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Der "Pack Mode: Join" vernichtet Flowitems. Es müssen dann nicht mehr alle Flowitems im Modell dargstellt werden, was einen positiven Einfluss auf die Rechenleistung des Computers hat.

Um die relevanten Daten aufrecht zu erhalten, werden die Daten der vernichteten Flowitems zuvor in Labels an den verbleibenen Flowitems übertragen. Sie werden dann vermutlich diese im Datentyp Array oder Bundle speichern. Die statistische Auswertung wird die Datenstruktur am Ende der Simulation an den wenigen Flowitems auflösen und in Calculated Tables aufbereiten. Diese Tabellen sind dann die Grundlagen für die Diagramme im Dashboard.

Der Join Modus verringert die Rechenlast des Computers, aber die Datenübertragung auf Label und die statistische Datenaufbereitung führen zu komplexeren Logiken, die wieder mehr Zeit in der Modellbildung erfordern. Falls Sie sich erstmals in FlexSim einarbeiten, bleiben Sie zuerst beim Pack Modus. Dann können Sie mehr von den statistischen Templates profitieren.

Generell ist aber ein schlankes Modell mit wenigen Flowitems stabiler als ein sehr realitätsnahes Modell. Die Abstraktion ist ein wesentlicher Bestandteil der Modellbildung. Überlegen Sie bereits am Anfang eines Modells, welchen Daten Sie gewinnen wollen. Bauen Sie ein sehr einfaches Modell auf, dass sowohl einen Teil des Materialflusses abbildet, als auch die statistische Auswertung beinhaltet. Erst wenn ein solches Modell zufriedenstellende Ergebnisse liefert, vervollständigen Sie in kleineren Schritten Ihr begonnes Modell.

Und ein wichtiger Aspekt ist der Erfahrungsfortschritt. Sie sollten Zeit einplanen, ein völlig neues Modell ganz am Ende des ersten lauffähigen Versuches aufbauen zu können. Der erste Versuch mag funktionieren, aber dieser wird weder schlank noch einfach zu dokumentieren sein. Das zweite Modell beruht auf Ihren Erfahrungen und wird mit Sicherheit einfacher und zu gleich genauer sein.

Eine letzte Anmerkung zum Schluss. Schreiben in Englisch ist vielleicht etwas umständlicher. Es hat aber den Vorteil, dass wesentlich mehr Nutzer und Entwickler Ihnen antworten können. Sie profitieren erheblich davon. Das Forum hier ist global. Die Entwickler in Utah antworten erst am Ende des Arbeitstages in Deutschland. Die Mitarbeiter und Entwickler in den Vertriebsbüros in der Welt antworten möglicherweise bereits früher. Wenn Ihre Fragen in Englisch gestellt werden und die Konversation auch in Englisch abläuft, brauchen Sie nicht immer so ausführlich die Fragen ausarbeiten und können auf andere Inhalte verweisen. Es hilft allen.

You set the Type of a container by look up of a table cell value. This value defines which recipe column will be used in the combiner. If you want to change this table cell value depending on the output of the combiner, you can evaluate the statistic of the combiner in a trigger.

current.stats.output.value // returns a number value 

If you need the output by product Type you must keep or get the amount of currently produced batches somewhere in your model. These can be labels, tables, tree nodes, global variables (to set) or statistical collectors or calculated tables (to get).
The standard approach increments labels at the combiner by case of the product type of the container item (pallet, tote) in a trigger (OnExit, OnEntry). You compare the label value matching with Type and the batch size. If the batch is finished, you change the Type in the global cell and reset the label value for the next batch in the labels of the combiner.