Modellierung von Logistiksystemen
Modeling of Logistics Systems

Die Vorlesung enthält eine Einführung in die ereignisdiskrete Simulation zur Abbildung diskreter stochastischer Prozesse. Es werden grundlegende Kapitel der Stochastik behandelt sowie die Vorgehensweise bei der Modellierung und Analyse logistischer Systeme anhand von Projekten aus der industriellen Praxis. Des Weiteren wird in die Optimierung in Verbindung mit der Simulationstechnik eingeführt. Die Teilnehmer werden zunächst mit kleineren Modellen konfrontiert und später an die Lösung komplexerer Aufgabenstellungen herangeführt.
Inhalte im Einzelnen:
- Grundlegende Begriffe
- Taxonomie der ereignisdiskreten Simulationssysteme
- Stochastische Grundlagen
- Erzeugung von Zufallszahlen
- Einführung in bausteinorientierte Simulationssysteme
- Beschreibung von Bausteingruppen
- Spezielle Programmiersprachen
- Validierung von Simulationsmodellen
- Ergebnisdienste und Interpretationen
- Animationen und ihre Aussagekraft
- Durchführung von Simulationsstudien
- Simulationstechnik als Bestandteil von Beratungsprojekten

Die Teilnehmer haben die ereiginisdiskrete Simulationstechnik im Unterschied zur kontinuierlichen Simulation kennen gelernt und sind in der Lage für konkrete Aufgabenstellungen die jeweils günstigste Technik zu nutzen. Sie verstehen die Grundprinzipien der jeweiligen Technik und beherrschen eine konkrete Software. Sie sind in der Lage Modelle mittlerer Größe und moderater Komplexität zu erstellen. Die Studenten erwerben die Fähigkeit verschiedene Softwarefunktionen zu nutzen um das Verhalten der Modelle zu analysieren und die Ergebnisse zu erklären. Die Teilnehmer können die Güte von Simulationsstudien beurteilen und Kriterien zur Validierung der Modelle anwenden.

• Arnold, D.; Furmans, K.: Materialfluss in Logistiksystemen, Springer-Verlag, 2019
• Tempelmeier, H.: Modellierung logistischer Systeme, Springer-Verlag, 2018
• Engelhardt-Nowitzki, C., Nowitzki, O.; Krenn, B.: Management komplexer Materialflüsse mittels Simulation: State-of-the-Art und innovative Konzepte; Deutscher Universitäts-Verlag, 2008.
• Altiok, T.; Melamed, B.: Simulation Modeling and Analysis with ARENA; Elsevier, 2007
• Lauer, C.: Integriertes Modell zur Materialflusssimulation und zur Visualisierung in der virtuellen Realität; Produktionstechnische Berichte aus dem FBK; 2013, Bd. 01
• Banks, J., Carson, J. S., Nelson, B. L. and Nicol, D. M.: 2000, Discrete Event System Simulation, 3rd edn, Prentice Hall.
• Zeigler, B. P., Elzas, M.; Oren, T. Modelling and Simulation Methodology: Knowledge Systems Paradigms, Elsevier North Holland; 1989
• Bayer, J.; Collisi, Th.; Wenzel, S.: Simulation in der Automobilproduktion, Springer-Verlag, 2003
• VDI: Richtlinie 3633, Simulation von Logistik-, Materialfluss- und Produktionssystemen, Beuth-Verlag

Alte Titel:

Rechnergestützte Modellierung
Simulation in Produktion und Logistik
Simulation in der Logistik

The lecture contains an introduction in discrete event simulation for the modelling of discrete stochastic processes. Basic chapters of stochastics are discussed as well as procedures for the modeling and analysis of logistic systems explained with examples from industrial projects. Furthermore there is an introduction in optimisation in conjunction with simulation technology. At the beginning students have to analyze small models, later a guidance for solving complex models is given.

The lessen has the following content:
- Basic terms and definitions
- Taxonomy of discrete event simulation systems
- Fundamentals of stochastics
- Generation of randum numbers
- Introduction int blocks oriented simulation systems
- Description of groups of building blocks
- Special programming languages
- Validation of simulation models
- Results and interpretation
- Animation and their significance
- Execution of simulation studies
- Simulation technology as part of consultancies

Participants have become acquainted with discrete event simulation in contrast to continuous simulation and are able to use in concrete tasks the appropiate technique. They understand the basic principles of each concept and can use a concrete simulation software system. They have the ability to develop models of moderate size and complexity. The students have learnt to use different software functions for the analysis of models and the explanation of simulation results. The participants can evaluate the quality of simulation studies and are able to apply criteria for the validation of the models.

• Arnold, D.; Furmans, K.: Materialfluss in Logistiksystemen, Springer-Verlag, 2019
• Tempelmeier, H.: Modellierung logistischer Systeme, Springer-Verlag, 2018
• Engelhardt-Nowitzki, C., Nowitzki, O.; Krenn, B.: Management komplexer Materialflüsse mittels Simulation: State-of-the-Art und innovative Konzepte; Deutscher Universitäts-Verlag, 2008.
• Altiok, T.; Melamed, B.: Simulation Modeling and Analysis with ARENA; Elsevier, 2007
• Lauer, C.: Integriertes Modell zur Materialflusssimulation und zur Visualisierung in der virtuellen Realität; Produktionstechnische Berichte aus dem FBK; 2013, Bd. 01
• Banks, J., Carson, J. S., Nelson, B. L. and Nicol, D. M.: 2000, Discrete Event System Simulation, 3rd edn, Prentice Hall.
• Zeigler, B. P., Elzas, M.; Oren, T. Modelling and Simulation Methodology: Knowledge Systems Paradigms, Elsevier North Holland; 1989
• Bayer, J.; Collisi, Th.; Wenzel, S.: Simulation in der Automobilproduktion, Springer-Verlag, 2003
• VDI: Richtlinie 3633, Simulation von Logistik-, Materialfluss- und Produktionssystemen, Beuth-Verlag

previous names:

Computer Aided Modelling
Simulation in Production and Logistics
Simulation in Logistics