Herausgeber:  Prof. Dr.‐Ing. Sigrid Wenzel  Prof. Dr. Christoph Laroque    Schlussbericht zum Projekt simject ‐ SimulaƟonsgestütztes logisƟkintegriertes  Projektmanagement im Anlagenbau    Schlussbericht zum Projekt simject - Simulationsgestütztes logistikintegriertes Projektmanagement im Anlagenbau Thomas Gutfeld, Ulrich Jessen, Sigrid Wenzel, Universität Kassel, Fachgebiet für Produktionsorganisation und Fabrikplanung Akin Akbulut, Christoph Laroque, Jens Weber, Universität Paderborn, Wirtschaftsinformatik, insb. CIM Laufzeit: 01.04.2013 – 31.03.2015 II Herausgegeben von: Univ.-Prof. Dr.- Ing. Sigrid Wenzel Fachgebiet Produktionsorganisation und Fabrikplanung (pfp) Universität Kassel Prof. Dr. Christoph Laroque Wirtschaftsinformatik, insb. CIM Universität Paderborn Dieses Werk ist urheberrechtlich geschützt. Die dadurch begründeten Rechte, insbesondere die der Übersetzung, des Nach- drucks, der Entnahme von Abbildungen, der Wiedergabe auf fotomechanischem oder ähnlichem Wege und der Speicherung in Datenverarbeitungsanlagen, blei- ben - auch bei nur auszugsweiser Verwendung - vorbehalten. Copyright © Universität Kassel, Fachgebiet Produktionsorganisation und Fabrik- planung; Universität Paderborn, Wirtschaftsinformatik, insb. CIM Printed in Germany 2015 ISBN 978-3-00-050113-5 III Name und Anschrift der Forschungsstelle 1 Universität Kassel Institut für Produktionstechnik und Logistik Fachgebiet Produktionsorganisation und Fabrikplanung Kurt-Wolters-Straße 3 D-34125 Kassel Leiterin der Forschungsstelle Univ.-Prof. Dr.-Ing. Sigrid Wenzel Tel.: +49 (0) 561 804 1851 E-Mail: s.wenzel@uni-kassel.de Projektleiterin Univ.-Prof. Dr.-Ing. Sigrid Wenzel Name und Anschrift der Forschungsstelle 2 Universität Paderborn Heinz Nixdorf Institut Wirtschaftsinformatik, insb. CIM Fürstenallee 11 D-33102 Paderborn Leiter der Forschungsstelle Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. W. Dangelmaier Tel.: +49 (0) 5251 60 6484 E-Mail: whd@hni.upb.de Projektleiter Prof. Dr. Christoph Laroque Das IGF-Vorhaben 17725 N der Bundesvereinigung Logistik (BVL) wurde über die Allianz industrieller Forschung (AiF) im Rahmen des Programms zur Förderung der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert. Inhaltsverzeichnis 1 Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis .................................................................................................... 3 Tabellenverzeichnis ........................................................................................................ 4 Formelverzeichnis ........................................................................................................... 5 Abkürzungsverzeichnis ................................................................................................... 6 1 Zusammenfassung .................................................................................................. 7 2 Einleitung ................................................................................................................. 8 2.1 Wissenschaftlich-technische und wirtschaftliche Problemstellung ................... 8 2.2 Forschungsziel und angestrebte Ergebnisse ................................................. 10 2.3 Innovativer Beitrag der angestrebten Forschungsergebnisse ........................ 15 2.4 Lösungsweg zur Zielerreichung ...................................................................... 16 3 Stand der Wissenschaft und Technik .................................................................... 18 3.1 Projektmanagement ....................................................................................... 18 3.2 Projektmanagement im Anlagenbau .............................................................. 21 3.3 Simulation, Optimierung und Visualisierung im Projektmanagement ............. 23 3.3.1 Einsatz der Monte-Carlo-Simulation in der Projektplanung ..................... 23 3.3.2 Optimierung in der Projektplanung .......................................................... 24 3.3.3 Simulationsgestützte Optimierung ........................................................... 24 3.3.4 Baufortschrittsvisualisierung .................................................................... 26 3.4 Logistiksimulation im Projektmanagement ..................................................... 28 3.4.1 Entwicklungen im Bauwesen (Hoch- und Tiefbau) .................................. 28 3.4.2 Entwicklungen im Schiffbau .................................................................... 29 3.4.3 Simulationsunterstützung für Logistik und Projektmanagement ............. 30 3.5 Geographische Informationssysteme (GIS) ................................................... 30 Inhaltsverzeichnis 2 4 Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse ................................................................ 32 4.1 Beschreibung des Projektablaufs ................................................................... 32 4.2 Beschreibung der Projektergebnisse .............................................................. 34 4.2.1 Ist-Aufnahme Prozesse, Aufbau Referenzmodell ................................... 34 4.2.2 Anforderungsanalyse, funktionales und technisches Lastenheft ............ 35 4.2.3 Entwurf der Methodik .............................................................................. 38 4.2.4 Gesamtarchitektur und Nutzungskonzepte ............................................. 54 4.2.5 Implementierung eines Demonstrators ................................................... 56 4.2.6 Evaluation der Methodik .......................................................................... 64 4.2.7 Dokumentation und Transfer ................................................................... 66 4.3 Verwendung der zugewendeten Mittel ........................................................... 67 5 Wissenschaftlich-technischer und wirtschaftlicher Nutzen der Forschungsergebnisse für KMU ...................................................................... 68 5.1 Nutzen der Forschungsergebnisse in KMU .................................................... 68 5.2 Beitrag zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von KMU .......................... 69 5.3 Aussagen zur voraussichtlichen industriellen Umsetzung ................................. der FuE-Ergebnisse nach Projektende ........................................................... 70 6 Transfermaßnahmen ............................................................................................. 71 6.1 Ergebnistransfer in die Wirtschaft ................................................................... 71 6.1.1 Ergebnistransfer in die Wirtschaft während der Projektlaufzeit ............... 71 6.1.2 Geplante Transfermaßnahmen nach Ende des Vorhabens .................... 72 6.1.3 Einschätzung zur Realisierbarkeit des Transferkonzeptes ..................... 73 6.2 Veröffentlichungen und universitäre Abschlussarbeiten ................................. 74 7 Fazit und Ausblick .................................................................................................. 77 Literatur- und Quellenverzeichnis ................................................................................. 78 Anhang I – Projektbegleitender Ausschuss .................................................................. 84 Anhang II – Interviewleitfäden ....................................................................................... 87 Anhang III – Anforderungen als User-Stories ............................................................... 99 Anhang IV – Evaluationsergebnisse ........................................................................... 104 Abbildungsverzeichnis 3 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Arbeitsschritte von simject im zeitlichen Verlauf ...........................................32 Abbildung 2: Prozessreferenzmodell „Fluxkompensator 2.3 – Übersicht Teilaufgaben“ ...35 Abbildung 3: Auszug aus dem Anforderungskatalog in Form von User-Stories ................36 Abbildung 4: Hauptprozesse ..............................................................................................38 Abbildung 5: Hauptprozess „Deterministische Planerstellung“ ..........................................39 Abbildung 6: Hauptprozess „Definition von Wahrscheinlichkeiten“ ....................................40 Abbildung 7: Hauptprozess „Projektplansimulation und -visualisierung“ ...........................41 Abbildung 8: Hauptprozess „Projektplansimulation und -visualisierung“ ...........................42 Abbildung 9: Hauptprozess „Ergebnisanalyse“ ..................................................................43 Abbildung 10: Klassendiagramm ProjectPlanInterface ......................................................44 Abbildung 11: Kreislauf der simulationsgestützten Optimierung ........................................47 Abbildung 12: Ablage vergangener Projektpläne und Prozesse in einer Datenbank ........48 Abbildung 13: Bildung eines Referenzprozesses in simject ..............................................49 Abbildung 14: Teilmodell Projektplan (Basis Excel-basierter Projektplan) ........................50 Abbildung 15: Teilmodell Logistik mit Detailmodell für Transportprozess ..........................51 Abbildung 16: Ablaufprinzip ...............................................................................................52 Abbildung 17: Simulationsergebnis Projektgesamtdauer ..................................................53 Abbildung 18: Simulationsergebnis Fahrzeugwartezeiten in Stunden ...............................53 Abbildung 19: Systemkomponenten und Informationsfluss ...............................................54 Abbildung 20: GUI-Plug-in Konzept des Werkzeugs SimAssist (SimPlan AG) .................56 Abbildung 21: Importierter Projektplan „Windpark“ ............................................................57 Abbildung 22: ProjectPlanSimulation am Beispiel „Windpark“ ...........................................59 Abbildung 23: Algorithmus für Simulationsvorgehen in Pseudocode ................................60 Abbildung 24: Initiale Ansicht des ProjectPlanOptimizer-Plug-ins .....................................61 Abbildung 25: Ablage eines Projektplans in einer Datenbank ...........................................63 Abbildung 26: Bearbeitung eines Referenzprozesses .......................................................63 Abbildung 27: Referenzprozessverwaltung .......................................................................64 Abbildung 28: Beantwortung der Evaluationsfrage 1 .........................................................65 Tabellenverzeichnis 4 Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Gruppierung von Antwortwerten im Rahmen der Evaluation ............................65 Tabelle 2: Durchgeführte Transfermaßnahmen .................................................................71 Tabelle 3: Geplante Transfermaßnahmen .........................................................................72 Formelverzeichnis 5 Formelverzeichnis Formel 1: Bedingung der Fitness-Funktion ........................................................................47 Formel 2: Rückgabewert der Fitnessfunktion ....................................................................47 Formel 3: Rückgabewert invalider Projektpläne ................................................................48 Abkürzungsverzeichnis 6 Abkürzungsverzeichnis 2D zweidimensional 3D dreidimensional 4D vierdimensional 5D fünfdimensional 8D acht Disziplinen (8D-Report) AP Arbeitspaket ASIM Arbeitsgemeinschaft Simulation BIM Building Information Modeling BPMN Business Process Model and Notation CAD Computer Aided Design CSV Comma-separated Values ERP Enterprise Ressource Planning FuE Forschung und Entwicklung GIS Geografische Informationssysteme GPL Gesellschaft Produktion und Logistik GUI Graphical User Interface ID Identität IT Informationstechnik KMU Kleine und mittlere Unternehmen LKW Lastkraftwagen MB Maschinenbau MC-Simulation Monte-Carlo-Simulation MKWI Multikonferenz Wirtschaftsinformatik MP Montageprozess MS Microsoft OWL Ostwestfalen Lippe PA Projektbegleitender Ausschuss PSP Project Scheduling Problem rc-PSP ressource-constraint Project Scheduling Problem rc-M-PSP ressource-constraint Multiple Project Scheduling Problem rc-M-PSP-tt ressource-constraint Multiple Project Scheduling Problem with transfer times SIMoFIT Simulation of Outfitting in Shipbuilding and Civil Engineering STS Simulation Toolkit Shipbuilding VDI Verein Deutscher Ingenieure WSC Winter Simulation Conference Zusammenfassung 7 1 Zusammenfassung Der kundenindividuelle Anlagenbau (z. B. im Bereich Energie-, Kraftwerk- und Umwelt- technik) ist durch ein klassisches Projektgeschäft geprägt und erfordert ein individuelles Projektmanagement in Abhängigkeit von dem zu liefernden Produkt und den jeweiligen kunden- und projektindividuellen Rahmenbedingungen. So steht das Projektmanagement hier vor der Herausforderung, dass Anlagen in Form einer Baustellenfertigung als Unikate realisiert werden müssen, wobei die einzelnen Module häufig an unterschiedlichen Stan- dorten gefertigt und dann unter Beachtung systemtechnischer, konstruktiver, lokaler, lo- gistischer, energetischer, wetterbedingter, zeitlicher und finanzieller Randbedingungen beim Kunden montiert werden müssen. Zudem werden Projekterfahrungen selten über Projekte hinaus weitergereicht, d. h. es erfolgt nur bedingt eine Zusammenführung des Erfahrungswissens, das während der Projektrealisierung anwächst. Zur Risikovermeidung im Projektverlauf und zur Erreichung einer termingerechten Inbe- triebnahme sind daher in Erweiterung zu den heutigen Projektmanagementwerkzeugen ergänzende Methoden zur Abschätzung von Projektunsicherheiten und zur Bewertung von Projektplänen, aber auch zur nachhaltige Nutzung von Projektwissen notwendig. Zur Verbesserung des logistikintegrierten Projektmanagements im kundenindividuellen Anlagenbau wurde daher eine Methodik zur projekt- und produktspezifischen Unterstüt- zung des Projektmanagements entwickelt und anhand eines Demonstrators umgesetzt. Statt den Unsicherheiten im Projektverlauf mit zusätzlichen Pufferzeiten zu begegnen, bewertet jetzt eine mit Optimierungs-, Analyse- und Visualisierungsverfahren kombinierte Ablaufsimulation zufällige Einflüsse in den Plänen. Hierdurch wird eine Verbesserung des Risikomanagements in den Projekten erreicht, indem bestehende Unsicherheiten in den Planungsprozessen simuliert und reduziert werden. Um einen transparenten Projektma- nagementprozess zu erhalten und auch Erfahrungswissen aus vorangegangenen Projek- ten einzubinden, lassen sich Referenzprojektpläne unter Berücksichtigung von Restriktio- nen nutzen, die durch das zu erstellende Produkt, die zu verwendenden Technologien, die zugrundeliegenden Prozesse oder die notwendigen logistischen Ressourcen bedingt sind. Die IT-Architektur der Plattform ist werkzeugneutral, so dass das entwickelte Konzept auf Branchen außerhalb des Anlagenbaus übertragbar ist. Dies haben Vertreter verschiede- ner Industrieunternehmen des Anlagenbaus aus den Bereichen der Umwelt- und Energie- technik, des Schiffbaus, der Automobilindustrie sowie dem OWL Maschinenbau e.V. be- stätigt. Das Ziel des Forschungsvorhabens wurde erreicht. Einleitung 8 2 Einleitung Im Vergleich zur stationären Serienfertigung ist der kundenindividuelle Anlagenbau da- durch gekennzeichnet, dass eine Anlage als Unikat an unterschiedlichen Standorten als Baustellenfertigung zu realisieren ist. Anlagenplanung, -realisierung und -inbetriebnahme sind somit im Sinne einer Baumaßnahme stets in Abhängigkeit von den systemtechni- schen und konstruktiven Randbedingungen der Anlage selbst, den lokalen Standortgege- benheiten und den organisatorischen Projektvorgaben wie Bauabschnitte, Produktions- schritte, Produktionsablauf und Ressourcendisposition sowie den damit verbundenen lo- gistischen Restriktionen durchzuführen. Schenk und Schmucker (2012) tragen der Rele- vanz der logistischen Prozesse bei der Errichtung von Anlagen mit dem Begriff „Ressour- ceneffiziente Anlage“ Rechnung und bezeichnen eine Anlage erst dann als ressourcenef- fizient, wenn sie nicht nur mit bester Technologie sowie kostenoptimierten und energieef- fizienten Komponenten geplant und unter energie- und ressourcenoptimierten Aspekten betrieben wird, sondern auch ihre Errichtung mit optimierter Logistik erfolgt. Das Kapitel stellt vor dem Hintergrund der Notwendigkeit der Betrachtung logistischer Abläufe im Anlagenbau zunächst die wissenschaftlich-technische und wirtschaftliche Problemstellung in Bezug auf die Robustheit von Projektplänen dar, erläutert im An- schluss das Forschungsziel und die angestrebten Forschungsergebnisse sowie ihren in- novativen Beitrag und geht abschließend auf den Lösungsweg zur Zielerreichung ein. 2.1 Wissenschaftlich-technische und wirtschaftliche Problemstellung Die zeitliche Machbarkeit von Baumaßnahmen und die Robustheit der Projektpläne unter Berücksichtigung aller kundenindividuellen Restriktionen auch bei unvermeidbaren Stö- rungen (z. B. aufgrund von fehlendem Material oder ungünstigen Wetterbedingungen) sicherzustellen, ist von hoher Relevanz für die Wettbewerbsfähigkeit der an den Baumaß- nahmen beteiligten Unternehmen und ihre Positionierung am Markt. Ähnlich dem Schiff- bau (vgl. Steinhauer und König 2010) muss die Bewertung der Pläne vor Projektbeginn sowie projektbegleitend erfolgen, um auf geänderte Randbedingungen in der Produktion oder in Bezug auf das Produkt (die Anlage) reagieren zu können. Zur Festlegung der Pro- jektpläne ist die Einbeziehung der logistischen Prozesse entscheidend, da Liefertermine möglicherweise mit Unsicherheiten versehen sind und z. B. abhängig von den lokalen Gegebenheiten beim Kunden Umsetzungsrisiken bergen. Nach Aussage des im Ziel2- Progamms des Landes Nordrhein-Westfalen geförderten Forschungsvorhabens „DIB – Dienstleistungen im Industriellen Bauprozess“ wachsen die Anforderungen an den Bau- prozess ständig, so dass der Zeitraum vom Beginn einer Planung bis zur Inbetriebnahme wettbewerbsentscheidend ist und stetig optimiert werden muss (vgl. FIR 2015). Die Untersuchung und Verbesserung von Bauprozessen werden mit unterschiedlichen inhaltlichen Schwerpunkten in verschiedenen Forschungsvorhaben betrachtet. In dem oben bereits erwähnten Forschungsprojekt (vgl. Grefrath, Frombach und Schmidt-Bleker 2011) versuchen die Projektpartner gemeinsam neue wissensintensive Dienstleistungen für den industriellen Bauprozess zu erarbeiten und den Planungs- und Bauprozess in sei- Einleitung 9 ner Gänze neu zu gestalten. Das DFG-Schwerpunktprogramm 1103 erforscht hingegen vernetzt-kooperative Planungsprozesse im konstruktiven Ingenieurbau, um eine effiziente verteilte Ressourcennutzung zu planen, geeignete Kooperationsmodelle für die Fachpla- nung zu entwickeln und die kooperative Projektbearbeitung zu ermöglichen (vgl. Rüppel 2007). Diese Forschungsarbeiten fokussieren auf eine verteilte Ingenieurplanung im Bau- wesen und auf die damit verbundenen vernetzten Kooperationsprozesse. Im Verbundvor- haben Mon2Sea stehen Produktions- und Logistikprozesse bei der industriellen Serienfer- tigung und der Errichtung von Anlagen, in diesem Fall von Offshore-Windkraftanlagen, im Vordergrund (Mon2Sea 2015). Die Ziele des Vorhabens umfassen eine konzeptionelle Entwicklung einer IT-Forschungsplattform für Materialzulauf und Supply Chain, ein sto- chastisches Planungsmodell zur wetterabhängigen Errichtungs- und Montageplanung für die Offshore-Montage der Windkraftanlagen und eine Infrastruktur mit innovativer Informa- tions- und Kommunikationstechnologie für Tracking- und Tracing-Strategien sowie ange- passten Identifikations- und Lokalisierungsautomatismen. Eine für kleine und mittlere Un- ternehmen (KMU) geeignete Methodik zur Planung und Steuerung logistischer Prozesse bei der Realisierung und termingerechten Inbetriebnahme kundenindividueller Anlagen ist allerdings in keinem der Forschungsprojekte vorgesehen. Eine umfassende Werkzeugunterstützung im Anlagenbau findet sich heute in erster Linie bei der Planung der Anlage selbst. Hier kommen unterschiedliche Konstruktions-, Simula- tions-, Optimierungs- und Visualisierungsmethoden zum Einsatz (zu einem Überblick vgl. beispielsweise Bracht, Geckler und Wenzel 2011). Die Projektplanung zur Realisierung und Inbetriebnahme einer Anlage wird hingegen oftmals nur mit einfachen Methoden des Projektmanagements (DIN 69901 2009) oder der Netzplantechnik (vgl. auch DIN 69900 2009) durchgeführt. Dies ist unzureichend, da diese Werkzeuge die zeitlichen Unsicher- heiten der Logistik und des Plans insgesamt nicht abbilden, diesbezüglich kritische Ketten nicht erkennen und die Robustheit von Projektplänen somit nicht bewerten können. Die im Rahmen dieses Forschungsvorhabens betrachteten Projekte im Anlagenbau zur Energie-, Kraftwerk- und Umwelttechnik sind neben der Individualität des Produktes ins- besondere dadurch gekennzeichnet, dass jedes Einzelprojekt beim Kunden aufgebaut und unter spezifischen logistischen Herausforderungen abgearbeitet werden muss. Darü- ber hinaus nehmen die Zeiten, die für die Planung, Ausführung und Inbetriebnahme zur Verfügung stehen, stetig ab, damit den Kunden eine schnellere Amortisation der Investiti- onskosten ermöglicht werden kann. Die Zusage von Lieferterminen und speziell auch konkreter Termine zur Inbetriebnahme ist essenziell für eine erfolgreiche Akquisition; die tatsächliche Einhaltung der Termine ist entscheidend für die Kundenzufriedenheit und damit für die zukünftigen Geschäfte. Neben der hervorragenden Qualität der Produkte ist dies ein wesentlicher Wettbewerbsfaktor im globalen Markt. Die Zusage konkreter Liefertermine für einzelne Aufträge unter begrenzten Ressourcen ist als analoge Fragestellung in Anwendungsbereichen der Serienfertigung wie beispielswei- se der Automobilindustrie seit langem bekannt. Hier werden die einzelnen Planungsauf- gaben mit komplexen Optimierungsmodellen ressourceneffizient gelöst (vgl. z. B. Günther und Tempelmeier 2005). Auch diese optimierten Pläne unterliegen, ähnlich zu den manu- Einleitung 10 ell erstellten Projektplänen, Unsicherheiten und müssen regelmäßig aktualisiert und der Realität angepasst werden (Konzept der rollierenden Planung). Alternativ kann bereits im Vorfeld über Methoden der simulationsgestützten Optimierung der resultierende Plan überprüft und seine Robustheit bewertet werden (März et al. 2010, Laroque et al. 2011 oder Fischer et al. 2012). Im Bereich der Konstruktion und Projektdurchführung ist im An- lagenbau genügend Expertise zur Herstellung der Produkte vorhanden. Speziell der Be- reich der Planung der Anlagenrealisierung bietet aber noch weiteres Optimierungspoten- zial, um insbesondere auch die logistischen Aspekte zu verbessern. Deren Verkettung und Komplexität führen zu einer erschwerten Planbarkeit des individuellen Projektes beim Kunden. Viele Projektleiter organisieren überdies mehr als ein konkretes Projekt und müssen spezielle Engpassressourcen (z. B. Personal mit einem speziellen Fachwissen) über mehrere Projekte oder in Abstimmung mit ihren Kollegen koordinieren und planen. Hierdurch wird die Komplexität einer Gesamtplanung weiter gesteigert. Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass die heutigen Voraussetzungen bei KMU vor allem dadurch gekennzeichnet sind, dass Produktdaten, Gantt-Charts und Pla- nungsdaten in Projektplänen zwar vorhanden sind, die Daten und Methoden aber nicht geeignet integriert und Planungsergebnisse nicht hinreichend bewertet werden. Hier fehlt den KMU eine praktikable Methodik, um auf Basis vorhandener Daten Methoden der Ab- laufsimulation, Optimierung und Visualisierung in der Projektplanung zu nutzen, um so eine bessere Projektplanungsqualität zu erreichen. Der Forschungsbedarf liegt somit in einer simulationsgestützten Projektplanungsmethodik zur Realisierung und Inbetriebnah- me von Anlagen unter Einbeziehung logistischer Prozesse. Vorhandene Projektpla- nungsmethoden werden dazu mit Simulation, Optimierung und Visualisierung vernetzt, um jederzeit die Anlagenrealisierung abzusichern. Der wissenschaftliche Anspruch liegt in der Integration zeitlicher und räumlicher Gegebenheiten unter Einbeziehung von Logistik, Projektfortschritt und Produktstatus und in der Integration der Methoden mit semi- automatischer Anwendung, zugeschnitten auf KMU im digitalen Anlagenbau. 2.2 Forschungsziel und angestrebte Ergebnisse Begründet auf den in Abschnitt 2.1 dargelegten Ausführungen ist das primäre For- schungsziel dieses Forschungsvorhabens die Entwicklung einer Methodik zur simulati- onsgestützten Bewertung und Verbesserung von Projektplänen für die Anlagenrealisie- rung und -inbetriebnahme unter Einbeziehung logistischer Prozesse im Anlagenbau. Durch diese Methodik sollen Projektplanung, -durchführung und -überwachung für KMU des Anlagenbaus verbessert werden, die als Anlagenhersteller selbst oder Zulieferer ei- nes Anlagenherstellers in komplexe Projekte eingebunden sind. Die Methodik unterstützt damit das Projektmanagement und berücksichtigt neben der eigentlichen Projektplanung sowohl die Unsicherheiten in einzelnen Planungsschritten (beispielweise bedingt durch fehlendes Material, fehlende Ressourcen oder ungeeignete Wetterbedingungen) als auch die logistischen Aspekte (wie Fläche, Ressourcen sowie notwendige Transport-, Lager-, Bereitstellungs- und Umschlagprozesse). Die Methodik soll eine Risikobewertung und Optimierung der Projektpläne, eine Ablaufsimulation der logistischen Prozesse zur Bewer- Einleitung 11 tung von Unsicherheiten in der Logistikorganisation sowie eine Visualisierung des Projekt- fortschrittes über die 3D-Modelle zukünftiger Anlagen leisten. Die Einbindung aktueller Wetterinformationen zur Berücksichtigung wetterspezifischer Restriktionen soll ebenfalls Berücksichtigung finden. Ziele des Forschungsvorhabens sind darüber hinaus die Gene- ralisierung und systematische Ablage von Projektdaten zur Wiederverwendung, so dass bei der Durchführung von konkreten Projekten auf Erfahrungswerte zurückgegriffen wer- den kann. Hierdurch soll zum einen die Qualität der Simulation selbst, zum anderen aber auch die Prognose und Risikobewertung der einzelnen Projektpläne stetig verbessert werden. Dieser kontinuierliche Verbesserungsprozess ist so zu gestalten, dass der pla- nende Anwender in seinem Planungsprozess bestmöglich unterstützt wird, ohne jedoch zusätzliche Aufgaben für ihn zu generieren. Insbesondere für komplexere Projektpläne ist eine engere Anbindung an die 3D-Visualisierung des zu entstehenden Produktes zu schaffen. Durch die dadurch entstehende Entscheidungsunterstützungsfunktion kann der resultierende Plan besser eingeschätzt und bewertet werden. Zielstellung der zu entwickelnden Methodik ist es, für KMU im Anlagenbau den Anteil pünktlich und erfolgreich abgeschlossener Projekte mit den eingeplanten Ressourcen kontinuierlich zu erhöhen. Die daraus resultierende sichere Zusage von Terminen zur Inbetriebnahme der Anlagen ist ein entscheidender Wettbewerbsfaktor im globalen Markt. Neben der eigentlichen Qualität des Produktes wird die genaue Planbarkeit der Investitio- nen und der daraus resultierende Return-on-Investment wesentlicher Teil der Kaufent- scheidung für die Kunden der Anlagenbauer. Insbesondere KMU erlaubt dieser Qualitäts- anspruch eine weitere Verbesserung ihrer Position im globalen Markt, weil sie mit und dank dieser Methodik glaubhaft darstellen können, dass sie die projektspezifischen logis- tischen Prozesse nicht nur im Rahmen ihrer Planung berücksichtigen, sondern Projektab- läufe und Logistikprozesse planerisch absichern und damit den Gesamterfolg des Projek- tes weiter fördern. Insbesondere bei Projekten, in denen eine Vielzahl an Partnern in die Gesamtplanung zu integrieren sind, ergibt sich durch diese Methodik eine verursachergerechte Zuordnung entstehender Projektverzögerungen gegenüber dem ursprünglichen Plan. Je nach Ver- tragsgestaltung des Gesamtprojektes lässt sich daraus auch eine gerechtere Aufteilung eventuell anfallender Verzugskosten innerhalb des Projektkonsortiums ableiten. Darüber hinaus bietet sich für diejenigen Unternehmen, die als Generalunternehmer eine hohe Anzahl Zulieferer aus unterschiedlichen Bereichen in ihre Projekte integrieren, über den Abgleich der geplanten Aufwände mit den realisierten Aufwendungen aus der Projekt- überwachung eine zusätzliche Bewertungsmöglichkeit für ihre Lieferanten hinsichtlich der Liefertermintreue. Einleitung 12 Im Einzelnen zielt das Forschungsprojekt auf folgende methodische Ergänzungen zu den heute in der Praxis verwendeten Projektplanungsmethoden ab: Verbesserung der Planung durch Simulation logistischer Prozesse und Risikobewertung als Entscheidungsunterstützungsfunktionen Die heute bereits verfügbaren Projektpläne in Form von Flussdiagrammen, Gantt-Charts oder Netzplänen sollen um die Simulation (Monte Carlo Simulation, ereignisdiskrete Simu- lation) ergänzt werden, um eine Risikobewertung eines individuellen Projektplans zu er- möglichen. Auf Basis der im Projektplan definierten Vorgänger-Nachfolger-Beziehung sowie möglicher Handlungs-/Entscheidungsalternativen sollen dann automatisch ein oder mehrere alternative Projektpläne generiert werden, deren bewertetes Risikoprofil aus der Simulation besser ist als das des ursprünglichen Plans. Hier werden kombinierte Verfah- ren aus Simulation und Optimierung eingesetzt. Ein spezieller Schwerpunkt bei der simulationsgestützten Absicherung der Projektpläne ist die Ablaufsimulation der logistischen Prozesse, die für jedes Projekt in Abstimmung mit Logistikpartnern und Zulieferern neu geplant werden müssen und die neben dem Aufbau- ort der Anlage auch die logistischen Rahmenbedingungen des Umfeldes vor Ort (Flächen, Zufahrtwege) sowie die den Baufortschritt beeinflussende Wetterbedingungen berücksich- tigen müssen. Gerade bei KMU stellen spezialisierte Ressourcen wie Sondermaschinen und Fachperso- nal mit Spezialkenntnissen häufig Engpässe im Bereich der eigentlichen Projektdurchfüh- rung dar. Die Methodik soll deshalb in der Lage sein, nicht nur einzelne Projektpläne hin- sichtlich des Risikos zu bewerten, sondern das Portfolio der Projektplanung eines Unter- nehmens insgesamt zu verbessern. Die genannten kritischen Ressourcen sollen damit so eingeplant werden, dass neben der Einhaltung der Fertigstellungstermine der Projekte bei den Kunden auch eine möglichst effiziente Nutzung der Ressourcen gewährleistet bleibt. Insbesondere dieser Aspekt erzeugt schon bei wenigen umfangreichen Projekten eine solche Komplexität, dass zur Lösung zwangsläufig auf die kombinierten Verfahren aus Simulation und Optimierung zurückgegriffen werden muss. Verbesserung der Projektüberwachung und Reaktion auf Planänderungen Während der Durchführung eines Projektes sollen die Ist-Daten aus dem konkreten Pro- jektablauf zurück in die Projektplanung einfließen, um dort zum einen eine aktualisierte Risikobewertung des Plans zu ermöglichen und zum anderen die Qualität der im Plan hinterlegten Daten und Annahmen kontinuierlich zu verbessern. Diese Funktionalitäten sollen ohne zusätzlichen Aufwand möglich sein, da bereits heute die einzelnen Arbeitszei- ten in den Projektphasen zur Abrechnung und Auswertung in den Unternehmen erfasst werden. Aus diesem kontinuierlichen Abgleich des Plans mit den Ist-Daten und der konti- nuierlich angestoßenen Risikobewertung kann der Planer dann frühzeitig Abweichungen oder signifikante Verschiebungen im Risikoprofil erkennen, die den Projekterfolg insge- samt gefährden oder potenziell gefährden könnten. Im Falle einer Bewertung mehrerer Projektpläne erfolgt diese Erkenntnis sogar über das einzelne Projekt hinaus. Einleitung 13 Die automatische Erzeugung alternativer Projektpläne soll den Planer in der Entwicklung von Handlungsalternativen unterstützen und ihm konkrete Entscheidungshilfen an die Hand geben. Der Rückfluss der Ist-Daten in die Projektplanung hat auch hinsichtlich der erkannten Engpassressourcen im Multi-Projektmanagement Bedeutung, da der Planer nur so feststellen kann, dass der Fertigstellungstermin seines konkreten Projektes zwar nicht gefährdet ist, eine längere Nutzung einer Engpassressource jedoch eine schlechtere Risikobewertung für andere Projekte verursacht. Hier kann dann eine zielgerichtete Ab- stimmung und weitere Optimierung durch die beteiligten Planer folgen. Verbesserte Projektüberwachung durch 3D-Baufortschrittsvisualisierung Ziel ist zusätzlich die datentechnische Verbindung der Projektplanungsdaten mit den Da- ten aus dem Bereich der Konstruktion des eigentlichen Produktes zur Visualisierung des Baufortschritts in einem 3D-Visualisierungsmodell. Je nach aktuellem Projektplan ergeben sich verschiedene Ausbaustufen der eigentlichen Anlage, die wiederum für die Verbesse- rung des Plans durch den Anwender zu Rate gezogen werden können. Insbesondere im Bereich der Änderungsplanung nach zeitlichen Verschiebungen auf der Baustelle können somit alternative Ausbauszenarien nicht nur mit ihrem Risikoprofil, sondern auch hinsicht- lich ihrer Sinnhaftigkeit durch die Fachexperten bewertet werden. Klassische Handlungs- alternativen, wie beispielsweise das sogenannte Frontloading (vgl. u. a. Bracht, Geckler und Wenzel, 2011, S. 53), bei dem einzelne Tätigkeiten in eine früherer Phase vorgezo- gen werden, können so sehr einfach am Modell der Anlage überprüft werden. Kontinuierliche Verbesserung der Planungsdatenqualität Durch die kontinuierliche Anwendung der Methodik über mehrere Planungsprojekte hin- weg werden Ist-Daten aus den Planungsprozessen in das Gesamtsystem zurückgeführt. Auf diese Weise erfolgt eine permanente Verbesserung der Datenqualität, da die Fach- kenntnisse der Experten in neu zu planenden Projekten durch Erfahrungswerte vergan- gener Projekte ergänzt werden können. In zukünftigen Planungen können diese Daten also zur Abschätzung von Teilbereichen eines neuen Plans herangezogen werden und somit die Planung realistischer gestalten und weiter verbessern. Die Planung erlaubt dann auch eine realistischere Zeitplanung mit geringeren Varianzen und damit auch eine ver- besserte Risikobewertung. Wiederkehrende Teilprozesse sollen als einfache Schablonen wiederverwendet werden können und mit automatisch zu aktualisierenden Daten vorbe- legt werden (z. B. Anfahrzeiten von Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen auf Basis von Ent- fernungstabellen). Für spezielle, wiederkehrende Planungsaufgaben ist darüber hinaus eine Annotation einzelner Planungsschritte im Rahmen dieser Schablonen denkbar, in der gesammelte Erfahrungen abgelegt und im Rahmen der neuen Planung berücksichtigt werden können (Prinzip 8D-Report, vgl. Jung, Schweißer und Wappis 2011). Zielgruppengeeignete Nutzerführung Ein wichtiges Forschungsziel ist darüber hinaus, dass die Projektpläne in einem möglichst ähnlichen Verfahren wie heute erstellt werden, trotzdem aber qualitativ hochwertige Ana- Einleitung 14 lysen ermöglichen. Dieses Spannungsfeld wird über die Konzeption einer geeigneten Be- dienoberfläche und Nutzerführung sichergestellt. Sowohl die Beschreibung heutiger Pro- jektplanungsprozesse als auch die Beschreibung zukünftiger Nutzungsprozesse mit der zu entwickelnden Methodik sollen über sogenannte User-Storys erfolgen, die in kurzen Textfragmenten die umzusetzenden Abläufe beschreiben. Diese User-Storys können her- vorragend mit den Industrievertretern im Projektbegleitenden Ausschuss (PA) (zu den Firmen vgl. Anhang I – Projektbegleitender Ausschuss) diskutiert und gespiegelt werden, wodurch die Anwendbarkeit der neu zu entwickelnden Prozesse zusätzlich sichergestellt werden kann. Als Ergebnis des Forschungsvorhabens soll eine die Projektplanung und -durchführung unterstützende simulationsbasierte Methodik für den Anlagenbau vorliegen. Zur Evaluati- on der zu entwickelnden Methodik wird ein Demonstrator umgesetzt, mit dem die An- wendbarkeit der Methodik anhand ausgewählter Beispiele überprüft wird. Die Methodik soll  zeitliche und räumliche Gegebenheiten berücksichtigen.  aktuelle Wetterinformationen einbinden.  eine semi-automatische Erzeugung, Absicherung und Optimierung von Projektplä- nen in Abhängigkeit von Anlagenkomponenten, Liefertermin und Lieferort bieten.  eine Ablaufsimulation logistischer Prozesse zur Bewertung von Unsicherheiten in Projektplänen sowie von alternativen Plänen ermöglichen.  den Projektfortschritt in den 3D-Modellen der zukünftigen Anlagen visualisieren.  Projektdaten zum Aufbau eines Projektdatenmanagements fortschreiben.  ein simulationsgestütztes Multi-Projektmanagement zulassen. Die Methodik wird als werkzeugneutrale Integration von Logistikprozess- und Projektma- nagement mit automatischer Modellgenerierung konzipiert und soll auch eine Anpassung auf die operative Entscheidungsanforderungen der KMU erlauben. Wichtig für die spätere Anwendbarkeit der Methodik in der Zielgruppe KMU ist eine entsprechende Kapselung der Methoden hinter einer einfach zu bedienenden Oberfläche, die den Nutzer bestmög- lich in seinem Projektmanagement unterstützt. Für den Anwender sollen somit Projektpla- nung und -durchführung mit so wenigen Zusatzaufwänden wie möglich erfolgen. Auch deshalb ist die Verwaltung von Ist-Daten aus bereits durchgeführten Projekten (Projekthis- torien) im Rahmen des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses wichtig. Dabei soll nicht nur eine methodische Unterstützung von Projektretrospektiven zur Generierung von An- fangsdaten erreicht, sondern sukzessive ein Projektwissensmanagement aufgebaut wer- den. Einleitung 15 2.3 Innovativer Beitrag der angestrebten Forschungsergebnisse Wesentliche Zielsetzung der im Rahmen des Vorhabens zu realisierenden Methodik ist die Erweiterung des bisherigen Projektmanagementmethoden um ergänzende Funktiona- litäten zur Risikobewertung, automatisierten Verbesserung der Projektplanung, Logistik- simulation sowie zur Projektfortschrittsvisualisierung als Entscheidungsunterstützung für die beteiligten Planer für das Management von Einzelprojekten sowie für ein Multi- Projektmanagement. Die Innovation liegt in der praktikablen Vernetzung bestehender Methoden, so dass eine operative Entscheidungsunterstützung für KMU möglich wird und Planungs- und Durch- führungsprozesse der Projekte insgesamt qualitativ hochwertiger werden. Damit werden bestehende Planungsrisiken, insbesondere auch auf Basis projektspezifischer logistischer Prozesse sichtbar gemacht. Um eine praktikable Anwendung der Methodik im Bereich der produzierenden Unternehmen zu gewährleisten, soll ebenfalls sichergestellt werden, dass die Projektplanung und -durchführung im Vergleich zu heute nur evolutionär verändert werden. Die Umsetzung eines revolutionären neuen Projektmanagementansatzes ist für die Projektmanager bei KMU weder im Tagesgeschäft kapazitativ umsetzbar, noch hin- sichtlich möglicher Aufgabenveränderungen akzeptabel. Die hier geplante Methodik wird in dieser Form bisher von keinem Projektmanagement- oder Simulationswerkzeug bereitgestellt und auch nicht in den aktuellen Forschungsko- operationen umgesetzt. Sie ergänzt allerdings bestehende Entwicklungen und Kooperati- onen sinnvoll für den Bereich des Anlagenbaus und zugeschnitten auf die Bedarfe von KMU. Durch die angestrebte Werkzeugneutralität der Methodik steigt die Nutzbarkeit der Projektergebnisse um einen beträchtlichen Faktor, da es keine proprietäre Lösung für ein Projektmanagement- oder Simulationswerkzeug geben soll. Die Werkzeugneutralität wird durch generische Schnittstellen zur Interaktion mit den Werkzeugen untereinander ermög- licht. Durch die automatisierte Unterstützung von Modellierung, Simulation und Planbe- wertung sowie die Wiederverwendung von Projektdaten für nachfolgende Projekte werden die Komplexität des Projektmanagements mit seiner Vielzahl an oftmals unsicheren Ein- flussfaktoren überschaubar und somit die Projektplanung sicherer und der Arbeitsalltag des Projektmanagers effizienter und effektiver. Aus Sicht der angewandten Forschung ergeben sich aus dem Projekt auch Hinweise dazu, welche der heute in der Planung ver- wendeten Informationen und Daten für eine simulative Absicherung aufzubereiten sind und wo diese typischerweise in den Unternehmen gewonnen werden können. Darüber hinaus werden wissenschaftliche Erkenntnisse erwartet, in welcher Form geeignete Ziel- stellungen aus der Projektplanung für die simulationsgestützte Optimierung zu formalisie- ren sind. Der Demonstrator kann zum einen die Anwendung der Methodik in einem praktischen Umfeld aufzeigen, zum anderen kann er als konzeptuelle Grundlage zur Entwicklung zu- künftiger IT-(Informationstechnik)-Werkzeuge zur simulationsgestützten Projektplanung im Anlagenbau dienen. Im Nachgang zum Forschungsvorhaben kann eine Übertragung der Ergebnisse auch auf andere Branchen erfolgen, deren Produkte und Dienstleistungen Einleitung 16 einen ähnlichen Charakter haben und deren Branche ebenfalls durch eine starke KMU- Beteiligung gekennzeichnet ist. 2.4 Lösungsweg zur Zielerreichung Zur Erreichung der oben genannten Ziele werden auf Basis der branchenspezifischen Anforderungen die methodischen Grundlagen, eine Gesamtarchitektur zur Integration der unterschiedlichen Methoden sowie ein Nutzungskonzept erarbeitet. Wesentliche Aufga- ben zur Gestaltung der Methodik sind: a) die Konzeption des Informationsmanagements sowie der zugrundeliegenden In- formationsmodelle. b) die funktionale Adaption der zu verwendenden Methoden des Projektmanage- ments, der Logistiksimulation, der Optimierung und der Visualisierung des Projekt- fortschritts. c) die Schaffung interoperabler Methoden als Voraussetzung für ihre Integration („Interoperabilität bezeichnet allgemein die Fähigkeit der Zusammenarbeit unter- schiedlicher Systeme […].“ (Bracht, Geckler und Wenzel 2011, S. 172)). d) die Formulierung von Anforderungsprofilen und Nutzungsszenarien. In Bezug auf (a) sind die notwendigen projekt-, prozess-, und produktspezifischen Pla- nungs- und Ressourceninformationen zu klassifizieren und deren Beziehungen in einem abgestimmten Informationsmodell für Projektplanung, Simulation, Optimierung und Visua- lisierung zu integrieren. Die Informationsbasis umfasst mindestens alle Informationen, die heute im Bereich der Projektplanung berücksichtigt werden, darüber hinaus aber auch Informationen der Logistikplanung, Wetterinformationen, geographische Informationen, ggf. zusätzlich notwendige Informationen zum Aufbau von Simulations- und Optimie- rungsmodellen zur Absicherung der Planung und deren Risikobewertung sowie zur 3D- Visualisierung des Baufortschritts in Verbindung mit dem Projektplan. Zur Nutzung der einzubindenden Methoden ist ein Informationsmodell zu entwickeln, das die Basis für den Aufbau der eigentlichen Projektplanungsmethodik, für die Erstellung der Datenmodelle und des Datenmanagements sowie für deren beispielhafte Implementierung in Form des geplanten Demonstrators bildet. In Ergänzung sind unter (b) die zu nutzenden Simulations-, Visualisierungs-, Optimie- rungs- und Projektmanagementmethoden funktional so zu adaptieren, dass sie in einem Projektmanagement des Anlagenbaus sinnvoll in Kombination eingesetzt und die einzel- nen Projektpläne automatisch entsprechend der benannten Ziele bewertet werden kön- nen. Für die Anwendung der Simulation ist zum Beispiel zu überprüfen, inwieweit notwen- dige Restriktionen der Projektplanung im Hinblick auf die Prozesse oder die zu verwen- denden Ressourcen in die Modellerstellung einfließen müssen und wie diese als Restrik- tionen zu formulieren sind. Im Bereich der Optimierung wird zu untersuchen sein, wie die konkreten Planungsziele im Anlagenbau unter Berücksichtigung der realen Restriktionen zu einer gemeinsamen Zielfunktion formalisiert werden können und wie die konkreten Einschränkungen sinnvollerweise zu beschreiben sind. Einleitung 17 Zur informationstechnischen Vernetzung der einzelnen Methoden und ihrer Modelle (c) ist der Aufbau interoperabler Modelle eine sinnvolle Lösung, um die verschiedenen Facetten ganzheitlich abzubilden. Entsprechend der Definition nach Bracht, Geckler und Wen- zel (2011) ist die Interoperabilität ausgehend von der Semiotik (Lehre von den Zeichen) durch die Umsetzung einer syntaktischen, semantischen und pragmatischen Integrations- ebene zwischen den jeweiligen Systemen und Modellen geprägt. Zur Umsetzung der syn- taktischen Interoperabilität sind die technischen Voraussetzungen zur Vernetzung der zu verwendenden Methoden zu gestalten (beispielsweise Austauschformate, Kommunikati- onsprotokolle, Systemarchitektur). Bezüglich der semantischen Integration ist der Informa- tionsfluss zwischen den Methoden zu definieren. Im Hinblick auf a) lassen sich hierzu entsprechende semantische Bezüge zwischen den Informationen der unterschiedlichen Methoden herstellen. Im Rahmen der pragmatischen Integration ist zu formulieren, wie die zwischen den Methoden ausgetauschte Information in dem jeweils anderen Methoden- kontext zu interpretieren ist. Neben dem spezifischen Methodenwissen müssen auch die Kenntnisse zu Planungs-, Projekt- und Produktspezifika aus dem Anlagenbau in die Methodik einfließen. Auf Basis dieser Kenntnisse werden anhand von Projektplänen, Vorgehensweisen und Vorgaben der industriellen Partner im PA die erforderlichen, zu ergänzenden Funktionalitäten über User-Stories beschrieben und resultierende Funktions- und Informationsbedarfe sowie Anwendungsprofile abgeleitet (d). Über Nutzungsszenarien wird sichergestellt, dass die Methodik auf den KMU-Bedarf zugeschnitten ist. Bei der Konzeption der Methodik wird berücksichtigt, dass heute bereits gute Methoden zum Projektmanagement, zur Simulation und Optimierung sowie zur Visualisierung vorlie- gen, deren sinnvolle Integration bereits einen Mehrwert bringen kann. Aus diesem Grund liegt das primäre Ziel in der Integration bestehender Methoden, die für den KMU-Einsatz angepasst werden. Hierbei stellen die heutigen, bei der Zielgruppe KMU im Einsatz be- findlichen Projektplanungswerkzeuge die Integrationsbasis dar, um einen möglichst hohe Akzeptanz zu erzielen. Gleichzeitig sollen bereits bewährte Konzepte aus anderen Kon- sortien des Bauwesens und des Schiffbaus auf Verwendung und Integration geprüft wer- den. Über die Einbindung der Flensburger Schiffbau-Gesellschaft mbH & Co. KG als Mit- glied in den PA besteht die Möglichkeit, auf die bestehende Entwicklungen des Unter- nehmens und der Kooperationen zu SIMoFit (SIMoFIT 2015) zurückzugreifen und sie bei der Entwicklung der Methodik zu berücksichtigen. Die Konzeption der Methodik soll über einen werkzeugunabhängigen Integrationsansatz umgesetzt werden. Die Evaluation er- folgt anhand eines Demonstrators. Stand der Wissenschaft und Technik 18 3 Stand der Wissenschaft und Technik Basierend auf der in Kapitel 2 dargelegten Problemstellung und Zielsetzung des For- schungsvorhabens gibt das folgende Kapitel eine kurze Zusammenfassung zum Stand der für das Vorhaben relevanten wissenschaftlichen Arbeiten. Der Fokus der Ausführun- gen liegt auf dem Projektmanagement allgemein sowie im Anlagenbau, den ergänzenden Methoden zur Simulation, Optimierung und Visualisierung, der Rolle der Logistiksimulati- on sowie ergänzender einzubindender Planungsdaten. 3.1 Projektmanagement Das Projektmanagement umfasst nach DIN 69901:2009 die „Gesamtheit von Führungs- aufgaben, -organisation, -techniken und -mitteln für die Initiierung, Definition, Planung, Steuerung und den Abschluss von Projekten“ (DIN 69901:2009, Teil 5, S. 14). Der Begriff Projekt ist nach oben zitierter DIN-Norm definiert als: „Vorhaben, das im Wesentlichen durch Einmaligkeit der Bedingungen in ihrer Gesamtheit gekennzeichnet ist“ (DIN 69901- 5:2009) wie zum Beispiel: „Zielvorgabe, zeitliche, finanzielle, personelle oder andere Be- grenzungen, projektspezifische Organisation“ (DIN 69901:2009, Teil 5, S. 11). Häufig wird diese Definition noch erweitert um Komponenten wie „die relative Komplexität und relative Neuartigkeit“ (Möller und Dörrenberg 2003, S. 4), die Änderung des Projektcharakters im zeitlichen Verlauf (vgl. Kuster et al. 2011, S. 4) oder die „Teamarbeit“ und „Interdisziplina- rität“ (Zell 2003, S. 57). Abzugrenzen von Prozessen in Unternehmen sind Projekte in erster Linie durch ihre Einmaligkeit mit festem Anfangs- und Endzeitpunkt. Prozesse hin- gegen können laut Definition beliebig oft und kontinuierlich ablaufen. Grundsätzlich lässt sich der zeitliche Ablauf eines Projekts in Phasen unterteilen. Nach der DIN 69901 wird zwischen Projektphasen, die individuell nach dem Inhalt des Projek- tes festgelegt werden müssen, und den universellen Projektmanagementphasen unter- schieden. Letztere sind in der Norm benannt als Initialisierung, Definition, Planung, Steue- rung und Abschluss. Die Standardisierung von Projektmanagementphasen erscheint sinnvoll, da ein konsequentes, meist sequentielles Abarbeiten bestimmter einheitlicher Schritte für die Projektbeteiligten den aktuellen Stand sichtbar macht, die Übertragung des Erlernten auf zukünftige Projekte erleichtern kann und außerdem die Gesamtziele im Pro- jektverlauf weniger schnell aus dem Fokus geraten lässt. Obwohl Projekte also per definitionem einmalig sind, lassen sich bei entsprechender Un- terteilung doch bereits bekannte und auch wiederholbare Prozessschritte identifizieren, so dass der Grundgedanke der kontinuierlichen Verbesserung von Prozessen auch auf Pro- jekte anwendbar ist. Seit 1969 Barnes (vgl. Weaver 2007, S. 4) das „Eiserne Dreieck“ des Projektmanage- ments formulierte, stehen dessen Zieldimensionen Zeit, Kosten und Leistung und deren Wechselwirkungen im Fokus der Erfolgsbetrachtung (vgl. Bea, Scheurer und Hesselmann 2011, S. 9f.). Darüber hinaus sind jedoch weitere Faktoren entscheidend für den Projekt- erfolg. Letztendlich führen Menschen die Projekte durch; damit ist die Berücksichtigung der Stakeholder (Personen oder Personengruppen, die Einfluss auf bzw. Interesse am Stand der Wissenschaft und Technik 19 Projekt haben oder von Auswirkungen betroffen sind, vgl. Schelle, Ottmann und Pfeiffer 2005, S. 527) zur zentralen Aufgabe des Projektmanagements geworden. Ziele der Verbesserung im Projektmanagement liegen immer im Verkürzen der Produkti- onszeiten von Produkten, im Halten oder Verbessern der Qualität sowie in der Minimie- rung der Risiken und Kosten. Diese Ziele können durch eine bessere Auslastung von Ressourcen und Terminplanung mit Rücksicht auf die entstehenden Kosten erreicht wer- den. Bei der Planung von Termin- und Ressourcenplänen wird heutzutage auf einfache Methoden zurückgegriffen. Vorwärts- und Rückwärtsrechnung sind anerkannte Verfahren zur Berechnung des frühesten End- und spätesten Starttermins eines Projektes. Abgelei- tet aus den Start- und Endterminen werden Termine für Arbeitspakete festgelegt und Ressourcen zugeordnet. Kommt es zu einer Ressourcenknappheit, wird durch einfache Verlagerung der Termine von Arbeitspaketen innerhalb eines möglichen Zeitpuffers rea- giert. Arbeitspakete liegen zeitlich nicht mehr parallel und ihre Ressourcen werden nur noch sequentiell ausgelastet. Liegt diese Terminverschiebungen außerhalb der Pufferzei- ten, kommt es zu Verspätungen der nachfolgenden Arbeitspakettermine. Der Endtermin des Projektes verschiebt sich in die Zukunft. Für eine vorzeitige Vermeidung solcher Situ- ationen ist es wichtig, Arbeitspakete in eine optimale terminliche Reihenfolge zu legen, um möglichst wenige Terminverspätungen zu erhalten. In vielen Fällen werden Erfahrungs- werte, einfache Priorisierung und scharfes Hinsehen als einzige Methoden verwendet, um diese Reihenfolgen zu erstellen. Erschwert werden die Termin- und Ressourcenplanung, wenn Unternehmen mehrere Projekte in ihrer Organisation führen und oft auch im selben Programm. Die Zusammen- stellung des Programms und damit die Art der Abhängigkeit werden im sogenannten Mul- tiprojektmanagement definiert. Obwohl viele Projekte eines Unternehmens mit dem glei- chen Ressourcenpool arbeiten und andere Abhängigkeiten zueinander aufweisen, werden sie alleinstehend geplant und durchgeführt. Nur marginal wird auf Abhängigkeiten unter Projekten eingegangen und diese in die Planung einbezogen. Nach Zuluaga u. a. (2007) und Aaker und Tyebjee (1978) existieren zwischen Projekten drei Arten der Abhängigkeit. Ressourcenabhängigkeiten führen dazu, dass Projekte nicht parallel ausgeführt werden können, wenn sie auf die gleichen Ressourcen angewiesen sind und diese zu stark aus- lasten. Finden Projekte an verschiedenen Standorten statt, müssen Ressourcen zwischen diesen transferiert werden, was Zeit und Kosten veranschlagt. Bei jedem Projektwechsel wird auch der Standort gewechselt. Bei technischen Abhängigkeiten zwischen Projekten ist es möglich, dass ein Projekt nur dann fortgeführt werden kann, wenn ein anderes zur Ruhe gesetzt wird. Genauso kann ein Projekt davon abhängig sein, dass ein zweites Pro- jekt ausgeführt wird. Diese Abhängigkeit gilt auch bei ressourcenunabhängigen Projekten. Profitabhängigkeiten sind Einflüsse, die Projekte nach Abschluss aufeinander haben. Konkurrenzprojekte werden den Profit anderer Projekte beeinflussen und verringern. Komplementäre Projekte haben dagegen keinen Einfluss aufeinander. Obwohl verschie- dene Arten der Abhängigkeiten existieren, wird im angewandten Multiprojektmanagement ausschließlich auf Ressourcenabhängigkeiten eingegangen. Profitabhängigkeiten zwi- schen Produkten sind eine Aufgabe des Businessplans und der Unternehmensleitung. Stand der Wissenschaft und Technik 20 Technische Abhängigkeiten zwischen Projekten werden nicht berücksichtigt oder im ein- fachsten Fall durch Vorgänger-, Nachfolgerbeziehungen definiert. Bei der steigenden Menge an Ressourcenabhängigkeiten zwischen Projekten eines Programms können die Erfahrung des Führungspersonals und eine einfache Priorisierung nicht mehr länger als einzige Hilfsmittel bei der Termin- und Ressourcenplanung von Programmen fungieren. Um eine bessere Übersicht und Planung für das Multiprojektmanagement zu gewährleis- ten, müssen Werkzeuge, Prozesse und Dokumentationen zur Verfügung gestellt werden (vgl. z. B. Fricke und Shenhar 2000). Mit einer simulationsgestützten Optimierung von Termin- und Ressourcenplänen wird dem Multiprojektmanagement eine unterstützende Funktion bei der Planung von Projekten gegeben; Termin-, Ressourcen- und Projektab- hängigkeiten werden berücksichtigt und alternative Termin- und Ressourcenlösungen vorgeschlagen. Innerhalb eines Projektes können wiederverwendbare Ressourcen zwischen Arbeitspake- ten ausgetauscht werden, sobald ein Arbeitspaket sie nicht mehr benötigt. Aufgrund die- ser Ressourcen ist die Einführung der Problemdimension Ressourcenkapazität notwen- dig. Ressourcen wie Gabelstapler können nicht in zwei verschiedenen Aufgaben zur glei- chen Zeit verwendet werden, wenn in beiden Aufgaben ein Auslastungsgrad von 100% vorliegt. Diese Arbeitspakete müssen zwangsläufig nacheinander ausgeführt werden. Da Unternehmen keineswegs nur ein Projekt zur gleichen Zeit betreiben und es Arbeitspake- te gibt, die projektübergreifend auf dieselbe wiederverwendbare Ressource zugreifen, ist auch die Abbildung dieser Probleme notwendig Mit der Zusammenführung von mehreren Projekten kommen hauptsächlich neue parallel abzuarbeitende Arbeitspakete hinzu, de- ren Ressourcenverwendung synchronisiert werden muss. Da die Durchführung von Pro- jekten häufig an weit voneinander entfernten Orten erfolgt, ist der Transfer von wieder- verwendbaren Ressourcen zu erwarten, die in Arbeitspaketen unterschiedlicher Projekte genutzt werden. Diese Transferzeiten werden zumindest teilweise ebenfalls berücksichtigt und besitzen im Normalfall nur eine Dauer. Es kann vorkommen, dass sich ebenso Ar- beitspakete eines Projektes an unterschiedlichen Orten abspielen. Jedoch werden solche Ortsunterschiede in den meisten Fällen als zu geringfügig betrachtet, um einen hohen Einfluss auf die Ablaufplanerstellung zu haben. Festes Ziel aller Planungen ist die zeiteffiziente Termin- und Ressourcenplanung, wobei die zur Verfügung stehenden Ressourcen eines Ressourcenpools optimal ausgenutzt werden und ihr Auslastungsgrad nie über 100% liegt. Zur Unterstützung des Projektmanagements wird im industriellen Umfeld sogenannte Pro- jektmanagementsoftware eingesetzt. Unter Projektmanagementsoftware werden im All- gemeinen alle Anwendungen, die zur Unterstützung des Projektmanagementteams ein- gesetzt werden können, eingeordnet. Im engeren Sinne werden darunter spezielle Tools, die zum Planen, Kontrollieren und Steuern von Projekten, d. h. sowohl im Einzel- als auch im Multiprojektmanagement, verstanden. Dazu gehören vor allem die Zielgrößen Termine und Kosten, aber auch die Verwaltung und Optimierung von Einsatzmitteln und Ressour- cen im Enterprise Ressource Planning (ERP) (vgl. Motzel 2010, S. 182). Der Einsatz einer Projektmanagementsoftware ersetzt keinesfalls das Wissen über systematisches Pro- Stand der Wissenschaft und Technik 21 jektmanagement; Software kann immer nur unterstützend wirken. Das Einsparungspoten- zial scheint jedoch noch beachtlich zu sein. Ahlborn weist exemplarisch auf Einsparpoten- ziale von bis zu 75% des Zeitaufwands für einzelne Arbeitspakete hin (vgl. Ahlborn 2003, S. 3). MS Project ist seit über 30 Jahren als kommerzielle Standardsoftware für die Erstellung von Netz- und Terminplänen, Kosten- und Ressourcenplanung und -überwachung verfüg- bar. Heute wird MS Project weltweit und in allen Branchen eingesetzt, wobei seine Mög- lichkeiten meist gar nicht ausgeschöpft werden. Alternativprodukte orientieren sich häufig an dessen Funktionsumfang und bieten Kompatibilität über das gleiche Dateiformat an. Deutlich über den Standardumfang hinausgehende Funktionen stehen Anwendern bei- spielsweise in Multiprojektmanagementsystemen zur Verfügung, die datenbankorientiert eine unternehmensweite Vernetzung aller Projekte und Ressourcen ermöglichen. Der Einsatz derartiger Lösungen ist bei KMU eher die Ausnahme. Die Vorliebe vieler Unter- nehmen für Standardsoftware führt aber auch dazu, dass Tabellenkalkulationsprogramme wie MS Excel für Kostenkalkulation und -controlling aufgrund ihrer Flexibilität für Projekt- managementaufgaben bevorzugt werden. Nach Kohnke (2015) wurde in einer Studie von Konradin (2011) ermittelt, dass fast 80 % der deutschen Unternehmen auf Standardsoft- ware setzen (Kohnke 2015, S. 28). Aufgrund des Verbreitungsgrades der Standardsoft- ware liegt es nahe, an die gängigen und über kompatible Austauschdateiformate erreich- baren Datenbestände anzuknüpfen. Prinzipiell kann damit auf dem im Unternehmen etab- lierten Level aufgesetzt werden, so dass mit dem Argument eines nur unwesentlichen Mehraufwandes vor allem eine hohe Akzeptanz bei KMU erreicht werden kann. 3.2 Projektmanagement im Anlagenbau Da hochwertige kundenindividuelle Anlagen in der Regel Ergebnisse komplexer Projekte sind, gehört die erfolgreiche Abwicklung dieser Projekte ebenfalls zur Kernkompetenz der Anlagenhersteller (vgl. Zachau 1995, S. 162). Der deutsche Anlagenbau ist für technische Spitzenleistungen bekannt (vgl. Schmelcher 2000, S. 527). Deutschen Anlagen unter- scheiden sich häufig von den Konkurrenzprodukten durch besonders hohen technischen und wirtschaftlichen Nutzungsgrad innovativer Individuallösungen (vgl. Kemna 1993, S. 125-126). Viele Produkte sind Unikate (vgl. Schmelcher 2000, S. 509). Trotz hoher Innovationsstufe der Anlagenbauprodukte sind jedoch nur wenige Projekte als reine Innovations- oder Entwicklungsprojekte einzuordnen. Die Vielzahl der Anlagenbau- projekte sind typische Investitionsprojekte, bei denen die Planung und Anpassung bereits vorhandener Anlagenkomponenten sowie in der Realisierungsphase auch die Beschaf- fung, Fertigung und Montage durchgeführt werden. Insbesondere wenn dabei die Vielzahl der Komponenten nicht vom Anlagenbauer selbst produziert, sondern als Fremdteile be- schafft werden, kommen beschaffungstypischen Probleme hinzu (vgl. Burghardt 2002, S. 23-24; Engelmann 2006, S. 43, Voigt 2010, S. V). Mit der technischen Komplexität der Anlagenbauprodukte steigt regelmäßig auch die Pro- jektabwicklungskomplexität. Viele Projekte, besonders im Großanlagenbau, haben zudem strategische Bedeutung für das Unternehmen. Grund dafür ist zum einen das beachtliche Stand der Wissenschaft und Technik 22 Auftragsvolumen dieser Projekte (vgl. Zachau 1995, S. 11-13; Voigt 2010, S. V). Neben dem damit einher gehenden wirtschaftlichen Risiko, ergibt sich daraus zum einen die Chance, technologische Stärke und Seriosität zu beweisen und mit jedem erfolgreich ab- geschlossenen Referenzprojekt die Basis für zukünftige Akquisitionen zu schaffen (vgl. Schmelcher 2000, S. 518). Zum anderen muss jedoch auch die Vertrauensbasis geschaf- fen und erhalten werden, unabhängig vom Verkauf technischer Spitzenleistungen (vgl. Kemna 1993, S. 125-133). Technische und organisatorische Komplexität sowie Schwierigkeiten bei der Koordination von internen und externen Schnittstellen führen zu einer komplexen Risikostruktur, die für das Anlagenbaugeschäft charakteristisch ist und den Projekterfolg jederzeit gefährden kann (vgl. Voigt 2010, S. V; Burghardt 2002, S. 23-24; Jankulik und Piff 2009, S. 77-79; Zachau 1995, S. 13). Allgemein werden die branchenspezifischen Unsicherheiten in sie- ben Risikoarten (Marktrisiken, rechtlich-politische Risiken, organisatorische Risiken, ab- wicklungstechnische Risiken, wirtschaftliche Risiken, technologische Risiken und Umwelt- risiken) unterteilt (vgl. Riebeling 2008, S. 97-98; Voigt 2010, S. 36-37; Seeger 1995, S. 185ff.; Schmelcher 2000, S. 508ff.). Unter Marktrisiken fallen alle Unsicherheiten, die von der Wettbewerbssituation abhängig sind, wie das Auftrags- oder Angebotsrisiko (vgl. Voigt 2010, S. 42; Tecklenburg und Huch 2001, S. 305). Zu den rechtlich-politischen Risi- ken werden Risiken gezählt, die bei der Verletzung politischer oder rechtlicher Interessen der Projektbeteiligten oder Dritter entstehen, wie z. B. Haftungs-, Genehmigungs-, Export- und Lizenzrisiken, aber auch Änderungen der gesetzlichen oder politischen Anforderun- gen (vgl. Riebeling 2008, S. 97-98; Heinrich 1997, S. 178-179). Organisatorische Unsi- cherheiten umfassen alle Risiken, die sich auf die Organisationsstruktur zurückführen lassen, sowie Risiken, die sich aus Projektkommunikation oder Personaleinsatz ergeben. Unsicherheiten, die überwiegend in der Ausführungsphase auftreten, werden als abwick- lungstechnische Risiken zusammengefasst. Dazu zählen auch Transport- und Funktions- bzw. Leistungsrisiken. Wirtschaftliche Risiken umfassen Kosten-, Erlös-, Zahlungs- sowie Investitions- und Finanzierungsrisiken. Sie sind über die gesamte Projektlaufzeit präsent. Technologische Risiken hängen insbesondere von der Innovationsstufe des Produktes und den Besonderheiten der Umgebung ab, in die die Anlage eingebettet werden muss. Der Standort des Objektes bestimmt unter anderem die Umweltrisiken, die sich aus klima- tischen, ökologischen und geologischen Naturphänomenen an der Baustelle ergeben (vgl. Riebeling 2008, S. 97-98). Einige Risiken können mehreren Kategorien zugeordnet wer- den (vgl. Schmelcher 2000, S. 538; Burghardt 2002, S. 23-24; Seeger 1995, S. 208-211). So kann beispielsweise das Angebotsrisiko als ein Marktrisiko und gleichzeitig als ein abwicklungstechnisches Risiko gesehen werden. Professionelles Projektmanagement für Anlagenbauprojekte muss sich somit neben den klassischen Aufgabengebieten des Projektmanagements (Zeit, Aufwand, Ergebnis – vgl. Motzel 2010, S. 8) vor allem mit dem Managen der Risiken befassen. Eine moderne Pro- jektmanagement-Softwareplattform muss demzufolge alle Facetten der Projektabwicklung unterstützen und spezialfachliche Informationen ebenso wie ablaufrelevante Informatio- nen, typische technische Zeichnungen neben nutzerspezifischen Visualisierungen, ge- Stand der Wissenschaft und Technik 23 sammelte Umweltdaten sowie Prognosen über zukünftige Entwicklungsoptionen und da- rüber hinaus das Erfahrungswissen aus bereits abgeschlossenen Projekten einschließlich altbekannter und neu identifizierter Projektrisiken bereithalten. 3.3 Simulation, Optimierung und Visualisierung im Projektmanage- ment Für die Bauplanung gibt es erste Softwarewerkzeuge, die über eine einfache Projektsimu- lation und Visualisierung die Planung und Steuerung von Großbaustellen unterstützen, indem sie Ereignisse auf dem Lageplan der Baustelle in ihrer zeitlichen Abfolge sichtbar machen (vgl. Afinion 2015). Hierbei handelt es sich allerdings in erster Linie um eine Ver- knüpfung von Lage- und Terminplan zur Visualisierung ortsveränderlicher Prozesse ent- lang der Zeitleiste und nicht um eine Simulation der logistischen Zusammenhänge. Ande- re Werkzeuge dienen der Weg-Zeit-Planung beispielsweise im Straßen-, Gleis-, Tunnel-, Pipeline- und Wasserbau; sie führen alle Informationen zum Bauablauf in entsprechenden Weg-Zeit-Diagrammen zusammen (vgl. TILOS 2015). Einen allgemeinen prozessorien- tierten Ansatz verfolgt das Werkzeug OTD-PM (vgl. Fraunhofer 2015); hier sollen die Ab- bildung und Simulation des Projektablaufs mit seinen Ressourcen einschließlich der logis- tischen Zulieferprozesse über eine Prozesskettenmodellierung in einem separaten Werk- zeug parallel zur Projektplanung möglich sein. Auf Basis des Simulators ProModel wird ebenfalls ein Projektsimulator angeboten, der auf Basis von Projektplänen unterschiedli- che Szenarien simulieren und analysieren kann (vgl. ProModel 2015). Das Simulations- programm Simultrain (vgl. SIMULTRAIN 2015) dient zu Schulungszwecken von Füh- rungspersonal. Der Benutzer versetzt sich in die Lage eines Projektleiters und trifft Ent- scheidungen über Projektstruktur und -ablauf mit Hilfe von Managementwerkzeugen. Der Projektablauf ist dabei fest vorgegeben und wird über dynamische Ereignisse wie bei- spielsweise Krankmeldungen von Mitarbeitern beeinflusst. 3.3.1 Einsatz der Monte-Carlo-Simulation in der Projektplanung Obwohl vereinzelt Werkzeuge zur Simulation von Unsicherheiten in der Projektplanung (z. B. Liefertermine) existieren, werden Unsicherheiten heute im Anlagenbau immer noch fast ausschließlich über die manuelle Integration von zusätzlichen Pufferzeiten in die Pro- jektpläne berücksichtigt. Im akademischen Bereich finden sich Ansätze der Abbildung von Unsicherheiten mittels der Monte-Carlo-Simulation (vgl. Kwak und Ingall 2007). Mit der Monte-Carlo-Simulation steht ein leistungsfähiges Instrument zur Verfügung, das für die Abbildung von Unsicherheiten in der Projektplanung prinzipiell sehr gut geeignet ist. Die Monte-Carlo-Simulation, auch MC-Simulation, ist ein Verfahren aus der Stochastik, bei dem eine sehr große Zahl gleichartiger Zufallsexperimente die Basis darstellt. Es wird dabei versucht, mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitstheorie analytisch nicht oder nur aufwen- dig lösbare Probleme numerisch zu lösen. Als Grundlage ist vor allem das Gesetz der großen Zahlen zu sehen. Die Zufallsexperimente können entweder – etwa durch Würfeln – real durchgeführt werden oder in Computerberechnungen über Erzeugung geeigneter Zufallszahlen (Kwak und Ingall 2007). Stand der Wissenschaft und Technik 24 3.3.2 Optimierung in der Projektplanung Für die Optimierung von Projektplänen wird in der Forschung die Netzwerkoptimierung (Netzwerkoptimierung ist ein Teilbereich des Operations Research) herangezogen (vgl. Ahuja et al. (1995)). Dabei repräsentiert ein abstraktes Netz ein zu optimierendes, mathematisches Modell. Dieses Modell wird mit Hilfe leistungsstarker Optimierungssoft- ware optimal gelöst. Sollte eine optimale Lösung nicht gefordert oder aufgrund von einer zu hohen Komplexität nicht berechenbar sein, so wird mithilfe von heuristischen Suchver- fahren mit einem vertretbaren Rechenaufwand eine möglichst gute Lösung ermittelt. An- wendungsfelder der Netzwerkoptimierung sind z. B. die Ermittlung von kürzesten Wegen innerhalb von Verkehrsnetzen, der kostenminimale Transport von Gütern zwischen Pro- duzenten und Konsumenten, die schnellstmögliche Belieferung von Kunden oder die Pla- nung eines kostengünstigen Versorgungsnetzwerkes (Suhl und Mellouli 2013). Projekt- pläne werden als ressourcenbeschränkte Projektplanungsprobleme mit multiplen Ausfüh- rungsmodi beschrieben. Die Modellierung und Lösung dieser sogenannten Planungsprob- leme machen von denselben Konzepten und Begriffen der ressourcenbeschränkten Pro- jektplanung Gebrauch. Um das Multiprojektmanagement formal beschreiben zu können, kann beispielsweise das Project Scheduling Problem (PSP) als eine allgemeine formale Beschreibung von Projek- ten und deren Arbeitspaketen genutzt werden, die mit ihrem Minimum an Zusatzinformati- onen dazu verwendet werden, Ablaufpläne zu erstellen. Die Problemdimensionen des PSP sind dabei kontinuierlich um Bedürfnisse von Firmen und Forschung erweitert. Grundlegend besteht PSP aus mehreren Arbeitspaketen, zu deren Eigenschaften ihre Dauer sowie Vorgänger- und Nachfolgerbeziehungen zu anderen Arbeitspaketen zählen. Diese Arbeitspakete stehen in einer Menge, die als Projekt bezeichnet wird. Mit den Be- dürfnissen der Industrie und der Erkenntnis, dass derartige Problemstellungen nicht ge- nug Tiefe besitzen, um echte Projekte abzubilden, sind Erweiterungen wie das ressource- constraint-PSP (rc-PSP), das ressource-constraint-Multiple-PSP (rc-M-PSP) oder das ressource-constraint-Multiple-PSP with transfer times (rc-M-PSP-tt) eingeführt worden (vgl. z. B. Kolisch 2008). Die zu lösende Aufgabe in der Optimierung von Projektplänen liegt nun darin, einen Schedule S zu bestimmen, so dass ein gegebenes Zielkriterium f(S) optimiert oder mög- lichst verbessert wird (im Fall eines heuristischen Suchverfahrens) und eine Menge von Restriktionen erfüllt werden. Eine Einführung in die ressourcenbeschränkte Projektpla- nung geben Zimmermann, Stark und Rieck (2006); der aktuelle Stand der Forschung wird in Demeulemeester und Herroelen (2002), Neumann, Schwindt und Zimmermann (2003) sowie Jozefowska und Glarz 2006) wiedergegeben. 3.3.3 Simulationsgestützte Optimierung Die Idee der simulationsgestützten Optimierung (vgl. März et al. 2010) besteht darin, mit Simulationsmodellen eine Optimierungskomponente zu verbinden, die bestimmte Variab- len eines Simulationsmodells zur Minimierung oder Maximierung einer Zielfunktion vari- iert. Die simulationsgestützte Optimierung besteht aus zwei Komponenten. Eine dieser Stand der Wissenschaft und Technik 25 Komponenten ist ein Simulator, der eine Simulation mit Hilfe von bestimmten Eingabepa- rametern durchführt und ein Simulationsergebnis ausgibt. Dieser Simulator bildet gegebe- ne oder in Planung stehende Systeme ab und verhält sich dem abgebildeten System ent- sprechend. Eine weitere Komponente ist ein Optimierer, der heuristisches Wissen über das abgebildete System besitzt. Mit Hilfe dieses Wissens erstellt der Optimierer Simulati- onsparameter, die ein voraussichtlich gutes Simulationsergebnis liefern. Die Qualität die- ses Simulationsergebnisses wird im Optimierer anhand eines vorher definierten Gütekrite- riums gemessen. Sind die Ergebnisse der Simulation im Optimierer ausgewertet, werden die Simulationsparameter erneut angepasst, um eine neue Simulation anzustoßen. Dieser Zyklus wird von einem Abbruchkriterium überwacht, das einer endlichen Anzahl an Schlei- fendurchgängen oder einer festen Regelung entsprechen kann, wie das Einhalten eines Fehlerbands. Aktuelle Arbeiten beschäftigen sich mit der kombinatorischen Optimierung der Ablaufplä- ne von ressourcengebundenen Projektplanungsproblemen2 sowie ressourcengebundenen Mehrprojektplanungsproblemen (vgl. Kolisch 2008). Die Suche nach einem Ablaufplan, der die optimale Anordnung der Arbeitspakete eines Programms in Bezug auf ein vorher definiertes Projektziel besitzt, entspricht der Suche nach einem globalen Optimum unter allen Lösungen. Diese kombinatorische Suche ist NP-äquivalent und stellt somit ein Prob- lem für die Mathematik dar, die keinerlei Methodik bereitstellt, um unabhängig von der Problemgröße ein optimales Ergebnis in Echtzeit oder gar in einer akzeptablen Zeit zu errechnen. Die Mathematik stellt jedoch verschiedene Verfahren zur globalen nichtlinea- ren Optimierung bereit, die verwendet werden können (vgl. exemplarisch Goncalves 2004). Diese Verfahren können nicht garantieren, die beste Lösung zu generieren. Sie sind jedoch in der Lage, sich der besten Lösung zu nähern. Dabei suchen sie wiederholt nach lokalen Optima, in deren Nähe sich möglicherweise das globale Optimum befindet. Da die Anordnung von Arbeitspaketen für rc-PSP sowie rc-M-PSP bestimmten natürlichen Gesetzen unterliegt, empfiehlt sich die Verwendung von naturanalogen Optimierungsver- fahren. Liu et al. (2009) beschreiben die Verbindung von Partikelschwarmoptimierung und genetischen Algorithmen zur Ablaufplanerstellung bei rc-PSP mit Erfolgswahrscheinlich- keiten. Der beschriebene Algorithmus nähert sich den optimalen Lösungen mit hohen Erfolgswahrscheinlichkeiten in geringer Zeit. Er berücksichtigt jedoch noch keine Projekt- kosten und -zeiten. Wang et al. (2010), Zhao et al. (2009), Merkle, Middendorf und Schmeck (2002) und Shou (2007) setzen die Ameisenkolonieoptimierung zur Ablaufplan- erstellung ein. Dabei verwenden Zhao et al. (2009) die Ameisenkolonieoptimierung zur Erzeugung von Ablaufplänen im ersten Schritt. In einem zweiten Schritt werden diese Ablaufpläne durch eine 2-Opt-Heuristik erneut verändert, was zu einem noch besseren Ergebnis führen kann. Ziel der zweistufigen Ergebniserstellung ist der Versuch, die Amei- senoptimierung davon abzuhalten, zu schnell in ein lokales Optimum zu fallen. Zhao et al. (2009) kommen zu dem Schluss, dass die klassische Ameisenoptimierung ohne erwei- ternde Schritte zu schnell in ein lokales Optimum fallen kann und weitere Optima über- sieht. Merkle, Middendorf und Schmeck (2002) führen ebenfalls Erweiterungen in die Ameisenoptimierung ein. Unter anderem werden das Ignorieren der bisher besten gefun- Stand der Wissenschaft und Technik 26 denen Lösung, eine Verringerung des Einflussparameters, die Vergrößerung des Parame- ters zum Ende der Suche und bidirektionales Planen mit zwei Ameisenkolonien verwen- det. Ziel ist es, optimale Ergebnisse zu erreichen und der zu schnellen lokalen Optimie- rung entgegen zu wirken. Besonders das Anpassen von Einflussparametern im Laufe der Suche und das Fallenlassen von bereits bekannten guten Lösungen führen zu weiteren guten Lösungen. Shou (2007) verwendet ebenfalls zwei bidirektional planende Ameisen- kolonien. Jede Ameisenkolonie besitzt dabei ihre eigene Pheromonmatrix. Nach einer bestimmten Anzahl an Suchschritten werden die Pheromonmatrizen aneinander angegli- chen. Somit wird ein zu schnelles Annähern an ein lokales Optimum vermieden. Die Su- che mit bidirektionalen Ameisenkolonien führt unter anderem zum Auffinden von vorher unbekannten Lösungen. Die Ameisenkolonieoptimierung wird von Shou (2007) und Merk- le et al. (2002) bereits erfolgreich verwendet, um rc-PSP zu lösen. Dabei werden gute Ergebnisse bei einer sehr geringen Laufzeit erzielt. Ebenso erfolgreich werden rc-M-PSP von Wang et al. (2010) und Zhao et al. (2009) optimiert. Die Anpassung der Ameisenop- timierung von rc-PSP zu rc-M-PSP ist dabei sehr einfach. Krüger und Scholl (2008) ver- allgemeinern von rc-PSP zu rc-M-PSP, indem sie Pseudoarbeitspakete als Pseudostart und Pseudoende für ein Multiprojekt anlegen. Zudem werden Vorgänger-, Nachfolgerbe- ziehungen zwischen den Endpunkten der einzelnen Projekte und dem Endpunkt des Pro- gramms festgelegt. Gleiches wird auch für Anfangspunkte durchgeführt. In einer derarti- gen Struktur können alle Multiprojekte wie einzelne Projekte geplant werden. Alle Optimie- rungsalgorithmen müssen somit nur geringfügig angepasst werden. In rc-PSP sowie rc-M- PSP wird bisher davon ausgegangen, dass Arbeitspakete und Projekte am gleichen Standort durchgeführt und Ressourcen zwischen ihren Arbeitspaketen ohne Kosten und zeitlichen Aufwand transportiert werden. Krüger und Scholl (2008) führen diese weitere Problemdimension in die ressourcengebundenen Mehrprojektplanungsprobleme mit Transferzeiten ein. Durch die Bereitstellung von Transferzeiten werden die Planungen von Arbeitspaketen genauer und die entstehenden Ablaufpläne mit ihren Deadlines präziser. Somit bieten Transferzeiten die Möglichkeit, den Transfer einer Ressource und ihre Auf- stellung zu berücksichtigen. Diese Transfers werden mit zeitlichem sowie monetärem Aufwand versehen. 3.3.4 Baufortschrittsvisualisierung Der Bau von Gebäuden und großen Anlagen bietet die Freiheit, den Ablauf unter Einhal- tung gewisser Restriktionen zu variieren. Diese betreffen u. a. das Bauverfahren, Abhän- gigkeiten der Bauabschnitte untereinander (z. B. Trocknung von Betonfundament vor wei- teren Bauabschnitten), Einhaltung von Terminen und Kosten sowie die Verfügbarkeit von Ressourcen für den Bau. Oftmals reicht hierfür die übliche abstrakte Darstellung des Bau- ablaufs als Gantt-Diagramm der Planung aus. Zunehmend kommen hierzu aber auch Visualisierungsverfahren zum Einsatz, die die Baustelle und das Gebäude als Bauobjekt in seinen Bauabschnitten realitätsnah darstellen. Weitere Gegenstände der Visualisierung sind u. a. das Bauumfeld mit den Zulieferern und deren Zufahrtsrouten sowie Randbedin- gungen wie Wetter und Verkehr. 3D zur Darstellung eines ausgewählten Bauzustands Stand der Wissenschaft und Technik 27 und seine Erweiterung zu 4D unter Einbeziehung der Veränderung des Baus über die Zeit sind heutzutage gängige Verfahren. 5D schließt sogar die Darstellung der aktuellen Kos- tenentwicklung mit ein. Grundsätzlich lassen sich bei der Visualisierung des Bauablaufs bzw. des Baufortschritts zwei Verfahren unterscheiden, die Visualisierung auf Basis des Projektplans und aktueller Projektdaten sowie die Visualisierung mittels eines Simulationsmodells. Das erste Verfahren orientiert sich bei der Visualisierung an dem Projektplan und gene- riert zu jedem Zustand des Projektablaufs aus den zu diesem Zeitpunkt zur Verfügung stehenden Daten des Bauvorhabens ein aktuelles Bild des Bauobjektes als 3D- Visualisierung. Grundlage hierfür ist die datentechnische Verknüpfung der Projektpla- nungsdaten mit den Daten aus dem Bereich der Konstruktion des Bauobjektes im Zuge des Building Information Modeling (BIM). BIM beschreibt eine Planungsmethode im Bau- wesen, die die Erzeugung und die Verwaltung von digitalen virtuellen Darstellungen der physikalischen und funktionalen Eigenschaften eines Bauwerks beinhaltet (Egger et al. 2013). Die Visualisierung erlaubt, ausgehend vom Projektplan auf der Basis der vorlie- genden Konstruktionsdaten eine Darstellung des aktuellen Bauzustandes, auf dessen Basis die am Bau Beteiligten Vorgehens- und Handlungsalternativen diskutieren und be- werten können. Hierzu gehört insbesondere das zeitliche Verlagern von Tätigkeiten ein- schließlich des Frontloadings (vgl. u. a. Bracht, Geckler und Wenzel 2011, S. 53). Grund- sätzlich ist das Ziel ein optimierter Projektablauf durch Transparenz (des aktuellen Zu- stands des Bauvorhabens) und ständige Anpassung des weiteren Vorgehens ausgehend von der aktuellen Projektsituation. Vertreten wird dieses Verfahren durch Werkzeuge wie z. B. Afinion, das Planung und Steuerung von Großbaustellen unterstützt, indem es Er- eignisse auf dem Lageplan der Baustelle in ihrer zeitlichen Abfolge sichtbar macht (vgl. Afinion 2015). Einer der bekanntesten Vertreter ist BIM 360 der Fa. AutoDesk, die den Standardisierungsprozess in der Baubranche auch maßgeblich vorantreibt (BIM360 2015). Auf eine Standardisierung und eine aufgabenadäquate Visualisierung zielt u. a. auch das Forschungsprojekt Mefisto, in dessen Rahmen eine visuelle Modell-, Informati- ons- und Wissensplattform mit dem Ziel, ein partnerschaftliches Management von Bau- projekten zu unterstützen (Mefisto 2015), entwickelt wurde. Das zweite Verfahren basiert auf einem eigenen Simulationsmodell, das die Prozesse des Bauvorhabens abbildet. Hierzu gehören nicht nur die Schritte des Bauens wie z. B das Ausheben der Baugrube, das Legen eines Fundaments oder Errichten von Mauern, son- dern auch die logistischen Prozesse einschließlich Ver- und Entsorgen der Baustelle mit bzw. von Material sowie der einzelnen Positionen im und am Bau, an denen die konstruk- tiven Bauprozesse stattfinden. Visualisierungen auf Basis eines Simulationsmodells be- schränken sich somit nicht auf die Darstellung des Baufortschritts, sondern zeigen insbe- sondere ablauftechnische Konflikte wie z. B. Überbedarf an Ressourcen, LKW-Staus oder sogar Krankollisionen. Viele ereignisdiskrete Simulationswerkzeuge, die ursprünglich vor- wiegend für stetig ablaufende Produktionsprozesse entwickelt wurden, bieten die Mög- lichkeit, auch baustellenspezifische (logistische) Prozesse abzubilden wie z. B. Plant Si- mulation der Fa. Siemens Tecnomatix oder Enterprise Dynamics der Fa. Incontrol. Beide Stand der Wissenschaft und Technik 28 bieten darüber hinaus auch die Funktionalität, die simulierten Prozesse mit ihrer Dynamik dreidimensional darzustellen. Besondere Bedeutung kommt hier anwendungsspezifischen Simulationsbibliotheken zu, um den Aufwand für die Modellierung im Rahmen zu halten. Ein Vertreter hierfür ist der STS-Baukasten (STS – Simulation Toolkit Shipbuilding), der eine große Anzahl von wiederverwendbaren und parametrisierbaren Komponenten mit 2D- und 3D-Visualisierung für die Modellierung zur Verfügung stellt. Ursprünglich für den Schiffbau entwickelt, wurde der Einsatzbereich im Rahmen der Kooperation SIMoFIT (Si- mulation of Outfitting in Shipbuilding and Civil Engineering) auf die Baubranche erweitert (SIMoFit 2015). Beide Verfahren stehen und fallen mit dem Aufwand, der für die Visualisierung anfällt. Somit ist es wichtig, dass die Modellierung auf der Verwendung von standardisierten Komponenten aufsetzt, für die auch eine entsprechende Visualisierung definiert ist. Zu- dem ist das Vorgehen zur Generierung der Visualisierung eindeutig zu definieren, z. B. mittels einheitlicher Formate und Modellierungskonventionen. 3.4 Logistiksimulation im Projektmanagement Während für die Absicherung der Logistik in der Serienfertigung schon seit vielen Jahren die ereignisdiskrete Ablaufsimulation im Einsatz ist (vgl. z. B. Bayer, Collisi und Wenzel 2003), wird sie bei der Realisierung von kundenindividuellen Einmalprodukten nur verein- zelt eingesetzt, dann jedoch sehr erfolgreich. Für dieses Vorhaben interessante Entwick- lungen finden sich vor allem im Bauwesen und im Schiffbau; einige Forschungen werden im Folgenden detaillierter ausgeführt. 3.4.1 Entwicklungen im Bauwesen (Hoch- und Tiefbau) Im Rahmen einer Industriekooperation entwickeln Günthner und Kraul (2008) ein Modell zur simulationsgestützten Analyse des Bauablaufs eines U-Bahnhofes unter Verwendung des Simulationsprogramms Plant Simulation (Fa. Siemens). Hierbei betrachten sie baulo- gistische Prozesse und übertragen die Simulationsergebnisse in einen Projektplan. Die Erkenntnisse aus diesem Projekt werden im Anschluss in einem Vorhaben innerhalb des Bayerischen Forschungsverbundes Virtuelle Baustelle (ForBau) zu einer Bausteinbiblio- thek für den Tiefbau weiterentwickelt (Wimmer, Horenburg und Günthner 2010). Das Vor- haben beschäftigt sich außerdem mit der Umsetzung eines standardisierbaren Prozess- modells der Baustellenabwicklung, der 3D-Modellierung des Bauwerks, der Baustelle und der Bauprozesse, der Zusammenführung der Daten aus den Bereichen Konstruktion und Planung, Vermessung, Arbeitsvorbereitung, dem Controlling und der Baustelle in einem Produktdatenmanagementsystem sowie der Ablaufsimulation der Bauprozesse zur Vali- dierung der statischen Projektpläne (vgl. auch Günthner und Bormann 2011). Auch Weber (2007) legt in seiner Dissertation den Fokus auf die Modellierung und Simulation von lo- gistischen Prozessen auf Baustellen. Allerdings betrachtet er Hochbaustellen und die dor- tige Baustellen- und Anlieferungslogistik. Als Simulationswerkzeug kommt Enterprise Dy- namics (Fa. INCONTROL GmbH) zum Einsatz. Einen Bezug zwischen dem eigentlichen Bauablauf und der Baulogistik stellt Weber jedoch nicht her. In ihrer Dissertation hat Stand der Wissenschaft und Technik 29 Chahrour (2007) Erdbauprozesse mit Hilfe von CAD-Modellen und des auf Petri-Netzen basierenden Simulators PACE (Fa. IBE Simulation Engineering GmbH) analysiert und hierbei das Bauprojekt in seiner Gesamtheit mit Bauablauf und Logistik des Erdabtrags betrachtet. Kugler (2012) widmet sich in seiner Dissertation der Bauablaufsimulation im Hochbau. Schwerpunkt seiner Forschungen ist die Überprüfung der Nutzung der Multi- agentensimulation unter Verwendung der im Hochbau üblichen CAD-Modelle. Auch die Projektpartner des im BMBF-Förderprogamm IKT 2020 geförderten Leitprojektes Mefisto (Mefisto 2015) weisen darauf hin, dass aktuelle Projektmanagementsysteme im Bauwe- sen nur Teilaspekte des Planungs- und Realisierungsprozesses behandeln und unter an- derem die Logistiksimulation für den Baubetrieb nicht unterstützen sowie ein erforderli- ches Risikomanagement meist nicht ermöglichen. Daher widmet sich das Vorhaben der Entwicklung eines Managementführungssystems für die Abwicklung von Bauprojekten. 3.4.2 Entwicklungen im Schiffbau Die Simulation wird laut Steinhauer (2008) seit Mitte der 1990er Jahre an die Herausfor- derungen der Unikatproduktion im Schiffbau angepasst und dort zur Unterstützung der Produktionsplanung eingesetzt. Als Lösung steht hier der Simulationsbausteinkasten STS für den Schiffbau zur Verfügung, der auf der bereits erwähnte Simulationssoftware Plant Simulation aufsetzt und wiederverwendbare, parametrierbare Bausteine zur Modellierung von schiffbaulichen Produktionen enthält (vgl. Steinhauer 2008). Auch die Verwendung regionaler Wetterdaten ist in der ereignisdiskreten Simulation maritimer Anwendungen bereits in der Entwicklung (Steinhauer 2011). In einer internationalen Kooperation SimCoMar (Simulation Cooperation in the Maritime Industries), an der Werften, Universi- täten und Forschungseinrichtungen beteiligt sind, wird der Werkzeugkasten auf breiter Basis weiterentwickelt (SimCoMar 2015). In der Kooperationsgemeinschaft SIMoFIT (vgl. auch SIMoFit 2015) erfolgt darüber hinaus seit 2006 eine branchenübergreifende Zu- sammenarbeit zwischen Schiffbau und Bauwesen zur Entwicklung eines constraint- basierten Simulationsansatzes (Steinhauer, König und Bargstädt 2007). Ziel ist die simu- lationsgestützte Planung von Ausbauprozessen, so dass die Vielzahl unterschiedlicher Projektbeteiligter, Ausführungsvarianten, Reihenfolgeabhängigkeiten und die jeweiligen dynamischen Produktionsumgebungen geeignet Berücksichtigung finden. Der constraint- basierte Ansatz (vgl. beispielsweise König et al. 2007, König und Beißert 2008, Beißert, König und Bargstädt 2010, Beißert 2011) integriert einen sogenannten Constraint- Manager in den STS-Simulationsbaukastens, so dass individuelle und dynamische Be- dingungen in Bezug auf Vorgänger-Nachfolger-Beziehungen in Arbeitsschritten, Abhän- gigkeiten von Zeitpunkten sowie Verfügbarkeiten von Ressourcen (z. B. Personal) und Material abgebildet werden können. Der Ansatz von König und Beißert (2008) wurde von Voigtmann und Bargstädt (2010) um Aspekte der Baulogistik (beispielsweise zur Flä- chenbelegung, zur Umlagerung von Materialien, zur Einschränkung der Begehbarkeit von Arbeitsbereichen oder auch zu Entsorgung leerer Transporthilfsmittel) erweitert. Stand der Wissenschaft und Technik 30 3.4.3 Simulationsunterstützung für Logistik und Projektmanagement Die aufgeführten Forschungsarbeiten zeigen zum einen, dass die Betrachtung logistischer Fragestellungen in Kombination mit der Projektplanung nicht ganz neu ist, jedoch mit Si- mulationsunterstützung bisher vor allem in den Bereichen Bauwesen (Hoch- und Tiefbau) und Schiffbau erfolgen und sich – mit Ausnahme des Schiffbaus – auf Forschungsvorha- ben und Einzelanwendungen beziehen. Hofstadler (2007) sieht für die Bauindustrie ein grundlegendes Problem darin, dass in der Arbeitsvorbereitung kaum Zeit besteht, die ver- schiedenen Bauverfahren zu vergleichen und die verschiedenen Möglichkeiten des Bau- ablaufs, der Ressourcenverteilung oder auch der Baustelleneinrichtung zu prüfen und zu bewerten. Er fordert Werkzeuge zur schnellen Modellierung und Parametrisierung, die mit bausteinorientierten Lösungen für spezielle Anwendungsbereiche auch angegangen wer- den (vgl. Steinhauer und König 2010, Mefisto 2015, Wimmer, Horenburg und Günthner 2010). Die dienstleistungsorientierte Nutzung der Methoden wird allerdings aufgrund des mit der Modellierung und Datenbeschaffung verbundenen Aufwandes, der unzureichen- den Vernetzung von Projektplanungsprozess, Logistikprozess und Baufortschritt sowie der Diskrepanz der Detaillierungsgrade der einzubeziehenden Daten und Modelle zurzeit noch erheblich erschwert (Kugler 2012). 3.5 Geographische Informationssysteme (GIS) Ein Potenzial zur Verbesserung der Planungsqualität im Projektmanagement ist die Nut- zung von geografischen Informationssystemen (GIS). Dass heute etwa 50% aller Smartphone-Apps auf Geodaten zurückgreifen (Ehlers und Schiewe 2012) zeigt, wie wichtig Geoinformationen und deren Verarbeitung sind. Einen leichten Zugang zu Geoin- formationen erhält die Öffentlichkeit seit der Jahrtausendwende mit der Entwicklung von sogenannten Internet-GIS, oder auch Online- bzw. Web-GIS, worunter alle Geo- Informationssystem zu verstehen sind, welche sich Internet-Technologien bedienen (Kor- duan und Zehner 2008, S. 7). Bill (2010, S. 8) bezeichnet ein Geoinformationssystem als ein "rechnergestütztes System, das aus Hardware, Software und Daten besteht und mit dem sich raumbezogene Problemstellungen in unterschiedlichsten Anwendungsgebieten modellieren und bearbeiten lassen". Aus der Definition wird deutlich, dass GIS sowohl eine Bezeichnung für die Technologie, die Produkte als auch für das Vorhaben zur Bereit- stellung und Behandlung von Geoinformationen ist. Im Deutschen hat sich neben dem Begriff Geoinformationssystem auch die Bezeichnung Geographisches Informationssys- tem fest etabliert. Im Englischen hingegen findet auch die Bezeichnung Spatial Informati- on System (Raumbezogenes Informationssystem) Verwendung (Bill 2010). Gerade aus der englischen Bezeichnung wird eine der wesentlichen Eigenschaften von Geoinformati- onen deutlich, nämlich deren Raumbezug. Hierbei wird zwischen dem direkten Raumbe- zug (auch primäre Metrik genannt), also den zwei- oder dreidimensionalen Koordinaten, und dem indirekten Raumbezug (sekundäre Metrik) mit geringerer Genauigkeit und stär- kerem Anwendungsbezug, wie beispielsweise Orts- und Straßennamen, Adressen oder Kennziffern für bestimmte Bereiche, unterschieden (Bill 2010). Geoinformationssysteme arbeiten objektbezogen, wobei ein Objekt ein Element (Entität) der realen Welt oder der Stand der Wissenschaft und Technik 31 Vorstellungswelt beschreibt, welchem neben dem Attribut des Raumbezuges (direkt und/oder indirekt) auch weitere messbare oder benennbare Eigenschaften zugeordnet werden können (Hennermann 2006, S. 37f.). Diese Objekte (Geodaten) können in einem Geoinformationssystem erfasst, revidiert, verwaltet, reorganisiert, analysiert und präsen- tiert werden. Dabei erlauben verschiedene Sichten sehr vielfältige Anwendungsmöglich- keiten. Die Speicherung von Geodaten kann entweder über Rasterdaten oder über Vek- tordaten erfolgen. Bei Rasterdaten wird die räumliche Position über ein Zeilen- /Spaltensystem angegeben, zumeist entstehen gleichgroße quadratische Zellen (Pixel), welche die Attributinformationen tragen. In GIS sind dies zumeist Bilddaten mit geogra- phischem Bezug, z. B. Satellitenaufnahmen. Bei Vektordaten hingegen werden Objekte in einem kartesischen Koordinatensystem repräsentiert durch eine Liste geordneter x-/y- Koordinaten, beschrieben und diesen wiederum die Attribute zugeordnet. Die Einbindung von GIS-Daten in die Simulation bietet gerade in der Logistikplanung ver- schiedene Vorteile. So können zum einen Routenberechnung automatisiert durchgeführt werden. Speziell im Anlagenbau bietet sich die Möglichkeit, über Höhenprofile oder Daten zu Brückenhöhen bestimmte Strecken auf ihre Eignung für Schwertransporte zu prüfen. Zum anderen besteht die Möglichkeit, verkehrsspezifische Daten wie Baustellen oder ty- pische Stausituationen einfließen zu lassen. Somit kann durch die Integration von GIS in die Projektsimulation deren Güte prinzipiell verbessert werden und somit zu einem besse- ren Ergebnis beitragen. Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 32 4 Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse Dieses Kapitel beschreibt zunächst den Ablauf des hier dokumentierten Forschungspro- jektes und die in den einzelnen Arbeitsschritten durchgeführten Arbeiten. Der zweite Teil fokussiert sich dann auf die eigentlichen Ergebnisse der einzelnen Arbeitsschritte. 4.1 Beschreibung des Projektablaufs Die Erarbeitung der später dokumentierten Projektergebnisse erfolgt gemäß der ursprüng- lichen Planung in sieben Arbeitsschritten, die im zeitlichen Verlauf in Abbildung 1 darge- stellt sind. Beginnend mit einer Ist-Aufnahme der aktuellen Projektmanagementprozesse bei den beteiligten Partnern sowie einer Anforderungsanalyse bilden der Entwurf der Me- thodik zur simulationsgestützten Projektplanung sowie die technische Gesamtarchitektur mit möglichen Nutzungskonzepten den Hauptteil des Forschungsprojektes. Um die gene- rierten Ideen und Ansätze sinnvoll validieren und evaluieren zu können, erfolgt eine proto- typische Implementierung einzelner Funktionalitäten anhand eines Demonstrators. Über den gesamten Projektverlauf werden die erzielten Ergebnisse mit den Partnern diskutiert, dokumentiert und, wo möglich und sinnvoll, wieder in die Praxis transferiert. Abbildung 1: Arbeitsschritte von simject im zeitlichen Verlauf Arbeitsschritt 1 dient der Aufnahme von KMU-spezifischen Prozessen, Vorgehensweisen und Methoden im Anlagenbau. Hierzu werden zu Beginn des Projektes im Rahmen einer ersten PA-Sitzung die Projektbesonderheiten im Anlagenbau in Bezug auf Planung und Logistik bei den beteiligten Unternehmen zunächst diskutiert und auf Basis von einschlä- gigen Literaturanalysen ergänzt. In den Gesprächen mit den beteiligten Unternehmen während der ersten PA-Sitzung stellt sich heraus, dass aufgrund der unternehmensspezi- fischen Projektbelastung durch Interviewleitfäden vorbereitete Einzelinterviews gewünscht sind und die Interviews zur Erhebung der Informationen für Arbeitsschritt 1 und 2 kombi- niert werden sollen. Aus diesem Grund wird der Interviewleitfaden so ausgearbeitet, dass er auch zur Erfassung von Anforderungen in Arbeitsschritt 2 genutzt werden kann. Dies erlaubt zum einen, vertrauliche Unternehmensinterna an die Forschungsstellen, nicht aber in den PA zu kommunizieren, zum anderen kann die Belastung der Unternehmen für Ein- zelinterviews konzentriert werden. Um die Bandbreite möglicher Entwicklungen aufzuzei- gen, verdeutlicht die Flensburger Schiffbau-Gesellschaft mbH & Co. KG ihre aktuelle Si- mulationsplattform zur Unterstützung von Schiffbauprojekten; die DOOSAN Lentjes GmbH erläutert ausführlich ihr unternehmensinternes Master Process System. Aus den Erkenntnissen der Ist-Aufnahme wird ein neutrales Referenzmodell für das Projektmana- gement des Anlagenbaus abgeleitet und in einer zweiten PA-Sitzung vorgestellt, diskutiert und ergänzt. Die Diskussion unternehmensspezifischer Referenzmodelle wird grundsätz- Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 33 lich nur in den Interviews geführt; Erkenntnisse werden in das neutrale Referenzmodell überführt. Im Arbeitsschritt 2 erfolgt unter Nutzung des erwähnten Interviewleitfadens die Erhebung von technischen, funktionalen und organisatorischen Anforderungen an ein Projektmana- gement; die gewählte Vorgehensweise entspricht der des ersten Arbeitsschrittes. Neben den im Fokus des Projektes stehenden Anforderungen werden auch über den inhaltlichen Projektkern hinausgehende Wünsche diskutiert. Zusätzlich wird eine umfassende Analyse bestehender Forschungsarbeiten und wissenschaftlicher Ergebnisse Dritter durchgeführt. In diesem Zusammenhang findet auch ein Gespräch mit der Bauinformatik der Ruhr- Universität Bochum statt, um Ähnlichkeiten mit dem klassischen Hoch- und Tiefbau zu ermitteln. Die abschließende Diskussion der Ergebnisse erfolgt auf der dritten PA- Sitzung im März 2014. Zusätzlich zur Anforderungsabfrage bei den Unternehmen mittels der In- terviewtechnik erfolgt die Formulierung von User-Stories zur Abbildung der Werkzeugan- forderungen (vgl. Anhang III – Anforderungen als User-Stories). Basierend auf den Ergebnissen aus Arbeitsschritt 1 und 2 wird in Arbeitsschritt 3, der ins- gesamt eine Laufzeit von 14 Monaten umfasst, mit der Konzeption einzelner Lösungsan- sätze für Logistiksimulation, Projektplanerstellung, -simulation und -optimierung sowie 3D- Visualisierung des Projektfortschritts begonnen. Hierbei werden zunächst die einzelnen Fragestellungen zur durchgängigen Nutzung einer Plattform aus den PA-Sitzungen auf- gegriffen, um anhand des Standardreferenzszenarios Ansätze zu deren Lösung zu entwi- ckeln. Das Hauptaugenmerk liegt auf einer schnellen Entwicklung von Teillösungsansät- zen, anhand derer die detaillierteren Lösungsansätze, deren mögliche Integration in eine Gesamtumgebung sowie daraus abgeleitet die Formulierung von Schnittstellen fundiert, diskutiert werden. Diese Lösungsansätze dienen als Kommunikationsbasis gegenüber den PA-Mitgliedern, um deren Anregungen in die eigentlichen Lösungsansätze zeitnah aufnehmen zu können. Bei der Bearbeitung des Arbeitsschrittes 3 zeigt sich aufgrund des gewählten agilen Ent- wicklungsprozesses in enger Zusammenarbeit auch mit dem PA, dass die Einbindung der Lösungsansätze für die Teilaufgaben in einer Gesamtarchitektur auch durch die Gesamt- architektur mitbestimmt wird. Aus diesem Grund wird der Arbeitsschritt 4 bereits im Okto- ber 2013 begonnen. Die in 2013 konzipierte grobe Gesamtarchitektur wird in 2014 weiter detailliert und in Bezug auf die seitens der Firma SimPlan AG zur Verfügung gestellte Entwicklungsplattform SimAssist zu einem abgestimmten Gesamtkonzept erweitert, so dass projektspezifische Plug-ins sukzessive eingebunden werden können. Unter Verwendung der Ergebnisse aus den Arbeitsschritten 3 und 4 werden Teile der Me- thodik in Form eines ablauffähigen Demonstrators implementiert. Hierzu zählen Plug-ins zum Importieren vorhandener Projektpläne aus der Standardsoftware MS Projekt, zur Simulation von Projektplänen, zur heuristischen Optimierung von Projektplänen sowie zur Kopplung verschiedener Simulationsmodelle innerhalb eines Planungsprojektes. Parallel zur Realisierung einzelner Plug-ins wird ein abgestimmtes Daten- und Informationsmodell durch das Konsortium entwickelt, so dass die in den verschiedenen Teilsystemen benötig- ten Daten möglichst gut auf einer gemeinsamen Begriffsontologie aufbauen und relevante Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 34 Planungsinformationen an genau einer Stelle im integrierten Datenmodell verwendet wer- den. Abschließend werden einzelne, konkrete Planungsmodelle für Windkraftanlagen sowie Windkraftanlagenparks umgesetzt und validiert, um zum einen den Demonstrator zu tes- ten, zum anderen die Durchgängigkeit der Entwicklung an einem praxisnahen Beispiel aus dem Anlagenbau aufzuzeigen. Mit den Beispielen können einzelne Bauprojekte aber auch Multiprojektpläne bewertet werden. Für die Kopplung verschiedenartiger Simulati- onsmodelle innerhalb einer Anlagenplanung ist besonders die Frage interessant, inwie- weit die Simulation eines Logistikszenarios die Generierung einer Plansimulation unter- stützen kann. Hierzu wird für die Montage einer Windenergieanlage ein Simulationsmodell erstellt, das ausgehend von einem deterministischen Plan als Eingabedatei alle logistikre- levanten Prozesse bis hin zu Transport und Montage der Bauteile simuliert. Die hierbei durch Wechselwirkungen zwischen den Logistikprozessen entstehenden Abweichungen von der Planvorgabe werden in den Plan als Verteilungsfunktionen zurückgespielt, so dass Daten für eine Plansimulation gemäß der Monte-Carlo-Methode zur Verfügung stan- den. Die Evaluation der Projektergebnisse wird als zweistufiger Prozess umgesetzt. Auf der 5. PA-Sitzung am 05.11.2014 erfolgt zunächst die Evaluation des Nutzungsprozesses der Methodik. Dieser wird gemeinsam von den beiden Forschungsstellen in einer ausführli- chen Präsentation vorgestellt und diskutiert; Anmerkungen seitens der PA-Mitglieder flie- ßen direkt in die Überarbeitung ein. In einem zweiten Schritt wird die Methodik auf Basis des Demonstrators evaluiert. Hierzu wird in 2015 ein Evaluationsleitfaden entwickelt, der als Basis für die durchzuführende Evaluation im Rahmen des 6. PA-Meetings sowie indi- vidueller Evaluationsgespräche dient. Der Leitfaden fokussiert insbesondere die Überprü- fung der Einsetzbarkeit für KMU in Bezug auf Plausibilität, grundsätzliche Anwendbarkeit und Relevanz der Plug-ins. Alle Ergebnisse der abgeschlossenen Arbeitsschritte sind entsprechend dokumentiert. Des Weiteren werden die erreichten Ergebnisse im Rahmen von einschlägigen wissen- schaftlichen und industrienahen Veranstaltungen diskutiert und präsentiert (vgl. auch Ka- pitel 6). 4.2 Beschreibung der Projektergebnisse Dieser Abschnitt beschreibt die wesentlichen Ergebnisse des hier dokumentierten For- schungsprojektes. Aufgrund der besseren Lesbarkeit sind Teile der Ergebnisse in detail- lierter Form in den Anhängen zu finden. Die grundsätzliche Gliederung orientiert sich da- bei an den realisierten Arbeitsschritten des Projektes (vgl. Abschnitt 4.1). 4.2.1 Ist-Aufnahme Prozesse, Aufbau Referenzmodell Zu Projektbeginn wird zunächst der aktuelle Stand zum Projektmanagement bei den be- teiligten Partnern im PA ermittelt. Hierzu wird ein Interview-Leitfaden entwickelt (vgl. An- hang II – Interviewleitfäden), der als Basis für die mit den Industrievertretern durchzufüh- renden Interviews dient. Die aus den Interviews zusammengeführten Ergebnisse werden Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 35 den Mitgliedern des PA vorgestellt und erneut abgestimmt. Auf Basis der Ergebnisse und der in den Interviews erstellten Projektplanungsprozesse bei den beteiligten Partnern wird im Nachgang ein Projektreferenzmodell erstellt, das alle wesentlichen Arbeitsschritte der unternehmensindividuellen Vorgehensweisen in einem neutralen Prozessmodell vereint. Als Beispielprodukt wird ein fiktiver Fluxkompensator verwendet, um die Produktneutralität im Konsortium sicherzustellen (Übersicht siehe Abbildung 2). Abbildung 2: Prozessreferenzmodell „Fluxkompensator 2.3 – Übersicht Teilaufgaben“ Das Prozessreferenzmodell umfasst insbesondere auch die logistikrelevanten Prozesse sowie ein Evaluationsszenario, das die unterschiedlichen Facetten der relevanten Unter- nehmen enthält. In einer ergänzenden Masterarbeit (vgl. Abschnitt 6.2) wird zudem ein Referenzprozess mit Hilfe von BPMN 2.0 (Business Process Model and Notation) model- liert, um aus einer Identifikation und Analyse von für ein Planungsprojekt im Anlagenbau charakteristischer Risiken Erkenntnisse zu gewinnen, die in der Praxis eine störungsfreie Durchführung eines Entwicklungsprojektes ermöglichen. 4.2.2 Anforderungsanalyse, funktionales und technisches Lastenheft Parallel zur Aufnahme der IST-Prozesse bei den Unternehmen erfolgt der Aufbau eines Anforderungskatalogs. Die Anforderungen sind dabei zunächst in thematische Bereiche kategorisiert (z. B. Simulation, Datenbank, Visualisierung) und werden dann in Abstim- mung mit dem PA gewichtet in MUSS, SOLL und KANN-Funktionalitäten. Die Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 36 Priorisierung erfolgt dabei sowohl nach dem Mehrwert innerhalb des Gesamtkonzeptes als auch nach der Fokussierung des Forschungsprojektes selbst. Diese abgestimmten Ergebnisse bilden die Basis für die weiteren Arbeiten und die Evaluation der Forschungs- ergebnisse. Die erzielten Ergebnisse umfassen sowohl technische als auch funktionale und organisa- torische Anforderungen. Hierzu zählen auch Anforderungen an das Wechselspiel zwi- schen den einzelnen Komponenten wie Logistiksimulations- und Projektmanagementmo- dell oder Projektmanagementmodell und 3D-Visualisiserung. Neben der eigentlichen Auf- listung werden alle Anforderungen als User-Stories beschrieben (vgl. Abbildung 3, detail- liertere Liste siehe Anhang III - Anforderungen als User Stories). Abbildung 3: Auszug aus dem Anforderungskatalog in Form von User-Stories In der geplanten Methodik sind neben den Aufgaben zur Projektplanung auch die Unsi- cherheiten in Planungsschritten sowie die logistischen Restriktionen als Anforderungen einzubeziehen. Im Einzelnen sollen folgende methodische Ergänzungen zu den heute in der Praxis verwendeten Projektplanungsmethoden erreicht werden (vgl. auch Ab- schnitt 2.2):  Erweiterung von Projektplänen in Form von Flussdiagrammen, Gantt-Charts oder Netzplänen um simulationsgestützte Methoden zur Risikobewertung eines indivi- duellen Projektplans. Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 37  Verbesserung der Planung durch Ablaufsimulation logistischer Prozesse und Risi- kobewertung als Entscheidungsunterstützungsfunktionen.  Verbesserung des Gesamtportfolios der Projektplanung (Durchführung eines Mul- ti-Projektmanagements).  Verbesserung der Projektüberwachung und Reaktion auf Planänderungen.  Automatische Erzeugung alternativer Projektpläne.  Verbesserte Projektüberwachung durch 3D-Baufortschrittsvisualisierung.  Systematische Ablage von Projektdaten zur Wiederverwendung und konti- nuierliche Verbesserung der Planungsdatenqualität durch Rückführung der Ist- Daten aus den Planungsprozessen und Verwaltung von Erfahrungswerten ver- gangener Projekte. Die spezifischen Anforderungen der über den PA beteiligten Unternehmen ergänzen die obigen Anforderungen:  Unterstützung einer disziplinübergreifenden Zusammenarbeit, Schaffung von Transparenz und Verantwortlichkeiten.  Einbindung von Erfahrungswissen aus vorangegangenen Projekten.  Schaffung einer validen Datenbasis, automatische Integration der Daten in eine Projektplanungsmethodik und Vernetzung z. B: mit einem ERP-System.  Optionale Einbindung von GIS- und Wetterdaten. Kontrovers wird die automatische Generierung von Bauanleitungen als Unterstützung des Montage- und Bauprozesses diskutiert. Diese Anforderung hängt stark von spezifischen Restriktionen ab, beispielsweise der Vergabe des Montage- oder Bauprozesses an Dritt- firmen, ggf. sogar im Ausland, mit jeweils neuem Personal pro Projekt. Eine zwingende Voraussetzung zur Erreichung einer hohen Akzeptanz der zu entwickelnden Methodik ist, dass die Projektpläne weiterhin mit den heute in den jeweiligen Unternehmen eingesetz- ten Methoden zu erstellen sind; gleichzeitig sollen die Methoden sinnvoll vernetzt und qualitativ hochwertige Analysen integriert werden. Die Interviews in den beteiligten Unter- nehmen des Anlagenbaus zur Energie-, Kraftwerk- und Umwelttechnik zeigen allerdings, dass die verwendeten Projektmanagementpläne und Planungsprozesse stark abhängig sind von der Unternehmensgröße, dem Projektvolumen und dem zu erstellenden Produkt selbst. Die Bandbreite der eingesetzten Methoden reicht von Prozessstrukturplänen, Mei- lensteinplänen, Netzplänen, Gantt-Charts, Ressourcen-, Kosten- und Risikodiagrammen, Fertigungsplänen bis hin zu Excel-Listen, wobei einzelne Pläne ggf. gar nicht (regelmä- ßig) zum Einsatz kommen. Um dem Wunsch der Unternehmen nach einem transparenten Projektmanagementpro- zess nachzukommen und auch die Einbindung von Erfahrungswissen aus voran- gegangenen Projekten zu ermöglichen, wird zum einen im Sinne eines Workflows ein Vorgehensmodell zur logistikintegrierten Projektplanung definiert, zum anderen werden sogenannte Referenzprojektpläne mit den jeweiligen produkt-, technologie-, prozess- oder Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 38 auch ressourcenbedingten Restriktionen formuliert. Mit ihnen kann auch die potenziell erreichbare Qualität der Planungsergebnisse bestimmt und die Ermittlung angemessener Detaillierungsgrade der Logistikmodelle festgelegt werden, die für die Planung der logisti- schen Prozessschritte genutzt werden. 4.2.3 Entwurf der Methodik Grundanliegen der hier entwickelten Methodik ist es, die im Planungsprozess enthaltenen Risiken besser zu berücksichtigen. Hierzu wird das klassische Vorgehen der Planung um Teilschritte ergänzt, die einzelnen Risikoparametern in Planung und Steuerung eines Pro- jektes möglichst adäquate, stochastische Wahrscheinlichkeitsverteilungen zuordnen. Da- tenquellen dieser Wahrscheinlichkeitsverteilungen können sowohl historische Projektda- ten, Einschätzungen des Planers als auch Ergebnisse aus detaillierteren Planungsmodel- len sein, beispielsweise einer Logistiksimulation. Die heute deterministische Planung wird dann durch verschiedene Simulations-, Optimierungs- und Visualisierungsmethoden an- gereichert, die diese stochastischen Einflüsse berücksichtigen und das jeweilige Pla- nungsergebnis um die zusätzlich gewonnenen Informationen ergänzen. Im Ergebnis er- hält der Planer somit eine realistischere Einschätzung der in seiner Planung enthaltenen Projektrisiken und deren Auswirkungen auf die Gesamtplanung. Abbildung 4: Hauptprozesse Ein simulationsgestütztes Projektmanagement mit integrierter Betrachtung der Logistik muss den erweiterten Planungsprozess als Ganzes unterstützen können. Hierzu werden zu Beginn des Projektes in dem Vorhaben zugrunde gelegten erweiterten Planungspro- zess fünf Hauptprozesse identifiziert und über ihre elementaren Funktionen beschrieben (siehe Abbildung 4). Basierend auf dieser Prozessstruktur wird jeder Hauptprozess mittels der Prozessbe- schreibungssprache BPMN beschrieben. Hierdurch werden die einzelnen Funktionen zu einem logischen Ablauf gebracht und die jeweilige Unterstützung des Prozesses mittels der zu entwickelnden Methodik beschrieben. Auf Basis der abgeleiteten Arbeitsprozesse können konkrete Architekturentwürfe entwickelt werden, die im weiteren Verlauf eine technische Unterstützung der einzelnen Arbeitsprozesse in Form von einzelnen Funkti- onsmodulen erlauben. Nachfolgend werden die Hauptprozesse im Detail erläutert. •Neuplanung •basierend auf historischen Projektablauf- plänen / Vorlagen / Referenzplänen •manuell •basierend auf historischen Projektablauf- plänen •basierend auf Ergebnissen der Logistiksimulation •Projektablauf- simulation •Visualisierung der Simulations- ergebnisse •Visualisierung des Baufortschritts •Planoptimierung •Soll-Ist-Vergleiche Plansimulation  und  ‐visualisierung Definition von  Wahrscheinlich‐ keiten Deterministi‐ sche Plan‐ erstellung Ergebnis‐ analyse Projekt‐ realisierung •Vergleich der Gesamtziele mit Ist-Ergebnissen •Vergleiche mit historischen Daten •Erstellung neuer Referenzpläne Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 39 Deterministische Planerstellung: Die Erstellung deterministischer Projektpläne kann von Grund auf neu erfolgen oder auf bestehende Pläne zurückgreifen. Diese Pläne sind in erster Linie Ergebnis einer ausführlichen Analyse abgeschlossener Projekte. So kann die Analyse unter anderem Vorgaben für einen prinzipiellen Projektablauf als Template und erste Zeitvorgaben für spezifische Arbeitspakete liefern (vgl. Abbildung 5). Abbildung 5: Hauptprozess „Deterministische Planerstellung“ Der Prozess berücksichtigt die Suche von Planvorlagen als Vorlagensuche, die auf ein entsprechendes Planrepository zurückgreift. Die Planung von Grund auf nutzt existieren- de Werkzeuge wie MS Project, deren Ergebnisse für die Weiterverarbeitung exportiert werden. Plausibilitätsprüfung und Planoptimierung runden diesen Hauptprozess ab. Definition von Wahrscheinlichkeiten (Abbildung 6): Zur Vorbereitung der Projektplansimu- lation sind die unterschiedlichsten Unwägbarkeiten und Unsicherheiten im Rahmen eines Projektes mit entsprechenden Wahrscheinlichkeiten einzuschätzen (ggf. über eine ent- sprechende Wahrscheinlichkeitsfunktion), die unter anderem die Variation der Dauer oder Verzögerungen von Start- und Endzeitpunkten einzelner Arbeitspakete betreffen können. Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 40 Abbildung 6: Hauptprozess „Definition von Wahrscheinlichkeiten“ Dies kann auf manuellem Wege geschehen, es kann aber auch über die Analyse spezifi- scher Arbeitspakete erfolgen. Liegen für Arbeitspakete Erfahrungswerte aus der Vergan- genheit vor, liegt es nahe, die Wahrscheinlichkeiten über die Analyse historischer Daten zu ermitteln. Für die Abbildung logistischer Prozesse im Rahmen von Arbeitspaketen bie- tet sich die ereignisdiskrete (Logistik-)Simulation an. In ihr können im Detail einzelne Ein- flussfaktoren, von der Auswahl der Transportrouten zu einer Baustelle bis hin zur Einlastung von Fahraufträgen und resultierender Ressourcennutzung, berücksichtigt wer- den. Die in ihr ermittelten Abweichungen in den Logistikprozessen können als Wahr- scheinlichkeiten in den Projektgesamtplan zurückgespielt und berücksichtigt werden. Projektplansimulation und -visualisierung (Abbildung 7): Die Simulation der Projektpläne nach dem Monte-Carlo-Prinzip erlaubt es, die Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Ar- beitspakete in der Gesamtplanung zu berücksichtigen, um letztendlich bewertbare Aussa- gen über Termine und Dauer treffen zu können. Ergebnisse sind nicht deterministisch geplante Termine, sondern eine Bandbreite, die mit einer entsprechenden Wahrschein- lichkeitsfunktion beschrieben wird, z. B. frühester und spätester Endzeitpunkt sowie die Wahrscheinlichkeiten einzelner Termine innerhalb dieses Intervalls. Hierzu ist der Pro- jektplan anzupassen und mit den entsprechenden Informationen zu versehen. Gegebe- nenfalls lässt sich bereit vor der Simulation eine Optimierung der Arbeitsschritte durchfüh- ren (siehe hierzu auch Abschnitt 4.2.3.4). Existiert eine historische Grundlage für die Wahrscheinlich-keitsdefinition ManuelleEingabenutzen Historische Datengrundlage nutzen (Logistik-) Simulation nutzen (Logistik-) Simulator (PlantSim) Datenbasierter Wahrscheinlich Keitsgenerator (z.B. R-Project) GIS System (z.B. MapPoint) Modell- Repository Simulations -ergebnisse Wahrschein- lichkeits- definition Ja Existiert ein Logistikmodellfür die Wahrscheinlich-keitsdefinition JaNein Nein Sind die Unwägbarkeiten des Plans ausreichend spezifiziert? Ja Nein Plan- Repository Determi- nistischer Plan (ggf. optimiert) Plan mit Task- Wahrscheinlich- keiten GIS Daten Interner Plan Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 41 Abbildung 7: Hauptprozess „Projektplansimulation und -visualisierung“ Die Ergebnisse der Simulation werden als erweiterter Projektplan, einem Gantt-Chart, in dem die Abweichungen angezeigt werden, visualisiert. Ein anschließender Optimierungs- prozess erlaubt es, ausgehend von den Ergebnissen der Simulation, am Plan Korrekturen vorzunehmen und deren Auswirkungen in einem weiteren Simulationslauf zu verfolgen. Somit wird der Plan hier in einem iterativen Prozess verbessert. Zusätzlich bietet sich hier zur Einbeziehung weiterer Zielgruppen durch eine realitätsnahe Darstellung neben der abstrakten Visualisierung in einem Gantt-Chart auch die 3D-Visualisierung an, mit deren Hilfe sich einzelne Stufen des Baufortschritts, basierend auf dem Realisierungsgrad der einzelnen Arbeitspakete, darstellen lassen. Projektrealisierung (Abbildung 8): Während der Projektrealisierung wird der mit Hilfe der Simulation optimierte Soll-Plan mit den aktuellen Ist-Daten ständig abgeglichen. So wer- den unter anderem Verzögerungen beim Start von Arbeitspaketen sowie deren Dauer dokumentiert und mit der in der Simulation ermittelten Bandbreite der Ergebnisse abgegli- chen. Hierzu wird der optimierte und simulierte Soll-Plan wieder als ein für gängige Pla- nungswerkzeuge wie MS Projekt lesbarer deterministischer Soll-Plan exportiert. Dabei fließen die Planabweichungen mit ihrer Bandbreite in die Erstellung dieser Pläne z. B. als Mittelwert ein. Damit liegen nach der Realisierung eines Projektes der ursprüngliche de- terministische Plan, der optimierte und simulierte Soll-Plan, ein für die Projektrealisierung wieder auf eine deterministische Form zurückgeführter Soll-Plan sowie die in ihm doku- mentierten Abweichungen als Ist-Daten für die abschließende Ergebnisanalyse vor. Sim As sis t Fre md -IT Be arb eit un gs pro ze ss Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 42 Abbildung 8: Hauptprozess „Projektplansimulation und -visualisierung“ Ergebnisanalyse (Abbildung 9): Nach Projektende erfolgt eine eingehende Analyse der Soll-Pläne (simuliert und vereinfacht deterministisch) anhand der während der Projektrea- lisierung protokollierten Projektverlaufs. Hierzu werden Soll-Daten mit den Ist-Daten, wie z. B. Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Startzeitpunkte oder geplanter und tatsächli- cher Dauer von Arbeitspaketen, miteinander abgeglichen. Zusätzlich können, wenn sie bereits vorliegen, historische Gesamt-Soll- und -Ist-Daten vergleichbarer Projekte in die Analyse mit einbezogen werden. Ziel dieses Prozesses ist neben der eigentlichen Steue- rung des Projektes der sukzessive Aufbau einer Wissensbasis, bestehend aus analysier- ten und dokumentierten Projektplänen, die es erlaubt, ggf. für bestimmte Projekte geeig- nete Referenzpläne oder Plan-Templates zu generieren, die wiederum im Hauptprozess "Deterministische Planung" zur Verbesserung der Neuplanung herangezogen werden können. Mit der abschließenden Analyse der Ergebnisse und der anschließenden Nutzung der gewonnenen Erkenntnisse bei der Planung neuer Projekte schließt sich ein Iterationszyk- lus, der eine ständige Verbesserung der Planungsqualität erwarten lässt. Zusätzlich sind Abgleiche zwischen den Hauptprozessen nicht ausgeschlossen, so dass z. B. auch be- reits während des Nutzungsprozesses Verbesserungen durch Rückspielen von Erkennt- nissen des aktuell realisierten Projektes in die Plansimulation und anschließender Anpas- sung des Soll-Planes möglich sind. Zudem müssen auch nicht alle der hier aufgeführten Aufgaben in einem Hauptprozess ausgeführt werden. Hieraus ergibt sich die Forderung nach einer möglichst flexiblen Unterstützung des Nutzungsprozesses durch ein geeigne- tes IT-Werkzeug. Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 43 Abbildung 9: Hauptprozess „Ergebnisanalyse“ 4.2.3.1 Schnittstelle zu MS Project 2013 Aufgrund der im Arbeitsschritt 2 ermittelten und aufgestellten Anforderungen wird eine Schnittstelle zwischen der Entwicklungsplattform SimAssist und der Standardlösung MS Project 2013 konzipiert. Die Schnittstelle besteht aus zwei Komponenten: Ein Modul ProjectPlanReader bietet eine Methode, um einen deterministischen Projektplan in die Entwicklungsumgebung SimAssist einzulesen. Ein weiteres Modul ProjectPlanInterface beinhaltet ein Schema für die Aufbewahrung des eingelesenen deterministischen Projekt- plans und Methoden, um einen deterministischen Projektplan in einen stochastischen Projektplan zu erweitern. Alle in diesem Rahmen konzipierten Komponenten besitzen Methoden, um eine problemlose Kommunikation untereinander zu gewährleisten. 4.2.3.2 Das ProjectPlanInterface – Neutrales Datenformat Für die Konzeption des ProjectPlanInterfaces werden zur Wahrung der Konsistenz und zur Ermöglichung eines einfacheren Datenaustausches Interfaces verwendet. Eine Alter- native hierzu wäre die Erstellung einer kleinen Klassenbibliothek gewesen. Jedoch stellen die einzelnen Komponenten unterschiedliche Anforderungen an die Methodik der einzel- nen Klassen, welches durch das Konzept der Interfaces besser abgedeckt ist. Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 44 Abbildung 10: Klassendiagramm ProjectPlanInterface Die benötigten Interfaces IProjectPlan, IProjectTask und IProjectResource sind in Abbil- dung 10 dargestellt. Zusätzlich werden für spezielle stochastische Projektpläne die Inter- faces IStochasticPlan und IStochasticTask benötigt. Die Schnittstellen werden im Folgen- den kurz erläutert: Das Interface IProjectPlan wird zur Spezifizierung des Projektplans genutzt. Zu diesem Zweck sind in dem Interface exemplarisch wichtige Eigenschaften und Attribute enthalten, welche für die Erstellung eines Demonstrators notwendig sind. Das Interface verfügt über ein Feld für den Projektstart und für das Projektende. Diese werden dynamisch gesetzt, um zu gewährleisten, dass die Daten der aktuellen Prozesse verwendet werden. Des Weiteren werden die mit dem Projektplan verbundenen Prozesse beziehungsweise IProjectTasks in einer Liste gespeichert, auf welche über einen Getter des Interfaces IProjectPlan zugegriffen werden kann. Das Dictionary Resources beinhaltet die Identitäten (IDs) aller mit dem Projekt assoziierten Ressourcen und verknüpft diese mit der Anzahl an vorhandenen Ressourcen dieses Typs. GetTaskById ist die einzige Methode, die in dem Projektplan-Interface benötigt wird. Mithilfe der Methode werden sämtliche mit dem Pro- jektplan verknüpften Prozesse nach einer gegebenen Identität (ID) durchsucht und zu- rückgegeben. Das Interface IProjectplan berücksichtigt keine Unsicherheiten und besitzt aus diesem Grund ausschließlichen IProjectTasks, die wiederum über keine stochastischen Mittel verfügen. Um Unsicherheiten hinzufügen zu können, besitzt der IStochasticPlan zusätz- Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 45 lich zu den Methoden und Attributen des IProjectplan, von welchem er erbt, eine Liste von IStochasticTasks, die Attribute zur Auswertung von Unsicherheiten besitzen. Für die Repräsentation der Aufgaben eines Projektplans wird das Interface IProjectTask genutzt. Dieses besitzt neben der ID und dem Namen ein Feld für den PSP-Code, wel- cher für die Darstellung in einem Projektstrukturplan benötigt wird. Zusätzlich können mit- hilfe des Interfaces Start- und Enddaten sowie die Dauer der jeweiligen Aufgaben gespei- chert werden. Bei den verschiedenen Implementierungen des Interfaces wird darauf ge- achtet, dass die Daten konsistent zur Dauer sind, damit es beispielsweise nicht möglich ist, dass die Dauer auf drei Tage gesetzt wird, aber die Differenz zwischen Start und Ende nur zwei Tage beträgt. In der Liste Predecessors werden die Vorgänger des betrachteten IProjectTasks gespeichert. Diese werden benötigt, um den frühesten Start des Tasks zu ermitteln, da dieser nicht vor dem spätesten Ende aller seiner Vorgänger erfolgen darf. Die mit der Aufgabe assoziierten Ressourcen werden in der Liste Resources gesichert, um direkt über den Task auf die entsprechenden Ressourcen zugreifen zu können. Des Weiteren besitzt das Interface eine Methode ShiftTo die eine Verschiebung des Tasks zu einem bestimmten Startdatum ermöglicht. In den jeweiligen Implementierungen wird da- rauf geachtet, dass eine Verschiebung des Starttermins, bei gleich bleibender Prozess- dauer, eine Anpassung des Enddatums zur Folge hat. Ähnlich wie das Interface IStochasticPlan werden die IStochasticTasks für die Repräsen- tation von Unsicherheiten genutzt. Zu diesem Zweck besitzen sie neben den Eigenschaf- ten, die sie von den IProjectTasks erben, Attribute, die für die Auswertung der Unsicher- heiten benötigt werden. Es werden vier zusätzliche Datenfelder angelegt, die den frühes- ten und spätesten Start sowie das früheste und späteste Enddatum der Aufgabe definie- ren. Die Attribute heißen EarliestStart, EarliestFinish, LatestStart und LatestFinish. Zu- sätzlich zu diesen Datenfeldern werden die Dictionarys StartDateCount und EndDateCount zur Verfügung gestellt, mit deren Hilfe die während der Simulation auftre- tenden Start- und Enddaten für die betrachtete Aufgabe und ihre Häufigkeit gespeichert werden können. Zusätzlich ist die Dauer der IStochasticTasks nicht zwangsläufig fix. Zu diesem Zweck können die MinDuration sowie die MaxDuration gesetzt werden, die die minimale beziehungsweise maximale Dauer der Aufgabe symbolisieren. Die für das Projekt benötigten Ressourcen werden mittels des Interfaces IProjectResource dargestellt, wobei für jeden Ressourcentyp eine eigene Instanz erzeugt werden muss. Es werden Datenfelder für die ID und den Namen der Ressource bereitge- stellt, mithilfe welcher die Ressourcen eindeutig identifiziert werden können. Zusätzlich muss für die Ressourcen ein Zeitraum angegeben werden, in welchem diese verfügbar sind. Dieses geschieht über die Attribute AvailableFrom und AvailableTo. In der Regel ist die Nutzung von Ressourcen mit Kosten verbunden, weshalb das Interface über das Attri- but Cost verfügt. Zusätzlich kann eine Ressource aus mehreren Einheiten bestehen. Bei- spielsweise können mehrere Hilfskräne vorhanden sein, die jedoch als eine Ressource mit mehreren Einheiten aufgefasst werden. Dieses geschieht mithilfe des Attributs MaxUnits. Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 46 4.2.3.3 Simulation eines Projektplans Als weitere Komponente wird eine MC-Simulation (vgl. Abschnitt 3.3.1) konzipiert. Insbe- sondere Mittel- bzw. Erwartungswerte können mit der MC-Simulation sehr gut approxi- miert werden. Die Durchführung einer solchen Simulation setzt sich aus dem Ausführen möglichst vieler unabhängiger Simulationsdurchläufe zusammen. Jeder Durchlauf wird dabei durch Zufallsgrößen beeinflusst. Auf Grundlage des Gesetzes der großen Zahlen können nun aus den gesammelten Ergebnissen Näherungen für zum Beispiel Mittelwerte bestimmt werden (vgl. Abschnitt 3.3.1). Die Ausführungsdauer pro Durchlauf wird mit ei- ner ereignisbasierten Simulation durchgeführt. Dabei wird das Betrachten eines neuen Prozesses als neues Ereignis gesehen. Bei jeder Betrachtung eines neuen Prozesses wird dieser dem Modell hinzugefügt, dabei müssen sowohl die Ressourcenbegrenzung als auch die Abhängigkeit zu anderen Prozesse beachtet werden. Hierbei entspricht die Reihenfolge der Prozesse innerhalb des Projektplanes der Priorität. Ein Prozess, der zu einem früheren Zeitpunkt gewählt wird, kann früher Ressourcen allokieren und wird so mit höherer Wahrscheinlichkeit frühzeitiger abgearbeitet als ein später betrachteter Prozess. An dieser Stelle ist es entscheidend für die Korrektheit der Simulation, dass die Prozesse entsprechend ihrer Abhängigkeiten topologisch geordnet sind. Würde ein Prozess vor seinem Vorgänger abgearbeitet und somit auch sehr wahrscheinlich vor diesem einge- plant werden; so könnte dies als Ergebnis einen nicht validen Projektplan produzieren. Sind alle Prozesse integriert, kann die Durchführungszeit des Projektplans gespeichert und der nächste Durchlauf der MC-Simulation gestartet werden. Als Ergebnis liefert die Simulation den simulierten Projektplan, die Anzahl der Durchläufe, die mittlere Projekt- dauer sowie die konkreten Ergebnisse aller Durchläufe. Diese Resultate können an- schließend für die Visualisierung oder auch für die Optimierung genutzt werden. Das Konzept beinhaltet eine graphische Oberfläche, die dem Benutzer verschiedene Möglichkeiten bietet, die Simulation zu beeinflussen. Dazu zählt zum Beispiel die Auswahl der Verteilungsfunktion, nach der die Prozessdauer randomisiert werden soll. Außerdem muss es möglich sein für die gewählte Funktion die Parameter zu setzen. Dies meint bei einer Gleichverteilung als betrachtete Funktion die jeweiligen Ober- und Untergrenze der Abweichung, beziehungsweise bei der Normalverteilung den Erwartungswert und die Standardabweichung der individuellen Abweichung eines jeden Prozesses. Darüber hin- aus steht eine als Balkendiagramm visualisierte Präsentation der Ergebnisse zur Verfü- gung, nachdem die Simulation abgeschlossen ist. Aus dieser ist ersichtlich, wie oft der aktuelle Projektplan, an welchem Tag, unter Einbeziehung der gewählten Unsicherheiten den Projektabschluss erreicht. 4.2.3.4 Optimierung eines Projektplans Ergänzend zu der genannten Simulation von Projektplänen wird im Rahmen des Vorha- bens ein Verfahren zur simulationsgestützten Optimierung eingesetzt. Dabei wird nach jeder Optimierung die Simulation als Hilfsmittel benutzt, um die Optimierungsergebnisse auf ihre Qualität zu prüfen. Der Kreislauf der simulationsgestützten Optimierung ist exemplarisch in Abbildung 11 dargestellt. Dabei werden durch die Optimierungskompo- Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 47 nente die Stellgrößen iterativ verändert und mithilfe der Simulation die Ergebnisgrößen berechnet, bis ein zuvor definiertes Abbruchkriterium diesen Kreislauf unterbricht. Abbildung 11: Kreislauf der simulationsgestützten Optimierung Die Variation der Stellgrößen wird durch einen evolutionären Algorithmus erreicht. So werden die Stellgrößen gewählt, durch die Simulation evaluiert und anschließend neu gewählt. Fitnessfunktion Sind die Simulation und die Optimierung wie beschrieben umgesetzt, folgt der Schritt der simulationsgestützten Optimierung. Dafür muss das Konzept der Optimierung mit dem der Simulation kombiniert werden. Dies geschieht über die in der Optimierung dynamisch ge- haltene Fitnessfunktion. Sei im Folgenden T =ሺݐଵ, … , ݐ௡ሻ eine geordnete Menge von ݊ Prozessen, welche genau einem Projektplan entspricht, und ௜ܶ die ݅−te der ݊! Permutationen der Menge ܶ. Die Fit- nessfunktion muss nun die folgende Bedingung erfüllen. ∀࢏, ࢐ ∈ ሾ૙, ࢔!ሿ ∶ ࢌሺࢀ ࢏ ሻ ൐ ݂ሺܶ ݆ ሻ Formel 1: Bedingung der Fitness-Funktion d.h. die Prozessanordnung Ti führt im Mittel zu einer kürzeren Projektlaufzeit als die von ௝ܶ. Dies wird umgesetzt, indem die in der Simulation errechnete Projektlaufzeit invertiert wird. Der Rückgabewert sieht in diesem Fall wie folgt aus. 1 ܧݎ݉݅ݐݐ݈݁ݐ݁ ݉݅ݐݐ݈݁ݎ݁ ܲݎ݋݆݁݇ݐ݈ܽݑ݂ݖ݁݅ݐ Formel 2: Rückgabewert der Fitnessfunktion Das Resultat ist ein Wert zwischen 0 und 1, welcher bei größer werdender Projektlaufzeit gegen 0 konvergiert. Zusätzlich ist es wichtig, dass auch invalide Projektpläne in der Fit- nessfunktion berücksichtigt werden, da es Permutationen ௜ܶ geben kann, welche evaluiert werden müssen, jedoch nicht an den Simulator gegeben werden dürfen, da dieser davon ausgeht, dass die gegebene Menge ܶ einen validen Projektplan repräsentiert. Eine Mög- Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 48 lichkeit ist, ܶ auf Validität zu prüfen und gegebenenfalls −1 zurückzugeben. Dies würde sicherstellen, dass jeder valide Projektplan einen besseren Fitnesswert erhält, als jeder invalide. Dies führt allerdings auch dazu, dass jeder invalide Projektplan den gleichen Fitnesswert erhält und in der Optimierung somit nicht zwischen sehr schlechten und fast korrekten Plänen unterschieden werden kann. Daher wird die Anzahl der verletzten Ab- hängigkeiten ermittelt und in die Ausgabe einbezogen werden. So wird ein Projektplan mit einer Abhängigkeitsverletzung einen besseren Fitnesswert erhalten, als einer mit zwanzig Verletzungen. Erreicht wird dies, indem im Falle der Invalidität െ1 ൅ 1ܣ݊ݖ݄݈ܽ ݀݁ݎ ܸ݁ݎ݈݁ݐݖݑ݊݃݁݊ Formel 3: Rückgabewert invalider Projektpläne zurückgegeben wird. Auf diese Weise ist sichergestellt, dass ein valider Projektplan einen besseren Fitnesswert erhält als ein invalider. Außerdem verbessert sich der Fitnesswert invalider Projektpläne mit Reduzierung der Abhängigkeitsverletzungen. 4.2.3.5 Eine Referenz-Datenbank zur Ablage von Unternehmenswissen Um ein verbessertes logistikintegriertes Projektmanagement im Anlagenbau zu erreichen, und zuvor gemachte Projekterfahrungen neu geplanten Projekten zur Verfügung zu stel- len, wurde die Möglichkeit zur Bildung von Referenzprozessen geschaffen. Angelehnt ist der Begriff Referenzprozess an dem Referenzmodell, welches in der Simu- lation in Produktion und Logistik Verwendung findet (Wenzel 2000). Ein Referenzprozess wird eingesetzt, um die Umsetzung von Erfahrungswissen zu ermöglichen. In Schneider (1997) ist ein Referenzmodell die Dokumentation des gewonnen Wissens als Grundlage weiterer Modellierungsaktivitäten, um durch den Einsatz verallgemeinerter Modelle so- wohl die Effizienz als auch die Qualität bei der Modellerstellung zu steigern. Diese Eigen- schaft wird im Rahmen dieser Forschungsarbeit auf die zu modellierenden Prozesse übertragen. Somit besteht ein Referenzprozess aus vielen vergangenen Prozessen (Er- fahrungswerte), die einem definierten Referenzprozess zugeordnet werden, siehe Abbil- dung 12. Abbildung 12: Ablage vergangener Projektpläne und Prozesse in einer Datenbank Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 49 Der so gebildete Referenzprozess bildet seine Attribute (z. B. die Prozessdauer) aus den Daten der hinterlegten und zugeordneten Prozesse, siehe Abbildung 13. Die Qualität der Referenzprozesse wird mit dieser Methode kontinuierlich verbessert, da weitere Erfah- rungswerte immer auch in die Attribute der Referenzprozesse einfließen. Abbildung 13: Bildung eines Referenzprozesses in simject Mit den in der Datenbank abgelegten und neu gebildeten Referenzprozessen wird die Erstellung von neuen Projektplänen unterstützt. Somit dienen Referenzprozesse als Vor- lage oder eine Empfehlung zur Planung von neuen Vorgängen. Ein Referenzprozess stellt für die Entwicklung unternehmensspezifischer Projektpläne einen Bezugspunkt dar. Sie verweisen auf Anwendungsfälle aus der Vergangenheit und definieren ihren empirischen Gegenstand selbst. 4.2.3.6 Logistiksimulationsintegration Als eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung der Projektpläne wird eine Einbindung ei- nes Logistiksimulationsmodells in Plant Simulation von Siemens Tecnomatix vorgenom- men. Das Modell bildet den Aufbau einer Windkraftanlage, vom Transport der Bauteile zur Baustelle bis zum Aufbau der Anlage, ab. Grundlegend lassen sich beim Aufbau des Mo- dells zwei Hauptelemente unterscheiden. Zum einen enthält das Modell den Projektplan und zum anderen das eigentliche logistische Modell. Beide Teile sind in separaten soge- nannten Netzwerken abgebildet, die über eine Methode miteinander verknüpft sind. Der Projektplan besteht aus Pufferbausteinen, die jeweils ein eigenes Arbeitspaket dar- stellen (siehe Abbildung 14). Diese Bausteine sind auf verschiedenen Ebenen angeordnet und können dadurch den hierarchischen Aufbau eines Projektplans widerspiegeln. Mit Hilfe einer Methode ist es möglich, einen Excel-basierten Projektplan mit einem Klick in das Modell zu importieren. Um die Steuerung des Projektplans durch die Prozesse im Logistikmodell zu ermöglichen, wird von einer direkten Verknüpfung der Pufferbausteine über Kanten abgesehen. Dadurch ist der Projektplan ohne die Kopplung zum logistischen Modell nicht lauffähig. Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 50 Abbildung 14: Teilmodell Projektplan (Basis Excel-basierter Projektplan) Das logistische Modell bildet die eigentlichen logistischen Prozesse und den Aufbau der Anlage ab, die mit dem Projekt verbunden sind (siehe Abbildung 15). Dies beginnt mit der Erzeugung von Bauteilen und Arbeitsmitteln bei den Lieferanten. Die Vorgänge beim Lie- feranten an sich werden allerdings nicht dargestellt; stattdessen handelt es sich bei den Lieferanten um die Quellen des Modells. Dort werden Bauteile und Arbeitsmittel in Ab- hängigkeit von Trigger-Bausteinen erzeugt und anschließend über verschiedene Routen zur Baustelle transportiert, wo sie abgeladen und zur fertigen Windkraftanlage zusam- mengesetzt werden. Während dieses Prozesses können Störungen an den Bausteinen genutzt werden, um dadurch Unterbrechungen oder Verspätungen der Vorgänge darzu- stellen. Zum Beispiel können die Transportprozesse durch Probleme mit dem Fahrzeug oder Verkehrsbehinderungen wie Staus oder stockender Verkehr beeinträchtigt werden, während schlechtes Wetter, Probleme mit den Arbeitsmitteln und ähnliches zu Verzöge- rungen beim Aufbau der Anlage führen können. Solche und ähnliche Probleme lassen sich mich Hilfe von Störungen abbilden. Um dabei auch den Einfluss des Zufalls zu be- rücksichtigen, erfolgt die Modellierung mit Hilfe von statistischen Verteilungen. Statistische Verteilungen werden aber auch an den Triggern der Quellen genutzt, um dadurch Liefer- verzögerungen darzustellen, oder bei den Bearbeitungszeiten an den Montagestationen, um abzubilden, dass diese Zeiten ebenfalls nicht immer konstant sind. Einer der wichtigs- ten Faktoren für die Güte des Modells sind dabei die Daten, die als Input für die statisti- schen Verteilungsfunktionen verwendet werden. Nur adäquate Verteilungsfunktionen sind in der Lage, das reale System richtig abzubilden. Ungenaue Verteilungsfunktionen kön- nen dagegen zu falschen Schlussfolgerungen führen. Deshalb ist es wichtig, den Vertei- lungen bei der Modellierung eines derartigen Projektes möglichst viele historische Daten zugrunde zu legen, um so deren Qualität zu erhöhen. Für die Modellierung der Transporte und die Bestimmung entsprechender Verteilungen für die Abbildung von Verkehrsbehin- derungen können z. B. historische Verkehrsinformationen über die betrachteten Routen aus einer Staudatenbank herangezogen werden. Für die Darstellung von Wettereinflüs- sen beim Aufbau der Anlage eignen sich z. B. historische Wetterverläufe am Aufbauort. Und Bearbeitungszeigen für die Montageschritte lassen sich z. B. auf Basis von Erfahrun- gen aus früheren Projekten bestimmen. Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 51 Abbildung 15: Teilmodell Logistik mit Detailmodell für Transportprozess Im Gegensatz zum Projektplan ist das logistische Modell allein lauffähig und könnte somit zur Analyse des Systems „Aufbau einer Windkraftanlage“ herangezogen werden. Ziel ist allerdings kein einzelnes logistisches Modell sondern die Integration von Projektplänen in die Logistiksimulation. Deshalb wird mit Hilfe einer Methode eine Verbindung zwischen Logistikmodell und Projektplan entwickelt, so dass die logistischen Prozesse einen direk- ten Einfluss auf die Arbeitspakete im Projektplan haben. Voraussetzung dafür ist eine entsprechende Tabelle, die Informationen darüber enthält, welche Vorgänge im Logistik- modell, welchem Arbeitspaket zuzuordnen sind, d. h. welche Ereignisse Beginn und Ende eines Arbeitspakets definieren. Zum Beispiel kann der Start eines bestimmten Montage- schrittes an der Baustelle gleichbedeutend sein mit dem Beginn eines bestimmten Ar- beitspaketes und das Ende desselben Montageschritts gleichzeitig auch das Ende des entsprechenden Arbeitspaketes markieren. Darüber hinaus enthält die Tabelle Informatio- nen über den Aufbau des Projektplans, d. h. Informationen über Vorgänger- und Nachfol- gerprozesse sind ebenso vorhanden wie eine Einordnung der Arbeitspakete in die Hierar- chie des Projektplans. Dadurch kann letztlich eine Methode genutzt werden, die die Vor- gänge im Projektplan auf Basis der Ereignisse im Logistikmodell steuert. Ausgelöst wird diese Methode jeweils durch den Ein- oder Ausgang eines beweglichen Objektes an einer der Stationen im logistischen Modell. Abbildung 16 stellt diesen Zusammenhang verein- facht dar. Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 52 Abbildung 16: Ablaufprinzip Im Zustand 1 in Abbildung 16 wird im logistischen Modell ein erster Montageprozess durchgeführt. Das dazugehörige Arbeitspaket AP1.1 im Projektplan ist deshalb mit einem beweglichen Objekt markiert. Zudem ist auch das übergeordnete Arbeitspaket AP1 mit einem beweglichen Objekt gekennzeichnet, da AP1.1 ein Teil dieses Arbeitspaketes ist. Wird nun im Logistikmodell der Arbeitsschritt MP1 beendet und der nächste Arbeitsschritt MP2 begonnen, löst der Übergang des beweglichen Objekts von MP1 zu MP2 die Ver- knüpfungsmethode zwischen Logistikmodell und Projektplan aus, die dann dazu führt, dass im Projektplan ein bewegliches Objekt von AP1.1 auf das nachfolgende AP1.2 um- gelagert wird. Beim Beenden des nachfolgenden Montageprozesses wird sowohl das AP1.2, als auch das übergeordnete AP1 beendet und beide beweglichen Objekte zu ei- nem zusammengefasst und auf das nachfolgende Arbeitspaket AP2 umgelagert. Zusätzlich zur Erstellung des Modells werden Experimente mit dem Modell durchgeführt. Dazu werden während der Simulation Informationen wie z. B. die Dauer der Arbeitspakete im Projektplan, Transportzeiten, Wartezeiten auf fehlende Bauteile an der Baustelle, Mon- tagedauern und Informationen über den Lagerinhalt erfasst. Dadurch können umfassende Datenmengen z. B. über die Dauer der Arbeitspakete gewonnen werden, die mit Hilfe statistischer Analysen ausgewertet werden, um Aussagen über die Projektdauer zu er- möglichen. Abbildung 17 stellt die im Rahmen eines Experimentes gemessene gesamte Projektabwicklungsdauer dar. Variiert werden lediglich die Startwerte der Zufallszahlen, um so die Auswirkung der zufälligen Prozesse auf das Modell zu untersuchen. In der Gra- fik sind die Ergebnisse von 500 Beobachtungen mit jeweils 10 Jahren Laufzeit dargestellt. Jeder Punkt gibt dabei die Projektabwicklungsdauer einer errichteten Windkraftanlage wieder. Im Mittel wird eine Projektabwicklungsdauer von 56,35 Tagen gemessen. MP1 MP2 MP3 Logistikmodell AP1  AP1.1  AP1.2  AP2  Projektplan   MP1 MP2 MP3 Logistikmodell AP1 AP1.1 AP1.2 AP2  Projektplan   MP1 MP2 MP3 Logistikmodell AP1  AP1.1  AP1.2  AP2  Projektplan   Zustand 1  Zustand 2 Zustand 3  Bewegliches Objekt, das im Projektplan  den Projektfortschritt widergibt und im  Logistikmodell die Windkraftanlage  darstellt  Arbeitspaket (AP) im Projektplan  Montageprozess/Arbeitsschritt (MP) im  Logistikmodell  Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 53 Abbildung 17: Simulationsergebnis Projektgesamtdauer Wie bereits erwähnt, werden während der Simulation auch Daten über verschiedene lo- gistische Prozesse erfasst. Somit kann nicht nur der Einfluss zufälliger Prozesse auf die Projektabwicklungsdauer analysiert werden. Es besteht auch die Möglichkeit, Verände- rungen am Modell vorzunehmen und zu analysieren, wie sich dies einerseits auf das lo- gistische Modell auswirkt und anderseits auf die Dauer der Arbeitspakete. Unter anderem wird ein Experiment durchgeführt in dem die Anzahl der verfügbaren Transportfahrzeuge in einem Transportnetzwerk verändert wird. Mit Hilfe der erfassten Daten kann dann z. B. ermittelt werden, wie sich diese Veränderungen auf die Wartezeit auf fehlende Bauteile vor der betroffenen Montagestation auswirkt (vgl. Abbildung 18) Abbildung 18: Simulationsergebnis Fahrzeugwartezeiten in Stunden 40 45 50 55 60 65 70 75 80 0 100 200 300 400 500 Ta ge Beobachtung Gesamtdauer des Projekts Errichtung einer Windkraftanlage Gesamtdauer Linear (Gesamtdauer) Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 54 Es ist erkennbar, dass auch in diesem Zusammenhang die Simulation hilft, verschiedene Untersuchungen an einem Modell durchzuführen und logistische Aspekte bei der Projekt- planung einzubeziehen. Bezüglich der Integration in die Gesamtplattform stellen Excel-Tabellen eine Verbindung zwischen dem Modell und der IT Plattform her, um Daten für die Simulation zu einzulesen bzw. die gewonnen Daten für die weitere Nutzung zur Verfügung zu stellen. 4.2.4 Gesamtarchitektur und Nutzungskonzepte Zur informationstechnischen Unterstützung des zuvor definierten Nutzungsprozesses sind unterschiedliche Werkzeuge notwendig, um die einzelnen Teilaufgaben bewältigen zu können. Diese umfassen im Wesentlichen folgende Funktionen:  Schnittstellen zu externen Datenquellen (Zeitpläne, Daten aus PDM- und ERP- Systemen, GIS und Wetterdaten)  Projektbearbeitung (Editor zum Verwalten und Ändern von Projektplänen)  Logistiksimulation (ereignisdiskreter Simulator für Logistikmodelle)  Projektsimulation (Simulator für Projektpläne)  Projektoptimierung (Optimierungshilfen für Projektpläne)  Visualisierung (Planvisualisierung, 2D-/3D-Baufortschrittsvisualisierung) Die genutzten Funktionen variieren dabei in Abhängigkeit von der gestellten Planungsauf- gabe. So kann nicht von einem fest vorgegeben Planungsablauf im Detail ausgegangen werden. Somit sind die Funktionen und die hierzu zu nutzenden Werkzeuge für die jewei- lige Planungsaufgabe geeignet zu orchestrieren. Abbildung 19 zeigt einen beispielhaften Nutzungsablauf. Abbildung 19: Systemkomponenten und Informationsfluss SimAssist‐ Plattform MS Project‐ Import Projekt‐Editor PlantSim (Logistik) Projekt‐ Simulator Projekt‐ Optimierer Wetterdaten GIS‐Daten 2D‐ Visualisierung 3D‐ Visualisierung 3D‐CAD‐ Planungsdaten Historische  Ist‐Daten … 1 2 5 6 MS Project Quelle: http://www.ingenieure‐ohne‐grenzen.org 4 Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 55 In dem gezeigten Beispiel wird der Ausgangsplan zunächst über eine Schnittstelle von dem Werkzeug MS Project übernommen (1) und in eine werkzeuginterne Datenbank eingepflegt. Damit steht er zur Bearbeitung im Projekteditor zur Verfügung (2). Hier kön- nen projektspezifische Anpassungen vorgenommen werden, u. a. die Definition von Unsi- cherheiten über Wahrscheinlichkeitsfunktionen. Da das angenommene Projekt einen ho- hen Logistikanteil hat, wird für einzelne Arbeitspakete ein Logistikmodell aufgebaut, des- sen Simulation wiederum Ergebnisse für die weitere Anpassung des Projektplans produ- ziert (3). In der Logistiksimulation können weitere Informationen zu aktuellem Wetter oder verfügbarem Straßennetz in Form entsprechender Daten berücksichtigt werden (4). Alle bisher ermittelten Informationen nehmen Eingang in die Simulation und Optimierung des Projektplans (5). Letztendlich sind die Ergebnisse zu visualisieren. Hierbei reicht die Bandbreite von der reinen Planvisualisierung als Gantt-Chart (6) bis hin zur aufwendigen dreidimensionalen Visualisierung des Baufortschritts anhand der Planvorgabe (7). Alle Werkzeuge und Schnittstellen tauschen dabei ihre Information untereinander über eine gemeinsame Plattform aus, in der auch der aktuelle Zustand des Planungsprojektes in einer Datenbank gespeichert wird. Um diesen Ablauf zu realisieren, wird eine Software-Entwicklungsplattform benötigt, die es erlaubt, Werkzeuge neu zu entwickeln und an die Plattform anzubinden, bestehende Werkzeuge über neu zu entwickelnde Schnittstellen anzubinden, sowie Projektdaten zu verwalten und externe Datenquellen über entsprechende Schnittstellen zu nutzen. Werk- zeuge und Schnittstellen müssen sich je nach projektspezifischem Bedarf an die Plattform anbinden lassen. Zudem muss die Plattform offen und erweiterbar für weitere Werkzeuge und Schnittstellen konzipiert sein. Mit SimAssist der SimPlan AG (vgl. SimAssist 2015) liegt eine Software-Entwicklungsplattform vor, die die formulierten Anforderungen bezüg- lich Offenheit und Erweiterbarkeit der Software als auch bezüglich der Flexibilität der Nut- zung erfüllt und eine Lösung für die grundlegenden technischen Fragestellungen zur technischen Implementierung und Integration einzelner Module darstellt. SimAssist bildet die Basis, über die Systemkomponenten gesteuert und Daten zwischen ihnen ausge- tauscht werden. Die Plattform ist als offene Lösung konzipiert, die jederzeit die An- bzw. Einbindung weiterer Softwarekomponenten erlaubt. Wesentlichen Anteil an der Entschei- dung für SimAssist hat sein modulares Konzept, das es erlaubt, Funktionalitäten als ab- geschlossene Plug-ins zu entwickeln, die über standardisierte Schnittstellen zu einer ge- meinsame Plattform miteinander kommunizieren. Grundsätzlich besteht SimAssist aus der Plattform, in der diverse Funktionen zur Datenverwaltung als auch die Kommunikation zwischen den angebundenen Plug-ins realisiert sind. Hinzu kommt eine Bibliothek für standardisierte Plug-ins, deren Anzahl beliebig variiert werden kann. Da die Plug-ins erst während der Laufzeit dynamisch mit der Plattform verlinkt werden, können leicht neue Plug-ins gemäß einer standardisierten Vorgabe entwickelt und eingebunden, bestehende ausgetauscht oder gelöscht werden. Das Graphical User Interface (GUI) zeigt die modula- re Struktur eines mit SimAssist erstellten Werkzeugs auch dem Bediener (Abbildung 20). Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 56 Abbildung 20: GUI-Plug-in Konzept des Werkzeugs SimAssist (SimPlan AG) Das GUI zeigt dem Nutzer drei Fenster: das Fenster Bibliothek, das Fenster Projekt sowie das Plug-in-Fenster. Das Fenster Bibliothek zeigt alle Plug-ins, die in der Bibliothek ent- halten und an die Plattform angebunden sind und damit grundsätzlich zur Nutzung bereit- stehen. Das Fenster Projekt zeigt die Projektstruktur mit den Plug-ins, die einem konkre- ten Projekt als Instanz zugeordnet wurden. Das Plug-in Window zeigt schließlich jeweils das Front-end des Plug-ins, das in dem Fenster Projekt ausgewählt ist. SimAssist sieht für die Bedienung folgenden Ablauf vor: Der Nutzer stellt sich aus der Auswahl aller Plug-ins für sein Projekt seine spezifischen Plug-ins zusammen. Hierzu wählt er nach dem Anlegen oder Öffnen eines Projektes die benötigten Plug-ins im Fens- ter Bibliothek aus und fügt diese mit Drag&Drop in seine Projektstruktur ein. Durch Aus- wahl der einzelnen Plug-ins im Fenster Projekt erscheinen deren Front-ends als Karteikar- ten im Plug-in Fenster, über die der Nutzer das Verhalten der Plug-ins parametrisieren oder deren Inhalte visualisieren lassen kann. Die gesamte Projektkonfiguration wird in der SimAssist Datenbank verwaltet. Das GUI-Beispiel zeigt im Plug-in Fenster eine Tabellen- ansicht als Front-end eines entsprechenden Plug-ins. Dieses Plug-in bezieht seine Daten aus dem Plug-in Datenquelle, in dem ein spezifischer Datenbankzugriff formuliert ist, der wiederum das Plug-in Datenbankdefinition nutzt, das eine spezifische Datenbank im Pro- jekt repräsentiert. Alle Plug-ins werden aus der Plug-in-Bibliothek entnommen, in der die Plug-ins nach den Themen Daten, Information und Visualisierung strukturiert abgelegt worden sind. 4.2.5 Implementierung eines Demonstrators Auf Basis der entwickelten Referenzarchitektur existieren heute einzelne Plug-ins, die Teile der Funktionalitäten aus dem Anforderungskatalog prototypisch realisieren. Sie nut- zen die in Abschnitt 4.2.4 vorgestellte Gesamtarchitektur und sollen nachfolgend in ihrer wesentlichen Funktionsweise kurz beschrieben werden. erweiterbarePlug‐in  Bibliothek (z.B. Datenquellen,  Gantt  Diagramm) projektspezifische Plug‐in Instanzen Bibliothek Projekt Plug‐in projektspezifischer Parameter Input,  Ergebnisvisualisierung etc. Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 57 4.2.5.1 Das Plug-in ProjectPlanReader – Die Schnittstelle zu MS Project Die grafische Oberfläche des Plug-ins zum Einlesen von vorhandenen Projektplänen aus der Standardsoftware MS Project, der so genannte ProjectPlanReader, ist minimalistisch aufgebaut und enthält lediglich einen Button „Projektplan importieren“, einen Button „Pro- jektplan exportieren“ und ein Label, welches Informationen bezüglich des aktuell eingele- sen Projektplans darstellt. Durch Benutzung des Buttons öffnet sich ein Dialogfenster, in welchem der Anwender zur gewünschten Datei in MS Project navigieren kann. Daraufhin wird der Projektplan in Tabellenform angezeigt, wie in Abbildung 21 exemplarisch am Bei- spiel-Projektplan „Windpark“ dargestellt ist. Der Importvorgang kann beliebig oft wieder- holt werden, so dass in den verschiedenen Plug-ins unterschiedliche Projektpläne zur gleichen Zeit geladen sein können. Jedoch wird im ProjectPlanReader nur der jeweils aktuell geladene Plan angezeigt. Nach einem erfolgreichen Importvorgang wird der Projektplan im Plug-in Fenster in tabel- larischer Form angezeigt, wobei die Zeilen die einzelnen Aufgaben und die Spalten die Attribute dieser Vorgänge beinhalten. Zusätzlich besteht die Möglichkeit den Projektplan anzupassen, indem Eigenschaften einzelner Vorgänge bearbeitet werden. Über die Ex- port-Funktion wird der geladene Projektplan in eine CSV-Datei mit dem Format „Projekt ID; Projekt Name; Projekt Dauer“ exportiert. Abbildung 21: Importierter Projektplan „Windpark“ Die konkrete Implementierung des ProjectPlanReaders benutzt die von Microsoft zur Ver- fügung gestellte Assembly Microsoft.Office.Interop.MSProject1, um eine Projektplan-Datei einzulesen. Jedoch arbeitet die Bibliothek direkt auf der Datei in MS Project, was zur Fol- ge hat, dass Änderungen direkt in die Datei geschrieben werden. Dieses Verhalten wider- 1 http://msdn.microsoft.com/en-us/library/office/ff870696(v=office.14).aspx (Stand: 13.10.2014) Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 58 spricht den Erwartungen an einen Importer, da die Datei ausschließlich eingelesen und nicht verändert werden soll. Zusätzlich könnten hierdurch Konflikte entstehen, falls mehre- re Prozesse auf dieselbe Datei zugreifen. Ein weiterer Nachteil liegt in der Vielzahl an Datenfeldern, die durch die Bibliothek von MS Project zur Verfügung gestellt und im Rah- men dieses Projektes nicht genutzt werden, somit also zu der Speicherung unnötiger Da- ten führen. Zusätzlich ist durch die Implementierung dieser Interfaces eine Loslösung von der eigent- lichen MS Project Datei möglich, indem die Datei zwar mithilfe der MS Project Assembly eingelesen wird, jedoch in eine Instanz der Interfaces überführt wird. Die konkreten In- stanziierungen besitzen zusätzlich Copy-Konstruktoren um eine Tiefenkopie der Daten zu erstellen, die über das Nachrichtensystem von SimAssist an andere Plug-ins verschickt werden kann, ohne dass diese Plug-ins das Projektplan-Objekt des ProjectPlanReaders ändern können. Für die Visualisierung des ProjectPlanReaders wird eine DataGridView verwendet, die mit dem Projektplan beziehungsweise den Aufgaben des Projektplans gefüllt wird. Werden vom Anwender Veränderungen an den Werten innerhalb der Zellen der Tabelle vorge- nommen, wird ein entsprechendes DataGridViewCellEventArgs2 Event ausgelöst. Inner- halb dieses werden die Eingaben des Benutzers auf Richtigkeit geprüft und bei Gültigkeit in den Projektplan übernommen. Um die Kommunikation mit anderen Plug-ins zu ermögli- chen, wird im ProjectPlanReader die Methode ReceiveMessage verwendet. Diese besagt, dass auf Anfrage anderer Plug-ins eine Antwort mit einer Tiefenkopie des aktuell eingele- sen IProjectPlan als Parameter an den Absender übermittelt wird. 4.2.5.2 Das Plug-in ProjektPlanSimulation – Monte-Carlo Simulation von Projektplänen Die grafische Oberfläche des Plug-ins ProjectPlanSimulation beinhaltet, wie in Abbildung 22 dargestellt, im oberen Teil einen Einstellungsbereich sowie einen Darstellungsbereich im unteren Fensterteil. Der Einstellungsbereich der GUI verfügt über einen Drag&Drop-Bereich, in den Projekt- pläne gezogen werden können, sowie einen Button zum Starten der Projektplan- Simulation. Zusätzlich existieren drei Textfelder, die dem Benutzer Einstellungsmöglich- keiten bezüglich der Simulationen ermöglichen. Unter anderem kann die Anzahl an Itera- tionen der Monte-Carlo-Simulation bestimmt werden, d. h. wie viele Projektpläne erstellt werden. 2 http://msdn.microsoft.com/de-de/library/system.windows.forms. datagridviewcelleventargs(v=vs.110).aspx (Stand: 13.10.2014) Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 59 Abbildung 22: ProjectPlanSimulation am Beispiel „Windpark“ Nach Durchführung des Simulationsexperiments wird die Projektplantabelle um die Er- gebnisse der Simulation ergänzt. Dies beinhaltet die frühesten und spätesten Start- und Endtermine der Prozesse. Für die Durchführung der Simulation ist es notwendig, einen IProjectPlan an das Plug-in zu übermitteln. Aus diesem Grund wird innerhalb der ProjectPlanSimulation ein stochastischer Projektplan, IStochasticPlan erzeugt, falls es sich bei dem bisher übermittelten Plan um einen ausschließlich deterministischen Projekt- plan handelt. Nach dem Laden werden, kann der Anwender die minimale und maximale Dauer für die einzelnen Prozesse festlegen. Auf Grundlage der Häufigkeit der Start- und Enddaten in den Simulationsiterationen werden die Erwartungswerte und die entspre- chenden frühesten bzw. spätesten Start- und Endtermine ermittelt. Da die Größe der Pro- jektpläne und die Anzahl an Iterationen unbeschränkt sind, kann die Durchführung der Simulation einige Zeit in Anspruch nehmen. Um den Anwender eine gleichzeitige Weiter- arbeit, beispielsweise innerhalb eines anderen Plug-Ins, zu ermöglichen, wird die Simula- tion durch einen BackgroundWorker3 in einem separaten Thread durchgeführt. Hierdurch wird die Simulation von der grafischen Oberfläche und anderen Prozessen losgelöst, so dass die Software während der Simulation weiter genutzt werden kann. Natürlich können die Ergebnisse der Simulation nicht vor Simulationsende ausgewertet werden, weshalb mit der Durchführung weiterer Arbeitsschritten, die auf diesen Ergebnissen basieren, ge- wartet werden muss. Die Resultate werden nach Durchlauf zum einen dem Anwender angezeigt und zum anderen in einem IStochasticPlan gespeichert, der wiederum von an- deren Plug-Ins angefordert werden kann. Beispielsweise kann dieser Plan in einem Gantt- Chart grafisch aufbereitet werden. 3 http://msdn.microsoft.com/de-de/library/system.componentmodel.backgroundworker(v=vs. 110).aspx (Stand: 13.10.2014) Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 60 Abbildung 23: Algorithmus für Simulationsvorgehen in Pseudocode Der Algorithmus in Abbildung 23 zeigt das Vorgehen, das zur Simulation und Auswertung des Plans unter Berücksichtigung von Unsicherheiten verwendet wird, in Pseudocode. Zunächst werden die Verzeichnisse, in denen Start- und Enddaten gespeichert werden, angelegt. Außerdem werden Sammelvorgänge beziehungsweise Elternknoten aus dem Projektplan entfernt. Die Dauer dieser Elternknoten soll nicht simuliert werden, da sich ihre Durchlaufzeit aus der Dauer ihrer Kinder zusammensetzt. Bei der Bereinigung des Projektplans von den Elternknoten muss beachtet werden, dass diese potenziellen Ab- hängigkeiten enthalten können. Ist dies der Fall, werden die Abhängigkeiten auf ihre Kin- der übertragen, damit die daraus resultierenden Restriktionen im weiteren Verlauf der Simulation beachtet werden. Daraufhin werden in den Zeilen 4 bis 20 ݅ Iterationen der Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 61 Simulation durchgeführt, in welcher jeweils die Dauer für alle Prozesse zufällig gewählt und aus diesen ein valider Projektplan erstellt wird. Gespeichert werden von diesen Pro- jektplänen ausschließlich die entsprechenden Start- und Enddaten. Nach Abschluss der Simulationsdurchläufe werden die charakteristischen Termine für die einzelnen Prozesse auf Basis der gespeicherten Daten ermittelt, sowie der früheste und der späteste mögliche Projektabschluss bestimmt. Abschließend müssen die zuvor entfernten Elternknoten wie- der in den Projektplan eingefügt werden und ihre Dauer entsprechend der Länge ihrer Kinder angepasst werden. 4.2.5.3 Das Plug-in ProjektplanOptimierung – Heuristische Planverbesserung Die Funktionen in diesem Plug-in umfassen das Anfragen, Simulieren und Optimieren von Projektplänen. Außerdem werden die Ergebnisse sowohl deterministisch als auch sto- chastisch für den Benutzer visualisiert. Startet der Benutzer das Plug-in, erscheint zunächst die grafische Oberfläche wie in Ab- bildung 24 dargestellt. Über den Button Projektplan importieren steht nun die Funktion zur Verfügung, einen Projektplan vom ProjectPlanReader anzufragen. Ist dies erfolgreich, wird dieser anschließend tabellarisch angezeigt. Außerdem wird direkt unter der tabellari- schen Ansicht angezeigt, ob der geladene Projektplan Abhängigkeiten eines Prozesses oder Ressourcenbegrenzungen verletzt. Abbildung 24: Initiale Ansicht des ProjectPlanOptimizer-Plug-ins Möchte der Nutzer nun für den gegebenen Projektplan eine Optimierung ausführen, gibt es die Möglichkeit, eine Standard-Verteilung über die Auswahlfelder zu spezifizieren. Die- se wird im Verlauf der Optimierung auf alle Prozesse prozentual mit den gleichen Para- metern angewendet. Als Optimierungsart steht im Demonstrator zunächst nur der evoluti- onäre Algorithmus zur Verfügung. Um die Erweiterbarkeit zu gewährleisten, ist es sinnvoll, Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 62 diese ComboBox auf der grafischen Oberfläche anzubieten. Dadurch ist es später leich- ter, neue Metriken für weitere Evaluationen hinzuzufügen. Sind sowohl die gewählte Ver- teilung als auch Optimierungsart ausgewählt und der Plan importiert, kann die Optimie- rung über den Button Starte Optimierung gestartet werden. Ist diese abgeschlossen, wird der errechnete Plan, in deterministischer Form, in der Tabelle dargestellt. Außerdem wird unter der Tabelle angezeigt, ob der Plan valide ist oder nicht. Ein invalider Plan kann in diesem Fall auftreten, wenn der geladene Plan bereits invalide ist und kein valider gefun- den werden kann. Der evolutionäre Ansatz orientiert sich stark an der biologischen Evolution. Es werden Populationen von Individuen erzeugt, weiterentwickelt und ersetzt. Als Individuum wird konkret ein Projektplan betrachtet. Das Augenmerk liegt dabei zunächst nur auf der Rei- henfolge der Prozesse. Die konkreten Start- und Endzeitpunkte der einzelnen Prozesse werden später im Verlauf der Simulation hinzugefügt. Dieses Vorgehen wird gewählt, da eine Optimierung der Reihenfolge sehr viel natürlicher in das Prinzip der evolutionären Optimierung integriert werden kann, als das konkrete Anordnen vieler Prozesse auf einem beliebig langen Zeitstrahl. Aufgaben sind das Erstellen einer beliebigen Startpopulation, die Selektion der Eltern, die Rekombination zum Erhalten der möglichen Tochter-Individuen, das Mutieren der Toch- ter-Individuen und das Auswählen der Tochtergeneration. Außerdem muss die Fitness eines jeden Individuums bestimmt werden können, was später in dem Simulationsteil nä- her erläutert wird. Für die Optimierung ist in diesem Kontext von Bedeutung, dass von einer vorhandenen Fitnessfunktion ausgegangen werden kann, da diese vom Hauptpro- gramm übergeben wird. Ein größerer Fitnesswert steht dabei immer für ein besseres Indi- viduum und somit im Kontext des gegebenen Problems für einen den Simulationsergeb- nissen zufolge, besseren Projektplan. Die Zielgröße der Optimierung ist somit allgemein die Maximierung des Fitnesswertes. 4.2.5.4 Das Plug-in Referenz-Datenbank – Ablage von Unternehmenswissen Die Implementierung der Referenz-Datenbank erfolgt direkt in MS Project 2013. Der Be- nutzer hat die Möglichkeit, seinen Projektplan direkt aus der Anwendung in die Datenbank abzulegen (vgl. Abbildung 25). Der Projektplan wird über einen Namen, eine Versions- nummer und eine Beschreibung des Projektes charakterisiert und referenziert. Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 63 Abbildung 25: Ablage eines Projektplans in einer Datenbank Ist ein Projektplan in der Datenbank gespeichert, werden alle Prozesse aus dem Projekt- plan losgelöst und in einer allgemeinen Sicht dem Benutzer zur Verfügung gestellt, damit in einem nächsten Schritt der Benutzer alle in der Datenbank abgelegten Prozesse be- trachten und einzelne Prozesse einem neu gebildeten Referenzprozess zuordnen kann (vgl. Abbildung 26). Abbildung 26: Bearbeitung eines Referenzprozesses Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 64 Dieser neu erstellte Referenzprozess kann bei der Erstellung eines neuen Projektplans verwendet werden. Abbildung 27 zeigt die Bedienoberfläche der Referenzprozessverwal- tung, die u.a. die Möglichkeit bietet, über den Namen in der Referenzdatenbank nach Re- ferenzprozessen zu suchen, sich eine Beschreibung des aktuellen Referenzprozesses anzeigen zu lassen und einen bestehenden Referenzprozess zu bearbeiten, d. h. einem Referenzprozess weitere Prozesse aus der Datenbank zuzuordnen oder einzelne Prozes- se zu löschen. Ist ein geeigneter Referenzprozess in der Datenbank gefunden, kann die- ser in den aktiven Projektplan übernommen werden. Abbildung 27: Referenzprozessverwaltung 4.2.6 Evaluation der Methodik Zur Evaluation der Methodik wird für die Mitglieder im PA ein Fragebogen entwickelt, vor- gestellt und diskutiert und anschließend den beteiligten Firmen zur Beantwortung überge- ben. Die Befragten sind in leitenden Positionen in den beteiligten KMU tätig, mit dem Pro- jektverlauf und den -ergebnissen vertraut und beantworten die Fragen aus ihrer praxisbe- zogenen Sichtweise. Die Fragen 1-10 können auf einer kontinuierlichen Skala von 0 bis 10 beantwortet werden und bieten zusätzlich die Möglichkeit für eine kurze Begründung der Entscheidung. In den Fragen 3-7 wird zusätzlich die Unterscheidung in a) sinnvoll und b) praktikabel vorge- nommen. Die Fragen 11 und 12 werden ausschließlich als offene Fragen gestellt und zie- len auf Projektverlauf und weitere Hinweise für die Forschung ab. Folgende Fragen werden im Rahmen der Evaluation gestellt: 1. Für wie sinnvoll halten Sie es, wenn die Projektplanung über eine Simulation von Störungen abgesichert wird? Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 65 2. Für wie sinnvoll halten Sie den vorgestellten „Simject-Workflow“? 3. Wie sinnvoll/praktikabel schätzen Sie Projektsimulation und Visualisierung der Er- gebnisse ein? 4. Wie sinnvoll/praktikabel schätzen Sie die Integration der Logistik ein? 5. Wie sinnvoll/praktikabel schätzen Sie Nutzung historischer Projektdaten ein? 6. Wie sinnvoll/praktikabel schätzen Sie die Einbeziehung von Wetterdaten ein? 7. Wie sinnvoll/praktikabel schätzen Sie die Einbeziehung von Verkehrsdaten ein? 8. Wie wahrscheinlich ist, dass Sie diese Vorgehensweise anwenden, wenn Ihnen eine entsprechende Anwendungssoftware zur Verfügung steht? 9. Wie hoch schätzen Sie den erwarteten Mehrwert für Ihr Unternehmen ein, wenn Sie Projekte mit zusätzlicher Projektplansimulation planen würden? 10. Wie gut war nach Ihrer Einschätzung der Projektverlauf insgesamt? 11. Was hat Ihnen am Projektverlauf besonders gut gefallen? 12. Welche Hinweise haben Sie aus Sicht eines PA-Mitglieds für zukünftige For- schungsprojekte? Insgesamt können sechs, teilweise jedoch unvollständig ausgefüllte Fragebögen ausge- wertet werden. Zur besseren Übersicht werden die quantitativen Ergebnisse aus der steti- gen Erfassungsskala in vier gleichgroßen Gruppen zusammengefasst, die aufgrund der Fragestellung gemäß Tabelle 1 interpretiert werden können. Tabelle 1: Gruppierung von Antwortwerten im Rahmen der Evaluation Erfasste Werte Interpretation 10,0 bis >7,5 7,5 bis > 5,0 5,0 bis > 2,5 2,5 bis 0 sehr positiv positiv negativ sehr negativ Die Fragen und eine grafische Darstellung der quantitativen Antworten werden in Anhang IV – Evaluationsergebnisse im Einzelnen aufgeführt. Abbildung 28 zeigt exemplarisch die Auswertung zu Frage 1 (Für wie sinnvoll halten Sie es, wenn die Projektplanung über eine Simulation von Störungen abgesichert wird?). Abbildung 28: Beantwortung der Evaluationsfrage 1 Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 66 Ergänzende qualitative Feedbacks werden zu den Fragen ebenfalls abgefragt. Auch hier folgt nachfolgend ein Beispiel für obengenannte Frage 1. Eine Übersicht über die weiteren Antworten findet sich in Anhang IV – Evaluationsergebnisse. Frage 1 Für wie sinnvoll halten Sie es, wenn die Projektplanung über eine Simulation von Störungen abgesichert wird? Allumfassende Störungseinflüsse werden nicht abgebildet. ABER: Aufwand muss verhältnismäßig sein, daher mutmaßlich nur Teilaspekte / kritische Aspekte simulieren… Die Evaluation ergibt, dass eine Unterstützung der Projektplanung mittels Simulation durch die Befragten sehr begrüßt und der vorgestellte Workflow als zielführend einge- schätzt wird. Befürchtungen bestehen vor allem hinsichtlich des erwarteten Aufwandes und der Allgemeingültigkeit und damit Übertragbarkeit auf andere Einzelprozesse. Die Visualisierung der Ergebnisse wird als sehr hilfreich eingeschätzt, deren Umsetzbarkeit unter aktuellen Randbedingungen jedoch noch als schwierig angesehen. Hinsichtlich der Integration der Logistik ergibt sich bei den Befragten ein gemischtes Bild, dass eine detail- liertere Überprüfung der Aussage nötig erscheinen lässt. Historische Projektdaten werden in den Unternehmen projektindividuell bereits genutzt, als offene Fragestellung bleibt al- lerdings, wie die Pflege des Datenbestandes mit vertretbarem Aufwand verbessert wer- den kann. Zudem ist unklar, welche Erkenntnisse aus vergangenen Projekten in welchem Umfang tatsächlich übernommen werden können. Das Wetter kann den Projektablauf stark beeinflussen, die Einbeziehung von Wetterdaten erfolgt bereits in einem nach Mei- nung der Befragten ausreichendem Maße. Die zusätzliche Einbeziehung von detaillierten Verkehrsdaten wird überwiegend als nicht notwendig oder nicht relevant für die Projekt- planung eingeschätzt, wenn die Logistikdienstleistung in zufriedenstellender Qualität ein- gekauft werden kann. Durch die Anwendung der vorgeschlagenen Vorgehensweise er- warten die befragten PA-Mitglieder einen Mehrwert für ihr Unternehmen, sofern der Auf- wand vertretbar bleibt. Die Frage nach der wahrscheinlichen Anwendung wird deshalb auch positiv beantwortet. Aus Sicht der Industriepartner im PA wird auch der Projektverlauf als sehr gut einge- schätzt. Die Industriepartner sehen zum Beispiel eine hohe Wertschätzung durch die Ein- beziehung ihres Unternehmens und loben den hohen Nutzen aus den ausführlichen In- formationen und Diskussionen bei relativ geringem Aufwand. Darüber hinaus wird emp- fohlen, das Thema durch weitere Veröffentlichungen allgemein noch bekannter zu ma- chen. Insgesamt verdeutlichen die Ergebnisse der Evaluation das Erreichen der Projektziele und das erfolgreiche Umsetzen des Forschungsvorhabens. 4.2.7 Dokumentation und Transfer Neben einer umfassenden Dokumentation der in den Arbeitsschritten erzielten Ergebnis- sen werden die erreichten Ergebnisse im Rahmen von einschlägigen nationalen und in- Durchgeführte Arbeiten und Ergebnisse 67 ternationalen wissenschaftlichen Konferenzen sowie auf industrienahen Veranstaltungen der Maschinenbau-Solutions-OWL, Bielefeld, diskutiert und präsentiert. Darüber hinaus werden Projektkurzbeschreibungen in verschiedenen Jahresberichten platziert. Aller Pub- likationen und Vorträge sind in Abschnitt 6.2 aufgelistet. Nach Projektende werden zudem ein Beitrag in der Zeitschrift Projektmanagement aktuell (2015) und ein Beitrag auf der WSC 2015 erfolgen. Des Weiteren ist ein gemeinsamer Beitrag für die Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2016 geplant. Die Einbeziehung des wissenschaftlichen Nachwuchses in die Forschungsarbeiten erfolgte über einschlägige Abschlussarbeiten an den beteiligten Universitäten. Frau Möller hat sich neben ihrer Masterarbeit zusätzlich an dem wissenschaftlichen Beitrag auf der WSC 2015 beteiligt; ihre Masterarbeit ist für den BVL Thesis Award nominiert. Über die Universität Kassel ist die Projektwebseite www.simject.de auch nach Projekten- de abrufbar, um eine nachhaltige Nutzung sicherzustellen. Darüber hinaus wird dieser Abschlussbericht entsprechend im Internet publiziert. Eine Auflistung aller durchgeführten Transfermaßnahmen sowie der nach Projektab- schluss geplanten Maßnahmen sind in Kapitel 6 dargestellt. 4.3 Verwendung der zugewendeten Mittel Zur Durchführung der Arbeiten hat Forschungsstelle 1 über die Projektlaufzeit insgesamt 23 Personenmonate wissenschaftlich-technisches Personal sowie eine studentische Hilfskraft anteilig in den einzelnen Arbeitsschritten eingesetzt. Geräte und Leistungen Drit- ter wurden weder beantragt noch eingesetzt. Forschungsstelle 2 hat zur Durchführung der Arbeiten über die Projektlaufzeit insgesamt ~ 18 Personenmonate wissenschaftlich- technisches Personal sowie eine studentische Hilfskraft anteilig in den einzelnen Arbeits- schritten eingesetzt. Geräte und Leistungen Dritter wurden weder beantragt noch einge- setzt. Wissenschaftlich-technischer und wirtschaftlicher Nutzen der Forschungsergebnisse für KMU 68 5 Wissenschaftlich-technischer und wirtschaftlicher Nutzen der Forschungsergebnisse für KMU Die Nutzung der Forschungsergebnisse wird hauptsächlich dem Wirtschaftszweig Ma- schinenbau zugeordnet. Eine Übertragung der Forschungsergebnisse auf andere Wirt- schaftszweige erscheint prinzipiell möglich, ist jedoch im Einzelfall hinsichtlich der spezifi- schen Restriktionen zu prüfen. Eine Nebennutzung ergibt sich durch die mögliche Kom- merzialisierung der entwickelten Plug-ins im Bereich der Informationstechnologie. 5.1 Nutzen der Forschungsergebnisse in KMU Der unmittelbare Nutzen der entwickelten Methodik wird nachfolgend zunächst an zwei Beispielen von Unternehmen aus dem PA exemplarisch beschrieben. Beide Unternehmen waren intensiv in die Entwicklung der Methodik eingebunden und planen konkrete Maß- nahmen, um das Management ihrer Kundenprojekte zukünftig unter Anwendung der Ideen von simject zu verbessern. Die Firma Remmert ist Experte für Lager- und Logistikprozesse rund um Langgut und Blech. Gemeinsam mit ihren Kunden entwickeln die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter ge- nau die produktionslogistische Lösung, die das Kundenunternehmen in seinen Märkten erfolgreich macht. Die heutige Planung der Anlagenprojekte erfolgt über ein Projektsys- tem, das sich an Verfahren des Lean Managements anlehnt. Die konkrete Planung erfolgt zumeist auf Basis von dynamischen Excel-Dateien, die aber verschiedene Planungsrest- riktionen innerhalb des Projektes und den Einsatz verschiedener Experten über mehrere Projekte hinweg nicht technisch unterstützt. Auf Basis der Ergebnisse aus dem hier do- kumentierten Projekt sind aktuell konkrete Maßnahmen in die Wege geleitet worden, um in einem ersten Schritt die verfügbaren Projektmanagementvorlagen von MS Excel nach MS Project zu übertragen. In einem zweiten Schritt sollen die Simulations- und Optimie- rungsmethoden sowie insbesondere auch die Ablage von Referenzdaten zu einzelnen Prozessfolgen über Remmert-spezifische Plug-ins realisiert werden. Die Ideen dieser Plug-ins basieren auf den in diesem Projekt erstellten Konzepten. Die Firma KET Kirpal Energietechnik GmbH Anlagenbau & Co. KG ist Anlagenlieferant von Energie-Systemen in verschiedenen Branchen. Die Unterstützung der kundenindivi- duellen Planung beginnt für die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von KET bereits mit einer kundenspezifischen Beratung und der Umsetzung effizienter Lösungen, welche sich fort- setzen lassen in einer detaillierten objektbezogenen 3D-CAD-Planung, einer wirtschaftli- chen Vorfertigung von Anlagensystemen, Rohrkomponenten und komplexen Versor- gungsmodulen. Auf Basis der Konzepte und Ideen von simject werden bei KET aktuell erste Maßnahmen realisiert, die eine noch bessere Koordination von 3D-CAD-Daten mit der eigentlichen Projektplanung erreichen sollen (Baufortschrittsvisualisierung). Insbeson- dere für die Integration der in Modulbauweise gefertigten Systeme an der Baustelle beim Kunden erhofft sich die Geschäftsführung von KET dadurch eine weitere Kundenorientie- rung und Abstimmung mit den anderen Gewerken. Wissenschaftlich-technischer und wirtschaftlicher Nutzen der Forschungsergebnisse für KMU 69 Diese beiden Beispiele können exemplarisch für die möglichen Einsatzgebiete der im Rahmen des Forschungsvorhabens entwickelten Ideen und Konzepte gesehen werden. Insbesondere die prototypische Implementierung innerhalb des Projektes hilft in der Kommunikation mit den KMU, die Ideen zu konkretisieren und konkrete KMU-relevante Wettbewerbsvorteile im Bereich des Projektmanagements zu diskutieren und entspre- chende Maßnahmen innerhalb des Unternehmens einzuleiten. Eine verallgemeinerte Ab- leitung möglicher Wettbewerbsvorteile durch die Ergebnisse aus simject wird im folgen- den Abschnitt beschrieben. 5.2 Beitrag zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von KMU Mit dem Einsatz der in simject entwickelten Methodik werden eine abgesicherte Planung der logistischen Prozesse sowie eine stabilere Projektplanung gewährleistet. Durch die Verbesserung der konkreten Planungsleistung über eine genauere Abschätzung werden Projektdauer und –kosten durch das KMU besser abgeschätzt; und es erfolgt schon in der Angebotsphase eine verbesserte Planung. Durch die Reduzierung der einzuplanenden Puffer, die heute noch aus der Unsicherheit der Planung entstehen, kann das Angebot zu realistischen Kalkulationspreisen angeboten werden und eröffnet den KMU daher eine gute Ausgangsposition im Bieterwettbewerb im Rahmen der Ausschreibungen von Inves- titionsprojekten. Ein wesentlicher Vorteil kommt aber nach der Auftragserteilung durch den Kunden beim KMU zu tragen. Die Verwendung der Methodik unterstützt eine robuste Steuerung des Projektes; projektinhärente Risiken können durch den verantwortlichen Projektmanager besser quantifiziert und qualifiziert werden. Hierdurch ist die punktgenaue Steuerung auf den mit dem Kunden vereinbarten Auslieferungstermin bzw. Inbetriebnahmetermin ge- währleistet (Liefertermintreue), was im Anlagenbau gerade auch im Vergleich zu preis- günstigeren Anbietern aus Asien ein entscheidender Wettbewerbsvorteil des deutschen Maschinen- und Anlagenbaus ist. Der konkrete Mehrwert bei Anwendung der Methodik lässt sich nur für einen konkreten Anwendungsfall bzw. ein konkretes KMU quantifizieren. Die Experten der Forschungsstel- len schätzen, dass bis zu 30% der eingeplanten Projektlaufzeit, 15% der Änderungskos- ten und 10% der Investitionskosten reduziert werden können. Zudem lassen sich über die Kenntnis der projektinhärenten Risiken und deren Auswirkun- gen im Eintrittsfall (ermittelbar über den Einsatz der Simulation) potenzielle Steuerungs- fehler des Projektmanagers im Krisenmanagement in signifikanter Weise reduzieren. Über die Verwendung von historischen Referenzprozessen bzw. kompletten Referenzpro- jektplänen wird erwartet, dass mit der entwickelten Methodik die Aufwände für das Erstel- len und Neuerstellen von Plänen und für nicht-wertschöpfende Arbeiten auf der Baustelle deutlich gesenkt werden. Diese Nutzenpotenziale entstehen für die KMU im Wesentlichen durch die Tatsache, dass durch Vernetzung von Projektmanagement, simulationsgestützter Planbewertung und -op- timierung sowie Visualisierung in einer praktikablen Methodik eine umfassende Entschei- dungsunterstützung und damit eine permanente Entscheidungssicherheit gegeben wird. Wissenschaftlich-technischer und wirtschaftlicher Nutzen der Forschungsergebnisse für KMU 70 Des Weiteren lässt die Methodik auch eine Multi-Projektplanung unter Berücksichtigung von logistischen Restriktionen zu; eine Planungsqualität, die heute von keinem der befrag- ten KMU in zufriedenstellender Weise risikoarm gelöst wird. Abgesehen von der Tatsache, dass ein verlässlicher Projektplan Sicherheit für die eigene Planung aber auch die der zuliefernden Prozesse bietet, stellt die termingerechte Auf- nahme des Anlagenbetriebs den entscheidenden Wettbewerbsvorteil für den Anlagenbe- treiber dar. Daher sind Termineinhaltung und abgesicherte Pläne Voraussetzung für die am Anlagenbauprozess beteiligten KMU sowie die mittelständischen Anlagenbauer; kür- zere und abgesicherte Projektlaufzeiten sichern Marktfähigkeit und Arbeitsplätze. 5.3 Aussagen zur voraussichtlichen industriellen Umsetzung der FuE- Ergebnisse nach Projektende Zum Abschluss dieses Projektes liegt mit der Methodik ein leistungsfähiger Ansatz zur Planung und Steuerung logistischer Prozesse für die Realisierung und termingerechte Inbetriebnahme kundenindividueller Anlagen vor. Gesamtarchitektur und Nutzungskon- zept sind in allgemeiner Form beschrieben und veröffentlicht und ermöglichen die indivi- duelle Bewertung hinsichtlich einer Anwendung für interessierte KMU. Beide Forschungs- stellen haben hohes Interesse, die in dem Projekt gewonnenen Erkenntnisse auch in nachfolgenden Transferprojekten zu konkreten Lösungen für einzelne Unternehmen zu entwickeln. Der implementierte Demonstrator bildet hierzu eine gute Diskussionsbasis. Wie in Abschnitt 5.1 schon beschrieben, gibt es hier aus dem Kreis der Unternehmen des PA bereits erste Interessenten. Als Werkzeuge für konkrete unternehmensindividuelle Lösungen bieten sich die verwen- deten Standardwerkzeuge an, die zum Teil auch innerhalb des Projektes Anwendung gefunden haben. So kann zum Beispiel für das Projektmanagement die Software MS Pro- ject und für die Logistiksimulation Plant Simulation der Firma Siemens Tecnomatix einge- setzt werden. Die als Demonstrator in der IT-Plattform SimAssist entwickelten Plug-ins lassen sich, wenn auch mit einem erheblichen Mehraufwand, zu kommerziellen Baustei- nen der Plattform weiterentwickeln. Erste Gespräche zu einer möglichen Entwicklungs- und Vermarktungspartnerschaft zwischen den Forschungsstellen und der SimPlan AG haben direkt nach Projektabschluss begonnen. Der Zeitrahmen für die konkrete Umset- zung der Konzepte in vermarktungsfähigen Plug-ins hängt von den Ressourcen der For- schungsstellen und der Entwicklungspartner ab; erfahrungsgemäß sind hier aber mindes- tens zwei Jahre einzuplanen. Aufgrund des heterogenen Aufbaus des PA lassen sich die wirtschaftlichen und techni- schen Erfolgsaussichten nach Projektende für die unterschiedlichen beteiligten Branchen als positiv bewerten. Heute finden sich in diesem Themengebiet am Markt keine derartig qualifizierten Leistungsangebote für Projektdurchführungen im Anlagenbau, die auch die dynamischen Veränderungen im Projektmanagement, in der Logistik und im Baufortschritt einbeziehen. Transfermaßnahmen 71 6 Transfermaßnahmen 6.1 Ergebnistransfer in die Wirtschaft 6.1.1 Ergebnistransfer in die Wirtschaft während der Projektlaufzeit In der nachfolgenden Aufstellung sind die Transfermaßnahmen aufgeführt, die im Verlauf des Projektes durchgeführt wurden. Tabelle 2: Durchgeführte Transfermaßnahmen Durchgeführte Maßnahme Ziele Rahmen Datum / Zeitraum Maßnahme A: Information an den PA Regelmäßige Diskussion der Ergebnisse 1. PA-Meeting 2. PA-Meeting 3. PA-Meeting 4. PA-Meeting 5. PA-Meeting 6. PA-Meeting 05.06.2013 27.11.2013 13.03.2014 Ausfall; ersetzt durch individuelle Telefon- gespräche 05.11.2014 25.02.2015 Maßnahme B: Gezielte Ansprache potenziell interessier- ter Unternehmen auch außerhalb des PA Erweitertes Feedback zu den Ergebnissen sowie industrielle Anwendung B1a: Vortragsblock wäh- rend der Tagung der Maschinenbau- Solutions OWL, Biele- feld (16.10.2013) B1b: Beteiligung am „2. Forum Produktion im Maschinenbau“ (17.06.2014) nach Veranstaltungs- plan Maßnahme C: Projekt-Homepage Übergreifende Bekannt- machung des Projektes und seiner Ergebnisse C1a: Aufsetzen einer Homepage C1b: Umstellung des Ser- vers C2: Regelmäßige Aktuali- sierung Im 1. Projektquartal durchgeführt 2014 fortlaufend Maßnahme E: Transfer der Ergeb- nisse in Industrie durch den Verband Ergebnistransfer in die Wirtschaft E1: Zusammenfassende Darstellung im For- schungsreport und Verbreitung durch den Verband in die Indust- rie BVL-Newsletter, November 2013 Maßnahme F: Gremienarbeit; Ein- beziehung von Multi- plikatoren Bekanntmachung des Vorhabens und seiner Ergebnisse in Gremien, Arbeitskreisen, Fachver- bänden und in Netzwer- ken: Die Mitarbeiter bei- der Forschungsstellen sind aktive Mitglieder in zahlreichen Gremien und Netzwerken. F3: MoWiN.net e.V. F4: ASIM-Fachgruppensit- zungen F5: IHK OWL- Kreis der Produktions- und Ent- wicklungsleiter F6: OWL MB F7: SIMoFit e.V. F8: Zukunftsallianz Ma- schinenbau Jahresbericht 2014 Beteiligung durch Beitrag auf Tagung 2013 Beteiligung durch B1a und B1b Beteiligung durch B1a und B1b Implizite Zusammen- arbeit durch die Teil- nahme von Herrn Steinhauer im PA Vortrag auf dem 5. PA-Meeting durch Herrn Pörschmann Maßnahme G: Nutzung von Multipli- katoren der Hoch- schulen Bekanntmachung des Vorhabens im wirt- schaftlichen und wissen- schaftlichen Umfeld; G1a: Pressemitteilungen der Universitäten Kassel und Paderborn Veröffentlichung des Projektstarts und Aufruf an interessierte Unternehmen Maga- Transfermaßnahmen 72 Erhöhung des Be- kanntheitsgrades sowie industrielle Anwendung G1b: Transfermagazin der Uni Kassel G3: HNI-Jahresbericht 2014 G4: HNI-Nachrichten zin wurde eingestellt 15.01.2015 Veröffentlichung Januar 2014 des Projektstarts und Aufruf an Interessier- te Unternehmen Maßnahme H: Veröffentlichungen Ergebnistransfer in Wirt- schaft und Wissenschaft H1: Initiierung von Ab- schlussarbeiten und Dissertationen H2: Beiträge in Fachzeit- schriften (z. B. Industrie Management, ZWF) Diverse Bachelor- /Masterarbeiten, Belegarbeiten und Studentenprojekte Beitrag in der Zeit- schrift „Industrie Ma- nagement“ Maßnahme I: Publikation auf wis- senschaftlichen Ta- gungen Bekanntmachung im wissenschaftlichen Um- feld I1: ASIM 2013 I2: Tagung der HAB e.V. I3: Winter Simulation Con- ference (WSC) Oktober 2013 November 2013 Dezember 2014 6.1.2 Geplante Transfermaßnahmen nach Ende des Vorhabens Die nachfolgende Übersicht benennt bereits konkret geplante Maßnahmen zum Ergebnis- transfer nach Projektende. Tabelle 3: Geplante Transfermaßnahmen Geplante Maßnahme Ziele Rahmen Datum / Zeitraum Maßnahme F: Gremienarbeit, Einbeziehung von Multiplikatoren Bekanntmachung des Vorhabens in Gremien, Arbeitskreisen, Fach- verbänden und in Netzwerken F1: Fachausschuss FA 204 „Modellierung und Simulati- on“ in der VDI-GPL F2: Fachausschuss FA 205 „Digitale Fabrik“ in der VDI- GPL F3: MoWiN.net e.V. F4: ASIM F5: IHK OWL- Kreis der Produk- tions- und Entwicklungsleiter F6: OWL MB F7: SIMoFit e.V. F8: Zukunftsallianz Maschinen- bau Frühjahrs- oder Herbstsitzung Frühjahrs- oder Herbstsitzung Fortführung Fortführung Fortführung Fortführung Fortführung Fortführung Maßnahme H: Veröffentlichungen Ergebnistransfer in Wirtschaft und Wissen- schaft H2: Beiträge in Fachzeitschriften Projektmanagement aktuell 2015; Zusa- ge zur Beitragsan- nahme liegt vor. Maßnahme I: Publikation auf wissenschaftlichen Tagungen Bekanntmachung im wissenschaftlichen Umfeld I1: Winter Simulation Confe- rence (WSC) I2: MKWI Multi-Konferenz Wirt- schaftsinformatik 2016 Dezember 2015; Beitrag ist ange- nommen und über- arbeitet. März 2016 Maßnahme K: Akademische Lehre und berufliche Wei- terbildung Vermittlung der Ergeb- nisse an die Studieren- den K1: konsekutiver Studiengang, Paderborn K2: konsekutiver Studiengang, Kassel K3: Weiterbildungsmaster IPM, Kassel K4: Master-Studiengang Mana- gement, Hochschule Zwi- ckau fortlaufend fortlaufend fortlaufend fortlaufend Transfermaßnahmen 73 Maßnahme L: Weiterbil- dung/Transfer in die Industrie (über regionale IHK) Weiterbildung von Mitarbeitern aus KMU ohne eigene Forschungskapazität L2: VWA Kassel, Instrumente und Systeme des Projekt- managements L3: Hessische BA, Instrumente und Systeme des Projekt- managements fortlaufend fortlaufend Maßnahme M: Veröffentlichungen nach Projektende Ergebnistransfer in Wirt- schaft und Wissenschaft M2: Bericht auf der Website der BVL M3: Bericht im Online- Forschungsportal der Uni- versitäten Kassel M5: Veröffentlichung des Ab- schlussberichtes M6: Veröffentlichung von (Teil-) Ergebnissen der Projektar- beit auf der Simject-WebSite drittes Quartal 2015 drittes Quartal 2015 drittes Quartal 2015 über die Website der BVL fortlaufend Maßnahme N: Transfer in die In- dustrie durch Ver- band nach Projektende Ergebnistransfer in Wirt- schaft und Wissenschaft N1: Darstellung im Forschungs- report und Verbreitung durch die BVL in Industrie Drittes Quartal 2015 Maßnahme O: FV-News (elektroni- scher Newsletter) nach Projektende Ergebnistransfer in Wirt- schaft und Wissenschaft O1: Ausgewählte Ergebnisse in den FV-News November 2015 Maßnahme Q: Initiierung einer Entwicklungspart- nerschaft nach Projektende Prüfung der langfristigen Zusammenarbeit mit Ko- operationsverbünden und einzelnen KMU Q1: Unternehmensindividuelle Nutzungskonzepte Q1: Kooperationsverbund SIMoFIT e.V. Q2: Vorstellung der Methodik bei Softwareanbietern Q3: Zusammenarbeit mit der Bauinformatik, Ruhr- Universität Bochum Gespräche mit den Firmen Remmert und KET Gespräch geplant mit der SimPlan AG am 13. Juli 2015 Start ab 2015: Vor- trag auf dem 6. PA- Meeting bereits erfolgt 6.1.3 Einschätzung zur Realisierbarkeit des Transferkonzeptes Die geplanten Transfermaßnahmen sind nach jetziger Einschätzung umfassend realisier- bar. Die Bekanntmachung der Arbeiten in Fachverbänden und in Netzwerken (vgl. Maß- nahme F3-F8) ist erfolgt und wird auch nach Projektende fortgeführt; die Forschungsstel- len sind inzwischen aktive Mitglieder im OWL MB und in der Zukunftsallianz Maschinen- bau. Die Kommunikation der Ergebnisse in die Fachausschüsse im VDI steht noch aus. Hierfür stehen die im Jahr stattfindenden Frühjahrs- und Herbstsitzungen grundsätzlich offen (Maßnahme F). Die geplante und bestätigte Publikation (Maßnahme H) zur Darstel- lung der Ergebnisse im Bereich Projektmanagement eröffnet ein über die bisherigen Pub- likationen und Vorträge hinausgehende Leserschaft. Die Veröffentlichung auf der WSC 2015 (Maßnahme I1) ist ebenfalls bestätigt; der geplante Beitrag auf der MKWI 2016 ist in Vorbereitung. Der Transfer in die universitäre Lehre (Maßnahme K) ist mit Abschluss des Projektes vor- bereitet und wird entsprechend dem Lehrveranstaltungsplan umgesetzt. Die Maßnahmen zum Transfer der Ergebnisse auf den Forschungsportalen der Universitäten, über die Fördervereinigung sowie über die eigene Homepage sind nach Vorlage dieses Schluss- berichtes gegeben. Transfermaßnahmen 74 Die Kooperation mit potenziellen Entwicklungspartnern sowie universitären Partnern zur weiterführenden Forschung sind eingeleitet. Aus der Zusammenarbeit mit den Vertretern im PA haben sich individuelle Ergebnistransfermaßnahmen ergeben, um einzelne Metho- den auch nach Projektende der individuellen industriellen Nutzung zuzuführen. Hierzu sind bzw. werden u. a. Ergebnisse mit den Firmen Remmert und KET geführt. Aufgrund erzielter Projekterkenntnisse bezüglich fehlender Erfahrungswerte zur Ermittlung von Pro- zessdauern ist in diesem Zusammenhang ebenfalls ein nachfolgender AiF-Antrag einge- reicht worden. Des Weiteren haben erste Gespräche mit der Bauinformatik an der Ruhr-Universität Bo- chum gezeigt, dass umfangreicher Forschungsbedarf in Bezug auf eine automatische Generierung von Bauanleitungen besteht; hierzu ist bereits ein weiterer AiF-Antrag ge- stellt worden. Ergänzend ist die Zusammenarbeit mit möglichen Entwicklungspartnern vorbereitet; erste Gespräche sind geführt bzw. werden in Kürze stattfinden. 6.2 Veröffentlichungen und universitäre Abschlussarbeiten Untenstehend sind die Arbeiten, die im Zusammenhang mit dem Vorhaben veröffentlicht wurden oder in Kürze veröffentlicht werden, aufgeführt. Vorträge Jessen, U.: A technical concept for plant engineering by simulation-based and logistic- integrated project management. Winter Simulation Conference 2014, Savannah, December 7-10, 2014. Jessen, U.; Steinhauer, D.: Mit Sicherheit günstiger planen – Simulationsgestütztes Pro- jektmanagement im Anlagenbau. Zweigeteilter Vortragsblock während der Tagung der Maschinenbau-Solutions OWL, Bielefeld, 16.10.2013. Laroque, C.: Potentialfelder im Projektmanagement und in der Produktionslogistik. 2. Fo- rum Produktion im Maschinenbau: Produktionsprozess im Wandel – Neue Chancen durch Industrie 4.0. Gütersloh, 17.06.2014. Steinhauer, D.: Hocheffizienter Prototypen- und Anlagenbau (Praxisbericht eines Unter- nehmens). 2. Forum Produktion im Maschinenbau: Produktionsprozess im Wandel – Neue Chancen durch Industrie 4.0. Gütersloh, 17.06.2014. Wenzel, S.: Methodik für ein simulationsgestütztes logistikintegriertes Projektmanagement im Anlagenbau. Vortrag während der ASIM-Fachtagung „Simulation in Produktion und Logistik“. Paderborn, 9.-11.10.2013. Wenzel, S.: Ansätze zur methodischen Unterstützung kollektiver Intelligenz bei der Ab- wicklung von Planungsprojekten in Produktion und Logistik. Vortrag während der Ta- gung der Hochschulgruppe für Arbeits- und Betriebsorganisation e.V. (HAB). Leoben, Österreich, 29.-30.11.2013. Publikationen Akbulut, A.; Jessen, U.; Laroque, C.; Möller, L.; Wenzel, S.: A Comparison of the Usage of Different Approaches for the Management of Plant Engineering Projects. Appears in: Proceedings of the 2015 Winter Simulation Conference, Omnipress Savannah, 2015. Transfermaßnahmen 75 Akbulut, A.: Projektmanagement verbessern - simject – Simulationsgestütztes logistikinte- griertes Projektmanagement im Anlagenbau. In: HNI-Jahresbericht 2014. Gutfeld, T.; Jessen, U.; Wenzel, S.; Laroque, C. & Weber, J.: A Technical Concept for Plant Engineering by Simulation-Based and Logistics-Integrated Project Management. In: Tolk, Diallo et al. (eds.): Proceedings of the 2014 Winter Simulation Conference, Omnipress Savannah, 2014, S. 3423–3434. Gutfeld, T.; Laroque, C.; Wenzel, S.: simject – ein Ansatz für simulationsgestütztes logis- tikintegriertes Projektmanagement im Anlagenbau, Geplant in: PM Aktuell. Weber, J.: Neues Verbundprojekt für ein besseres Projektmanagement im Anlagenbau gestartet. In: HNI Nachrichten 1/2014, S. 13. Wenzel, S.: Simulationsgestütztes logistikintegriertes Projektmanagement im Anlagenbau. In: Regionalmanagement Nordhessen GmbH (Hrsg.): MoWiN.net - Jahresrückblick 2014, S. 32. Wenzel, S.; Abel, D.; Gutfeld, T.; Schmitz, M.: Ansätze zur methodischen Unterstützung kollektiver Intelligenz bei der Abwicklung von Planungsprojekten in Produktion und Lo- gistik. In: Biedermann, Hubert (Hrsg.): Corporate Capability Management – Wie wird kollektive Intelligenz im Unternehmen genutzt? Schriftenreihe der Hochschulgruppe für Arbeits- und Betriebsorganisation e.V. (HAB), Berlin: GITO mbH Verlag, 2013, S. 407- 430. Wenzel, S.; Gutfeld, T.; Abel, D.; Dölle, M.: Corporate Capability Management für den Mittelstand? - Potentiale und Herausforderungen von CCM (nicht nur) für den Mittel- stand. In: Industrie Management 3/2014, S. 7-10. Wenzel, S.; Laroque, C.: Methodik für ein simulationsgestütztes logistikintegriertes Pro- jektmanagement im Anlagenbau. In: Dangelmaier, W.; Laroque, C.; Klaas, A. (Hrsg.): Simulation in Produktion und Logistik 2013, Paderborn: W.V. Westfalia Druck GmbH, 2013, S. 537-547. Bachelor-/Masterarbeiten / Belegarbeiten und Studienprojekte Hein, Christian: Geographische Informationssysteme in der Projektsimulation: Evaluation von Einsatzmöglichkeiten. Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen an der TU Dres- den, Belegarbeit am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Industrielles Mana- gement, 08/2014. Kem, Natalia: Analyse von Unsicherheiten in Projekten des Anlagenbaus - von der Anla- genplanung bis zur Inbetriebnahme. Studiengang Wirtschaftsingenieurwe- sen/Maschinenbau an der Universität Kassel, Masterarbeit am Fachgebiet Produkti- onsorganisation und Fabrikplanung, 02/2014. Martin, Benjamin: Konzeption und Entwicklung von Plug-ins für die Visualisierung un- scharfer Prozesse zur Projektsimulation und Optimierung. Studiengang Wirtschaftsin- formatik an der Universität Paderborn, Masterarbeit am Heinz Nixdorf Institut, Wirt- schaftsinformatik, insb. CIM, 10/2014. Möller, Lisa: Nutzung der Logistiksimulation zur Aktualisierung von Projektplänen im Rahmen des Anlagenbaus. Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen/Maschinenbau an Transfermaßnahmen 76 der Universität Kassel, Masterarbeit am Fachgebiet Produktionsorganisation und Fab- rikplanung, 03/2015. Mueß, André: Konzeption und Entwicklung von Plug-ins für eine Plattform zur Projektsi- mulation und Optimierung. Studiengang Informatik an der Universität Paderborn, Ba- chelorarbeit am Heinz Nixdorf Institut, Wirtschaftsinformatik, insb. CIM, 01/2015. Sahrhage, Philipp: Untersuchung der Wechselwirkungen zwischen Projektplänen und Logistiksimulation anhand einfacher Anwendungsbeispiele des Anlagenbaus. Studien- gang Wirtschaftsinformatik an der Universität Paderborn, Bachelorarbeit am Heinz Nix- dorf Institut, Wirtschaftsinformatik, insb. CIM, 11/2014. Schmiede, Marcus: Token basierte Integration von Projekt- & Logistiksimulation in einem DES-System, Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen an der TU Dresden, Belegarbeit am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Industrielles Management, 09/2014. Schülke, Pia: Optimierung der Planung und Steuerung logistischer Prozesse mit Hilfe ei- nes Multiprojektplans im Forschungsprojekt Simject. Studiengang Wirtschaftsingeni- eurwesen an der Universität Paderborn, Projektarbeit am Heinz Nixdorf Institut, Wirt- schaftsinformatik, insb. CIM, 04/2015. Die Masterarbeit von Frau Lisa Möller ist zudem für den BVL Thesis Award 2015 nomi- niert. Fazit und Ausblick 77 7 Fazit und Ausblick Die durchgängige IT-Unterstützung des Projektmanagements und die Erweiterung der heutigen Projektmanagementmethoden für KMU im Anlagenbau sind unverzichtbar für eine effiziente Projektabwicklung und eine wettbewerbsorientierte Positionierung der Un- ternehmen am Markt. Forschungen und Entwicklungen im Bauwesen und Schiffbau bie- ten umfassende Anregungen zur Umsetzung, lassen sich aufgrund der Individualität der Projekte allerdings nicht direkt übertragen. Vor allem die KMU im Anlagenbau benötigen spezifische IT-Werkzeuge und Vorgehensmodelle mit einfachen Lösungsoptionen bei gleichzeitig fundiertem Methodeneinsatz. Mit dem vorliegenden Forschungsvorhaben ist es erstmals gelungen, Methoden der Op- timierung, Simulation und Visualisierung KMU-konform zu verknüpfen und am Beispiel der logistischen Prozesse aufzuzeigen, dass eine Risikobewertung der Projektabläufe durch Absicherung der Prozessdauern mittels Simulation und Optimierung möglich wird und hierdurch ein Mehrwert für die Projektplanung entsteht. Auch die Nutzung von Wissen aus vorangegangenen Projekten in Form von Referenzprojektplänen und -prozessen schafft eine effizientere Projektplanung. Die im PA beteiligten Unternehmen bestätigen die Zweckmäßigkeit der Vorgehensweisen, die Notwendigkeit der Methoden und die grund- sätzliche Einsetzbarkeit der Lösungen, die anhand eines Demonstrators unter Nutzung der IT-Plattform SimAssist umgesetzt sind. Nach Projektende wird basierend auf den Ergebnissen eine Kooperation mit potenziellen Entwicklungspartnern diskutiert; zudem werden methodische Ergebnisse für eine indivi- duelle industrielle Nutzung bei KMU im PA adaptiert. Die enge Kooperation mit Vertretern aus den Branchen Schiffbau und Bauwesen erlaubt einen wechselseitigen Wissenstrans- fer über ergänzende Forschungsvorhaben, die im Anschluss eingeleitet werden sollen. Wichtige offene Forschungsfragen beziehen sich z. B. auf die Nutzung kollektiver Intelli- genz im Multi-Projektmanagement und daraus resultierend auf die Absicherung von Er- fahrungswerten als Basis für eine Ermittlung valider Prozessdauern für Referenzprozesse aus abgeschlossenen Projekten, um diese in den jeweils nachfolgenden Projekten wie- derzuverwenden. Umfangreicher Forschungsbedarf besteht ebenfalls in einer stärker au- tomatisierten Unterstützung der Bauabwicklung vor Ort, beispielsweise durch eine auto- matische Generierung von Bauanleitungen. Literatur- und Quellenverzeichnis 78 Literatur- und Quellenverzeichnis Aaker, D. A.; Tyebjee, T. T. (1978): A Model for the Selection of Interdependent R&D Pro- jects. In: IEEE TRANSACTIONS ON ENGINEERING MANAGEMENT, VOL. EM-25, NO.2 (1978) 05. Afinion (2015): Afinion Project-Simulator: http://www.afinion.ch/afinion- de/Software/Project-Simulator; zuletzt zugegriffen am 13.07.2015. Ahlborn, J. (2003): Wann lohnt sich der Einsatz von Projektmanagement-Software? In Projekt Magazin 03 (2003). Ahuja, R.K.; Magnanti, T.L.; Orlin, J.B.; Reddy, M.R. (1995): Applications of Network Op- timization. In: Ball, M.O. et al. (eds.): Network Models. Handbooks in Operations Research and Management Science. Volume 7. Elsevier (1995). Bayer, J.; Collisi, T.; Wenzel, S. (Hrsg.) (2003): Simulation in der Automobilproduktion. VDI Springer: Berlin, Heidelberg. Bea, F. X.; Scheurer, S.; Hesselmann, S. (2011): Projektmanagement. 2. Auflage. Kon- stanz: UVK. Beißert, U. (2011): Constraint-basierte Simulation zur Terminplanung von Ausführungs- prozessen - Repräsentation baubetrieblichen Wissens mittels Soft Constraints. Dis- sertation, Bauingenieurswesen, Bauhaus-Universität Weimar. Beißert, U.; König, M.; Bargstädt, H.-J. (2010): Soft Constraint-based simulation of execution strategies in building engineering. In: Journal of Simulation 4 (2010), S. 222-231 (doi:10.1057/jos.2010.8). Bill, R. (2010). Grundlagen der Geo-Informationssysteme. 5. Auage. Berlin: Wichmann. BIM360 (2015): BIM 360 - Collaborative construction management software: http://www.autodesk.com/products/bim-360/overview: zuletzt zugegriffen am 13.07.2015. Bracht, U.; Geckler, D.; Wenzel, S. (2011): Digitale Fabrik – Methoden und Praxisbeispie- le. Springer: Berlin. Burghardt, M. (2002): Projektmanagement: Leitfaden für die Plannung, Überwachung und Steuerung von Entwicklungsprojekten. 6. Auflage. PCB: Erlangen. Chahrour, R. (2007): Integration von CAD und Simulation auf Basis von Produktmodellen im Erdbau. Dissertation, Bauingenieurswesen, Universität Kassel. Demeulemeester, E.L.; Herroelen, W. S. (2002): Project Scheduling – A Research Hand- book. Kluwer: Boston. DIN 69900 (2009): Projektmanagement – Netzplantechnik; Beschreibungen und Begriffe. Beuth: Berlin. DIN 69901 (2009): Projektmanagement – Projektmanagementsysteme (Teil 1-5). Beuth: Berlin. Egger, M.; Hausknecht, K.; Liebich; T.; Przybylo, J. (2013): BIM-Leitfaden für Deutsch- land, Endbericht ZukunftBAU. Forschungsprogramm des Bundesministeriums für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung (BMVBS), AZ 10.08.17.7–12.08: http://www.bbsr.bund.de/BBSR/DE/FP/ZB/Auftragsforschung/3Rahmenbedingungen Literatur- und Quellenverzeichnis 79 /2013/BIMLeitfaden/01_start.html?nn=436654¬First=true&docId=702606,, zu- letzt zugegriffen am 13.07.2015. Ehlers, M.; Schiewe, J. (2012). Geoinformatik. WBG: Darmstadt. Engelmann, J. (2006): Wettbewerbsvorteile im Anlagenbau der Zukunft: Chemieanlagen- bau Chemnitz GmbH. In: Fraunhofer (Hrsg.): Tagung Anlagenbau der Zukunft, S. 41-44 FIR (2015): http://www.fir.rwth-aachen.de/forschung/forschungsprojekte/dib-290074102, zuletzt zugegriffen am 09.07.2015. Fischer, J.-H.; Delius, R.; Horstkemper, D.; Laroque, C. (2012): Comparing a hybrid simu- lation & optimization approach with a purely stochastic optimization to increase the robustness of production plans. In: APMOD 2012, International Conference on Ap- plied Mathematical Optimization and Modelling. Fraunhofer (2015): Produkte des Fraunhofer-Institutes für Materialfluss und Logistik. http://www.iml.fraunhofer.de/de/themengebiete/supply_chain_engineering/produkte/. zuletzt zugegriffen am 11.07.2015. Fricke, S.E.; Shenhar, A.J. (2000): Managing Multiple Engineering Projects in a Manufac- turing Support Environment. In: IEEE TRANSACTIONS ON ENGINEERING MAN- AGEMENT, VOL. 47, NO.2 (2000), 05. Goncalves, J.F., Mendes, J.J.M., Resende, M.G.C. (2004). A genetic algorithm for the resource constrained multi-project scheduling problem. AT&T Labs Technical Re- port TD-668LM4, Portugal. Grefrath, U.; Frombach, R.; Schmidt-Bleker, H. (2011): DIB – Dienstleistungen im indust- riellen Bauprozess. Mit „Augmented Reality“ in die Zukunft. In: UDZ – Unternehmen der Zukunft. FIR – Zeitschrift für Betriebsorganisation und Unternehmensentwick- lung. 12 (2011) 3, S. 33-35. Günther, H.-O.; Tempelmeier, H. (2005): Produktion und Logistik. Springer: Berlin, Hei- delberg; 6. verb. Auflage. Günthner, W. A.; Bormann, A. (Hrsg.) (2011): Digitale Baustelle – innovativer Planen, effi- zienter Ausführen: Werkzeuge und Methoden für das Bauen im 21. Jahrhundert, Springer: Berlin, Heidelberg. Günthner, W. A.; Kraul, R. (2008): Ablaufsimulation zur Planung von Bauprojekten am Beispiel eines U-Bahnhofs. In: Bargstädt, H.-J. (Hrsg.): Tag des Baubetriebs 2008, Schriften der Professur Baubetrieb und Bauverfahren, Nr. 17 (2008), Bauhaus- Universität Weimar, S. 5-9. Heinrich, F. (1997): Vertragsmanagement in Stadtwerken. In: VDI-Gesellschaft Energie- technik (Hrsg.): Vertragsmanagement für energietechnische Anlagen: Planung bis Betrieb. VDI Verlag: Düsseldorf. Hennermann, K. (2006). Kartographie und GIS: Eine Einführung. Darmstadt: WBG. Hofstadler, C. (2007): Bauablaufplanung und Logistik im Baubetrieb. Springer: Berlin, Heidelberg. Jankulik, E.; Piff, R. (2009): Praxisbuch Prozessoptimierung. Publicis: Erlangen. Literatur- und Quellenverzeichnis 80 Jozefowska, J.; Weglarz, J. (2006): Perspectives in Modern Project Scheduling. Kluwer: Boston. Jung, B.; Schweißer, S.; Wappis, J. (2011): 8D und 7STEP – Systematisch Probleme lö- sen. Carl Hanser: München. Kemna, A. (1993): Marktorientierte Unternehmensführung im Maschinen- und Anlagenbau - Marketing ist mehr als geschicktes Verkaufen. In: Droege, W.; Backhaus, K.; Wei- ber, R. (Hrsg.): Strategien für Investitionsgütermärkte. Moderne Industrie: Landsberg. Kohnke, O. (2015): Anwenderakzeptanz unternehmensweiter Standardsoftware – Theo- rie, Einflussfaktoren und Handlungsempfehlungen, Springer, Wiesbaden. Kolisch, R. (2008) Library for project scheduling problems. http://129.187.106.231/psplib/ accessed January 15, 2008. König, M.; Beißert, U. (2008): Constraint-basierte Simulation von Bauprozessen. In: Bargstädt, H.-J. (Hrsg.): Tag des Baubetriebs 2008, Schriften der Professur Baube- trieb und Bauverfahren, Nr. 17 (2008), Bauhaus-Universität Weimar, S. 17-36. König, M.; Beißert, U.; Steinhauer, D.; Bargstädt, H.-J. (2007): Constraint-based simula- tion of outfitting processes in shipbuilding and civil engineering. In: Proceedings of 6th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation, Ljubljana, Slovenia, CD-ROM Veröffentlichung. Konradin ERP-Studie (2011): Einsatz von ERP-Lösungen in der Industrie. März 2011. Korduan, P.; Zehner, M. L. (2008): Geoinformationen im Internet: Technologien zur Nut- zung raumbezogener Informationen im WWW. Wichmann, Heidelberg. Krüger, D.; Scholl, A. (2008): A heuristic solution framework for the resource constrained (multi-)project scheduling problem with sequence-dependent transfer times. In: Eu- ropean Journal of Operational Research 197 (2008). Kugler, M. (2012): CAD-integrierte Modellierung von agentenbasierten Simulationsmodel- len für die Bauablaufsimulation im Hochbau. Dissertation, Bauingenieurswesen, Universität Kassel. Kuster, J.; Huber, E.; Lippmann, R.; Schmid, A.; Schneider, E.; Witschi, U.; Wüst, R. (2008): Handbuch Projektmanagement. 2. Auflage. Springer Verlag, Berlin, Heidel- berg, New York. Kwak, Y. H.; Ingall, L. (2007): Exploring Monte Carlo Simulation Applications for Project Management. In: Risk Management 9 (2007); S. 44–57. Laroque, C.; Delius, R.; Fischer, J.-H.; Horstkemper, D. (2011): Increase of Robustness on Pre-optimized Production Plans Through Simulation-based Analysis and Evalua- tion. In: Proceedings of The Third International Conference on Advances in System Simulation, 23.-29.10.2011 IARIA, Xpert Publishing Services, S. 13-20. Liu, X.; Jiang, W.; Xie, J. (2009): A New Resource Constrained Project Scheduling Prob- lem / Department of Computer Science of Zhuhai College Jinan University. März, L.; Krug, W.; Rose, O.; Weigert, G. (2010): Simulation und Optimierung in Produkti- on und Logistik: Praxisorientierter Leitfaden mit Fallbeispielen. Springer: Berlin. Literatur- und Quellenverzeichnis 81 Mefisto (2015): Mefisto - Management - Führung - Information - Simulation im Bauwesen: http://www.mefisto-bau.de: zuletzt zugegriffen am 13.07.2015. Merkle, D.; Middendorf, M.; Schmeck, H. (2002): Ant Colony Optimization for Resource- Constrained Project Scheduling. In: IEEE Transactions on Evolutionary Computa- tion, VOL. 6, NO.4 (2002) 08. Möller, T.; Dörrenberg, F. (2003): Projektmanagement. Oldenbourg: München.. Mon2Sea (2015): Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH: Homepage zur For- schungsvorhaben Mon2Sea. http://www.mon2sea.de; zuletzt zugegriffen am 09.07.2015. Motzel, E. (2010): Projekt-Management Lexikon. 2., aktual. Auflage. WILEY-VCH: Wein- heim. Neumann, K.; Schwindt, C.; Zimmermann, J. (2003): Project Scheduling with Time, Win- dows and Scarce Resources. Springer: Berlin. ProModel (2015): Homepage zu ProModel. https://www.promodel.com/; zuletzt zugegrif- fen am 11.07.2015 Riebeling, K.-H. (2008): Eigenkapitalbeteiligten an projektfinanzierten PPP-Projekten im deutschen Hochbau. Gabler: Wiesbaden. Rüppel, U. (Hrsg.) (2007): Vernetzt-kooperative Planungsprozesse im Konstruktiven In- genieurbau: Grundlagen, Methoden, Anwendungen und Perspektiven zur vernetzten Ingenieurkooperation. Springer: Berlin, Heidelberg. Schelle, H.; Ottmann, R.; Pfeiffer, A. (2005): Projektmanager. 2. Auflage. GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement. Nürnberg. Schenk, M.; Schmucker, U. (2012): Impulsvortrag: Der Weg zur ressourceneffizienten Anlage. In: Schenk, M. (Hrsg.): Tagungsband zur 7. Tagung Anlagenbau der Zu- kunft – Der Weg zur ressourceneffizienten Anlage. 01.-02.03.2012. Fraunhofer- Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF, Magdeburg. Schmelcher, W. (2000): Anlagenbau. In: Dörner, D.; Horvath, P.; Kagermann, H. (Hrsg.): Praxis des Risikomanagements. Schäffer-Poeschel: Stuttgart. Schneider, H.J. (Hrsg.) (1997): Lexikon der Informatik und Datenverarbeitung. 4. Auflage, R. Oldenbourg: München, Wien, S. 714. Seeger, F. (1995): Die Abwicklung verfahrenstechnischer Anlagenbauprojekte - Eine ar- beits- und risikosoziologische Studie. Dissertation an der Universität (GH) Kassel Shou, Y. (2007): A Bi-directional Ant Colony Algorithm for Resource Constrained Project Scheduling / School of Management, Zhejiang University. SimAssist (2015): SimAssist - Der Assistent für professionelle Simulationsanwender. http://www.simassist.de/; zuletzt zugegriffen am 13.07.2015. SimCoMar (2015): Homepage der internationalen Kooperationsgemeinschaft SimCoMar. http://www.simcomar.com/; zuletzt zugegriffen am 13.07.2015. SIMoFit (2015): Homepage zur Kooperationsvorhaben SIMoFIT - Simulation of Outfitting Processes in Shipbuilding and Civil Engineering: http://www.simofit.com; zuletzt zugegriffen am 09.07.2015. Literatur- und Quellenverzeichnis 82 Simultrain (2015): Homepage zu Simultrain. http://www.simultrain.com; zuletzt zugegriffen am 11.07.2015. Steinhauer, D. (2008): Planung komplexer Montageabläufe mit Hilfe der constraintbasierten Simulation. In Rabe, M. (Hrsg.): Advances in Simulation for Pro- duction and Logistics Applications. Fraunhofer IRB Verlag, Stuttgart, S. 81-89. Steinhauer, D. (2011): The Simulation Toolkit Shipbuilding (STS) – 10 Years of Coopera- tive Development and Interbranch Applications. In: Proceedings of the 10th Euro- Conference on Computer and IT Applications in the Maritime Industries (COMPIT), Berlin, S. 453-465. Steinhauer, D.; König, M. (2010): Konzepte zum effektiven Aufbau von Simulationsmodel- len für die Unikatproduktion. In: Zülch, G.; Stock, P. (Hrsg.): Integrationsaspekte der Simulation: Technik, Organisation und Personal. KIT Scientific Publishing: Karlsru- he, S. 157-164. Steinhauer, D.; König, M.; Bargstädt, H.-J. (2007): Branchenübergreifende Kooperation zur Simulation von Montageabläufen beim Innenausbau von Schiffen, Hansa Inter- national Maritime Journal 9 (2007), S. 40-42. Suhl, L.; Mellouli, T. (2013): Optimierungssysteme, Modelle, Verfahren, Software, Anwen- dungen. Springer: Berlin, Heidelberg. Tecklenburg, T.; Huch, B. (2001): Risikomanagement in der Bauwirtschaft. In: Götze, U.; Henselmann, K.; Mikus, B (Hrsg.): Risikomanagement. Physica-Verlag: Heidelberg, S. 299-325. TILOS (2015): Homepage zu TILOS. www.tilos.org; zuletzt zugegriffen am 11.07.2015. Voigt, K.-I. (2010): Risikomanagement im Anlagenbau. Neuburg: Danuvia. Voigtmann; J.; Bargstädt, H.-J. (2010): Simulation von Logistikstrategien im Bauwesen. In: Zülch, G.; Stock, P. (Hrsg.): Integrationsaspekte der Simulation: Technik, Organisa- tion und Personal. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe, S. 109-116. Wang, J.Q.; Zhang, S. F.; Chen, J.; Yang, J. B.; Sun, S.D. (2010): Resource-constrained Multi-Project Scheduling Based on Ant Colony Optimization Algorithm / Key Labora- tory of Contemporary Design and Integrated Manufacturing Technology (North- western Poly technical University). Weaver, P. (2007): The Origins of Modern Project Management. http://www.mosaicprojects.com.au/PDF_Papers/P050_Origins_of_Modern_PM.pdf, zuletzt zugegriffen am 12.07.2015, Weber, J. (2007): Simulation von Logistikprozessen auf Baustellen auf Basis von 3D- CAD-Daten. Dissertation, Maschinenbau, Universität Dortmund. Wenzel, S. (Hrsg.) (2000): Referenzmodelle für die Simulation in Produktion und Logistik, SCS: Erlangen, S. 23. Wimmer, J.; Horenburg, T.; Günthner, W. A. (2010): Erstellung einer Simulationsbibliothek für den Tiefbau. In: Bargstädt, H.-J. (Hrsg.): Tag des Baubetriebs 2010, Schriften der Professur Baubetrieb und Bauverfahren, Nr. 19 (2010), Bauhaus-Universität Weimar, S. 91-102. Literatur- und Quellenverzeichnis 83 Zachau, T. (1995): Prozessgestaltung im industriellen Anlagengeschäft. Gabler: Wiesba- den. Zell, H. (2003): Grundbegriffe und Grundstrukturen von Projekten. In: Bernecker, M.; Eckrich, K. (Hrsg.): Handbuch Projektmanagement. Oldenbourg: München, S. 53- 60. Zhao, J.; Zhang, Y.; Qu, H.; Qi, H. (2009): Ant colony optimization for Resource- Constrained Multi-Project Scheduling / Naval University of Engineering and Huazhong University of Science and Technology, China. Zimmermann, J.; Stark, C.; Rieck, J, (2006): Projektplanung – Modelle, Methoden, Mana- gement. Springer: Berlin. Zuluaga, A.; Sefair, J.A.; Medaglia, A.L. (2007): Model for the Selection and Scheduling of Interdependent Projects / Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de los Andes (Bogotá D.C., Colombia). Anhang I – Projektbegleitender Ausschuss 84 Anhang I – Projektbegleitender Ausschuss BISON.tec. GmbH Montageautomation Potsdamer Straße 14 33719 Bielefeld Dr. Helmut Jansen in de Wal Telefon 0521 93418-26 Telefax 0521 93418-30 helmut.jansen@bisontec.de www.bisontec.de bue Anlagentechnik GmbH NL Berlin Freiheit 12 a/b 12555 Berlin Andreas Sieber Telefon 030 54431136 Telefax 030 54431252 a.sieber@bue-anlagentechnik.de www.bue-anlagentechnik.de Doosan Lentjes GmbH Daniel-Goldbach-Str. 19 40880 Ratingen Stefan Klare Telefon 02102 166 1486 Telefax 02102 166 2486 stefan.klare@doosan.com http://www.doosanlentjes.com Flensburger Schiffbau-Gesellschaft mbH & Co. KG Batteriestraße 52 24939 Flensburg Dirk Steinhauer Telefon 0461 4940 526 steinhauer@fsg-ship.de www.fsg-ship.de Anhang I – Projektbegleitender Ausschuss 85 Friedrich Remmert GmbH Brunnenstraße 113 D-32584 Löhne Daniela Lohmeier Telefon: 05732 896-200 dlo@remmert.de www.remmert.de Hubert Niewels GmbH Neuhäuser Weg 3a 33175 Bad Lippspringe Alexander Niewels Telefon: 0 52 52 106 – 1 info@niewels.de www.niewels.de Ingenieurbüro J. Döhler (Erben) Ferdinand-Rhode-Straße 20 04107 Leipzig Jürgen Döhler Telefon: 0341 140 60 50 Telefax: 0341 9 80 97 11 info@ibdoehler.de www.ibdoehler.de KET Kirpal Energietechnik GmbH Bischofsweg 2 04779 Wermsdorf Kurt Kirpal Telefon: 034364 802 – 0 Telefax: 034364 802 – 26 info@ket.de www.ket.de OWL Maschinenbau e.V. Ritterstraße 19 33602 Bielefeld Holger U. Nord Telefon: 0521 988 775 - 0 Telefax: 0521 988 775 -10 nord@owl-maschinenbau.de www.owl-maschinenbau.de Anhang I – Projektbegleitender Ausschuss 86 Volkswagen AG Wolfsburg Brieffach 1493 38436 Wolfsburg www.volkswagenag.com Wildeis-Bauplanung Fuchshainer Straße 8 04463 Großpösna Mathias Wildeis Telefon: 034297 12 180 Telefax: 034297 12 181 info@ib-wildeis.de www.ib-wildeis.com Wind an der Steinburg GmbH & Co. KG Tiebenseer Straße 10 25792 Neuenkirchen-Tiebensee Peter Kielholz Telefon: 0481 212 08 32 Peterkielholz@web.de Anhang II – Interviewleitfäden 87 Anhang II – Interviewleitfäden Anhang II – Interviewleitfäden 88 Anhang II – Interviewleitfäden 89 Anhang II – Interviewleitfäden 90 Anhang II – Interviewleitfäden 91 Anhang II – Interviewleitfäden 92 Anhang II – Interviewleitfäden 93 Anhang II – Interviewleitfäden 94 Anhang II – Interviewleitfäden 95 Anhang II – Interviewleitfäden 96 Anhang II – Interviewleitfäden 97 Anhang II – Interviewleitfäden 98 Anhang III – Anforderungen als User-Stories 99 Anhang III – Anforderungen als User-Stories lfd. Nr. Name der "Story" User Story zu LH- Nr. 1 Projektverwaltung Als Anwender möchte ich unbedingt eine zentrale Projektverwaltung, die Projektname, Properties, Verweise auf zugehörige Dateien enthält, um effek- tives Arbeiten zu ermöglichen. ABE001 2 Suche nach Projekten Als Anwender will ich eine einfache Suche nach Worten wie Name, Erstel- ler, Keywords nutzen, um effektives Arbeiten zu ermöglichen. ABE002 3 Andere MS-Produkte nutzen Als Anwender will ich den Datenimport aus anderen MS-Produkten nutzen, um flexibel zu bleiben. ABE003 4 Projektpläne editieren Als Anwender will ich die Korrektur von Start-/Endzeitpunkt, Nachführen gem. FSP, SEP usw. durchführen, um flexibel zu bleiben. ABE004 5 Ist-Dateneingabe Als Anwender will ich die Eingabe der Ist-Dauer durchführen, um Medienbrü- che zu vermeiden. ABE005 6 Projektberichte anlegen Als Anwender möchte ich Fenster mit Text-Templates für Projektberichte, Aufgabenverteilung zu Plänen (Kom- mentare) haben, um Medienbrüche zu vermeiden. ABE006 7 Kommentare anlegen Als Anwender möchte ich Fenster mit Text-Templates für Kommunikations- protokolle zu Plänen (Kommentare) haben, um Medienbrüche zu vermei- den. ABE007 8 Einsatzpläne einsehen Als Anwender möchte ich Einsicht von Einsatzplänen von Mitarbeiter mit Zeitangaben und Aufgabenbereich haben, um Medienbrüche zu vermei- den. ABE008 9 Projektverwaltung Als Anwender möchte ich unbedingt die Projekteigenschaften, Daten, Ver- weise auf Dateien (z.B. Simulations- modelle) verwalten können, um effek- tives Arbeiten zu ermöglichen. DBS001 10 MS-Excel/-Project Datenaus- tausch Als Anwender will ich eine Import- /Exportfunktion über CSV haben, um flexibel zu bleiben. DBS002 11 MS-Office Export Als Anwender möchte ich eine Anbin- dung an die MS-Office-Komponente Visio, Word-, Powerpoint haben, um flexibel zu bleiben. DBS003 12 SQL-Anbindung Als Anwender will ich eine ODBC- Schnittstelle, u.a. für Access- Anbindung haben, um flexibel zu blei- DBS004 Anhang III – Anforderungen als User-Stories 100 ben. 13 Fertigstellungsgrad eingeben Als Anwender will ich den Fertigstel- lungsgrad diskret eingeben können - Zustände: "Erledigt", "In Bearbeitung", "Freigegeben", "Warten auf jemanden anderes", um das Projektcontrolling zu unterstützen. DBS005 14 Verwaltung von CAD-Dateien Als Anwender will ich das DXF-Format nutzen können, um Medienbrüche zu vermeiden. DBS006 15 Verwaltung historischer Pro- jektpläne Als Anwender möchte ich unbedingt historische Projektdateien, die in einer DB verwaltet werden, verfügbar ha- ben, um auf Lessons learned zurück- greifen zu können. DBS007 16 Ressourcenverwaltung durch- führen Als Anwender möchte ich unbedingt Soll- und Ist-Daten der eingesetzten Ressourcen verwalten können, um Medienbrüche zu vermeiden. DBS008 17 Wettermodell verwalten Als Anwender will ich Faktoren, die das Wetter beeinflussen können in Modellen verwalten, um darauf reagie- ren zu können. DBS009 18 Arbeitspakete verwalten Als Anwender will ich eine Arbeitspa- ketverwaltung (Inhalt + Ressourcen) haben, um Medienbrüche zu vermei- den. DBS010 19 Online-Dokumentation Als Anwender will ich jederzeit auf eine Online-Hilfedatei über "?" auf Demonstrator-Niveau zugreifen kön- nen, um ohne Schulungsaufwand mit der Software arbeiten zu können. DOK001 20 Handbuch / Manual Als Anwender möchte ich eine schrift- liche Dokumentation haben, um alle Funktionen kennenlernen zu können. DOK002 21 Aktuelle Wetterdaten einlesen Als Anwender will ich aktuelle Wetter- daten als Faktor (manuell) einlesen können, um Auswirkungen zu sehen. EXT001 22 Aktuelle Verkehrsdaten einle- sen Als Anwender will ich aktuelle Ver- kehrsdaten einlesen können, um Aus- wirkungen zu sehen. EXT002 23 Aktuelle GPS-Daten erfassen Als Anwender will ich den aktuellen Standort einschließlich Kartenmaterial verfügbar haben, um Medienbrüche zu vermeiden. EXT003 24 Projektplanverwaltung Als Anwender will ich CSV-Daten und XML-Daten einlesen können, um Me- dienbrüche zu vermeiden. EXT004 25 ERP-Schnittstelle Als Anwender möchte ich eine defi- nierte Schnittstelle zu Excel haben, um flexibel zu bleiben. EXT005 Anhang III – Anforderungen als User-Stories 101 26 VRML-Schnittstelle Als Anwender will ich VRML nutzen, um Auswirkungen zu sehen. EXT006 27 Logistik- Simulationsschnittstelle Als Anwender will ich einen Datenaus- tausch zwischen Plan- und Logistiksi- mulation ermöglichen, um optimieren zu können. LOG001 28 Transportrestriktionen I Als Anwender möchte ich unbedingt Zeiten, Entfernungen, Geschwindigkei- ten, Kapazitäten (Ladung) berücksich- tigen, um optimieren zu können. LOG002 29 Gefahrgüterberücksichtigung Als Anwender möchte ich Gefahrgüter und schwere Güter berücksichtigen, um optimieren zu können. LOG003 30 Transportrestriktionen II Als Anwender möchte ich den Einfluss von Transportrestriktionen auf die Zeit darstellen, um optimieren zu können. LOG004 31 Wetterdaten-Plan Als Anwender will ich den Einfluss des Wetters im geplanten Zeitraum über den Zeitfaktor darstellen, um Auswir- kungen zu sehen. LOG005 32 Infrastrukturverhältnisse Als Anwender will ich Infrastrukturver- hältnisse der anzufahrenden Baustelle (Straßenverläufe, Flüsse, Luftraum, Schienenverkehr) in der Logistiksimu- lation berücksichtigen, um optimieren zu können. LOG006 33 Infrastrukturänderungen Als Anwender will ich sich ändernde Infrastruktur durch externe Wetter- u. Natureinflüsse in der Logistiksimulati- on berücksichtigen, um optimieren zu können. LOG007 34 Alternative Routen Als Anwender will ich alternative Ver- kehrswege (mittels Routenplaner) be- rücksichtigen, in dem diese Verände- rungen in den Projektplänen (Zeitpla- nung) berücksichtigt werden, um opti- mieren zu können. LOG008 35 Gefahrgüterberücksichtigung Als Anwender will ich Veränderungen der Logistik durch Gefahrstoffe und schwere Güter - ggf. anderen Ver- kehrswegen berücksichtigen, um Ter- mintreue zu gewährleisten. LOG009 36 Daten des Bestimmungsortes Als Anwender möchte ich unbedingt den Standort des Bestimmungsortes einfließen lassen, um Entfernungen, Geschwindigkeiten, Zeiten darzustel- len. LOG010 37 Prozessreihenfolgeoptimierung Als Anwender möchte ich unbedingt eine optimierende Reihenfolgeplanung der Prozesse durchführen, um Ver- besserung zu erreichen. PPO001 Anhang III – Anforderungen als User-Stories 102 38 Ressourcenoptimierung Als Anwender möchte ich unbedingt Mitarbeiterkapazitäten bei der Optimie- rung berücksichtigen, um Kapazitäts- beschränkungen (Abgleich mit Ein- satzplanung und Urlaubszeiten) ein- zuhalten. PPO002 39 Optimierungsverfahren Als Anwender möchte ich unbedingt die Implementierung verschiedener Optimierungsverfahren über eine ein- heitliche Schnittstelle ermöglichen, um flexibel zu bleiben. PPO003 40 Optimierung für Wetter Als Anwender will ich Wetterdaten als Optimierungskriterium heranziehen, um Auswirkungen zu sehen. PPO004 41 Simulation für Wetter Als Anwender will ich die Berücksichti- gung von Wetterdaten für eine vorde- finierte Periode in der Simulation - Termintreue, um die Darstellung und Auswirkungen auf Projektplan durch Wind und Regen sowie Schneefall zu ermöglichen. PSI001 42 Simulation für Infrastruktur Als Anwender will ich Infrastrukturver- hältnisse der anzufahrenden Baustelle berücksichtigen (Straßenverläufe, Flüsse, Luftraum, Schienenverkehr), um Termintreue zu gewährleisten. PSI002 43 Infrastrukturänderungen Als Anwender will ich sich durch ex- terne Wetter- u. Natureinflüsse än- dernde Infrastruktur berücksichtigen, um Auswirkung durch Regen, Schnee, Wind auf Straße hinsichtlich der Ter- mintreue zu untersuchen. PSI003 44 Risiko: Behörden Als Anwender möchte ich Einflüsse durch Behörden (Gutachten- und Pro- zessverfahren) auf die Termin- treue/Projekttermine darstellen, um Konsequenzen aufzuzeigen, wenn dieses Risiko eintritt. PSI004 45 Risiko: Zoll Als Anwender möchte ich Auflagen und Einflüsse auf Projektpläne durch Zollein- und Ausfuhrregeln darstellen, um Materiallieferung als Risiko einkal- kulieren zu können. PSI005 46 Stochastik für Projektvorgänge Als Anwender möchte ich unbedingt Stochastische Verteilungen für einzel- ne Projektschritte manuell integrieren, um optimieren zu können. PSI006 47 Verteilungsfunktion aus histo- rischen Daten Als Anwender möchte ich unbedingt historische Daten als Verteilungen für Projektschritte einbinden, um optimie- ren zu können. PSI007 Anhang III – Anforderungen als User-Stories 103 48 Logistik- Simulationsschnittstelle Als Anwender möchte ich unbedingt Projektschritte als Logistiksimulation abbilden, ansteuern und Ergebnisse integrieren, um optimieren zu können. PSI008 49 Baufortschrirttsvisualisierung Als Anwender will ich Baufortschrittvi- sualisierung angelehnt an CAD/Bauraumanzeige darstellen kön- nen, um die Ergebnisse sichtbar zu machen. VIS001 50 Lagepläne einbinden Als Anwender will ich Lagepläne des Anlagenprojekts als Hintergrundgra- phik einbinden können, um Verbesse- rung zu erreichen. VIS002 51 Gantt-Charts Als Anwender will ich Gantt-Charts der (simulierten) Projektpläne erzeugen und überblenden, um die Ergebnisse sichtbar zu machen. VIS003 52 Netzpläne Als Anwender will ich Einzelcharts von Projektplänen einblenden, um die Er- gebnisse sichtbar zu machen. VIS004 53 Ressourcendiagramme Als Anwender will ich Ressourcendia- gramme in den Projektplan einblen- den, um automatische Anpassung auf Planänderungen darzustellen. VIS005 54 Ergebnisvisualisierung Als Anwender möchte ich Ergebnisvi- sualisierung auch für einzelne Abtei- lungen/Betriebsbereiche anzeigen lassen, um separate Diagramme für Abteilungen/Betriebsbereiche darstel- len zu können. VIS006 55 Projektstrukturpläne Als Anwender möchte ich Projektstruk- turpläne als Grafik einbinden, um Me- dienbrüche zu vermeiden. VIS007 56 Visualisierung stochastischer Projektpläne Als Anwender möchte ich unbedingt Gantt mit "unscharfen Enden" darstel- len, um Visualisierung stochastischer Projektpläne zu ermöglichen. VIS008 57 Vergleich zweiter Projektplan- simulationen Als Anwender will ich den Vergleich mit einer zweiten Projektplansimulati- on als Darstellung in zwei Fenstern erlauben, um Medienbrüche zu ver- meiden. VIS009 58 Mitlaufende Kalkulation Als Anwender will ich eine mitlaufende Kalkulation über Einzelcharts darstel- len, um das Projektcontrolling zu un- terstützen. VIS010 Anhang IV – Evaluationsergebnisse 104 Anhang IV – Evaluationsergebnisse Die Fragen 1-10 konnten auf einer kontinuierlichen Skala von 0 bis 10 beantwortet wer- den und boten zusätzlich die Möglichkeit für eine kurze Begründung der Entscheidung. In den Fragen 3-7 wurde zusätzlich die Unterscheidung in a) sinnvoll und b) praktikabel vor- genommen. Die Fragen 11 und 12 wurden ausschließlich als offene Fragen gestellt und zielten auf Projektverlauf und weitere Hinweise für die Forschung ab. Folgende Fragen waren im Rahmen der Evaluation zu beantworten: 1. Für wie sinnvoll halten Sie es, wenn die Projektplanung über eine Simulation von Störungen abgesichert wird? 2. Für wie sinnvoll halten Sie den vorgestellten „Simject-Workflow“? 3. Wie sinnvoll/praktikabel schätzen Sie Projektsimulation und Visualisierung der Er- gebnisse ein? 4. Wie sinnvoll/praktikabel schätzen Sie die Integration der Logistik ein? 5. Wie sinnvoll/praktikabel schätzen Sie Nutzung historischer Projektdaten ein? 6. Wie sinnvoll/praktikabel schätzen Sie die Einbeziehung von Wetterdaten ein? 7. Wie sinnvoll/praktikabel schätzen Sie die Einbeziehung von Verkehrsdaten ein? 8. Wie wahrscheinlich ist, dass Sie diese Vorgehensweise anwenden, wenn Ihnen eine entsprechende Anwendungssoftware zur Verfügung steht? 9. Wie hoch schätzen Sie den erwarteten Mehrwert für ihr Unternehmen ein, wenn Sie Projekte mit zusätzlicher Projektplansimulation planen würden? 10. Wie gut war nach Ihrer Einschätzung der Projektverlauf insgesamt? 11. Was hat Ihnen am Projektverlauf besonders gut gefallen? 12. Welche Hinweise haben Sie aus Sicht eines PA-Mitglieds für zukünftige For- schungsprojekte? Insgesamt konnten sechs, teilweise jedoch unvollständig ausgefüllte, Fragebögen ausge- wertet werden. Zur besseren Übersicht wurden die quantitativen Ergebnisse aus der stetigen Erfas- sungsskala in vier gleichgroßen Gruppen zusammengefasst, die auf Grund der Fragestel- lung wie folgt interpretiert werden können: Erfasste Werte Interpretation 10,0 bis >7,5 7,5 bis > 5,0 5,0 bis > 2,5 2,5 bis 0 sehr positiv positiv negativ sehr negativ Anhang IV – Evaluationsergebnisse 105 Die Fragen und eine grafische Darstellung der quantitativen Antworten werden nachfol- gend im Einzelnen aufgeführt: Frage 1 Für wie sinnvoll halten Sie es, wenn die Projektplanung über eine Simulation von Störungen abgesichert wird? Abbildung 1 – Beantwortung der Evaluationsfrage 1 Frage 2 Für wie sinnvoll halten Sie den vorgestellten „Simject- Workflow“? Abbildung 2 – Beantwortung der Evaluationsfra- ge 2 Frage 3a Wie sinnvoll schätzen Sie Pro- jektsimulation und Visualisie- rung der Ergebnisse ein? Abbildung 3a – Beantwortung der Evaluations- frage 3a Anhang IV – Evaluationsergebnisse 106 Frage 3b Wie praktikabel schätzen Sie Projektsimulation und Visuali- sierung der Ergebnisse ein? Abbildung 3b – Beantwortung der Evaluations- frage 3b Frage 4a Wie sinnvoll schätzen Sie die Integration der Logistik ein? Abbildung 4a – Beantwortung der Evaluations- frage 4a Frage 4b Wie praktikabel schätzen Sie die Integration der Logistik ein? Abbildung 4b – Beantwortung der Evaluations- frage 4b Anhang IV – Evaluationsergebnisse 107 Frage 5a Wie sinnvoll schätzen Sie Nut- zung historischer Projektdaten ein? Abbildung 5a – Beantwortung der Evaluations- frage 5a Frage 5b Wie praktikabel schätzen Sie Nutzung historischer Projektda- ten ein? Abbildung 5b – Beantwortung der Evaluations- frage 5b Frage 6a Wie sinnvoll schätzen Sie die Einbeziehung von Wetterdaten ein? Abbildung 6a – Beantwortung der Evaluations- frage 6a Anhang IV – Evaluationsergebnisse 108 Frage 6b Wie praktikabel schätzen Sie die Einbeziehung von Wetter- daten ein? Abbildung 6b – Beantwortung der Evaluations- frage 6b Frage 7a Wie sinnvoll schätzen Sie die Einbeziehung von Verkehrsda- ten ein? Abbildung 7a – Beantwortung der Evaluations- frage 7a Frage 7b Wie praktikabel schätzen Sie die Einbeziehung von Ver- kehrsdaten ein? Abbildung 7b – Beantwortung der Evaluations- frage 7b Anhang IV – Evaluationsergebnisse 109 Frage 8 Wie wahrscheinlich ist, dass Sie diese Vorgehensweise an- wenden, wenn Ihnen eine ent- sprechende Anwendungssoft- ware zur Verfügung steht? Abbildung 8 – Beantwortung der Evaluationsfra- ge 8 Frage 9 Wie hoch schätzen Sie den erwarteten Mehrwert für ihr Unternehmen ein, wenn Sie Projekte mit zusätzlicher Pro- jektplansimulation planen wür- den? Abbildung 9 – Beantwortung der Evaluationsfra- ge 9 Frage 10 Wie gut war nach Ihrer Ein- schätzung der Projektverlauf insgesamt? Abbildung 10 – Beantwortung der Evaluations- frage 10 Anhang IV – Evaluationsergebnisse 110 Ergänzende qualitative Feedbacks wurden zu diesen Fragen wie folgt gegeben: Frage 1 Für wie sinnvoll halten Sie es, wenn die Projektplanung über eine Simulation von Störungen abgesichert wird? Allumfassende Störungseinflüsse werden nicht abgebildet. ABER: Aufwand muss verhältnismäßig sein, daher mutmaßlich nur Teilaspekte / kritische Aspekte simulieren… Frage 2 Für wie sinnvoll halten Sie den vorgestellten „Simject- Workflow“? Positiv, allerdings wird Detaillierungsgrad nicht erschöpfend dargestellt. "Füttern" der Datenbank erscheint aufwändig, pauschale "Unschärfe" (Normalverteilungsan- satz dürfte den unterschiedlichen Einzelpro- zessen im Allgemeinen nicht gerecht werden. Frage 3 Wie sinnvoll / praktikabel schät- zen Sie Projektsimulation und Visualisierung der Ergebnisse ein? Die zugrundeliegenden Variablen sollten transparenter dargestellt werden. Zusammenhänge werden plastisch und wahr- nehmbar, allerdings aktuell nicht umsetzbar. Frage 4 Wie sinnvoll / praktikabel schät- zen Sie die Integration der Lo- gistik ein? Ist nicht relevant. Frage 5 Wie sinnvoll / praktikabel schät- zen Sie Nutzung historischer Projektdaten ein? Hohe Priorisierung als "virtueller Erfahrungs- wert". Wie kann Pflege des tatsächlichen Ablaufs (automatisiert) mit vertretbarem Aufwand ge- leistet werden? Frage 6 Wie sinnvoll / praktikabel schät- zen Sie die Einbeziehung von Wetterdaten ein? Sommer-/Winterbaustelle entscheidend für Bauablauf, Umsetzung ist nicht kompliziert. Anhang IV – Evaluationsergebnisse 111 Frage 7 Wie sinnvoll / praktikabel schät- zen Sie die Einbeziehung von Verkehrsdaten ein? Ist nicht relevant. Frage 8 Wie wahrscheinlich ist, dass Sie diese Vorgehensweise anwen- den, wenn Ihnen eine entspre- chende Anwendungssoftware zur Verfügung steht? k.A. Frage 9 Wie hoch schätzen Sie den er- warteten Mehrwert für ihr Unter- nehmen ein, wenn Sie Projekte mit zusätzlicher Projektplansi- mulation planen würden? Verhältnis: Aufwand zu Nutzen <<< 1 Frage 10 Wie gut war nach Ihrer Ein- schätzung der Projektverlauf insgesamt? k.A. Frage 11 Was hat Ihnen am Projektver- lauf besonders gut gefallen? Die zeitnahe und ausführliche Zustellung von Informationen. Die Einbeziehung unseres Unternehmens. Geringer Aufwand, hoher Input [für PA- Mitglied]. Frage 12 Welche Hinweise haben Sie aus Sicht eines PA-Mitglieds für zukünftige Forschungsprojekte? Volatilität von Bestellzeiten und Projektvor- laufzeiten. Einbindung von 3D-PDF-Dateien. Weitere Fachvorträge und Publikationen er- stellen.