Methoden der Informationsgewinnung als Grundlage für die Modellierung großer Netze in der Logistik

Die zielführende Anwendung von Modellierungs- und Simulationswerkzeugen ist nur gewährleistet, wenn für die jeweils zu beantwortenden Fragestellungen ausreichend detaillierte und valide Daten zur Systemmodellierung vorliegen. Die grundsätzlich über die Modellierung und Simulation erzielbare Ergebnisqualität ist dabei direkt abhängig von der Qualität der zu Grunde liegenden Daten und der zur Verfügung stehenden Information. Nur in wenigen Fällen ist die relevante, inhaltlich richtige Information zur richtigen Zeit, am richtigen Ort, in der richtigen Menge und Form zur Erreichung der gesetzten Ziele wirtschaftlich so verfügbar, dass eine für die Aufgabenstellung und durchzuführende Handlung geeignete Datenbasis vorliegt. Daraus resultiert die Notwendigkeit für eine meist zeit- und kostenintensive Informationsbeschaffung und Datenerfassung mit anschließender umfassender Plausibilitätsprüfung und ggf. Ergänzung fehlender Werte. Ziel muss sein, den Faktor Information zweckdienlich zu gestalten und zu nutzen. Hierfür müssen die richtigen Daten für die Modellierung und Simulation an zu identifizierenden Messstellen des betrachteten Logistiknetzes in der richtigen Quantität und Granularität erfasst und anschließend aufbereitet oder auf der Basis von Annahmen generiert werden, um eine für die Nutzbarkeit der Information tragfähige Qualität zu erzielen. Um eine zielführende Modellierung und Simulation großer Netze überhaupt zu ermöglichen, ist bedingt durch die hier anzutreffende Systemkomplexität ein anwendungsorientierter Methodenbaukasten als Grundlage einer systematischen Informationsgewinnung zwingend notwendig. Die Entwicklung eines solchen Methodenbaukastens steht im Mittelpunkt der Forschungsarbeiten in diesem Projekt.