Software Update: Enterprise Dynamics 10.7.1

Software Update: Enterprise Dynamics® 10.7.1.

Following the introduction of the completely renewed licensing system in Enterprise Dynamics® 10.7, we’re pleased to announce the release of Enterprise Dynamics® 10.7.1.

This release focuses on refining the user experience based on valuable feedback from our customers. Alongside improvements to the License Manager, version 10.7.1 introduces enhancements for developers, expanded integration capabilities, and some bug fixes that further improve the stability and usability of Enterprise Dynamics.

What's new in Enterprise Dynamics® 10.7.1?

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License Manager Improvements

Following the introduction of the new License Manager in Enterprise Dynamics 10.7, version 10.7.1 delivers a wide range of refinements based on customer feedback. The licensing workflow has become more intuitive, with clearer messages, improved license borrowing and release functionality, easier offline activation, and enhanced support for automated workstation licensing. Several technical improvements have also been implemented, making license management more reliable and flexible for both individual users and larger deployments.

Improved tools for model developers

Enterprise Dynamics 10.7.1 also introduces several improvements aimed at developers and advanced users. The debugger has been reworked to provide greater stability and a smoother debugging experience, while the Function Editor now better detects unsaved changes and provides clearer warnings before closing. Pressing the Escape key no longer immediately closes a function, giving users the opportunity to save their work first and reducing the risk of accidentally losing changes.

Socket communication has also been improved. Connections are now more reliable thanks to automatic reconnection after failed transmissions, while new functionality such as SocketListen provides greater flexibility when integrating Enterprise Dynamics with external applications.

Based on requests from several users, MultiVectorFieldsSize is now an updatable variable. In addition, a new Python example model has been included in the Software Development Kit (SDK), demonstrating how Enterprise Dynamics can exchange information with external Python scripts by sending and receiving data. This makes it even easier to integrate simulation models into modern automation, optimization and data analysis workflows.

Stability improvements

As with every maintenance release, Enterprise Dynamics 10.7.1 includes numerous fixes that improve the overall reliability of the software. Stability of the debugger has been increased, error handling has become more robust, several editor functions have been refined, and floating-point accuracy has been improved. Together, these updates contribute to a smoother and more predictable modeling experience.

German tutorial now available

To better support our growing international user community, the Enterprise Dynamics Tutorial is now available in German.

Erste Schritte mit Enterprise Dynamics® 10.7

Möchten Sie erfahren, wie Enterprise Dynamics® 10.7 Ihre Projekte in den Bereichen Materialfluss, Transport und Lieferkettensimulation auf ein neues Niveau heben kann? Erfahren Sie mehr über Enterprise Dynamics® und legen Sie noch heute los!

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Virtuelle Inbetriebnahme: Förderung der industriellen Automatisierung

Reihe „Einblicke von Experten“: KI und digitale Zwillinge als Wegbereiter für die Zukunft der Lieferketten.

Virtuelle Inbetriebnahme: Förderung der industriellen Automatisierung

Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP) sind für moderne Lager- und Lieferkettenabläufe unverzichtbar. Boehringer Ingelheim, ein weltweit tätiges Pharmaunternehmen, stand vor Herausforderungen bei der Optimierung seiner Logistik- und Lagerabläufe. Um diese Probleme anzugehen, entschied sich das Unternehmen, im Rahmen seiner SAP-ERP-Implementierung auf „virtuelle Inbetriebnahme“ zurückzugreifen. In diesem Artikel wird erläutert, wie die virtuelle Inbetriebnahme funktioniert und welche Vorteile dieser Ansatz für Boehringer Ingelheim mit sich brachte.

Was ist ein digitaler Zwilling?

Ein digitaler Zwilling ist eine Nachbildung der Realität, die reale Abläufe widerspiegelt und es Unternehmen ermöglicht, Szenarien zu planen, zu testen und zu steuern sowie die optimale Konfiguration auszuwählen.

Verwendung von Enterprise Dynamics® von InControl wurde ein Digital Twin des Lagers erstellt. Dies ermöglichte es dem Unternehmen, verschiedene „Was-wäre-wenn“-Szenarien zu testen, Engpässe zu analysieren und Prozesse zu optimieren, bevor Änderungen in der realen Umgebung umgesetzt wurden.

Was ist virtuelles Inbetriebnehmen?

Die virtuelle Inbetriebnahme ist ein innovativer Ansatz, bei dem digitale Simulations- und Emulationswerkzeuge in industrielle Steuerungssysteme integriert werden. Sie verbindet die physische mit der digitalen Welt und ermöglicht es Unternehmen, Materialflüsse und Logistikabläufe zu testen, zu optimieren und zu validieren, bevor die physischen Systeme tatsächlich in Betrieb genommen werden.

Durch die Erstellung eines digitalen Zwillings ermöglicht die virtuelle Inbetriebnahme eine nahtlose Interaktion zwischen ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning), Materialflusssteuerungen (MFCs) und speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPSen) und gewährleistet so einen reibungslosen Übergang vom Entwurf zur operativen Umsetzung. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, die gesamte Logik und Kommunikation zwischen dem ERP-System einerseits und den physischen Maschinen in der Fabrik oder im Lager zu implementieren und zu testen.

So funktioniert das virtuelle Inbetriebnehmen

Unter „Virtual Commissioning“ versteht man den Prozess des Testens und Validierens von Steuerungssystemen, Automatisierungslogik und mechanischen Konstruktionen in einer virtuellen Umgebung, bevor diese in der realen Welt zum Einsatz kommen. Das Aufspüren und Beheben von Fehlern erfolgt in einer digitalen Umgebung wesentlich effizienter als in einer – kostspieligeren – realen Produktionsumgebung.
Durch Tests im Rahmen des Virtual Commissioning konnte Boehringer:

  • Führen Sie vor der Bereitstellung intensive Tests der Steuerungssoftware durch.
  • Die Systemleistung überprüfen und eine nahtlose Integration der SPS (speicherprogrammierbare Steuerung) sicherstellen.
  • Fehler bereits in einer frühen Phase der Entwicklung erkennen und beheben, um das Risiko kostspieliger Änderungen nach der Bereitstellung zu verringern.

SAP-ERP-Integration mit Materialflusssteuerung (MFC)

Das SAP-EWM-MFC-System (Extended Warehouse Management – Material Flow Control) wurde in das auf Enterprise Dynamics basierende Simulationsmodell integriert. Die Integration funktioniert wie folgt:

  • Ein Materialflussrechner (MFC) empfängt Transportaufträge von ERP-Systemen (z. B. SAP EWM-MFC), um die Bestands- und Lagerlogistik zu steuern.
  • Die Kommunikation erfolgt auf Telegrammebene, wobei Transportaufträge die Bewegungen der Ladevorrichtungen innerhalb des Systems festlegen.
  • Das Simulationsmodell integriert SPS-Logik und ermöglicht so das Testen und Validieren von Regelalgorithmen in Echtzeit.
  • Gemischte Simulationsansätze ermöglichen hybride Tests, indem für bestimmte Systembereiche physische SPSen eingesetzt werden, während für andere Bereiche digitale Modelle zum Einsatz kommen.

Geschäftliche Vorteile des virtuellen Inbetriebnahmeverfahrens

Die Umsetzung einer virtuellen Inbetriebnahme bietet erhebliche Vorteile:

  • Zeitersparnis: Eine schnellere Inbetriebnahme führt zu einer früheren Betriebsbereitschaft, wodurch Ausfallzeiten reduziert und Produktionsstarts beschleunigt werden.
  • Kostensenkung: Unternehmen senken ihre Test- und Inbetriebnahmekosten, indem sie Probleme bereits vor der Bereitstellung erkennen und beheben.
  • Risikominderung: Simulierte Tests verhindern kostspielige Fehler und stellen sicher, dass alle Systemkomponenten vor der tatsächlichen Implementierung wie erwartet funktionieren.

Praxisbeispiel mit dem Digital Twin von InControl

Die Enterprise Dynamics®-Plattform von InControl erleichtert die virtuelle Inbetriebnahme durch die Integration folgender Komponenten:

  • Steuerungsebene: SPS-Logik und Interaktionen zwischen Sensoren und Aktoren.
  • Prozesssteuerungsebene: Materialfluss und systemweiter Datenaustausch.
  • Produktionssteuerungsebene: Integration mit ERP-/MES-Systemen für eine nahtlose digitale Transformation.

Dieser ganzheitliche Ansatz ermöglicht es Unternehmen, Lagerlayouts zu simulieren, Logistikketten zu optimieren und Automatisierungslösungen vor der tatsächlichen Umsetzung zu testen, was zu einer höheren Effizienz und geringeren Betriebskosten führt.

„

Die Implementierung von SAP in einer Live-Produktionsumgebung ist mit hohen Anforderungen und inhärenten Risiken verbunden. Mit dem Digital Twin von InControl konnten wir diesen komplexen Prozess gründlich und risikofrei testen. Dies führte zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen sowie zu einer reibungslosen Inbetriebnahme.

Boehringer Pharma GmbH & Co. KG

Fazit

Die SAP-EWM-Implementierung bei Boehringer, die auf virtueller Inbetriebnahme und Digital-Twin-Technologie basiert, setzt Maßstäbe für die moderne Lager- und Logistikoptimierung. Die virtuelle Inbetriebnahme senkt Kosten und Zeitaufwand bei SAP-EWM-Implementierungen, indem sie die Lücke zwischen physischen und digitalen Abläufen schließt. Unternehmen, die diese Technologie nutzen, profitieren von einer schnelleren Inbetriebnahme, einem geringeren Ressourcenverbrauch und minimierten Ausfallzeiten.

Mit Enterprise Dynamics® von InControl verschaffen sich Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie durch datengestützte Entscheidungsfindung die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und betriebliche Effizienz steigern. Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung der Industrie wird die virtuelle Inbetriebnahme voraussichtlich zur Standardlösung für ERP-Implementierungen werden.

Erfahren Sie mehr über KI, digitale Zwillinge und Simulation

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KI und Simulation: Eine leistungsstarke Kombination für intelligente Lieferketten

Reihe „Einblicke von Experten“: KI und digitale Zwillinge als Wegbereiter für die Zukunft der Lieferketten.

KI und Simulation: Eine leistungsstarke Kombination für intelligente Lieferketten

Da KI weiterhin ganze Branchen revolutioniert, eröffnet ihre Integration in Simulationswerkzeuge neue Möglichkeiten für Effizienz, Risikomanagement und Entscheidungsfindung in Lieferketten. Wir sprachen mit Kees van der Klauw, dem ehemaligen Vorsitzenden der niederländischen KI-Koalition und ehemaligen Forschungsleiter bei Philips, über die Synergien zwischen KI und Simulation sowie darüber, was die Zukunft für intelligente Lieferketten bereithält.

Könnten Sie uns etwas über Ihren Werdegang erzählen und darüber, wie Sie zur KI und zum Thema Innovation gekommen sind?

Meine berufliche Laufbahn begann bei Philips, wo ich an digitalen Transformationen in verschiedenen Bereichen beteiligt war – Halbleiter, LCD-Displays, TV-Innovationen und LED-Beleuchtungssysteme. Bereits vor über einem Jahrzehnt haben wir bei Philips Research KI-Anwendungen wie den automatisierten Entwurf elektronischer Schaltungen und die Analyse von Kundenpräferenzen erforscht. Später spielte ich eine Schlüsselrolle beim Aufbau von AIOTI (heute eine führende Initiative für IoT und Edge-Computing) und leitete die Strategie und Entwicklung der niederländischen KI-Koalition. Diese Koalition besteht mittlerweile aus über 500 Partnern und fast 2.000 Experten, die an KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen arbeiten.

Was ist Simulation? Was ist KI? Inwiefern ergänzen sie sich gegenseitig?

Simulationen werden eingesetzt, um Ergebnisse in Szenarien vorherzusagen, die zu komplex, zu kostspielig oder zu riskant sind, um sie in der Realität zu testen. Dank der Fortschritte bei der Rechenleistung können wir heute hochdetaillierte Simulationen erstellen, doch diese erfordern nach wie vor fundiertes Fachwissen. KI hingegen basiert auf statistischen Modellen, die anhand riesiger Datensätze trainiert wurden. Während Simulationsmodelle in der Regel auf bekannten physikalischen Prinzipien beruhen, ermittelt die KI Korrelationen innerhalb der Daten und deckt dabei manchmal verborgene Erkenntnisse auf. Die große Chance, die sich uns nun bietet, besteht nicht darin, das eine durch das andere zu ersetzen, sondern Simulationsmodelle (die in der Regel nur über eine sehr begrenzte Anzahl von Parametern verfügen) durch KI-Algorithmen zu ergänzen, die statistische Erkenntnisse zu Effekten liefern, die bisher zu komplex waren oder einfach übersehen wurden, um in Simulationswerkzeuge einbezogen zu werden.

Inwiefern unterscheidet sich KI, die auf einem digitalen Zwilling läuft, von KI, die auf Rohdaten basiert?

Viele KI-Modelle werden anhand großer Datensätze trainiert, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen, was jedoch nicht zwangsläufig bedeutet, dass sie kausale Zusammenhänge verstehen. Das Training von KI ausschließlich anhand von Rohdaten erfordert umfangreiche Ressourcen, während digitale Zwillinge Fachwissen integrieren und so schnellere, genauere und nachvollziehbare Erkenntnisse liefern. Durch die Kombination von KI mit Simulationsmodellen nutzen wir Expertenwissen für effiziente und präzise Vorhersagen des Systemverhaltens. Dieser hybride Ansatz ermöglicht genaue Fertigungssimulationen unter Berücksichtigung unvorhersehbarer Faktoren wie menschliches Verhalten oder Anlagenausfälle und führt letztendlich zu einer intelligenteren Entscheidungsfindung.

Inwiefern prägt die Simulation das Lieferkettenmanagement, und wie wird KI dieses weiter verbessern?

Simulationen haben die Lieferkettenbranche bereits revolutioniert, insbesondere im Bereich Materialfluss und Fertigung, wo das interne Warenflussmanagement stark auf Simulationsmodelle angewiesen ist. Heute erstrecken sich diese Modelle über mehrere Produktionsstandorte hinweg und ermöglichen so einen integrierten und effizienten Betrieb. Initiativen im Rahmen der „Smart Industry“ verstärken diesen Trend noch weiter, indem sie programmierbare Fertigungslinien ermöglichen, in denen die einzelnen Produktionsstufen nahtlos miteinander kommunizieren. In komplexen Montagelinien mit mehreren Zulieferern ist die „Ship-to-Line“-Logistik mittlerweile Standard geworden.

Die Optimierung der Logistik – einschließlich Lagerflächenauslastung, Durchlaufzeiten, zeitkritischer Lieferungen, Beladung, Transportkosten und mehr – lässt sich durch Simulation erreichen. Eine zentrale Herausforderung bleibt jedoch bestehen: Verschiedene Phasen, Standorte, Maschinen und Transportsysteme werden oft von unterschiedlichen Akteuren und Lieferanten verwaltet. Da diese Elemente nicht immer Teil eines einheitlichen Simulationsmodells sind, ist eine Feinabstimmung unerlässlich, um die Genauigkeit zu gewährleisten. Um dies zu erreichen, müssen Modelle parametrisch anpassbar sein, von Fachexperten abgestimmt werden und durch eine enge Zusammenarbeit beim Datenaustausch entlang der gesamten Wertschöpfungskette unterstützt werden. Diese Notwendigkeit eines nahtlosen Datenaustauschs wird durch die Integration von KI noch entscheidender.

Dank der Fortschritte im Bereich der KI werden wir bald in der Lage sein, hochpräzise digitale Zwillinge komplexer Logistikabläufe zu erstellen – sowohl innerhalb einzelner Unternehmen als auch über gesamte Lieferketten hinweg. Diese digitalen Zwillinge werden nicht nur die Effizienz steigern und die Risikoanalyse unterstützen, sondern auch als Begleiter bei der Entscheidungsfindung in Echtzeit bei Störungen in der Lieferkette fungieren. Über die Optimierung der Logistik hinaus wird die KI-gestützte Simulation zur Nachhaltigkeit beitragen, indem sie CO₂-Fußabdrücke erfasst, die Zuverlässigkeit und Flexibilität verbessert und die Einhaltung von Vorschriften sicherstellt.

Wie kann die Kombination aus KI und Simulation die Entscheidungsfindung verbessern?

Simulationen liefern Ergebnisse auf der Grundlage festgelegter Parameter, doch menschliche Entscheidungsträger müssen diese Ergebnisse weiterhin interpretieren und dabei Aspekte wie Vorschriften, finanzielle Risiken und betriebliche Einschränkungen berücksichtigen. KI kann diesen Prozess verbessern, indem sie Simulationsengines durch KI-Modelle ergänzt (ohne sie zu ersetzen) und so umfassende digitale Zwillinge schafft, die eine datengestützte Entscheidungsfindung in Echtzeit ermöglichen.

„

KI ist nicht nur ein Instrument zur Effizienzsteigerung – sie ist eine Wettbewerbsnotwendigkeit.

Welche Branchen sind Vorreiter bei Innovationen im Bereich KI und Simulation?

In vielen Branchen sind Fortschritte zu verzeichnen, doch die wirkungsvollsten Innovationen verändern mühsame, aber fachkenntnisintensive Aufgaben. Zu den wichtigsten Sektoren, die von KI profitieren, gehören Logistik, Fertigung, Gesundheitswesen, Cybersicherheit und Energie. KI optimiert alles von Transportabläufen bis hin zur medizinischen Diagnostik und steigert so Effizienz und Genauigkeit. Auch in den Bereichen Werbung, Marketing und Verwaltung leistet KI einen beeindruckenden Beitrag.

Da die Datennutzung jedoch Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften unterliegt, schreitet die Einführung von KI am schnellsten in weniger sensiblen Bereichen voran – wobei der Fokus eher auf Maschinen als auf personenbezogenen Daten liegt. Im Lieferkettenmanagement ist das Potenzial enorm und bietet Möglichkeiten, Effizienz, Widerstandsfähigkeit und Entscheidungsfindung in einem noch nie dagewesenen Ausmaß zu verbessern.

Was begeistert Sie am meisten an den KI-Entwicklungen im Bereich der Simulationssoftware?

Zwar gibt es derzeit viel Hype um generative KI und große Sprachmodelle, doch ich glaube, dass die bedeutendsten Fortschritte von speziellen Machine-Learning-Modellen kommen werden, die auf bestimmte Bereiche wie Lieferkettenmanagement, Diagnostik im Gesundheitswesen und Arzneimittelentwicklung, Bildung, Sicherheit, Energie und Verkehr zugeschnitten sind. Maschinelles Lernen wird durch die Automatisierung mühsamer menschlicher Aufgaben zu erheblichen Verbesserungen bei Effizienz, Qualität und Kostensenkung führen. Darüber hinaus gehe ich davon aus, dass KI-gestützte Simulationswerkzeuge effizienter werden und auf Systemen mit geringem Platzbedarf statt in energieintensiven Rechenzentren laufen werden.

Dies könnte lokale Server innerhalb von Unternehmen oder sogar KI-gesteuerte IoT-Geräte bedeuten, die in Anlagen oder Transportfahrzeugen eingebettet sind. Ein solcher dezentraler Ansatz bietet erhebliche Vorteile, darunter verbesserte Cybersicherheit, Ausfallsicherheit und ein optimiertes Energiemanagement, wodurch der Einsatz von KI branchenübergreifend nachhaltiger und praktischer wird.

Wie trägt Ihrer Meinung nach KI zur Nachhaltigkeit in der Lieferkette bei?

Nachhaltigkeit ist ein komplexes Thema, das oft Kompromisse zwischen verschiedenen ökologischen und wirtschaftlichen Faktoren erfordert. KI-Modelle können umfangreiche statistische Daten verarbeiten, um ganzheitlichere Nachhaltigkeitsstrategien zu entwickeln. Durch die Integration von KI in Simulationsmodelle können Unternehmen Umweltverträglichkeitsprüfungen automatisieren, den Energieverbrauch optimieren und das Abfallmanagement verbessern.

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Die große Chance, die sich uns nun bietet, besteht nicht darin, das eine durch das andere zu ersetzen, sondern Simulationsmodelle (die in der Regel nur über eine sehr begrenzte Anzahl von Parametern verfügen) durch KI-Algorithmen zu ergänzen, die statistische Erkenntnisse zu Effekten liefern, die bislang zu komplex waren oder einfach übersehen wurden, um in Simulationswerkzeuge einbezogen zu werden.

Was sind die größten Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Integration von KI in ihre Systeme gegenüberstehen?

Die größte Herausforderung liegt in der Verfügbarkeit und Qualität der Daten zum Trainieren von KI-Systemen. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, aussagekräftige Erkenntnisse aus verstreuten Systemen zu sammeln und zu gewinnen. Wichtige Daten – wie Maschinenverfügbarkeit, Zykluszeiten und Wartezeiten für Transportroboter – bleiben oft isoliert und werden nicht ausreichend genutzt.

Eine weitere Herausforderung ist die Gewinnung des richtigen Fachwissens. Unternehmen müssen in der Regel Datenwissenschaftler einstellen oder Partnerschaften mit Start-ups eingehen, da dem vorhandenen Personal möglicherweise die speziellen Fähigkeiten für KI-Projekte fehlen. Gleichzeitig sind erfahrene Mitarbeiter unverzichtbar, um hochwertige Anwendungsfälle zu identifizieren und Fachwissen einzubringen.

Schließlich ist ein starkes Engagement der Unternehmensleitung entscheidend. Führungskräfte müssen sich über die weiterreichenden Auswirkungen der KI informieren, einschließlich der Abhängigkeiten von externen Plattformen und der Kontrolle über wichtige Geschäftsprozesse, anstatt einfach nur Trends zu folgen.

Da die Datennutzung jedoch Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften unterliegt, schreitet die Einführung von KI in weniger sensiblen Bereichen am schnellsten voran – wobei der Schwerpunkt eher auf Maschinen als auf personenbezogenen Daten liegt. Im Lieferkettenmanagement ist das Potenzial enorm und bietet Möglichkeiten, Effizienz, Widerstandsfähigkeit und Entscheidungsfindung in einem noch nie dagewesenen Ausmaß zu verbessern.

Welche Schlüsselkompetenzen sollten Unternehmen entwickeln, um den Nutzen von KI in der Simulation zu maximieren?

Unternehmen sollten zunächst die Simulation ihrer Kernprozesse beherrschen und dabei sicherstellen, dass KI ihre Modelle ergänzt, anstatt sie zu ersetzen. Darüber hinaus ist Fachwissen im Bereich Datenmanagement von entscheidender Bedeutung, da KI auf hochwertige Daten angewiesen ist. Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter zudem darüber aufklären, wie KI sie bei ihrer täglichen Arbeit unterstützt, und so eine Kultur der datengestützten Entscheidungsfindung fördern.

Dabei könnte es sich um lokale Server innerhalb von Unternehmen oder sogar um KI-gesteuerte IoT-Geräte handeln, die in Maschinen oder Transportfahrzeugen eingebettet sind. Ein solcher dezentraler Ansatz bietet erhebliche Vorteile, darunter eine verbesserte Cybersicherheit, Ausfallsicherheit und ein optimiertes Energiemanagement, wodurch der Einsatz von KI branchenübergreifend nachhaltiger und praktikabler wird.

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Dank der Fortschritte im Bereich der KI werden wir schon bald in der Lage sein, hochpräzise digitale Zwillinge komplexer Logistikabläufe zu erstellen – sowohl innerhalb einzelner Unternehmen als auch über gesamte Lieferketten hinweg.

Was sind die größten Fallstricke, auf die Führungskräfte achten sollten?

Führungskräfte müssen bei der Anwendung von KI zwischen primären und sekundären Prozessen unterscheiden. So ist beispielsweise der Einsatz von KI zur Erstellung von Marketinginhalten ein risikoarmer sekundärer Prozess, während der Einsatz von KI in Kernbereichen – wie der Optimierung der Lieferkette – fundiertes Fachwissen und geschäftliche Kontrolle erfordert. Eine weitere Gefahr besteht darin, sich zu stark auf externe KI-Plattformen zu verlassen, was langfristige Abhängigkeiten schaffen kann, anstatt echte Wettbewerbsvorteile für das eigene Unternehmen zu bieten.

Was passiert, wenn Unternehmen keine KI-Technologie einsetzen?

KI ist nicht nur ein Instrument zur Effizienzsteigerung – sie ist eine Wettbewerbsnotwendigkeit. Unternehmen, die es versäumen, KI einzuführen, laufen Gefahr, an Marktrelevanz zu verlieren, da KI-gestützte Wettbewerber ihre Kosten optimieren, Risiken mindern und neue Geschäftsmodelle erschließen. Die Einführung von KI sollte jedoch strategisch erfolgen, um sicherzustellen, dass sie die Kernkompetenzen stärkt, anstatt Abhängigkeiten zu schaffen.

Abschließende Gedanken

KI und Simulation sind keine konkurrierenden Technologien – sie sind sich ergänzende Werkzeuge, die in Kombination präzisere, skalierbarere und intelligentere digitale Zwillinge hervorbringen. Angesichts einer zunehmend komplexen und unvorhersehbaren Welt werden KI-gestützte Simulationen für Unternehmen zu einem entscheidenden Faktor bei der Optimierung der Lieferkette, der Nachhaltigkeit und der Entscheidungsfindung.

Angesichts der rasanten Entwicklung der KI müssen Unternehmen auf Innovation setzen, in Fachwissen investieren und eine datengestützte Strategie entwickeln, um in der sich ständig wandelnden Lieferkettenlandschaft die Nase vorn zu behalten.

Erfahren Sie mehr über KI, digitale Zwillinge und Simulation

Entdecken Sie unsere Reihe „Expert Insights“ – eine übersichtliche Sammlung von Artikeln zu den neuesten Entwicklungen in den Bereichen industrielle Automatisierung, digitale Zwillinge, KI und Simulation. Erfahren Sie, wie diese Technologien die Fertigung, die Logistik und die Lieferketten verändern und welche konkreten Auswirkungen sie in der Praxis haben.

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Enterprise Dynamics 10.6.1

Wir stellen Enterprise Dynamics® 10.6.1 vor: Entdecken Sie die Neuheiten

Wir freuen uns, die neueste Version unserer Digital-Twin-Simulationssoftware, Enterprise Dynamics® 10.6.1, ankündigen zu dürfen.

Enterprise Dynamics® ist die führende Simulationssoftware für Materialfluss, Logistik, Lagerhaltung und Fertigung. Sie spielt in allen Projektphasen – vom Entwurf über die Umsetzung bis hin zum Betrieb – eine entscheidende Rolle.

Mit Enterprise Dynamics® gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse, die Ihnen fundierte Entscheidungen erleichtern. Die Lösung ermöglicht es Ihnen, Business Cases auf der Grundlage der tatsächlichen Daten Ihres Unternehmens zu erstellen. Nutzen Sie die 3D-Visualisierungsfunktionen, um Systeme zu optimieren, die Auswirkungen verschiedener Szenarien aufzuzeigen und Entscheidungen auf anschauliche Weise zu vermitteln. Unsere Software ist darauf ausgelegt, Sie bei der effektiven Bewältigung einer Vielzahl von Herausforderungen zu unterstützen.

In Version 10.6.1 haben wir neue technische Funktionen eingeführt und die Benutzerfreundlichkeit verbessert, um Arbeitsabläufe zu optimieren und die Modellerstellung zu beschleunigen.

Wichtigste Funktionen von Enterprise Dynamics® 10.6.1:
  1. Debugger an Code-
    starten Das Debuggen ist jetzt noch effizienter. Sie können den Debugger nun direkt an einer bestimmten Code- starten, ohne ihn manuell aktivieren zu müssen. Fügen Sie einfach den Befehl „EnterDebugger“ mit dem Parameter 1 oder „True“ ein, und der Debugger wird automatisch aktiviert, sobald der Code ausgeführt wird. Ohne Parameter wird der Debugger nur ausgeführt, wenn er bereits aktiv ist.

  2. Anpassbare Kanalgröße
    Um die Benutzerfreundlichkeit auf hochauflösenden Monitoren zu verbessern, lässt sich nun die Größe der Kanäle, die Atome miteinander verbinden, anpassen. Diese Verbesserung erleichtert das Verbinden von Kanälen erheblich und bietet mehr Präzision und Flexibilität.
  1. Automatisches Speichern und Laden der Interact-
    Optimieren Sie Ihren Arbeitsablauf durch die Möglichkeit, Ihre Interact-Konfigurationen automatisch zu speichern und zu laden. Wenn diese Option in den Einstellungen aktiviert ist, werden die Interact-Daten zusammen mit Ihrem Simulationsmodell als .4DSi-Datei gespeichert. Beim Laden des Modells wird Interact automatisch neu geladen. Darüber hinaus lassen sich .4DSi-Dateien problemlos in anderen Modellen wiederverwenden, indem Sie mit der rechten Maustaste auf die Registerkarte klicken und die gewünschte Datei über „Registerkarten laden“ auswählen.

Weitere Informationen zu diesen neuen Funktionen und weiteren Verbesserungen finden Sie im Dokument „Release Highlights“ (PDF).

Erleben Sie Enterprise Dynamics® 10.6.1:

Möchten Sie erfahren, wie Enterprise Dynamics® Ihre Geschäftsabläufe optimieren und Mehrwert für Ihre Kunden schaffen kann?

Wenden Sie sich noch heute an unser Team, um mehr zu erfahren, oder testen Sie die Software selbst, indem Sie die kostenlose Testversion herunterladen. Entdecken Sie die Möglichkeiten von Enterprise Dynamics® und erfahren Sie, wie die Software Ihre Entscheidungsprozesse verändern kann.

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Wenn Sie weitere Informationen wünschen oder die Software in Aktion sehen möchten, kontaktieren Sie uns bitte und vereinbaren Sie einen Termin für eine Vorführung.

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Enterprise Dynamics® ist die führende Simulationssoftware für Materialfluss, Logistik, Lagerhaltung und Fertigung. Sie spielt in allen Projektphasen – vom Entwurf über die Umsetzung bis hin zum Betrieb – eine entscheidende Rolle.

Mit Enterprise Dynamics® gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse, die Ihnen fundierte Entscheidungen erleichtern. Die Lösung ermöglicht es Ihnen, Business Cases auf der Grundlage der tatsächlichen Daten Ihres Unternehmens zu erstellen. Nutzen Sie die 3D-Visualisierungsfunktionen, um Systeme zu optimieren, die Auswirkungen verschiedener Szenarien aufzuzeigen und Entscheidungen auf anschauliche Weise zu vermitteln. Unsere Software ist darauf ausgelegt, Sie bei der effektiven Bewältigung einer Vielzahl von Herausforderungen zu unterstützen.

In dieser neuesten Version haben unsere Entwickler intensiv daran gearbeitet, neue technische Funktionen einzuführen und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Diese Verbesserungen optimieren Ihren Arbeitsablauf und ermöglichen eine schnellere Modellerstellung.

Zu den wichtigsten Highlights gehören:
  • Wir stellen den Funktionseditor von Atom vor:
    Funktionen exportieren und importieren. Übertragen Sie Funktionen ganz einfach zwischen Modellen, sparen Sie Zeit und verbessern Sie die Zusammenarbeit.
  • Verbesserte Verfügbarkeit der Produkttabelle
    Dank der aktualisierten Förderbandfunktionalität unter Verwendung von Datencontainern können Sie nun wichtige Informationen in der Produkttabelle speichern, ohne dabei durch das Verhalten des Förderbands eingeschränkt zu sein.
  • Verbesserte Verarbeitung von Benutzerereignis-Codes:
    Wir haben das System so erweitert, dass der Benutzerereignis-Code beim Zurücksetzen überprüft und wiederhergestellt wird. Fehlerfreie Codes werden wie vorgesehen wiederhergestellt, während etwaige Fehler zur einfachen Fehlersuche angezeigt werden.
  • Verbesserungen bei „Node Atom“:
    Passen Sie die Entfernungen für jeden Knoten individuell an, um die Übersichtlichkeit und Flexibilität bei der Netzwerkeinrichtung zu verbessern. Wechseln Sie ganz einfach zwischen benutzerdefinierten und physikalischen Entfernungen, um die Benutzerfreundlichkeit zu optimieren.

Um einen umfassenden Überblick über die Funktionen der Version Enterprise Dynamics® 10.6 zu erhalten, laden Sie bitte das Dokument mit den wichtigsten Neuerungen dieser Version herunter.

Möchten Sie mehr über die Funktionen von Enterprise Dynamics® erfahren und wissen, wie Ihr Unternehmen und Ihre Kunden davon profitieren können? Nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf oder testen Sie unsere Software kostenlos.

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Digital-Twin-Software trägt zum Lager der Zukunft bei

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Lagerhäuser und Distributionszentren stehen vor großen Herausforderungen. Während der Pandemie stieg die Nachfrage der Verbraucher exponentiell an; die Verbraucher erwarteten kurze Lieferzeiten, eine hohe Produktverfügbarkeit, Flexibilität sowie vielfältige Liefer- und Rückgabemöglichkeiten. Um diesen Erwartungen in dieser Zeit gerecht zu werden, begannen die Unternehmen, größere Lagerbestände aufzubauen. Nun gibt es große Lagerbestände, doch die Nachfrage sinkt infolge der hohen Inflation.

Die globale Lieferkette musste sich schnell an Veränderungen in der Nachfrage anpassen. Automatisierung kann dazu beitragen, sicherere und produktivere Abläufe zu schaffen und die Fähigkeit zu verbessern, auf rasche Veränderungen der Nachfrage zu reagieren. Lagerhäuser haben sich als entscheidende Engpässe in der Lieferkette erwiesen. Daher sind Optimierung und Effizienz in dieser Branche von großer Bedeutung.

Um diesen Erwartungen gerecht zu werden, müssen Lager intelligenter, schneller und flexibler werden – doch wie lässt sich Ihr Lager auf die Zukunft vorbereiten? Das Versprechen einer blitzschnellen Auftragsabwicklung veranlasst Unternehmen mit eigenen Lagern dazu, sich mit der Digital-Twin-Technologie auseinanderzusetzen. Diese ermöglicht es ihnen, die Betriebsumgebung nachzubilden und Experimente durchzuführen, um zu erfahren und zu verstehen, wie diese optimiert werden kann und wie neue Technologien eingeführt werden können.

Bis 2025 könnten 50 % der Arbeitstätigkeiten durch Prozessoptimierung und -visualisierung der nächsten Generation ersetzt werden. Anwendungen werden beispielsweise durch Robotisierung – Roboter, Cobots (kollaborative Roboter) und RPA (Robotic Process Automation) – sowie durch Prozessvirtualisierung mittels Digital Twins und KI beeinflusst (Bericht von McKinsey & Company: „Top Trends in Tech“, 2020). Wir betrachten Simulation als untrennbaren Bestandteil der KI, der Visionen, (historische) Daten, Algorithmen und Annahmen kombiniert, um Einblicke zu gewinnen und damit die Prozesse in der Lieferkette in den Griff zu bekommen.

Die Simulationsmodellierung ist eine leistungsstarke Methode zur Konzeption, Planung und Optimierung von Lagerabläufen. Durch die Erstellung eines digitalen Zwillings eines Lagers können Unternehmen bestehende und neue Lagerabläufe entwerfen, simulieren und testen, darunter (halb-)automatische Kommissionierung, Batch-Algorithmen, Bestandszuordnung, Verwaltung von (leeren) Transportbehältern, Nachverfolgung von Zwischenlagern sowie die virtuelle Regalbelegung.

Die Herausforderung besteht darin, einen möglichst effizienten Lagerbetrieb zu erreichen. Simulationsmodelle können bei der Auswahl des besten Kommissioniermoduls, der besten Förder- und Sortiersysteme oder automatisierten Lager- und Entnahmesysteme (ASRS) helfen. Mithilfe von Simulationssoftware können Lagerleiter problemlos für Spitzenzeiten planen und feststellen, wann diese Spitzenzeiten auftreten. Durch die Integration des Lagerverwaltungssystems (WMS) in das Simulationsmodell können Bestandsdaten für präzise Simulationsstudien genutzt werden.

Fragen, die sich mithilfe von Digital-Twin-Software leicht beantworten lassen, sind:

  • Wie geht man mit Kapazitätsengpässen sowohl im Betrieb als auch bei der Planung um?
  • Wie viele zusätzliche Schichten und/oder Ressourcen werden benötigt?
  • Wie viel Überkapazität nehmen Sie im restlichen Jahr in Kauf, um Ihren Spitzentag bewältigen zu können? Lassen Sie beispielsweise ein ganzes Stockwerk ein ganzes Jahr lang leer stehen, das Sie dann nur während Ihrer Spitzenzeit nutzen? Wie und wann soll dieses Stockwerk belegt werden? Welche Maßnahmen sind zu ergreifen, um einen ausreichenden Lagerbestand sicherzustellen?
  • Was tun Sie, wenn ein Teil Ihres Systems ausfällt (Notfall)?
  • Wie lang sind die Vorlaufzeiten, und sind sie kurz und stabil genug, um die Produktsicherheit beispielsweise bei gekühlten Lebensmitteln zu gewährleisten?
  • Was ist der Grund für die Einführung eines Shuttle-Systems und von Robotern?
  • Wie lassen sich Ihre eigenen Geräte sowie die vonDrittanbietern, Ihr Personal und Ihre Logistik optimieren?

Aus der Perspektive der Simulation können Manager Einblicke in den Betriebsablauf gewinnen. Wie sieht die Leistung an einem Spitzentag bzw. in einer Spitzenzeit aus? Welche zusätzlichen Dynamiken bringen Spitzentage mit sich? Beispielsweise können während Sonderangeboten am Black Friday Kundenströme auftreten, die normalerweise nie zu beobachten wären. Wie lässt sich diesen Herausforderungen begegnen?

Enterprise Dynamics® ist eine leistungsstarke und robuste Softwareplattform, die einen Digital Twin bereitstellt, mit dem Sie eine Lösung sicher erproben können, ohne den täglichen Betrieb zu beeinträchtigen. Durch die Verwendung eines virtuellen Modells zur Validierung und Visualisierung aktueller und zukünftiger Betriebsabläufe lassen sich Optimierungen und Innovationen mit geringeren Kosten, Risiken, Aufwand und Zeitaufwand umsetzen. So wird eine maximale betriebliche Leistungsfähigkeit gewährleistet.

Simulationssoftware kann Einblicke in folgende Bereiche liefern:

  • Gesamtleistung
  • Optimierung, Innovation und Steuerung
  • Erkennung von Engpässen
  • Die Stabilität der Lagerkonstruktion unter verschiedenen Belastungen
  • Die Auswirkungen von Ausfällen auf das Lager
  • Batching-Algorithmen
  • Aktienallokation
  • Verwaltung leerer Transportkisten
  • Einführung und Ausbau eines Shuttle-Systems und von Robotern
  • Erforderliche und richtige Greifkapazitäten.

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