Планирование и оптимизация автоматизированного производства

Проблема:




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. Среди задач, стоявших перед компанией:


  • Определить типы и количество оборудования, необходимого для выполнения производственных планов.
  • Оценить различные альтернативные варианты планировки фабрики в целях увеличения пропускной способности и коэффициента использования оборудования.
  • Исследовать возможные узкие места в перемещении материальных потоков.
  • Оценить влияние поведения операторов на показатели производства.
  • Протестировать последствия перерывов на техобслуживание в разные промежутки времени.
  • Определить поведение системы в случае поломок оборудования.
  • Определить вероятность производства бракованной продукции.
  • Определить, как изменятся показатели производства из-за плановых остановок.

Консультанты компании ACP-IT использовали имитационное моделирование в AnyLogic для поиска ответов на эти вопросы.


Решение:





Используя возможности AnyLogic Professional по созданию пользовательских библиотек, консультанты разработали собственные библиотеки, в которых они отразили свой обширный опыт моделирования в области производства полупроводников и оборудования для солнечной энергетики. Они применяли эти библиотеки во многих проектах и до этого. Библиотеки включали элементы, которые позволяли быстро моделировать системы и объекты, характерные для этих отраслей – оборудование, системы движения материальных потоков, работу персонала и системы контроля качества продукции. В проекте Centrotherm это решение помогло специалистам быстро воспроизвести различные части производственной системы клиента.


Когда модель была построена, началась фаза проекта, связанная с проведением экспериментов. Консультанты протестировали множество параметров, чтобы найти лучшие решения. Исходные данные (планировочные конфигурации фабрики и значения различных параметров) читались моделью напрямую из файлов Excel и Access. Каждый запуск модели имитировал 1 год работы фабрики.


Сначала консультанты, используя эксперименты варьирования параметров и оптимизации, определяли лучшие типы устройства производственной линии в целом. Чтобы определить, какие конфигурации будут наиболее выигрышными с точки зрения пропускной способности, количества брака и надежности, они протестировали множество параметров, включая пропускные способности и количество различного оборудования, накопителей и т.д.




Имитационная модель производственной линии
Логика модели производственной линии


Затем специалисты сконцентрировались на оптимизации политик перемещения материальных потоков, расположения буферных зон и процессов контроля водяных знаков. На этой стадии некоторые предложенные ранее варианты показали свою неэффективность и были отвергнуты.


Наконец, специалисты вручную протестировали несколько выбранных решений, чтобы иметь наиболее полное представление об их достоинствах и недостатках, и лучше понимать, как в дальнейшем можно усовершенствовать эти варианты.


Результат:




Были найдены решения, позволяющие Centrotherm Photovoltaics AG значительно улучшить устройство производственной линии и при минимальных затратах выбрать наилучшую конфигурацию с точки зрения пропускной способности, надёжности и количества брака.


Кроме того, клиент получил модель, которую можно будет использовать для будущих изменений внутри фабрики. Она позволяет экспериментировать с разными параметрами и планировками, менять вводные данные, т.д. Эта модель будет служить фабрике инструментом поддержки принятия решений в течение долгого времени.

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.
  • GE моделирует производство для поддержки принятия решений в реальном времени
    При запуске нового продукта – батарей Durathon, компании General Electric необходимо было увеличивать объемы выпуска продукции в условиях неопределённости одновременно с модернизацией производственных процессов и снижением себестоимости товаров. Специалисты GE использовали имитационное моделирование для решения этих задач.
  • 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.