Veranstaltungen und Messen

Moderation/Leitung des Minitracks (Teil des Tracks Decision Analytics and Service Sciences)

Simulation Modeling and Digital Twins for Decision Making in the Age of Industry 4.0

Sebastian Lang, Fraunhofer IFF, Steffen Strassburger, Technische Universität Ilmenau, Stefan Galka, Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Tobias Reggelin, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

Simulationsmodelle sind unverzichtbar für die Planung, Steuerung und Optimierung von Prozessen und Systemen in allen Bereichen, z. B. Fertigung, Produktion, Logistik, Verkehr und vielen mehr. Schlüsselkonzepte von Industrie 4.0 und Smart Manufacturing, wie der digitale Zwilling, basieren im Wesentlichen auf Methoden der Simulationsmodellierung. Der Nutzen von Simulationsmodellen ist vielfältig und reicht von der klassischen Verifikation von Planungsergebnissen bis hin zur Datensynthese für KI-Methoden oder Wissensentdeckung durch Data- oder Process-Mining. Darüber hinaus ist die Simulationsmodellierung für die Anwendung leistungsfähiger Optimierungsmethoden, wie genetische oder schwarmbasierte Algorithmen, oder für den Einsatz fortgeschrittener maschineller Lerntechniken, insbesondere des Reinforcement Learning, unerlässlich geworden. Das Minitrack zielt darauf ab, Beiträge mit dem Fokus auf Simulationsmodellierung und digitale Zwillinge und Entscheidungsfindung im Kontext von Industrie 4.0 zu gewinnen. Zu den interessanten Methoden gehören die ereignisdiskrete Simulation, die Simulation mit diskreten Raten, die hybride Simulation, die systemdynamische Simulation, die Kombination von Simulationsmodellierung mit maschinellem Lernen oder Optimierungsheuristiken, präskriptive Analytik und adaptive Systeme. Zu den interessanten Themen gehören auch Strategien für die erfolgreiche Anwendung von Simulationsmodellierung und digitalen Zwillingen auf reale Probleme sowie Berichte über den erfolgreichen Aufbau von digitalen Zwillingen für reale Produktions- und Logistiksysteme. Darüber hinaus befasst sich dieser Minitrack mit der Simulationsausbildung und mit Simulationsmodellen, die für die Aus- und Weiterbildung in Produktion und Logistik eingesetzt werden.

Ausgewählte Autorinnen und Autoren von akzeptierten Konferenzbeiträgen werden eingeladen, eine erweiterte Version ihres Beitrags beim Journal of Simulation einzureichen.