Simulation von Verarbeitungsanlagen - Projektierungspraxis Verarbeitungsanlagen - page 320

Abb. 9.7 Gestalt ausgewählter Verteilungsfunktionen (qualitativ)
Methoden der mathematischen Statistik modelliert werden. Dies muss analogAbschn. 9.2.1
so geschehen, dass konsequent getrennt wird in die
• ursächlich elementbezogenen Effekte und
• überlagernden Wirkungen.
Nur erstere sind für jedes Element statistisch zu fassen;dafür haben sich standardisierte
Verteilungsfunktionen (Gleichverteilung, Exponentialverteilung, logarithmische Normal-
verteilung,Dreiecksverteilung, ...)bewährt(Abb. 9.7 ) .
Die Vergleichbarkeit von Lösungsvarianten mit Hilfe der Simulation setzt das Vorhan-
densein vergleichbarer (bei Parameteränderung) oder identischer (bei Strukturänderung)
statistischer Beschreibungen voraus. Dieses statistisch basierte Vorgehen ist nicht nur für
die beispielgebend betrachteten zeitlichen Zustände(Ausfallabstand,Ausfalldauer,...)not-
wendig, sondern auch für alle mengenbezogenen Parameter (Abstand von Produktreihen,
FehlstelleninProduktreihen,Ausschussanteile,...),diestochastischenSchwankungenun-
terworfen sind, empfehlenswert.
9.2.3 Ergebnissicherheit der Simulation
Die Beschreibung einer Verteilungsfunktion und die statistische Sicherheit darauf aufbau-
ender Ergebnisse setzt allgemein eine ausreichende Anzahl repräsentativer Einzelwerte
(z. B. Stichprobenumfang) und im Speziellen für die Simulation eine ausreichende Anzahl
von Ereignissen (z. B. Ausfallsituationen) voraus. Dies gilt gleicherweise für Datenerhe-
bung und simulative Nachbildung des Betriebsverhaltens der Elemente einer Verarbei-
tungsanlage.
Einen ersten - sehr pragmatischen - Überschlag der notwendigen Anzahl erlaubt die
traditionelle Empfehlung zur Bildung eines Histogramms (Klassifizierung von Einzelwer-
ten) 21 Klassen zu nutzen. Würden je Klasse 50 Werte angesetzt, so wären insgesamt etwa
1000 Werte (für ein Element und eine Ereignisart) erforderlich.