In Vertrieb und Marketing dient Simulation vor allem der anschaulichen Visualisierung geplanter Anlagen und Prozesse. Sie schafft Transparenz, erleichtert Entscheidungen und stärkt das Vertrauen potenzieller Kunden – in speziellen Fällen auch durch detaillierte Simulationen mit Kennzahlen.

Hersteller von Anlagen, Maschinen oder Lagertechnik nutzen Simulation gezielt schon in der Angebotsphase

• Visualisierung statt detailgetreuer Simulation: 
  Meist fehlt in dieser frühen Phase noch das vollständige Datenfundament. Daher kommt eine Visualisierungs-Simulation zum Einsatz, die vor allem animiert darstellt, wie der Prozess aussehen könnte. So entsteht bei potenziellen Kunden ein gemeinsames Verständnis des Ablaufs. Die ist wichtig für Transparenz und Vertrauen.
• Verbesserte Angebotskommunikation:
  Solche 3D-Visualisierungen helfen, komplexe Abläufe anschaulich zu erklären und erleichtern Entscheidungsprozesse. Sie ersetzen in dieser Phase noch keine harten Kennzahlen wie Durchsatz oder Durchlaufzeit.
• Detaillierte Simulation auf Kundenwunsch:
  Liegt bereits ein konkretes Konzept inklusive aller relevanten Daten vor – etwa durch eine Ausschreibung – kann eine präzise Simulation verlangt werden. Diese liefert dann valide Kennzahlen zur Bewertung und Vergleichbarkeit verschiedener Anbieter.
• Unabhängige Analyse durch externe Dienstleister:
  Wird eine neutrale Bewertung gewünscht, kommen oft externe Simulationsdienstleister ins Spiel. Sie analysieren das System auf Basis der eingereichten Daten und liefern objektiv fundierte Ergebnisse.

Aktuelle Nutzungsvorteile

Ergänzend zeigt moderne Forschung, dass Simulation im Marketing und Vertrieb auch zur Sales-Forecast-Modellierung, Kampagnenplanung oder Preisszenarien‑Analyse eingesetzt wird. Simulationen helfen, unterschiedliche Strategien virtuell durchzuspielen – etwa um Preise oder Werbewege zu optimieren. So können Entscheidungen datenfundierter getroffen und Ressourcen effizient eingesetzt werden.

Simulation unterstützt die Bewertung neuer Anlagen und die Optimierung bestehender Systeme. Sie spart Zeit und Kosten, indem Szenarien risikofrei getestet werden. Moderne Ansätze wie Plant Planning 4.0 oder die Kombination mit Scheduling und Optimierung machen sie zu einem flexiblen Planungswerkzeug.

Einsatzbereiche

• Prüfung geplanter Anlagen
  Simulationen untersuchen neue Anlagen hinsichtlich Durchsatz, Dimensionierung, Durchlaufzeiten, Leistungsgrenzen, Störanfälligkeit, Personalbedarf und weiteren Planungsparametern. Verschiedene Varianten können simuliert und miteinander verglichen werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Optimierung bestehender Anlagen
  Der Ist-Zustand einer Anlage wird abgebildet und durch gezielte Anpassungen wie veränderte Steuerungsstrategien optimiert. Auch größere Änderungen wie Layoutvarianten oder Pufferauslegung lassen sich zuverlässig testen.

Effizienz und Sicherheit

• Kosten- und Zeitersparnis
  Änderungen am Simulationsmodell sind kostengünstig und schnell umsetzbar, ohne den laufenden Betrieb zu stören.
• Frühe Entscheidungsunterstützung
  Bereits in den frühen Planungsphasen liefert die Simulation wichtige Erkenntnisse für Grundsatzentscheidungen. Mit zunehmender Projektdauer wächst das Modell in seiner Detailtiefe und unterstützt eine iterative Lösungsfindung.

Aktuelle Entwicklungen

• Plant Planning 4.0
  Moderne Planungsansätze kombinieren Simulation mit Technologien wie Augmented Reality. Das verbessert die Visualisierung komplexer Systeme und beschleunigt Projektzyklen.
• Kombination mit Scheduling und Optimierung
  Simulation wird zunehmend mit Methoden zur Feinplanung verbunden. So können „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchgespielt und robuste Alternativpläne erstellt werden. Besonders dynamische Modelle gewinnen an Bedeutung, da sie Wechselwirkungen und Prozessdynamik realistisch abbilden und so eine höhere Planungstreue ermöglichen.

In der Realisierungsphase ermöglicht Simulation die virtuelle Inbetriebnahme von Steuerungen. Programme lassen sich unabhängig von der realen Anlage testen, Fehler frühzeitig erkennen und Inbetriebnahmezeiten verkürzen bis hin zur Echtzeitprüfung mit Hardware-in-the-Loop.

Simulation als Grundlage für die Steuerungsprogrammierung

In der Realisierungsphase liefern Simulationsmodelle wertvolle Ergebnisse für die Programmierung der Steuerung. In speziellen Fällen kann der Steuerungscode sogar weitgehend automatisiert aus dem Modell erzeugt werden.

Virtuelle Inbetriebnahme (Emulation)

Mit der virtuellen Inbetriebnahme lässt sich Steuerungssoftware unabhängig von der realen Anlage testen. Dabei werden Sensorik, Aktorik oder ganze SPS durch das Modell emuliert oder mit diesem gekoppelt. Entsprechend strukturierte Modelle ermöglichen einen einfachen Wechsel zwischen Simulations- und Emulationsmodus.

Vorteile und Nutzen

• Frühe Fehlererkennung und Qualitätssicherung: Programmfehler können rechtzeitig im Modell identifiziert und behoben werden.
• Zeit- und Kostenersparnis: Virtuelle Tests reduzieren den Aufwand bei der Inbetriebnahme und senken Risiken.
• Flexibilität: Neben der Validierung der Steuerung lassen sich auch Schulungen, Störszenarien oder alternative Abläufe durchspielen – ohne die reale Anlage zu belasten.
• Hardware-in-the-Loop: In Verbindung mit echter SPS kann die Steuerung in Echtzeit geprüft werden, bevor die Anlage physisch verfügbar ist.

Ja: Simulation kann als Prognosewerkzeug (Digital Twin) für den Tagesbetrieb oder als Betreibermodell für künftige Anpassungen genutzt werden. So lassen sich Prozesse absichern, Szenarien vergleichen und Änderungen schnell und risikofrei umsetzen.

Simulation als Prognosewerkzeug (Digitaler Zwilling)

Im laufenden Betrieb kann Simulation als vorausschauendes Werkzeug genutzt werden. Der Test des Tagesprogramms zeigt frühzeitig, wie sich Aufträge, Losgrößen oder Maschinenbelegungen auf Durchlaufzeiten, Personalbedarf und Anlagenauslastung auswirken. So lassen sich Szenarien durchspielen und bereits vor Produktionsstart die besten Abläufe auswählen.

Damit ein Modell als Digitaler Zwilling eingesetzt werden kann, muss es mit realen Daten gekoppelt werden. Dazu gehören etwa aktuelle Auftragsstände, Taktzeiten, Rüstzeiten und Verfügbarkeiten. Je vollständiger diese Parameter sind, desto präziser die Prognosen. In manchen Fällen werden die Simulationsergebnisse zusätzlich durch Optimierungsverfahren wie Heuristiken unterstützt.

Simulation als Betreibermodell

Auch nach Projektabschluss kann ein Simulationsmodell langfristig eingesetzt werden. Betreiber nutzen es, um zukünftige Anpassungen zu prüfen – zum Beispiel die Integration neuer Produkte oder die Logistikabwicklung für neue Kunden.

Der Vorteil liegt in der schnellen Umsetzbarkeit: Da das Ist-Modell bereits existiert, muss es nur an die geplanten Änderungen angepasst werden. Das spart Zeit, erleichtert die Entscheidungsfindung und reduziert Risiken.

Bevor die Entscheidung für die Durchführung einer Simulationsstudie fällt, sollte geklärt werden, ob alle Voraussetzungen für ein erfolgreiches Projekt erfüllt sind. Fehlen Erfahrungen im Umgang mit dem Werkzeug Simulation, empfiehlt es sich, bereits in der Grundsatzentscheidung einen Berater hinzuzuziehen. Er kann beurteilen, ob Simulation für die individuelle Problemstellung geeignet ist.

In der Anfangsphase sollte man sich zudem entscheiden, ob man:

1. einen betriebsinternen Simulationsdienstleister aufbaut oder
2. einen externen Simulationsdienstleister beauftragt.

Diese Entscheidung sollte auf Basis folgender Bedingungen gefällt werden:

• Verfügbarkeit von personellen Kapazitäten: Es sollten mindestens 2 Mitarbeiter eingearbeitet werden.
• Vergleich Kosten für internen und externen Dienstleister (jeweils inkl. Unterstützungsaufwand seitens der Fachabteilung): Gegenüberstellung der Kosten für Softwarebeschaffung, Schulung und Einarbeitungsaufwand mit den Kosten für einen externen Dienstleister
• Umfang der Simulationsaufgaben in den nächsten 2-3 Jahren: Ergeben sich über die aktuelle Anforderung hinaus Projekte mit Simulationsbedarf? Lasten diese Aufgaben 1-2 Mitarbeiter aus?

Abb: Beispiel für eine Anlagenvisualisierung mit Demo3D – Quelle: Kuka Systems GmbH

Außerdem ist zu beachten, dass fehlende Erfahrungen beim Umgang mit Simulation

• die Wahrscheinlichkeit von Modellierungsfehlern erhöht und
• zu längeren Projektlaufzeiten führt.

Um dies zu vermeiden, empfiehlt es sich, auch bei Aufbau eines betriebsinternen Dienstleisters, das erste Projekt in Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Berater durchzuführen. Das garantiert eine effektive Übertragung von Know-How auf den Einsteiger.

Denkbar sind aber auch andere Varianten wie die „verlängerte Werkbank“. Das heißt, ein interner Mitarbeiter wird in der Abwicklung von Simulationsprojekten sowie der Bedienung von Modellen geschult. Die Erstellung der Modelle jedoch wird von externen Dienstleistern zugekauft.

Nachdem Sie die Entscheidung über die Durchführung einer Simulationsstudie getroffen haben, stellt sich die Frage nach dem richtigen Simulationssystem oder dem geeigneten externen Dienstleister.

Beim Kauf eines Simulationssystems sind viele Faktoren zu berücksichtigen, z. B.:

• Welche Voraussetzungen hat der spätere Anwender der Software?
• Sollen Daten aus Datenbanken oder CAD-Systemen in das Simulationsmodell übernommen werden?
• Bietet die Software spezielle Lösungen für Ihre Anwendung?

Ihr Weg zum richtigen System und Dienstleister

Die meisten Simulationssystemhersteller bieten eine Probeinstallation bzw. eine zeitlich begrenzte Miete des Systems an. Dieses Angebot empfiehlt sich insbesondere deshalb, weil man erst im Umgang mit der Software ihre Vor- und Nachteile kennenlernt und kostengünstig das auf die individuellen Anforderungen passende System bestimmen kann.

Oder Sie entscheiden sich für unser Toollabor. In ein bis zwei Tagen (je nach Umfang der Aufgabe und Anzahl der zu testenden Simulationssysteme) können Sie die gängigen Systeme am Markt anhand Ihrer individuellen Anforderung testen. Sie bekommen einen kompakten Überblick über den Funktionsumfang und Handhabbarkeit der verschiedenen Softwaresysteme.

Eine steigende Zahl an Beratungsunternehmen bietet heute Simulationsdienstleistungen an. Entscheidende Kriterien für die Auswahl des richtigen Partners sind:

• Hat der Dienstleister Erfahrungen in dem spezifischen Bereich? (Referenzen anfordern)
• Wer wird auf Seiten des Dienstleister das Projekt leiten? (Profil anfordern)
• Verwendet der Dienstleister Standardsysteme und branchenorientierte Bibliotheken? (Abhängigkeit von Individuallösungen vermeiden)
• Welche Vorgehensweise schlägt der Anbieter vor? (z. B. gemäß VDI-Richtlinie 3633)
• Wie wird die Know-How-Übertragung auf Sie sichergestellt?

Eine lohnende Investition für Ihr Unternehmen

Diese Tabelle zeigt die grundsätzliche Klassifizierung und die zu erwartenden Kosten auf:

* Aufwand inkl. Modellerstellung, Datenbeschaffung und –aufbereitung sowie Durchführung von Experimenten. Der Aufwand umfasst interne wie externe Leistungen.
** Hierbei handelt es sich um grobe Richtpreise, die von Projekt zu Projekt variieren können. Generell wird der Aufwand für eine Simulationsstudie durch die Komplexität der Abbildung bestimmt. Müssen beispielsweise umfangreiche Steuerungen implementiert werden, so erhöht das den Aufwand spürbar

Simulation lohnt sich wirtschaftlich: Studien zeigen ein durchschnittliches Verhältnis von 1:6. Neben direkten Kosteneinsparungen schafft sie Transparenz, reduziert Risiken und beschleunigt Inbetriebnahmen.

Wirtschaftlicher Nutzen

Der konkrete monetäre Vorteil lässt sich im Vorfeld nicht exakt bestimmen. Studien und Richtwerte (z. B. VDI) beziffern das Verhältnis von Kosten zu Nutzen im Durchschnitt mit etwa 1:6 – jeder in die Simulation investierte Euro bringt also ein Mehrfaches an Nutzen zurück. Bei großen Investitionen, etwa im Karosseriebau der Automobilindustrie, fällt das Verhältnis häufig noch deutlich günstiger aus.

Es gibt aber auch Projekte, in denen Simulation vor allem dazu dient, Planungen abzusichern, ohne dass zusätzliche Optimierungspotenziale gefunden werden. Auch in solchen Fällen schafft Simulation Transparenz und reduziert Risiken.

Entscheidungskriterien für den Einsatz

Ob Simulation sinnvoll ist, sollte anhand folgender Fragen entschieden werden:

• Kann die Planung auch durch einfachere Methoden ausreichend abgesichert werden?
• Wie hoch sind die Kosten im Verhältnis zur Investitionssumme? Ein Richtwert: bis zu 1 % der Investition für die Simulation.
• Welche Optimierungspotenziale sind zu erwarten? Beispiel: Bei einem fahrerlosen Transportsystem kann schon der Wegfall eines Fahrzeugs die Kosten der Simulation kompensieren.
• Wie hoch sind die Risiken des geplanten Systems? Besonders komplexe Prozesse (z. B. Kommissionieranlagen mit anspruchsvoller Auftragssteuerung) profitieren stark, da Simulation hier ein detailliertes und getestetes Konzept liefert.

Mehrwert in der Praxis

Neben reinen Kostenvorteilen bietet Simulation auch qualitative Nutzenfaktoren – etwa kürzere Inbetriebnahmezeiten, einen schnelleren Anlauf von Anlagen und eine deutliche Risikominimierung bei Investitionen.

Der Erfolg eines Simulationsprojekts hängt von klaren Zielen, guter Datenqualität, der richtigen Teamzusammensetzung und der frühzeitigen Einbindung der Simulation in den Planungsprozess ab.

Simulation entfaltet ihren Nutzen nur, wenn einige Schlüsselfaktoren beachtet werden:

• Klare Zieldefinition: Welche Fragen sollen beantwortet werden?
• Datenqualität: Ohne valide Eingangsdaten lassen sich keine belastbaren Ergebnisse erzielen.
• Interdisziplinäres Team: Simulation braucht Fachwissen aus Planung, IT und den betroffenen Fachabteilungen.
• Frühzeitige Einbindung: Je früher Simulation in Projekte eingebracht wird, desto größer ist ihr Nutzen.
• Akzeptanz & Kommunikation: Ergebnisse müssen von Entscheidungsträgern verstanden und akzeptiert werden.
• Iteratives Vorgehen: Erfolgreiche Projekte entwickeln das Modell schrittweise weiter und passen es an den Wissensstand an.

Für eine erfolgreiche Ablaufsimulation braucht es klare Ziele, passende Daten, ein interdisziplinäres Team, Budget und geeignete Software. Ebenso wichtig sind Offenheit für Ergebnisse und die Bereitschaft, Konsequenzen aus den Simulationen zu ziehen.

Organisatorische Voraussetzungen

• Simulation sollte idealerweise vor der Realisierung erfolgen.
• Klare Zieldefinition und Fragestellung sind notwendig.
• Ein interdisziplinäres Team aus Planern und Simulanten muss gebildet werden.
• Alle relevanten Eingangsdaten sind zu beschaffen.
• Der Zeitbedarf sollte realistisch eingeplant werden:
  • Aufwand für den Simulanten (ca. 60 %)
  • Unterstützung durch die Fachabteilung (ca. 35 %)
  • Beitrag weiterer Stellen wie Lieferanten (ca. 5 %).

Betriebswirtschaftliche Voraussetzungen

• Kosten müssen im Vorfeld bestimmt und im Projektbudget berücksichtigt werden.
• Der Nutzen ist realistisch abzuschätzen, um die Wirtschaftlichkeit zu bewerten.

Technische Voraussetzungen

• Vorhandene Hard- und Softwarebasis klären.
• Datenquellen festlegen und Datenqualität sicherstellen.
• Eine strukturierte Aufbereitung der Daten ist erforderlich, um das Modell präzise und effizient aufbauen zu können.

Rahmenbedingungen

• Offenheit für alternative Lösungen sicherstellen.
• Bestehende Sachzwänge hinterfragen.
• Akzeptanz der Simulationsergebnisse im Projektteam schaffen.
• Bereitschaft, Konsequenzen aus den Ergebnissen abzuleiten.

Für eine erfolgreiche Simulation sind vor allem präzise und vollständige Daten zu Prozessen, Ressourcen und Strukturen nötig. Je besser die Datenqualität, desto realistischer und aussagekräftiger sind die Ergebnisse.

Die Qualität einer Simulation steht und fällt mit den verfügbaren Eingangsdaten.

• Struktur- und Layoutdaten: Pläne von Anlagen, Produktionslinien, Lagerbereichen.
• Prozessdaten: Taktzeiten, Rüstzeiten, Transportzeiten, Materialflüsse.
• Ressourcendaten: Verfügbarkeiten von Maschinen, Personal, Fahrzeugen.
• Auftrags- und Stammdaten: Stückzahlen, Auftragsreihenfolgen, Losgrößen.
• Störgrößen: Ausfallraten, Nacharbeit, Lieferverzögerungen.

Fehlende oder unsichere Daten können teilweise mit Annahmen oder Erfahrungswerten ergänzt werden. Wichtig ist, diese Unsicherheiten transparent zu machen und im Modell über Sensitivitäts- oder Szenarioanalysen zu berücksichtigen.

Ein Simulationsprojekt folgt klaren Schritten: von Zieldefinition und Datenbeschaffung über Modellierung und Implementierung bis hin zu Analyse, Verifikation und Validierung. So entstehen belastbare Ergebnisse für fundierte Entscheidungen.

1. Zieldefinition und Aufgabenbeschreibung

Zu Beginn werden die Projektziele festgelegt und die Aufgabenstellung präzise beschrieben. Eine klare Fragestellung ist entscheidend für den späteren Nutzen der Simulation.

2. Systemanalyse und Datenbeschaffung

Das zu untersuchende System wird analysiert und die relevanten Daten werden gesammelt. Dazu gehören z. B. Prozesszeiten, Kapazitäten, Layouts oder Steuerungsregeln.

3. Datenaufbereitung und Modellformalisierung

Die gewonnenen Rohdaten werden strukturiert und aufbereitet, bevor sie in das Simulationsmodell überführt werden. Anschließend wird das Modell formalisiert, um die Abläufe realistisch abzubilden.

4. Implementierung und Durchführung von Experimenten

Das formale Modell wird in einer Simulationssoftware implementiert. Danach werden verschiedene Szenarien und Experimente durchgeführt, um unterschiedliche Lösungsansätze zu testen.

5. Analyse, Verifikation und Validierung

Die Ergebnisse werden ausgewertet und mit den Projektzielen abgeglichen. Verifikation und Validierung stellen sicher, dass Modell und Daten korrekt sind und die Simulation die Realität realistisch abbildet.

Ergebnis

Am Ende steht ein ausführbares Modell mit belastbaren Simulationsergebnissen, das als Grundlage für fundierte Entscheidungen dient.

Die folgende Grafik zeigt die typischen Schritte von der Datenbeschaffung bis zur Analyse und Validierung.

Quelle: Rabe, M.; Spieckermann, S.; Wenzel, S.: Verifikation und Validierung für die Simulation in Produktion und Logistik. Springer Verlag, Berlin-Heidelberg, 2008, S. 5

Die Formulierung klarer Ziele ist der erste Schritt jeder Simulationsstudie. Grundsätzlich steht dabei die Steigerung der Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens im Vordergrund. Ablaufsimulation steigert die Wirtschaftlichkeit, indem sie Durchsatz und Auslastung erhöht, Durchlaufzeiten verkürzt, Bestände reduziert und Layout- oder Steuerungsalternativen bewertet.

Typische Optimierungsziele

Eine Simulationsstudie kann je nach Fragestellung unterschiedliche Schwerpunkte haben, zum Beispiel:

• Steigerung der Maschinenauslastung
• Verringerung des Personal- oder Lagerplatzbedarfs
• Erhöhung des Durchsatzes
• Verkürzung von Durchlaufzeiten
• Bewertung von Layoutalternativen
• Bestimmung der optimalen Fahrzeuganzahl in einem Fahrerlosen Transportsystem
• Ermittlung geeigneter Puffergrößen
• Optimierung von Steuerungsstrategien

Wirtschaftliche Wirkung

Mit diesen Zielen lassen sich die zentralen Stellgrößen beeinflussen:

• Lieferbereitschaft steigern
• Durchlaufzeiten verkürzen
• Bestände reduzieren
• Termintreue verbessern
• Anlagen- und Personalauslastung maximieren

Damit wird die Wirtschaftlichkeit des Systems gesteigert, während Betriebs- und Kapitalkosten gesenkt werden – der entscheidende Nutzen einer systematischen Ablaufsimulation.

Wirtschaftlichkeitssteigerung mit Hilfe von Ablaufsimulation lt. [VDI 3633 (2010)]

Simulation bildet komplexe Systeme digital ab, indem Modelle aus Bausteinen erstellt und zu einem Netzwerk verbunden werden. Dieses Modell kann durch 2D- oder 3D-Animation visualisiert werden und ermöglicht so ein anschauliches Verständnis von Prozessen und Abläufen.

Heutige Simulationssoftware arbeitet oft mit dem Baustein-Konzept:

• Bausteine als Module: Einzelne Elemente (z. B. Maschinen, Förderbänder, Lagerbereiche) werden modelliert, standardisiert und wiederverwendet.
• Verbindung & Netzwerkbildung: Die Bausteine werden zu einem Gesamtprozess verknüpft, sodass Abläufe abgebildet werden können – oft als logistische Netzwerke.
• Visualisierung: 2D- oder 3D-Animation macht Prozesse sichtbar – ideal, um Abläufe zu verstehen, Schwachstellen zu erkennen und Stakeholder einzubinden.

Abb: Beschreibung der Bausteine eines Simulationssystems

Die einzelnen Bausteine und die Vorgänge innerhalb der Bausteine werden verbunden in einen Gesamtprozess. Dadurch entsteht ein Netzwerk. Mit Hilfe der Bausteine und des Netzwerkes können die verschiedensten logistischen Systeme abgebildet werden.

Mittels der 2D- oder 3D-Animation können alle Vorgänge innerhalb des Netzwerks visualisiert werden.

Aktuelle Trends

Damit Simulation noch wirkungsvoller wird, lassen sich derzeit mehrere Entwicklungen beobachten:

• KI-gestützte Simulation & maschinelles Lernen: KI wird eingesetzt, um Modelle automatisch zu optimieren, Ergebnisinterpretationen zu unterstützen und Simulationen adaptiv zu machen.
• Echtzeit-Digital Twins: Immer öfter werden Simulationen mit Echtzeitdaten gekoppelt, sodass Modelle quasi live auf Veränderungen reagieren – etwa durch IoT-Sensorik oder Streaming-Daten.
• Cloud-basierte Simulation: Simulationen, Modellverwaltung und Experimentdurchführung werden in die Cloud verlagert. Das ermöglicht Zusammenarbeit über Standorte hinweg, weniger Hardwarekosten und bessere Skalierbarkeit.
• Multimethodische Simulation: Kombination verschiedener Simulationsformen (z. B. diskrete Ereignisse, agentenbasiert, Systemdynamik) in einem Modell, um komplexe Systeme realistischer darzustellen.
• Erweiterte Visualisierung & immersive Technologien: Höherwertige 3D-Darstellungen, VR/AR, realistischere Animationen helfen, Ergebnisse verständlich zu machen und Stakeholder einzubinden.

Die Ablaufsimulation wird zunehmend integriert mit Digital Twins, KI und Nachhaltigkeitszielen. Simulationen helfen künftig nicht nur bei Effizienzsteigerung und Layout-Optimierung, sondern auch bei CO₂-Fußabdruck, Echtzeit-Analysen und erweiterten Visualisierungen.

Mit der stetigen Erweiterung des Anwendungsspektrums entstehen neue Möglichkeiten, wie Unternehmen Simulation in Zukunft nutzen können, um Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit zu steigern.

Aktuelle Entwicklungen und Trendfelder

• CO₂-Fußabdruck & Nachhaltigkeit in Lieferketten
  Immer mehr Studien kombinieren Simulation und Optimierungsmodelle, um Emissionen entlang von Produktions- und Logistikprozessen zu messen und zu reduzieren. Beispiel: Cold-chain-Logistik wird simuliert, um den Energieverbrauch und die Emissionen zu optimieren.
• Integration von KI und Vorhersagen
  KI-gestützte Prognosen (Predictive Insights) werden verwendet, um Prozessausfälle vorherzusagen, Wartung zu optimieren und Entscheidungen frühzeitig zu ermöglichen.
• Cloud, Echtzeitdaten & digitale Zwillinge
  Simulationen werden verstärkt mit Echtzeitdaten gekoppelt (z. B. durch IoT), um Digital Twins zu schaffen, die im laufenden Betrieb Prozesse überwachen und optimieren. Cloud-Lösungen ermöglichen Flexibilität, Skalierbarkeit und Zusammenarbeit über Standorte.
• Erweiterte Visualisierung & immersive Technologien
  VR/AR und erweitertes visuelles Feedback helfen, Simulationsergebnisse anschaulicher darzustellen. Stakeholder können durch immersive Umgebungen direkt in Modelle eintauchen und Szenarien plastischer erleben.
• Multimethodische und hybride Modelle
  Kombination verschiedener Simulationsparadigmen (z. B. diskrete Ereignisse, agentenbasiert, Systemdynamik) sowie die Kopplung mit anderen Werkzeugen (z. B. Co-Simulation) gewinnen an Bedeutung, um komplexe Systeme realistischer abzubilden.

Implikationen für Unternehmen

• Unternehmen müssen sich auf höhere Anforderungen hinsichtlich Datenverfügbarkeit und -qualität einstellen, insbesondere wenn Simulationen mit Echtzeitdaten betrieben werden sollen.
• Investitionen in Software, Hardware und Schulung bleiben wichtig, gleichzeitig steigen aber auch die Möglichkeiten, Simulation enger in bestehende IT-Landschaften und Betriebsabläufe zu integrieren.
• Nachhaltigkeit und regulatorische Anforderungen werden zunehmend Simulationsstudien beeinflussen: Emissionsmessung, CO₂-Reporting und Energieoptimierung sind keine Randthemen mehr, sondern zentraler Teil der Planung.

Simulation hilft, Emissionen und Energieverbrauch zu senken und Lieferketten widerstandsfähiger zu gestalten. So lassen sich CO₂-Fußabdruck, Materialflüsse und alternative Szenarien analysieren, bevor sie in der Realität umgesetzt werden.

Die Anforderungen an Lieferketten ändern sich: Unternehmen müssen nachhaltig handeln und gleichzeitig krisenfest bleiben. Simulation ist dafür ein wirkungsvolles Werkzeug.

• Nachhaltigkeit: Modelle zeigen den Energie- und Ressourcenverbrauch sowie CO₂-Emissionen entlang von Prozessen und Lieferketten. Optimierungen können gezielt auf Emissionsreduktion ausgerichtet werden.
• Resilienz: Mit „Was-wäre-wenn“-Analysen lassen sich Störungen simulieren, etwa Lieferengpässe oder Maschinenausfälle. So können robuste Alternativen und Notfallpläne entwickelt werden.
• Ganzheitliche Planung: Simulation verknüpft Wirtschaftlichkeit mit ökologischen und sozialen Kriterien – und schafft damit eine Basis für nachhaltige, zukunftssichere Entscheidungen.

Simulation ist ein starkes Werkzeug, stößt aber an Grenzen, wenn Modell und Daten nicht ausreichend genau sind. Fehlende Daten, falscher Detaillierungsgrad oder unzureichend berücksichtigte Störgrößen schränken die Aussagekraft ein. Neue Trends wie KI, Echtzeitdaten und Unsicherheitsanalysen helfen, diese Grenzen zunehmend zu überwinden.

Simulation liefert nur dann belastbare Ergebnisse, wenn Modell und Datenqualität stimmen.

Typische Grenzen

• Modellqualität: Der richtige Detaillierungsgrad ist entscheidend – zu grob führt zu ungenauen, zu detailliert zu aufwendigen Modellen.
• Datenqualität: Sorgfältig aufbereitete Eingangsdaten sind zwingend, sonst entstehen fehlerhafte Ergebnisse.
• Störungen & Zufall: Maschinenausfälle oder schwankende Prozessparameter müssen einbezogen werden. Simulationen bilden solche Einflüsse über Zufallsgeneratoren ab, liefern aber immer Ergebnisintervalle statt exakter Werte.
• Praktische Beschränkungen: Aufbau und Pflege von Modellen benötigen Zeit, Fachwissen und Akzeptanz durch Entscheidungsträger.

Aktuelle Trends

• KI & Machine Learning: helfen bei Datenaufbereitung und Modelloptimierung.
• Echtzeit-Daten & Digital Twins: verbinden Simulation enger mit der Realität.
• Unsicherheitsanalysen: machen die Wirkung von Datenlücken transparent.
• Hybride Ansätze: Kombination verschiedener Simulationsmethoden für realistischere Ergebnisse.

Simulation ist eine Querschnittsfunktion und sollte organisatorisch so eingebunden sein, dass sie frühzeitig in Projekte einbezogen wird, schnellen Datenzugriff hat und eng mit Fachabteilungen zusammenarbeitet. Am wirksamsten ist die Positionierung als Stabsstelle auf Werks- oder Geschäftsleitungsebene oder in den Abteilungen mit dem größten Bedarf.

Die Simulation betrifft viele Unternehmensbereiche – von Supply Chain und Logistik bis hin zu Produktion und Auftragssteuerung. Deshalb ist die Frage nach der richtigen organisatorischen Verankerung entscheidend.

Mögliche organisatorische Verortung

• Stabsstelle: Auf Werks- oder Geschäftsleitungsebene angesiedelt, um bereichsübergreifend wirksam zu sein.
• Bedarfsorientiert: Eingegliedert in Abteilungen mit hohem Einsatzbedarf, z. B. Layout-, Prozess- oder Materialflussplanung.

Erfolgsfaktoren der Positionierung

• Frühzeitige Einbindung: Simulationsexperten sollten von Beginn an in Projekte integriert werden.
• Datenzugriff: Reibungsloser Zugriff auf aktuelle Planungs- und Betriebsdaten ist eine Grundvoraussetzung.
• Informationsaustausch: Direkter Kontakt mit Projektbeteiligten ermöglicht effiziente Studien und schnelle Iterationen.

Eine gute organisatorische Einbettung sorgt dafür, dass Simulation nicht nur punktuell, sondern systematisch eingesetzt wird – und so ihre Wirkung auf Wirtschaftlichkeit, Planungssicherheit und Innovationsfähigkeit voll entfalten kann.

Ein Digital Twin ist ein virtuelles Abbild eines realen Systems, das kontinuierlich mit Echtzeitdaten versorgt wird. Im Gegensatz zur klassischen Simulation, die meist szenariobasiert arbeitet, ermöglicht der digitale Zwilling Echtzeit-Monitoring, Prognosen und eine laufende Optimierung über den gesamten Lebenszyklus.

Vorteile eines Digital Twins gegenüber einer herkömmlichen Simulation:

• Echtzeit-Monitoring & Verhaltensansicht: Der Zwilling spiegelt den aktuellen Zustand in Echtzeit wider – ideal für Überwachung, Fehlererkennung oder Leistungsanalysen.
• Lebenszyklus-Durchgängigkeit: Einsatz über den gesamten Lebenszyklus möglich – Design, Betrieb, Wartung – nicht nur punktuell wie bei Simulationen.
• Predictive & Prescriptive Capabilities: Dank Echtzeitdaten kann ein Digital Twin Prognosen liefern und Handlungsempfehlungen aussprechen.
• Kontinuierliche Optimierung: Durch fortlaufende Dateneinspeisung passt sich der Digitale Zwilling fortlaufend an – stützt dynamische Entscheidungen.

Für einen Digital Twin sind smarte Sensoren und IoT-Geräte, eine zuverlässige Dateninfrastruktur mit offenen Schnittstellen, Edge- und Cloud-Computing sowie saubere und standardisierte Daten nötig. Entscheidend ist außerdem die sichere Integration in bestehende IT-Systeme und Prozesse.

Ein funktionaler Digital Twin benötigt mehrere technische Bausteine, die nahtlos zusammenarbeiten:

• Sensorik & IoT-Geräte: Smarte Sensoren wie Temperaturfühler, Kameras, RFID-Tags oder Bewegungssensoren erfassen kontinuierlich relevante Daten über den physischen Zustand und die Umgebung. Die Auswahl richtet sich nach den benötigten Messwerten wie Position, Bewegung oder Umweltbedingungen.
• Dateninfrastruktur & Schnittstellen: Die erfassten Daten müssen zuverlässig und in Echtzeit übertragen werden. Dazu braucht es robuste IoT-Netzwerke und offene Schnittstellen (APIs) für den bidirektionalen Datenaustausch zwischen realem und digitalem System.
• Edge- und Cloud-Computing: Edge-Systeme verarbeiten Daten direkt an der Quelle, um Verzögerungen zu minimieren. Cloud-Plattformen übernehmen Speicherung, Skalierung und komplexe Analysen.
• Datenqualität & Standardisierung: Damit der Digital Twin korrekte Ergebnisse liefert, müssen Daten bereinigt, strukturiert und standardisiert werden. Einheitliche Datenmodelle und Metadaten sorgen dafür, dass keine Insellösungen entstehen.
• IT-/OT-Integration & Sicherheit: Der Digital Twin muss sicher in bestehende Systeme wie ERP, WMS oder TMS integriert werden. Verschlüsselte Kommunikation, Zugriffsrechte und Compliance-Richtlinien sind dabei essenziell.