Wie können Störungen und Maschinenausfälle in einer Simulation berücksichtigt werden?

renz · 28 Sep. 2026

Störungen und Maschinenausfälle lassen sich in einer Produktionssimulation durch statistische Kennwerte wie MTBF (Mean Time Between Failures) und MTTR (Mean Time To Repair) abbilden. Das Simulationsmodell berechnet daraus zufallsbasierte Ausfallmuster, die dem realen Anlagenverhalten entsprechen. Die folgenden Abschnitte erklären, wie das konkret funktioniert und wann der Einsatz einer solchen Simulation sinnvoll ist.

Welche Arten von Störungen lassen sich in einer Produktionssimulation abbilden?

In einer Produktionssimulation lassen sich sowohl technische Ausfälle einzelner Maschinen als auch systemische Störungen wie Materialengpässe, Pufferüberlauf oder Bedienerausfälle abbilden. Dazu kommen qualitätsbedingte Unterbrechungen, bei denen Ausschuss oder Nacharbeit den Produktionsfluss verlangsamt. Die Simulation kann damit nahezu alle Störungstypen abdecken, die im realen Betrieb auftreten.

Konkret unterscheidet man in der Praxis zwischen mehreren Kategorien. Maschinentechnische Störungen umfassen Ausfälle durch Verschleiß, Defekte oder fehlerhafte Komponenten. Prozessbedingte Unterbrechungen entstehen durch Rüstvorgänge, Werkzeugwechsel oder Qualitätsprüfungen. Logistische Störungen betreffen fehlende Materialien, volle Puffer oder Transportverzögerungen. Und personelle Ausfälle, etwa durch Schichtwechsel oder Krankheit, lassen sich ebenfalls als Parameter hinterlegen.

Je detaillierter die Eingangsdaten, desto präziser bildet die 3D-Simulation von Produktionsanlagen das tatsächliche Störungsgeschehen ab. Selbst Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Störungsquellen, also wenn ein Ausfall an Station A gleichzeitig Station B blockiert, werden im Modell sichtbar.

Wie werden Ausfallwahrscheinlichkeiten und Reparaturzeiten in der Simulation hinterlegt?

Ausfallwahrscheinlichkeiten werden in der Simulation über statistische Verteilungen hinterlegt, die auf realen Betriebsdaten oder Herstellerangaben basieren. Der wichtigste Kennwert ist die MTBF (Mean Time Between Failures), also die durchschnittliche Zeit zwischen zwei Ausfällen. Die MTTR (Mean Time To Repair) beschreibt, wie lange eine Reparatur im Durchschnitt dauert. Beide Werte zusammen steuern das Ausfallverhalten im Simulationsmodell.

In der Praxis werden diese Werte nicht als feste Zahlen eingegeben, sondern als Verteilungsfunktionen. Eine Exponentialverteilung eignet sich beispielsweise für zufällig auftretende Ausfälle ohne Alterungseffekt. Für verschleißbedingte Ausfälle, die mit zunehmender Betriebsdauer häufiger werden, kommen Weibull-Verteilungen zum Einsatz. Das Simulationswerkzeug zieht dann bei jedem Simulationslauf zufällige Werte aus diesen Verteilungen und erzeugt so ein realistisches Ausfallmuster über die Zeit.

Wer keine historischen Maschinendaten hat, kann mit Schätzwerten aus vergleichbaren Anlagen starten und diese im Verlauf der Planung verfeinern. Auch Herstellerangaben zur Verfügbarkeit lassen sich direkt in MTBF- und MTTR-Werte umrechnen und in die Simulation einspeisen.

Was ist der Unterschied zwischen geplanten Stillständen und ungeplanten Maschinenausfällen in der Simulation?

Geplante Stillstände sind in der Simulation als feste, vorhersehbare Ereignisse hinterlegt, zum Beispiel Wartungsfenster, Rüstzeiten oder Schichtpausen. Ungeplante Maschinenausfälle hingegen werden stochastisch modelliert, treten also zufällig auf Basis von Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf. Dieser Unterschied ist für die Bewertung der Anlagenverfügbarkeit wesentlich.

In der Simulation werden geplante Stillstände in der Regel als fixe Zeitblöcke im Tagesablauf oder Produktionsplan verankert. Sie sind bekannt, planbar und beeinflussen den Durchsatz auf vorhersehbare Weise. Ungeplante Ausfälle hingegen erzeugen Unsicherheit: Sie können zu ungünstigen Zeitpunkten auftreten, Puffer leerlaufen lassen oder nachgelagerte Stationen blockieren.

Wer beide Kategorien getrennt modelliert, kann gezielt analysieren, welcher Anteil der Produktionsverluste auf Planbarkeit zurückzuführen ist und welcher auf echte Ausfallrisiken. Das erlaubt fundiertere Entscheidungen über Puffergrößen, Wartungsintervalle und Redundanzen.

Wie realistisch sind Simulationsergebnisse, wenn Störungen berücksichtigt werden?

Simulationsergebnisse mit Störungsmodellierung sind deutlich realistischer als reine Idealzeitberechnungen, weil sie die natürliche Variabilität des Produktionsbetriebs abbilden. Die Genauigkeit hängt direkt von der Qualität der Eingangsdaten ab: Gut belegte MTBF- und MTTR-Werte führen zu Ergebnissen, die dem realen Anlagenverhalten sehr nahekommen.

Ein Simulationsmodell ohne Störungen überschätzt den Durchsatz systematisch, weil es von einer kontinuierlichen, unterbrechungsfreien Produktion ausgeht. Sobald realistische Ausfallmuster eingebaut sind, sinken die prognostizierten Ausbringungsmengen, und die Ergebnisse stimmen besser mit Betriebserfahrungen überein. Typischerweise zeigen sich dabei auch Schwankungsbreiten: Die Simulation liefert nicht nur einen Mittelwert, sondern auch Aussagen darüber, wie stark der Durchsatz im schlechten Fall abweicht.

Wichtig ist, die Simulation mit mehreren Szenarien zu betreiben und die Ergebnisse statistisch auszuwerten. Ein einzelner Simulationslauf bildet nur eine mögliche Zukunft ab. Erst wenn viele Läufe aggregiert werden, entstehen belastbare Aussagen zur Anlagenverfügbarkeit und zum zu erwartenden Produktionsvolumen.

Wie hilft die Simulation dabei, Schwachstellen und Engpässe durch Ausfälle zu identifizieren?

Die Simulation macht sichtbar, welche Stationen bei Ausfällen den größten Einfluss auf den Gesamtdurchsatz haben. Fällt eine Maschine mit wenig Puffer vor und hinter ihr aus, blockiert das schnell die gesamte Linie. Stationen mit hoher Ausfallhäufigkeit und langer Reparaturzeit lassen sich so als kritische Schwachstellen identifizieren.

Im Simulationsmodell lässt sich gezielt beobachten, wie sich ein Ausfall an Station X auf die Warteschlangen an Station Y und Z auswirkt. Engpässe, die im Normalbetrieb kaum auffallen, treten bei Störungsszenarien deutlich hervor. Das gibt Planern die Möglichkeit, gezielt Gegenmaßnahmen zu entwickeln, etwa durch größere Zwischenpuffer, redundante Maschinen oder priorisierte Wartung an kritischen Stationen.

Besonders aufschlussreich ist der Vergleich verschiedener Konfigurationen: Wenn in Szenario A ein Puffer vergrößert wird und in Szenario B eine Redundanz eingebaut wird, zeigt die Simulation, welche Maßnahme die Verfügbarkeit stärker verbessert. Das macht Investitionsentscheidungen nachvollziehbarer und reduziert das Risiko, in die falsche Lösung zu investieren.

Wann sollte eine Simulation mit Störungsmodellierung in der Planung eingesetzt werden?

Eine Simulation mit Störungsmodellierung sollte immer dann eingesetzt werden, wenn Anlagenverfügbarkeit und Durchsatzzuverlässigkeit kritische Planungsgrößen sind. Das gilt vor allem bei der Planung neuer Produktionslinien, bei der Erweiterung bestehender Anlagen und bei der Bewertung von Automatisierungskonzepten mit komplexen Verkettungen.

In frühen Planungsphasen hilft die Störungssimulation dabei, Layoutentscheidungen auf einer realistischen Grundlage zu treffen. Wer erst nach der Inbetriebnahme feststellt, dass ein Puffer zu klein dimensioniert wurde oder eine kritische Maschine keinen Redundanzpfad hat, zahlt dafür einen deutlich höheren Preis als in der Planungsphase. Auch bei der Bewertung von Wartungsstrategien, zum Beispiel der Umstellung auf vorausschauende Wartung, liefert die Simulation konkrete Zahlen zur erwarteten Verbesserung der Verfügbarkeit.

Für bestehende Anlagen ist die Störungssimulation sinnvoll, wenn Kapazitätsprobleme auftreten und unklar ist, ob die Ursache in der Anlage selbst oder in der Betriebsweise liegt. Mithilfe eines Digitalen Zwillings für die Produktion lassen sich verschiedene Betriebsszenarien testen, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen.

Wie Authaler+Renz bei der Störungsmodellierung in der Simulation unterstützt

Authaler+Renz erstellt detaillierte 3D-Simulationen von Fertigungs- und Produktionsanlagen, in denen Störungen und Maschinenausfälle von Beginn an als realistische Parameter berücksichtigt werden. Das Ingenieurbüro aus Kirchheim unter Teck arbeitet dabei mit folgenden Schwerpunkten:

Aufnahme und Auswertung vorhandener Maschinendaten zur Ableitung von MTBF- und MTTR-Werten
Modellierung geplanter und ungeplanter Stillstände in der Simulation
Szenarienvergleiche zur Bewertung von Puffergrößen, Redundanzen und Wartungsstrategien
Identifikation kritischer Schwachstellen im Anlagenlayout auf Basis statistisch ausgewerteter Simulationsläufe
Verständliche Aufbereitung der Ergebnisse als Grundlage für Investitions- und Planungsentscheidungen

Ob in der frühen Konzeptphase oder bei der Analyse einer bestehenden Anlage: Wer wissen möchte, wie zuverlässig eine Produktionslinie unter realen Bedingungen läuft, findet bei Authaler+Renz einen erfahrenen Partner. Jetzt Kontakt aufnehmen und eine unverbindliche Erstberatung vereinbaren.