Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Ihr Unternehmen mit höchster Effizienz arbeitet, seine Prozesse kontinuierlich verbessert und mit Zuversicht durch Unsicherheiten navigiert. Darin liegt die Stärke der Kombination von Simulation und Operational Excellence (OpEx)-Prinzipien.

Simulation ist Ihre Kristallkugel, mit der Sie Ihre Abläufe visualisieren, experimentieren und optimieren können, bevor Sie Änderungen in der Praxis vornehmen. Stellen Sie sich eine Fertigungslinie vor, die so optimiert ist, dass Engpässe vermieden werden, ein Krankenhaus, das die Wartezeiten der Patienten verkürzt, oder eine Fluggesellschaft, die sich nahtlos auf unerwartete Störungen einstellt.

Im Artikel-Pitch untersuche ich, wie Simulation OpEx zum Leben erweckt, und biete Beispiele aus der Praxis an, die von der Optimierung der Lieferkette bis zum Risikomanagement reichen. Ganz gleich, ob Sie die Prozesseffizienz steigern, Kosten senken oder die Kundenzufriedenheit steigern möchten, die Simulation ist Ihr Verbündeter bei der Suche nach operativer Exzellenz.

11 Möglichkeiten, Simulation für operative Exzellenz zu nutzen

Simulation kann ein leistungsstarkes Werkzeug sein, wenn sie mit Prinzipien und Praktiken der Operational Excellence (OpEx) kombiniert wird. Operational Excellence ist eine Methode zur kontinuierlichen Verbesserung, die darauf abzielt, Prozesse zu optimieren, Verschwendung zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Simulation kann die OpEx-Bemühungen verbessern, indem sie einen dynamischen und datengesteuerten Ansatz für Prozessanalyse, Experimente und Entscheidungsfindung bietet. Hier finden Sie 11 Vorschläge, wie Simulation in Kombination mit Operational Excellence eingesetzt werden kann.

Prozessoptimierung und -analyse

Mithilfe der Simulation können Sie komplexe betriebliche Prozesse modellieren und analysieren. Durch die Simulation verschiedener Szenarien können Sie Engpässe, Ineffizienzen und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren. Es hilft zu verstehen, wie sich Änderungen verschiedener Parameter, wie z. B. Ressourcenzuweisung, Personalbestand oder Geräteauslastung, auf die Prozessleistung auswirken.

Beispiel: Ein produzierendes Unternehmen nutzt Simulationssoftware zur Modellierung seiner Produktionslinie. Durch die Anpassung von Parametern wie Maschinengeschwindigkeit und Arbeitskräftezuteilung identifizieren sie einen Engpass im Prozess. Diese Erkenntnisse ermöglichen es ihnen, den Arbeitsablauf neu zu gestalten und die Gesamtproduktionskapazität zu erhöhen.

Kontinuierliche Verbesserung und Lean Six Sigma

Mithilfe von Simulationen können die Auswirkungen vorgeschlagener Prozessverbesserungen getestet werden, bevor diese im realen Betrieb umgesetzt werden. Dadurch wird das Risiko minimiert, dass Änderungen vorgenommen werden, die sich negativ auf die Effizienz auswirken könnten. Lean Six Sigma-Prinzipien können durch Simulation effektiver angewendet werden, indem Prozessabläufe und Möglichkeiten zur Verschwendungsreduzierung visuell dargestellt werden.

Beispiel: Ein Krankenhaus wendet Lean Six Sigma-Prinzipien an, um die Wartezeiten der Patienten in der Notaufnahme zu verkürzen. Mithilfe von Simulationen testen sie Veränderungen im Patientenfluss, der Personalausstattung und der Ressourcenzuteilung. Simulationsergebnisse unterstützen die Implementierung optimierter Prozesse und führen zu kürzeren Wartezeiten.

Kapazitätsplanung und Ressourcenzuweisung

Mithilfe von Simulationsmodellen können Sie optimale Ressourcenbestände und Allokationsstrategien ermitteln. Dies ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Ressourcen (z. B. Arbeitskräfte, Maschinen) effizient genutzt und gleichzeitig die Nachfrage gedeckt werden.

Beispiel: Ein E-Commerce-Händler ermittelt mithilfe einer Simulation die optimale Anzahl an Lagerarbeitern, die während der Haupteinkaufssaison benötigt werden. Durch die Simulation verschiedener Nachfrageszenarien stellen sie sicher, dass sie über genügend Personal verfügen, um erhöhte Auftragsvolumina zu bewältigen, ohne dass es in ruhigeren Zeiten zu einer Überbesetzung kommt.

Risikoanalyse und Notfallplanung

OpEx umfasst häufig das Risikomanagement. Simulation kann dabei helfen, die Auswirkungen verschiedener Risiken und Unsicherheiten auf den Betrieb abzuschätzen. Durch die Modellierung verschiedener Szenarien können Sie robustere Notfallpläne entwickeln.

Beispiel: Eine Fluggesellschaft nutzt Simulationen, um die Auswirkungen unerwarteter Ereignisse wie extremes Wetter oder Probleme bei der Flugzeugwartung auf Flugpläne zu bewerten. Dies hilft ihnen bei der Entwicklung von Notfallplänen, um Beeinträchtigungen der Passagiere zu minimieren und die betriebliche Leistungsfähigkeit auch bei widrigen Umständen aufrechtzuerhalten.

Schulung und Kompetenzentwicklung

Simulationen können zur Mitarbeiterschulung und Kompetenzentwicklung eingesetzt werden. Mitarbeiter können den Betrieb unter verschiedenen Bedingungen üben und lernen, effektiv auf verschiedene Szenarien zu reagieren.

Beispiel: Ein Kernkraftwerk setzt Simulationen ein, um Bedienpersonal in Notfallmaßnahmen zu schulen. Anhand von Simulatoren üben die Auszubildenden die Reaktion auf verschiedene simulierte Krisen und sind so gut darauf vorbereitet, reale Notfälle sicher und effektiv zu bewältigen.

Leistungskennzahlen und KPIs

Simulationen können Daten für Key Performance Indicators (KPIs) und Kennzahlen generieren, die für OpEx-Bemühungen von entscheidender Bedeutung sind. Diese Daten können zum Benchmarking und zur Festlegung von Leistungszielen verwendet werden.

Beispiel: Ein Callcenter nutzt Simulation, um wichtige Kennzahlen wie die durchschnittliche Anrufbearbeitungszeit und die Kundenzufriedenheit zu messen und zu verbessern. Durch die Simulation verschiedener Anrufvolumenszenarien und Agentenpläne optimieren sie ihre Abläufe, um Leistungsziele zu erreichen.

Reduzierung von Qualitätskontrollfehlern

OpEx konzentriert sich häufig auf die Verbesserung der Produkt- oder Servicequalität. Simulationen können beim Testen und Optimieren von Qualitätskontrollprozessen helfen, um Fehler und Nacharbeiten zu reduzieren.

Beispiel: Ein Automobilhersteller nutzt Simulation, um verschiedene Qualitätskontrollprozesse in der Produktionslinie zu testen. Durch die Simulation von Fehlererkennungsmethoden und Fehlerraten ermitteln sie die effektivste Qualitätskontrollstrategie und reduzieren so Fehler und Nacharbeit.

Bestands- und Lieferkettenoptimierung mit Simulation für operative Exzellenz

Für Unternehmen mit Lieferketten kann die Simulation zur Optimierung von Lagerbeständen, Bestellmengen und Durchlaufzeiten eingesetzt werden. Dies kann dazu beitragen, Kosten zu senken und den Kundenservice zu verbessern.

Beispiel: Eine Einzelhandelskette nutzt Simulation, um Lagerbestände und Vertriebswege zu optimieren. Durch die Simulation von Schwankungen der Kundennachfrage, der Transportkosten und der Vorlaufzeiten minimieren sie Überbestände und stellen gleichzeitig sicher, dass Produkte immer verfügbar sind, um die Kundenbedürfnisse zu erfüllen.

Entscheidungsunterstützung und Szenarioplanung mit Simulation für operative Exzellenz

Simulation bietet Entscheidungsträgern eine Plattform, um „Was-wäre-wenn“-Szenarien zu erkunden und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und Erkenntnissen zu treffen.

Beispiel: Die öffentliche Verkehrsbehörde einer Stadt nutzt Simulationen, um Routenänderungen und Serviceerweiterungen zu planen. Entscheidungsträger untersuchen Szenarios mit Simulation, um die kostengünstigsten und effizientesten Routen für die Versorgung wachsender Stadtteile zu ermitteln.

Änderungsmanagement

Bei der Umsetzung von OpEx-Initiativen kann die Simulation Mitarbeitern und Stakeholdern dabei helfen, die Auswirkungen von Änderungen auf ihre tägliche Arbeit zu visualisieren und zu verstehen. Dies kann den Übergang erleichtern und den Widerstand gegen Veränderungen verringern.

Beispiel: Ein Finanzinstitut, das eine neue digitale Banking-Plattform implementiert, nutzt Simulationen, um seinen Mitarbeitern zu zeigen, wie die Plattform funktioniert und wie sie sich auf ihre täglichen Aufgaben auswirkt. Diese visuelle Hilfe erleichtert den Übergang und verringert den Widerstand gegen die Änderung.

Vorausschauende Wartung

In Branchen mit Maschinen und Anlagen kann Simulation zur Vorhersage des Wartungsbedarfs, zur Reduzierung von Ausfallzeiten und zur Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen eingesetzt werden.

Beispiel: Eine Produktionsanlage setzt Simulationen ein, um anhand von Nutzungsmustern und Sensordaten vorherzusagen, wann bestimmte Maschinen gewartet werden müssen. Dieser proaktive Ansatz reduziert unerwartete Ausfallzeiten und verlängert die Lebensdauer kritischer Geräte.

Simulation für operative Exzellenz im Vergleich zu herkömmlichen Methoden

Konventionelle Methoden und Simulation sind zwei unterschiedliche Ansätze zur Erzielung operativer Exzellenz. Herkömmliche Methoden basieren oft auf der Erfahrung und Intuition von Mitarbeitern, die schon lange in der Branche tätig sind. Die Entscheidungsfindung basiert auf historischen Praktiken und Stammeswissen. Prozessverbesserungen werden typischerweise schrittweise durch einen Versuch-und-Irrtum-Ansatz umgesetzt. Änderungen werden auf der Grundlage fundierter Vermutungen vorgenommen und ihre Auswirkungen im Laufe der Zeit beobachtet. Herkömmliche Methoden liefern möglicherweise kein klares Verständnis darüber, wie sich Prozessänderungen auf die Gesamtleistung auswirken, bis sie in der realen Welt umgesetzt werden. Dies kann zu unerwarteten Konsequenzen und Ineffizienzen führen. Obwohl Daten mit konventionellen Methoden genutzt werden, wird ihr volles Potenzial möglicherweise nicht ausgeschöpft. Die Datenerhebung und -analyse kann in Umfang und Häufigkeit eingeschränkt sein. Das Fehlen eines systematischen und datengesteuerten Ansatzes kann zu suboptimalen Lösungen führen, die zugrunde liegende Probleme nicht vollständig angehen oder verborgene Verbesserungsmöglichkeiten aufdecken.

Die Simulation ist stark datengesteuert und stützt sich auf mathematische Modelle und reale Daten, um Prozesse zu reproduzieren und zu analysieren. Es liefert eine quantitative Grundlage für die Entscheidungsfindung. Es ermöglicht virtuelle Experimente, bei denen verschiedene Szenarien und Prozessänderungen getestet werden können, ohne den realen Betrieb zu stören. Dadurch wird das mit der Prozessverbesserung verbundene Risiko minimiert.

Simulation ermöglicht die Untersuchung von „Was-wäre-wenn“-Szenarien und liefert Erkenntnisse darüber, wie sich Änderungen auf verschiedene Aspekte eines Prozesses auswirken, wie z. B. Durchsatz, Ressourcennutzung und Kosten. Es bietet Vorhersagefunktionen, die es Unternehmen ermöglichen, die Auswirkungen vorgeschlagener Änderungen genau vorherzusagen. Dies hilft dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, bevor Änderungen umgesetzt werden.

Durch Simulation können optimale Lösungen und Konfigurationen für Prozesse ermittelt werden , was zu höherer Effizienz, geringeren Kosten und verbesserter Leistung führt. Schließlich kann es auch zur Schulung von Mitarbeitern eingesetzt werden und unterstützt so die Kompetenzentwicklung – und das alles in einer kontrollierten Umgebung. Dies verkürzt die Lernkurve und minimiert gleichzeitig reale Fehler und die damit verbundenen Kosten.

Große Unternehmen nutzen Simulation für operative Exzellenz

Mehrere große Unternehmen aus verschiedenen Branchen haben sich die Simulation als Werkzeug zur Erzielung operativer Exzellenz zu eigen gemacht. Beispielsweise optimiert die Ford Motor Company ihre Fertigungsprozesse mithilfe von Simulationen. Dazu gehören Montagelinien sowie interne und externe Logistik. Amazon nutzt Simulationen, um sein umfangreiches Netzwerk an Fulfillment-Centern und Lieferabläufen zu optimieren. Walmart setzt Simulationen ein, um seine Lieferkette zu optimieren, einschließlich Bestandsverwaltung, Transport und Filialbetrieb. Boeing, ein führender Luft- und Raumfahrthersteller, nutzt Simulation in großem Umfang bei der Konstruktion und Produktion von Flugzeugen. P&G nutzt Simulationen zur Optimierung der Lieferkette und zur Entwicklung neuer Produkte. IBM setzt Simulationen ein, um seine IT-Infrastruktur und seinen Rechenzentrumsbetrieb zu optimieren. Raupe, Ein Hersteller von Bau- und Bergbaumaschinen nutzt Simulation zur Optimierung seiner Herstellungsprozesse und Gerätekonstruktion. Shell, ein globales Energieunternehmen, nutzt Simulation in verschiedenen Aspekten seiner Betriebsabläufe, darunter Reservoirmanagement, Raffineriebetrieb und Lieferkettenlogistik. Siemens, ein multinationaler Konzern, nutzt Simulation beim Entwurf und Test von Industrieanlagen und -systemen. GE nutzt Simulationen in seinen Luftfahrt- und Gesundheitssparten. In der Luftfahrt simulieren sie die Leistung und Wartung von Flugzeugtriebwerken. nutzt Simulation beim Entwurf und Test industrieller Geräte und Systeme. GE nutzt Simulationen in seinen Luftfahrt- und Gesundheitssparten. In der Luftfahrt simulieren sie die Leistung und Wartung von Flugzeugtriebwerken. nutzt Simulation beim Entwurf und Test industrieller Geräte und Systeme. GE nutzt Simulationen in seinen Luftfahrt- und Gesundheitssparten. In der Luftfahrt simulieren sie die Leistung und Wartung von Flugzeugtriebwerken.

Abschließende Bemerkungen zur Simulation für operative Exzellenz

In diesem Artikel habe ich dargelegt, wie Simulation die operative Exzellenz bei der Verbesserung von Prozessen, Entscheidungsfindung und Systemdesign unterstützt und so die Betriebsergebnisse auf ganzer Linie verbessert. Hier einige konkrete Modellanwendungsbeispiele, die sich auf die in diesem Artikel behandelten Themen beziehen:

• Link : Jobshop SimPy Python-Simulation
• Link : Sequenzierung mit Excel Solver einrichten
• Link : Werkstattsimulation mit Salabim in Python
• Link : Fertigungssimulation für Anlagendesign
• Link : Parkplatzsimulator mit Simmer in R
• Link : Supply-Chain-Simulation in SimPy

Linnart Felkl

Wirtschaftsingenieur mit Interesse an Optimierung, Simulation und mathematischer Modellierung in R, SQL, VBA und Python