Buffer dimmensioning, conveyor adjustments, portal operations.
Simulation model created with Simio. Daily operational data loaded into the model. All machines adjusted to the current orders.
Animated portals restacking boxes on pallets, a logistics of full and empty pallets, use of experiments for buffers dimmensioning.
Periodical orders replaning despite production variability.
Simulation model runs in Simio. The orders are manufactured according to highly consrained routing. To allow efficient usage of production facilities the model starts constraint programming algorithms.
CP scheduling algorithm in a logic block can recalulate all orders and reassign these to resources.
Optimization of machine work time for current production orders.
Simulation model created with Simio. Daily operational data loaded into the model. Compares scenarios in experiments and datailed dashboards.
Parallel comparison of various scenarios with the use of interactive dashboards, i.e. order delays.
Identifizierung von Engpässen in einem Kommissionierlager.
Simulationsmodell mit Simio für tägl. Planung der Prozesse erstellt. Anzahl der Mitarbeiter und Gabelstapler kann im Voraus passend zur Auftragslage bestimmt werden.
Animationsobjekte aus SketchUp, Sortierung der Auftragsliste, Experimente möglich um Ressourceneinsatz zu kalkulieren.
Konstruktion und Dimensionierung eines virtuellen HRLS
Simulationsmodell mit Simio erstellt. Flexible Anpassung der Objekte und Größenordnungen. Abbildung des HRLS noch vor Beginn des tatsächlichen Baus.
Größenverhältnisse des Lagers abhängig von Palettenanzahl testen. Simultane Betrachtung Simulation und Auslastung/Bestand in Zahlen und Diagrammen.
Handlungsempfehlung zur Bewegungsgeschwindigkeit, Anzahl und Kommissionierungsstrategie der automatischen Regalsysteme.
Simulationsmodell mit Simio erstellt. Tägliche Planungsaufträge der An- und Auslieferungen vorweg analysiert.
Flexibles ASRS Schema ermöglicht Konstruktion mit benötigter Menge an Regalen und Reihen. Akkurate Bewegung in den Gängen. Sortierungsregel findet besten Regalplatz für Palette.
Bestimmung des optimalen Ressourceneinsatzes zur Versorgung von Fertigungslinien. Investitionsentscheidung treffen.
Simulationsmodell mit Simio erstellt. Anzahl der Mitarbeiter und AGVs konnte mit Experimenten im Voraus bestimmt werden, um Fehlmengen als auch Verschwendung zu vermeiden.
Animationsobjekte aus SketchUp, automat. Zuordnung der Fahrwege, Positionierung nach Layout.
Ermittlung von Anzahl, Geschwindigkeit und Bewegungen von FTS mit automatischen Regalsystem bei bestimmter Auftragslage.
Simulationsmodell mit Simio erstellt. Flexibles ASRS Schema für Konstruktion verwendet. FTS Netzwerk erlaubt genaue Steuerung und Kontrolle der FTS.
FTS bewegen sich zur Warenaufnahme und -abgabe in und aus der Ladestation. Umpackstation sendet Paletten erneut ins Lager zurück, wenn gefordert.
Simulation von Bewegungen der FTS zur Sicherstellung der Materialversorgung für Arbeitsbereiche.
Simulationsmodell mit VisualComponents erstellt. FTS mit Hilfe von CAD und einer Logik angelehnt bei Omron simuliert, sodass Verhalten im System definiert wurde.
Verhaltenslogik der FTS von Omron integriert, Aufzeichnung der Strecken pro FTS, Zuordnung der Behälter von Versorgungsstation zu Arbeitsbereichen.
Datengesteuerte Simulation zahlreicher Bearbeitungsstationen von Automotive-Kleinteilen. Alternative Belegung von Anlagen, Fließbänder, Produktion mit Paletten und Puffern.
3D-Simulationsmodell mit Simio. Analyse von Puffern, Stau, Wartezeiten, Anlagenauslastungen.
Schnelle Übernahme der aktuellen Produktionsdaten in die Simulation, interaktive Analysen.
Produktionslinie eines Automobilzulieferers mit unterschiedlichen Produktionsvarianten simulieren, um Taktzeitoptimierung und Auslastungssteigerung zu realisieren.
Simulationsmodell mit Simio. Wird zur Analyse der täglichen Einsatzplanung und Kennzahlen verwendet.
Robotersimulation in Simio, Stillstandszeiten, Sequenz von Bearbeitungsstationen, Positionierung nach Layout.
Planung und Simulation einer Produktion mit Losgröße 1. Eine zus. App erlaubt die aktuellen Produktionsdaten zu pflegen. Simio simuliert diese und sendet die Ergebnisse in die App zurück.
Entwicklung einer App in .NET und Access, Anbindung an den zentralen SQL Server.
Simio Anbindung an SQL Server, Simio arbeitet mit einer App zusammen, Produktion mit Losgröße eins.
Mitarbeiter von der Qualität und Leistungsvielfalt von Simulationen überzeugen. Kundenindividuelle Anpassung der Modelle während des Meetings. Wettbewerbsvorteile nutzen.
Ein Modell, dass in kurzer Zeit die Produktion und den Materialfluss simuliert und analysiert.
Schnelle und interaktive Analyse der Kennzahlen bei Änderungen der Anforderungen. Experimente einsetzbar.
Frühes Testen von Anlagensteuerung unter Belastung. Das Simulationsmodell erhält die Aufgaben vom Controller, danach meldet es den Status bei jedem Bearbeitungsschritt.
Das Modell in Simio mit AddONs in .NET erlaubt eine ständige Kommunikation mit dem Controller über TCP/IP.
Simio läuft in Echtzeit; das Addon u.a. empfängt selbständig Nachrichten vom Controller und gibt die an Simio weiter.
Ein flexibles Simulationsmodell eines kompletten Werkes zur Steuerung von Aufträgen, Ressourcen, Mitarbeiter, Lager, Transportmittel (auch AGV oder AMHS ).
Noch vor Simio mit Enterprise Dynamics modelliert. Digitaler Zwilling der Produktions- und Logistiksysteme.
Vollständige 1:1 Produktionsumgebung simuliert, hoch parametrisiertes Modell mit guter Simulation.
Simulationsmodell von Delta-Robotern zur Verteilung von Keksen. Beweis, dass Durchsatz anhand Abstimmung erhöht wird.
Simulationsmodell mit Visual Components erstellt. Mittels dynamischen Algorithmen wurde eine höhere Pickrate erreicht und die Anzahl der notwendigen Roboter reduziert.
Kommunikation der Delta Roboter untereinander, jeder Keks wird von einen bestimmten Roboter aufgenommen.
Arbeitsweise und Koordinierung verschiedener Robotertypen simulieren. In Kundengesprächen mit Präsentationen überzeugen.
Simulationsmodell mit Visual Components erstellt. Funktionsweisen der Roboter werden deutlich sichtbar. SPS Abstimmung der Roboter untereinander.
über 1000 vordefinierte Roboter wie Kuka, ABB, Stäubli, Fanuc, Motoman, Kawassaki integrierbar; 3D PDF Format.
Gerne kombinieren wir die mathematische Prozessoptimierung mit 3D Simulation. Die nahezu optimal berechneten Prozesswerte (mit kleinen Spielraum für Abweichungen) werden auf unterschiedliche Störeinflüsse in dynamischer Simulation live ausgetestet. So werden wichtige “Was wäre wenn?”-Erkenntnisse vor der realen Umsetzung gewonnen, um rechtzeitig mit Vorkehrungen reagieren zu können.
Im Beispiel zeigen wir eine automatische Anlage mit Handlingsrobotern, die alle Produkte nacheinander umsetzen. Wichtig war hierbei die Reihenfolge und Zeittoleranzen einzuhalten und die optimalen Taktzeiten auf Störeinflüsse zu prüfen.
An bestimmten Kreuzungen in Freiburg kommt es zu längeren Wartezeiten. Die Schaltzeiten der Ampeln sowie mgl. Verkehrsumleitungen sollen analysiert werden.
Ein Modell des Verkehrsnetzes mit relevanten Verkehrsströmen. Anzahl Fahrzeuge und Schaltzeiten integriert.
Steuerung der Schaltzeiten möglich, Ampeln abgebildet, Dashboards zur Auswertung, Änderungen schnell und jederzeit ersichtlich anhand Wartezeiten.
Taktzeiten der Züge so ermitteln, dass eine optimale Auslastung abhängig von der Nachfrage entsteht. Szenarien mit höherer Fahrzeuganzahl, kürzeren Taktzeiten, sichere Bedienung.
Schienennetz nach Layout erstellt. Züge mit Sitz- und Stehplätzen ausgestattet. Anzahl der Züge und Abstände zur Bedienung sind flexibel festzulegen.
Wendeschleifen, keine Kollisionen, vorgeschriebener Abstand der Züge wird jederzeit eingehalten.
Bewegung der AGVs spurgeführt simulieren. Keine doppelte Auftragsbelegung. AGVs bringen und holen rechtzeitig Boxen.
Simulationsmodell mit Simio erstellt. Befehle zur Steuerung und Abstimmung der AGVs untereinander integriert. Fehlmengen als auch Verschwendung werden vermieden.
Animationsobjekte aus SketchUp, automat. Zuordnung der Fahrwege, Positionierung nach Layout, Wartezeiten der AGVs zur Anlieferung und Abholung.
Fehler im Design, Kollisionen und ineffiziente Prozesse in der Fertigung frühzeitig erkennen und rechtzeitig beseitigen oder verbessern. Test verschiedener Varianten.
Potentielle Kosteneinsparungen in Prozessabläufen wurden durch eine Simulation mit Visual Components identifiziert. Mit Offline Programmierung Kollisionen erkennbar.
Einstellung von Parametern, Korrelation von Daten, Bewegung der Roboter im Arbeitsbereich 1:1.
Ein digitaler Zwilling von Fahrzeugfertigungsstraßen für eine beständige Verbesserung der Produktion, indem der Durchsatz gesteigert wird, um Kosten zu sparen.
Digitaler Zwilling in Simio, Auftragsdaten direkt von Produktion importiert: Anforderungen, WIP, Kennzahlen, Routen, …
Relationale Datenstruktur gesetzt, Modell zu Beginn auf aktuellen Stand, Ergebnisse in Gantt und Dashborads.
Simulation zahlreicher Bearbeitungsstationen, Mitarbeiter, und Puffer um Prozessschritte und Umgebung zu simulieren.
3D-Simulationsmodell mit Visual Components erstellt. Analyse von Gefahrenzonen, Stau und Kollisionen, sowie Tests zur Steigerung der Auslastung.
Detailliertere Simulation unterschiedlicher Roboter in einem System (siehe auch Robotersimulation).
Sagen Sie uns, welche Anforderungen Ihr Projekt stellt. Wir helfen Ihnen, eine gute Lösung zu finden…