WINGbusiness Heft 01 2014

WINGISSN 0256-7830; 47. Jahrgang, Verlagspostamt A-8010 Graz; P.b.b. 02Z033720M

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Simulation von Geschäfts- modellen

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Unterschiedliche Simulationstech-niken im Praxis- einsatz

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Chancen für die Simulation in der Bauwirtschaft

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Business Modeling and Simulation

business

W I N GD i e W i r t s c h a f t s I N G e n i e u r e

Österreichischer Verband der Wirtschaftsingenieure

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und Österreich

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Savethe date

�WINGbusiness 1/2014

Business Modeling and Simulation

EdItorIal

Liebe Leserin, lieber Leser,

in unserer digitalen Welt hinterlassen wir an allen Ecken und Enden unsere digitalen Spuren. Sei es beim Versandladen in Internet, sei es beim Baumarkt oder dem Lebensmittelhänd-ler mit den „Ich bin doch (nicht) blöd Preisträgerkarten“. Die Anzahl der Spuren ist so groß, dass sich die Hersteller von Speichersystemen freuen und diese, mit dem Etikett „Big Data“ versehen, für spätere Verwendung aufbewahren.So wie es die Jäger mit dem Wild tun, sind uns auch die mo-dernen Fährtensucher auf den Fersen. Meist haben sie wie die Jäger (aus unserem Blickwinkel gesehen) nichts Gutes im Sinn. Sie versuchen damit vorauszusagen, wo wir uns gerne aufhalten, um dann dort die entsprechenden Lockangebote auszulegen. Unser Verhalten wird kategorisiert, „profiliert“ und statistisch analysiert. Als Konsumenten werden mit Hilfe modernster Algorithmen die für uns richtigen Preis-punkte und Aktionsangebote berechnet, um so den größt-möglichen Ertrag zu erwirtschaften.Die Jägerinnen und Jäger unter Ihnen werfen mir nun si-cher vor, einen hinkenden Vergleich gewählt zu haben – wo bleibt die „Hege und Pflege“?Genau dieser Punkt ist es, auf den ich im Weiteren einge-hen möchte. Fast unbemerkt von den populistischen Dis-kussionen über Big Data, hat sich in der quantitativen Ecke der Wirtschaftswissenschaften ein Zweig entwickelt, der von den heute zur Verfügung stehenden Daten und großen Rechenleistung profitiert hat: Die Geschäftsmodellierung (Business Modeling) und Simulation.Früher musste man noch Businesspläne in Szenarien wie „Optimistisch“, „Realistisch“ und „Pessimistisch“ rechnen, um Unsicherheiten zu berücksichtigen. Dabei war es schier unmöglich, ein realistisches „Optimistisch“-es oder „Pessi-mistisch“-es Szenario festzulegen, zumal es sehr unwahr-scheinlich ist, dass alle Annahmen gleichzeitig ihre besten oder schlechtesten Ausprägungen annehmen.

Heute stehen dafür Verfahren, wie beispielsweise die Monte-Carlo Simulation zur Verfügung, bei der man ein Modell des Businessplans in einer Simulation mit statistisch gesammel-ten Daten füttert und so eine statistische Verteilungsfunk-tion des Geschäftsergebnisses bekommt – Erwartungswert und Streuung.

In den letzten Jahren hat die Geschäftsprozessmodellierung und die dazugehörige Simulationsrechnung in fast allen Wirtschaftsbereichen Einzug gehalten. So werden damit heute Energiepreise festgesetzt, Geschäftsstrategien opti-miert, Mobilfunktarifpakete geschnürt und Vieles mehr. Mit modernen Simulationsmodellen und Verfahren ist es heute möglich geworden, mit makroskopischen Modellen, (die beispielsweise den Markt und Wettbewerb auf Geschäftse-bene abbilden) und gleichzeitig mit mikroskopischen Mo-dellen, das Verhalten von Individuen und deren Interaktion als Agenten im System zu berücksichtigen. Damit und mit den zur Verfügung stehenden leistungsfähigen Simulations-werkzeugen, können so umfangreiche und komplexe Syste-me betrachtet werden, wie nie zuvor. Damit ist es möglich geworden, Szenarien experimentell zu erkunden, aus den Ergebnissen zu lernen bzw. daraus verlässliche Schlüsse für Managemententscheidungen zu ziehen.Ein Beispiel dafür ist das Gesundheitssystem, welches an Komplexität jedes Produktions- oder Supply-Chain System bei weitem übertrifft.In dieser Ausgabe wollen wir das Thema Businessmodellie-rung und Simulation so umfassend wie möglich beleuchten und haben für Sie eine Reihe von Fachbeiträgen zusammen-gestellt.Im ersten Beitrag stellen Mag. Helmut Niessner von Simulu-tions Niessner und Dipl.-Ing. Peter Rachinger von Simplan Österreich, unterschiedliche Simulationstechniken im Pra-xis-Einsatz vor. Danach untersucht Dipl.-Ing. Dr.techn.Gerhard Höfinger, Teamleiter Supply Chain Optimierung der STRABAG AG, in seinem Artikel die Chancen für die Simulation in der Bauwirtschaft.Als nächsten Bereich für Modellierung und Simulation stel-len Dipl.-Ing Robert Schöch, MSc, Dipl.-Ing. Ruth Fleisch von der Firma V-Research sowie Dipl.-Ing. (FH) Alexander Walch, MSc, Leiter F&E der Firma Schelling Anlagenbau, die virtuelle Planung und Inbetriebnahme von Produktions-anlagen vor.Den Bereich der Simulation von Geschäftsmodellen im en-geren Sinn beleuchtet daraufhin Herr Ing. BSc MBA Ramtin Ghasemipour-Yazdi, Business Analyst & Managing Partner der digispectrum Media Gmbh.Schließlich werfen wir noch einen wissenschaftlichen Blick auf geeignete Modellierungsverfahren für das Gesundheits-wesen: Gemeinsam mit Dipl.-Ing. Dietmar Neubacher vom Institut für Maschinenbau- und Betriebsinformatik und unseren Forschungspartnern Dipl.-Ing. Dr. Nikolaus Fu-rian, Prof. Dr. Michael O’Sullivan und Prof. Dr. Cameron Walker von der University of Auckland, Neuseeland, stellen wir einen Multi-Paradigmen Modellierungsansatz für das Gesundheitswesen vor.

An dieser Stelle möchte ich mich bei Herrn Dipl.-Ing. Chris-toph Wolfsgruber für die Unterstützung bei der Zusammen-stellung dieses Heftes bedanken.

Ich hoffe, dass die Artikel, die wir in diesem Heft für Sie zu-sammengestellt haben, Ihr Interesse finden und verbleibe im Namen des Redaktionsteams mit freundlichen Grüßen.

Ihr Sieg fried Vössner

Univ.-Prof.

dipl.-Ing. dr.techn.

Siegfried Vössner

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top-thema: Business Modeling and Simulation

Helmut Niessner, Peter Rachinger Unterschiedliche Simulationstechniken im Praxis-Einsatz 6

Gerhard Höfi ngerChancen für die Simulation in der Bauwirtschaft 10anwendungen in Nischen und immer bessere datenmodelle bereiten den Weg für einen breiten Einsatz

Robert Schöch, Ruth Fleisch, Alexander WalchVirtuelle Planung und Inbetriebnahme von Produktionsanlagen 1�Ein modellbasierter ansatz für den anlagenbau

Ramtin Ghasemipour-YazdiSimulation von Geschäftsmodellen 17Ein Windkanal für das Innovationsmanagement

Nikolaus Furian, Dietmar Neubacher, Siegfried Vössner, Michael O’Sullivan, Cameron WalkerMulti-Paradigm Modeling and Simulation in Health Care 22

WINGbusiness 1/2014

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Inhaltsverzeichnis

EdItorIal Business Modeling and Simulation �

WING-PaPEr Alois Wiesinger, Harald Sehrschön life Cycle Costing im Sondermaschinenbau – Vorgehensmodell und Fallstudie 28

Call For PaPErS themenschwerpunkt „Business Innovation“ in WINGbusiness Heft 0�/2014 �7

UNINaCHrICHtEN ankündigung der Studie: digitale Produktion in österreichischen Klein- und Mittelunternehmen �6 Alexander Pointner Product Innovation Gala & Vortrag von Prof. dr. Frank t. Piller, 02. Juni 2014, tU Graz �7

Alexander Pointner Erzherzog Johann-Medaille an Prof. Josef W. Wohinz �8

Manuela Reinisch BWl goes International - Hail, Stanford, hail! �8

WINGregional Alexander Marchner, Bernd Neuner Social Media Marketing - erfolgreicher Einsatz im 40 Unternehmen

�1.treffen der Wirtschaftsingenieure in Kärnten und osttirol

WINGnet Christian Hofer team der tU Wien im t.I.M.E.S.-Fallstudienwettbewerb unter den top 10% �9

Georg Thaller HIltI and der tU Wien 41

IMPrESSUM Impressum 42

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toP-tHEMa

Helmut Niessner, Peter rachinger

Unterschiedliche Simulationstechniken im Praxis-Einsatz In vielen Branchen gehören Computer-Simulationen bereits zum Standard-Repertoire der Planung und Optimierung von Produktionsanlagen, Geschäftsprozessen und der Logistik. Moderne Software-Lösungen und die neuesten wissen-schaftlichen Erkenntnisse erlauben jedoch einen weit darüber hinaus gehenden Einsatz von Simulationen zur Verbes-serung verschiedenster Abläufe.

Doch für verschiedene Anforderungen ist es notwendig, unterschiedliche Simulatiosmethoden und -werkzeuge zu ver-wenden, um ein möglichst realistisches Abbild zu modellieren und den jeweils gewünschten Output zu generieren. Im Folgenden soll daher ein kurzer Überblick über die bereits in der Praxis verwendeten Simulationstechniken und deren Anwendungsgebiete gegeben werden.

Ereignisorientierte Simulation (Dis-crete Event Simulation)

Die Technik der Discrete Event Simula-tion (DES) zählt mittlerweile als Stan-dard-Technologie für Produktions-, Prozess- und Logistiksimulationen. Di-ese zeichnet sich dadurch aus, dass der Status des Systems nur an bestimmten Zeitpunkten (discrete events) und nicht ständig mit der Zeit geändert bzw. neu berechnet wird [1]. Derartige Zeit-punkte sind bspw. die Ankunft eines Kunden, der Abschluss eines Produkti-onsschrittes oder die Verbringung eines Pakets an eine andere Position.

Grundelemente jeder ereignisorien-tierte Simulation sind die sogenann-ten Entities, die sich als Akteure durch

den vorgegebenen Prozess bewegen. Entities können dabei – je nach Simu-lationsanforderung – Produkte, Fahr-zeuge, aber auch Menschen sein. Die DES ermöglicht, jedes Element einer Population (Entity) mit beliebig vie-len Variablen darzustellen und so eine enorme Zahl an möglichen Verbin-dungen und Effekten nicht nur für die einzelnen Individuen, sondern auch für die Gesamtpopulation zu simulie-ren. Die simulierten Entscheidungen der einzelnen Entities können dabei entweder durch die Charakteristik der Elemente und Ressourcen, vorange-gangene Bewegungen durch das Mo-dell oder die Entscheidungen anderer Entities beeinflusst werden, oder aber sie werden – in einem stochastischen

System – durch Sampling bestimm-ter Wahrscheinlichkeitsverteilungen bestimmt. Durch die Simulation von Individuen sind DES daher verständli-cher, stellen die Wirklichkeit besser als andere Techniken (bspw. Monte Carlo Simulationen) dar und eignen sich be-sonders für die Modellierung kleinerer Populationen. Darüber hinaus können enorm genaue und aussagekräftige Da-ten in Form verschiedenster Statistiken gewonnen werden [2].

Die Netzwerk-basierte Modellierung in der Discrete Event Simulation, die in vielen realitätsnahen Praxisanwen-dungen verwendet wird, ermöglicht die Bindung der Prozesse an eine bestimm-te physikalische Umgebung (bspw. eine

Foto: „Quelle und Möglichkeit zum Testen der Simulation http://www.runthemodel.com/models/880/“

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Produktionshalle) inklusive der Bewe-gung der Entities und Ressourcen. Da-durch werden nicht nur Weglängen- oder Raumnutzungs-Berechnungen, sondern auch gleichzeitig eine anspre-chende und User-freundliche Animati-on ermöglicht (siehe Abbildung 1).1

Agentenbasierte Simulation (Agent Based Simulation)

Agent Based Simulations (ABS) wer-den in einer wachsenden Zahl von Anwendungsgebieten benutzt. Dies sind teilweise Gebiete, in denen zuvor Simulationen nicht oder nur marginal angewendet wurden, aber auch Domä-nen, in denen sich bereits andere Simu-lationsparadigmen etabliert haben [3].

Ein Agent kann als eine Einheit (Computerprogramm, Roboter, aber auch ein Mensch) verstanden werden,

1 Quelle und Möglichkeit zum Testen der Simulation: http://www.runthe-model.com/models/run.php?id=196

die sich in einer Umwelt befindet und in der Lage ist, in dieser autonome Ak-

tionen durchzuführen. Eine derartige Simulationseinheit ist also ein aktiver Bestandteil eines Modells [3]. Ein simu-lierter Agent zeichnet sich durch fol-gende Merkmale aus [4]:

Er verändert sich nicht nur selbst,

sondern wirkt auf seine Umwelt und bleibt in dieser persistent.

Er bezieht Informationen aus seiner Umwelt und agiert in Relation zu ihr.Er besitzt einen beschränkten Wahr-nehmungs- und Aktionsradius (Lo-kalität).Er verfügt über ein nicht-triviales Verhaltensrepertoire.

Prinzipiell werden mit Hilfe der agen-tenbasierten Simulation zwei unter-schiedliche Simulationsansätze be-dient. Einerseits kann der Fokus auf einem einzelnen Agenten und dessen Verhalten bzw. Steuerung liegen, bspw. für selbständig fahrende Transportein-heiten (Autonomous Transport Ve-hicles) oder rein computergesteuerte Kräne (siehe Abbildung 2).2

Andererseits werden agentenbasier-te Simulationen meistens eingesetzt, um vom Verhalten des einzelnen Indi-

viduums auf das Verhalten einer Masse an Individuen schließen zu können. Dies betrifft natürlich insbesondere sozialwissenschaftliche Fragestellun-gen [5], wird allerdings auch gerne im Business-Bereich, insbesondere zur Untersuchung der Ausbreitung von neuen Technologien bzw. Produkten im Markt, eingesetzt. Darüber hin-aus können ebenso komplexe Supply Chains mit unzähligen individuell agierenden Teilnehmern simuliert und so wertvolle Daten gewonnen werden (siehe Abbildung 3 als Beispiel einer hy-pothetischen Öl-Supply-Chain).3

System Dynamics

Hierbei handelt es sich um eine Metho-dik zur ganzheitlichen Analyse und Si-

2 Quelle und Möglichkeit zum Testen der Simulation: http://www.runthemo-del.com/models/run.php?id=2573 Quelle und Möglichkeit zum Testen der Simulation: http://www.runthemo-del.com/models/run.php?id=808

Abbildung 1: Simulation einer Krankenhaus-Notaufnahme1

Abbildung 2: Agentenbasierte Kransteuerungs-Simulation2

Abbildung 3: Agentbasierte Supply Chain3


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mulation komplexer und dynamischer Systeme. Dabei werden die Wechsel-wirkungen zwischen unterschied-lichen Faktoren und Größen in ihrer zeitlichen Konsequenz untersucht, die schließlich bspw. den Erfolg einer Un-ternehmung ergeben können. Anstatt die Größen für den gesamten Vorher-sagezeitraum vorzugeben, wird für alle Größen lediglich ein Startwert festge-setzt, der den Anfangszustand des Sys-tems definiert [6].

Zentrales Konstrukt sind dabei geschlossene Regelkreise (feedback loops). Ein solcher Regelkreis bzw. ein System von geschlossenen Regelkreisen tritt auf, wenn eine Entscheidung, die unter Einfluss der Informationen eines gegebenen Systemzustandes getroffen wird, eine Aktion auslöst, welche wie-derum den Systemzustand verändert. Der Entscheidungsbegriff ist dabei sehr allgemein gefasst und beinhaltet sowohl bewusste, unbewusste und au-tomatisierte Entscheidungen als auch z.B. biologische Prozesse [7].

Der System Dynamics Ansatz er-möglicht insbesondere, nur schwer quantifizierbare Wirkungsbeziehungen sowie komplexe und nicht-lineare Ab-hängigkeiten zu berücksichtigen. Ur-sprünglich aus dem formal betriebs-wirtschlichen Umfeld kommend, wird System Dynamics inzwischen zur Ana-lyse von sozialen (bspw. Stadtentwick-lungen), ökonomischen, biologischen (bspw. Ausbreitung von ansteckenden Krankheiten) und auch ökologischen Systemen eingesetzt.

Betriebswirtschaftliche System Dy-namics Modelle werden im Rahmen der strategischen Planung zur Mei-nungsbildung, Annahmenanalyse und

Deduktion von Konsequenzen un-ternehmerischer Entscheidungen ins-trumentalisiert. Dazu gehören bspw. Wachstumsstrategien junger Unterneh-men, der Einfluss von technologischen Innovationen, bestimmte Marktent-wicklungen oder die Auswirkungen verschiedener Unternehmenspolitiken [7].4

Verkehrssimulationen

Passanten- (Pedestrian Simulations) bzw. Verkehrssimulationen sind eigent-lich eine Unterart der agentenbasierten Simulation, werden aber oftmals als eigene Simulationstechnik tituliert. Dabei werden Fußgänger bzw. andere

Verkehrsteilnehmer (Autos, LKW, etc.) als interagierende Agenten mit kom-plexen, individuellen Verhaltensweisen

4 Quelle und Möglichkeit zum Testen der Simulation: http://www.runthemo-del.com/models/run.php?id=1416

in realen Umgebungen dargestellt und somit insbesondere die Gestaltung und Verbesserung von Gebäudemodellen inklusive Verarbeitungsprozesse mit intensivem Passantenverkehr (wie U-Bahnhöfe, Sicherheitskontrollstellen, etc. – siehe Abbildung 5) oder Straßen-modellen (große Anzahl von Verkehrs-teilnehmern) ermöglicht. Darüber hinaus können auch Menschenströme bei Großveranstaltungen oder außer-gewöhnliche Situationen wie Evaku-ierungen modelliert und Fluchtwege bzw. mögliche Engstellen und Stau-punkte analysiert werden.5

Kombination verschiedener Simulati-onstechniken

Durch die Verbindung von unter-schiedlichen Techniken in einem ein-zigen Simulationsmodell lassen sich heutzutage auch enorm komplexe An-wendungen realisieren. Eine der belieb-testen Kombinationen ist bspw. eine Discrete Event Simulation zur Analyse einer teilautomatisierten Produktions-anlage mit agentenbasierten Kompo-nenten, welche autonom agierende Kräne oder Transporteinheiten darstel-len. Somit lassen sich mit Hilfe eines einzigen Modells sowohl die Algorith-men zur Steuerung der autonomen Elemente überprüfen und optimieren als auch die Auswirkungen dieser auf

den gesamten Produktionsablauf und das daraus resultierende Ergebnis be-rechnen.

5 Quelle und Möglichkeit zum Testen der Simulation: http://www.runthemo-del.com/models/run.php?id=161

Abbildung 4: System Dynamics Simulation zur Energiefrage4

Abbildung 5: Fußgängersimulation eines U-Bahn-Eingangs5


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Mag.

Helmut Niessner

Simulutions Niessner e.U.

dipl.-Ing.

Peter rachinger

Simplan Österreich

Fazit

Die moderne Simulationstechnologie bietet eine große Anzahl an unter-schiedlichen Techniken. Jede einzelne davon besitzt verschiedene Vor- und Nachteile und ideale Einsatzbereiche. Die Auswahl der passenden Technik erfolgt auf Basis der Anforderungen an das Simulationsmodell bzw. auf der Art des zu simulierenden Systems.

Durch eine Kombination verschie-dener Techniken in einer Simulation lassen sich die Vorteile der verwen-deten Arten kumulieren und schlus-sendlich ein genaueres Abbild der Realität erschaffen, was wiederum zu exakteren Daten und neuen Erkennt-nissen führt.

Referenzen

[1] G. S. Fishman, Discrete-event simu-lation: modeling, programming, and analysis, New York: Springer-Verlag, 2001. [2] D. Fone, S. Hollinghurst, M. Temp-le, A. Round, N. Lester, A. Weightman, K. Roberts, E. Coyle, G. Bevan und S.

Palmer, „Systema-tic review of the use and value of computer simula-tion modelling in population health and health care delivery,“ Journal of Public Health Medicine, Bd. 25, Nr. 4, pp. 325 - 335, 2003. [3] F. Klügl, „Mul-tiagentensimulati-on,“ Informatik-Spektrum, Bd. 29, Nr. 6, pp. 412-415, 2006. [4] F. Klügl, Multiagentensimulation – Konzepte, Anwendungen, Tools, Ad-dison Wesley, 2001.

[5] N. Gilbert und K. Troitzsch, Simu-lation for the social scientist, McGraw-Hill International, 2005. [6] F. Schöneborn, Strategisches Con-trolling mit System Dynamics: mit... 5 Tabellen, Springer DE, 2003. [7] J. Sandrock, Sys-tem Dynamics in der strategischen

Planung, Springer, 2006.

Autoren:

Mag. Helmut NiessnerErstellt Simulationen für verschiedene Anwendungsgebiete, vorwiegend im Bereich Gesundheitswesen und Sicher-heit. Darüber hinaus ist er an der Uni-

versität Wien im Forschungsbereich „Simulationen im Gesundheitswesen“ tätig.Simulutions Niessner e.U.Greinergasse 22-24/2/51190 WienTel.: +43-664-2045202eMail: [email protected]: http://simulutions.at

Dipl.-Ing. Peter RachingerGeschäftsführer von Simplan Öster-reich. Seit mehr als 20 Jahren in den Bereichen der Produktions-, Transport- und Lagerlogistik, hauptsächlich für die Automobilbranche sowie deren Zulieferbetriebe. Er unterrichtet an der HTL Neufelden Maschinenbau und Informatik für Produktion und Logistik, sowie an der FH Wels im Be-reich Simulation.Simplan Österreich,Veldner Str. 54, 4120 NeufeldenTel.: +43-664-2108597eMail: [email protected] www.simplan.de www.krankenhaussimulation.de www.simchain.net


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Gerhard Höfinger

Chancen für die Simulation in der Bauwirtschaft

anwendungen in Nischen und immer bessere datenmodelle bereiten den Weg für einen breiten Einsatz Um Simulation der Prozesse und der Logistik in der Baubranche einsetzen zu können, sind einige Schwierigkeiten zu bewältigen. Unikatprozesse und sehr dynamische und komplexe Bauabläufe erschweren eine effiziente und zeitge-rechte Erstellung entsprechender Modelle. Immer bessere Datenmodelle mit BIM / 5D-Planung und Anwendungen in Nischen könnten aber in naher Zukunft die Tür für Simulation als Standardwerkzeug bei der Planung von Bauabläu-fen öffnen.

Einleitung

Simulation ist ein weiter Begriff, und die Objekte der Bauindustrie vielfältig. Im weiteren Text ist die Ablaufsimula-tion von Bauprozessen und der zuge-hörigen Supply Chain gemeint.

Während thermische Prozesse schon oft für die Auslegung der technischen Gebäudeausstattung simuliert werden und auch bei einigen mechanischen Berechnungen in der Baustatik von Simulation die Rede ist, ist die Ablauf-simulation in der Bauwirtschaft noch nicht in der breiten Praxis angekom-men.

Betrachtet man eine typische Bau-stelle, sei es beispielsweise im Hochbau oder im Verkehrswegebau, dann fin-det man ein sehr dynamisches System mit einer großen Anzahl an handeln-den Personen und Geräten vor. Man

spricht von Unikatprozessen, da die errichteten Bauwerke üblicherweise Einzelstücke sind und das Baufeld je nach Bauort unterschiedliche Charak-teristika aufweist.

Der Bau wird von vielen Arbeitern ausgeführt, die autonom handeln und verschiedenste Tätigkeiten ausführen können.

Mit der Bauleitung steht ein Ex-pertensystem zur Steuerung zur Ver-fügung, das sehr flexibel und auf Ba-sis unzähliger Parameter und seiner Erfahrung Entscheidungen trifft. Der Bauleiter handelt aufgrund eines Bau-zeitplans, berücksichtigt aber auch Umwelteinflüsse und führt laufend Soll-/Ist-Vergleiche durch.

Die eingesetzten Geräte sind im Ver-gleich zu Maschinen in linearen Pro-duktionsanlagen sehr beweglich und können für viele Aufgaben eingesetzt

werden. Besonders betrifft das alle selbstfahrenden Hub- und Transport-fahrzeuge.

Nicht zuletzt trägt zur Komplexität des Systems Baustelle bei, dass sich die handelnden Personen und Geräte auf dem errichteten Objekt selbst bewegen und daher je nach Baufortschritt völlig unterschiedliche Rahmenbedingungen vorfinden, man denke beispielsweise an die erreichbare Zone eines Baukrans oder verfügbare Lagerflächen.

Die Erstellung von Simulations-modellen erfordert daher einerseits ein hohes Maß an Prozesswissen und andererseits eine Fülle von Eingangs-daten. Vermeintlich einfache aber für die Baustelle sehr relevante Fragen wie die nach der optimalen Auswahl von Kränen oder der Dimensionierung von Lagerflächen lassen sich kaum in der dafür zur Verfügung stehenden Zeit

Foto: STRABAG AG


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unter Einsatz eines Simulationsmo-dells beantworten.

Gerade typische, häufig auftretende Bauprojekte werden von erfahrenem Personal geplant und ausgeführt. Viele Erkenntnisse zu unterschiedlichen Ge-räte- und Personalkonfigurationen sind daher aus Realprojekten vorhanden. Fragestellungen, die mit Simulation zu beantworten wären, werden also unter Umständen von den Praktikern am Bau zuverlässiger beantwortet. Auch Experimente im laufenden Betrieb las-sen sich verwirklichen, als Beispiel sei die Ermittlung der optimalen LKW-Anzahl im Erdbau genannt. Eine Wo-che lang einen zusätzlichen LKW mit einer Erdbaugruppe einzusetzen lässt sich zu deutlich geringen Kosten ver-wirklichen als eine Simulationsstudie.

Höhere Datenverfügbarkeit durch BIM als Basis für Simulationsmodelle

Mit der Einführung von BIM / 5D-Planung und der weiteren Standardi-sierung von Prozessen (etwa mit Lean Construction-Ansätzen) rückt die Simulation näher in der Bereich des Machbaren. Bei BIM sind die Bauteile mit den zugehörigen Prozessen und Bauzeiten verknüpft. Damit steht eine konsistente, standardisierte Datenbasis zur Verfügung, mit der alle am Projekt Beteiligten arbeiten und die daher auch immer aktuell ist. Am Beispiel eines Stückes Betonwand in einem Haus be-deutet das, dass mit der Angabe der ge-nauen Lage in einem 3D-Modell unter anderem die Information ver-knüpft ist, wann sie zu erstellen ist, aus welcher Betonsorte sie besteht und welche Schalung für die Errichtung nötig ist.

Aus diesen Daten kann ein Modell erstellt werden, das über das Durchspielen der hin-terlegten Prozesse den Zeitplan überprüft und für die wichtigs-ten Geräte Informationen über die Beanspruchung liefert.

Besonders im deutschspra-chigen Raum ist BIM und 5D noch am Anfang was die Ak-zeptanz und den Einsatz in der Praxis betrifft. Daher sind die verschiedenen Bemühungen zur Simulation auf Basis von solchen Datenmodellen noch ohne große praktische Rele-vanz. Mit der zu erwartenden

starken Weiterentwicklung in den kommenden Jahren auf diesem Sektor wird es aber auch zu Fortschritten bei der Simulation kommen. Vorreiter ist dabei der Hochbau und dort wieder-um der in den Prozessen und Materi-alien einfachere Rohbau.

Bereits im Einsatz und als großer Vorteil der 5D-Planung erkannt ist die aufgrund der Datenbasis einfach mög-liche Visualisierung des Bauablaufs. Dieses Werkzeug hilft einerseits den Planern selbst und kann andererseits zur Klärung von Fragen auf Kunden-seite eingesetzt werden. Von hier ist es nur mehr ein kleiner Schritt zu einer „echten“ dynamischen Simulation. Die in den Zeitplänen erfassten Vorgänge sind ja verknüpft und ihre Abhängig-keiten von Ressourcen und unterein-ander hinterlegt. Die im dynamischen Modell nötige Steuerung des Gesche-hens – was kann wann unter welchen Voraussetzungen passieren – ist damit schon zu einem großen Teil vorgege-ben.

Nischenanwendungen für Simulation

Während man also mit BIM und 5D die Entwicklung von umfassenden Datenmodellen für Standardbauvor-haben vorantreibt und damit auch zu entsprechenden Simulationsmodellen kommen wird, gibt es in Baukonzer-nen noch andere Anwendungsmög-lichkeiten.

Solche Konzerne vereinen die ganze Supply Chain, von der Rohstoffquelle

bis zur Baustelle. Damit gibt es hier eine Reihe von Produktionsbetrieben (Steinbrüche, Mischanlagen, Zement-werke, Fertigteilproduktion, etc.), für die Simulation im Prinzip ein bereits etabliertes Werkzeug ist.

Die Hürde ist die eher traditionell ausgerichtete Baubranche an sich, mit Überzeugungsarbeit und Aufzeigen des Optimierungspotentials lassen sich aber immer wieder Anwendungsmög-lichkeiten finden. Viele Produktions-stätten sind aber sehr überschaubar und wesentlich einfacher strukturiert als etwa ein Industriebetrieb in der Automobilbranche, wodurch ein opti-maler Betrieb oft auch auf einfacherem Weg als über ein Simulationsmodell gefunden werden kann.

Als Mittelding aus Baustelle und stationärer Anlage gibt es auch noch Produktionsanlagen auf Baustellen. Beispielhaft sei hier der Tunnelbau ge-nannt. Die Aufbereitung und der Ab-transport von Ausbruchmaterial, die Anlieferung von Materialien und die Herstellung von Beton und Tübbin-gen (fertige Bauteile für die Innenwän-de aus Beton) spielen zusammen und sind typischerweise mehrere Jahre im Einsatz. Die Auslegung der Transport-kapazitäten, Lager, Förderbänder etc. kann mit Simulation gut abgebildet und unterstützt werden.

Anwendung im großen Wasserbau

In manchen Fällen sind Bauvorhaben von einzelnen Großgeräten dominiert,

Abbildung 1:Implementierung des Simulationsmodells für den großen Wasser-bau in AnyLogic


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dipl.-Ing. dr.techn.

Gerhard Höfinger

teamleiter Supply Chain optimierung, Zentrale technik Wien, StraBaG aG

deren Einsatz im Vorhinein im Sinne einer treffsicheren Kalkulation sehr ge-nau geplant werden muss. Als Beispiel hierfür wird im Folgenden ein Beispiel aus dem großen Wasserbau präsentiert. Bei diesem werden Hafeneinfahrten, Hafenbecken und Schifffahrtsrinnen hergestellt bzw. vertieft. Je nach Ar-beitstiefe kommen dafür Saugbagger oder Stelzenbagger zum Einsatz.

In einem laufenden Projekt der STRABAG werden mit drei Stelzen-baggern und drei Saugbaggern die Einfahrt und der Wendekreis in einem internationalen Hafen in der Ukraine für Schiffe, die Erz transportieren, entsprechend vertieft. Die Arbeit der Stelzenbagger wird von der Zentralen Technik, einem internen Ingenieurbü-ro der STRABAG, mittels eines Simula-tionsmodells analysiert und optimiert.

Diese schwimmenden Bagger laufen rund um die Uhr. Um die nötige Sta-bilität zu gewährleisten, verankern sie sich mit Stelzen am Meeresboden. Das ausgehobene Material wird auf Klapp-schuten verladen, das sind Schiffe, die ihren Rumpf zur Entladung der Länge nach aufklappen können. Sie sind in unterschiedlichen Größen verfügbar und haben entweder einen eigenen Antrieb oder werden von Schleppern bewegt.

Den größten Kostenfaktor in diesem Projekt stellen die eingesetzten Geräte dar. Einerseits bestehen hohe Mobili-sierungskosten, da sie auf dem Seeweg aus Hamburg gebracht werden, ande-rerseits sind die laufenden Kosten we-sentlich größer als bei den im Erdbau an Land üblichen Geräten. Jede Verzö-gerung gefährdet also den wirtschaft-lichen Erfolg des Projektes.

Der Regelbetrieb, in dem durchge-hend gebaggert wird und die Schuten in einem regelmäßigen Umlauf fahren, kann von vielen Störungen unterbro-chen werden. Schlechtes Wetter kann die Fahrt der Schuten zu den Entla-destellen vor der Küste unmöglich ma-chen. Defekte können immer wieder zu mehr oder weniger aufwändigen Reparaturen führen. Da der Hafen im laufenden Betrieb erweitert wird, müs-sen die Bagger regelmäßig größeren Schiffen ausweichen.

Ein Simulationsmodell soll im Wesentlichen erklären, warum die Kalkulation über erfahrungsgemäße

Mittelwerte für Leistungsansätze und Fahrgeschwindigkeiten im Echtbetrieb nicht erreicht wird. Ein identifiziertes Modell soll dann als Entscheidungs-hilfe eingesetzt werden, welches zu-sätzliche oder andere Gerät verwendet werden soll, wobei am einfachsten bei den Schuten reagiert werden kann. Aufgrund der hohen Mobilisierungs- und Investitionskosten und langen Zeitspannen bis Änderungen wirksam werden sind Experimente im laufenden Betrieb nicht in der Form möglich wie beispielsweise im Erdbau an Land.

Die größte Herausforderung für die STRABAG Simulationsentwickler besteht in diesem Projekt in der Abbil-dung der Störgrößen und der Validie-rung des Modells. Eine genaue Zeitauf-nahme über drei Monate im laufenden Betrieb durch die Baggerfahrer ist da-für eine solide Datenbasis. Dabei müs-sen auch saisonale Effekte wie das Win-terwetter berücksichtigt werden.

Ein Simulationsmodell wurde in AnyLogic 6 erstellt. Die Simulationser-gebnisse stimmen sehr gut mit den ge-messenen Daten überein. Da die meis-ten Parameter einer Zufallsverteilung unterliegen, ist auch eine starke Streu-ung im Gesamtergebnis (den Baukos-ten) zu erwarten. Diese wird mit einem Monte-Carlo-Ansatz abgebildet. Das Resultat ist nicht nur ein Erwartungs-wert für das Ergebnis, sondern eine Verteilung. Damit kann das Risiko in der Kalkulation besser abgeschätzt und quantitativ bewertet werden.

Mit diesem Werkzeug wird aktuell untersucht, ob der Einsatz größerer Schuten eine um so viel bessere Aus-lastung der Bagger bewirkt, dass die Einsparung die Mobilisierungskosten übersteigt.

Mit den Erfahrungen aus diesem Projekt soll der Ansatz so weit abstra-hiert werden, dass bei künftigen Pro-jekten mit Stelzen-baggern Simulation bereits in der Kal-kulation und ers-ten Geräteauswahl eingesetzt werden kann. Dabei geht es ausdrücklich nicht nur um eine Zahl, die in die Angebots-kalkulation einge-setzt wird, sondern auch um eine Be-

wertung der im Projekt enthaltenen Risiken.

Resümee

Durch die Anwendung in speziellen Ni-schen kann der Bekanntheitsgrad von und das Vertrauen in Simulation bei den Entscheidungsträgern gesteigert werden. Für die genannten Beispiele Tunnelbaustelle und großer Wasserbau können etablierte Modellierungsansät-ze gewählt und damit auf vorhandenes Wissen aus anderen Branchen zurück-gegriffen werden.

Wenn es gelingt, mit teilweise au-tomatisiert erstellten Modellen die Komplexität großer Bauprojekte abzu-bilden, auch in Verbindung mit ver-besserten Datenmodellen, kann ausrei-chend schnell und günstig eine Reihe von Entscheidungen mit Hilfe von Si-mulation getroffen werden. Viele Bau-projekte werden auch weiterhin ausrei-chend gut von erfahrenen Bauleitern geplant und ausgeführt werden. Aber je schwieriger ein Projekt von einem einzelnen Menschen zu überblicken ist, desto größer werden, mit Hilfe der aktuellen Entwicklungen in der umfas-senden Bauplanung, die Chancen für die Simulation in der Bauwirtschaft – und damit die Chancen für die Bau-wirtschaft durch die Simulation.

Autor:

Dipl.-Ing. Dr.techn. Gerhard Höfinger studierte Technische Mathematik an der TU Wien und promovierte anschlie-ßend bei Prof. Herbert Mang am Insti-tut für Mechanik der Werkstoffe und Strukturen. Seit 2011 arbeitet er für die STRABAG, anfangs im Zentralbereich BPM und seit 2013 in der Zentralen Technik Wien in der Gruppe STRA-BAG Supply Chain Optimierung.

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toP-tHEMa

robert Schöch, ruth Fleisch, alexander Walch

Virtuelle Planung und Inbetriebnahme von Produktionsanlagen

Ein modellbasierter ansatz für den anlagenbau Haben Sie sich schon einmal vergegenwärtigt, von wie vielen Faktoren es abhängt, dass Sie Ihre Maßküche innerhalb kürzester Zeit nach Bestellung geliefert bekommen? Um dies produktionsseitig möglich zu machen, kommen heute in Produktionslinien organisierte, hochkomplexe Anlagen zum Einsatz. Um den Materialfluss in solchen Produkti-onslinien optimal zu gewährleisten, wird schon zum Zeitpunkt ihrer Planung alles genau durchgespielt – mit Hilfe spezieller Planungs- und Analysewerkzeuge, die abgesicherte Kennzahlen über die Leistungsfähigkeit von Anlagen liefern. Ein Werkzeug, das die virtuelle Planung und Inbetriebnahme ganzer Plattenaufteilanlagen ermöglicht, wurde von V-Research im Auftrag des Herstellers von Plattenaufteilanlagen Schelling Anlagenbau entwickelt.

„Produktion von Küchen nach Maß auf Anlagen nach Maß“

Bis eine Küche nach Maß dem Kunden geliefert werden kann, ist eine Vielzahl unterschiedlicher Fertigungsschritte notwendig, die zum größten Teil erst nach Auftragseingang durchlaufen werden. Um dennoch kurze Liefer-zeiten zusichern zu können, steigt der Automatisierungsgrad in der Fer-tigung, was auch im Hinblick auf die Produktionskosten Vorteile bringt, ins-besondere in Hochlohnländern. Ande-rerseits bedingen kundenindividuelle Fertigung und Automatisierung in der Möbelindustrie eine höhere Komple-xität der Produktionslinien. Für deren Planung fordern Betreiber solcher Lini-

en von den Anlagenlieferanten garan-tierte Leistungskennzahlen bezüglich der Produktionskapazität.

Auf diese Problematik wird aus der Sicht von Anlagenbauern, die jeweils ei-nen Teil einer Produktionslinie liefern, näher eingegangen. Im vorliegenden Artikel wird exemplarisch dargestellt, wie ein Hersteller von Plattenaufteil-anlagen die Planungssicherheit durch exakte Ermittlung von Leistungsdaten wie Durchsatz und Auslastung deut-lich erhöhen konnte, um sowohl Über- als auch Unterdimensionierung und die dadurch entstehenden Folgekosten zu vermeiden.

Plattenaufteilanlagen werden einge-setzt, um Platten aus Holzwerkstoffen mittels Sägen in die gewünschten For-

mate aufzuteilen, die fertigen Teile zu sortieren und zu stapeln. Diese Prozesse werden von verschiedenen Typen von Maschinen, wie zum Beispiel Längs- und Quersägen, Sortierwagen, Dreh- und Stapelgeräten oder Rollenbahnen, voll automatisiert durchgeführt.

Plattenaufteilanlagen sind durch einen hohen Grad strukturbedingter Komplexität geprägt, da es zur Erfül-lung der individuellen Anforderungen von Anlagenbetreibern unerlässlich ist, sie in großer Variantenvielfalt anzubie-ten. Diese wird durch die Kombination einzelner Baugruppen zu Maschinen und von Maschinen zu Plattenaufteil-anlagen nach dem Baukastenprinzip erreicht. Darüber hinaus weisen Plat-tenaufteilanlagen ein dynamisches

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Verhalten auf, dessen Komplexität bei Anlagen, die in der Auftragsfertigung zum Einsatz kommen, ungleich höher ist im Vergleich zu Anlagen, die aus-schließlich für die Massenfertigung entwickelt werden. Kundenspezifische Produktion bedeutet kleine Losgrößen bis hin zu Losgröße 1. Um trotzdem den Verschnitt gering zu halten, erhöht sich der Komplexitätsgrad der Schnitt-pläne. Abbildung 1 stellt einen ein-fachen Massenfertigungsschnittplan einem aufwändigeren Schnittplan zur Auftragsfertigung gegenüber.

Die Platte, deren Schnittplan links in Abbildung 1 zu sehen ist, kann problemlos auf einer klassischen Plat-tenaufteilanlage mit linearem Ma-terialfluss bearbeitet werden: zuerst wird sie auf der Längssäge in Streifen geschnitten, die anschließend auf der Quersäge weiter aufgeteilt werden. Es ist jedoch nicht möglich, Platten mit komplexeren Schnittplänen, wie auf der rechten Seite abgebildet, auf einer herkömmlichen Anlage effizient zu produzieren. Deshalb wurde das Anla-genlayout dahingehend geändert, dass der Materialfluss nun Rückführungen aufweist. Das bedeutet im Kontext von Plattenaufteilanlagen, dass eine Platte beziehungsweise Teile davon, die be-reits auf einer Säge geschnitten wor-den sind, über eine Rückführstrecke erneut derselben Säge für ihre weitere Aufteilung zugeordnet werden können – und das beliebig oft. Diese Rückfüh-rungen stellen indessen eine besondere Herausforderung für die Anlagensteu-erung dar, da sie unaufhebbare Blo-ckierungen der gesamten Anlage oder bestimmter Teile verursachen können. Ein blockierungsfreier Betrieb der An-lage bei gleichzeitiger hoher Auslas-tung der Sägen muss aber garantiert werden.

Die aufgezeigte Komplexität von Plattenaufteilanlagen hat zur Folge, dass Ansätze zur Ermittlung der Pro-duktionskapazitäten mit statischen Formeln die Planungssicherheit nicht

ausreichend gewährleisten können, da wechselseitige Abhängigkeiten der An-lagenprozesse und detaillierte Zeitver-läufe unberücksichtigt bleiben.

Emulation von Anlagen

Mit dem Ziel, Experten im Anlagen-bau ein leistungsfähiges Planungsins-trument an die Hand zu geben, hat V-Research in einem gemeinsamen Projekt mit der Schelling Anlagenbau ein Softwaresystem entwickelt, das die Emulation von Plattenaufteilanlagen

ermöglicht. Emulation ist ein Spezial-fall der Simulation und bedeutet hier, dass die Gesamtanlagensteuerungssoft-ware, die später auch in Verbindung mit der realen Anlage in Verwendung ist, an ein virtuelles Modell der Plat-tenaufteilanlage angebunden ist und dieses steuert. So erhält man ein sehr realitätsnahes Planungs- und Analyse-werkzeug.

Die Steuerung einer Plattenaufteil-anlage erfolgt mittels eines zentralen hierarchischen Systems. Die Software, die die gesamte Anlage steuert (obere Ebene), schickt Aufträge an die spei-cherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) der einzelnen Maschinen (mitt-lere Ebene). Die SPS dient dann wie-derum der Steuerung der Maschine

beziehungsweise ihrer mechanischen Komponenten (untere Ebene).

Die beiden letzteren Schichten sind nun virtuell abgebildet worden: die virtuelle mittlere Schicht, die das Ana-logon zur SPS-Ebene bildet, und das Simulationsmodell, das die Maschinen und deren mechanische Komponenten visualisiert und die Bewegungen im Zusammenhang mit Materialbearbei-tung und -transport darstellt.

Nach Start eines Emulationslaufes sendet die Gesamtanlagensteuerung sogenannte Aufträge, die basierend auf Produktionslosen mit zugehörigen Schnittplänen sowie Sortier- und Sta-peldaten für die aufzuteilenden Platten erzeugt werden, an die virtuelle mittle-re Schicht. Diese teilt einen Auftrag in eine Folge von Tasks auf. Ein einzelner Task steht für einen Arbeitsschritt wie zum Beispiel „Senken des Druckbal-kens“ im Auftrag „Sägen“. Die Sequenz von Tasks wird anschließend von der mittleren Schicht an das Simulations-modell übermittelt, das mit Hilfe einer Software für ereignisdiskrete Simula-tion implementiert ist. Im Simulati-onsmodell werden die Tasksequenzen den entsprechenden Maschinen zuge-teilt und in Ereignisse transformiert, wodurch wir eine dreidimensionale Visualisierung der Abläufe in der Plat-tenaufteilanlage erzielen (siehe Abbil-dung 2). Nach Abarbeitung der Tasks eines Auftrags erfolgt über die mittlere Schicht dessen Bestätigung an die An-lagensteuerung. In Abhängigkeit da-von wird die Generierung neuer Auf-träge ausgelöst.

Um die Handhabung des Emulati-onswerkzeuges für Experten im Anla-genbau, wie beispielsweise technisches

Abbildung 1: Einfacher (links) und komplexerer Schnittplan einer Platte

Abbildung 2: 3D-Visualisierung einer Plattenaufteilanlage


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Vertriebspersonal, die nicht über spe-zielles Simulationswissen verfügen, zu vereinfachen, dient eine grafische Benutzeroberfläche, „Studio“ genannt, der Modellierung der Plattenaufteilan-lage, der Analyse der erfassten Ergeb-nisdaten sowie der Verwaltung der ver-schiedenen Modelle.

Hier kann in einem grafischen Editor mit Hilfe von Vorlagen einzel-ner Baugruppen und Maschinen ein Systemmodell der Anlage nach dem Baukastenprinzip zusammengefügt und parametriert werden. Die Einstel-lungen umfassen sowohl prozessre-levante und mechanische Informati-onen und diverse Geschwindigkeiten als auch Meta-Informationen für die Instanziierung der Komponenten in beiden Ebenen des virtuellen Modells. Der Materialfluss durch die Anlage er-gibt sich durch das Aneinanderfügen der einzelnen Maschinen unter Zuhil-fenahme einer Snap-Funktion.

Ist das Systemmodell der zu be-trachtenden Anlage erstellt, wird vom Studio aus ein Emulationslauf gestar-tet. Die Transformation des System-modells in das Simulationsmodell und auch die Instanziierung der Klassen in der virtuellen mittleren Schicht erfol-gen dabei automatisiert.

Die während des Emulationslaufes erfassten und gesammelten Daten ste-hen danach für die Analyse im Studio zur Verfügung.

Nutzenpotenzial

Der Anlagenbauer ist bestrebt, das Po-tenzial des modellbasierten Ansatzes für die Planung und Inbetriebnah-me vermehrt zu nutzen (siehe oben: Systemmodell und Simulationsmo-dell). Durch Abbildung realer Produk-tionslose lässt sich die Leistung von Maschinen und Anlagen exakt ermit-teln. Dabei liegt der Hauptnutzen in der Auslastungs- und Engpassanalyse, die eine hohe Planungssicherheit für gewünschte Produktionskapazitäten zulassen. Dadurch sind Fehlerfolge-kosten vermeidbar, die typischerweise umso höher sind, je später ein Fehler entdeckt wird.

Basierend auf Systemanforderungen eines namhaften Küchenbauers, der als Early Adopter seine Offenheit gegenü-ber Innovationen demonstriert, wurde der Nutzen dieses neuartigen Ansatzes

in einer Fallstudie klar verifiziert: Mit drei System- und entsprechenden Si-mulationsmodellen, die verschiedene Varianten einer Plattenaufteilanlage darstellen, erfolgte eine exakte Ana-lyse der Auslastung und der Schnitt-stellen zu den vor- und nachgelagerten Produktionsprozessen. Diese Analyse konnte zeigen, dass nicht die schnellste (und teuerste) Anlage sich am besten in die geplante Produktionslinie ein-fügt – mit offensichtlichen Vorteilen für den Betreiber der Produktionslinie. Abbildung 3 zeigt die Durchlaufzeit eines Produktionsloses für die drei ver-

schiedenen Modelle auf, ohne näher die Schnittstellen der Systemgrenzen und -kosten zu visualisieren.

Ein weiteres Nutzenpotenzial des modellbasierten Ansatzes ist durch die detaillierte Nachvollziehbarkeit der ermittelten Leistungskennzahlen gegeben. Zeitverläufe von zuvor mit dem Anlagenbetreiber definierten Pro-duktionslosen lassen sich messen und wiederholbar aufzeigen. Die Darstel-lung der Anlagendynamik durch drei-dimensionale Visualisierung und die transparente Form der Ergebnispräsen-tation trägt sehr zum Aufbau einer Ver-trauensbasis zwischen Anlagenbauer und -betreiber bei. Dies ist vorteilhaft, da einerseits ein ausgeprägtes Know-How-Gefälle zwischen den Partnern

vorherrscht und andererseits Anlagen kundenspezifisch nach Auftragsertei-lung zu fertigen sind.

Aufgrund der Anbindung der Steu-erung an das virtuelle Modell lässt sich die Anlagensteuerung bereits vor dem Bau der tatsächlichen Anlage anhand plausibler Schnittpläne für Produkti-onslose testen, bewerten und anpassen. Dies führt zur Reduktion von Inbe-triebnahmezeiten und -kosten.

Insgesamt trägt das beschriebene Planungs- und Analysewerkzeug ent-scheidend zur Steigerung der Qualität von Plattenaufteilanlagen bei und ist

mittlerweile beim Anlagenbauer ein wesentlicher Erfolgsfaktor in der Un-terstützung des Fertigungsprozesses mit definierten „Quality Gates“ gewor-den.

Die Besonderheit des Emulationsan-satzes ist durch die Kopplung des Simu-lationsmodells mit der tatsächlichen Anlagensteuerungssoftware gegeben. Auf diese Weise ist eine Realitätsnähe gegeben, die im Falle der Verwendung reiner Simulationsmodelle nur durch die vollständige Simulation auch der Anlagensteuerungssoftware möglich wäre, was mit erheblichem Mehrauf-wand einhergehen würde. Mit Metho-den der statistischen Simulation ist die beschriebene Genauigkeit, aber auch die Nachvollziehbarkeit schlicht nicht erreichbar.

Abbiildung 3: Vergleich von Durchlaufzeiten


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Weiterführende Aussagen und Per-spektiven

Die Wettbewerbsfähigkeit des Welt-marktführers für Plattenaufteilanlagen zeichnet sich durch qualitativ hochwer-tige Anfertigung komplexer Anlagen aus. Das entwickelte Werkzeug trägt dazu bei, diese Kompetenz auszubau-en und abzusichern. Beim Bau solcher Anlagen liegt der Fokus in der Planung und Realisierung eines automatisierten Zuschnitts von Platten und Plattentei-len, wobei Eigenschaften wie Schnitt-dauer, Auslastungsgrad, Format und Verschnitt einen besonderen Stellen-wert haben.

Die frühe Absicherung des gesamt-en Funktionsablaufes einer Anlage ist von zentraler Bedeutung, insbesondere für ein Anlagenlayout, dessen Materi-alfluss aufgrund des hohen Komple-xitätsgrades von Schnittplänen Rück-führstrecken aufweist. Eine ständige Analyse verbessert das Verständnis über das Verhalten der Anlagen und es kön-nen Maßnahmen zur Absicherung der Systemanforderungen sowie zur Steige-rung der Qualität eingeleitet werden.

Vor diesem Hintergrund sollen künftig Systemanforderungen für die Konstruktion von Maschinen aus den Analyseergebnissen und den im Anla-genmodell (s.o. Systemmodell) bereits enthaltenen Informationen automa-tisch abgeleitet werden. Andererseits soll das entwickelte Werkzeug während des Konstruktions- und Fertigungspro-zesses die Absicherung der Funktionen der einzelnen Maschinen im Kontext der gesamten Anlage unterstützen. Es wird angestrebt, das System- bzw.Anlagenmodell automatisiert aus den vorhandenen Konstruktionsinformati-onen (in Form von mit Zusatzinforma-tionen angereicherten CAD-Modellen) zu erstellen. So wird der modellba-sierte Ansatz auf einen Dreischritt er-weitert: CAD-Modell, Systemmodell, Simulationsmodell. Durch automati-sierte Konsistenzwahrung sowie durch transparente Wiederverwendung der in den Modellen enthaltenen Informa-

tionen jeweils für die folgende Mo-dellebene werden so entscheidende Vorteile realisiert.

Autoren:

Robert Schöch studierte Infor-matik an der Jo-hannes Kepler Universität Linz und absolvierte das berufsbegleitende Masterprogramm Integrated Product Development an der Fachhochschu-le Vorarlberg.

Seit 2005 ist er Projektleiter bei V-Research. Dort beschäftigt er sich im Rahmen von Forschungs- und Industrieprojekten mit Methoden für komplexe Entschei-dungen in Produk-tion und Logistik. Sein For-schungs-interesse umfasst dabei besonders das Thema simula-tionsbasierte Syste-me für industrielle Prozesse.

Ruth Fleisch stu-dierte Technische Mathematik an der Universität Innsbruck. Seit 2010 ist sie als Forschungsingenieurin bei der V-Research tätig. Im Rahmen ihrer be-ruflichen Tätigkeit beschäftigt sie sich mit den Themen Simulation und Op-timierung.

Alexander Walch studierte Fertigungs-automatisierung an der Fachhoch-schule Vorarlberg und absolvierte das

dipl.-Ing.

robert Schöch, MSc

Projektleiter V-research

dipl.-Ing.

ruth Fleisch

Projektmitarbeiterin V-research

dipl.-Ing. (FH)

alexander Walch,

MSc

leiter F&E Schelling anlagenbau

berufsbegleitende Masterprogramm Integrated Product Development an der Fachhochschule Vorarlberg.

Seit 2004 leitet er die Softwareentwick-lung bei Schelling Anlagenbau. Anfang 2014 hat er die Leitung der Forschungs- und Entwicklungsabteilung übernom-men. 2009 gab er den Anstoß zur Ent-wicklung eines Simulationswerkzeuges für Plattenaufteilanlagen.


toP-tHEMa

ramtin Ghasemipour-Yazdi

Simulation von Geschäftsmodellen

Ein Windkanal für das Innovationsmanagement

Strategisches Vorgehen beginnt da-mit, dass man über das wirklich

Wesentliche einer Unternehmung und den damit verbundenen zentralen Herausforderungen nachdenkt, und sich mit den Fragen beschäftigt: Was ist wirklich wesentlich und wichtig? Was ist sekundär? Und was kann man ignorieren ohne die Zukunft der Un-ternehmung zu gefährden? Das Gespür für die involvierte Dynamik ist der zweite wichtige Aspekt, denn einige Änderungen kann man schnell, einige vielleicht gar nicht und einige nur sehr langsam im Unternehmensumfeld rea-lisieren.

Das Verständnis für diese Fragen ist auch die Essenz in der Entwicklung von Geschäftsmodellen. Der Schwei-zer Alexander Osterwalder hat zur Un-terstützung dieser Aufgabe ein Werk-zeug mit dem Namen „Business Model Canvas“ (Osterwalder, Pigneur, & et al., 2010) entwickelt, mit dessen Hilfe man die neun wichtigsten Bestandteile eines Geschäftsmodells auf sehr visu-elle und spielerische Weise entwerfen und holistisch gestalten kann.

Dabei spielt es eine völlig unterge-ordnete Rolle, ob es sich um eine neue

oder bestehende Firma, ein neues oder ein bestehendes Produkt oder aber auch Service handelt. Die Originalität ist dabei auch nachranging. So hat Fe-lix Hofmann mit der Forschung von (Gassmann, Frankenberger, & Csik, 2013) am BMI Lab in St. Gallen über 250 Geschäftsmodelle der vergangenen 25 Jahre (darunter die innovativsten Firmen unserer Zeit wie Ikea, Porsche,

Apple etc.) untersucht und ist zum überraschenden Schluss gekommen, dass 90 % aller Firmen auf Ideen set-zen, die sich schon einmal bewährt haben, und nicht auf originelle, neue Geschäftsmodelle.

Es zählt also einzig und allein die Tatsache dass man ein Abbild für sein Geschäftsmodell erstellt, um es zu in-novieren und es greifbar und verständ-

Abb. 1: Business Model Canvas (Osterwalder, Pigneur, & et al., 2010)

Foto: Fotolia


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lich zu machen. Diese neue, sich auf das Geschäftsmodell konzentrierende Sichtweise rückt in den Vordergrund der strategischen Aufgaben und Denk-weise des modernen Unternehmers – sei es ein Großkonzern oder ein frisch gegründetes Startup.

Die Business Model Canvas ist ein sehr hilfreiches Werkzeug um den Blick für das Wesentliche zu schärfen. Aber wie lässt sich der zweite strate-gische Aspekt, die Dynamik dieser In-novationen, dieser Ideen besser verste-hen und vor allem in konkrete Zahlen fassen? Wie kommt man von der visu-ellen Gestaltung zu einer kalkulierten Kosten Nutzen Analyse des Produktes oder gar des ganzen Geschäftsmodells? Unserer Erfahrung nach mit dyna-mischen Modellen und Computersi-mulation.

Warum modellieren wir?

Als Wilbur Wright im Jahr 1903 den sensationellen Erfolg des „Flyers“ fei-erte und mit einem Schlag die fast 100 Jahre andauernde Beweisführung für das Fliegen von Objekten, die schwerer als Luft sind, erbrachte, enthüllte er zugleich auch eine wichtige Säule des mit seinem Bruder erlangten Erfolges: „In any case, as famous as we became for our Flyer and its system of control, it all would never have happened if we had not developed our own wind tun-nel and derived our own correct aero-dynamic data.“ - Originalzitat Wilbur Wright (Wright, 1903).

Wenn man tiefer in diese Geschich-te eintaucht, sieht man, dass die Brüder Wright sehr viel später gestartet sind

und mit viel weniger Ressourcen aus-gestattet waren als der gesamte Euro-päische Mitbewerb. Sie hatten aber im krassen Unterschied zu allen Anderen Ihren Innovationsprozess angepasst und haben die Tragflügel, die Sie ent-worfen haben nicht wie bisher üblich in Originalgröße gebaut und aufwän-dig an windigen Orten getestet, son-dern Sie überprüften die Drag-Balance und die Drift-Balance (Luftwiderstand und Auftrieb) mit Miniversionen (Mo-dellen) in einem ca. 2 Meter langen und recht experimentellen Windkanal. Das Flügelmodell Nr. 12 von 200 zeigte die besten Flugeigenschaften und wur-de binnen Wochen zum Flyer III und zur Erfolgsgeschichte.

Dies war ein Startschuss für die Flugzeugindustrie, aber im Schatten dessen auch ein Startschuss für den Einsatz von Simulation.

Das Beispiel veranschaulicht, dass wir modellieren weil wir mithilfe von Modellen ein klares und tiefes Ver-ständnis aufbauen können und somit bewusstere und nachweislich bessere Entscheidungen treffen können. Dazu müssen wir die Essenz der Situation modellhaft erfassen und können mit dem daraus resultierenden vereinfach-ten Abbild der Realität, also dem Mo-dell, Effekte transparent machen und diese im Zeitverlauf untersuchen.

Dabei kann die zeitliche Entwick-lung beliebig beschleunigt, wiederholt und angehalten werden. Von diesem

„Ausflug in die Zukunft“ profitieren besonders Fragestellungen mit lang-fristigen und nachhaltigen Verände-rungen, komplexe Szenarien und Si-tuationen in denen Verzögerungen, Rückkopplungen und Nichtlinearität eine wichtige Rolle spielen.

Dies sind sämtliche Geschäftsmo-dell relevanten Entscheidungen wie Umsatz und Markt Prognosen, Ge-schwindigkeit und Auswirkungen von Wachstum, Tipping-Point Erkennung und Preisschwankungen.

Ein Geschäftsmodell repräsentiert ein Komplexes System und die modell-basierende, systemische Betrachtungs-weise ist derzeit das beste Instrument um es zu verstehen.

Windkanal für Innovation

Das Pendant zur Drag und Drift-Balan-ce in der Flugzeugentwicklung ist die Value Hypothesis und die Growth Hy-pothesis (übersetzt: die Werte-Hypo-these und die Wachstums-Hypothese) in der Geschäftsmodell-Entwicklung.

Hinter der Werte-Hypothese ste-cken die Annahmen, dass das Produkt oder Service auch wirklich das für den Kunden erdachte Werteverspre-chen erfüllen kann. Sei es eine gewisse Preisvorstellung oder eine erwünschte Verweildauer oder Aktivitätsstrom auf Social Media Kanälen. Die Wachs-tums-Hypothese subsummiert alle An-nahmen die das Wachstum betreffen.

Abb. 2: Originalfoto der Brüder Wright Tragflügel Modelle (Mu-seum, 1901)

Abb. 3: Systemdynamik Model zur Wachstums-Simulation


toP-tHEMa

Wann, wie viele Kunden zu erwarten sind, und welchen Mustern das Wachs-tum folgt. Ist es linear oder durch vi-rale Mechanismen gar exponentiell.

Der Unternehmer, Autor und Star-tup Coach Eric Ries (Ries, 2011) be-zeichnet diese zweit Hypothesen als „Leaps of Faith“ - in Deutsch sinnge-mäß übersetzt als „Sprünge des Ver-trauens“ da fast der gesamte Erfolg der Unternehmung auf diesen Annahmen fußt. Wenn Sie eintreten führt dies zum erwünschten Erfolg, wenn Sie nicht eintreten steht wahrscheinlich das gesamte Vorhaben auf dem Spiel.

Und genau diese zwei Säulen, die je-des Geschäftsmodell tragen, leiten wir von der erstellten Business Model Can-vas ab um Sie mittels der „Sprache“ oder den Ansatz von Systemdynamik (engl. System Dynamics) in eine Com-putersimulation zu bringen. Die Dar-stellung erfolgt dabei in Flussdiagram-men mit Stocks (Lager), Flows (Flüsse) und Feedbacks (Rückkopplungen), die es ermöglichen, ein ganzheitliches Ver-haltensmuster und Zusammenhänge zu konstruieren (Beispiel Abbildung 3 ). Unter Verwendung der Software Powersim Studio, in der man dieses Systemverhalten visuell programmiert und mittels Partiellen Differenzial-gleichungen berechnet, kann man die Wirkungsketten und das Verhalten des Systems im Zeitverlauf untersuchen.

Somit haben wir die Möglichkeit, Auswirkungen unserer Geschäftsent-scheidung zu testen und Probleme und Risiken zu erkennen, bevor Sie auftre-ten.

Die Forschungen der letzten Jahr-zehnte, allen voran die von J. For-rester, D. Meadows, J.D. Sterman und P. Senge haben die Kenntnis erbracht, dass bestimmte Strukturen zu immer wiederkehrenden Verhaltensmustern in komplexen Systemen führen. Sie ha-ben diese Muster als Systemarchetypen identifiziert. Wir haben deren Einsatz für das Innovationsmanagement unter-sucht und eine Datenbank aufgebaut um Systemdynamik Strukturelemente auf Geschäftsmodell-Merkmale „map-pen“ zu können. Die Kenntnis dieser Grundstrukturen schafft eine Grund-lage für effektivere Eingriffe.

Abbildung 4 zeigt das Management Cockpit einer unserer Simulationen, in denen wir mit What-If Szenarien

Veränderungen im Zeitverlauf unter-suchen können: In diesem Beispiel das mögliche Wachstum einer viral wach-senden User Community. Innerhalb der virtuellen und sicheren „Labor“ Umgebung kann man verschiedenste Entscheidungen und deren Auswir-kungen erkennen. So wurde diese ver-wendet, um zu Erkennen wie stark das viral angeregte Wachstum ist, wann es abflachen wird und wann ein effektiver Zeitpunkt für Werbemaßnahmen sein kann. Also zur Beurteilung der Wachs-tums-Hypothese.

Team Learning und Kommunikation

Herb Simon, der erste Wirtschaftsno-belpreisträger hat bei seinem Vortrag auf der Stanford Universität im Jahr 1980 über kommende komplexe soziale Probleme (Simon) erwähnt, dass er die computerbasierten mathematischen Modelle für die größte Erfindung aller Zeiten hält. In seiner weiteren Aus-führung erklärte er, dass es zum ers-ten Mal die Möglichkeit für Gruppen bietet, kollektiv über ein sehr kompli-ziertes Problem nachzudenken und die Anstrengungen in einer logischen und konsistenten Weise zu kombinieren.

Diese Fähigkeit war der Menschheit zuvor nicht gegeben. Nicht nur der globale Zusammenschluss vieler Köp-fe zur Problemlösung wird dadurch erreicht, sondern das Model wird auch zum Medium der Kommunikation um das aggregierte Wissen in seiner vollen

Abb. 4: Management Cockpit einer Wachstums Simulation

Abb. 5: Stochastische Simulation für Profit & Loss


toP-tHEMa

Tiefe mit der Gruppe, bzw. mit der ge-samten Organisation zu teilen.

Diese Möglichkeit des schnellen und doch exakten Aufbaues eines ge-meinsamen, tiefen Verständnisses für das Geschäftsmodell war in vielen un-seren Projekten ein wahrer Augenöff-ner. Sämtliche Annahmen können als ein zusammenhängendes Modell und als harmonisierte Sichtweise auf die wichtigsten Kennzahlen an das Top Management, Sponsoren, Investoren, Aufsichtsräte etc. kommuniziert wer-den.

Narratives & Risk

„Alle Modelle sind falsch, aber einige sind nützlich“ (Box & Draper , 1987). Ein Modell ist ein Modell und nie-mals ein perfekter Spiegel der Realität. Dennoch, oder vielleicht sogar gerade wegen der Vereinfachung die dieser Unvollkommenheit innewohnt, kann es seinen Zweck bestens erfüllen. Ob-wohl in der Literatur die Modelle nach Ihrem Aufbau und Methodik, also z.B.: deterministisch oder stochastisch, mechanisch oder statistisch unterteilt werden, halte ich den (Bellinger & Fortmann-Roe, 2013) Zugang der Un-terteilung nach dem innewohnenden Zweck für weitaus besser geeignet.

Demnach gibt es vorhersagende (englisch: predictive) und erzählende oder epische (englisch: narrative) Mo-delle. Während vorhersagende, wie Wetterprognosen, tatsächlich versu-chen die Zukunft zu prognostizieren und vorauszuberechnen, dienen die Erzählenden dazu die möglichen al-ternativen der Zukunft zu skizzieren. Ohne den Anspruch auf exakte Vorher-sagen können uns die verschiedensten gerechneten Szenarien die Bahnen in die Zukunft weisen. Das Modell, bzw. die Simulation dessen wird für uns zu einem Kompass und Navigationsins-trument in unserer unvorhersehbaren Welt und kann uns somit dienen, un-sere Intuition zu schärfen.

So gesehen sind unsere Modelle im-mer Geschichten und Metaphern der realen Welt. Sie erklären Ereignisab-folgen, weisen auf Gefahren hin und lassen uns schneller lernen, indem Sie uns das abstrakte über das Konkrete begreiflich machen.

Abbildung 5 erzählt so eine Ge-schichte: Den möglichen Gewinn eines neuen Produktes im Verlauf der Zeit,

auf den eine Sensitivitätsanalyse durch-geführt wurde. Das Bild aggregiert die Ergebnisse von ca. 1000 Varianten und zeigt die wahrscheinlichsten Werte und deren Schwellen. Im Simulator kann man jede dieser möglichen Zu-kunfts-Prognosen einzeln untersuchen und Einsicht in diejenigen Merkmale bekommen die zu Profit beziehungs-weise zu Verlusten führen.

Diese Geschichten und Modelle sa-gen uns nicht was wir machen müssen, sondern sie helfen uns die Qualität der Entscheidungen nachweislich zu ver-bessern.

Prozess Betrachtungen

Strategische Entscheidungsunterstüt-zung bedarf eines wiederholbaren Pro-zesses. Die Art und Weise wie Sie Ent-scheidungen treffen, ist maßgeblich für Ihre Weiterentwicklung. Ein robuster, methodischer Prozess beinhaltet eine Problem/Zieldefinition, das Generie-ren von Alternativen sowie eine Analy-se und Synthesephase.

Wir haben in den letzten Jahren ei-nen modellzentrischen Prozess entwi-ckelt, dessen Ausgangsbasis der Cross-Industrie Standard für Data Mining Projekte (CRISP-DM) war.

In Abbildung 6 wird unser Prozess graphisch veranschaulicht: Im Zen-trum steht natürlich das Geschäftsmo-

dell und die kontinuierliche Verbes-serung dessen. Des Weiteren sind die vier fundamentalen Phasen und deren wichtigste Werkzeuge visualisiert, als auch das iterative und agile Wesen un-serer Herangehensweise.

Bei den vielen Einsatzbereichen, die wir begleitet haben gab es neben dem Hauptgrund der „Geschäftsmo-dell Innovation“ eine weitere wichtige Motivation uns zur methodischen „Entscheidungsverbesserung“ als Be-rater und Coaches einzubeziehen, dem Innovations-Controlling: Besonders wenn es darum geht ein Monitoring und Controlling der definierten KPI zu realisieren, um frühzeitig erkennen zu können wann die geschätzten, fun-damentalen Annahmen auch wirklich eintreffen und somit zu wahren sind, aber auch wann es Zeit ist sich einzuge-stehen, dass diese fehlerhaft sind und ein Change notwendig ist.

Analog dem Windkanal ist das Al-leinstellungsmerkmal unserer Simu-lation die Falsifikation. Wir können den Erfolg nicht garantieren, aber wir können „garantierten Misserfolg“ innerhalb einer sicheren Umgebung identifizieren.

Die Simulation ist daher eine um-fassende Methode zur Entscheidungs-findung bei der Erstellung und Innova-tion von Geschäftsmodellen.

3. Analysis Phase

2. Design Phase(Generate Alterna ve)

1. Problem Defini on (Framing Phase)

4. Decision –Synthese Phase

Business &Problem

Understanding

Business ModelDefini on

Idea on(CANVAS)

SD Modeling(POWERSIM)

Simula on &Sensi vityAnalysis

(Scenarios)

Evalua on

BM

Valida on (withDATA)

Abb. 6: Modell-Zentrischer Prozess


toP-tHEMa

Ing. BSc MBa

ramtin Ghasemi-

pour-Yazdi

Business analyst & Managing Partner der digispectrum Media Gmbh

1.4 Referenzen

Bellinger, G., & Fortmann-Roe, S. (2013). Beyond Connecting the Dots: Mastering the Hidden Connections in Everything that Matters. (http://beyondconnec-tingthedots.com, Ed.)Box, G., & Draper , N. (1987). Empirical Model Building and Response Surfaces. John Wiley & Sons, New York, NY.CRISP-DM, C. (n.d.). Cross Industry Standard Process for Data Mining. (http://www.crisp-dm.org/, Ed.)Gassmann, O., Frankenberger, K., & Csik, M. (2013). Geschäftsmodelle entwi-ckeln. Hanser.Museum, W. B. (1901). WRIGHT BROT-HERS AEROPLANE COMPANY. From http://www.wright-brothers.org/Infor-mation_Desk/Help_with_Homework/Wright_Photos/Wright_Photos.htmOsterwalder, A., Pigneur, Y., & et al. (2010). Business Model Generation. (J. W. Sons, Ed.)Ries, E. (2011). The Lean Startup. CROWN BUSINESS .

SD, W. (n.d.). From Wikipedia System Dynamics: http://en.wikipedia.org/wiki/System_dyna-micsSimon, H. (n.d.). A Tribute to Herbert Simon. http://www.cs.cmu.edu/simon/all.html.Wright. (1903). Wright Flyer Pro-ject. From http://www.wrightflyer.org/wind-tunnel-tests/

Autor:

Ramtin Ghasemipour-Yazdi ist seit 15 Jahren als Business Analyst, sowie in Managementfunktionen bei der Ent-wicklung von Software basierenden Innovationen tätig und seit 2009 ge-schäftsführender Gesellschafter der Geschäftsanalytik und Simulations

Firma digispectrum media gmbh. Er arbeitete als Konsulent und Berater für eine Vielzahl von Startups, Großfir-men und Investoren und unterstützte diese bei der Konzipierung und Umset-zung von digitalen Geschäftsideen und Chancen.

Er studierte Computer Science an der University of Derby und Innovations Management an der Wirtschaftsuni-versität und TU Wien.


WING-PaPEr

Abstract— Demands on public health care systems have been constantly increasing over the last years - especially in quality and availability of care. To meet these demands it is important to develop efficient processes, resource allocations and management strategies. Modeling and simulation plays a major role in the accomplishment of these challenges. This paper gives a general introduction on benefits and possibilities of modeling and simulation approaches in health care by discussing the most commonly used methods and techniques including Discrete Event Simulation (DES), Agent-Based Simulation (ABS) and System Dynamics (SD). Based on essential deficiencies of single methods, hybrid approaches are identified as the biggest opportunity and at the same time challenge in the field of modeling and simulation – both in conceptual and practical terms. Combinations of accepted and mature techniques enable possibilities to study real systems on various levels. The relevance and need for such approaches is shown on a simple use case example which discusses spreading of virus-like diseases in crowded, confined areas like hospital waiting rooms.

Key Words—Agent-Based Simulation, Discrete Event Simulation, Health Care, Hybrid Simulation approach

I. INTRODUCTION

IMULATION models describe and abstract complex real world systems and thereby give a better insight and

understanding of them. Mostly, they have at least one of the two following purposes and goals: the first one is to analyze and explain system behavior and interactions and the second one is to run experiments or so called ’what if’ scenarios on the system without affecting the real world. While the first goal serves the purpose of enhancing the decision maker’s understanding of the system itself, the second one can serve as a basis for decisions/actions which change the system behavior in a desired direction. Simulation therefore allows decision makers to experiment with an abstract model and not with the real world system itself. One example would be the problem of allocating resources to different departments of a hospital aiming for an allocation that ensures the highest quality of health care delivered. Trying different scenarios, or allocations, in the real world

Manuscript accepted March 13, 2014, by Prof. Helmut Zsifkovits

would mean hiring and firing specialists or at least changing staff rosters and shifting other resources from one department to the other over and over again. This would certainly yield very high costs, a big work load and lead to very frustrated employees. By contrast, a simulation model that describes the hospital sufficiently well would be able to simulate the outcomes of different allocations. Here the best solution could be found without influencing the real system.

A. Simulation in Health Care The health care industry has an enormous size in any

developed country with billions of dollars spent every year. Its importance will gain additional significance due to the demographic changes in western-oriented societies. Fig. 1 shows the development of public spending on health care in Austria since 1990. Absolute spending almost tripled during that period, which corresponds to a growth from 6.1% to 8.4% of the GDB.

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Absolute Spendings

Spendings in % of GDB

Fig. 1. Public Spending on Health Care in Austria, Source: Statistik Austria

Therefore, providing high quality services while keeping costs at a reasonable level is, and will be even more in the future, one of the most challenging tasks for both politicians and hospital managers as well as for doctors. Due to the ability to examine and validate important decisions in a virtual environment simulation can and should play a major role in that undertaking.

However, even though simulation has extensively been applied in industries like manufacturing, engineering, aerospace, the military and defense industry, its usage within

Multi-Paradigm Modelingand Simulation in Health Care

Nikolaus Furian, Dietmar Neubacher, Siegfried Vössner, Michael O’Sullivan, Cameron Walker.

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WING-PaPEr

the health care industry is not that widespread (Naseer et al. 2008; Kuljis et al. 2007). The main reasons for the insufficient discussion of health care simulation are, according to the literature, the following; first, health care is a very diverse industry, with varying conditions over countries and types of care. Second, within health care there are usually many different stakeholders with different interests involved and last, investing money at an operations level is often seen as taking money away from medical care. However, the awareness of the importance and benefits of health care simulation has been growing rapidly over the last couple of years, as shown by a large number of simulation studies performed by a growing number of research institutions within and outside health care organizations.

B. From the Real World to a Simulation Model Observations of current health care systems illustrate many

challenging fields that models and simulations have to describe and explain properly. They reach from government policies and social trends, over preventive medical examinations strategies, up to the spread of virus-like diseases. Current state-of-the-art modeling and simulation paradigms are suitable for specific requirements regarding the level of detail and the availability of data. Throughout the development of a simulation the modeling process is one of the most important and many times underestimated procedures. The abstraction of a real system and the formulation of a conceptual model provide the basis for good research design (see Fig. 2). This process shows great impact in every upcoming phase, concerning definition of data requirements, development time, validation and experimentation (Robinson 2006).

Real World Systems

Conceptual Model

Simulation ModelUser(s)

validation

abstraction

verificationimplementation

credibility

execution

Fig. 2. Model abstraction during development and use of simulation and associated processes (Frantz & Ellor 1996).

The following chapter gives a brief explanation of the core concepts of commonly used simulation paradigms in health care and illustrates some related fields of application.

II. COMMON MODELING AND SIMULATION PARADIGMS

The variety of different simulation paradigms and techniques is enormous and ranges from more technical ones like Finite Element Methods to more socio-economic explanatory approaches like System Dynamics. Five main categories of modeling and simulation techniques that are of significant importance for health care applications are the following: Discrete Event Simulation, Continuous Simulation, System Dynamics, Monte Carlo Simulation, Agent-Based Simulation and finally 3-D and Virtual Reality simulations (Kuljis et al. 2007).A review of the existing literature on health care simulation studies and their results by Brailsford et al. (2009) showed that methods with significant share of usage and potential are mainly limited to Discrete Event, Agent-Based and System Dynamics. In the following paragraphs, the principles of these approaches are discussed.

A. Discrete Event Simulation (DES) In DES the underlying system is changed at discrete points in time. How these changes are modelled, controlled and triggered depends on the sub-domain of discrete event simulation, also known as the “worldview”1, being utilized. The classical world-views are: event scheduling; activity scanning; and process interaction:

1) Event Scheduling As the name suggests, event scheduling is based on events that occur in a system. On its occurrence an event transforms the state of the system and possibly schedules future events. Thereby, future events are given a time stamp marking their occurrence in the timeline of the model. All future events are held in a list that is sorted by their time stamps. The simulation clock advances by choosing the earliest event in the list and updating the current time to the corresponding time stamp.

2) Activity Scanning and the Three Phase Approach Activity Scanning focuses on activities that consist of a pair of events (start and end) and their preconditions. Time is increased incrementally and every time the simulation clock advances preconditions are evaluated and in case of a positive outcome corresponding activities are triggered. The Three-Phase Approach is a hybrid method of event scheduling and activity scanning that distinguishes between conditional and scheduled activities. Furthermore it incorporates both handling mechanisms, future event lists and an evaluation of preconditions.

3) Process Interaction Processes define the stepwise simulated flow of an entity through the system. Process Interaction frameworks provide

1 Remark: The Three Phase Method, which is an extension to the Activity Scanning approach, is often also referred to as a “world-view” (Silver et al. 2011)


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a diverse set of handling methods for interaction of these processes and time advancement mechanisms. Discrete Event Simulation is the oldest and most widespread simulation paradigm. It originates from the modeling of manufacturing layouts. Still most practical studies are published in this field, although other fields of applications, as health care, are rapidly growing. Based on its structure and history the strengths of DES are the design of operational, entity flow and process models.

B. Agent-Based Modeling (ABM) Agent-Based Modeling and Simulation is a relatively new approach. In comparison to the other common techniques, agent-based modeling focuses on the micro level and represents individual behavior of single active entities. Due to the fact that this method was simultaneously developed by different scientific communities, a unique definition of the term “agent” is not available. However the following characteristics (Macal & North 2008) were compiled by collecting frequently used definitions and seem to be very useful: First, an entity has to fulfill certain fundamental criteria to be considered an agent, such as being an identifiable individual with a set of characteristics and rules which influence its behavior and decision making. Another criterion is the goal-orientation that is directly related to its behavior. Furthermore, an agent should be social and able to perceive, interact and communicate with other agents and its environment. Finally, an agent needs to be flexible and should have the ability to learn which therefore requires a certain form of memory. These properties and attributes can be subsumed as modularity, autonomy, sociality and conditionality (Macal & North 2013). The simplest form of an agent-based simulation is an environment and a number of agents that are acting in it. Each agent has a state and a so called “logic”, which is basically a set of rules. Depending on the intention, one can observe the overall system behavior which is emerging out of the individual interactions/decisions of the agents, the response of agents to changes of the environment or a mix of these aspects.Applications of agent-based simulation cover a wide ranging field. This method still attracts more and more attention because of the availability of micro data (Onggo & Karpat 2011). New Information and Communication Technologies (ICT) provide an enormous amount of data and lead to a better description of individual behavior. Additionally the rapid growth in available computing power allows modelers to build over-proportionally larger and more complex agent-based models. Therefore the number of issues regarding large populations with many agents is on the rise. Applications in the field of health care increase as well and are usually related to simulations concerning the spread of diseases, patient flows and staff scheduling in emergency departments.

C. System Dynamics (SD) SD is known as a powerful method to analyze, model and simulate dynamic and complex systems. Semi-informally speaking, system dynamic models consist of large scale continuous differential equation systems that are usually not solvable analytically. Hence, SD resolved this issue by simulating the equation rather than solving them. It is important to note that this method operates in continuous domains for time advancement, flows and stocks. One of the major advantages of SD is the ability to incorporate the complexity, non-linearity and feedback loop structure of real world dynamic systems. The main conceptual idea behind is that the structure of the system determines its behavior over time (Sterman 2000). Because of these characteristics SD is especially popular in the fields of social and physical systems. SD is divided into a qualitative approach, also known as System Thinking (Richmond 1993), and a quantitative approach. Causal Loop Diagrams (CLD) are used to depict system structure by connecting relevant system elements via arrows. Added polarities illustrate the corresponding behavior between two connected elements. The complexity of a system does not arise from a single variable, but rather it is caused by the relationships between them. The dynamic behavior originates from two different types of feedback loops that can be either re-enforcing or balancing. Stock and flow diagrams are used in the quantitative area of SD and allow to depict a more detailed structure of the system. Stocks are accumulations of flows over time and represent the state of the system at any time throughout the simulation. Flows are representations of adjustable rates that are regulating the inflows or outflows of stocks. SD is generally used to describe real world systems on an aggregated, macro level and to observe long term system behavior. Therefore, the area of its application is mainly ranging from global climatic models over government policy making to marketing strategy development. Since entities are accumulated in stocks and lose their identifiability, SD is not capable of capturing individual behavior. As a result, most healthcare-related SD applications are focusing merely on global issues like development and implementation of policies. A big benefit for health care policy makers is the fact that SD can deal with few data and on more “speculative levels”. Furthermore, simulation runs generally fast and strategic decision makers can access information almost interactively (Brailsford 2008).

D. Which Method to Choose When? These modeling paradigms have some disjoint features while others overlap. A particular problem may be modeled by more than one technique or by a combination of them (see Fig. 3). Recently, this has led to vivid discussions among scientists on the strength, weaknesses and suitable


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applications of all approaches (e.g.: Brailsford 2014; Siebers et al. 2010; Brailsford et al. 2010).

Fig. 3. Commonly used paradigms in Simulation Modeling (Borshchev & Filippov 2004).

Despite the scientific communities’ awareness of the importance of choosing the right paradigm with respect to the underlying system, practitioners often tend to choose the method they are most comfortable, or have the most experience with (Siebers et al. 2010). This obviously leads to unnecessary complex and cumbersome models that, in the best case, are harder to design, explain, maintain and consume more computational resources or, in the worst case, result in failed simulation projects. For large and complicated problems a single method often cannot cover all features of the real system. Therefore, a lot of work and research is currently done on combinations of approaches, so called hybrid or multi-paradigm methods.

Due to the high potential (Kuljis et al. 2007), the ongoing scientific discussion (Brailsford 2014; Siebers et al. 2010; Brailsford et al. 2010) and the authors’ experiences in the related fields, the next section is proposing a combination of DES and ABS, which offers the possibility and benefits to include global trends and policies on a macro level. This paradigm is currently being investigated in several related research projects.

III. MULTI PARADIGM: COMBINING DIFFERENT APPROACHES

The possibility to combine Discrete Event and Agent-Based Simulation (ABS) naturally arises from their similar structure based on individual entities. Therefore, this hybrid approach can be realized without major technical difficulties compared to combinations with continuous simulation techniques like System Dynamics. To the knowledge of the authors, no generally accepted framework for a combination of discrete and continuous simulation paradigms exists. These similar model structures can furthermore lead to easy model integration and a variety of synergy effects.

A. Hybrid approaches in other fields The need for a combination of existing paradigms did not

originally arise in the field of health care, but one of the publications attracting most attention, that proposed such an approach as a step towards the Holy Grail in simulation, was related to health care (Brailsford et al. 2010). In many applications over the last years the boundaries of a single approach have been continuously extended (Siebers et al. 2010) using Operations Research (OR) and DES. Simple passive entities were not capable to deal with the requirements of capturing the real system in an adequate level of detail. Therefore the term entity was sometimes already replaced by the term pseudo agent.

B. Benefits and Needs to combine… One of the major benefits of the extension of DES with

AB features is the possibility to illustrate and observe individual behavior that arises from the micro level during operational entity flow and process simulations. The dynamic complexity of sole DES is mainly based on queuing theory. Individuality of resources or entities is not being captured and stochastic effects are the only possibility to explain such issues. ABS is well suited to capture individual behavior and therefore adds new insights to models and simulations. A waiting room at the admission office should serve here as an illustrative example. An agent (i.e. patient) will go home with a probability of 50%, when he is still untreated after 1 hour. This situation could be easily modeled with DES alone. But adding a second rule to the agents’ logic - like the probability of going home will rise to 75%, when at least one of the other waiting agents decides to go home - could cause problems for a DES modeler. This simple case should illustrate the benefit by connecting ABS to DES, and thereby being able to capture real behavior much more precisely.

Another benefit is the exploration of real systems at an appropriate level. As already mentioned, single techniques often lead to cumbersome models trying to fit as good as possible to the real situation. By combining suitable methods that perfectly fit the observed subsystem, the creation of proper models raises modeling quality, understanding of the system and credibility of the user and decision makers.

Despite the big advantages of combining ABS and DES, some challenges have not yet been overcome: First, the calculation effort increases rapidly and the performance of the simulation drops because of dealing with a huge number of entities (Gunal 2012). This especially affects ABS where the complexity of each agent is obviously greater than in DES. Second, the development of an ABS requires knowledge in object oriented software design and basic programming skills (Siebers et al. 2010). At last, the modeler tends to use a single method depending on his expertise and


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affinity. Depending on the viewpoint, systems can be seen as processes that change the state of entities or entities which are developing over time by taking part in activities. When distinct behavior, interaction or communication between individuals becomes necessary, only ABS can satisfy these requirements adequately at the price of long simulation run times and other computational efforts. To keep these efforts in reasonable bounds, an efficient combination of both methods can be the key. Hybrid simulations can switch off time intensive tasks when not needed. Hence, if individual-based aspects are required at specific situations during the simulation, the entity should be placed into the environment and act like an agent. Throughout the rest of the simulation, where no individual behavior is needed, the entity behaves just like a passive object (including some attributes that are used to store the latest state of the corresponding agent). This reduction of complexity leads to a dramatic saving of computational effort which is directly related to computer runtime. Such a flexible usage of agent-based aspects promises to be a useful approach also to extend current implementations of sole DES patient flow simulations (Brailsford et al. 2013). Finally another big advantage is related to the previously mentioned benefit regarding the exploration of real systems at an appropriate level and supports modelers during validation and verification of the model: Especially when dealing with specialized medical fields, related experts are needed to generate, review and calibrate the model. Large scale models connect various sub-domains together and therefore allow evaluating each subsystem with associated experts separately.

C. Use Case (spreading viruses in waiting rooms) Modeling the spread of virus-like diseases is one of the classical use cases for agent-based modeling. Most diseases are transmitted by direct contact or airborne. In both cases an interaction of agents and a bidirectional information flow among them is necessary. This includes factors like distance and time of proximity. Hence, discrete event models can, if at all, hardly being tweaked to reflect such a real world behavior accurately. On the other hand, the agent-based paradigm provides all features to create elegant and lean representations where the spread of influenza like diseases need to be studied (Laskowski et al. 2011). So far there seems to be no need for a hybrid method since all requirements are covered by the ABS paradigm. However, the movements and actions of agents need to follow processes and are part of a bigger system which we investigate with our simulation. This system can either exist on a micro, meso or macroscopic level. For example, the study of Laskowski et al. (2011) investigated an emergency

department (microscopic), in other studies the actions and movements of agents are captured at a larger scale, for example at city or state level (macroscopic). For all levels of scope, it is necessary to model a motivation for agents to undertake certain actions or activities. These motivations may be modelled completely stochastically, or as part of an operative process like the patient flow through a hospital. Studies dealing with agents as part of operative processes benefit from using of hybrid methods. There is no need at all to model simple patient flow behaviors. Here discrete event models are much simpler. The benefits of “outsourcing” the operative part of a system to a discrete event model are mainly computational efforts and also efficiency in model description. DE models are able to represent behavioral paths like “arrival triage register first treatment diagnostics possible second treatment dismissal” as in the model by Laskowski et al. (2011), which is one of the first published studies on this topic and considered to be highly innovative. The authors argue that their simulation runs consume a large amount of computational resources due to non-optimal design. Their experiments took over 1200 hours of CPU time. This might still be acceptable for smaller models but becomes a great issue for complex scenarios. We are currently investigating the spread of influenza-like diseases in an integrated hospital layout, including emergency departments, diagnostic facilities, wards and outpatient clinics. Obviously, the operative segment of the model becomes relatively complex and any sole agent-based representation would result in intractable models which could hardly be simulated at all. Therefore, patient flows, treatments and movements between departments and clinics are handled by a discrete event simulation and the behavior of patients within waiting areas of the hospital are represented by an agent-based approach. The spread of diseases within waiting rooms is dependent on individual patients’ movements, e.g. visiting bathrooms, picking up newspapers and choosing seats. Proximity and contact to other patients, as well as the duration of stay in the room are key factors for transmission and have to be modeled individually. On the other hand the behavioral pattern during certain activities, such as treatments or diagnostics, always consist of the same patterns with the same number and type of agents/entities. Hence, they might as well be represented by stochastic functions, since there is not an absolute need for the degree of accuracy an agent-based model would provide for these segments. As always, there is a trade-off between accuracy and computational costs. Currently we are developing a discrete event simulation to investigate the dynamics arising from interconnected departments. Simultaneously an agent based model is formed that will be connected to waiting rooms in the DE simulation.


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IV. CONCLUSION

This article argues that there is a significant need to support decision making at different levels in the health care industry using efficient modeling and simulation techniques. Especially in health care, where most processes center around individuals, it is especially important to capture process aspects and individual aspects at the same time. In order to capture the real world situation sufficiently well, simulation models tend to become rather large, complex and are tedious to parameterize and validate. Additionally they are very time-consuming when running on computers. In case of such large scale models hybrid approaches can capture the properties of real world systems better than highly customized single method approaches, which we outlined by using a simple case of viral disease transmissions within process-oriented environments like hospital facilities. We are currently investigating the benefits of such a hybrid design in several ongoing research projects in more detail.

REFERENCES

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NIKOLAUS FURIAN is a visiting post-doc at the Department of Engineering Science, University of Auckland, New Zealand. He obtained his degree in Technical Mathematics at the University of Technology Graz in 2008. During his PhD program he focused on applied Operations Research topics, especially bin packing.

Currently he is working on simulation and optimization applications in the health care sector.E-mail: [email protected].

DIETMAR NEUBACHER is a Research Assistant at Graz University of Technology and studied Mechanical Engineering and Business Economics at the same University. He gained his master degree in 2012 and is currently working on his PhD thesis at the department of Engineering- and Business Informatics with a research focus on the opportunities of hybrid and multi-paradigm

modeling and simulation. E-mail: [email protected]

SIEGFRIED VÖSSNER holds a PhD degree in Engineering Sciences from Graz University of Technology. Until 1999 he was a postdoctoral fellow and visiting scholar at the Department for Engineering Economic Systems and Operations Research at Stanford University, USA. After being with McKinsey & Company he became professor and chairman of the Department of Engineering- and Business

Informatics in 2003 and is currently Vice-Dean of the School of Mechanical Engineering and Economic Sciences of Graz University of Technology. E-mail: [email protected]

MICHAEL O’SULLIVAN is a Senior Lecturer in the Department of Engineering Science at the University of Auckland, New Zealand. He received his PhD in Management Science and Engineering from Stanford University. He works on Operations Research (OR) modeling, applications and computation. His current focus is the use of OR to build intelligent cloud systems and improve health care systems.

E-mail: [email protected].

CAMERON WALKER is a Senior Lecturer in the Department of Engineering Science at the University of Auckland, New Zealand. He received his PhD in Mathematics from the University of Auckland. He works on computational analytics, focusing on statistical modelling, simulation and optimization.

E-mail: [email protected].


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Paper was accepted on 13/11/2013 by Siegfried Vössner. The paper was revised once.

Abstract—Um im internationalen Wettbewerb des

Anlagenbaus speziell im Sondermaschinenbau bestehen zu können rückt der Fokus zunehmend auf die Gesamtkostenbetrachtung von Produktionsprozessen. Diese Arbeit diskutiert unterschiedliche Ansätze zur Lebenszykluskostenbetrachtung und leitet daraus ein Vorgehensmodell ab welches sich auf die Eigenheiten des Sondermaschinenbaus für komplexe Produktionsprozesse bezieht. Die Anwendbarkeit wird an Hand einer Fallstudie erörtert und der Einsatz eines eigens entwickelten Softwaretools gezeigt.

Index Terms—Gesamtkostenbetrachtung, Lifecyclecosting, Lifecyclemanagement, Total Cost of Ownership,

I. EINFÜHRUNG

NERGIEEFFIZIENZ ist eines der aktuellsten Themen im Anlagenbau, motiviert aus ökologischer und

ökonomischer Sicht des Betreibers, gefordert und gefördert durch Politik, und als gesellschaftliche Verantwortung für die nächsten Generationen ein Dogma.

Als Anlagenbauer weitet sich der Fokus, und nicht nur die Energieverbräuche sondern auch alle anderen Verbräuche bekommen Relevanz um im internationalen Wettbewerb zu bestehen.

Dadurch muss eine ganzheitliche Sicht der Kosten - der Life Cycle Costs – erfolgen. Um diese vergleichbar darzustellen und hierarchisch zu addieren ist eine einheitliche Kostenstruktur notwendig. Diese Kostenstruktur muss alle Kosten und Berechnungsmöglichkeiten standardisiert abbilden.

Da die Kostenfestlegung und deren Entstehung über die geplante Einsatzdauer in der Entwicklung und hier speziell in der frühesten Phase der Layoutierung erfolgt, muss der Ansatz des Lifecyclecosting einfach und übersichtlich sein. Abbildung 1 verdeutlicht die Wichtigkeit der frühen Innovationsphase was die Kostenfestlegung und Kostenentstehung betrifft. Die Struktur muss mit wenig konkreten, wenig detaillierten Daten funktionieren und eine rasche Anpassung an Veränderungen ermöglichen.

Abbildung 1: Festlegung und Entstehung der Lebenszykluskosten (vgl. Herstatt 2007, Müller et al. 1999)

Diese Arbeit beinhaltet Auszüge der Literaturrecherche aus Sicht des Sondermaschinenbaus, Ziele des operativen Einsatzes, ein aus mehreren Ansätzen entwickeltes Vorgehensmodell, die Implementierung der Anwendung und Darstellung in einer Fallstudie. Abschließend wird ein Ausblick auf die weitere Entwicklung des Themas gegeben.

II. ENTSTEHUNG

Die Konzepte Life Cycle Costing (LCC) und Total Cost of Ownership (TCO) wurden nahezu parallel und, zumindest bis in die 1990er, in der Literatur unabhängig voneinander entwickelt (vgl. Geissdörfer 2009).

A. Werdegang und Anwendungsgebiete von Life Cycle Costing

Bereits 1933 berücksichtigte das General Accounting Office in den USA beim Kauf von Traktoren die Betriebs- und Wartungskosten (vgl. Geissdörfer 2009). Diese Vorgehensweise wurde weiterentwickelt, wodurch in den 1960ern der Begriff Life Cycle Costing (Lebenszykluskostenrechnung) entstand. Von da an kam das Konzept neben den Bereichen der Luft- und Raumfahrt hauptsächlich im Verteidigungsministerium, Department of Defense (DoD) zum Einsatz. Dieses veröffentlichte 1971 die DoD Directive 5000.1 „Acquisition of Major Defense Systems“. Das DoD verwendete LCC hauptsächlich zur Bestimmung von konstruktiven, technologischen und wirtschaftlichen Vorgaben in der Produktentwicklung und zur Lieferantenauswahl. Später fand das Konzept in anderen Branchen, z. B. in der Bauwirtschaft (in den 80ern), seine

Life Cycle Costing im Sondermaschinenbau – Vorgehensmodell und Fallstudie Dipl.-Ing. Alois Wiesinger, MSc; Dipl.-Ing. Harald Sehrschön, IWE

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Anwendung (vgl. Dhillon 2009 und VDI Richtlinie 2884). Die Entwicklung von LCC hat also im Einkauf begonnen und wurde anfangs vor allem für den öffentlichen Sektor, im Bereich der Bauwirtschaft, weiterentwickelt (vgl. Woodward 1997). Ab 1979 wurde LCC im Marketing eingesetzt, um höhere Preise durch niedrigere Folgekosten zu rechtfertigen (vgl. Geissdörfer 2009). Aufgrund der steigenden Anforderungen an die Energieeffizienz von Produkten, Maschinen und Anlagen (vgl. Müller 2009), und der steigenden Lohn-, Material-, Betriebs- und Wartungskosten, wird LCC in immer mehr Bereiche eingesetzt, wie z. B. in der Konsumgüterindustrie (vgl. Geissdörfer 2009 und Höhne 2009).

Laut VDMA 34160 und Geißdörfer 2009 werden im Gegensatz zu TCO bei einer LCC-Analyse die Transaktionskosten keiner detaillierten Betrachtung unterzogen. Deshalb wird idealerweise LCC für langlebige Produkte mit hohen Anfangsinvestitionen und hohen Kosten in der Betriebsphase, wo Transaktionskosten meist vernachlässigbar sind, wie dies bei Investitionsgütern oft der Fall ist, eingesetzt (vgl. Höhne 2009 und Schweiger 2009).

Um die Prognose der Lebenszykluskosten überprüfen und die aktuellen Kosten überwachen zu können, ist eine laufende Berechnung und Analyse der Lebenszykluskosten sinnvoll. Die laufenden LCC-Analysen können dann zur Verbesserung zukünftiger Analysen ähnlicher Systeme bzw. zur Steuerung (controlling) und Überwachung (monitoring) der eigentlichen Maschine oder Anlage herangezogen werden (vgl. Lindholm 2004 ). Dazu ist es von wesentlicher Bedeutung die Kosten in Bezug zu den Kennzahlen der Produktivität und Auslastung zu setzen.

B. Werdegang und Anwendungsgebiete von Total Cost of Ownership

Der Begriff „Total Cost of Ownership“ wurde 1987 von Bill Kirwin für die Unternehmensberater Gartner entwickelt. Dieser verwendete das Konzept zur Bestimmung der Kosten eines PC-Arbeitsplatzes, wobei nicht nur die Anschaffungskosten, sondern alle Kosten die während der Nutzungsdauer anfallen, berücksichtigt wurden (vgl. Bünting 2009 und Heilala 2006). Bereits in den 1920ern werden in Lehrbüchern für die Lieferantenauswahl Kostenbetrachtungen, welche über den Einkaufspreis hinausgehen, vorgeschlagen (vgl. Ellram 1993). Nach den ersten firmeninternen Einsätzen solcher Konzepte in den 1940ern, z. B. in der Lagerhaltung, wurde das TCO-Konzept ständig erweitert und fand über die Firmengrenzen hinaus seine Anwendungsbereiche (vgl. Cavinato 1992). Cavinato entwickelte dazu 1992 ein „Total Cost/Value Hierarchy Model“. Dieses besteht aus zwanzig grundlegenden Kostenarten bzw. –faktoren, die mit zehn Schlüsselstrategien und Managementbereichen im Unternehmen verknüpft sind. Weiters führt Cavinato Entwicklungsstufen bzw. Reifegrade der Kostenbetrachtung ein.

Einige Autoren sehen den Einsatz von TCO vor allem im Bereich der Beschaffung von IT-Systemen, da dort die Transaktionskosten eine tragende Rolle spielen (vgl. Heilala 2006, Schweiger 2009 und VDI-Richtlinie 2884). Vor allem bei kritischen Investitionen wird der Einsatz von TCO empfohlen. Kritische Investitionen können intern motiviert sein, z. B. wenn die Investition strategische Hintergründe hat, bzw. extern, beispielsweise durch Konkurrenzdruck (vgl. Ellram 1994).

Im Bereich der Produktion und Instandhaltung entstand 1990 das COO-(Cost of Ownership)-Konzept, welches alle Kosten vom Einbau, Betrieb und Abbau eines Systems samt den Stückkosten während des Betriebs ermittelt. 1995 wurde das COO-Konzept in der SEMI-E35 als Standardmodell in der Halbleiterindustrie eingeführt.

Heilala et al. 2006 greifen das COO-Konzept auf und erweitern es um das OEE (Overall Equipment Efficiency) Kenzahlensystem. Eine weitere Möglichkeit die OEE gemeinsam mit den Lebenszykluskosten zu berücksichtigen geben Fleischer et al. 2005. Durch eine Gegenüberstellung von Nutzen und Kosten errechnen Fleischer et al. die sogenannte Life Cycle Performance (LCP).

III. IMPLEMENTIERUNG UND UMSETZUNG VON LCC UND TCO

Entscheidet man sich für den Einsatz von LCC oder TCO im Unternehmen, wesentliche Gründe wurden in der Einleitung erörtert, sind die zu durchlaufenden Schritte entscheidend für die erfolgreiche Einführung (vgl. Geissdörfer 2009 und Höhne 2009). In Anlehnung an Geissdörfer und Höhne zeigt Abbildung 2 eine für den Sondermaschinenbau angepasste Vorgehensweise bei der Implementierung von LCC und TCO (vgl. Wiesinger 2011).

A. Hürden

Die dargestellte Vorgehensweise deckt den LCC und TCO Prozess von der Entscheidung über die Implementierung bis zur Umsetzung ab. Andere in der Literatur beschriebene Vorgehensweisen sind grundsätzlich gleich aufgebaut und unterscheiden sich lediglich im Detaillierungsgrad.

Für die operative Umsetzung sind zusätzlich Berechnungsmodelle bzw. –vorschriften notwendig. Solche für den Sondermaschinenbau relevante sind entweder speziell von Unternehmen entwickelt und vorgegeben, z.B. M-TCO Daimler AG (vgl. Albrecht et al. 2009), oder standardisierte Ansätze, z.B. VDMA 34160, VDI-Richtlinie 2884 und SEMI E35.

Auf Basis einer Fallstudie von Ellram und Siferd 1998 können 4 Hürden bei der Umsetzung identifiziert werden.

• Datenverfügbarkeit und –erfassung • Komplexität • Unternehmenskultur • Sachgemäße Nutzung und Relevanz der TCO-

Modelle

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Abbildung 2: Vorgehensweise bei der Implementierung von LCC und TCO (Wiesinger 2011, S.57, Abb.5.1)

Die angeführte strukturierte Vorgehensweise unterstützt die erfolgreiche Einführung und laufende Umsetzung von LCC und TCO wesentlich. Gezielte Ausbildung und Schulung für ein besseres Verständnis und die richtige Sichtweise kann vor allem die Komplexität aus Sicht des Anwenders verringern. Wesentliche Bedeutung kommt der Verwendung und Entwicklung des richtigen Modells zu. Aus diesem Grund sind für einzelne Branchen etablierte Standardmodelle zu bevorzugen.

Ein letzter entscheidender Punkt ist die Unterstützung durch die richtigen Personen. Das LCC- bzw. TCO-Konzept sollte nicht nur durch die Anwender getragen werden, sondern im Speziellen durch das Top-Management. (vgl. Ellram 1998).

Grundsätzlich ist eine schrittweise Einführung, Umsetzung und Verfeinerung des Konzeptes in Zusammenarbeit von Anbieter und Abnehmer anzustreben. Idealer Weise um erste Erfahrungen zu sammeln, sollte auf Basis eines bestehenden Kunden-Lieferanten-Verhältnisses ein Pilotprojekt durchgeführt werden (vgl. Schweiger 2009).

Ein wesentlicher Erfolgsfaktor bei der Umsetzung von LCC-Projekten ist die Festlegung von Zielen. LCC und TCO können somit aus unternehmensstrategischer Sicht zur Erreichung von Unternehmenszielen eingesetzt werden (vgl. VDI Richtlinie 2884).

B. Definition und Modelle für den Sondermaschinebau

Prinzipiell ist die Definition von LCC und TCO unternehmensspezifisch, dennoch sorgt die Fülle von Definitionen und Begriffen für Verwirrung („conceptual confusion“), wodurch der praktische Nutzen von LCC stark eingeschränkt werden kann (vgl. Gluch und Baumann 2003).

Auffallend ist, das LCC meist für Investitionsgüter Verwendung findet. Im Gegensatz dazu werden bei TCO neben den Investitionsgütern auch Verbrauchsgüter betrachtet. Da der Sondermaschinenbau zum Investitionsgüterbereich zählt, ist der LCC-Begriff für diese Arbeit am besten geeignet. In Anlehnung an die VDMA 34160 soll die hier gültige Definition folgendermaßen lauten: „Life Cycle Costing (LCC) bzw. Lebenszykluskostenrechnung ist eine Kostenmanagementmethode zur Berechnung der Lebenszykluskosten von Investitionsgütern. Unter Lebenszykluskosten versteht man die Summe aller zum bestimmungsgemäßen Gebrauch einer geeigneten Maschine oder Anlage erforderlichen Aufwendungen von der Anschaffung bis zur Entsorgung.“

Neben Geissdörfer 2009, der 17 LCC-Modelle vergleicht, ist die Gegenüberstellung von Bünting 2009 für diese Arbeit von Bedeutung. Bünting behandelt die Lebenszykluskosten bei Investitionsgütern und stellt 7 LCC-Berechnungsansätze gegenüber.

Alle Modelle verwenden Begriffe und Kennwerte aus der Zuverlässigkeitstheorie. Es werden Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Instandhaltungsstrategie angesprochen, jedoch nur oberflächlich behandelt. Es zeigte sich, dass speziell im Maschinen- und Anlagenbau diese Begriffe eine bedeutende Rolle für die Lebenszykluskosten spielen (vgl. Dhillon 2009, VDI-Richtlinie 2884, Baumeister 2008, De Vasconcellos et al. 1999). So wird beim M-TCO Verfahren der Daimler AG der Fokus auf die Instandhaltungskosten gelegt. In den letzten Jahren konnte man feststellen, dass die Instandhaltungskosten bzgl. der Lebenszykluskosten einer Anlage an Bedeutung gewinnen und damit einen betrieblichen Erfolgsfaktor darstellen (vgl. Baumeister 2008 und Kuhn 2006). Damit beeinflusst die Instandhaltung, und damit verbunden die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit, den Lebenszyklus einer Anlage wesentlich. Sie bilden den Fokus im Anlagengeschäft, da der Hersteller dem Käufer Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit (quantitativ) garantiert (vgl. Baumeister 2008).

Die bestehenden LCC-Modelle weisen genau in diesem Bereich, wie vorher erwähnt, Defizite bzgl. Instandhaltung, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit auf. Die Kenntnisse dieser sind jedoch wesentlich für die Anwendung und Qualität von LCC-Analysen. Durch Wahl der richtigen Instandhaltungsstrategie und Einführung von Zustandsüberwachung (condition monitoring) kann in den Instandhaltungskosten wesentliches Einsparungspotential gefunden werden und aktiv zum betriebswirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens beitragen. Abele et al. 2009 geben

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an, dass bei Werkzeugmaschinen die Instandhaltungskosten über 30% der Lebenszykluskosten betragen können.

C. Vorgehensmodell „Operativer Einsatz von LCC im Sondermaschinenbau“

In Anlehnung an das in Abbildung 2 dargestellte Vorgehensmodell und unter Einbeziehung der Ergebnisse von Woodward (1997) und Geissdörfer (2009) wurde ein neues speziell an die Anforderungen des Sondermaschinenbaus abgestimmtes Vorgehensmodell entwickelt. Abbildung 3 zeigt das angepasste Vorgehensmodell für den operativen Einsatz von LCC (vgl. Wiesinger 2011).

Bedarf / Nutzen erkennen, der Fokus liegt nicht auf den Anwendungsbereich sondern auf einem Projekt bzw. einer Anlage, für die eine LCC-Analyse durchgeführt werden soll.

Teambildung, für die Durchführung soll ein Kernteam festgelegt werden die für Datensammlung, Datenermittlung, LCC-Berechnung und Ergebnisinterpretation verantwortlich sind. Für die unterschiedlichen Quellen der Daten werden nach Bedarf Fachexperten hinzugezogen.

Definition der Anforderungen, diese müssen sich auf das Analyseergebnis beziehen, z. B. Verbrauchssenkung, Verfügbarkeit steigern, Rechtfertigen von höherem Invest.

Festlegen der Grunddaten, je nach implementiertem Modell sind unterschiedliche Grunddaten zu definieren.

Modellprüfung, nach Anforderungen und Grunddaten muss das LCC-Modell überprüft und ggfs. muss das Modell erneut angepasst werden.

Modellierung der Anlagenstruktur, es empfiehlt sich von Top-Down Ansatz ausgehend die Anlagenstruktur im ersten Schritt sehr flach zu halten und erst mit weiteren Schritten die Detaillierung voranzutreiben. Wichtig hierbei ist ein konsistentes Datenmodell.

Datenermittlung, Annahmen, Abschätzungen und Extrapolation sollten nur in den Fällen Anwendung finden wo keine realen Maschinendaten verfügbar sind. Die beste Datenbasis sind Messungen und Erhebungen im industriellen Umfeld. Hier empfiehlt es sich auf eine handeingabefreie (automatisierte) Maschinen-/Betriebsdatenerfassung zurückzugreifen.

Ermittlung der Lebenszykluskosten, je nach implementiertem Modell wird in diesem Schritt die durchgängige Datenstruktur überprüft und die Lebenszykluskosten ermittelt.

Ergebnisinterpretation und Plausibilitätsprüfung, die ermittelten Ergebnisse sind von Kennern der Branche oder Fachexperten auf Plausibilität zu prüfen um nicht Fehlern aufzusitzen.

Abbildung 3: Vorgehensweise für den operativen Einsatz von LCC im Sondermaschinenbau (Wiesinger 2011, S.62, Abb. 5.2)


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Abbildung 4:Integriertes Vorgehensmodell für LCC im Sondermaschinenbau (Wiesinger 2011, S.65, Abb.5.3)

D. Integriertes Vorgehensmodell des LCC

Die beschriebenen Vorgehensmodelle weisen vor allem in den ersten Schritten Parallelen und Ähnlichkeiten auf. Es liegt daher nahe die beiden Modelle in einem integrierten Modell zu vereinen. Ziel ist, neben dem Zusammenführen ähnlicher Schritte, die Prüf- und Optimierungszyklen darzustellen. Das so entwickelte Vorgehensmodell ist in Abbildung 4 dargestellt.

Das Modell überdeckt zwei Bereiche, links den Bereich der Implementierung von LCC und rechts den Bereich der operativen Nutzung von LCC in einem Unternehmen.

Der Ablauf des Modells ist ebenfalls in zwei Bereiche gegliedert, der erste Bereich erstreckt sich über die Schritte der Entwicklung und Modellierung, der zweite Bereich umfasst die Schritte der Realisierung. Der Abgleich erfolgt über Validierung und Verifizierung und gibt die Möglichkeit der kontinuierlichen Verbesserung (KVP).

Die ersten drei Schritte, sind in den vorherigen Modellen ähnlich bzw. gleich. Im integrierten Modell sind diese mittig positioniert und gelten für beide Bereiche.

Bei der Validierung wird die Eignung des implementierten Modells bzgl. der Anforderungen geprüft. Man stellt sich die Fragen: Verwendet man das richtige Modell? Berechnet man die richtigen Daten?

Bei der Verifikation werden die Eingangsdaten sowie die Ergebnisse des Modells auf Plausibilität geprüft. Man stellt sich die Fragen: Verwendet man das Modell richtig? Berechnet man die Daten richtig? Das so entstandene Modell eignet sich sowohl für die einmalige Anwendung, also zur Entwicklung eines LCC-Modells speziell für eine einzige Anlage, als auch zur Entwicklung eines allgemeinen LCC-Modells zur Mehrfachnutzung. Im Sondermaschinenbau werden aus Kundensicht Investitionen nur in größeren Abständen getätigt, z.B. alle drei bis fünf Jahre und länger (vgl. Geissdörfer 2009). Deshalb werden LCC-Analysen kundenseitig oft mit spezifischen Modellen durchgeführt. Anders verhält es sich aus Herstellersicht wo mehrere Anlagen im Jahr verkauft werden. Hier haben LCC-Analysen einen wiederkehrenden Charakter. Aus Herstellersicht werden deshalb im Sondermaschinenbau allgemeine LCC-Modelle bevorzugt. Das integrierte Vorgehensmodell eignet sich für beide Sichtweisen gleichermaßen.

IV. FALLSTUDIE

Das Unternehmen Fill GmbH in Gurten OÖ entwickelt und produziert Sondermaschinen. Im Umfeld des hochkompetitiven Sondermaschinenbaus ist es schwierig Wettbewerbsvorteile gegenüber dem Mitbewerb zu finden. Ziel der Fallstudie ist es ein Instrument zu entwickeln, das Fill ermöglicht die Lebenszykluskosten effektiv und effizient

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zu berechnen, damit diese im Verkaufsgespräch als ein entscheidender Faktor in der Argumentationskette verwendet werden können. Die LCC-Analyse soll somit schon in der Entwicklungsphase Anwendung finden. Um dieses Ziel zu erreichen, wird das integrierte Vorgehensmodell des LCC angewendet.

A. Implementierung

Wie aus obigen Ausführungen ersichtlich, konnte im ersten Schritt der Bedarf und Nutzen von LCC im Bereich des Vertriebs identifiziert werden. Anschließend wurden die Anforderungen definiert. Hervorzuheben ist die Berücksichtigung der Anforderungen zur Umsetzung in ein Softwarewerkzeug. Hier liegt ein Hauptaugenmerk auf einem standardisierten Austauschformat, Exportmöglichkeit in Excel, flexible Baumstruktur sowie Zuladen und Wiederverwendung von Baugruppen. Dadurch soll eine Integration in die 3D Simulationsumgebung ermöglicht werden. Dabei wurde besonders auf die Flexibilität der Modellierungsmöglichkeiten der Anlagenstruktur, ähnlich wie bei Abele et al. 2009 und bei Albrecht et al. 2009 vorgeschlagen, geachtet. Die erarbeiteten Anforderungen konnten in drei Themenschwerpunkte gegliedert werden,

• Anforderungen an die Modellierung der Anlagenstruktur

• Anforderungen an die IT-Fähigkeit und • Anforderungen an die Ergebnisse und Auswertung.

Heute ist im Sondermaschinenbau die 3D Materialfluss- bzw. Ablaufsimulation Stand der Technik. Durch Standardisierung der Maschinen und Baugruppen des Produktmanagements und einer soliden Datenbasis aus einer Vielzahl an integrierten Maschinendatenerfassungen sowie qualifizierter erfahrener Experten kann Fill auf Daten guter Qualität aufbauen.

Das LCC-Modell soll das existierende Fill Simulation Framework erweitern, siehe Abbildung 5.

Abbildung 5: Fill Simulation Framework

Nach der Analyse bestehender Strukturen und Prozesse und auf Basis der analysierten LCC-Modelle entschied man sich für das VDMA 34160 Standardmodell. Die besonders gute Eignung des VDMA-Modells als Grundlage für ein LCC-Add-On in der Simulation wird dadurch begründet, dass es aufgrund seines einfachen Aufbaus und generischen Charakters sehr flexibel und anpassungsfähig ist. Dadurch

ergeben sich folgende Stärken: • Flexibler Detailierungsgrad, damit können die

Kostenblöcke je nach Anforderung abgebildet werden, z.B. gemäß Anlagenstruktur

• Das Modell kann nach Bedarf um Kostenblöcke erweitert oder reduziert werden

• Standardisiertes Einheitsblatt

Die Definition und Struktur des LCC-Modells soll in einer Datei hinterlegt sein. Als Format wurde das XML Format gewählt. XML, eXtensible Markup Language (erweiterbare Auszeichnungssprache), ist eine vom World-Wide-Web-Consortium (W3C) standardisierte Metasprache für das Speichern und Austauschen von Daten sowie zur Definition weiterer Auszeichnungssprachen. Mit diesem Konzept von XML können Informationen nicht nur dargestellt, sondern deren Inhalte und Struktur beschrieben werden. Die VDMA 34160, mit den erforderlichen Anpassungen, konnte so erfolgreich modelliert werden. Exemplarisch ist in den Abbildungen 6, 7 und 8 die Umsetzung für den Kostenblock „Materialkosten und Rohstoffe“ (MK1) dargestellt.

Abbildung 6: Auszug aus VDMA 34160 für MK1

Abbildung 7: Umsetzung des Kostenblocks MK1 im XML-Format

Abbildung 8: Kostenblockdarstellung für MK1 im LCC-Add-On

Schließlich wurde das LCC-Konzept in die Unternehmensprozesse der Angebotserstellung und Projektierung integriert, wie es in der ISO 9001 gefordert wird. Nach Implementierung der Software dienten die ersten Tests zur Überprüfung der Berechnungsvorschriften und für Modellanpassungen. Die entwickelte Software wurde nicht


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nur als Add-On integriert, sondern ist auch als selbstständig ausführbare Software unter dem Namen „LCCC- LifeCycleCostingCalculator“1 verfügbar.

B. Operative Nutzung

Der LCCC wird bei Fill im Verkaufsprozess eingesetzt. Es wurde damit die Möglichkeit geschaffen schon im Verkaufs- bzw. Projektierungsgespräch die Lebenszykluskosten abzuschätzen. Neben dem Einsatz im Verkaufsprozess konnten auch Verbesserungen für bestehende Maschinen durch LCC-Analysen identifiziert und bewertet werden. Der Einsatz des LCC-Konzepts konnte so auf die Bereiche Produktmanagement und Produktentwicklung erweitert werden.

Auch wenn die Akzeptanz im Unternehmen Fill hoch ist, sind bei den ersten Anwendungen des LCCC folgende Hindernisse aufgetreten (vgl. Wiesinger 2011),

• Die Beschaffung geeigneter Daten ist nur dort wirklich möglich, wo es der Kunde erlaubt. Damit ist mit einer Erhöhung des Aufwands für die Kundenbetreuung zu rechnen.

• Die Bereitstellung von Kapazitäten zur Erstellung von LCC Analysen ist äußerst schwierig. Die qualifizierten Mitarbeiter sind meist mit Arbeiten des Tagesgeschäfts voll ausgelastet.

• Der Nutzen durch den Einsatz des LCCC ist nur sehr schwer quantifizierbar. Es leidet dadurch die Akzeptanz und die Bereitstellung von Kapazitäten

• Da das LCC-Konzept auf alle Unternehmensbereiche Einfluss ausübt, gibt es auch aus all diesen Bereichen Widerstände. Grund ist die Angst vor Veränderungen.

Um diese Hindernisse zu überwinden, ist vor allem ein erhöhter Personaleinsatz notwendig. Weitere Einflussfaktoren deren Abschätzung einen Mehraufwand und weitere Forschungstätigkeiten erfordern, wirken sich vor allem auf die Qualität und Genauigkeit der Prognose aus. Dies sind z.B.

• die Zusammenhänge und Wechselwirkungen zwischen Anlagenkomponenten

• die Einflüsse der Instandhaltungsstrategie • die Abhängigkeit der Verfügbarkeit von der

Qualität des Personals, der Unternehmenskultur und der Unternehmensstruktur

• das Ausfallverhalten kann auch standortabhängig sein, so spielen z.B. Klima (Luftfeuchtigkeit) oder die Qualität der Stromversorgung eine Rolle

V. AUSBLICK

Auf Basis dieser Arbeit und der erfolgreichen Einführung des Werkzeuges LCCC werden weitere Arbeiten auf dem Gebiet durchgeführt. Speziell um die Aussagen zur Verfügbarkeit und Instandhaltung zu verbessern werden neben theoretischen Arbeiten empirische Untersuchungen

1LCCC Softwarehersteller www.catalysts.cc/lccc [29.04.2013]

durchgeführt. Die erwähnte Datenbasis der Betriebsdatenerfassung bildet

das Vorbild für eine lückenlose Servicedatenerfassung. Auf dieser Basis sollen die Ansätze von Zustandsorientierter Instandhaltung (condition monitoring) vertieft werden. Ziel ist es hier das Datawarehouse zum Fill Simulation Framework zu vervollständigen.

Parallel dazu wird der Frage, „Wie wirkt sich der Einsatz von LCC auf den Unternehmenserfolg aus?“ nachgegangen und bildet einen Schwerpunkt im Controlling.

DANKSAGUNG

Dank soll an dieser Stelle Hr. Fill Andreas und Hr. Rathner Wolfgang beide Geschäftsführer der Fa. Fill GmbH ausgesprochen werden, die die Umsetzung unterstützt und motiviert haben.

REFERENZEN

1. Abele, Eberhard; Dervisopoulos, Marina; Kuhrke, Benjamin: 2009 Bedeutung und Anwendung von Lebenszyklusanalysen bei Werkzeugmaschinen. In: Stefan Schwaiger (Hrsg.) Lebenszykluskosten optimieren Gabler – GWV Fachverlag GmbH, Wiesbaden 1.Auflage.

2. Albrecht, Volker; Wetzel, Peter: 2009 M-TCO-Daimler AG. In: Stefan Schwaiger (Hrsg.) Lebenszykluskosten optimieren Gabler – GWV Fachverlag GmbH, Wiesbaden 1.Auflage.

3. Baumeister, Alexander 2008: Lebenszykluskosten alternativer Verfügbarkeitsgarantien im Anlagenbau. Gabler – GWV Fachverlag GmbH, Wiesbaden 1.Auflage.

4. Bünting, Frank 2009: Lebenszykluskostenbetrachtungen bei Investitionsgütern. In: Stefan Schwaiger (Hrsg.) Lebenszykluskosten optimieren Gabler – GWV Fachverlag GmbH, Wiesbaden 1.Auflage.

5. Cavinato, Joseph L. 1992: A total cost/value model for supply chain competitiveness. Journal of Business Logistics; Vol. 13; No.2.

6. Dhillon, B.S. 2009: Life cycle costing for engineers. CRC Press, Taylor & Francis Group.

7. De Vasconcellos N.M.; Yoshimura, M. 1999: Life cycle cost model for acquisition of automated systems. International Journal of Production Research; Vol.37; No. 9; 2059-2076

8. Ellram, Lisa M. 1994: A Taxonomy Of Total Cost Of Ownership Models. Journal of Business Logistics; Vol.15; No.1.

9. Ellram, Lisa M.; Siferd, Sue P. 1993: Purchasing: The cornerstone of the Total Cost of Ownership Concept. Journal of Business Logistics; Vol. 14;No. 1.

10. Ellram, Lisa M.; Siferd, Sue P. 1998: Total Cost of Ownership: A key concept in strategic cost management decisions. Journal of Business Logistics; Vol. 19; No. 1.

11. Fleicher, Jürgen; Weismann, Udo; Schmalzried, Siegfried; Wawerla, Marc 2005: Life-Cycle-Performance: partnerschaftlich zum Ziel. Wb-Werkstatt und Betrieb; 5:75-78.

12. Gulch, Pernilla; Baumann, Henrikke 2003: The life cycle costing (LCC) approach: a conceptual discussion of its usefulness for environmental decision-making. Building and Environment; 39:571-580.

13. Geissdörfer, Klaus 2009: Total Cost of Ownership (TCO) and Life Cycle Costing (LCC): Einsatz und Modelle: ein Vergleich zwischen Deutschland und den USA. Lit-Verlag.

14. Höhne, Christoph 2009: Dresdner Beiträge zur Lehre der betrieblichen Umweltökonomie: Life Cycle Costing-Systematisierung bestehender Studien. Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre Betriebliche Umweltökonomie, TU Dresden.

15. Heilala, J; Helin, K; Montonen, J 2006: Total cost of ownership analysis for modular final assembly systems. International Journal of Production Research; Vol.44;No.18-19, 3967-3988, 15 September – 1 October.

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16. Herstatt, C.;Verworn, B. 2007: Management der frühen Innovationsphasen. Gabler – GWV Fachverlag GmbH, 2. Auflage.

17. Kuhn, Axel; Schuh, Günther; Stahl, Beate 2006: Nachhaltige Instandhaltung: Trends, Potentiale und Handlungsfelder Nachhaltiger Instandhaltung. VDMA Verlag.

18. Lindholm, Anni; Suomala, Petri 2004: The Possibilities of Life Cycle Costing in Outsourcing Decision Making. Frontiers of the e-Business Research 2004.

19. Müller, K.G.; Court, A.W.; Besant, C.B. 1999: Energy life cycle design: a method. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers; Vol.213 Part B: Journal of Engineering Manufacture.

20. Müller, Egon; Engelmann, Jörg; Löffler, Thomas; Strauch, Jörg 2009: Energieeffiziente Fabriken planen und betreiben. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

21. Schweiger, Stefan 2009: Nachhaltige Wettbewerbsvorteile für Anbieter und Nutzer von Maschinen/Anlagen durch Lebenszykluskostenoptimierung schaffen. In: Stefan Schweiger (Hrsg.); Lebenszykluskosten optimieren; Gabler – GWV Fachverlag GmbH Wiesbaden, 1. Auflage.

22. VDI Richtlinie 2884 (2005): Beschaffung, Betrieb und Instandhaltung von Produktionsmitteln unter Anwendung von Life Cycle Costing (LCC); Verein Deutscher Ingenieure.

23. VDMA Einheitsblatt 34160 (2006): Prognosemodell für Lebenszykluskosten von Maschinen und Anlagen. Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbauer e.V.

24. Wiesinger, Alois 2011: Life Cycle Costing und Total Cost of Ownership im Sondermaschinenbau. Diplomarbeit FH OÖ, Fakultät für Management, Steyr.

25. Woodward, David G. 1997: Life cycle costing-theory, information acquisition and application. International Journal of Project Management; Vol.15.No.6; pp.335-344.

Dipl.-Ing. Alois Wiesinger, MSc Jahrgang 1980, Studium Mechatronik an der JKU Linz 2007, berufsbegleitendes Masterstudium an der FH Steyr Operations Management 2011. Seit 2007 in der Produktentwicklung des Sondermaschinenbauers Fill GmbH in Gurten und seit 2011 Innovationsmanager bei Fill. Dipl.-Ing. Wiesinger begleitete die Einführung von 3D Simulation bei der Firma Fill und spezialisierte sich auf die Simulation von Instandhaltungsstrategien, führte die

Projektleitung für die Einführung von Life Cycle Costing bei Fill und entwickelte in seiner Masterarbeit das beschriebene integrierte Vorgehensmodell. Das Fill Simulation Framework als Modell der digitalen Fabrik wurde wesentlich von Ihm gestaltet und erstmals 2010 am Industriellen Symposium für Mechatronik in Linz vorgestellt.

Dipl.-Ing. Harald Sehrschön, IWE Jahrgang 1977, Studium Wirtschaftsingenieurwesen Maschinenbau Studienzweig Mechatronik an der TU Graz 2004, Ausbildung zum IWE 2012. Seit 2008 Teamleiter der Produktentwicklung des Sondermaschinenbauers Fill GmbH in Gurten. Dipl.-Ing. Sehrschön initiierte die Digitale Fabrik bei Fill und entwickelt mit seiner Abteilungen Methoden und Werkzeuge für die Unterstützung der frühen Innovationsphase.


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STUDIE: Digitale Produktion in österreichischen Klein- und Mittelunternehmen

Der Industrial Management Club hat sich unter anderem zum Ziel gesetzt, den Wissenstransfer zwischen Hochschule und AbsolventInnen aktiv zu betreiben und zu unterstüt-zen.Aktuell wurde vom Institut für Industriewirtschaft unter der Leitung eines Absolventen, Herrn Dipl.-Ing. (FH) Ernst Pessl, eine Studie zum Thema digitale Produktion in öster-reichischen Klein- und Mittelunternehmen erstellt.Speziell für Mitglieder des IMCs als auch für Mitglieder des WINGs steht die Studie ab sofort zum Verkauf bereit und ist zu vergünstigten Konditionen erhältlich. Der Aufbau, die Zielsetzung sowie wie methodische Einzelheiten zur Studie werden folgend dargestellt.

Ausgangssituation

Österreichs Klein- und Mittelunternehmen (KMU) bilden das Rückgrat der heimischen Wirtschaft. Rund 61% der beschäf-tigten Personen dieses Landes arbeiten in KMU und tragen somit zu einem erheblichen Teil der Wirt¬schaftsleistung bei. Aufgrund sich ständig verändernden Marktbedin-gungen sowie durch Globalisierung, ist eine immer effizi-entere Produktion unabdingbar. Neben der Optimierung von Produktionsprozessen, der Weiterent¬wicklung von Mitarbeitern und organisatorischen Ver¬besserungen, spielt auch der Einsatz von IT-Lösungen in der Produktion eine immer wichtigere Rolle. Vergleicht man den Fortschritt der IT-Unterstützung in den unter-schiedlichen Bereichen eines Unternehmens, so muss festgestellt werden, dass insbeson-dere die Fertigung in KMU oftmals noch unter mangelnder Softwareunter-stützung und Vernetzung leidet und der pa-pierbezogene Informationsaustausch dominiert.

Zielsetzung

Die Zielsetzung ist daher klar und eindeutig: Österreichs pro-duzierende KMU müssen in verstärktem Ausmaß vom Po-tenzial der Digitalen Produktion profitieren, um damit Pro-duktionsprozesse zu optimieren und Produktions¬kosten zu reduzieren. Daher ist es erforderlich, die Hemmnisse und Defizite, aber auch die Anforderungen produzierender KMU hinsichtlich Digitaler Produktion zu identifizieren.

Das Institut Industrial Management / Industriewirtschaft der FH JOANNEUM führte im Rahmen eines FFG-Sondie-rungsprojektes eine empirische Untersuchung hinsichtlich Digitaler Produktion durch. Die Zielgruppen waren einer-seits Österreichs produzierende KMU und andererseits Ma-nufacturing Execution System (MES)-Hersteller in Deutsch-land und Österreich.

Methodik

Research TEIL 1: IT in KMU‘s

Der erste Teil der empirischen Untersuchung widmet sich den österreichischen Klein- und Mittelunternehmen und legt den Fokus auf die Erhebung des aktuellen Einsatzes von IT-Lösungen und -konzepten zur Unterstützung der Produktion.

Was sind die ausschlaggebenden Faktoren zur Einfüh-rung einer IT-Lösung?Welchen Stellenwert hat Digitale Produktion in KMU?Welche IT-Lösungen werden heute beziehungsweise in Zukunft zur Unterstützung der Produktion eingesetzt?Welche Gründe sprechen für/gegen den Einsatz von IT-Lösungen?Welche Herausforderungen stehen bei IT-Implementie-rungen an?Welche Hindernisse treten bei der Kommunikation mit Softwareanbietern auf?

Research TEIL 2: MES-Hersteller

Der zweite Teil der empirischen Untersuchung konzent-rierte sich hingegen auf MES-Hersteller aus Österreich und Deutschland, da die Anzahl österreichischer MES-Anbieter begrenzt ist und somit die Befragung auf den deutschen Raum ausgeweitet wurde. Von 102 MES-Herstellern beteili-gten sich 45 Unternehmen an der Studie.

Welche Gründe sprechen für/gegen den Einsatz einer MES-Lösung? Was sind die größten Erfolgsfaktoren bei MES-Imple-mentierungsprojekten? Welche Marktentwicklungen sind im MES-Sektor zu er-warten?

Bestellung der empirischen Studie

Institut Industrial Management / IndustriewirtschaftDEPARTMENT FÜR MANAGEMENTWerk-VI-Straße 46, A-8605 KapfenbergTelefon: +43 3862 33600 8303Fax: +43 3862 33600 8301E-mail: [email protected]://www.fh-joanneum.at/iwi

€ 95.- (-20% Rabatt für Teilnehmer an der Studie, Mit-glieder des VNL, WING, IMC, Studierende; inkl. MwSt. und Versand)Gebundene Ausgabe – 76 SeitenISBN: 3-902103-45-0


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Call for Papers

themenschwerpunkt: Business Innovation

in WINGbusiness 03/2014

Beschreibung

Für die Ausgabe 03/2014 laden wir Autoren herzlich ein, ihren Beitrag zum Themenschwerpunkt „Business Innovation“ einzureichen.Die Thematik umspannt Innovati-onsthemen in verschiedenen Berei-chen des Unternehmens.Business Innovation behandelt dar-über hinaus auch die Entwicklung neuer Managementtechniken, neue Formen der Stakeholderintegration, neue Organisationsformen, neue Fi-nanzierungsmodelle, etc.

Erwünscht sind Beiträge die neue the-oretische Ansätze einbringen, ebenso wie Beispiele und Erfolgsgeschichten aus der Praxis. Es können zwei unter-schiedliche Beitragsarten übermittelt werden:

• Die Verfassung eines Textes als Be-richt aus der Praxis.• Die Einreichung eines wissenschaft-lichen Beitrages in Form eines wissen-schaftlichen Papers (WINGPaper mit Reviewverfahren; die Ergebnisse des Reviewverfahrens erhalten Sie 4-8 Wo-chen nach der Einreichfrist).

Hinweise für Autoren:

Vorlagen zur Erstellung eines WING-papers und konkrete Layout-Richtli-nien sind als Download unter:http://www.wing-online.at/de/wing-business/medienfolder-anzeigen-preise/ oder per E-Mail verfügbar.Autoren können ihre Beiträge zum Themenschwerpunkt als PDF an [email protected] übermitteln. Die Ergebnisse des Reviews werden innerhalb von 4-8 Wochen nach Ein-sendung des Artikels zugestellt. Annahmeschluss: 30.Juni 2014

Anlässlich der Abschlusspräsenta-tionen des Product Innovation

Project lädt Univ.-Prof. Christian Ramsauer sehr herzlich zu einem Vor-trag von Prof. Dr. Frank T. Piller am 2. Juni 2014 um 17:00 Uhr in die Aula der Technischen Universität Graz ein.

Frank T. Piller ist Professor für Tech-nologie- und Innovationsmanagement an der RWTH Aachen und Co-Direc-tor der Smart Customization Group am MIT Media Lab in Cambridge, USA. Prof. Piller ist begehrter Vortra-gender zu Themen der Innovation und Mass Customization sowie Autor zahl-reicher Bücher.

Das Product Innovation Project bie-tet motivierten Studierenden die Gele-genheit sich im Rahmen eines Projekts mit dem Thema Produktentwicklung zu beschäftigen. Die Aufgabenstellung und das Projektbudget kommen direkt aus der Industrie - Studierende entwi-ckeln innerhalb eines Studienjahres ein

Produktkonzept, einen Businessplan und einen funktionierenden Proto-typen. Folgende Studierendenprojekte werden heuer bei der Product Innova-tion Gala vorgestellt:

ProSeat powered by Magna IceTeam powered by SecopVitAttack powered by Philips

Product Innovation Gala & Vortrag von Prof. dr. Frank t. Piller, 02. Juni 2014, tU Graz

Im Anschluss der Präsentationen fin-det im Foyer der Rechbauerstraße eine Ausstellung der Projekte statt. Für Ge-tränke und eine kleine Stärkung ist gesorgt. Univ.-Prof. Ramsauer und das gesamte IBL und PSM Team freuen sich auf Ihr Kommen!Anmeldungen erbeten an: Kerstin Dul-ler ([email protected])


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alexander Pointner

Während der 12�-Jahr-Feier der „alten technik“ in Graz verlieh tU-rektor Harald Kainz die hohe auszeich-nung der Erzherzog-Johann-Medaille an Professor Josef W. Wohinz

An besonders renommierte Persön-lichkeiten aus den eigenen Reihen

verleiht die TU Graz die Erzherzog-Jo-hann-Medaille – sie wurde bislang erst einmal vergeben. Für sein hohes Enga-gement im Sinne der TU Graz ging die hohe Auszeichnung an Altrektor Josef W. Wohinz, der auch das Buch „Die Technik in Graz“ verfasst hat. Eine zweite Auszeichnung ging an den ehe-maligen Senatsvorsitzenden Werner Puff.

Nach dem Studium Wirtschafts-ingenieurwesen für Maschinenbau

an der TU Graz, habilitierte Josef W. Wohinz im Bereich der Betriebswirt-schaftslehre unter Berücksichtigung der Energiewirtschaftslehre.

Nach erfolgreichen Jahren in der Privatwirtschaft wurde Wohinz zum Ordentlichen Universitätsprofessor für Industriebetriebslehre und Innovati-onsforschung an die TU Graz berufen, wo er jahrzehntelang das gleichnamige Institut leitete. Von 1993 bis 1996 war er Rektor der TU Graz, von 2005 bis 2011 Kurator des Institute of Production Science and Management.

Manuela reinisch

BWl goes International – Hail, Stanford hail!

„Where the rolling foothills rise, up t‘wards mountains higher, where at eve the Coast Range lies‘ in the sunset fire … Hail, Stanford hail!” Wer einmal dort war, ist für immer im Bann dieser Universität gefangen.

Im Sommer 2013 erhielt ich die un-glaubliche Möglichkeit einen zweim-onatigen Forschungsaufenthalt an der renommierten Stanford University im Herzen des Silicon Valley in Stanford/Kalifornien zu absolvieren. Bereits der Beginn dieser kleinen Lebensreise war „amazing“, denn im Landeanflug auf San Francisco drehte das Flugzeug eine Schleife über die San Francisco Bay und lieferte bereits einen kleinen Vorgeschmack auf das was Kalifornien zu bieten hat. Die Fahrt vom Flugha-fen San Francisco nach Stanford dau-ert mit dem Auto ungefähr 45 Minuten

bis die Einfahrt des prunkvollen „Palm Drive“ erreicht wird, wo sich Stanford wie eine Oase mit Palmen aus der Landschaft erhebt.

Die Stanford University umfasst eine Fläche von 33 km²: Sie beherbergt Teile umliegender Ortschaften wie Palo Alto oder Menlo Park sowie beispielswei-se ein Shoppingcenter, Krankenhaus, eine Polizei, Feuerwehr, ein eigenes Busnetz (welches gratis zur Verfügung steht) oder auch ein Postamt mit eige-ner Postleitzahl. Das Stauen sowie der Wow-Effekt begann selbst nach zwei Monaten leben am Campus jeden Tag aufs Neue. Mit einem Stiftungsvermö-gen von ca. 18 Mrd. Dollar bzw. einem jährlichen Budget von ca. 4 Mrd. Dol-lar (davon ca. 1,3 Mrd. Forschungsbud-get), 30 Nobelpreisträgern seit ihrer Gründung, ca. 16.000 Studierenden, ca.

12.600 Mitar-beiter/innen und allein 16 olympische M e d a i l l e n in 2012 hat sich Stanford den Namen „Home of Champions“

wirklich verdient. Stanford hat im Jahr 2012 als erste Universität der Geschich-te Einnahmen (fundraising) von über eine Mrd. Dollar erzielt.

Die bunte kulturelle, internationale Mischung an Personen sowie die Viel-falt dieser Universität fällt sofort auf und trägt sicherlich zu ihrem großen Erfolg bei. Stanford holt sich die besten Leute aus der ganzen Welt und bildet diese nicht nur aus sondern schafft es

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auch das erlernte Know-How für sich und das eigene Land zu nutzen. Leis-tungsdruck und Wettbewerb stehen in Stanford an der Tagesordnung, Schlaf-defizit ist nichts Unübliches genauso wie 24h Prüfungen.

Wer in dieser Liga „mitmischen“ möchte, muss alles geben und Spit-zenleistungen erzielen - entweder man ist dabei oder (kompromisslos) raus. In der Forschungsgruppe von Prof. Stephen P. Boyd am Department für Management Science und Enginee-ring (MS&E) hatte ich die Möglichkeit mich mit vielen anderen PhD Studie-renden zu vernetzen.

Ich habe dort schnell gelernt, für mich wichtige Inhalte kurz und aussa-gekräftig („Elevator Pitch“) aufzuberei-ten, um den möglichst größten Output

aus Diskussionen zu erzielen. Denn Zeit ist dort - egal ob Stu-dierende oder Pro-fessoren - eine knap-pe Ressource. Der Literaturzugang zu wissenschaftlichen Publikationen ist in Stanford einfach un-glaublich umfang-reich. Es existiert ein online Zugang zu über 1.700 peer reviewed Journals, Büchern oder ande-ren wissenschaftlichen Publikationen, welche auch für meine Forschungstä-tigkeit von großer Bedeutung waren. Viele Eindrücke wurden gesammelt,

viele Publikationen gelesen und viele Freundschaften geschlossen – dort wo – wie es im Wahlspruch steht – „die Luft der Freiheit weht“!

WINGNEt WIEN

Christian Hofer

team der tU Wien im t.I.M.E.S.-Fallstudienwettbewerb unter den top 10%

Im Jubiläumsjahr des T.I.M.E.S. hat das Team der TU Wien beim im

Jänner stattgefundenen Semifinale in Ilmenau den dritten Platz erreicht. Der ESTIEM, der europäische Verbund al-ler Wirtschaftsingenieurstudenten, richtete das „Tournament in Manage-ment and Engineering Skills“ bereits zum 20. Mal aus, heuer nahmen circa 1000 Studenten in etwa 250 Teams aus 26 Ländern teil.

Die TU Wien wurde bei diesem internationalen Wettbewerb von den Wirtschaftsingenieuren Alexandra Markis, Stephan Rollmann, Clemens Zimmerer und Christian Hofer vertre-ten. Das neu zusammengesetzte Team konnte trotz der knappen einmona-tigen Vorbereitungszeit in einem der acht europaweit ausgetragenen Halb-finals mit treffenden Analysen und aussagekräftigen Präsentationen über-zeugen. In Ilmenau musste es sich nur

dem Team der TU Tampere – welches nun das Finale bestreitet – und dem Team der TU Darmstadt geschlagen geben, konnte sich aber gegen weitere Gruppen aus Ankara, Berlin, Dresden und Lyon durchsetzen. Das Team der TU Wien gehört somit zu den 24 bes-ten Europas.

Während der dreitägigen Veran-staltung mussten die Teilnehmer zwei Fallstudien in jeweils vier Stunden be-arbeiten und ihre Ergebnisse in einer jeweils 30-minütigen Präsentation mit anschließender Fragerunde vorstellen und verteidigen. Die erste Fallstudie mit dem Thema Outsourcing der SCM-IT wurde vom Institut für Produktionsor-ganisation und Logistik GmbH, einem Spin-Off der TU Ilmenau, gestellt und betreut. In der zweiten Fallstudie muss-ten sich die Teams mit Marketing- und Vertriebsstrategien von Elektroautos beschäftigen. Sie wurde inhaltlich von

der P3 Ingenieurgesellschaft GmbH betreut. Die Jurys waren mit Unter-nehmensvertretern sowie Professoren der TU Ilmenau kompetent besetzt.

Das WINGnet Wien hat die Reise des Teams der TU Wien finanziell un-terstützt und so den Studierenden er-möglicht, ihre Fähigkeiten im Bezug auf das effiziente Lösen von Fallstu-dien auszubauen. Damit auch andere diese Erfahrungen machen können, werden in Kürze Gespräche zwischen dem Team und dem zuständigen De-kanat über die verstärkte Integration von Fallstudien in die Lehre an der TU Wien stattfinden. Das erklärte Ziel ist es, mehr Studenten für diese weltweit gebräuchliche Form, wirtschaftliche oder technische Problemstellungen an-zugehen, zu begeistern, damit die Leh-re interaktiver zu gestalten und somit weiter zu verbessern.


WINGrEGIoNal

alexander Marchner, Bernd Neuner

Social Media Marketing – Erfolgreicher Einsatz im Unternehmen �1. treffen der Wirtschaftsingenieure von Kärnten und osttirol, 22. Jänner 2014, Klagenfurt am Wörthersee

35 angemeldete Teilnehmer zeigen, dass wir mit Social Media Marketing das Interesse der WING Mitglieder ge-troffen haben. Dass nahezu auch alle gekommen sind und einige Kollegen des Regionalkreises Steiermark die An-reise nicht gescheut haben, freut uns natürlich besonders.

Grund für den regen Zulauf war aber mit Sicherheit auch Robert See-ger, den wir als ausgewiesenen Online-Marketing-Experten für diese Veran-staltung gewinnen konnten. Neben internationaler Beratungstätigkeit für Social Media bei namhaften Kunden wie beispielsweise Lufthansa, Western Digital oder Red Bull werden Robert Seegers Auftritte und Präsentationen in facheinschlägigen Internet-Foren re-gelmäßig mit „Likes“ überschüttet.

Einige Fakten zum Einstieg ließen auch die letzten Social-Media-Verwei-

gerer im Saal hellhörig werden: Jeder vierte Mensch weltweit ist in einem so-zialen Netz aktiv, 33 % der Österreicher nutzen es regelmäßig und 3,2 Mio. Ös-terreicher sind auf Facebook vertreten – während im Vergleich die Kronen Zeitung bei 2,7 Mio. Lesern steht. Und nicht nur die Jungen sind dabei; in der Altersgruppe 45+ liegen derzeit die höchsten Wachstumsraten. Kurzum, es ist Teil unseres Lebens und damit auch Teil der Unternehmenskommunikati-on, des Marketings.

Für Unternehmen leistet Social Me-dia effiziente Werbung, schafft wichtige Berührungspunkte mit den Kunden und macht Mitarbeiter zu Botschaf-tern. Hier ist aber Achtung geboten! Robert Seeger demonstrierte anhand einer Vielzahl verschiedenartigster Bei-spiele, wie es richtig geht und wie nicht. Wie bei vielem gilt auch hier: Entweder

anständig machen, oder bleiben lassen. Das Paradigma der Kundenzufrieden-heit sieht der Marketing-Fachmann als nicht mehr ausreichend. Heute zählt Enthusiasmus, den Kunden zum Fan zu machen. Auch hierzu wurden wir durch eine Abfolge an guten wie auch negativen Beispielen mitgenommen. Das Resume “Social Business or Out of Business” klingt vielleicht gewagt. Wach gerüttelt, Denkanstöße gegeben und uns neugierig gemacht hat Robert Seeger mit seiner Präsentation auf alle Fälle.

Für das Gelingen dieser sehr erfolg-reichen Regionalkreisveranstaltung danken wir an erster Stelle Herrn See-ger für seinen mitreißenden Vortrag sehr herzlich. Aber auch allen Teilneh-mern sei Danke für Ihr Kommen, Mit-diskutieren und nachherigem gemein-samen Smalltalk gesagt.

Fotos. Regionalkreis Kärnten


WINGNEt

Georg thaller

HIltI an der tU Wien

Am Dienstag, den 29.10.2013 war es wieder so weit. Wie im Win-

tersemester 2012 bekam die TU Wien wieder Besuch von dem international agierenden Unternehmen HILTI. Die Veranstaltung im schönen Hörsaal in der Theresianumgasse war gut be-sucht, die Stimmung ausgelassen. Viele Studierende wollten sich über das Un-ternehmen und die Karrieremöglich-keiten informieren.

Die Einleitung und eine Übersicht über das Unternehmen wurde vom Geschäftsführer von HILTI Österreich, Dipl.-Ing. Dr. Manfred Gutternigg prä-sentiert. Danach sind die verschiedens-ten Mitarbeiter mit unterschiedlichen Hintergründen und Erfahrungen zu Wort gekommen. Es wurden Ge-schichten und Werdegänge aus ver-schieden Blickwinkeln dargestellt. Den Studierenden wurde eindrucksvoll ge-

zeigt, wie international das Unterneh-men aus dem kleinen Liechtenstein ist, und wie abwechslungsreich eine Kar-riere bei HILTI sein kann. Aufgefallen ist ebenfalls die tiefe Verbundenheit, welche die Vortragenden mit dem Un-ternehmen zu haben scheinen.

Das Arbeitsklima bei HILTI ist of-fensichtlich vorbildlich. Aber auch die beeindruckenden und international bekannten Produkte, von welchen es einige bei dem Look In zu sehen gab (Stichwort: Roter Koffer), tragen wohl zu der Identifizierung mit den Unter-nehmen durch die Mitarbeiter bei. Spannend war es auch zu erfahren, dass viele der Mitarbeiter direkt im Kontakt mit den Kunden beim Direktvertrieb beteiligt waren.

Wichtig für viele Studierende sind natürlich die Entwicklungsmöglich-

keiten bei einem potentiellen späteren Arbeitgeber. Die Erfahrungsberichte aus der ganzen Welt sowie die interes-santen Lebensläufe der Vortragenden zeigten, um genau diese Frage seitens der Studierenden anzusprechen, dass es für HILTI ein großes Anliegen ist, Karrieremöglichkeiten für seine Mitar-beiter zu eröffnen.

Später gab es die Möglichkeit eines gemütlichen Diskutierens bei einem Buffet, wo direkt Fachfragen oder Fra-gen zu Karrieremöglichkeiten an HIL-TI Mitarbeiter gestellt werden konnten. Ich und viele meiner Kommilitonen haben mit einem sehr positiven Ein-druck von HILTI den Veranstaltungs-ort verlassen.


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Erscheinungsweise4 mal jährlich, jeweils März, Juni, Oktober sowie De-zember. Nachdruck oder Textauszug nach Rücksprache mit dem Editor des „WINGbusiness“. Erscheint in wis-senschaftlicher Zusammenarbeit mit den einschlägigen Instituten an den Universitäten und Fachhochschulen Österreichs. Der Wirtschaftsingenieur (Dipl.-Wirtschafts-ingenieur): Wirtschaftsingenieure sind wirtschaftswis-senschaftlich ausgebildete Ingenieure mit akademischem Studienabschluss, die in ihrer beruflichen Tätigkeit ihre technische und ökonomische Kompetenz ganzheitlich verknüpfen. WING - Österreichischer Verband der Wirt-schaftsingenieure ist die Netzwerkplattform der Wirt-schaftsingenieure. ISSN 0256-7830

WING to your success…wir sind für Sie garantiert von Nutzen …

Gerade in Zeiten wie diesen stellen ein reizvoller Workshop, das Verteilen von lukrativen Flyern oder eine interessante Fir-menpräsentation effiziente und kostengünstige Möglichkeiten zur Werbung für Unternehmen in Fachkreisen dar.Hervorzu-heben ist der Zugang zur Technischen Universität als Inno-vations- und Forschungsstandort der besonderen Art, denn im Zuge von Bachelor- und/oder Masterarbeiten können Sie Studenten in Ideen für Ihre Firma miteinbeziehen und mit ih-nen innovative Lösungen ausarbeiten. Nicht zuletzt wird auf diesem Weg auch für die Zukunft vorgesorgt. Denn schließlich sind es die heutigen Studenten der Tech-nischen Universität, die morgen als Ihre Kunden, Händler oder Lieferanten fungieren. Mit WINGnet-Werbemöglich-keiten kann man diese nun schon vor dem Eintritt in das Berufsleben von sich und seiner Firma überzeugen und so-mit eine gute Basis für eine langfristige und erfolgreiche Zusammenarbeit schaffen. WINGnet Wien veranstaltet mit Ihrer Unterstützung Firmenpräsentationen, Workshops, Ex-kursionen sowie individuelle Events passend zu Ihrem Unter-nehmen. WINGnet Wien bieten den Studierenden die Mög-lichkeit- zur Orientierung, zum Kennenlernen interessanter Unternehmen und Arbeitsplätze sowie zur Verbesserung und Erweiterungdes universitären Ausbildungsweges. Organisiert für Studenten von Studenten.Darüber hinaus bietet WINGnet

Wien als aktives Mitglied von ESTIEM (European Students of Industrial Engineering and Management) internationale Veranstaltungen und Netzwerke. In 24 verschiedenen Län-dern arbeiten 66 Hochschulgruppen bei verschiedenen Ak-tivitäten zusammen und treten so sowohl untereinander als auch zu Unternehmen in intensiven Kontakt. Um unser Ziel - die Förderung von Studenten - zu erreichen, benötigen wir Semester für Semester engagierte Unternehmen, die uns auf verschiedene Arten unterstützen und denen wir im Gegenzug eine Möglichkeit der Firmenpräsenz bieten. Die Events kön-nen sowohl in den Räumlichkeiten der TU Wien als auch an dem von Ihnen gewünschten Veranstaltungsort stattfinden. Weiters können Sie die Zielgruppe individuell bestimmen. Sowohl alle Studienrichtungen als auch z.B. eine Festlegung auf Wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen ist mög-lich. Außerdem besteht die Möglichkeit eine Vorauswahl der Teilnehmer, mittels Ihnen vorab zugesandten Lebensläufen, zu treffen. Auf unserer Webseite http://www.wing-online.at/wien.html finden Sie eine Auswahl an vorangegangenen Events sowie detaillierte Informationen zu unserem LeistungsumfangWINGnet Wien:Theresianumgasse 27, 1040 Wien, [email protected] ZVR: 564193810

Karrieresprungbrett InnovationBerufsbegleitendes Masterstudium mit Schwerpunkt „Innovation Leadership“Geschäftsmodelle und Innovationsstrategien entwickeln,umsetzen und dabei Führungsverantwortung übernehmen.

Das Masterstudium Innovationsmanagement der Fachhoch-schule CAMPUS 02 in Graz stellt eine der wenigen Aus-bildungen in Europa im Bereich Innovation Leadership,Business Development und Unternehmensentwicklung dar.

Studienschwerpunkte

Studierende erlernen die strategische Unternehmens-führung sowie das Entwickeln und Umsetzen von Inno-vationsstrategien innerhalb einer Organisation.

Business Development, die Identifizierung von Markttrendsund deren unternehmerische Nutzung sowie die Beherr-schung der Methoden zur Entwicklung neuer Geschäfts-modelle machen AbsolventInnen zu hochqualifiziertenFührungskräften.

Bewerbungsfrist & Studieninformation

Wenn Sie nun neugierig geworden sind und mehr über unserMasterstudium Innovationsmanagement erfahren möchten,dann kommen Sie zu einer unserer Informations-veranstaltungen, wo Sie die Möglichkeit haben, mitStudierenden und LektorInnen zu sprechen, oder vereinbarenSie einen Termin für ein persönliches Beratungsgespräch!

Die Bewerbungsfrist für das Masterstudium Innovations-management läuft noch bis 4. August 2014.

Kontakt:Studienrichtung InnovationsmanagementFachhochschule CAMPUS 02, Graz

[email protected] - 0316-6002-390www.campus02.at/innofacebook.com/neustudieren - youtube.com/neustudieren

NEWS DER STUDIENRICHTUNG INNOVATIONSMANAGEMENT APRIL 2014

2014

FORUMTechno-ÖkonomieForschung und Praxis

24. April 2014

PROGRAMM:

Entrepreneurship:In vier Impulsvorträgen präsentieren die Professoren des Fachbereiches Techno-Ökonomie das Thema Entrepreneurship und verbinden dabei das Thema Unter-nehmertum aus Sicht der Forschung mit der Praxis.

Aktuelle Forschungsprojekte in 45 Minuten:Im Rahmen von Mini-Talks machen Sie eine Reise durch die Forschungs-landschaft des Fachbereiches. Im Anschluss können Sie in Einzelgesprächen ausführliche Informationen und Antworten zu Ihren konkreten Fragen erhalten.

Beschränkte Teilnehmerzahl!Für die Teilnahme bitte per E-Mail unter [email protected] anmelden.

Univ.-Prof. Ulrich Bauer (Inst. f. Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie)

Univ.-Prof. Christian Ramsauer (Inst. f. Industriebetriebslehre und Innovationsforschung, Inst. of Production Science and Management)

Univ.-Prof. Stefan Vorbach (Inst. f. Unternehmungs-führung und Organisation)

Univ.-Prof. Siegfried Vössner (Inst. f. Maschinenbau- und Betriebsinformatik)

DIE PROFESSOREN DES FACHBEREICHES:

TU Graz, Kopernikusgasse 24, Hörsaal H, 15 bis ca. 19 Uhr Aktuelle Entwicklungen der Techno-Ökonomie An der Schnittstelle zwischen Technik und Wirtschaftswissenschaft Für eine zukunftsorientierte Entwicklung von Technologieunternehmen

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WINGbusiness Heft 01 2014