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Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 1 Simulation von Geschäftsprozessen Thomas Schuster

Simulation von Geschäftsprozessen

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Was ist Simulation? Und wie simuliert man Geschäftsprozesse?Diese und viele andere Fragen zu dem Thema "Simulation von Geschäftsprozessen" behandelt Thomas Schuster vom Forschungszentrum Informatik (FZI) in seinem Vortrag von der DOAG Konferenz 2010.Hier geht er auch auf die Simulation von Geschäftsprozessen basierend auf Petri-Netzen und durch das BPM Tool Horus ein.

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Simulation von Geschäftsprozessen

Thomas Schuster

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Agenda

Einführung

Anwendungsbeispiele

Analytische Verfahren und Simulation im Vergleich

Arten der Simulation

Simulation von Geschäftsprozessen

Zielsetzung

Ergebnisauswertung

Zusammenfassung und Ausblick

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Einführung

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Simulation

Duden Simulation (aus lat. Simulatio „Vorspiegelung“): 1. Verstellung. 2.

Vortäuschung [von Krankheiten]. 3. Nachahmung (in Bezug auf technische Vorgänge). 4. Die Nachbildung realistischer Vorgänge mithilfe eines Computers (Informatik).

VDI [Richtlinie 3633] „Simulation ist das Nachbilden eines dynamischen Prozesses in

einem System mit Hilfe eines experimentierfähigen Modells, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind.“

„… das Vorbereiten, Durchführen und Auswerten gezielter Experimente mit einem Simulationsmodell … kann das zeitliche Ablaufverhalten komplexer Systeme untersucht werden…“

Robert, E. Shannon „The process of describing a real system and using this model for

experimentation, with the goal of understanding the system’s behaviour or to explore alternative strategies for its operation.“

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Simulation – Ausgangssituation

Abbildung von Bereichen, die nur schwer experimentell oder

gar nicht untersucht werden können

Auch (noch) nicht existierende Systeme

Analytische Techniken sind oft leistungsfähiger, aber

aufgrund von Komplexität eingeschränkt

State-Explosion-Problem

Neben realen Experimenten ist Simulation die Technik zur

Analyse komplexer, dynamischer Prozesse

Simulation ist die meistgenutzte Problemlösungsstrategie

Berechnete Ergebnisse werden stellvertretend für die Verhältnisse in

der Realität angenommen

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Simulation – Mehrwert

Gegenüber realen Experimenten und analytischen Verfahren

kann Simulation auch sehr umfangreiche Systeme

handhaben

Grundlage der Simulation ist meist ein Modell, da

Experimente am realen System dieses beeinträchtigen (zu

teuer, nicht möglich wäre oder dieses zerstören würde)

Ziele

Besseres Verständnis der Systemzusammenhänge und

des Systemverhaltens

Auswertung verschiedener Strategien

Entwicklung von Handlungsstrategien

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Simulation – Vorgehensmodell

1. Entwurf formaler (mathematisch-logischer) Modelle zur

Abbildung realer Systeme

2. Durchführung von Experimenten (computergestützt auf

Modellen)

3. Auswertung der Ergebnisse

4. Ableitung von Maßnahmen und reale Anwendung

Interpretation

& Umsetzung

reales

Problem

reale

Problemlösung

Abstraktion Realität Modell

formale

Problemlösung

Analyse durch

Simulation

formale

Problem-

beschreibung

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Einführung

Konzepte

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Simulation – Konzepte

Simulationsmodell

Ein Modell ist ein abstrahiertes Abbild der Realität (eines Systems).

Es erfasst nicht alle Eigenschaften des Originals, sondern nur

diejenigen, die abgebildet werden.

Oftmals sehr komplexe Modelle, für die keine analytischen

Lösungsverfahren existieren

Grundlage von Simulationsmodellen

Empirische Untersuchungen

Theorien

Quelle:www.itm.kit.edu

Quelle:www.bonn.de

Quelle:www.flightgear.org

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Simulation – Konzepte

System (Untersuchungsgegenstand)

Anzahl von Objekten

Menge von Interaktionen zwischen Systemobjekten

[Schmidt, Taylor 1970]

Systemumgebung

Externe Faktoren, die eine Änderung im System verursachen können

Systemzustand

minimale Informationsmenge, mit der das zukünftige Verhalten des

Systems bei Abwesenheit von Zufallsereignissen eindeutig

vorhergesagt werden kann

Aktivitäten lösen Zustandsänderungen aus

außerhalb des Systems: exogen

innerhalb des Systems: endogen

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Simulation – Konzepte

Simulationsexperiment (auch: Experiment)

Ist die empirische Untersuchung des Systemverhaltens (abstrahiert

durch das Simulationsmodell)

Erfolgt über einen bestimmten Zeithorizont

Vorbedingung: festgelegter Input (Eingabedaten)

Wird wiederholt mit systematischen Parametervariationen

durchgeführt, man spricht dann auch von Simulationsläufen.

Simulationsergebnis (auch: Ergebnis)

Protokoll der beobachteten Parameter

Darstellung von Differenz und zeitlicher Entwicklung der Änderung

von zuvor festgelegten Zustandsgrößen

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Anwendungsbeispiele

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Anwendungsbeispiele für Simulation

Einsatz von Simulationsmodellen in

Unterhaltung

Industrie, Technik

Wissenschaftlich

Industriell

Chemische Prozesse

Verbrennungsmotoren/Reaktoren

Kühl- und Heizungssysteme

Wärmeverteilung in

Anlagen

Häusern

PC-Gehäusen

Quelle:www.wikipedia.de

Quelle:www.iwi.uni-hannover.de

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Anwendungsbeispiele für Simulation

Physik / Informatik / Biologie / Ökosystem

Einsatz im Rahmen von Vorhersagen

Wirkung von Medikamenten

(z.B. auf den Blutkreislauf)

Klima und Wetter

Schadstoffentwicklung

Auswirkungen von Atombombenexplosion

Strömungslehre

Crashtests

Computerarchitekturen

Kommunikationsnetze

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Anwendungsbeispiele für Simulation

Mit betriebswirtschaftlichem Fokus

Geschäftsprozessanalyse und -verbesserung

Einsatz im Rahmen von

Produktionsplanung, Verkehrsplanung

Fertigungssysteme

Distributionssysteme, Lagerhaltungssysteme

Ampelschaltungen

Schaltersysteme (Banken, Supermärkte etc.)

Personalplanung

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Analytische Verfahren und Simulation im Vergleich

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Analytische Verfahren – Simulation

Analytisches Modell

Formulierung als geschlossener, mathematischer Ausdruck

abstrakte Struktur, rigide Voraussetzungen

Nicht immer in Praxis anwendbar!

Vorgehen

Formulierung Berechnung (optimale) Ergebnisse

Simulationsmodell

Nachbildung realer Abläufen im Modell

Keine Optimalitätsgarantie, aber: Ergebnisse

Intuitiv verständlich, System-verhalten kann „abgelesen“ werden

Vorgehen

Modellierung Experimentieren Auswertung & Analyse

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Vorteile der Simulation

Tests von Systemen die (noch) nicht existieren

Zeitkompression: Verhalten kann in kurzer Zeit über lange Zeiträume simuliert werden Auch umgekehrt möglich

Beliebige Änderung von Eingangswerten und Konfiguration Keine Änderung der Realität

Sensitivitätsanalyse: Manipulation der Eingangsgrößen

Grafische Darstellung und Animation möglich Vereinfachtes Experimentieren

Steigerung der Benutzerakzeptanz

Kann Verwendung finden, wenn analytische Methoden nicht

mehr möglich sind

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Nachteile der Simulation

Isomorphie (Modell und Ergebnisse ↔ Realität) ist nur

schwer einzuhalten

Erfordert sorgfältige Validierung

Zielkonflikt (Modell): Abbildungsgenauigkeit ↔ Abstraktion

der Realität

Hoher Zeit- und Kostenaufwand zur Modellentwicklung

Datensammlung, Interpretation und Analyse häufig schwierig und

zeitaufwendig

Verhalten stochastischer Modelle / Modellelemente ist nur

aussagekräftig, wenn die Stichproben repräsentativ sind

Expertenwissen erforderlich

Simulationsergebnisse sind schwieriger zu interpretieren als

Ergebnisse anderer OR-Verfahren

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Simulation – Übersicht Chancen und Grenzen

Realitätstreue Realitätstreue

Hoher

Konstruktionsaufwand

Hoher

Konstruktionsaufwand

Datenmangel Datenmangel

Alternativen zu

Realexperimenten

Alternativen zu

Realexperimenten

Reproduzierbarkeit Reproduzierbarkeit

Integrations-

Möglichkeiten

Integrations-

Möglichkeiten

Vermischung von

Modell und Realität

Vermischung von

Modell und Realität

Fehleranfälligkeit Fehleranfälligkeit

Erfassung von

Systemkomplexität

Erfassung von

Systemkomplexität

Besseres

Systemverständnis

Besseres

Systemverständnis

Entscheidungsunter-

stützung

Entscheidungsunter-

stützung

Akzeptanz Akzeptanz

Mangelnde

Transparenz

Mangelnde

Transparenz

Untersuchung

komplexer Systeme

Untersuchung

komplexer Systeme

Grenze Grenze

Chance Chance

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Simulation & Optimierung

Optimierung durch Simulation bedeutet:

Kein besseres Ergebnis lies sich unter den gegebenen

Bedingungen ermitteln

Kein systematisches (algorithmisches) Verfahren, das

automatisch eine optimale Lösung ermittelt

Verschiedene Ansätze werden hierzu wissenschaftlich untersucht

Verbesserung durch iterative Modellmodifikation

Konsequenzen einzelner Alternativen ‘durchspielen’)

Weitere Hauptaufgaben

Untersuchung des Systemverhaltens

Erhöhung von Verständnis

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Analytische Verfahren und Simulation im Vergleich

Simulationsarten

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Arten der Simulation

Simulationsmodelle können nach ihren Eigenschaften klassifiziert statisch oder dynamisch

diskrete oder stetige

deterministische oder stochastisch

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Diskrete und kontinuierliche Simulationsmodelle

Diskret Zustandsvariablen ändern sich zu

bestimmten Zeitpunkten

Attribute sind diskret (Werte)

Kontinuierlich Unendlich viele

Zustandsänderungen pro

Zeitintervall

Zustandsvariablen ändern sich

kontinuierlich

Beispiele

Flugzeug: Höhe oder Position

Temperatur, Druck

Chemische Prozesse

Beispiele

Lagerhaltung

Anzahl aktive Kassen

Ampelschaltungen

0

20

40

60

80

100

120

140

0

20

40

60

80

100

120

140

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Simulationsprozess

Analyse:

Modellierung des Systems und

Festlegung von Messgrößen

Durchführung:

Durchführung der Experimente

und Beobachtung der

Messgrößen

Kontrolle:

Vergleich von Ist- und

Sollwerten

Ergebnisinterpretation:

Ziehen von Rückschlüssen und

Initiierung von

Handlungsmaßnahmen

Analyse

Durchführung

Kontrolle

Ergebnisinterpretation

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Simulation von Geschäftsprozessen

Basierend auf Petri-Netzen und durch Erweiterung

des Werkzeugs Horus

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Zielsetzung

Analyse und Qualitätskontrolle von

Geschäftsprozessmodellen

Ermittlung kritischer Faktoren

Flaschenhälse identifizieren

Strukturelle Gründe

Ressourcenkonflikte

Aufdeckung von Kosten und Wertschöpfung

Ermittlung von Kostentreibern

Durchlaufzeiten

Auswertung von Änderungen an Geschäftsprozessen

Evaluierung von Konfigurationsänderungen

Beobachtung einzuhaltender Parameter

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Simulation von Geschäftsprozessen

Rückführung der Prozessmodelle auf Petri-Netze

(Kombination aus GSPN und speziellen Erweiterungen)

In der Simulation konfigurierbare Eigenschaften

Oder-Transitionen (eingehend, ausgehend, ein- und ausgehend)

Wahrscheinlichkeiten bei Oder-Entscheidungen

Verfeinerungen (Sub-Netze)

Beteiligte Ressourcen

Benötigte Aufwände (in Abhängigkeit angegebener Verteilungen) für

Bearbeitungszeit (pro Transition)

Transportzeit (pro Transition)

Wertschöpfung (pro Transition)

Lagerzeit und Kosten (pro Stelle)

Initiale Markierungen der Netze

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Simulationsparameter

Simulationsbeschreibung

Die Dauer der Simulation

Betrachtete Geschäftsprozessmodelle gpi

Häufigkeit der Instanziierung von Geschäftsprozessmodellen

Konstante c oder durch

Verteilung v

Abbruchbedingungen

Vorgegebene Anzahl durchlaufener Instanzen

Vorgegebene Anzahl an Aufgaben erledigt

Protokollierung von Parametern

Auslastung von Mitarbeitern

Ausführungsdauer bestimmter Aktivität

Generierte Kosten bestimmter Aktivitäten

Protokollierung der Verteilungsparameter

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Horus Horus

Simulation-Engine Simulation-Engine Exentsions Exentsions

Simulation – Architektur

Petri-Netz-

Editor

Petri-Netz-

Editor GUI-Simulation GUI-Simulation

Model-

Generator

Model-

Generator

DesmoJ-

Extensions

DesmoJ-

Extensions

DesmoJ-

Framework

DesmoJ-

Framework

Oracle-DB-

Repository

Oracle-DB-

Repository

Simulation-

Visualization

Simulation-

Visualization

Experiment-

Configuration

Experiment-

Configuration

Experiment-

Executor

Experiment-

Executor

Report-

Generator

Report-

Generator

Reference-

Manager

Reference-

Manager

File-Based-

Repository

File-Based-

Repository

Resource-

Manager

Resource-

Manager

Resource-

Editor

Resource-

Editor

Simulation-

Analysis

Simulation-

Analysis

Verschiedene

Editoren in

Horus

vorhanden

Verschiedene

Editoren in

Horus

vorhanden

Mehrere

Komponenten: • Model-Generator,

• Resource-Manager,

• Manager-WS-

Interface

Mehrere

Komponenten: • Model-Generator,

• Resource-Manager,

• Manager-WS-

Interface

z.B. Oracle BI

Suite

z.B. Oracle BI

Suite

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Simulationsparameter – GUI

GUI ist integriert in das Werkzeug Horus

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Simulation – Ablauf PNSimulator

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Simulation von Geschäftsprozessen

Ergebnisauswertung

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Simulation – Trace

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<p:trace ...>

<p:diagrams>

<p:diagram neturi="..." name="..." simulationdepth="2" id="10">

<p:diagram neturi="..." name="..." id="1"

supertransitionid="t23396348" />

<p:diagram neturi="uri" name="..." id="2" ^^

supertransitionid="t23336634" />

</p:diagram>

<p:diagram netturi="..." name="..." id="3" />

<p:diagram neturi="..." name="..." simulationdepth="2" id="5" />

<p:diagram neturi="..." name="..." simulationdepth="2"

id="6">

<p:diagram neturi="..." name="sendenl" id="7"

supertransitionid="t19017836">

<p:diagram neturi="..." name="..." id="8"

supertransitionid="t190178453" />

</p:diagram>

<p:diagram neturi="..." name="..." id="9"

supertransitionid="t11750355" />

</p:diagram>

...

</p:diagrams>

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Simulation – Trace

... </p:diagrams> <p:resources>

<p:generalresource xmiid="TestResource" resourceuri="uri\Test.shm" shortname="Test" id="1" dbid="2147483647" /> <p:humanresource name="Meier" resourcedbid="4351" resourceuri="uri\meier.employee_def" roleuri="uri\administrator.role_def" roledbid="2147483647" id="2" /> <p:humanresource name="Meier" resourcedbid="265" resourceuri="uri\meier.employee_def" roleuri="uri\developer.role_def" roledbid="2147483647" id="3" /> <p:humanresource name="Müller" resourcedbid="300" resourceuri="uri\mueller.employee_def" roleuri="uri\developer.role_def" roledbid="2147483647" id="3" /> ... </p:resources>

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Simulation – Trace

</p:resources> <p:firingEvent processInstance="0" transitionId="t23396348" valueAdded="1" diagramid="1" processingTime="2" arrivalTime="1"

costs="1.0"> <p:humanresource workload="0" processrole="owner" id="0" /> <p:preplace tokens="0" placeid="p28490615" tchange="1" /> <p:postplace tokens="1" placeid="p22980255" tchange="2" /> </p:firingEvent> <p:firingEvent processInstance="0" transitionId="t11672852" valueAdded="1" diagramid="1" processingTime="1" arrivalTime="3"

costs="1.0"> <p:humanresource workload="0" processrole="assistant" id="2" /> <p:preplace tokens="0" placeid="p22980255" tchange="1" />

<p:preplace tokens="1" placeid="p22980235" tchange="2" /> <p:postplace tokens="1" placeid="p6407574" tchange="1" /> </p:firingEvent> <p:firingEvent processInstance="1" transitionId="t32175877" valueAdded="1" diagramid="1" processingTime="3" arrivalTime="4"

costs="1.0"> <p:preplace tokens="0" placeid="p6407574" tchange="1" /> <p:postplace tokens="1" placeid="p22980255" tchange="1" />

<p:postplace tokens="3" placeid="p6407574" tchange="2" /> </p:firingEvent> ... </p:trace>

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Ergebnisauswertung – Beispielhaft

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Fazit und Ausblick

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Fazit

Simulation empfiehlt sich, wenn reale Experimente nicht

möglich oder die Grenzen analytischer Methoden

überschritten werden

Simulationsergebnisse können zur Verbesserung von

Geschäftsprozessmodelle genutzt werden

Eine Simulationsumgebung für das Modellierungswerkzeug

Horus wird entwickelt

Die Simulationskomponente ermöglicht

Gleichzeitige Simulation mehrerer Geschäftsprozessmodelle

Beobachtung ausführungsrelevanter Ressourcen.

Die Analyse und Auswertung kann auf Basis der erzeugten

Protokolldateien erfolgen

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Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 40

Ausblick

Integration und Entwicklung weiterer Scheduling-Verfahren

Untersuchung zusätzlicher Attribute

Beispielsweise könnten neben Mitarbeiterrollen auch Kompetenzen

zur Zuweisung geeigneter Ressourcen

Integration einer Auswertungskomponente

Diese sollte für Endanwender leicht konfigurierbar sein

Untersuchung verschiedener BI-Fameworks sowie die Anbindung

von R

Festen Integration einer Menge von Metriken

Konfiguration bestimmter Parameter durch den Endanwender

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Herzlichen Dank für Ihr Interesse!