Die Simulation ist ein Verfahren zur Nachbildung eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen in einem experimentierbaren Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind. Jede Simulation versucht daher definierte „Was wäre, wenn…?“ Fragen bzgl. eines existierenden oder neu zu entwickelnden Systems zu beantworten. Immer wenn eine Analyse am Realsystem aufgrund fehlender Umsetzung oder kritischer gesundheitlicher und finanzieller Risiken unmöglich ist (z.B. Luft- und Raumfahrt oder Fabrikplanung) und es sich um ein komplexes System handelt (hohe Komponentenanzahl, dynamische Abhängigkeiten, unsichere Annahmen), so dass eine analytische Abbildung in Form eines mathematischen Modells nicht realisierbar ist, kommt das numerische Lösungsverfahren Simulation zum Einsatz.
Voraussetzung für Simulation ist die Erstellung von Simulationsmodellen. Darunter versteht man die Abbildung der untersuchungsrelevanten statischen und dynamischen Systemeigenschaften in einem anderen begrifflichen oder gegenständlichen System in ausführbarer Form. Im Ergebnis führen die getroffenen Annahmen über Struktur (Architektur) und Verhalten (Funktion) durch gleichzeitige Abstraktion und Fokussierung zu anwendungsspezifischen Simulationsmodellen. Die Abbildung der dynamischen Vorgänge lässt sich dabei im Wesentlichen auf zwei Grundformen zurückführen. Bei der kontinuierlichen Simulation (Differentialgleichungen) kann sich der Systemzustand jeder Komponente in jedem beliebigen Zeitabschnitt unendlich oft ändern, bei der diskreten Simulation (diskreter Wertebereich, sprungweise Ereignissimulation) ist dies endlich oft möglich. Durch Kopplung der Grundformen können sowohl physikalische als auch technische und fachliche Prozesse in Kombination abgebildet werden. Man spricht in diesem Zusammenhang von Multidomänen-Entwurf. Gemeinsam mit einer universell einsetzbaren Modellierungssprache bildet dies die Grundlage zur Erstellung holistischer Simulationsmodelle. Solche Modelle bilden beliebige Ebenen komplexer Problemstellungen in Kombination ab (z.B. Datenübertragung, CO2-Verbrauch, Wetter, Lagerbelegung, Nutzerverhalten) und ermöglichen einen erheblich höheren Erkenntnisgewinn.
Die Erstellung von Simulationsmodellen erfolgt durch Simulationswerkzeuge (CASE-Tools, Systementwurfswerkzeuge). Die meisten Vertreter greifen hierfür auf vorgefertigte, problemspezifische Modellbibliotheken zurück, um eine beschleunigte Modellerstellung zu ermöglichen. Dies schränkt jedoch gleichzeitig die Flexibilität ein und schließt die Erstellung holistischer Simulationsmodelle aus. Eine Ausnahme stellt hier das von Andato entwickelte Systementwurfswerkzeug MSArchitect® dar.
Vorteile von Simulationsmodellen:
- Einblicke in die Dynamik: Im Gegensatz zur Analytik, die auf Tabellenkalkulationen oder Solvern basiert, erlaubt Simulation die Beobachtung von Systemverhalten über die Zeit mit einem beliebigen Detailgrad.
- Risikolose Testumgebung: Durchführung von Analysen am Simulationsmodell zur Entscheidungsfindung ohne den Betrieb des realen Systems zu gefährden.
- Einsparung von Geld und Zeit: Simulationsbasierte Analysen und Optimierungen sind deutlich günstiger und schneller durchführbar als am realen System.
- Visualisierung: Simulationsmodelle können Verhalten und Struktur von Systemen in 2D/3D animieren, wodurch Konzepte und Ideen leichter überprüft, kommuniziert und verstanden werden können.
- Erhöhte Genauigkeit: Ein Simulationsmodell erfasst mehr Details als ein analytisches Modell, was zu einer erhöhten Genauigkeit und präziseren Vorhersagen führt.
- Handhabung von Risiken: Simulationsmodelle können Unsicherheiten wie bspw. bei Betriebszeiten, Durchsatz und Ressourceneinsatz darstellen, was eine Risikoquantifizierung und Auffindung robuster Lösungen ermöglicht.