Увеличение пропускной способности сервисного центра по обработке стали за счет изменения проекта планировки

Увеличение пропускной способности сервисного центра по обработке стали за счет изменения проекта планировки

Обзор

ТБС Консалтинг помогла увеличить пропускную способность сервисного центра по обработке стали НЛМК в Манаже (Бельгия) в 1,5 раза. Имитационное моделирование позволило проанализировать компоновку предприятия и увеличить его пропускную способность.

ТБС Консалтинг — партнер AnyLogic с 2013 года. Специалисты ТБС в области FMCG (товары повседневного спроса), металлургии, нефтегазовой отрасли предоставляют управленческий, логистический и ИТ-консалтинг. Компания реализовала более 100 проектов и регулярно использует имитационное моделирование в своей деятельности.

В рамках проекта модернизации сервисного центра НЛМК по обработке стали ТБС разработала спецификацию и построила модель предприятия.

Сервисный центр НЛМК в Манаже предоставляет широкий спектр услуг по обработке полосовой стали в Европе. Они специализируются на горячекатаной, травленой, холоднокатаной и оцинкованной стали для оборудования, тяжелых и легких металлических каркасов и автомобильной промышленности. Большую часть стали поставляет наземный транспорт. Центр выпускает более 200 000 тонн продукции в год.

Проблема

Чтобы увеличить пропускную способность своего предприятия в Манаже в 1,5 раза, НЛМК планировала изменить планировку сервисного центра. Для этого инженеры решили протестировать следующие изменения:

При измениях планировки нужно учитывать как факторы, которые влияют на пропускную способность, так и территориальные ограничения предприятия.

Вокруг сервисного центра находятся железная дорога, канал и частная территория, поэтому места для новой производственной линии не так много.

Ограниченное пространство — это также проблема для грузовиков, прибывающих за готовой продукцией. Чтобы избежать столкновений, им нужно принимать особые меры предосторожности.

Для загрузки стали на производственную линию можно использовать только один из двух мощных кранов. В то же время в той зоне, где ездит этот кран, должно остаться место для разгрузки привозимых рулонов стали.

Если добавить новую линию, то она займет много дополнительного места в производственном корпусе. Это значит, что останется меньше места для хранения готовой продукции перед отправкой. Таким образом, появятся проблемы с вывозом.

Кроме того, следует брать в расчет сезонные колебания клиентского спроса и предложения рулонов. Время прибытия грузовиков ежедневно меняется, и это тоже нужно учесть в имитационной модели.

Решение

На первом этапе проекта ТБС и НЛМК согласовали подробную техническую спецификацию модели, охватывающую весь производственный цикл.

Инженеры построили модель сервисного центра и отразили в ней следующие процессы: прибытие рулонов стали, обработку, хранение, отгрузку готовой продукции и другие. Модель учитывала также данные работы операторов, кранов и производственных линий.

Техническая спецификация модели содержала входные и выходные данные, статистические распределения и согласованные требования пользователей.

Схема, описывающая входные данные модели

Входные данные, которые учитывались в модели, включая статические и исторические (нажмите для увеличения)

После согласования спецификации проект прошел еще три стадии развития:

Модель «как есть» представляла предприятие в его текущем состоянии. Инженеры использовали исторические данные, чтобы проверить ее точность. Затем в модели тестировали различные сценарии и сравнивали их результаты.

За счет простого ввода данных пользователю удобно применять этот инструмент для планирования. Например, с его помощью можно организовывать текущие процессы или анализировать годовое расписание.

Специалисты запускают различные типы экспериментов с имитационной моделью, анализируют результаты и на их основе принимают решения. Например, с помощью 2D- и 3D-визуализации инженеры проверяют, учтены ли все особенности работы предприятия в логике модели.

Рассмотрим управление краном. Стандартный мостовой кран, включенный в Библиотеку производственных систем, не учитывает передвижение оператора. Он управляет мостовым краном с мобильного пульта дистанционного управления.

В модели проектировщики могли легко задать оператору крана определенные маршруты с учетом техники безопасности. В то же время кран с грузом будет перемещаться в соответствии со своим рабочим маршрутом.

Таким образом, инженеры учли различия в маршрутах оператора и крана и выявили ограничения во времени, критически важные для определения узких мест.

 Использование ресурсов и пропускная способность

Диаграммы показывают использование ресурсов и пропускную способность в сервисном центре (нажмите для увеличения)

Эксперименты без визуализации выполняются быстрее. К таким относятся многопрогонные эксперименты с варьированием параметров.

В целом модель собирала подробные данные по каждому процессу: перемещению рулонов или листов, прибытию и отъезду грузовиков, обработке рулонов и действиям оператора.

Показатели производительности включали данные по общему весу выпускаемой продукции, общему отгрузочному весу, использованию ресурсов и т. д. Всю информацию о запусках модели также можно экспортировать в Excel для дальнейшего анализа.

ТБС построила модель для НЛМК с помощью AnyLogic. Имитационное моделирование дает всем заинтересованным сторонам проекта четкое представление о сложной системе и позволяет экспериментировать с ней в виртуальной среде.

Результаты

Разработанная ТБС модель сервисного центра по обработке стали помогает определить наиболее важные ресурсы и связанные с ними риски. Кроме того, она проверяет эффективность решений (например, перемещения оборудования или добавления нового крана). Она также дает возможность находить узкие места в работе грузовиков.

Имитационное моделирование помогло руководству НЛМК выбрать подходящие конфигурации сервисного центра и подтвердить их эффективность. Анализ показал, что установка новой линии поперечной резки рулонного металла (cut-to-length) значительно улучшит экологические показатели в соответствии с общей стратегией.

Анализ эффективности работы крана и ворот выявил, что один кран был узким местом при его средней загрузке более 70% и в то время, когда грузовики находились в ожидании. Узким местом также были ворота с номером K00.

Схемы, иллюстрирующие использование крана и ворот

Диаграмма иллюстрирует использование крана и ворот (нажмите для увеличения)

Из-за сезонных колебаний и узких мест некоторые прибывающие грузовики ждали так долго, что выбивались из графика. Хотя таких задержек немного, они могли привести к дальнейшим сбоям в работе предприятия.

Графики с анализом данных грузовиков

Пример анализа данных грузовиков (нажмите для увеличения)

После получения первоначальных результатов руководство НЛМК планирует использовать эту модель для ежедневного планирования работ. Также она позволит оптимизировать расписание прибытия и хранения рулонов, чтобы уменьшить количество их перемещений.

В дальнейшем планируется доработать в модели политику хранения, графики работы и подбор оборудования. И, наконец, модель доступна для тестирования и анализа чрезвычайных ситуаций.

Подробнее о проекте можно узнать в видео с конференции AnyLogic 2021.


Похожие проекты

Другие истории успеха

Сборник историй успеха от пользователей AnyLogic

Скачать