagerflächen oder suboptimale Maschinenanordnungen verursachen unnötige Kosten, Wartezeiten und Ineffizienzen. In diesem Kapitel wird gezeigt, wie Simio bei der objektiven Bewertung und Optimierung von Layouts unterstützt.

21.2 Ziele der Layoutsimulation

• Reduktion innerbetrieblicher Transportwege

• Minimierung der Durchlaufzeit

• Verbesserung der Flächennutzung (m²/Wertstrom)

• Optimale Positionierung von Maschinen, Lagern, Übergabezonen

• Abbildung von Variantenflüssen und Ausweichrouten

21.3 Modellierung von Layouts in Simio

Simio erlaubt eine exakte Abbildung von Layouts auf Basis von CAD-Plänen oder Maßvorgaben:

• Import von Grundrissen oder Plänen (z. B. als Bild-Overlay)

• Verwendung von Spatial Elements: Paths, Nodes, Transfer Nodes

• Definition von Transportpfaden mit Distanzen, Geschwindigkeiten und Prioritäten

• Flächenorientierte Darstellung von Ressourcen und Buffern

21.4 Analyse und Optimierungsmöglichkeiten

• Engpassanalyse durch Heatmaps (z. B. Fahrwegüberlastungen, Rückstauzonen)

• Vergleich verschiedener Layoutalternativen mit identischen Produktionsdaten

• Ermittlung optimaler Positionen für Zwischenlager oder Materialübergaben

• Untersuchung der Flexibilität bei Umrüstungen oder Umbauten

21.5 Praxisbeispiel: Neuplanung einer Endmontagelinie

Ein Automobilzulieferer plant den Umbau seiner Endmontage. Simio kommt zum Einsatz für:

• Ermittlung der besten Positionierung von Werkzeugstationen

• Simulation von Laufwegen für manuelle und fahrerlose Transportsysteme

• Vergleich zwischen U-Zellen-, Linien- und Inselstruktur

Mögliches Ergebnis: Reduktion der durchschnittlichen Wege um 31 %, Verbesserung der Flächeneffizienz um 19 %.

21.6 Visualisierung und Stakeholder-Einbindung

• Simio ermöglicht eine leicht verständliche Animation der Materialflüsse

• Einsatz in Layoutworkshops mit Lean-, Technik- und Logistikabteilung

• Verknüpfung mit Investitionsrechnungen (ROI, Break-Even bei Umbau)

21.7 Fazit

Layoutsimulation mit Simio ersetzt Bauchentscheidungen durch datenbasierte Alternativenvergleiche. Dabei ermöglicht sie nicht nur eine visuelle Plausibilisierung, sondern auch eine strategische Neuausrichtung ganzer Wertstromdesigns – transparent, effizient und reproduzierbar.

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22.1 Zielsetzung

In modernen Produktions- und Logistiksystemen sind Mensch und Maschine eng miteinander verzahnt. Um den realen Ablauf realitätsnah zu simulieren, muss auch die Interaktion dieser Akteure im Modell korrekt abgebildet werden. Dieses Kapitel zeigt, wie Simio diese Beziehungen unterstützt – und wie Sie daraus präzisere und anwendbare Ergebnisse gewinnen.

22.2 Abbildung manueller Tätigkeiten in Simio

Simio bietet vielfältige Möglichkeiten zur Modellierung menschlicher Arbeitsprozesse:

• Verwendung des Objekttyps „Worker“ mit Eigenschaften wie Geschwindigkeit, Verfügbarkeit, Qualifikation

• Zuweisung zu Ressourcen, Stationen und Aufgaben via Task Sequences

• Abbildung von Personalbewegungen, Pausenzeiten und Schichtmodellen

22.3 Koordination mit Maschinen und Anlagen

Häufig sind menschliche Tätigkeiten in den Ablauf von Maschinen eingebettet:

• Vorbereitende Arbeiten vor dem Start eines Bearbeitungsvorgangs

• Kontrollschritte, Umrüstungen, Prüfungen

• Interaktion über Shared Resources: Bediener werden Maschinen dynamisch zugewiesen

Simio ermöglicht dies durch:

• Synchronisation über Add-On-Processes

• Prioritätslogiken bei Mehrfachanfragen

• Visualisierung durch Animation von Bedienvorgängen

22.4 Ergonomie- und Wegeoptimierung

Die realistische Modellierung der Bewegungen und Tätigkeiten erlaubt die Analyse ergonomischer Aspekte:

• Optimierung der Laufwege, Bewegungsfrequenz und Belegungsdichte

• Identifikation ergonomisch ungünstiger Tätigkeiten oder Wechselhäufigkeiten

• Integration in Lean-Konzepte wie 5S oder U-Zellen

22.5 Praxisbeispiel: Kommissionierung mit Mensch-Roboter-Interaktion

Ein Logistikzentrum testet eine neue Form der kooperativen Kommissionierung:

• Mensch kommissioniert Artikel, Roboter übernimmt Transport

• Simio simuliert Varianten: rein manuell, Hybrid, rein automatisiert

• Auswertung der Belastung des Bedieners, Systemdurchsatz, Wegezeiten

Mögliches Ergebnis: Hybridvariante erreicht 26 % schnelleren Durchsatz bei 38 % reduzierter körperlicher Belastung

22.6 Visualisierung und Kommunikation

Die Integration menschlicher Arbeitsschritte wird durch:

• animierte Bewegungen im 2D-/3D-Modell,

• Zeitbalken-Analysen der Auslastung pro Person,

• Heatmaps zu Wegintensität

für verschiedenste Stakeholder nachvollziehbar gemacht – von der Arbeitsvorbereitung bis zur Geschäftsleitung.

22.7 Fazit

Die realitätsnahe Abbildung von Mensch-Maschine-Interaktion in Simio ermöglicht nicht nur eine präzisere Prozessdarstellung, sondern auch die Verbesserung von Arbeitsbedingungen und Produktivität. Simulation wird so zum Instrument technischer wie sozialer Exzellenz.

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23.1 Motivation und Relevanz

Nachhaltigkeit ist längst kein „Add-on“ mehr – sie ist zu einem strategischen Entscheidungsparameter geworden. Produktions- und Logistiksysteme müssen nicht nur wirtschaftlich effizient, sondern auch ökologisch verantwortungsvoll geplant und betrieben werden. Simio bietet die Möglichkeit, Nachhaltigkeitskennzahlen wie Energieverbrauch oder CO₂-Emissionen als integrale Bewertungsgrößen in Simulationsmodelle einzubinden.

23.2 Definition relevanter Nachhaltigkeitsmetriken

Typische Nachhaltigkeitskennzahlen im Produktionsumfeld sind:

• CO₂-Ausstoß pro Fertigungsauftrag, Ressource oder Transportvorgang

• Energieverbrauch pro Maschine, pro Zeiteinheit oder pro Output

• Ressourceneffizienz-Indizes wie Materialnutzungsgrad oder Wasserverbrauch

• Abfallmengen und Recyclingraten

23.3 Umsetzung in Simio

Diese Größen können in Simio über eigene State-Variablen, Add-On-Prozesse und Custom Properties abgebildet werden:

• Zuweisung eines Energieverbrauchs pro Zeiteinheit oder Bearbeitungsvorgang

• Berechnung des CO₂-Fußabdrucks durch Multiplikation mit Emissionsfaktoren

• Aggregation auf Maschinen-, Linien- oder Werksebene

• Visualisierung durch Echtzeit-Output-Statistiken und Zeitverlauf

23.4 Praxisbeispiel: Vergleich konventioneller und grüner Produktionsstrategien

Ein Hersteller simuliert zwei Varianten der Auftragsabwicklung:

• Variante A: konventionelle Planung mit maximaler Ressourcenauslastung

• Variante B: ökologische Optimierung mit Fokus auf emissionsarme Maschinen und geringere Rüstvorgänge

Mögliches Ergebnis: Variante B zeigt bei 9 % längerer Durchlaufzeit eine Reduktion des CO₂-Ausstoßes um 42 %.

23.5 Nutzen für Stakeholder

• Produktionsleiter erkennen „Quick Wins“ durch energieeffizientere Planung

• Nachhaltigkeitsbeauftragte erhalten belastbare Zahlen für Nachhaltigkeitsberichte

• Geschäftsführung kann ökologische Effekte in strategische Entscheidungen einbeziehen

• Öffentlichkeit und Regulatorik verlangen zunehmend Nachweise für Nachhaltigkeit – Simio unterstützt deren Generierung

23.6 Fazit

Die Integration ökologischer Kennzahlen in die Simulation ermöglicht es, Zielkonflikte zwischen Leistung und Nachhaltigkeit transparent zu machen – und aufzulösen. Simio macht „grüne Planung“ quantifizierbar, verhandlungsfähig und revisionssicher.

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24.1 Bedeutung proaktiver Resilienz

Krisen wie Pandemien, Naturkatastrophen, politische Instabilität oder Lieferengpässe haben verdeutlicht, wie verletzlich globale Lieferketten und Produktionsnetzwerke sein können. Simio unterstützt Unternehmen dabei, auf solche Eventualitäten vorbereitet zu sein – durch gezielte Risikoanalyse und die Entwicklung robuster Handlungsoptionen.

24.2 Typische Fragestellungen in der Krisensimulation

• Was passiert bei Ausfall kritischer Maschinen oder Infrastruktur?

• Wie wirkt sich der Verlust eines Lieferanten aus?

• Wie können Schichtmodelle bei Personalausfällen flexibel angepasst werden?

• Welche Alternativprozesse sichern den Betrieb in Notlagen?

24.3 Methodischer Ansatz mit Simio

• Modellierung von Störereignissen (z. B. Ressourcen-Ausfall, Kapazitätsreduktion)

• Definition von Szenarien wie Stromausfall, Streik, Nachfrageschock

• Abbildung von Wiederanlaufstrategien, Umschaltungen, Redundanzen

• Vergleich von Präventionsstrategien auf Basis von KPI-Auswirkungen

24.4 Fallbeispiel: Lieferengpass durch Hafensperrung

Ein Produktionsunternehmen simuliert die Auswirkungen einer unerwarteten Hafenschließung:

• Szenario A: Standardprozess ohne Reaktion

• Szenario B: Aktivierung eines Alternativ-Lieferanten mit höherem Preis

• Szenario C: Vorratsproduktion zur Risikopufferung

Mögliches Ergebnis: Variante C führt zu leicht höheren Lagerkosten, vermeidet jedoch Komplettausfall und sichert Lieferfähigkeit für 12 Tage.

24.5 Nutzen für die Unternehmenssicherheit

• Transparenz über Verwundbarkeiten entlang der Wertschöpfung

• Bewertung wirtschaftlicher Auswirkungen unterschiedlicher Maßnahmen

• Ableitung strukturierter Notfallpläne für operative Einheiten

• Stärkung der strategischen Entscheidungsfähigkeit im Krisenfall

24.6 Fazit

Simulation mit Simio wird zu einem unverzichtbaren Bestandteil moderner Risikomanagement-Strategien. Durch das proaktive Durchspielen realistischer Krisenszenarien lassen sich Schwächen frühzeitig erkennen, Alternativen bewerten und die Resilienz der Organisation substantiell steigern.

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25.1 Industrie 4.0 – mehr als Automatisierung

Industrie 4.0 steht für die umfassende Digitalisierung industrieller Wertschöpfung. Kernelemente wie Cyber-Physical Systems, vernetzte Maschinen, intelligente Produkte und dezentrale Entscheidungen erfordern neue Denkweisen in der Planung und Steuerung. Simio fungiert hier als Bindeglied zwischen Planungssystemen, realen Prozessen und digitalen Zwillingen.

25.2 Digitale Zwillinge und Echtzeitreaktion

Simio ermöglicht die Erstellung dynamischer, datengestützter Abbildungen realer Produktionssysteme – als Digital Twin:

• Verknüpfung mit Echtzeitdatenquellen über OPC UA, REST APIs oder Datenbanken

• Simulation von Systemverhalten unter sich ändernden Bedingungen

• Was-wäre-wenn-Analysen auf operativer wie strategischer Ebene

25.3 Adaptive Planung und dezentrale Steuerung

Mit Simio lassen sich adaptive Steuerungssysteme modellieren, bei denen Planung nicht top-down erfolgt, sondern in Echtzeit an sich ändernde Bedingungen angepasst wird:

• Ressourcenzuweisung basierend auf Zustandsdaten

• Umplanung bei Störungen ohne manuelles Eingreifen

• Kombination von Planung, Simulation und Automatisierung in einem Loop

25.4 Interoperabilität mit IoT und MES-Systemen

Simio bietet Offenheit für Systemintegration:

• Anbindung an Manufacturing Execution Systems (MES)

• Verknüpfung mit IoT-Plattformen zur Nutzung von Maschinendaten

• Übergabe von Simulationsergebnissen an übergeordnete IT-Systeme

25.5 Praxisbeispiel: Smarte Liniensteuerung

Ein Hersteller verknüpft Sensorwerte (z. B. Temperatur, Durchsatz, Vibration) mit Simio, um:

• proaktiv Wartungen einzuplanen (Predictive Maintenance)

• Linien-Performance bei Materialknappheit automatisch neu zu priorisieren

• das Bedienpersonal kontextsensitiv zu entlasten

Mögliches Ergebnis: Steigerung der Linienverfügbarkeit um 14 %, Reduktion der Ausschussquote um 23 %.

25.6 Fazit

Simulation in Simio ist ein Schlüsselwerkzeug für die erfolgreiche Umsetzung von Industrie 4.0. Sie bietet nicht nur ein virtuelles Testfeld, sondern fungiert als kognitives Steuerungsinstrument in vernetzten Produktionssystemen – intelligent, integriert, iterativ.

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26.1 Bedeutung der Qualifikation für den Simulationserfolg

Die Einführung von Simio ist nicht nur eine technische, sondern auch eine kulturelle Transformation. Die Befähigung von Mitarbeitenden zur eigenständigen Modellierung, Auswertung und Interpretation ist entscheidend für einen nachhaltigen Nutzen. Ein strukturiertes Schulungskonzept trägt maßgeblich zur Akzeptanz, Effizienz und Weiterentwicklung bei.

26.2 Zielgruppen und Schulungstypen

Unterschiedliche Rollen erfordern spezifisch angepasste Lerninhalte:

• Planer & Prozessingenieure: Modellierung, KPI-Auswertung, Layoutlogik

• IT & Datenverantwortliche: Schnittstellen, Datenmodelle, Automatisierung

• Führungskräfte: Interpretation von Simulationsergebnissen, Entscheidungsvorlagen

• Produktionspersonal: Grundlagenverständnis, Modellkommunikation, Feedback

26.3 Formate der Wissensvermittlung

• Inhouse-Workshops mit unternehmensspezifischen Beispielen

• Online-Lernmodule mit interaktiven Übungen

• Blended-Learning-Programme über mehrere Wochen mit Praxisprojekten

• Zertifizierte Qualifizierungen in Kooperation mit Hochschulen oder Simio-Schulungsanbietern

26.4 Didaktische Prinzipien

• Problemorientierung: Schulungsinhalte orientieren sich an realen Fragestellungen

• Modularisierung: Lernpfade nach Vorkenntnissen und Zielrolle

• Hands-On-Training: Hoher Übungsanteil mit Simio-Live-Systemen

• Peer-Learning: Erfahrungsaustausch zwischen Teilnehmern fördern

26.5 Praxisbeispiel: Simio-Einführung in einem Industriebetrieb

Ein Maschinenbauunternehmen integriert Simio flächendeckend:

• Stufenweise Schulung von 40 Mitarbeitenden über 6 Monate

• Aufbau eines internen Multiplikatoren-Netzwerks

• Einsatz realer Simulationsprojekte zur Zertifizierung

Mögliches Ergebnis: Eigenständige Modellerstellung in allen Fachbereichen, Reduktion externer Beratung um 70 %.

26.6 Fazit

Ein nachhaltiger Simio-Einsatz erfordert ein durchdachtes, rollenspezifisches Schulungskonzept. Nur wenn Mitarbeitende nicht nur „anwenden“, sondern auch „verstehen“, entsteht aus einem Softwaretool eine strategische Fähigkeit zur Simulation – und damit zur besseren Gestaltung der Zukunft.

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27.1 Strategischer Kontext

Investitionsentscheidungen im industriellen Umfeld betreffen häufig mehrjährige Bindungen von Kapital in Maschinen, Anlagen, Gebäude oder Logistiksysteme. Diese Entscheidungen sind komplex, risikobehaftet und oft politisch aufgeladen. Simulation mit Simio kann helfen, diese Prozesse objektiver, transparenter und wirtschaftlich fundierter zu gestalten.

27.2 Typische Anwendungsbereiche

• Neubau von Produktions- oder Logistikzentren

• Investition in neue Maschinentechnologien oder Automatisierung

• Umbauten von Layouts, Materialflüssen oder Ressourcen

• Make-or-Buy-Entscheidungen in der Supply Chain

27.3 Methodik der Investitionsbewertung mit Simio

Simio ermöglicht es, geplante Investitionen vorab in einem dynamischen Modell zu evaluieren:

• Modellierung des Status Quo und potenzieller Alternativen

• Integration realer Kosten- und Leistungskennzahlen

• Ermittlung quantitativer Effekte (z. B. Durchsatz, Taktzeit, Auslastung)

• Berechnung von ROI, Break-Even, Payback Period auf Simulationsbasis

27.4 Vorteile für Entscheidungsträger

• Visualisierte Entscheidungsgrundlagen für Gremien und Investoren

• Reduktion von Fehlinvestitionen durch Testbarkeit und Variantenvergleich

• Erhöhung der interdisziplinären Akzeptanz durch transparente Kommunikation

• Nachvollziehbare Sensitivitätsanalyse bei schwankenden Parametern

27.5 Praxisbeispiel: Automatisierung einer Montagelinie

Ein Elektronikfertiger plant die Umstellung einer Linie auf robotergestützte Montagetechnik:

• Simio simuliert Ist-Zustand, teilautomatisierte und vollautomatisierte Lösung

• Darstellung der Produktionsleistung, Störanfälligkeit, Energieverbrauch

• Kalkulation des ROI auf 7-Jahres-Sicht inkl. Wartung und Personalkosten

Mögliches Ergebnis: Vollautomatisierung erreicht Break-Even nach 4,3 Jahren, Teilautomatisierung nach 2,1 Jahren – aber mit geringerem Risikoprofil. Entscheidung fällt zugunsten der mittleren Variante.

27.6 Fazit

Simio bringt Fakten in die Investitionsplanung – in Form visueller, quantitativer und wirtschaftlich greifbarer Szenarien. Dadurch entsteht eine neue Qualität von Entscheidungssicherheit, die sowohl technische als auch kaufmännische Perspektiven integriert.

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28.1 Hintergrund: Agilität als Überlebensfaktor

In volatilen Märkten müssen Unternehmen kurzfristig auf Änderungen reagieren können – sei es durch Nachfrageverschiebungen, Lieferengpässe, Preisänderungen oder technologische Disruption. Klassische Simulationsmodelle geraten dabei oft an Grenzen, da sie starr, spezifisch und nicht für häufige Anpassungen konzipiert sind. Simio ermöglicht agile Modellierung durch Modularität, Wiederverwendbarkeit und Konfigurierbarkeit.

28.2 Merkmale agiler Simulationsmodelle

• Modularer Aufbau: Teilmodelle für einzelne Prozessbereiche, flexibel kombinierbar

• Parametrierbarkeit: Nutzung von Excel/SQL als Konfigurationsbasis

• Versionierung & Szenariomanagement für schnelle Vergleichbarkeit

• Scripting-Flexibilität über Process-Logik ohne tiefen Programmieraufwand

28.3 Vorteile agiler Modellierung mit Simio

• Schnelle Iterationen bei sich ändernden Rahmenbedingungen

• Reduktion von Pflegeaufwand und Entwicklungszeiten

• Höhere Akzeptanz durch fachbereichsnahe Anpassbarkeit

• Skalierbarkeit vom Pilotprojekt zur unternehmensweiten Nutzung

28.4 Praxisbeispiel: Simio als Analyseplattform bei Produktneueinführungen

Ein Konsumgüterhersteller setzt Simio als agiles Tool zur Bewertung neuer Verpackungs- und Linienkonzepte ein:

• Parametersteuerung über Excel-Dateien durch Produktmanagement

• Integration neuer Maschinenlayouts innerhalb weniger Stunden

• Szenarienvergleich: Kleinlosproduktion vs. Großserienstrategie

Mögliches Ergebnis: Entscheidungsgrundlage innerhalb von 2 Tagen, anstatt 2 Wochen wie früher. Gleichzeitig bleiben Modelle langfristig nutzbar.

28.5 Organisatorische Rahmenbedingungen

• Einbindung eines Simulationsverantwortlichen in frühe Projektphasen

• Modell-Template-Strategie zur Wiederverwendung und Dokumentation

• Verknüpfung mit agilen Methoden wie SCRUM oder Design Thinking

28.6 Fazit

Agile Simulation mit Simio wird zum Steuerungselement für flexible Unternehmensführung. Sie macht nicht nur komplexe Systeme verständlich, sondern auch anpassbar – im Tagesgeschäft wie in der Strategie. In unsicheren Zeiten wird das zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

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29.1 Hintergrund: Lieferkette als kritischer Erfolgsfaktor

In globalen Wertschöpfungsnetzwerken sind Lieferanten nicht nur Zulieferer, sondern integrale Bestandteile des Leistungssystems. Die Simulation hilft dabei, deren Rolle zu verstehen, zu optimieren und transparent zu machen – insbesondere im Rahmen von Audits und Entwicklungsprogrammen.

29.2 Anwendungsbereiche

• Bewertung der Lieferantenleistung in Produktionsszenarien

• Simulation der Auswirkungen von Lieferverzögerungen oder Qualitätsabweichungen

• Integration in Werks-Audits oder Re-Audits

• Entwicklung alternativer Lieferantenstrategien

29.3 Methodische Umsetzung in Simio

• Modellierung externer Zulieferflüsse als eigene Entitäten

• Zuordnung von Parametern wie Lieferzeit, Fehlerrate, Flexibilität

• Einbindung von Eskalationslogiken (z. B. Rückgriff auf Ersatzlieferanten)

• KPI-Bewertung je Lieferant (z. B. Taktverzögerung, Sicherheitsbestand)

29.4 Praxisbeispiel: Lieferantenaudit in der Pharmaindustrie

Ein Pharmahersteller simuliert verschiedene Szenarien zur Bewertung eines neuen Verpackungspartners:

• Varianten mit unterschiedlicher Anlieferfrequenz und Fehlerrate

• Bewertung der Lagerreichweite und Charge-Retention-Quoten

• Integration in GMP-Auditbericht mit Simio-basierten KPIs

Mögliches Ergebnis: Entscheidung für Partner mit mittlerer Kostenstruktur, aber höherer Liefersicherheit – belegt durch Simio-Simulation.

29.5 Nutzen für Supply Chain Management und Qualitätssicherung

• Objektive Lieferantenbewertung auf Basis realitätsnaher Szenarien

• Fundierte Vorbereitung von Audits und Auditabwehr

• Kontinuierliche Weiterentwicklung durch „Simulationsbasierte Lieferantenentwicklung“

• Erhöhte Transparenz für QS, Einkauf und Planung

29.6 Fazit

Simulation mit Simio bietet ein neues Instrumentarium für die strategische Entwicklung und objektive Bewertung von Lieferantenbeziehungen. Damit wird die Lieferkette nicht nur effizienter, sondern auch widerstandsfähiger und qualitativ abgesichert.

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30.1 Hintergrund und gesellschaftlicher Kontext

Nachhaltigkeit und verantwortungsvolles Wirtschaften sind zentrale Themen unserer Zeit. Unternehmen stehen zunehmend unter regulatorischem, gesellschaftlichem und marktwirtschaftlichem Druck, ihre ökologischen und sozialen Auswirkungen offenzulegen – etwa durch ESG-Berichterstattung oder Teilnahme an Nachhaltigkeitszertifizierungen (z. B. ISO 14001, EMAS, GRI, CDP).

30.2 Relevante Kennzahlen und Anforderungen

• Umweltindikatoren: CO₂-Emissionen, Energieverbrauch, Abfallaufkommen, Wasserverbrauch

• Soziale Aspekte: Arbeitssicherheit, Mitarbeiterbelastung, Schichtgestaltung

• Governance-Faktoren: Risikobewertung, Transparenz, Regelkonformität

30.3 Einsatz von Simio zur Erhebung und Nachweisdokumentation

Simio kann als Werkzeug zur Generierung belastbarer Nachhaltigkeitskennzahlen dienen:

• Dynamische Berechnung von energie- und emissionsbezogenen Metriken auf Prozessbasis

• Visualisierung der ökologischen Belastung einzelner Produktionslinien

• Bewertung alternativer Szenarien hinsichtlich ökologischer Bilanz

• Dokumentation von ESG-Auswirkungen im Zeitverlauf als Auditgrundlage

30.4 Praxisbeispiel: Vorbereitung auf ESG-Rating

Ein Maschinenbauer will sich auf ein ESG-Rating vorbereiten:

• Aufbau eines digitalen Zwillings mit CO₂-Kalkulation auf Bauteilebene

• Simio wird genutzt zur Bewertung verschiedener Fertigungsstrategien (Make-to-Stock vs. Make-to-Order)

• Integration der Simio-Ergebnisse in ESG-Report und Nachhaltigkeitsstrategie

Mögliches Ergebnis: Verbesserte Bewertung im Umweltbereich, Identifikation von fünf Maßnahmen mit hoher Wirkung und kurzfristiger Umsetzbarkeit.

30.5 Nutzen für Zertifizierungen und Reporting

• Nachvollziehbarkeit gegenüber Auditoren und Stakeholdern

• Datenbasiertes Nachhaltigkeitsmanagement statt rein deklarativer Aussagen

• Konsistenz zwischen operativen Modellen und strategischen Zielen

• Verstärkung von Green Branding und Investor Relations

30.6 Fazit

Mit Simio lässt sich Nachhaltigkeit nicht nur modellieren, sondern auch systematisch nachweisen. Damit wird Simulation zum Werkzeug der Glaubwürdigkeit – im Dienst von Umwelt, Gesellschaft und Unternehmenserfolg.

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31.1 Kommunikation als Erfolgsfaktor in Simulationsprojekten

Simulation ist nicht nur Technik – sie ist auch Kommunikation. Gerade in interdisziplinären Projekten, in denen Vertreter aus Produktion, Logistik, IT, Controlling und Management zusammenarbeiten, ist die Klarheit der Darstellung entscheidend für Akzeptanz und Erfolg.

31.2 Die Rolle von Simio-Modellen als Kommunikationsobjekte

Ein Simio-Modell kann mehr als rechnen – es erklärt, visualisiert, validiert und überzeugt:

• Visualisierung komplexer Sachverhalte für nicht-technische Stakeholder

• Verständnisförderung durch animierte Abläufe in 2D und 3D

• Nachvollziehbarkeit durch transparente Modellstruktur und Parametrierung

• Diskussionsgrundlage für Prozessverantwortliche und Entscheidungsträger

31.3 Kommunikationsformate mit Simio

• Live-Modellreviews mit kollaborativem Variantenvergleich

• Animationsgestützte Präsentationen für interne Gremien oder externe Partner

• Dashboards mit KPI-Darstellung und Filteroptionen

• Export von Videoanalysen, Heatmaps und Interaktionsprotokollen

31.4 Praxisbeispiel: Projektarbeit in einem Automobilwerk

Ein OEM nutzt Simio zur Einführung einer neuen Montagelinie. Beteiligte:

• Produktion (Layout, Taktung)

• Logistik (Versorgungskonzepte)

• Qualität (Ergonomie, Prüfprozesse)

• IT (MES-Anbindung)

Simio dient als „gemeinsames Bild“ der neuen Linie. Unterschiedliche Perspektiven werden modellgestützt vereint und synchronisiert.

Mögliches Ergebnis: Projektlaufzeit wird um 22 % reduziert, Reibungsverluste zwischen Abteilungen deutlich minimiert.

31.5 Erfolgsfaktoren für modellgetriebene Kommunikation

• Frühzeitige Einbindung aller Stakeholder in das Modellverständnis

• Iterative Präsentation von Zwischenständen zur Validierung

• Schulung im Lesen und Bewerten von Simulationsmodellen

• Modellpflege als Kommunikationskultur, nicht nur technische Aufgabe

31.6 Fazit

Simio-Modelle sind mehr als Werkzeuge zur Prozessabbildung – sie sind Dialogplattformen. Wer sie strategisch einsetzt, schafft eine gemeinsame Sprache im Projektteam und verankert fundierte Entscheidungen über Abteilungsgrenzen hinweg.

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32.1 Die Organisation als dynamisches System

Organisationen befinden sich in einem ständigen Wandel – sei es durch Wachstum, Umstrukturierungen, Technologiewechsel oder kulturelle Veränderungen. Simulation kann nicht nur Prozesse abbilden, sondern auch Organisationsstrukturen, Rollenverteilungen, Kommunikationsflüsse und Veränderungsszenarien modellieren.

32.2 Einsatzbereiche organisationaler Simulation

• Reorganisation von Abteilungen und Werksstrukturen

• Bewertung neuer Führungsmodelle und Teamaufstellungen

• Simulation von Kommunikations- und Eskalationspfaden

• Messung von Veränderungsresistenz und Adaptionsfähigkeit

32.3 Methodik mit Simio

• Nutzung von Simio-Objekten zur Abbildung organisationaler Rollen, Schnittstellen und Entscheidungslogik

• Verknüpfung mit prozessualen Leistungskennzahlen (z. B. Durchlaufzeit, Qualität)

• Einbindung von Soft-Factors über Zustandsvariablen (z. B. Belastung, Motivation)

• Szenariensimulation: z. B. Einführung agiler Teams, Matrixorganisationen, Outsourcing

32.4 Praxisbeispiel: Umstrukturierung in der Fertigungsplanung

Ein mittelständisches Unternehmen prüft die Wirkung einer Dezentralisierung der Fertigungssteuerung:

• Modellierung zentraler vs. dezentraler Planungsstruktur in Simio

• Erfassung von Koordinationsaufwand, Planungsqualität und Reaktionsgeschwindigkeit

• Auswertung der Auswirkungen auf Mitarbeitendenzufriedenheit und KPI-Erfüllung

Mögliches Ergebnis: Dezentralisierung zeigt bei hoher IT-Unterstützung Vorteile in Flexibilität und Motivation, erfordert aber klare Regelkommunikation.

32.5 Nutzen für das Change Management

• Quantifizierbare Entscheidungsgrundlage für Organisationsveränderungen

• Früherkennung von Konfliktpotenzialen und Systemüberlastungen

• Förderung des Dialogs zwischen Fachbereichen und HR

• Unterstützung bei der Entwicklung agiler, resilienter Strukturen

32.6 Fazit

Simio hilft, nicht nur Maschinen und Materialflüsse zu analysieren, sondern ganze Organisationen zu begreifen, zu gestalten und weiterzuentwickeln. Damit wird Simulation zum Werkzeug der Organisationsentwicklung – datenbasiert, vorausschauend und interaktiv.

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33.1 Einordnung und Bedeutung

Simulation als strategisches Werkzeug muss sich in die IT-Landschaft eines Unternehmens einfügen. Fragen der IT-Sicherheit, Skalierbarkeit, Schnittstellen, Datenhaltung und Systemverantwortung gewinnen mit wachsender Nutzung von Simio an Bedeutung.

33.2 Governance-Fragen bei Simio-Einsatz

• Wer verantwortet Modellpflege, Releasezyklen und Benutzerverwaltung?

• Welche Daten dürfen simuliert werden – und unter welchen Datenschutzregeln?

• Wie lassen sich Modellversionen revisionssicher dokumentieren?

• Wie ist der Zugriff auf externe Schnittstellen (z. B. ERP, MES, BI) geregelt?

33.3 Technische Aspekte der IT-Integration

• Simio auf lokalen Servern, in Rechenzentren oder in der Cloud

• Zugriffsschutz via Active Directory, SSO, rollenbasierten Rechten

• Backup- und Recovery-Konzepte für Modelle und Simulationsdaten

• Standardisierung von Modellstrukturen und Namenskonventionen

33.4 Praxisbeispiel: IT-Policy für Simio in einem Konzernumfeld

Ein international tätiger Zulieferer etabliert Simio konzernweit:

• Entwicklung eines „Simulation Governance Frameworks“

• Einführung eines Simulationsportals mit Zugriffsschutz und Template-Verwaltung

• Schnittstellen zu SAP, Power BI und SharePoint zur Automatisierung der Analyseketten

Mögliches Ergebnis: Modelltransparenz und Nachvollziehbarkeit steigen, Sicherheitsbedenken werden entkräftet, interne IT-Genehmigungen beschleunigt.

33.5 Empfehlungen für eine sichere und skalierbare Simio-Nutzung

• Frühe Einbindung der IT-Abteilung und des CISO

• Erstellung eines Betriebskonzepts mit Verantwortlichkeitsmatrix

• Entwicklung von Schulungen zur sicheren Modellnutzung und Datenverantwortung

• Definition eines gemeinsamen Datenverständnisses (Ontologie)

33.6 Fazit

Simulation ist Teil der digitalen Infrastruktur. Ihre nachhaltige Verankerung erfordert IT-Governance, die technische Robustheit, Datenschutz, Dokumentation und strategische Skalierung vereint. Simio bietet hier die technische Offenheit und strukturelle Modularität, um auch höchsten IT-Anforderungen zu genügen.

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34.1 Die Lücke zwischen Technik und Wirtschaftlichkeit

Controlling-Abteilungen stehen vor der Herausforderung, technische Investitionen und operative Maßnahmen betriebswirtschaftlich zu bewerten. Simulation mit Simio bietet hier ein ideales Bindeglied: Sie schafft eine quantifizierbare, objektive Grundlage, auf der technisches Wissen in ökonomisch interpretierbare Aussagen übersetzt werden kann.

34.2 Simio als Werkzeug der Kostenvisualisierung

• Ableitung von Prozesskosten durch Ressourcenverbrauch und Zeitbedarf

• Zuweisung von Kostensätzen zu Maschinentypen, Pufferflächen, Personal

• Ermittlung von Grenzkosten und Deckungsbeiträgen pro Szenario

• Darstellung der Budgetauswirkungen alternativer Abläufe

34.3 Typische Fragestellungen in der Zusammenarbeit mit dem Controlling

• Wie hoch sind die Stückkosten bei einer alternativen Schichtbesetzung?

• Welcher Layoutvorschlag bietet das beste Verhältnis von Investition zu Ergebnis?

• Wie lässt sich ein höherer Durchsatz wirtschaftlich darstellen?

• Was kostet Stillstand – und wie viel spart eine Parallelisierung?

34.4 Praxisbeispiel: Simulation als Argumentationshilfe im Investitionsausschuss

Ein Unternehmen plant die Anschaffung eines neuen Verpackungsroboters:

• Simio vergleicht Automatisierungsgrade anhand realer Daten (Zeit, Personalbedarf)

• Ergebnisberichte werden mit Kostensätzen verknüpft (€/Minute, €/m², €/Schicht)

• Visualisierung von Break-Even-Analysen und Amortisationszeiträumen

Mögliches Ergebnis: Die Entscheidung wird auf Basis von Simio-Berichten einstimmig getroffen – mit Rückhalt aus Controlling, Technik und Management.

34.5 Nutzen für beide Welten

• Techniker erhalten ein wirtschaftlich validiertes Argumentationsfundament

• Controller gewinnen Zugriff auf „lebende“ Daten statt Excel-Schätzungen

• Alle Projektbeteiligten sprechen eine gemeinsame Sprache der Wertbeiträge

• Höhere Planungssicherheit durch präzise Szenariokosten und ROI-Daten

34.6 Fazit

Controlling und Simulation müssen keine getrennten Sphären bleiben. Mit Simio entsteht eine belastbare Brücke – zwischen Zahlen und Abläufen, zwischen Investition und Nutzen. So wird Wirtschaftlichkeit nicht nur berechnet, sondern erlebt und verstanden.

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35.1 Kaizen trifft Simulation

Kontinuierliche Verbesserung (KVP) und Lean Management sind zentrale Säulen moderner Produktionsphilosophien. Simio erweitert diese Prinzipien durch datengetriebene Transparenz, vorausschauende Modellierung und faktenbasierte Entscheidungsgrundlagen.

35.2 Potenziale für Lean-orientierte Verbesserungsprozesse

• Identifikation von Verschwendung (Muda) in Transport, Wartezeiten, Beständen

• Bewertung von One-Piece-Flow, Kanban, Heijunka in der Simulation

• Testen von Layoutanpassungen oder Prozessverschlankungen ohne Risiko

• Quantifizierung von Verbesserungsmaßnahmen vor deren Umsetzung

35.3 Simio als Werkzeug für Lean-Teams

• Standardisierte Simulationsbausteine für 5S-, SMED- oder TPM-Projekte

• Integration von Wertstromdaten in das Simulationsmodell

• Visualisierung von Materialfluss, Taktzeiten, Auslastung und Engpässen

• Szenariobetrachtung zur Priorisierung von KVP-Maßnahmen

35.4 Praxisbeispiel: Lean-Projekt in einem Kunststoffbetrieb

Ein Unternehmen will die Rüstzeiten an zwei Spritzgießmaschinen senken:

• Simulation verschiedener SMED-Konzepte (Single-Minute Exchange of Die)

• Analyse der Auswirkungen auf WIP-Bestand und Liefertreue

• Ableitung des ökonomischen Effekts je Variante (in €/Monat)

Mögliches Ergebnis: Einführung einer optimierten Rüststrategie spart jährlich über 160.000 € und verbessert die Termintreue signifikant.

35.5 Nutzen für das Lean-Office und KVP-Koordinatoren

• Schnellerer ROI von Verbesserungsprojekten durch ex-ante-Bewertung

• Höhere Akzeptanz durch anschauliche Wirkungssimulation

• Strukturierte Dokumentation im PDCA-Zyklus (Plan-Do-Check-Act)

• Verknüpfung von operativer Verbesserung mit strategischer Steuerung

35.6 Fazit

Simio ist das digitale Werkzeug für Lean-Praktiker – ob zur Visualisierung, Quantifizierung oder Argumentation. So entsteht aus kontinuierlicher Verbesserung eine systematische Transformation hin zu stabileren, effizienteren Prozessen.

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36.1 Warum Personalplanung simulieren?

Personalkosten stellen in vielen Branchen den größten Einzelkostenblock dar. Gleichzeitig ist die Verfügbarkeit von qualifizierten Fachkräften limitiert – und unterliegt saisonalen, konjunkturellen sowie demografischen Schwankungen. Simio bietet die Möglichkeit, Schichtmodelle, Personaleinsatzstrategien und Bedarfsentwicklungen dynamisch zu modellieren und zu optimieren.

36.2 Simio-Anwendungen in der Personalplanung

• Simulation von Schichtmodellen (Ein-, Zwei-, Drei-Schichtbetrieb, Wochenendarbeit)

• Bewertung alternierender Arbeitszeitmodelle (Gleitzeit, Teilzeit, Job-Sharing)

• Analyse von Überstundenaufkommen und Unterdeckungen

• Szenarien für saisonale Spitzen und Personalengpässe

36.3 Methodik: Personal als aktive Ressource im Modell

• Definition von Personalpools mit Kapazitätsgrenzen, Qualifikationen und Arbeitszeitregeln

• Zuordnung von Personal zu Aufgaben (z. B. Maschinenbedienung, Kommissionierung)

• Abbildung von Abwesenheiten, Pausen und Schichtübergaben

• Verknüpfung mit KPIs wie Personalkosten je Einheit, Wartezeit durch Unterbesetzung

36.4 Praxisbeispiel: Flexible Schichtmodelle in der Verpackung

Ein Lebensmittelbetrieb hat stark schwankende Produktionsvolumina:

• Simulation verschiedener Schichtkonzepte (z. B. variable Tag-/Nachtschichtanzahl)

• Abbildung von Teilzeitkräften und saisonalem Aushilfspersonal

• Bewertung der Auswirkungen auf Lieferperformance und Mitarbeiterbelastung

Mögliches Ergebnis: Einführung eines 2+1-Schichtmodells mit definierten Flexibilisierungsreserven spart 8 % Personalkosten bei gleichbleibender Liefertreue.

36.5 Nutzen für HR, Fertigungsleitung und Betriebsrat

• Transparenz über Personalbedarfe auf Stunden- und Wochenbasis

• Bessere Planbarkeit von Urlaub, Überstunden und Schulungen

• Fundierte Diskussionen mit Mitbestimmungsgremien auf Modellbasis

• Verknüpfung mit Qualifikationsmatrizen und Schulungsplänen

36.6 Fazit

Simio schafft die Grundlage für eine vorausschauende, flexible und wirtschaftliche Personalplanung – als Brücke zwischen operativer Notwendigkeit und arbeitsrechtlicher Realität. Das Ergebnis: stabile Prozesse trotz volatiler Rahmenbedingungen.

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37.1 Strategische Bedeutung von Make-or-Buy

Die Entscheidung, ob Leistungen intern erbracht („make“) oder extern vergeben („buy“) werden, zählt zu den strategischsten im Produktions- und Supply Chain Management. Sie betrifft nicht nur Kosten, sondern auch Qualität, Flexibilität, Know-how und Lieferrisiken. Simulation kann diese Entscheidungen faktenbasiert vorbereiten.

37.2 Analyseaspekte in Simio-Modellen

• Kostenvergleich interner versus externer Fertigung

• Kapazitätsauslastung und Engpassverlagerung

• Transport-, Lager- und Administrationsaufwände bei Fremdvergabe

• Bewertung der Lieferzeit, Reaktionsfähigkeit und Qualitätssicherung

37.3 Methodik: Simio als Simulations- und Kalkulationsplattform

• Abbildung beider Szenarien (Make/Buy) im selben Modellrahmen

• Einbindung realer Daten aus Fertigung, Einkauf und Controlling

• Dynamische Variation von Rahmenparametern (z. B. Auftragslage, Personalstand, Lieferfähigkeit)

• Generierung entscheidungsrelevanter KPIs (z. B. Cost-per-Part, Lieferzeit, Kapazitätsreserven)

37.4 Praxisbeispiel: Make-or-Buy bei Frästeilen

Ein Maschinenbauunternehmen prüft, ob die Bearbeitung von Aluminiumfrästeilen weiterhin intern erfolgen soll:

• Simio modelliert Eigenfertigung mit Rüstzeiten, Maschinennutzung und Personalbindung

• Vergleich mit Fremdfertigung: Berücksichtigung Transport, Lieferzeit, Lieferzuverlässigkeit

• Zusätzlich werden Mischstrategien simuliert (z. B. intern für Eilaufträge, extern für Standardteile)

Mögliches Ergebnis: Teilweise Auslagerung spart 12 % der Fertigungskosten bei akzeptabler Liefererhöhung von 1,5 Tagen im Durchschnitt.

37.5 Vorteile der simulationsbasierten Entscheidungsfindung

• Objektive Bewertung komplexer Wechselwirkungen

• Frühzeitiges Erkennen verdeckter Kosten und Engpässe

• Integration verschiedener Sichtweisen (Technik, Controlling, Einkauf)

• Erhöhung der Nachvollziehbarkeit gegenüber Geschäftsleitung und Stakeholdern

37.6 Fazit

Simio bringt Licht in Make-or-Buy-Entscheidungen – nicht durch Schätzungen, sondern durch konkrete, simulierte Fakten. Damit wird aus Bauchgefühl ein berechenbares Szenario, aus Unsicherheit eine fundierte Investitionsstrategie.

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38.1 Globale Netzwerke strategisch modellieren

Die Wahl und Gestaltung internationaler Produktions- und Logistikstandorte ist ein zentraler Bestandteil der Unternehmensstrategie. Standortentscheidungen beeinflussen Kosten, Flexibilität, Resilienz und Marktzugang. Simio ermöglicht die modellgestützte Bewertung dieser komplexen, langfristigen Entscheidungen.

38.2 Fragestellungen in der globalen Standortstrategie

• Welche Produktionskapazitäten sollen in welchem Land aufgebaut werden?

• Wie wirken sich politische, infrastrukturelle oder regulatorische Unterschiede aus?

• Welche Logistikkosten, Transportzeiten und Zollthemen beeinflussen die Supply Chain?

• Wie robust ist das Netzwerk gegenüber Störungen (z. B. Hafenstreiks, Handelsbarrieren)?

38.3 Simio-Methodik für globale Standortmodelle

• Abbildung mehrerer Standorte als individuelle Subsysteme im Simio-Modell

• Berücksichtigung standortspezifischer Parameter (Löhne, Wechselkurse, Energiepreise, Verfügbarkeiten)

• Modellierung von Netzwerkstrukturen: Lager, Werke, Distributionszentren, Märkte

• Simulation von Transportrouten, Kapazitätsauslastung, Lieferperformance

38.4 Praxisbeispiel: Produktionsnetzwerk in der Konsumgüterindustrie

Ein Unternehmen prüft, ob es in Südosteuropa eine neue Fabrik errichten soll:

• Simio simuliert drei Szenarien: Ausbau bestehender Kapazitäten, Neubau im Ausland, Hybridlösung

• Bewertung von Kosten, Transportzeiten, Versorgungsrisiken, Reaktionsfähigkeit

• Ergebnisdarstellung in Form eines „strategischen Simulationscockpits“ für das Executive Board

Mögliches Ergebnis: Entscheidung zugunsten der Hybridlösung mit Ausbau in Deutschland und paralleler Montage in Serbien mit lokalem Zuliefernetzwerk.

38.5 Nutzen für internationale Unternehmensentwicklung

• Quantifizierbare Standortstrategie unter Berücksichtigung realer Dynamiken

• Reduktion von Investitionsrisiken durch fundierte Vorausbewertung

• Berücksichtigung geopolitischer und makroökonomischer Szenarien

• Einbindung von Einkauf, Logistik, Produktion, Finanzen und Strategie in einen Entscheidungsprozess

38.6 Fazit

Simio liefert die Werkzeuge, um globale Wertschöpfungsnetzwerke nicht nur zu planen, sondern realistisch, flexibel und risikobewusst zu gestalten. Damit wird Simulation zur tragenden Säule moderner Standortstrategien im internationalen Wettbewerb.

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Agentenbasierte Simulation: Modellierungsansatz, bei dem einzelne Entitäten (z. B. Personen, Maschinen) mit eigenem Verhalten und Regeln simuliert werden.

Bottleneck: Engpass oder begrenzende Ressource im System, die den Gesamtprozessfluss verlangsamt.

CAD-Import: Integration von 2D/3D-Layoutdaten (z. B. aus AutoCAD) zur realitätsnahen Modellierung in Simio.

Deskriptive Simulation: Nutzung von Simulation zur Abbildung und Analyse IST-Zustände, ohne Optimierung.

Echtzeitsimulation: Verknüpfung von Simio mit Live-Daten aus Produktion oder ERP, um in Echtzeit zu planen.

Entität (Entity): Simio-Objekt, das sich durch das Modell bewegt (z. B. ein Produkt oder Auftrag).

FIFO (First In, First Out): Steuerungsprinzip, bei dem die zuerst eintreffenden Elemente zuerst verarbeitet werden.

Gantt-Diagramm: Visualisierungsform zur Darstellung von Zeitplänen und Ressourcenbelegung im Scheduling.

Heatmap: Farbige Darstellung von Belastung oder Frequenz in Layouts zur Visualisierung von Hotspots.

Intralogistik: Materialflüsse und Lagerprozesse innerhalb eines Standorts oder Unternehmens.

KPI (Key Performance Indicator): Leistungskennzahl zur Bewertung von Prozessen, z. B. Durchlaufzeit, OEE, Liefertreue.

Layoutplanung: Gestaltung von Standorten, Produktionslinien oder Lagerbereichen hinsichtlich Effizienz und Flächennutzung.

Materialfluss: Bewegung und Verarbeitung von Rohstoffen, Zwischen- und Endprodukten im Produktionssystem.

Monte-Carlo-Simulation: Methode zur Risikoanalyse durch vielfache stochastische Simulation von Szenarien.

Objektorientierung: Strukturierungsprinzip in Simio, bei dem Bausteine mit Eigenschaften und Verhalten wiederverwendet werden.

Puffer: Bereich im Modell, in dem Material zwischengelagert wird – simuliert z. B. Wartezeiten oder Lagerplätze.

Ressource: Simio-Objekt, das durch Prozesse beansprucht wird (z. B. Maschinen, Personal, Fördertechnik).

Szenariomanagement: Vergleich verschiedener Modellvarianten (z. B. „Was wäre wenn“-Analysen) auf Knopfdruck.

Simulationslauf: Ausführung eines Modells mit definierten Parametern über eine Zeiteinheit hinweg.

Simulationszeit: Zeitdimension innerhalb des Modells (z. B. eine Woche Betriebszeit, unabhängig von Echtzeit).

Stochastik: Zufallsbasierte Variation im Modell, etwa bei Bearbeitungszeiten, Ankunftszeiten, Ausfallwahrscheinlichkeiten.

Supply Chain: Gesamtnetzwerk von Lieferanten, Produzenten, Lager- und Distributionspunkten.

Transparenz: Ziel der Simulation, interne Prozesszusammenhänge sichtbar und analysierbar zu machen.

Virtuelle Inbetriebnahme: Vorab-Test und Optimierung geplanter Prozesse im Simulationsmodell vor der physischen Umsetzung.

Wertstromanalyse: Erhebung und Visualisierung aller Aktivitäten im Material- und Informationsfluss eines Produkts.

Zielsystem: Kombination aus Kosten-, Zeit-, Qualitäts- und Flexibilitätszielen im Simulationsprojekt.

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