Poprzez zastosowanie programu optymalizacyjnego mogliśmy wyznaczyć najkrótszy takt oraz dokładny plan produkcyjny pracy maszyny. Użycie robotów w ramach jednego taktu zostało w nim jednoznacznie określone. Po wprowadzeniu tego planu pracy do modelu symulacyjnego możemy sprawdzić jego funkcjonowanie także pod działaniem wielu dodatkowych ilościowych czynników zakłócających, jak opóźnienie, czynnik ludzki itp.
optymalna produkcja i logistyka

Techniki optymalizacyjne

W ramach OR (Operations-Research) powstało dotąd bardzo wiele technik optymalizacyjnych (heurystyczne, branch and bound, dynamiczne i inne). Różnią się one poziomem skomplikowania, sposobem zawężania przestrzeni przeszukiwania, co wpływa na szybkość znalezienia wyniku i jego jakość. W naszej pracy używamy nowoczesnego oprogramowania ILOG firmy IBM, które dopasowuje technikę optymalizacyjną do rodzaju zadania. Dzięki temu programowi optymalizujemy skomplikowane przebiegi, plany produkcyjne, harmonogramy czy też całą gamę problemów liniowych i nieliniowych.              
Produktionsplanung Software Optimierung
Optymalizacja procesu Optymalizacja to poszukiwanie najlepszego rozwiązania z punktu widzenia określonego kryterium (koszt, zysk, czas, zasoby, etc.) z uwzględnieniem kompromisów pomiędzy sprzecznymi celami. W procesie optymalizacji zostaną odnalezione poszczególne parametry systemu, które gwarantują ten najlepszy wynik. W złożonych organizacjach, skuteczna optymalizacja procesów w produkcji i logistyce jest ważniejsza niż kiedykolwiek wcześniej. Decydenci muszą:                              przewidzieć najlepszy, oczekiwany lub najgorszy scenariusz  działania,          zrozumieć konflikty celów, wąskie gardła i niespójności,                    tworzyć plany (w tym harmonogramy pracy), które muszą być dostosowywane na bieżąco w trakcie działań operacyjnych.            W takich przypadkach posiłkujemy się technikami optymalizacji matematycznej i pozwalamy programowi optymalizującemu na automatyczne odnalezienie rozwiązania (najedź  myszką na obrazek obok). Na koniec wyniki takiej optymalizacji mogą być ponownie sprawdzone w modelu symulacyjnym (zob. poniżej).

Zobacz także

Jesteśmy Twoim

partnerem ds ILOG

Zanalizuj popyt, zmienne, zapasy, czasy dostawy
Osiągnij wyższą efektywność w tym samym terminie dostawy
Niektóre przykłady takich zadań optymalizacyjnych:        wybór towaru do załadunku w różnych centrach magazynowych, podział towaru pomiedzy ciężarówki, wyznaczenie tras dla poszczególnych ciężarówek znalezienie minimalnego taktu dla procesu, przy uwzględnieniu wielu produktów o różnych wymaganiach, wielu narzędzi i możliwych czynności (patrz też przykład poniżej),   najszybsza i najtańsza produkcja ‘x’ produktów, ‘y’ operacji na ‘z’ maszynach.

Symulacja po optymalizacji procesu

Optymalizacja matematyczna przelicza dane procesu w warunkach statycznych i zakłada, że wykonanie optymalnego planu zajdzie bez jakichkolwiek zmian. Dlatego warto dodatkowo sprawdzić co się stanie z tym optymalnym planem w warunkach losowych np. gdy czasy procesowe ulegną wydłużeniu, maszyna ulegnie awarii czy pracownik nie wykona jakiejś operacji na czas. Nagle może się okazać, że ten optymalny plan jest nie do przyjęcia w warunkach rzeczywistych. Te i inne warunki losowe możemy zamodelować w modelu symulacyjnym. Poprzez wczytanie zoptymalizowanego planu pracy do modelu symulacyjnego możemy sprawdzić w jakim stopniu możliwe jest jego wykonananie w warunkach rzeczywistych. Wnioski pozwalają poprawić algorytm optymalizacyjny, tak aby wykonalność wyznaczonego planu była jak największa. Dzięki użyciu symulacji komputerowej zdobywamy dodatkowe doświadczenie w pracy z danym systemem, wciąż przed jego realizacją. Na przykład na poniższym obrazku przedstawiony jest model maszyny zautomatyzowanej, w której kilka robotów umieszczonych na jednej szynie przenosi produkty z miejsca na miejsce w ciągu produkcyjnym. Kolejność i czasy trwania poszczególnych operacji są ściśle określone. Po skończonej obróbce produkty muszą być niezwłocznie przeniesione dalej, dany robot nie może wykonywać innej operacji lub wejść w kolizję z kolejnym robotem.
IBM ILOG PL EN
© 2015 Simulate First. All rights reserved.

Więcej?

Jesteś zainteresowany? Chętnie udzielamy dalszych informacji. Chcesz podzielić się z nami swoim doświadczeniem na temat symulacji i optymalizacji procesu?
Formularz kontaktowy Formularz kontaktowy DE
Plan produkcji na maszynie zautomatyzowanej