GE моделирует производство для поддержки принятия решений в реальном времени

Обзор:




В 2012 году General Electric открыла новую площадку для производства батарей и запустила услуги по хранению энергии. Новые батареи Durathon в два раза меньше обычных свинцово-кислотных батарей и работают в десять раз дольше. Это результат вложений GE на 100 млн. долларов в разработку технологии. Расширение производства создало 100 рабочих мест, доведя полное количество работников фабрики до 450 при полной загрузке (geenergystorage.com, 2014).


Проблема:




Новые возможности принесли новые сложности. Необходимо было увеличивать объемы выпуска продукции в условиях неопределённости одновременно с модернизацией производственных процессов. Также требовалось снижать себестоимость товаров, чтобы завоевать долю рынка. Каждый день инженеры отслеживали на фабрике более 27 000 статистических показателей, но одних данных было недостаточно – чтобы находить ответы на появляющиеся вопросы и проверять предположения, нужны были соответствующие инструменты.


Мировой центр исследований GE нашел мощное и гибкое решение для анализа не только отдельных процессов, но и производственной системы в целом – имитационное моделирование.


Решение:




Специалисты GE выбрали имитационное моделирование, т.к. эффективность вложений в него очень высока. Кроме того, оно позволяет визуализировать работу системы во времени и прогнозировать долгосрочные эффекты более точно по сравнению с традиционными аналитическими методами.


Процесс разработки модели оптимизации производства
 

Процесс разработки модели оптимизации производства



Инструмент AnyLogic был выбран за возможности агентного и многоподходного моделирования. С ним сотрудники GE получили возможность решать проблемы из разных областей, совмещать разные модели, импортировать данные из нескольких источников и запускать модели на любой машине. Все это позволило им создать СППР для принятия решений в реальном времени.


Модели GE были созданы, чтобы определить пропускную способность производственных систем, отразить их динамику, определить узкие места, спланировать этапы запуска и расширения производства, способствовать постоянному улучшению процессов, оценивать соотношение цена/прибыль инвестиций и оптимизировать производство.


Входные данные модели:

  • Описание производственных процессов
  • Типы машин и их характеристики (машины непрерывного и периодического действия, а также особые машины, например, вулканизаторы)
  • Время машинных циклов
  • Выработка
  • Наработка на отказ и до ремонта
  • План по обеспечению персоналом
  • Периоды установки, очистки и др. работы на комплексе

Результат:




Модель производства GE воспроизводила рабочие процессы и использовалась для выбора, оценки и приоритизации производственных проектов, количественного анализа узких мест и оценки вариантов улучшения работы. Поддержка принятия решений в реальном времени позволила компании ответить на разные вопросы оперативного управления (например, «нужен ли дополнительный оператор в ближайшие восемь часов?»). Благодаря сценариям «что если» и оптимизации это было возможно делать быстро, просто и точно.

Имитационная модель фабрики


Инструмент имитационного моделирования AnyLogic дал GE возможность принимать обоснованные решения, что позволило отслеживать каждодневные операции, увеличить пропускную способность производственного комплекса и снизить издержки.


Видео презентации проекта на конференции AnyLogic 2013:


Другие проекты

  • Анализ производственных возможностей комплекса подводного кораблестроения
    В рамках работ по оценке перспектив развития производственных мощностей руководство ОАО "Адмиралтейские верфи" хотело проанализировать и оценить возможности реализации производственной программы по строительству и ремонту дизельных подводных лодок. Требовалось проверить, насколько предприятие справится с производственным планом на 2011-2016 гг. на существующих мощностях.
  • Моделирование работы участка контроля герметичности ядерного реактора
    На стадии проектирования участка контроля герметичности оболочек тепловыделяющих элементов реактора (ТВЭЛ) разработчикам необходимо было собрать данные о параметрах работы системы в ситуациях появления брака.
  • Имитационная модель электросталеплавильного цеха Челябинского металлургического комбината
    Модель имитирует переоборудованную инфраструктуру цеха, конфигурацию оборудования и все значимые параметры происходящих в цеху процессов. Это один из показательных примеров применения технологии имитационного моделирования в металлургической промышленности.
  • Планирование и оптимизация автоматизированного производства
    Centrotherm Photovoltaics AG – это мировой поставщик технологий и оборудования для рынка солнечной энергетики, полупроводников и микроэлектроники. Компании требовалось определить лучшие конфигурации фабрики и автоматизированной производственной линии для минимизации затрат и максимизации пропускной способности и надежности работы.
  • Комплексный анализ производственных ресурсов судоверфи
    Крупнейший судостроительный завод General Dynamics NASSCO разработал комплексную систему компьютерного имитационного моделирования для судостроения и управления цепочками поставок на судоверфи, которая включает в себя построенную в AnyLogic имитационную модель всего цикла судостроительного процесса.
  • Моделирование прокладки тоннеля с использованием тоннелепроходческого комплекса
    Цена часа простоя тоннелепроходческого комплекса обычно очень высока, и менеджеры делают всё возможное, чтобы избежать его остановок. Целью моделирования, проведенного в Рурском университете, стало создание инструмента для определения узких мест в процессах при прокладке туннелей, помогающего снизить потери при простоях.
  • Производственное планирование в кораблестроении
    Менеджмент одного из крупнейших итальянских производителей яхт нуждался в решении, которое помогло бы упростить планирование производственных процессов и повысить эффективность использования человеческих ресурсов на производстве. Целью проекта было обеспечение менеджеров компании-клиента исчерпывающей информацией для планирования, которая позволила бы им тестировать и оптимизировать производственные планы до их внедрения.
  • Моделирование производства мороженого: определение ограничений и оптимизация плана
    Conaprole, крупнейшая молочная компания Уругвая, производит более 150 SKU мороженого на заводе с пятью производственными линиями. Задачей менеджмента было получить возможность легко пересматривать производственные планы, чтобы лучше удовлетворять спрос и избегать дефицита ключевых продуктов.
  • Анализ стратегий управления при запуске переходе к серийному производству самолётов
    Группа компаний Airbus приняла участие в проекте ARUM, направленному на создание IT-решения для уменьшения рисков, планирования и поддержки принятия решений при переходе к серийному производству в областях авиа- и судостроения. Для оценки работы ARUM участники решили создать имитационную модель сборочной линии самолётов Airbus.
  • Простая модель помогает Intel избежать простоев на производстве
    Заводы компании Intel использовали определённый тип оборудования, который часто выходил из строя, приводя к уменьшению объемов производства. Запасные детали стоили дорого и были неравномерно распределены между заводами: одни фабрики часто испытывали нехватку материалов, другие приобретали слишком много запчастей.