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Unser Verfahren zur Prozessoptimierung

Im Operations-Research existiert eine Fülle von Optimierungsverfahren, die in Abhängigkeit von der Komplexität, der gewünschten Lösungsgüte und des Berechnungsaufwands ausgewählt werden können. ILOG Optimization Studio von IBM verwendet zur Lösung anspruchsvoller mathematischer Optimierungsaufgaben eine der schnellsten und zuverlässigsten Implementationen an grundlegenden Algorithmen.               
Danach wurde die Anlage mit der vorher berechneten Taktschritten und zahlreichen neuen Störfaktoren simuliert.
Wenn wir Ihr Interesse geweckt haben dann bitten wir um Kontakt Teilen Sie uns bitte auch mit, wenn es um Prozessoptimierungseinsatz geht?

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Produktionsplanung Software Optimierung

Allgemeine Prozessoptimierung in

Produktion und Logistik

Optimierung bedeutet allgemein, die Zielvorgaben (Kosten, Gewinn, Zeit, etc.) zu maximieren bzw. zu minimieren und damit die Prozessvariablen zu finden, die das beste Ergebnis gewährleisten.                                        Eine wirkungsvolle Prozessoptimierung in Produktion und Logistik ist in komplexen Organisationen heute wichtiger als je zuvor. Entscheidungsträger müssen: Best-Case, Expected-Case und Worst-Case Szenarien antizipieren                Zielkonflikte, Engpässe und Unvereinbarkeiten verstehen                            Plane (auch Zeitplane) entwickeln, die sich im Betriebsablauf anpassen lassen.                    Das mathematische Optimierungsverfahren (das Bild rechts) löst unternehmerische Aufgaben mit Millionen von Randbedienungen (Constraints) und Entscheidungsvariablen (Auftragslage, Maschinenbelegung, Routing, Scheduling etc.). Damit finden wir schnell die besten Einstellungen für die gegebene Zielfunktion.
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Analisieren Sie  Nachfrage, Variationen, Bestände, Lieferzeiten
Erreichen Sie noch höhere Effektivität bei gleichen Lieferzeiten

Damit lösen wir komplexe Routing, Scheduling, sowie auch die gesamte Bandbreite von linearen, integer und

unlinearen Problemen:       

beste Positionierung der Transporter und leerer Container zwischen Bedarfsstationen                optimierte Anlagentaktzeiten bei vielen Werkstücken, Werkzeugen und optionalen Operationen (siehe auch das Beispiel unten),              die beste Zuordnung von x Produkten, y Operationen auf z Maschinen.  

Simulation überprüft die Prozessoptimierung

Gerne kombinieren wir die mathematische Prozessoptimierung mit Prozesssimulation. Damit werden die nahezu optimal berechnete Prozesswerte mit unterschiedlichsten Störeinflüssen in dynamischer Simulation “live” ausgetestet. So werden weitere wichtige “was wäre wann” Erkenntnisse vor der Realisation der Anlage gesammelt. Zum Beispiel unten zeigen wir eine automatische Anlage mit Handlingsroboter, die alle Produkten nacheinander umsetzen (die Folge und Zeittoleranzen müssen streng angehalten werden). Zuerst wurde die Taktzeit mit Prozessoptimierung ermittelt.
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SimulateFirst Dresden Anton-Graff-Str. 24 01309 Dresden / Sachsen Telefon: +49 (0) 351 - 30906020 E-Mail: info@simulatefirst.com
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Optimierung bedeutet allgemein, die Zielvorgaben (Kosten, Gewinn, Zeit, etc.) zu maximieren bzw. zu minimieren und damit die Prozessvariablen zu finden, die das beste Ergebnis gewährleisten.                                        Eine wirkungsvolle Prozessoptimierung in Produktion und Logistik ist in komplexen Organisationen heute wichtiger als je zuvor. Entscheidungsträger müssen: Best-Case, Expected-Case und Worst-Case Szenarien antizipieren                Zielkonflikte, Engpässe und Unvereinbarkeiten verstehen                            Plane (auch Zeitplane) entwickeln, die sich im Betriebsablauf anpassen lassen.                    Das mathematische Optimierungsverfahren (das Bild rechts) löst unternehmerische Aufgaben mit Millionen von Randbedienungen (Constraints) und Entscheidungsvariablen (Auftragslage, Maschinenbelegung, Routing, Scheduling etc.). Damit finden wir schnell die besten Einstellungen für die gegebene Zielfunktion.
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Gerne kombinieren wir die mathematische Prozessoptimierung mit Prozesssimulation. Damit werden die nahezu optimal berechnete Prozesswerte mit unterschiedlichsten Störeinflüssen in dynamischer Simulation “live” ausgetestet. So werden weitere wichtige “was wäre wann” Erkenntnisse vor der Realisation der Anlage gesammelt. Zum Beispiel unten zeigen wir eine automatische Anlage mit Handlingsroboter, die alle Produkten nacheinander umsetzen (die Folge und Zeittoleranzen müssen streng angehalten werden). Zuerst wurde die Taktzeit mit Prozessoptimierung ermittelt.
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