Bevorzugte Einsatzgebiete
Eine konkrete Anlage mit einem AZO ShuttleDos® erfordert während der Designphase komplexe Analysen, um den Nachweis zu führen, dass die geforderte Leistung der Anlage erreicht wird.
An dieser Stelle bietet sich eine Simulation der Anlage begleitend zum Anlagendesign an. Durch die weitgehende Konfigurierbarkeit des Simulationsmodells kann flexibel auf Änderungen reagiert werden.
So lassen sich beispielsweise Shuttleanzahl, Fahrbereiche, Schneckentyp, Rezeptdaten etc. modifizieren und direkt anschließend die Auswirkungen auf das laufende Simulationsmodell beobachten.
Funktion
Das oftmals schwer zu durchschauende dynamische Verhalten des Gesamtsystems wird durch die anschauliche 3D-Grafik des Simulationsmodells nachvollziehbar.
Vorab bereit gestellte kundenspezifische Aufträge und Rezepte sind im System hinterlegt und ergeben einen ersten optischen Eindruck von der zukünftigen Fahr- und Verhaltensweise der Anlage.
So werden Anlagenengpässe ebenso offensichtlich wie unausgelastete Anlagenteile.
Auch das Experimentieren mit der Shuttleanzahl oder das Ändern von Rezeptreihenfolgen zeigt sich unmittelbar in der Anlagendynamik.
Vorhersagen bezüglich erreichbarer Anlagenleistungen, Auslastungen, statistische Auswertungen, Empfehlungen für Materialbereitstellungsleistungen, erforderliches Anlagen- Equipment (Mischeranzahl, Shuttleanzahl usw.) sind nicht mehr lediglich behauptet, sondern können im Rahmen der umgesetzten Modellgenauigkeit als bewiesen angesehen werden.
Auf diese Weise lässt sich das Vertrauen in die Anlage schon im Vorfeld auf ein Höchstmaß steigern.
Die Simulationsergebnisse ermöglichen frühzeitige Entscheidungen im Hinblick auf konstruktive Maßnahmen, Optimierungen, Einsparmöglichkeiten usw.
Der Kunde findet sich bei der Beobachtung des laufenden Simulationsmodells wieder, indem er bereits im Angebotsstadium seine Aufträge und Rezepte fahren sieht.
Dabei kann ihm das Simulationsmodell bereits eine Reihe seiner mitgebrachten Fragen beantworten. Das dynamische 3D-Modell fördert das Verständnis für das Verhalten der Anlage etwa im “Einschwingverhalten" und während der regulären Produktion, bei Rezeptänderungen und beim Ablauf gezielt ausgewählter Best-Case- und Worst-Case-Szenarien.
