ANALÝZA A OPTIMALIZACE VÝROBNÍCH PROCESŮ MALOSÉRIOVÉ SLOŽITÉ VÝROBY V NOVÝCH VÝROBNÍCH PROSTORECH NA ZÁKLADĚ DISKRÉTNÍ SIMULACE



Podobné dokumenty
MODEL VÁRKOVÉ LINKY NA VÝROBU CHLORIDU ŽELEZNATÉHO PRO FARMACEUTICKÉ ÚČELY. Vladimír Hanta

Algoritmizace diskrétních. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

KAPACITNÍ ŘEŠENÍ TECHNOLOGIÍ A JEJICH PROSTOROVÉ USPOŘÁDÁNÍ V PRŮMYSLOVÉM PODNIKU STOČ 2012

Plánování výroby. Aplikace pro kapacitní plánování výroby v masném průmyslu

TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství

Manuál k obsluze simulátoru KKK ELO 2011 pro studenty, popis laboratorní úlohy

POČÍTAČOVÁ SIMULACE PODNIKOVÝCH PROCESŮ. Ing. V. Glombíková, PhD.

Modelování a simulace Lukáš Otte

Simulace montáže rozvaděčů při zavádění konceptu lean manufacturing Široká Zuzana, Šunka Josef, Videcká Zdeňka, Bartošek Vladimír

Počítačová simulace logistických procesů I. - cvičení 06. ŠAVŠ, Štoček, Karpeta, Varjan

ERP: Integrační platforma ve výrobní společnosti. Ing. Tomáš Hanáček Dynamica, a.s.

Procesní řízení. Hlavní zásady a praxe dodavatele Komix

SDI. František Manlig. Technická univerzita v Liberci. Simulace diskrétních systémů TU v Liberci

28.z-8.pc ZS 2015/2016

Autorizovaný software DRUM LK 3D SOFTWARE PRO VYHODNOCENÍ MĚŘENÍ ODCHYLEK HÁZIVOSTI BUBNOVÝCH ROTAČNÍCH SOUČÁSTÍ

Počítačová simulace logistických procesů II 12. přednáška - Rozhraní (Process Designer, MALAGA, TriCAD)

ZÁKLADNÍ METODIKA SIMULAČNÍ STUDIE PŘI VYUŽITÍ PARALELNÍ DISKRÉTNÍ SIMULACE

FEM ANALYSIS OF HOSE SPRNIG CLAMP DEFORMATION BEHAVIOUR

ROBOTIKA M3A 2018/2019 ING. VLADIMÍR VYHŇÁK

Vývoj informačních systémů. Obecně o IS

Excel - databáze. Opakování. Soubor, který jsme upravovali. Upravený soubor. Hrubá mzda = počet kusů * Kč za kus B6=B4*B5

Počítačová simulace logistických procesů I. - cvičení 04. ŠAVŠ, Štoček, Karpeta, Varjan

On line sledování a řízení výroby - MES HYDRA

Základy tvorby výpočtového modelu

Profilová část maturitní zkoušky 2013/2014

Počítačová simulace logistických procesů

KAPACITNÍ ŘEŠENÍ TECHNOLOGIÍ A JEJICH PROSTOROVÉ USPOŘÁDÁNÍ V PRŮMYSLOVÉM PODNIKU SVOČ FST 2012

Příklady ke cvičením. Modelování produkčních a logistických systémů

ZAVÁDĚNÍ ERGONOMICKÉHO SOFTWARU TECHNOMATIX JACK NA PRACOVIŠTĚ OPD

Využití tabulkového procesoru MS Excel

Konference WITNESS 2005 Kroměříž,

BCS calculator V1. Michal Richter1, Jeffrey Bewley2 1. Agrovýzkum Rapotín s.r.o., Oddělení výživy zvířat a kvality živočišných produktů 2

Numerické řešení proudění stupněm experimentální vzduchové turbíny a budících sil na lopatky

Aplikace pro srovna ní cen povinne ho ruc ení

Hodnoticí standard. Oděvní technik dispečer (kód: M) Odborná způsobilost. Platnost standardu

Učební pomůcka Simulace Witness

Metoda Monte Carlo a její aplikace v problematice oceňování technologií. Manuál k programu

Příprava dat v softwaru Statistica

UNIVERZITA PARDUBICE

Struktura e-learningových výukových programù a možnosti jejího využití

Představuje. Technický Informační Systém nové generace

NESTABILITY VYBRANÝCH SYSTÉMŮ. Úvod. Vzpěr prutu. Petr Frantík 1

Institucionální rozvojový plán Ostravské univerzity pro rok 2013

T10/1 - Efektivnost a optimalizace použití sil a prostředků

Infor APS (Scheduling) Tomáš Hanáček

Software pro formování dielektrika kondenzátorů

Databázový systém ACCESS

BM Software, Němčičky 84, Němčičky u Břeclavi. Převody přesčasů / nedočasů v systému Docházka 3000

ANOTACE vytvořených/inovovaných materiálů

Roční periodická zpráva projektu

APLIKAČNÍ SOFTWARE PRO ODHAD SPOLEHLIVOSTI A PRO HODNOCENÍ RIZIK

1 Úvod 1.1 Vlastnosti programového vybavení (SW)

STATISTICKÉ PROGRAMY

Konference WITNESS 2005 Kroměříž,

Optimalizace v těžkém průmyslu Vítkovice a.s., Kovárna Kunčice

ZPRÁVA Z PRŮMYSLOVÉ PRAXE

Vzorová úloha 1: Prokažte znalosti aplikace Microsoft Access na zvolené ukázkové databázi.

Simulace oteplení typového trakčního odpojovače pro různé provozní stavy

Informační systémy a plánování výroby 1.čast

ANALÝZA NÁKUPNÍHO KOŠÍKU SEMINÁŘ

INFORMAČNÍ SYSTÉMY (IS) Ing. Pavel Náplava Katedra počítačů K336, ČVUT FEL Praha 2004/2005

MATURITNÍ OTÁZKY ELEKTROTECHNIKA - POČÍTAČOVÉ SYSTÉMY 2003/2004 PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ POČÍTAČŮ

Simulace železničních sítí

SW Aktion verze 5.1. Seznam změn a nových funkcí

Systémy pro podporu. rozhodování. 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu. rozhodování

Centrum kompetence drážních vozidel (CKDV)

UML. Unified Modeling Language. Součásti UML

Workshop SAP GRC AC Představení SAP GRC Access Control Josef Piňos, CONSIT s.r.o.

X36SIN: Softwarové inženýrství. Životní cyklus a plánování

Užití software Wolfram Alpha při výuce matematiky

Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Geo-informační systémy

U Úvod do modelování a simulace systémů

Počítačová simulace logistických procesů I. - cvičení 05. ŠAVŠ, Štoček, Karpeta, Varjan

CASE. Jaroslav Žáček

4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu

Simulace na modelu firmy v prostředí Witness

Počítačová simulace logistických procesů II 10. přednáška Simulační experimentování

IMOSI - MODELACE A SIMULACE LEARN 2013 správně možná špatně

Možnosti řešení ukrytí obyvatelstva na území obcí

MULTISIM VÝUKOVÝ ELEKTRONICKÝ MATERIÁL

1. ÚVOD. Vladislav Křivda 1

Obsah. Předmluva KAPITOLA 1 Úvod do programu Microsoft Dynamics NAV KAPITOLA 2 Základy ovládání...33

MODELAČNÍ A SIMULAČNÍ SOFTWARE SIMUL8 A MOŽNOSTI JEHO UPLATNĚNÍ V LOGISTICE CESTOVNÍHO RUCHU

Obsah. Co je to Field-Map? Field-Map software Popis technologie Field-Map Zdroje

16:30 17:00 příchod hostů 17:00 18:00 představení firem 18:00 19:00 networking raut

SIMULACE SPOLEHLIVOSTI SYSTÉMŮ HROMADNÉ OBSLUHY. Michal Dorda. VŠB - TU Ostrava, Fakulta strojní, Institut dopravy

Nové metody plánování a řízení zakázky v praxi - Infor LN. Pavel Dezort

SIMULAČNÍ MODEL ČINNOSTÍ VEŘEJNÉHO LOGISTICKÉHO CENTRA

POČÍTAČOVÁ SIMULACE JAKO NÁSTROJ OPTIMALIZACE SVAŘOVACÍ LINKY

5 NÁKLADY PODNIKU A JEJICH KALKULACE

Virtuální depozitní knihovna Nástroj pro doplňování bohemikálních konzervačních sbírek. Tomáš Foltýn & Jiří Polišenský & Radek Nepraš

Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

MIS. Manažerský informační systém. pro. Ekonomický informační systém EIS JASU CS. Dodavatel: MÚZO Praha s.r.o. Politických vězňů Praha 1

VISUAL BASIC. Přehled témat

Simulace procesů pomocí Witness Visio Simulation Solution ve výuce

PALSTAT s.r.o. systémy řízení jakosti PALSTAT CAQ verze Výstupní kontrola 07.1/ Obsah

Semestrální práce A. Simulace provozu montážní linky televizních přijímačů

SCIENTIFIC PAPERS OF THE UNIVERSITY OF PARDUBICE. OPTIMALIZACE VÝLUKOVÉ ČINNOSTI POMocí SIMULAČNíHO MODELU

Racionalizace licích cyklů ve slévárně POLAK s.r.o.

Transkript:

ANALÝZA A OPTIMALIZACE VÝROBNÍCH PROCESŮ MALOSÉRIOVÉ SLOŽITÉ VÝROBY V NOVÝCH VÝROBNÍCH PROSTORECH NA ZÁKLADĚ DISKRÉTNÍ SIMULACE Doc. Václav Votava, CSc. (a), Ing. Zdeněk Ulrych, Ph.D. (b), Ing. Milan Edl, Ph.D. (c), Ing. Michal Korecký, Ph.D. (d), Ing. Václav Trkovský, CSc. (e) (a) - (c) Department of Industrial Engineering and Management, University of West Bohemia, Univerzitni 8, Pilsen, Czech Republic (d) - (e) SKODA HOLDING a.s., Tylova 57, Pilsen, Czech Republic (a) votava@kpv.zcu.cz, (b) ulrychz@kpv.zcu.cz, (c) edl@kpv.zcu.cz (d) michal.korecky@skoda.cz, (e) vaclav.trkovsky@skoda.cz V dnešní době každý výrobní podnik používá k plánování a řízení výroby IS, ve kterém jsou uloženy základní údaje potřebné pro výrobu příslušného sortimentu výrobků. Pokud podnik připravuje převedení výroby do nových prostor vybavených novou výrobní technologií, je vhodné ověřit projektovou dokumentaci, nové výrobní postupy a veškeré statické kapacitní propočty pomocí dynamických výpočtů - simulace. Na základě provedených experimentů je pak možné učinit organizační opatření nutná pro zahájení nové výroby. Tento příspěvek se zaměřuje na vytvoření simulačního modelu, který umožní pružně reagovat na změny v složitých technologických postupech. Použitá metoda musí být pokud možno jednoduchá a rychlá. Příspěvek popisuje jedno z možných řešení tohoto problému, které se zabývá simulační studií malosériové výroby složitých výrobků s dlouhými technologickými časy pro výrobní podnik ŠKODA TRANSPORTATION. Mezi ověřované výrobky např. patřily: výroba lokomotiv, výroba tramvají, renovace souprav metra, atd. Simulační model je vytvořen tak, že umožňuje jednoduše se přizpůsobit mnoha typům výrobků s různě definovanými výrobními plány. 1. METODOLOGIE SIMULAČNÍ STUDIE Tato kapitola popisuje použitou metodologii v simulační studii. Celý postup je znázorněn na obr. 1. Obr. 1 Metodologie prezentované simulační studie 65

Jak je patrné z obr. 1, celý proces simulační studie je rozdělen do několika základních kroků. Těmito kroky jsou: Informační systém Soubory v Microsoft Excel Modifikované soubory v Excelu Soubory v Microsoft Access Simulační model Simulační experiment Vyhodnocení výsledků 1.1. Informační systém Informační systém slouží jako základní zdroj dat pro simulační model. Z informačního systému se získávají informace týkající se technologických postupů jednotlivých výrobků. 1.2. Soubory v Microsoft Excel Zde je využívaná možnost řady IS vyexportovat data z IS do souborů Microsoft Excel a to ve strukturované formě. Tato strukturovaná forma musí být trvale závazná. Toto je nutné pro další automatické zpracování. Jak je patrné z obr. 1, jsou zde využívané soubory MS Excel jako mezikrok mezi informačním systémem a databází, kterou využívá simulační model. Tento mezikrok je důležitý pro získávání dat pro simulační model. Je to dáno tím, že v simulačním modelu se ověřují výrobky, které se ještě nevyrábí, a proto některé výrobky nemají finální technologické postupy. Z tohoto důvodu se zvolil MS EXCEL jako prostředek, který jednoduchým způsobem umožňuje měnit a doplňovat vstupní data (existující nebo odhadovaná) a umožňuje také jednoduchým způsobem připravovat nezávisle data pro jednotlivé experimenty. 1.3. Modifikované soubory v Excelu Informační systémy většinou neobsahují všechna potřebná data pro simulační model. Tento krok vyžaduje dodatečné ruční doplnění chybějících údajů. Dále se v tomto kroku zjednodušují technologické postupy tak, aby z hlediska simulace nedošlo ke zkreslení výsledků, ale samotný simulační výpočet probíhal rychleji. Veškeré vstupy pro model se uloží do několika souborů v Microsoft Excel. Jednotlivé soubory obsahují následující informace: Technologický postup výrobku včetně kusovníkové struktury může být rozdělen postup jednoho výrobku i do více souborů Systémové informace o seznam zdrojů včetně základních informací o zdrojích o seznam komponent - včetně základních informací o komponentách o seznam dopravních zařízení včetně základních informací o dopravním zařízení o seznam pracovišť včetně základních informací o pracovištích Kalendář seznam a definice všech typů směn, které využívají jednotlivé zdroje, dopravní zařízení a pracoviště Výrobní plán nastavení výrobního plánu na zadané časové období Struktura záznamů v jednotlivých souborech má předem definovaná pravidla, která se nemohou měnit. Tato pravidla jsou důležitá pro následné automatické zpracování vstupních dat. 66

Jako příklad je zde uveden MS Excel soubor, který popisuje technologický postup jednoho výrobku. Tento soubor vyjadřuje následující základní charakteristiky: sekvence výrobních kroků požadované zdroje pro jednotlivé výrobní kroky pracoviště, na kterém se uskuteční daný výrobní krok hierarchická struktura výrobku Příklad souboru popisující technologický postup je znázorněn na obrázku 2. Obr. 2 Příklad souboru - Výrobní postup Protože v tomto kroku se do souborů zasahuje ručně a mohou tím vzniknout některé chyby, následuje po tomto kroku softwarová formální kontrola dat pomocí speciálně připraveného SW. Ukázka Kontrolního SW je znázorněna na obr. 3 67

Obr. 3 GUI Aplikace LocoValid 1.4. Soubory v Microsoft Access V předchozím kroku byly doplněny chybějící údaje ve všech souborech. Nyní je zapotřebí připravit data pro automatické generování simulačního modelu. Pro urychlení práce s daty v modelu se vstupní data převedou do databáze MS Access. MS Access je typ databáze, který je jednoduše podporován jak aplikací MS Excel, tak i simulačním systémem Arena. 1.5. Simulační model Simulační model je vytvořen v simulačním systému ARENA v. 11 od společnosti Rockwell Software. Model je tvořen z proměnné části modelu a fixní části modelu. 1.5.1. Fixní část modelu Fixní část modelu je neměnná. Tato část modelu modeluje typické chování všech pracovišť. Do této části také patří jednoduchá animace, která zobrazuje rozmístění jednotlivých pracovišť a přepravní cesty mezi pracovišti. Fixní část modelu je trvale připravena předem. 1.5.2. Proměnná část modelu Proměnnou část modelu nelze namodelovat dopředu. Model je vytvořen tak, že části modelu se generují na základě vstupních dat. Samotné chování modelu je řízeno pomocí dat uložených v databázi. Generovaná část modelu na základě vstupních dat: Seznam používaných zdrojů Seznam používaných dopravních prostředků Nastavení směn Kapacita zdrojů Kapacita pracovišť Animace využití zdrojů Animace využití pracovišť 68

Chování řízené vstupními daty: Časy příchodu komponent do výroby Informace týkající se technologického postupu o Časy operace o Časy dopravy o Použité zdroje o Použité dopravní prostředky o Umístění výrobku na pracoviště o Odložení hotové komponenty pro montáž na odkládací (popř. výrobní) pracoviště o Požadavky na montáž o Doprava všech požadovaných komponent pro montáž na cílové pracoviště o Ukončení výroby celého výrobku o atd. Proměnná část modelu se automaticky generuje při spuštění běhu modelu. Ke generování modelu se využívá programovací jazyk Visual Basic Application (VBA). 1.6. Simulační experiment Jakmile proběhne vygenerování části simulačního modelu, spustí se samotný simulační běh. Na následujícím obrázku je pro ilustraci znázorněna animace části výrobních hal. Obr. 4 Animace výrobních dílen Na Obr. 5 je podrobněji znázorněna animace pracoviště. Při animaci se zobrazuje aktuální počet komponent a jednotlivé komponenty nacházející se na pracovišti. 69

Obr. 5 Animace pracoviště 1.7. Vyhodnocení výsledků Po každém běhu modelu je nutné provést vyhodnocení výsledků z modelu. Veškeré výsledky jsou automaticky generovány do tabulek a grafů aplikace MS EXCEL a MS Project. Výsledky jsou následující: pracovní postupy statistiky zdroje výrobky Na základě výsledků je pak nutné provést experimentální optimalizaci systému. Změny pro další experiment se uloží do modifikovaných souborů v Excelu. Další kroky zůstávají stejné jako pro první experiment (viz. obr. 1). 1.7.1. Pracovní popstupy Do této skupiny výsledků jsou zahrnuty následující výstupy: časy zahájení a ukončení jednotlivých operací podle simulačního modelu časy zahájení a ukončení výroby jednotlivých komponent (Obr. 6) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Komponenty v čase Tpodvozek; 1/12/2007 1/12/2007 T1; 1/12/2007 3/ 12/2007 T2; 5/ 12/ 2007 7/12/ 2007 T3; 9/12/2007 12/ 12/ 2007 T4; 14/ 12/2007 16/12/2007 T5; 18/12/ 2007 20/12/2007 T12345a; 21/ 12/2007 23/12/ 2007 T12345b; 23/12/ 2007 29/12/2007 19/11/ 2007 26/ 11/2007 3/12/2007 10/12/2007 17/12/2007 24/12/2007 31/12/2007 Obr. 6 List "Komponenty" Tpodvozek T1 T2 T3 T4 T5 T12345a T12345b 1.7.2. Statistiky Do této skupiny výsledků jsou zahrnuty výstupy, které popisují celý systém spíše z globálního pohledu. Nalezneme zde např. následující výstupy: statistiky o využití jednotlivých zdrojů statistiky o využití jednotlivých pracovišť počet čekajících výroků v různých frontách na pracovištích atd. 70

1.7.3. Zdroje Tato skupina výsledků zobrazuje detailní pohled na obsazování jednotlivých zdrojů v průběhu času. V těchto statistikách je možné sledovat profil obsazování zdrojů v průběhu času. 1.7.4. Výrobky Tento soubor obsahuje informace o tom, kdy byla zahájena výroba jednotlivých výrobků (komponent) a kdy byla dokončena výroba jednotlivých výrobků (komponent). Ukázka výstupu je znázorněna na Obr. 7. Obr. 7 Soubor Vyrobky.mpp 2. OPTIMALIZACE SYSTÉMU V rámci ověřování celého systému se prováděla následná optimalizace chování výrobního systému. Např. na Obr. 8 je znázorněna objemová obsazenost vybraného odkládacího místa na dílně ve 3 experimentech (v5, v6, v7). Na obrázku je patrné, jak organizační opatření postupně snižovala náročnost na odkládací plochu na vybraném pracovišti. 71

Obr. 8 Obsazenost odkládacího místa v experimentech Na Obr. 9 je znázorněno, jak v jednotlivých experimentech docházelo ke zkracování průběžné doby výroby jednotlivých základních typů výrobků. U některých typů výrobků došlo ke zkrácení průběžné doby výroby až o 26%. Obr. 9 Průběžné doby výroby v halách 72

3. ZÁVĚR Simulační projekt ověřil řadu variant pro různé kapacitní vytížení výrobních hal a varianty výrobních plánů. Na základě experimentů se nalezla úzká místa, která se řešila různými způsoby: Některá pracoviště se přemístila U některých pracovišť byla navýšena kapacita Zvětšily se manipulační a odkládací prostory Došlo ke změně některých technologických operací Tento simulační projekt umožnil řešit řadu možných budoucích problémů dříve, než začala skutečná výroba. I do budoucna model umožní ověřit průchodnost výroby pro různý objem produkce a při definované kombinaci vyráběných výrobků. Výsledky z tohoto projektu slouží pro rozhodování TOP managementu v podniku Škoda Transportation. Literatura [1] Banks, J., Carson, J.S., Nelson, B.L., Nicol, B.N., 2001: Discrete-Event System Simulation, Prentice Hall, ISBN 0-13-088702-1. [2] ULRYCH, Z. Generation of simulation models based on data from EIS. In MITIP 2006. Budapest : Hungarian Academy of Sciences, 2006. s. 397-408. ISBN 963-86586-5-7. [3] Rockwell Automation, 2006: ARENA documentation. 73

74