Моделирование в производственных системах
Моделирование в производственных системах — это использование программного обеспечения для создания компьютерных моделей производственных систем с целью их анализа и получения важной информации. Она считается второй по популярности наукой управления среди менеджеров производства. [1] [2] Однако его использование было ограничено из-за сложности некоторых пакетов программного обеспечения, а также из-за отсутствия подготовки некоторых пользователей в области теории вероятности и статистики.
Этот метод представляет собой ценный инструмент, используемый инженерами при оценке эффекта капиталовложений в оборудование и физические объекты, такие как заводы, склады и распределительные центры. Моделирование можно использовать для прогнозирования производительности существующей или планируемой системы и для сравнения альтернативных решений конкретной проблемы проектирования. [3]
Цели
[ редактировать ]Наиболее важной целью моделирования в производстве является понимание изменений всей системы в результате некоторых локальных изменений. Легко понять разницу, вызванную изменениями в местной системе, но очень сложно или невозможно оценить влияние этих изменений на систему в целом. Моделирование дает нам некоторую оценку этого воздействия. Меры, которые могут быть получены с помощью анализа моделирования:
- Деталей, произведенных в единицу времени
- Время, проведенное в системе по частям
- Время нахождения запчастей в очереди
- Время, потраченное на транспортировку из одного места в другое
- Вовремя осуществлены поставки
- Наращивание инвентаря
- Инвентаризация в процессе
- Процент использования машин и рабочих.
Некоторые другие преимущества включают производство «точно в срок» , расчет оптимальных необходимых ресурсов, проверку предлагаемой логики работы для управления системой и данные, собранные во время моделирования, которые могут быть использованы где-либо еще.
Ниже приведен пример: на производственном предприятии один станок обрабатывает 100 деталей за 10 часов, но за 10 часов на станок поступает 150 деталей. Таким образом, происходит накопление запасов. Этот запас можно сократить, периодически используя другую машину. Таким образом, мы понимаем сокращение накопления местных запасов. Но теперь эта машина производит 150 деталей за 10 часов, которые могут быть не обработаны на следующей машине, и поэтому мы просто перенесли незавершенное производство с одной машины на другую, не оказывая никакого влияния на общее производство.
Моделирование используется для решения некоторых проблем в производстве, а именно: В мастерской, чтобы увидеть способность системы соответствовать требованиям. Чтобы иметь оптимальный инвентарь для покрытия сбоев машины. [4]
Методы
[ редактировать ]Раньше инструменты производственного моделирования классифицировались как языки или симуляторы. [4] Языки были очень гибкими инструментами, но довольно сложными для использования менеджерами и отнимали слишком много времени. Симуляторы были более удобными для пользователя, но имели довольно жесткие шаблоны, которые недостаточно хорошо адаптировались к быстро меняющимся технологиям производства. В настоящее время доступно программное обеспечение, сочетающее в себе гибкость и удобство использования того и другого, но некоторые авторы все же сообщают, что использование этого моделирования для проектирования и оптимизации производственных процессов относительно невелико. [3] [5]
Одним из наиболее часто используемых методов проектирования производственных систем является моделирование дискретных событий . [6] Этот тип моделирования позволяет оценить производительность системы, статистически и вероятностно воспроизведя взаимодействия всех ее компонентов в течение определенного периода времени. В некоторых случаях моделирование производственных систем требует непрерывного моделирования. [7] Это случаи, когда состояния системы непрерывно изменяются, как, например, при движении жидкостей на нефтеперерабатывающих или химических заводах. Поскольку непрерывное моделирование не может быть смоделировано с помощью цифровых компьютеров, оно выполняется небольшими дискретными шагами. Это полезная функция, поскольку во многих случаях приходится комбинировать как непрерывное, так и дискретное моделирование. Это называется гибридным моделированием. [8] который необходим во многих отраслях промышленности, например, пищевой промышленности. [3]
Схема для оценки различных инструментов производственного моделирования была разработана Бенедеттини и Тьяджоно (2009). [3] используя определение юзабилити ISO 9241 : «степень, в которой продукт может использоваться определенными пользователями для достижения определенных целей с эффективностью, результативностью и удовлетворением в определенном контексте использования». В этой системе эффективность, результативность и удовлетворенность пользователей рассматриваются как три основных критерия эффективности:
| Критерий производительности | Атрибуты юзабилити |
|---|---|
| Эффективность | Точность: степень, в которой качество результата соответствует цели. |
| Эффективность | Время: сколько времени требуется пользователям для выполнения задач с помощью продукта. |
| Умственные усилия: пользователи должны тратить умственные ресурсы на взаимодействие с продуктом. | |
| Удовлетворенность пользователей | Удобство использования: Общее отношение к продукту. |
| Особое отношение: Особое отношение или восприятие взаимодействия с инструментом. |
Ниже приводится список популярных методов моделирования: [9]
- Дискретное моделирование событий (DES)
- Системная динамика (SD)
- Агентное моделирование (ABM)
- Интеллектуальное моделирование: основано на интеграции методов моделирования и искусственного интеллекта (ИИ).
- сеть Петри
- Моделирование Монте-Карло (MCS)
- Виртуальное моделирование: позволяет пользователю моделировать систему в трехмерной иммерсивной среде.
- Гибридные методы: сочетание различных методов моделирования.
Приложения
[ редактировать ]
Ниже приводится список распространенных применений моделирования в производстве: [9]
| Номер на рисунке | Приложение | Обычно используемый тип моделирования | Описание |
| 1 | Балансировка сборочной линии | ПРИНАДЛЕЖАЩИЙ | Проектирование и балансировка сборочных линий |
| 2 | Планирование мощностей | DES, SD, Монте-Карло, сеть Петри | Неопределенность из-за изменения уровня мощности, увеличения текущих ресурсов, улучшения текущих операций для увеличения мощности. |
| 3 | Сотовое производство | Виртуальное моделирование | Сравнение планирования и планирования в CM, сравнение альтернативного формирования ячеек |
| 4 | Управление транспортом | DES, ABS, сеть Петри | Доставка готовой продукции из распределительных центров или заводов, маршрутизация транспортных средств, логистика, управление дорожным движением, ценообразование в условиях заторов |
| 5 | Расположение объекта | Гибридные методы | Размещение объектов для минимизации затрат |
| 6 | Прогнозирование | СД | Сравнение различных моделей прогнозирования |
| 7 | Управление запасами | DES, Монте-Карло | Стоимость хранения, уровень запасов, пополнение, определение размера партии |
| 8 | Точно в срок | ПРИНАДЛЕЖАЩИЙ | Проектирование систем Канбан |
| 9 | Технологическое проектирование-производство | DES, SD, ABS, Монте-Карло, сеть Петри, гибридный | Улучшение процесса, проблемы при запуске, проблемы с оборудованием, проектирование нового предприятия, измерение производительности |
| 10 | Технологический инжиниринг-сервис | DES, SD, Распределенное моделирование | Новые технологии, планирование правила, мощность, планировка, анализ узких мест, измерение производительности |
| 11 | Планирование производства и контроль запасов | DES, ABS, Распределенный, Гибридный | Резервный запас, размер партии, узкие места, правила прогнозирования и планирования. |
| 12 | Распределение ресурсов | ПРИНАДЛЕЖАЩИЙ | Распределение оборудования для улучшения технологических процессов, сырья на заводы, отбор ресурсов |
| 13 | Планирование | ПРИНАДЛЕЖАЩИЙ | Пропускная способность, надежность доставки, последовательность работ, планирование производства, минимизация времени простоя, спрос, выпуск заказов |
| 14 | Управление цепочками поставок | DES, SD, ABS, Симуляторы игр, Сеть Петри, Распределенный | Нестабильность цепочки поставок, систем запасов/распределения. |
| 15 | Управление качеством | ДЕС, СД | Обеспечение качества и контроль качества, качество поставщиков, постоянное совершенствование, тотальное управление качеством, бережливый подход |
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Расмуссен, Джей Джей; Джордж, Т. (1978). «Спустя 25 лет: опрос выпускников исследований операций Университета Кейс Вестерн Резерв». Интерфейсы . 8 (3): 48–52. дои : 10.1287/inte.8.3.48 .
- ^ Лейн, Майкл С.; Мансур, Али Х.; Харпелл, Джон Л. (1 апреля 1993 г.). «Методы исследования операций: долгосрочный обзор 1973–1988 годов». Интерфейсы . 23 (2): 63–68. дои : 10.1287/inte.23.2.63 . ISSN 0092-2102 .
- ^ Jump up to: а б с д Бенедеттини, Орнелла; Тьяджоно, Бенни (13 августа 2008 г.). «На пути к усовершенствованному инструменту для облегчения имитационного моделирования сложных производственных систем». Международный журнал передовых производственных технологий . 43 (1–2): 191–199. дои : 10.1007/s00170-008-1686-z . ISSN 0268-3768 . S2CID 110079763 .
- ^ Jump up to: а б Веласко, Энио Э. (1 января 1994 г.). «Моделирование производственных систем» . Международный журнал непрерывного инженерного образования и обучения на протяжении всей жизни . 4 (1–2): 80–92. doi : 10.1504/IJCEELL.1994.030292 (неактивен 31 января 2024 г.). ISSN 1560-4624 .
{{cite journal}}: CS1 maint: DOI неактивен по состоянию на январь 2024 г. ( ссылка ) - ^ Холст, Ларс; Больмшё, Гуннар (01 октября 2001 г.). «Интеграция моделирования при разработке производственных систем: исследование японской промышленности». Промышленный менеджмент и системы данных . 101 (7): 339–356. дои : 10.1108/EUM0000000005822 . ISSN 0263-5577 .
- ^ Детти, Ричард Б.; Йинглинг, Джон К. (1 января 2000 г.). «Количественная оценка преимуществ перехода к бережливому производству с помощью моделирования дискретных событий: практический пример». Международный журнал производственных исследований . 38 (2): 429–445. дои : 10.1080/002075400189509 . ISSN 0020-7543 . S2CID 110084616 .
- ^ Робинсон, Стюарт (22 сентября 2014 г.). Моделирование: практика разработки и использования моделей . Пэлгрейв Макмиллан. ISBN 9781137328038 .
- ^ Венкатешваран, Дж.; Сын, Ю.-Ж. (15 октября 2005 г.). «Динамическая гибридная система - архитектура на основе дискретного моделирования событий для иерархического планирования производства». Международный журнал производственных исследований . 43 (20): 4397–4429. CiteSeerX 10.1.1.535.7314 . дои : 10.1080/00207540500142472 . ISSN 0020-7543 . S2CID 17204231 .
- ^ Jump up to: а б Джахангирян, Мохсен; Эльдаби, Тиллал; Насир, Аиша; Стергиулас, Лампрос К.; Янг, Терри (16 мая 2010 г.). «Моделирование в производстве и бизнесе: Обзор» . Европейский журнал операционных исследований . 203 (1): 1–13. дои : 10.1016/j.ejor.2009.06.004 .