Diskret-event-simulering har etablerats som en viktig metod inom olika områden. I synnerhet inom bilindustrin används simulering för att planera, styra och övervaka processer, inklusive flödet av material och information. Metodmodeller hjälper till att utföra simuleringsstudier på ett strukturerat sätt och verktyg för databeredning eller statistisk analys ger stöd i vissa faser av simuleringsstudier. Det finns dock inget heltäckande datastöd efter alla faser av sådana förfarandemodeller. I denna artikel presenteras ett nytt tillvägagångssätt som kombinerar assistansfunktioner för analys av indata och utdata. Det utvecklade verktyget EDASim fokuserar på att stödja användaren i urval, validering och utarbetande av dataunderlag samt på att hjälpa till att analysera data. De föreslagna metoderna har genomförts och de första utvärderingarna av begreppen har lett till lovande återkoppling från yrkesverksamma. Under de senaste åren, diskret-event simulering har etablerats som en viktig metod inom olika områden (Wenzel, Boyaci, och Jessen 2010). I synnerhet inom bilindustrin används simulering för att planera, kontrollera och övervaka processer, inklusive flödet av material och information (Mayer och Spieckermann 2010). Den stora komplexiteten hos de system som undersöks och deras motsvarande simuleringsmodeller leder till en ökande efterfrågan på assistans i olika faser av simuleringsstudier. Simuleringsstudier utförs ofta enligt procedurmodeller som ger riktlinjer för den professionella prestandan av simuleringsstudier (Rabe, Spieckermann, och Wenzel 2008a). För vissa faser av sådana modeller finns det t.ex. stödverktyg för att utarbeta data eller utföra statistiska analyser. Det finns dock inget omfattande stöd efter alla faser av sådana förfarandemodeller. I detta dokument presenteras resultaten av ett samarbete mellan universitetet i Kassel, Goethe University Frankfurt, University of Trier, SimPlan AG, INCONTROL Simulation Solutions, UST Umweltsensortechnik GmbH, Continental Automotive, och VDA German Association of the Automotive Industry (industriarbetsgrupp "Ablaufsimulation -Process Simulation"). I två samarbetsprojekt har metoder utvecklats för att tillhandahålla stödfunktioner för specifika faser i en simuleringsstudie (jfr. Fig. 1)................................................................................................... 978-1-4673-4780-8/12/$31.00 ©2012 IEEE Bogon, Jessen, Lattner, Paraskevopoulos, Schmitz, Spieckermann, Timm och Wenzel Det ursprungliga projektet AssistSim (Utveckling och utvärdering av bistånd Funktionaliteter för simulering av logistikprocesser; HessenAgentur-projektet nr. 185/09-15) behandlar stöd under simuleringsstudiernas utformnings- och genomförandefas. I AssistSim stöds simuleringsstudiernas experimentella utformning av ett strukturerat infångande av försökens mål för undersökningen samt motsvarande variabler och mätningar. Integrerade checklistor underlättar identifieringen av nödvändiga variabler. En kartläggning av de identifierade variablerna och mätningarna till faktiska in- och utgångsdata för specifika simuleringsmodeller möjliggör det andra huvudsakliga inslaget i AssistSim – simuleringshjälpen. Simuleringsmodeller utförs automatiskt med önskat antal repliker, inställning av ingångsvärden enligt specifikationen i den experimentella designfasen och upptagning av alla resultat i AssistSim-databasen. Mer information finns i. Ett resultat av utvärderingen av AssistSim var ett betydande behov av hjälp vid hantering, analys och tolkning av indata och utdata. Därför projektet EDASim (Utveckling av datastöd för simuleringsstudier i produktion och logistik; HessenAgentur projekt nr. 260/11-06) fokuserar på hjälp med urval, bedömning och utarbetande av indata samt analys av utdata. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att hjälpa till med dataanalys i samband med simuleringsstudier som sträcker sig från insamling och förberedelse av indata till analys av utdata. Dessutom presenteras en arkitektur och prototyp. Papperet är organiserat enligt följande: I avsnitt 2 ges en kort översikt över relaterat arbete med fokus på stöd av dataanalys avseende simuleringsindata samt utdata. Den aktuella teknikens analys ur ett simuleringsexpertperspektiv presenteras i avsnitt 3. Ett nytt tillvägagångssätt för att stödja analys av indata och utdata införs i avsnitt 4. Den resulterande programvaruarkitekturen och prototypen av EDASim introduceras i avsnitt 5. Artikeln avslutas med en genomgång av resultaten och det framtida arbetet.  Resultaten av en online-undersökning, som skickades till 181 simuleringsexperter och användare inom VDA (Tyska Föreningen för fordonsindustrin) under 2010, påpekar att arbetet med datainsamling i simuleringsstudier uppskattas till mellan 5 och 50 procent av den totala projektansträngningen; den beräknade medianen är 20 procent (Huber och Wenzel 2011). Dessutom används upp till 21 procent av den totala projektinsatsen för verifiering och validering av data och modeller. Kuhnt och Wenzel (2010) ger följande skäl till de betydande insatserna för att inhämta nödvändig information: saknade uppgifter, begränsad tillgång till datakällor och låg kvalitet på insamlade data. Dessutom påpekar de att det saknas standardiserade checklistor och procedurmodeller för bästa praxis som är tillämpliga vid inhämtning av information i simuleringsstudier. Betydelsen av dataunderlag och inverkan av datakvalitet för simuleringsresultatens kvalitet diskuteras till exempel i Rabe och Hellingrath (2001) Första forskningen om automatiserad analys av experimentella data har redan utförts på 1950-talet (jfr. Valdes-Perez 1999). Ordförande Under de följande årtiondena har området för automatiserad vetenskaplig upptäckt utvecklats, vilket har en stark överlappning med området för datautvinning (Williamson 2010). I flera artiklar har tillvägagångssätt för kunskapsupptäckt inom olika områden övervägts, till exempel för identi- Vissa av de ovannämnda publikationerna behandlar analysen av utdata från simuleringsexperiment. Systemet "Explora" för kunskapsupptäckt ger stöd för att identifiera samband i resultat av simuleringsstudier för planering av politiska beslut. Dessa resultat inkluderar förväntade konsekvenser om vissa lagar anpassades, t.ex. vilka typer av hushåll som skulle gynnas mest av nya bestämmelser om barnbidrag (Klösgen 1996). Bättre, Glover och Laguna (2007) presenterar en metod för simuleringsoptimering där datautvinningsmetoder används vid optimering för att separera god kvalitet från lösningar av dålig kvalitet i parameterutrymmet. Ett liknande tillvägagångssätt införs av Burl et al. (2006) där aktivt lärande med stödvektormaskiner används för att identifiera parameterkonfigurationer för framtida simuleringskörningar som förväntas leda till en hög informationsvinst. Robinson (2005) presenterar ett verktyg baserat på Microsoft Excel som kan kopplas till simuleringsprogrammet SIMUL8 för analys av simuleringsdata. Nya arbeten behandlar assistansfunktioner för att uppskatta det nödvändiga antalet repliker eller för att uppskatta om betydande skillnader mellan två varianter förväntas i simuleringsstudier (Hoad, Robinson, och Davis 2009, Lattner, Bogon, och. I det arbete som presenteras i detta dokument ges operativt stöd för strukturerad insamling och bedömning av dataunderlag. I detta avseende utgör ovannämnda studier om dataunderlagskvalitet grunden för kravanalysen av motsvarande programvarukomponenter i EDASim-metoden. För analys av utgående data, förutom etablerade analysmetoder, föreslås tillämpning av sekventiella mönster gruvalgoritmer i detta tillvägagångssätt. Regler som utvinns ur sådana frekventa sekventiella mönster liknar dem som presenteras i arbetet i Klösgen (1996), men kan också återspegla en temporal ordning av händelser. För att tillämpa dessa databrytningsalgoritmer på tillverkning av simuleringsdata måste kvantitativa mätningar med tidsstämpelinformation omvandlas till en kvalitativ representation. Dessutom är EDASims flexibla plug-in-ramverk, som gör det möjligt att enkelt utöka systemet genom att lägga till nya komponenter, ett utmärkande drag i vår strategi jämfört med de tidigare nämnda verken. Bogon, Jessen, Lattner, Paraskevopoulos, Schmitz, Spieckermann, Timm, och Wenzel Assisting simuleringsexperter är inte bara en intressant strategi ur forskningssynpunkt, utan är också av stor relevans för tillämpning och användning av simulering i ett branschsammanhang. Visionen att kunna vägleda och bistå en simuleringsexpert på ett holistiskt sätt under alla steg i en simuleringsstudie skulle vara ett betydande framsteg jämfört med dagens arbetssätt. Den höga andelen VDA med ingenjörer från biltillverkarna Audi, BMW, Daimler, Opel och VW samt fordonsleverantörerna Bertrandt, Continental, EDAG, Schäffler och ZF har i båda på varandra följande forskningsverksamheten i sig en indikator på forskningens relevans för praktiker. Det viktigaste motivet för de deltagande företagen är dock annorlunda: även om procedurmodeller för simuleringsstudier är sunt förnuft och används i stor utsträckning i hela branschen, är genomförandet av förfarandena, dvs. att genomföra en simuleringsstudie fortfarande en process som främst beror på de berörda simuleringsexperternas färdigheter och erfarenheter. Dessutom, fånga meta-information (t.ex. insamling, förberedelse, lagring) och dokumentation av simuleringsindata och utdata utförs snarare individuellt och i många fall manuellt. Statistiska förfaranden utförs - om de tillämpas alls - antingen i kalkylprogram, eller inom själva simuleringsprogrammet, vilket resulterar i en ofta dålig dokumentation av testresultat, konfidensintervall etc. Sammantaget leder den manuella behandlingen av procedurstegen, datahanteringen och experimenten till problem när det gäller effektivitetsförlust eller kunskapsförlust om simuleringsstudien. Samtidigt lever simuleringsmodeller i bilindustrin ibland i flera år, medan simuleringsexperten som ansvarar för modellen ändras (eventuellt flera gånger) under denna period (Mayer och Spieckermann 2010). I dessa och liknande situationer är det inte bara viktigt att följa en simuleringsmetodmodell, utan det är relevant att känna till exempelvis bakgrunden till modelleringsbeslut som fattades för ett, två eller fem år sedan, de specifika användarkrav som ledde till besluten, ursprunget för de data som användes i modellen, hur resultaten skapades etc. Ur teknisk synvinkel är gemensamma förfaranden för dataanalys i simuleringsförsök baserade på brute force-metoden: innan simulering är det viktigt att förbereda indata, så att meta-information är kopplad till data. Samlade datamängder valideras för att säkerställa giltiga simuleringskörningar och för att få fram genomförbara data. Dessutom måste simuleringsexperten förbehandla och välja indata för simulering genom att tillämpa olika statistiska metoder för att rensa upp och förbereda datauppsättningen för simulering. Dessutom måste data kopplas till simuleringsmodellen, vilket kräver detaljerad domänkunskap. Efter att ha utfört experimenten måste simuleringsexperten utföra olika statistiska tester och statistiska modeller för att sammanfatta och förbereda experimentutvärderingen. Ett stort antal testresultat skapas och måste kontrolleras. Alla dessa steg måste dokumenteras för att få en rapport och för att sammanfatta alla relevanta resultat. Endast användare med en viss grad av expertis kan generera högkvalitativa rapporter om simuleringsstudier och även för dem, ett stöd i denna process önskas. Särskilt tolkningen av utdata omfattar stora utmaningar eftersom intressanta resultat kan missas i den resulterande "folkmassan av information". EDASim behandlar en integrerad analys av indata och utdata i samband med simuleringsstudier. Därför innehåller den assistansfunktionalitet för indata (förvärv, insamling och förberedelse, metainformationsannotering och datavalidering), statistisk analys och slutsatser, datavisualisering och rapporteringsverktyg. I de följande två underavsnitten diskuteras mer information om EDASim-metoden för indata samt om analys och hantering av utdata. I början av informationsinsamlingen för en simuleringsstudie är det nödvändigt att klargöra vilka dataunderlag som i allmänhet är nödvändiga för att uppnå studiens mål och vilken kvalitet dessa data måste ha för att vara trovärdiga. Modeller och resultat i simulering kallas då trovärdiga, "om tillräckligt indikatorer, indikationer, argument eller kanske till och med bevis finns tillgängliga som visar att simuleringen Bogon, Jessen, Lattner, Paraskevopoulos, Schmitz, Spieckermann, Timm, och Wenzel modellen uppfyller det avsedda syftet, så långt som möjligt" (översatt från tyska original: Berchtold et al. 2002, s. 135). Enligt Wenzel och Bernhard (2008) uppfylls företag-specifika, projektbaserade eller individuellt definierade acceptanskriterier är ett mått på den trovärdighet som användaren tilldelar modellen (se även Robinson 2004, Rabe, Spieckermann, och Wenzel 2008b, Balci et al. 2000.................................................................. För att överföra detta uttalande till trovärdighet av information och data verkar det vara relevant att fråga när är trovärdighet av data som behövs och hur det kan uppnås och identifieras. Enligt den differentiering av termerna "Verifiering och validering (V&V)" som diskuteras i litteraturen (cp. Balci 2003, Rabe, Spieckermann och Wenzel 2009), verifiering ("Är uppgifterna korrekta?") handlar snarare om syntaktiska frågor ("Är dataformatet korrekt? Är uppgifterna korrekta och konsekventa?") och validering ("Är det rätt data?") med frågor om riktigheten i uppgifter som rör förinställningar av systemet och frågor om lämpligheten för lämplig uppgift. Jämfört med V&V i simuleringsmodellen Kuhnt och Wenzel (2010) samt Wenzel och Bernhard (2008) anger de i sina arbeten i centret för forskningssamarbete "Modellering av stora logistiknät" (SFB 559), med stöd av Deutsche Forschungsgemeinschaft, att hela processen för informationsinsamling (identifiering av nödvändig information, uppgiftsinsamling, vid behov uppgiftsregistrering, statistisk dataanalys och dataanvändbarhetstest) måste kombineras med V&V av respektive resultat av stegen. Slutligen måste processen för inhämtning av information slutföras med frågan om de identifierade uppgifterna uppfyller de kvalitativa informationsbehoven i den senare ansökan. I detta sammanhang definierar Bernhard, Dragan och Wenzel (2007) informationens kvalitet som en uppsättning kvalitetsattribut för information eller en informationsprocess som hänvisar till dess förmåga att uppfylla givna krav. För att bedöma informationens kvalitet fastställer de kvalitetskriterier för innehållet, betydelsen, ursprunget och användningen av informationen: 1. De innehållsrelaterade aspekterna av informationens kvalitet avser den rent tekniska informationens kvalitet (registreringsfel och luckor, korruption) och därmed riktigheten i informationen, oberoende av informationens innebörd, tillfredsställandet av informationsbehoven (fullständighet) och graden av oberoende för de berörda personernas informationsinnehåll (objektivitet).
Verktyg har utvecklats för analys av simuleringsdata REF ).
Towards assisted input and output data analysis in manufacturing simulation: the EDASim approach
{'venue': "WSC '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}