Multi-Level Simulation

Simulationen spielen in vielen Anwendungsbereichen eine wichtige Rolle. Insbesondere in den Ingenieurdisziplinen ist es üblich, Entwürfe simulativ zu evaluieren und zu optimieren. Hierdurch werden Kosten und Zeitbedarf für den Bau von Prototypen reduziert. Die Abstraktionsebene, auf der simuliert wird, kann dabei für denselben Betrachtungsgegenstand, je nach Fragestellung, stark variieren. Ein Beispiel hierfür ist eine Fabrik mit einer Fertigungsstraße aus verschiedenen Maschinen. Auf einem Fabrik-Level wird diese Fertigungsstraße als Netzwerk von nur abstrakt durch ihre Bearbeitungsdauer modulierten Maschinen aufgefasst. Auf einem Maschinen-Level wird das mechanische Zusammenspiel der Teile einzelner Maschinen simuliert. 

Die isolierte Betrachtung einzelner Ebenen ist jedoch nicht immer sinnvoll. Im obigen Beispiel könnte es einerseits interessant sein, gezielt einzelne Maschinen, die einen Flaschenhals darstellen, auch auf der Maschinen-Ebene zu simulieren, um so die Bearbeitungsdauer genauer bestimmen zu können. Andererseits bietet die Fabriksimulation den Kontext für die Detailsimulation einzelner Maschinen. So bestimmt etwa die Bearbeitungsdauer vorgelagerter Maschinen den Takt, in der der Maschine Werkstücke zugeführt werden. Dies kann wiederum großen Einfluss auf z. B. die Temperaturentwicklung des Motors der Maschine haben. 

Aus diesem Grund fokussiert sich dieses Projekt auf sogenannte Multi-Level-Simulationen. Hier ist es möglich, einzelne Maschinen detaillierter zu simulieren und mit dem Fabrik-Level zu koppeln. Aktuell ist dies jedoch auf Grund von zwei grundlegenden Problemen nicht praktisch einsetzbar: Der Abbildung der Zustände zwischen den Abstraktionsebenen und des Ressourcenbedarfs. Die Lösung der sich daraus ergebenden Herausforderungen soll Gegenstand der Forschungsarbeit in diesem Projekt sein.

Da bei Multi-Level-Simulationen verschiedene Abstraktionsebenen betrachtet werden, müssen die Zustände zwischen den Abstraktionsebenen synchronisiert werden. Zum Beispiel müssen die Ergebnisse einer Detailsimulation in eine höhere Abstraktionsebene zurückgespielt werden. Dies ist jedoch ein komplexes Problem, für das es keine zufriedenstellende Lösung gibt. Der Stand der Forschung besteht darin, diese Abbildungen aufwendig von Hand zu definieren, was die Einsatzmöglichkeiten für Multi-Level-Simulationen stark einschränkt. Der in diesem Projekt verfolgte Ansatz besteht darin, die Abbildungen durch maschinelles Lernen zu bestimmen. 

Das zweite große Problem der Multi-Level-Simulationen ist der hohe Bedarf an Rechenressourcen. Häufig benötigen einzelne Teilsimulationen schon mehrere Tage auf einem Arbeitsplatzrechner. Um das Ziel der Multi-Level-Simulation adäquat zu erreichen, nämlich flexibel Teile eines komplexen Systems detailliert zu simulieren, müssen die hierfür benötigten Rechenressourcen auch entsprechend flexibel bereitgestellt werden. Um dies zu gewährleisten, werden wir in diesem Projekt Technologien aus dem Cloud Computing nutzen, um Simulationsressourcen dynamisch mit Rechenleistung zu versorgen. Hierfür werden zur Laufzeit der Simulation Rechenressourcen on-demand angefragt und bereitgestellt. 

Das Ziel dieses Projekts ist es eine Plattform für Multi-Level-Simulationen bereitzustellen, welche die Schnittstellen zwischen verschiedenen Abstraktionsebenen automatisch bestimmen kann und dynamisch Rechenressourcen allokiert, so dass Nutzer die volle Leistungsfähigkeit von Multi-Level-Simulationen nutzen können.

• Prof. Dr. Andreas Rausch
• Prof. Dr. Jens Grabowski

2016

• S. Wittek, M. Göttsche, A. Rausch, J. Grabowski. Towards Multi-Level-Simulation using Dynamic Cloud Environments, SIMULTECH 2016 - 6th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications, 2016.