In der Vergangenheit waren Simulationsverfahren vor allem in technischen Disziplinen wichtige Analyseinstrumente, da gerade hier reale Experimente sehr kosten- und aufwandsintensiv sind. Ein klassisches Beispiel hierfür ist die Simulation aerodynamischer Eigenschaften von Fahrzeugen oder Flugzeugen im Windkanal.
Aufgrund immer leistungsstärkerer Computer, welche auch die Simulation hochkomplexer Experimente ermöglichen, kam dieser Technologie eine immer höhere Bedeutung zu, wodurch sie Einzug in die unterschiedlichsten Forschungs- und Entwicklungsdisziplinen – so auch in das Geschäftsprozessmanagement, fand.
Durch diese Technologie ist es möglich, Geschäftsprozesse, vor der Einführung in den Produktivbetrieb, zu simulieren und damit zu verifizieren. Es können Fehler und Schwachstellen der Modelle im Vorfeld identifiziert und behoben werden, wodurch kritische Situationen und ineffiziente Arbeitsweisen vermieden werden.
Das am weitesten verbreitete und bewährte Konzept der diskreten Ereignissimulation (engl. Discrete Event Simulation = DES) stellt in diesem Zusammenhang den Fokus der vorliegenden Arbeit dar, wobei im Grundlagenteil (Kapitel 3) in das gesamte Spektrum der Simulation eingeführt wird. Weiterhin wird anhand eines Beispiels die Formalisierung eines zu simulierenden Systems vorgenommen und die zugehörigen Algorithmen erarbeitet.
Im Kapitel der erweiterten Konzepte (Kapitel 5) wird anschließend auf Erweiterungen und Neuerung in diesem Teilbereich eingegangen und in Kapitel 6 die aktuellen Entwicklungen und offenen Probleme diskutiert. Zum Abschluss werden simulationsunterstützende Softwarewerkzeuge vorgestellt und, auf den Ergebnissen basierend, eine Erweiterung des allgemeinen Bezugsrahmens vorgenommen (Kapitel 8).
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung und Motivation
2 Historische Entwicklung
3 Grundkonzepte
3.1 Begriffsklärung
3.2 Arten der Simulation
3.2.1 Klassifizierung
3.2.2 Monte Carlo-Simulation
3.2.3 Diskrete Simulation
3.2.4 Kontinuierliche Simulation
3.3 Formalisierung der DES
3.4 Beispiel der DES
3.4.1 Problembeschreibung
3.4.2 Definition der Simulationskomponenten
3.4.3 Algorithmische Formalisierung
3.4.4 Abschlussbemerkungen
4 Untersuchungsansatz
4.1 Review
4.2 Vorgehensweise
5 Erweiterte Konzepte
6 Aktuelle Entwicklungen und offene Probleme
7 Aktuelle Software
7.1 Übersicht
7.2 AnyLogic
8 Erweiterung des Bezugsrahmens
8.1 Überblick
8.2 Ereignissimulation und BPM
8.3 Umsetzung der Ereignissimulation in BPM Suiten
9 Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht das Konzept der diskreten Ereignissimulation (DES) und dessen Anwendungspotenzial im Bereich des Geschäftsprozessmanagements (BPM), um Prozesse vor der Produktivsetzung zu validieren und zu optimieren.
- Grundlagen der Simulationsmethodik und Klassifizierung
- Formalisierung von diskreten Ereignissystemen am Praxisbeispiel
- Erweiterte Ansätze wie agentenbasierte Simulation
- Marktübersicht und Evaluation von Simulationssoftware
- Integration von Simulationen in den BPM-Lebenszyklus
Auszug aus dem Buch
3.4.1 Problembeschreibung
Das wohl populärste und anschaulichste Beispiel im Bereich der diskreten Ereignissimulation ist die Simulation der Warteschlange in einem Kaufhaus, welche auch in der vorliegenden Arbeit zu einem besseren Verständnis der Vorgehensweise beitragen soll. Hierbei wird sich aufgrund der vorgestellten Formalisierung ebenfalls an Raffel13 angelehnt. Die Problembeschreibung sieht demnach wie folgt aus.
In einem Kaufhaus, welches über n Kassen verfügt, stellen sich ankommende Kunden an einer der Kassen an und warten auf Ihre Bedienung. Die Zeit zwischen dem Ankommen zweier Kunden ist dabei exponentialverteil mit dem Mittelwert μ und die Bedienungszeit an den Kassen ist im Intervall [a,b] gleichverteilt. Jede Kasse hat eine eigene Warteschlange und Kunden stellen sich stets an die Kasse mit der kürzesten Schlange und der kleinsten Nummer an. Zur Länge der Schlange zählen ausschließlich die wartenden Kunden, nicht jedoch der Kunde, da aktuell bedient wird. Wie bereits in der Formalisierung angesprochen, soll in diesem Beispiel die Simulation nach einer vorgegebenen Simulationszeit tmax gestoppt werden, was der Schließung des Kaufhauses entspricht. Nach dieser Zeit kommen keine neuen Kunden mehr hinzu, die bereits vorhandenen Kunden, werden allerdings noch bedient.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung und Motivation: Einführung in die Bedeutung von Simulationsverfahren als Analyseinstrumente und Fokus auf die diskrete Ereignissimulation.
2 Historische Entwicklung: Überblick über den Ursprung der Simulation von frühen physikalischen Modellen hin zum Einsatz im Operations Research.
3 Grundkonzepte: Definition zentraler Begriffe der Simulation, Klassifizierung der Simulationsarten und tiefgehende mathematische Formalisierung der DES.
4 Untersuchungsansatz: Beschreibung der gewählten Review-Methode nach Cooper zur Erstellung der Arbeit.
5 Erweiterte Konzepte: Diskussion fortgeschrittener Ansätze wie der objektorientierten und agentenbasierten Simulation zur Komplexitätsreduktion.
6 Aktuelle Entwicklungen und offene Probleme: Analyse der Herausforderungen bei der Systemdefinition und der Rolle von UML/XML zur Modellierung.
7 Aktuelle Software: Überblick über verfügbare Open-Source- und kommerzielle Werkzeuge inklusive einer Vorstellung von AnyLogic.
8 Erweiterung des Bezugsrahmens: Einordnung der Simulation in den BPM-Lebenszyklus und Kriterienkatalog für BPM-Suiten.
9 Fazit und Ausblick: Zusammenfassende Bewertung der Simulation als Werkzeug zur Prozessoptimierung und Ausblick auf zukünftige Entwicklungen.
Schlüsselwörter
Diskrete Ereignissimulation, DES, Geschäftsprozessmanagement, BPM, Simulation, Operations Research, Modellierung, Agentenbasierte Simulation, AnyLogic, Prozessoptimierung, Systemzustand, Warteschlangensimulation, Zeitführung, Ereignissteuerung, Software-Werkzeuge.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Grundlagen, Methoden und Anwendungsgebiete der diskreten Ereignissimulation (DES) sowie deren Integration in das Geschäftsprozessmanagement.
Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?
Zentral sind die mathematische Formalisierung von Simulationsmodellen, der Vergleich verschiedener Simulationsarten sowie die praktische Einsetzbarkeit in BPM-Suiten.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, den Nutzen von Simulationen für die Prozessverifikation vor der produktiven Implementierung aufzuzeigen und Kriterien für deren technische Unterstützung zu definieren.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer Review-Methode nach Cooper, ergänzt durch eine formale Modellierung eines Simulations-Fallbeispiels.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil umfasst die theoretischen Grundlagen der Simulation, die formale Beschreibung eines Kaufhaus-Warteschlangenmodells und eine Analyse aktueller Softwarelösungen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit ist durch Begriffe wie DES, Prozessmanagement, Systemmodellierung und ereignisorientierte Zeitführung geprägt.
Welche Rolle spielt die Zeitführung bei der DES?
Die Zeitführung ist entscheidend für die Simulation, wobei insbesondere die „next-event time advance“-Methode für die Effizienz und Genauigkeit der Modellierung von Zustandsänderungen präferiert wird.
Warum ist das Beispiel „Kaufhaus“ für die DES sinnvoll?
Es dient als anschauliches Modell, um die Komplexität der Zustandsänderungen, die Verwaltung von Ereignismengen und die mathematische Beschreibung von Systemen verständlich zu machen.
- Arbeit zitieren
- B. Sc. Tom Thaler (Autor:in), 2011, Diskrete Ereignissimulation im Kontext BPM, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/176299
