Da die meisten Softwaretools zur SCM-Simulation keine Tools zur Datenprozessierung und Datenanalyse anbieten, setzen wir auf dieser Ebene die Software KNIME Analytics Platform der KNIME AG, Zürich ein.

KNIME ist eine freie Software für die interaktive Datenverarbeitung (ETL: Extraction, Transformation, Loading) und -analyse. Das Tool bietet eine professionelle Software-Architektur, die skalierbar und hochgradig modular ist. Im Vergleich mit anderen Softwaretools schneidet KNIME überdurchschnittlich gut ab und hebt sich insbesondere durch seine Benutzerfreundlichkeit heraus.

KNIMEs Core-Architektur erlaubt die Verarbeitung von großen Datenmengen, die nur durch den vorhandenen Festplattenplatz eingeschränkt sind (die meisten anderen quelloffenen Datenanalyse-Projekte arbeiten arbeitsspeicherbasiert und limitieren dadurch die verarbeitbaren Datenmengen erheblich).

Die Datenverarbeitung erfolgt workflowbasiert, d.h. es werden einzelne Module mit den jeweils benötigten Funktionen einfach und schnell aneinandergesetzt. Die Core-Version enthält einige hundert Module für die

• Datenintegration (File I/O, Datenbankoperatoren mit Unterstützung aller gängigen Datenbanken),
• Datentransformationen (Filter, Konverter, Combiner),
• sowie die gebräuchlichsten Methoden der Datenanalyse und -Visualisierung.

Die Module werden als Plugins eingebunden. Die eigene Erstellung eigener Module wird von KNIME unterstützt.

Die in Zürich ansässige Firma KNIME AG bietet auch die Bereitstellung von professioneller technischer Unterstützung und Beratungsdiensten für die KNIME-Plattform sofern gewünscht oder notwendig.

Wenn die Datenanalysen bzw. -transformationen für eine Verarbeitung durch KNIME zu komplex werden, können wir auf eine Python-Arbeitsumgebung zurückgreifen, mit der sich sehr komplexe Analysen und Operationen auf den Lieferkettendaten durchführen lassen. Wir setzen dazu auf Python-Bibliotheken auf, die ihren Ursprung im Big-Data-Sektor haben, d.h. die Bibliotheken sind auf die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt. Ein Anwendungsfall wäre z.B. die Skalierung von Bewegungsdaten (z.B. Wareneingang und Warenausgang), um zukünftige Szenarien mit den anderen Werkzeugen des SimChain-Toolsets bewerten zu können.

Die Software anyLogistix (ALX) von der AnyLogic Company dient zum Design und zur Simulation von Lieferketten. Die folgenden Abschnitte beschreiben die wichtigsten Funktionen stichwortartig.

GREENFIELD-ANALYSE

• Ermittlung der Anzahl und der Lokationen für mögliche Standorte mit Hilfe minimaler Eingangsdaten: Kundenstandorte, Nachfrage und Produkte.
• Durchführung einer mehrstufigen Greenfield-Analyse, wenn die betrachtete Lieferkette mehrere Ebenen umfasst.
• Genauere Analyse der Lieferkette, indem die GFA-Ergebnisse in ein Netzwerkoptimierungs- oder dynamisches Simulationsmodell umgewandelt werden.

NETZWERKOPTIMIERUNG

• Bestimmung der besten Netzwerkkonfiguration mit dem führenden Solver IBM ILOG CPLEX®.
• Festlegung von Randbedingungen, um eine praktikable Lösung zu finden.
• Periodengerechte Masterplanung der Lieferkette, um zu optimieren, wo und wie viel produziert, gelagert und versandt werden muss.
• Konvertierung der Ergebnisse der analytischen Optimierung in ein dynamisches Simulationsmodell zur tieferen Analyse und zum Verständnis der internen Lieferkettendynamik.

DYNAMISCHE SIMULATION

• Behebung von Problemen, die mit analytischer Optimierung nicht gelöst werden können, indem eine detaillierte dynamische Simulation der Lieferkette erstellt wird.
• Analyse zeitabhängiger Faktoren, Zufallsereignisse, des tatsächlichen Systemverhaltens und dynamischer Interaktionen zwischen Elementen der betrachteten Lieferkette.
• Simulation aller Prozesse innerhalb einer Lieferkette: Fertigungsprozesse, Ressourcen, Terminplanung, DC-Prozesse, Layouts und Kosten.
• Veränderung von Kennzahlen im Laufe der Zeit. Man kann beispielsweise untersuchen, welche Werte die folgenden Kennzahlen am 25. Tag der simulierten Periode hatten: Lagerbestände/Servicegrade, laufende Aufträge, Auslastung, Auslastung, Durchlaufzeiten, Kosten/Umsatz, Bullwhip-Effekt und vieles mehr.
• Berücksichtigung komplexer Logik auf Netzwerkebene: Nachschub, Beschaffung, Fertigung Transport sowie Auslastung der Ressourcen (Flotte, Personen, Ausrüstung).
• Die Netzwerkoptimierung liefert den Plan für Ihre Lieferkette. Die dynamische Simulation zeigt auf, wie der Plan realisiert werden kann.

FLEXIBLE STATISTIKEN

Messung aller Kennzahlen, die im jeweiligen Supply-Chain-Modell benötigt werden: Kosten, Umsatz, Bestandsdynamik, Service Levels, Bullwhip-Effekt, Kapazität, Auslastung, eingehende/ausgehende Aufträge und Produkte.

• Wenn eine Statistik in der Standardliste fehlt, kann sie über den ALX-Erweiterungsmechanismus hinzugefügt werden.
• Untersuchung zur Laufzeit des Modells, wie sich die Statistiken im Laufe der Zeit ändern, um zu sehen, wie sich die Lieferkette in jedem Moment der simulierten Zeit verhalten hat.
• Mit einem leistungsstarken Dashboard ist man in der Lage, die gewünschten Informationen zu präsentieren.

ERWEITERUNG MIT ANYLOGIC

• Jede Komponente eines dynamischen Simulationsmodells von anyLogistix kann mit AnyLogic® Professional, dem führenden Simulationssoftwaretool, geändert werden.
• Anpassung von Netzwerkobjekte: Lager, Verteilzentren, Fabriken, Kunden/Markt. Darüber hinaus kann man Bestell-, Bestands-, Beschaffungs- und Transportrichtlinien bearbeiten.
• Anpassung der anyLogistix-Tabellen, z.B. könnte man die Berechnung von Transport-kosten ändern.

Sollte die zu simulierende Lieferkette sehr spezielle Prozesse enthalten, die nicht mit den Standards von anyLogistix abgedeckt werden können, besteht die Möglichkeit, den SimChain-Bausteinkasten zu nutzen, bei dem es sich um eine auf dem Simulator Plant Simulation basierende Eigenentwicklung von SimPlan handelt.