Производство яхт в Италии имеет большие традиции. Для того чтобы завоевать место на рынке и конкурировать со многими известными брендами, необходимо не только производить качественный продукт, но и жестко контролировать издержки и оптимизировать производство.
Производство яхт класса люкс есть сложный процесс, и при его оптимизации нельзя поступаться качеством конечного результата. Процесс строительства яхты требует большого количество человеко-часов и высокого профессионализма сотрудников предприятия, занятых на разных, часто узко специализированных, работах. Процесс осложняется также и ограниченностью в пространстве. Во-первых, производственные помещения не могут вместить большого количества яхт, и передвигать большие суда по помещению непросто. Во-вторых, количество работников, которые одновременно могут быть заняты на одной яхте, ограничено.
Описание проблемы
Менеджмент одного из крупнейших итальянских производителей яхт, Monte Carlo Yachts, нуждался в решении, которое помогло бы упростить планирование производственных процессов и повысить эффективность использования человеческих ресурсов на производстве. Разработкой модели совместно занялись компании Fair Dynamics и DSE Consulting (SimulAi). Целью проекта было обеспечение менеджеров компании-клиента исчерпывающей информацией для планирования, которая позволила бы им тестировать и оптимизировать производственные планы до их внедрения. Необходимо было разработать инструмент для постоянной поддержки принятия решений на оперативном уровне управления.
Решение
Решением стала разработка имитационной модели с использованием программы AnyLogic. Ключевую роль сыграла её уникальная возможность строить модели при помощи трех разных подходов имитационного моделирования. Дискретно-событийный подход использовался для того, чтобы смоделировать физическое расположение объектов на заводе и сами производственные процессы. Агентное моделирование было использовано для отражения ежедневого принятия решений менеджером завода. Модель позволяет передать планирование производства как с помощью автоматических расчетов (для этого используется агентное моделирование), так и вручную. Была принята модель принятия решений, состоящая из трёх этапов:
- Автоматическое планирование без наложения ограничений;
- Проверка пользователем результатов генерального плана и плана по распределению производственных ресурсов;
- Оптимизация процессов в соответствии с наложенными на стадии 2 ограничениями.
Благодаря эффективности Java-движка AnyLogic процесс имитации всего производственного сезона длится всего несколько секунд.
Результаты
- Повышение эффективности планирования распределения производственных ресурсов;
- Повышение эффективности использования ресурсов на разных задачах;
- Сокращение затрат на использование труда на производстве;
- Экономия времени и усилий менеджеров по оперативному планированию.
Ниже вы можете ознакомиться с презентацией исполнителей проекта на AnyLogic Conference 2012:
