Database supported discrete modeling

Abstract

Simulation ist ein vielgenutztes Tool zur Planung und Optimierung. Die Möglichkeit verschiedene Szenarien zu vergleichen ohne einen großen Aufwand an Geld und Zeit zu benötigen ist einer der größten Vorteile der computergestützten Modellbildung und Simulation.<br />Mehr und mehr Simulationsprojekte sind nicht mehr als Einzellösungen gedacht sondern für den wiederholten Einsatz über längere Zeiträume. Das Ziel ist es nicht nur einen bestimmten Zustand des Systems zu analysieren sondern verschiedene Szenarien, auch Veränderungen am System selbst zu bewerten. Die grundlegende Idee hier basiert auf den steigendem Bedarf nach Simulation im Bereich der Logistik und Supply Chain Management. Der größte Problem beim Einsatz von Computersimulationen liegt in der großen Diskrepanz zwischen Bedarf und Wissen.<br />Der Anwender in diesen Bereichen hat zumeist nur ein oberflächliches Wissen über Modelbildung und Simulation und keine Erfahrung im Umgang mit Simulationsprogrammen. Das Hauptinteresse liegt hier nicht in der Simulation selbst, sondern an den Ergebnissen, die diese liefern kann.<br />Der hier beschriebene Ansatz beschäftigt sich damit, den Aufwand bei der Veränderung und Anpassung eines bereits entwickelten Modells zu minimieren und die Modifikation der Simulation selbst zu automatisieren.<br />Dabei wird die Simulationsumgebung hinter einem Graphischen User Interface versteckt um eine intuitiv bedienbare Oberfläche zu schaffen, in der das Datenmodel möglichst einfach verändert werden kann. Diese Änderungen werden dann auf das Simulationsmodell übertragen.<br />Dieses Konzept braucht zwar länger in der Entwicklung, ermöglicht aber eine lange und vergleichsweise einfache Nutzung zur Berechnung verschiedenster Szenarien.<br />

Simulation is an often used tool for planning and optimization.<br />The possibility to pursue different scenarios without actually risking a lot of money and time is one of the biggest advantages of computer based modeling and simulation.<br />More and more simulation projects are no longer designed as single solutions but for longer and repeated use. The aim is not to simulate one specific scenario but to compare different approaches, even varying system parameters. The idea is based on the arising need for simulation in logistics as well as supply chain management. The most difficult aspect therein lies in the gap between need and knowledge. The users are mostly not familiar with the concept of modeling and simulation and have no prior knowledge of using a simulation tool. Their main interest is not the simulation itself but the results calculated. To minimize the effort of redesigning the simulation model the approach of adaptive simulation models proves itself to be the most convenient.<br />It enables even users with no knowledge of the simulation tool to change the simulation model by altering the according parameters. Such self constructing models need longer to develop but are a lot more convenient in usage. The simulation environment is 'hidden' behind a GUI, enabling the user to enter all data specific for the simulation model as well as the simulation run in a certain, user friendly way. The same GUI can be used to start a simulation run and to analyze the results. This approach implies the split between a simulation environment and a data model; The user only needs to interact with the GUI that stores the data in the structure defined by the data model. The simulation environment imports the data at the start of the simulation run and automatically creates the model. This enables fast and easy comparison of different scenarios while minimizing the effort of parameterization.