Workflows in der modernen Intralogistik sind komplex: Taktzeiten, Verkehrsregeln, Pufferkapazitäten, Ladezyklen von Flurförderzeugen und Schichtmodelle beeinflussen sich gegenseitig. Rein statische Planungswerkzeuge stoßen bei dieser Dynamik schnell an ihre Grenzen. Tabellenkalkulationen eignen sich zwar für statische Berechnungen, können die zahlreichen Interaktionen und Abhängigkeiten in einem automatisierten Lager jedoch nur eingeschränkt abbilden. Demgegenüber spielen 3D-basierte Simulationslösungen wie FlexSim ihre Stärken aus. Mit ihnen lassen sich Logistikkonzepte bereits in der Entwurfsphase einer Realitätsprüfung unterziehen und geplante Investitionen hinsichtlich ihrer Wirtschaftlichkeit bewerten.
Der digitale Schatten als Planungsinstrument
Im Fokus steht dabei die Erstellung eines sogenannten digitalen Schattens. Dieser ist nicht zu verwechseln mit dem oft zitierten digitalen Zwilling, der einen automatischen Rückfluss von Informationen in das reale System impliziert. Beim digitalen Schatten werden Daten aus physischen Systemen, etwa aus einem WMS, in das Modell übernommen – je nach Anwendung in Echtzeit oder periodisch. Anders als beim digital vernetzten Zwilling greift das Modell dabei nicht steuernd in den laufenden Betrieb ein.
Der Aufbau eines solchen Konstrukts beginnt meist mit dem Layout, oft in Form von CAD-Zeichnungen. Dabei entsprechen die Maßangaben in der Simulation exakt denen in der Realität. Auf dieser statischen Basis werden anschließend dynamische Faktoren wie Taktzeiten, Lagerstrategien und technische Parameter der Hardware abgebildet. So lässt sich im virtuellen Modell nachvollziehen, wie sich Akteure bewegen, wie Gabelstapler agieren und wo potenzielle Engpässe entstehen.
Mit 3D-Simulation zu fundierten Entscheidungen
Der Vorteil gegenüber Planungen in einer Tabellenkalkulation liegt auf der Hand: In einer Tabelle muss der Nutzer den hinterlegten Formeln und Makros vertrauen, ohne die Auswirkungen im Vorfeld zu kennen. In der Simulation hingegen werden Fehler sofort sichtbar. Stauen sich Pakete beispielsweise trotz eines Puffers an einer bestimmten Stelle, wird das Problem im Modell unmittelbar erkennbar. Auch sich kreuzende Fahrzeuge lassen sich identifizieren und durch entsprechende Verkehrsregeln und Logiken berücksichtigen.
Besonders hilfreich ist die Simulation bei der Dimensionierung von Flotten autonomer mobiler Roboter (AMR). Aus Sicherheitsgründen neigen Unternehmen mitunter dazu, mehr Fahrzeuge zu beschaffen als tatsächlich benötigt. Durch den Vergleich verschiedener Szenarien lässt sich beispielsweise ermitteln, ob 16 AMRs für die stabile Versorgung aller Produktionslinien ausreichen oder erst 18 Fahrzeuge den gewünschten Durchsatz ermöglichen. In einem konkreten Anwendungsszenario erwies sich eine Auslastung von 70 bis 80 Prozent als ideal: Sie bietet ausreichend Puffer für Wartungen, ohne die Produktion durch fehlende Fahrzeuge zu gefährden. Werden dadurch statt 20 nur 16 AMRs benötigt, lassen sich erhebliche Investitionskosten vermeiden.
Praxisbeispiel: Simulation für Intralogistikausbau
Die Komplexität solcher Projekte zeigt das Beispiel von GZ Media, einem der weltweit größten Hersteller von Vinyl-Schallplatten. Die dortige Intralogistikinfrastruktur ist geprägt von zahlreichen Förderbändern, Scannern und Systemen zur Steuerung von Kleinladungsträgern (KLT). Die Herausforderung bestand darin, die bestehende Anlage um sechs neue Regale und drei Krane zu erweitern. Dabei musste validiert werden, ob das System das Ziel von 150.000 bis 170.000 Einheiten pro Tag bewältigen kann. Die Simulation lieferte hierfür klare Antworten: Während für 150.000 Einheiten zwei Krane ausreichten, war für eine Steigerung auf bis zu 170.000 Einheiten ein dritter Kran erforderlich. Ausschlaggebend war dabei nicht nur die Geschwindigkeit, sondern auch die benötigte Lagerkapazität in den zusätzlichen Regalen.
