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Automatische Generierung von adaptiven Referenzmodellen zur Simulation von Produktionssystemen

In: Industrie 4.0 bei Hidden Champions

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  • Sarah Glatz

Abstract

Zusammenfassung In diesem Kapitel geht es um die Digitalisierung in der Fabrik am Beispiel eines automatischen Aufbaus eines Simulationsmodells zur dynamischen Simulation von Produktionssystemen. Hierfür werden zunächst die Vision und der Ansatz der digitalen Fabrik erläutert. Ein wichtiger Bestandteil sind dabei die in allen Bereichen des Unternehmens anfallenden Daten, welche zu den Herausforderungen einer digitalen Fabrik hinführen. Mit diesem Hintergrund wird die Simulation von der Modellierung abgegrenzt und definiert. Wichtig sind dabei die sechs Grundsätze ordnungsgemäßer Modellierung (GoM), welche die Möglichkeit geben unterschiedliche Modelle zu bewerten. Auch ist im Rahmen der automatischen Generierung von Modellen die Adaption ein wichtiger Punkt. Der Grundgedanke der Adaption ist es, auf einfache Art und Weise Modelle anpassen zu können, um sie für verschiedene Zwecke einzusetzen. Im weiteren Verlauf ist es entscheidend, sich die Ansätze der Modellierung bewusst zu machen. Hier findet eine Unterscheidung in die beiden großen Gruppen der statischen und der dynamischen Modelle statt. Auf dieser Grundlage folgt eine Erklärung der drei großen Phasen der Modellbildung und deren jeweilige Ergebnisse. Konkret handelt es sich dabei um die Systemanalyse, die Formalisierung und letztlich die Implementierung. Anschließend wird nochmals auf die Wichtigkeit der Eingangsdaten einer Simulation eingegangen. Im nächsten Schritt findet die Validierung und die Verifikation statt. Diese Theorie ist die Grundlage für die im letzten Teil des Kapitels detaillierten Beschreibungen von Phasen und Bausteinen einer Modellierung.

Suggested Citation

  • Sarah Glatz, 2022. "Automatische Generierung von adaptiven Referenzmodellen zur Simulation von Produktionssystemen," Springer Books, in: Thomas Breyer-Mayländer (ed.), Industrie 4.0 bei Hidden Champions, pages 95-119, Springer.
  • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-36201-0_5
    DOI: 10.1007/978-3-658-36201-0_5
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