STADIUL ACTUAL PRIVIND MODELAREA ȘI SIMULAREA SISTEMELOR DE FABRICAȚIE [306457]

CAPITOLUL I

STADIUL ACTUAL PRIVIND MODELAREA ȘI SIMULAREA SISTEMELOR DE FABRICAȚIE

Introducere

Acest capitol prezintă noțiunile esențiale pentru înțelegerea fenomenelor ce însoțesc procesele de modelare și simulare în dezvolatrea sistemelor flexibile de fabricație.

Principalele activități ce pot fi întreprinse cu aceste instrumente sunt legate de: [anonimizat] a utilajelor, determinarea necesarului de spațiu pentru stocurile de intrare / [anonimizat], alegerea mijloacelor de încărcare / descărcare a [anonimizat], [anonimizat] a [anonimizat], determinarea timpilor de fabricație din cadrul sistemului de fabricație.

[anonimizat].

În evaluarea unei activități se parcurg următoarele etape:

Fig.1.1. [anonimizat], [anonimizat].

Aspecte generale privind teoria sistemelor

Noțiunea de sistem. Modele bazate pe teoria sistemelor

Sistemul reprezintă o [anonimizat] [78], [anonimizat]-un anumit mediu [140].

În descrierea și analizarea [35,78] unui sistem se ține cont de:

scopul

structura organizatorică

mediul

regulile de funcționare.

Scopul sau funcția sistemului este caracteristica de bază a acestuia [78], [anonimizat], punând în evidență rolul său.

Structura organizatorică a sistemului [35] este cea care pune în evidență:

numărul, natura și modul de grupare al elementelor componente.

interacțiunile dintre elementele componente ale sistemului și interacțiunile dintre componentele sistemului și mediul său.

Regulile de funcționare precizează modul de realizare a interacțiunilor dintre elementele sistemului [35,78] în vederea îndeplinirii scopului acestuia. [anonimizat], figura 1.2. [140]:

Fig.1. 2. Funcționarea unui sistem [78]

Regulile de funcționare pot fi exprimate și cu ajutorul diferitelor tipuri de flux: material, informațional, energetic, financiar etc. [anonimizat], cu ajutorul următoarelor elemente [78]:

[anonimizat] / [anonimizat],

modul de declanșare a fluxului.

[anonimizat], [35,78] activități prin intermediul cărora sistemul își îndeplinește scopul.

[anonimizat]: CUM se îndeplinesc acestea? [78].

Procedeele explică în detaliu modul de funcționare a sistemului, indicând conținutul activităților din proces, adică: CE trebuie să se facă?, CINE și CÂND trebuie să execute diferitele activități? [78].

Clasificarea sistemelor constă în realizarea mai multor criterii [11, 78], așa cum arată figura următoare:

Fig.1.3. Clasificarea sistemelor

Sisteme de fabricație – concepte, clasificări

Prin noțiunea de sistem de fabricație se explică totalitatea mijloacelor materiale și componente nemateriale care concură la realizarea unui produs [78] și care sunt grupate în timp și în spațiu într-un mod bine determinat.

Sistemul de fabricație reprezintă un ansamblu de elemente (resurse) de tip uman, mijloace de producție și mijloace informaționale grupate într-un mod specific, care interacționează între ele după un set de reguli în scopul realizării unor produse în cantitatea, cu calitatea și la termene precizate, în condiții de eficiență [7,78]. Modelul intrare-ieșire al unui sistem de producție este prezentat în fig. 1.4.

Fig.1.4. Modelul intrare – ieșire al unui sistem de producție

În cazul unui sistem de fabricație apar două tipuri de subsisteme:

subsistemul de prelucrare

subsistemul de manipulare (Fig. 1.5.).

Subsistemul de prelucrare realizează, în general, operațiile de prelucrare.

Subsistemul de manipulare realizează operațiile de manipulare specifice procesului de fabricație [7].

Fig.1.5. Reprezentarea structurală a sistemului de fabricație [78]

Sistemele de fabricație pot fi:

clasice

mecanizat e

automate, în funcție de implicarea operatorului uman în cadrul sistemului de fabricație.

Sistemul de fabricație clasic face referire la cazul în care subsistemul de manipulare are în componența sa doar operatorul uman. Asta înseamnă că operatorul uman realizează toate funcțiile subsistemului de manipulare.

În cazul în care operatorul uman intervine prin comandă manuală [92], iar operațiile de manipulare sunt realizate de instalații aducătoare și de evacuare, atunci se poate spune că sistemul de fabricație este unul mecanizat.

Sistemele de fabricație, care nu prezintă în structura lor operatori umani, funcțiile de conducere fiind preluate de către sisteme de conducere avansate [78], se numesc sisteme de fabricație automatizate.

Un sistem de fabricație prezintă proprietăți de flexibilitate în cazul în care schimbarea sarcinii de fabricație este facilă și acest fapt se datorează caracterului universal al componentelor sistemului de fabricație [78, 107]. În caz contrar, la o schimbare dificilă a sarcinii de fabricație sistemul prezintă proprietăți de rigiditate.

Clasificarea sistemelor de fabricație

Sisteme în flux continuu: în aceste sisteme, fluxul de materiale circulă continuu, cu alte cuvinte timpul de așteptare între două resurse este foarte limitat sau exclus. Aceste sisteme se referă , în principal, la așa – numitul „proces”, a căror producție necesită lichide sau gaze. Fluxul continuu înseamnă lipsa de stocuri intermediare [107].

Fig.1.6. Flux continuu

Sisteme în flux discret: în aceste sisteme, se vorbește despre o producție discretă. În plus față de sistemele în flux continuu, sunt folosite zone de depozitare temporară între două stații de lucru [107].

În cadrul sistemelor în flux discret se pot distinge trei clase :

sisteme de producție de masă

sisteme de producție de serie sau lot

producția unitate sau producția individuală

Sisteme hibride sau în flux discontinuu: aceste sisteme sunt o combinație între sisteme în flux continuu și sistemele în flux discret [107].

Organizarea unui sistem de fabricație

Organizarea fizică a unui sistem de fabricație se bazează pe resurse elementare, cum ar fi: utilaje și stocuri.

Sistemul de fabricație fizic este văzut ca o rețea de resurse de bază, interacționând între ele, invocând procesul de transformare, de asamblare și / sau demontare, conectate printr-o cale (secvență) formată din mașini, utilaje și stocuri [135].

Cu alte cuvinte, un stoc conectează exact două mașini: mașina în amonte și mașină în aval, iar o mașină poate conecta două sau mai multe stocuri.

Fig.1.7. Structura de bază a unui sistem de fabricație

În funcție de resursele disponibile și de natura procesului de fabricație, este posibil să se identifice un număr de configurații care pot servi ca în descompunerea sistemele complexe.

Din punct de vedere structural, se disting trei configurații de bază care au condus la trei tipuri de module de producție elementară [135]:

Modul de procesare: acest modul este constituit dintr-o mașină, un stoc în amonte și de un stoc în aval (figura 1.8 a ).

Modul de asamblare: acest modul este compus dintr- o mașină de asamblare, cel puțin două stocuri de intrare și un stoc de ieșire în care este depus produsul finit din procesul de asamblare (figura 1.8 b ).

Modul de dezasamblare: acest modul este format dintr-o mașină de demontare (dezasamblare), un stoc în amonte și de cel puțin două stocuri în aval unde componentele procesului de dezasamblare sunt stocate.

a)Modul de transformare b)Modul de asamblare c)Modul de dezasamblare

Fig.1. 8. Module de producție elementară

Sisteme de fabricație moderne

Pentru obținerea perfomanțelor sistemelor de producție, în industrile producătoare, există sisteme de fabricație moderne. Dintre acestea, cele mai importante sunt [9,35,119,136]:

Sistemul JIT(Just-in-Time = Exact la Timp)

Tabel 1.1. Caracteristici ale sistemului JIT

Pus în aplicare în mod corect, JIT reduce valoarea stocurilor și a investițiilor în general, aducând un plus de calitate și eficiență [35,82,94].

Sistemul JIS (Just in Sequence = Exact în Succesiune) este un sistem de fabricație modern ce se aplică atunci când un furnizor exterior livrează piesele în succesiunea corectă și exact în momentul când sunt necesare pentru producție.

Mentenanța productivă totală (Total productive maintenance) este metoda ce minimizează timpul de nefuncționare prin mentenanță și timpul de disponibilitate al mașinilor și utilajelor, în vederea îmbunătățirii productivității [9,90].

Fabricația cu răspuns rapid (Quick Response Manufacturing -QRM) este o strategie de fabricație ce vizează reducerea timpului între lansarea comenzii clientului pentru produs și livrarea finală a acestuia.

Sisteme flexibile de fabricație (SFF) sunt acele sisteme moderne de fabricație ce conțin un sistem automat de transport și manipulare a pieselor și sculelor, precum și echipamente automatizate de măsurare și testare [148].

Sistemul Kanban

Fig.1. 9. KANBAN

Controlul total asupra stocului de materii prime –KANBAN- este esențial pentru reducerea și optimizarea inventarului, rezultând astfel economii substanțiale cum ar fi: reducerea capitalului investit în stocuri, spații de depozitare mai mici, costuri reduse cu manipularea, transportul, manopera logistică [76,95].

KANBAN este un sistem de planificare care ajută la determinarea necesarului de materiale pentru satisfacerea producției.

În esență, KANBAN urmărește trei mari obiective [21,69,82]:

ce să aprovizioneze?

când să aprovizioneze?

cât de mult să aprovizioneze?

Pe scurt:

Exemplu: KANBAN – Gestiunea magaziei de piese ambutisate

Modelarea sistemelor de fabricație

Repere istorice privind utilizarea modelelor și a simulărilor asistate de calculator în știință [37]

Începutul modelării în științe a apărut în anul 1620, când Gunter a inventat primul dispozitiv analogic de calcul, un predecesor al riglei de calcul. Generațiile următoare de savanți au utilizat metoda lui Newton în mecanica astrală, pentru a modela și aproxima traiectoriile planetelor. Unul dintre cele mai renumite procese de calcul numeric și modelare rămas în istorie din știința timpurie, îl constituie cel din anul 1748, realizat de Clairot, Lalande și Lepaute, având ca obiectiv determinarea traiectoriei cometei Haley [37].

Anul 1918 va reprezenta, de asemenea, un moment important în istoria modelării științifice. Forest Ray Moulton (1872–1952), profesor de astronomie la Universitatea din Chicago, a realizat în perioada aprilie – iunie 1918 o lucrare amplă de modelare a traiectoriilor proiectilelor. Cercerarea s-a concretizat ulterior într‑un volum intitulat „Noi metode în balistica exterioară”, și publicat în anul 1926. Lucrarea descrie în amănunt metode pentru modelarea și estimarea traiectoriilor proiectilelor și elaborarea tabelelor balistice, inclusiv a tabelelor destinate apararii antiaeriene [37].

Matematicianul norvegian Carl Stormer, împreună cu echipa sa de cercetători, s-a remarcat în istoria științei printr-o modelare ce a calculat orbitele a numeroși electroni aflați în câmpul magnetic al pămantului. Cercetarea, întinsă pe mai mulți ani, avea ca scop confirmarea teoriei sale privind aurora boreală. În perioada 1926–1955 au fost calculate 120 de orbite, necesitând 4500 de ore de muncă [37].

Dezvoltarea tehnicii de calcul și dezvoltarea de sisteme software din ce în ce mai sofisticate, au permis noi abordări în domeniile clasice ale științei (astronomie, fizică, economie, științe sociale), precum și în domenii interdisciplinare precum bioinginerie, biofizică, biochimie, bioinformatică, inginerie biomedicală. Astfel asistăm la construirea și utilizarea tot mai frecventă în activitatea de cercetare a pachetelor de programe pentru modelarea și simularea diverselor tipuri de procese, precum și la apariția unei game din ce în ce mai variate de modele [37].

Modelele matematice construite și simulate cu ajutorul calculatoarelor sunt utilizate pentru explicarea și studiul comportamentului proceselor evitând experimentele, uneori extrem de laborioase și costisitoare [37].

Un domeniu important în care și‑a găsit aplicarea modelarea știintifică a fost funcționarea inimii. O cauză importantă a deceselor în urma disfuncționalităților cardiace o constituie fenomenul fibrilației ventriculare, în care funcționarea inimii coordonată corect este înlocuită de oscilații locale ineficiente ale ventriculelor. Modelarea matematică a arătat de ce se produce acest fenomen. Figura proeminentă în această direcție a cercetării teoretice o reprezintă Arthur Winfree care, în anul 1989, a primit premiul Einthoven pentru contribuțiile sale la studiul și modelarea activității cardiace. Au fost utilizați algoritmi puternici de calcul și au fost aplicate modele de simulare specifice pentru studiul fluxului sanguin în inima. Multe realizări experimentale ulterioare au fost sugerate de modelare. Chiar în cazul utilizării modelelor simple bidimensionale, progresul a fost suficient pentru a determina un început semnificativ în proiecterea valvelor cardiace artificiale. În prezent sunt în dezvoltare modele tridimensionale, de complexitate ridicată [37].

Utilizarea modelelor matematice în cadrul științelor își are începuturile în secolul al XVII‑lea și s-a intensificat pe măsura dezvoltării tehnicii de calcul și a tehnologiilor de măsurare și investigare. Cu ajutorul modelelor pot fi cercetate o serie de mecanisme și fenomene în domenii de complexitate extrem de ridicată, unde transformările elementare sunt foarte puțin cunoscute. Totodată, ele pot fi folosite pentru predictarea de fenomene noi, testabile, putand evidenția deficiențe ale cunoștințelor curente și sugera noi experimente sau direcții de cercetare [27,37].

În matematică, termenul simulare a fost folosit pentru prima dată la începutul anilor ’40, în cadrul proiectului Manhattan de construire a primei bombe atomice americane. Primii care au utilizat acest termen au fost J. von Neumann și S. Ulam. În aceeași perioadă, echipa de matematicieni și fizicieni de la Los Alamos a introdus pentru prima dată și metoda „Monte Carlo”, asociată tehnicilor se simulare numerică. În acest scop au fost utilizate variabile aleatoare generate cu ajutorul calculatorului electronic [11,27,37].

Modelarea și simularea sunt tehnologii moderne pentru suportul fabricației în secolul 21. Modelarea și simularea prezintă oportunități remarcabile pentru îmbunătățirea produselor, perfecționarea proceselor de fabricație, reducerea timpului pe ciclul concepție-fabricație și reducerea cheltuielilor de fabricație [11,27,37].

Noțiuni generale privind modelarea sistemelor de fabricație

În general, modelarea unui sistem de fabricație este o problemă complexă. Dispunând de un ”bun” model pentru un sistem dat, modelarea aduce un aport considerabil conceptorilor (sisteme în curs de concept, design) și utilizatorilor finali (sisteme de operare) [27]. Acest model le va permite, în funcție de obiectiv, pentru a face simularea, evaluarea performanței, pentru a optimiza funcționarea și testa diferite arhitecturi de control (fig. 1.10.).

Fig.1. 10 Modelarea unui sistem de fabricație

Un model este reprezentarea abstractă sau matematică a unei probleme și este o parte esențială a procesului de rezolvare optimă a acelei probleme. Este dificil să se dezvolte un model matematic care are toate aspectele problemei precum și spațiul problemei respective din moment ce majoritatea problemelor din lumea reală sunt prea complexe. Din acest motiv, [27] cercetătorii și practicienii încearcă să formuleze un model simplificat sau să facă numeroase presupuneri și aproximări cu privire la acea problemă. Pentru că modelarea în acest caz este simplificată și/sau aproximată, de cele mai multe ori există discrepanțe majore între rezultatele obținute și soluția reală la problema respectivă. Aceste discrepanțe pot duce la decizii nepotrivite dacă acea decizie este luată numai după soluția problemei simplificate [27].

Scopul construirii unui model de simulare constă în:

Construirea unui model necesită subtilitate și pricepere: pe de o parte modelul trebuie să fie destul de simplu de utilizat, ceea ce înseamnă că el trebuie să fie o abstracție de la realitate; pe de altă parte, modelul trebuie să fie o reprezentare destul de fidelă a sistemului pe care îl reprezintă.

Pe model se pot testa o mulțime de idei. Este de preferat să se greșească prin simulare pe calculator, unde costurile sunt aproape inexistente. De aceea se spune că prin modelare și simulare se evită termenul de rebut.

Metode de modelare a sistemelor de fabricație

Modelarea reprezintă mijlocul prin care se realizează programarea și conducerea fabricației într-un sistem flexibil de fabricație. Metodele de modelare frecvent utilizate sunt următoarele:

Modelarea matematică, ce presupune determinarea optimului unei funcții în condițiile unei constrângeri [74].

Modelarea în rețea de șiruri de așteptare [124] este o metodă ce se utilizează pentru stabilirea fluxurilor de fabricație din interiorul sistemelor de fabricație.

Analiza modului de comportare a unui șir de așteptare se realizează numai dacă sunt cunoscuți următorii parametrii:

Rata sosirii clienților, însemnând numărul mediu de intrări în unitatea de timp

Rata de serviciu, ce reprezintă numărul mediu de clienți serviți în unitatea de timp

Dimensiunea ”sălii de așteptare” la un moment dat în fața stației

Atributele serviciului, ce se referă la modul în care sunt selectați clienții din șirul de așteptare pentru a intra în stații de lucru atunci când se eliberează o stație de lucru.

Regula de selecție cea mai frecventă este de tipul FIFO (First In, First Out), ”Primul sosit, primul servit”. Mai pot exista și alte categorii de selecție: LIFO (Last In, First Out), ”Ultimul sosit, primul servit”, reguli de prioritate prestabilite care permit selectarea clienților din șirul de așteptare.

Modelarea în rețea de șiruri de așteptare se aplică în cazul sistemelor flexibile de fabricație complexe. Sistemul flexibil de fabricație este analizat din persepectiva fluxului material și a circulației reperelor în interiorul sistemului [124].

Performanțele sistemului sunt evaluate prin valorile determinabile ale următorilor parametri:

Capacitatea productivă a sistemului

Numărul de piese cuprinse în proces

Coeficientul de utilizare a resurselor de care dispune sistemul (mașini-unelte, roboți industriali, robocare, depozite tampon)

Timpul de rămânere în sistem al unei piese

Timpul de așteptare al unei piese în fața unei stații de lucru.

Modelarea sistemelor flexibile de fabricație în rețea de șiruri de așteptare presupune fiecare celulă de fabricație, mașină-unealtă, post de lucru ca fiind o stație de lucru, deservită de unul sau mai mulți roboți industriali, prevăzută ca pe un post de încărcare/descărcare automat, cu șir de așteptare de piese propriu.

Sistemul de transport realizează conexiunea între stațiile de lucru și aduce reperele de prelucrat la posturile de încărcare/descărcare aferente stațiilor de lucru.

Modelarea cu ajutorul rețelelor Petri [34]. Modelarea cu ajutorul rețelelor Petri este o metodă ce presupune realizarea, proiectarea și programarea sistemului de conducere într-un sistem de fabricație.

Rețelele Petri reprezintă o metodă eficientă de descriere și analiză a comportamentului unui sistem de producție. Prin aceste rețele se poate aasigura un compromis între ușurința în utilizare și puterea de reprezentare. Rețelele Petri permit să se descrie relativ simplu evoluția procesului și relațiile dintre procese [76].

Rețelele Petri sunt un instrument matematic de naturǎ graficǎ datorat lui Carl Adam Petri. Aceste grafuri cu structurǎ specialǎ sunt utilizate la reprezentarea, modelarea și simularea unor sisteme foarte diverse în care dinamica evenimentelor, evoluțiile paralele, dependențele condiționate (cum este sincronizarea), competiția pentru resurse etc. sunt nu numai prezente dar sunt și determinante. Fenomene de aceste tipuri apar frecvent în sistemele de producție, în protocoalele de comunicare, în calculatoare și în rețelele de calculatoare, în programele în timp real, în sistemele de transport etc. [76] .

Avantajele utilizării acestei metode de tip graf orientat în domeniul modelării și analizei sistemelor de producție includ:

simplitatea generării și înțelegerii regulilor de producție;

ușurința cu care pot fi realizate modificările aupra modelului ;

simplitatea mecanismelor de analiză și rezolvare a blocajelor.

Această metodă de modelare este de, utilizează două categorii de noduri:

poziții (p) – modelează condiții;

tranziții (t) – modelează evenimente.

O poziție este reprezentată printr-un cerc și tranziția printr-o linie. Pozițiile și tranzițiile sunt legate prin arce. Numărul de poziții și tranziții este finit și nenul. Un arc este orientat de la o poziție spre o tranziție sau de la o tranziție spre o poziție [117].

Relațiile dintre evenimentele care pot avea loc și condițiile necesare pentru ca anumite evenimente să se producă efectiv sunt reprezentate prin arcele grafului, care stabilesc legăturile orientate dintre poziții (p) și tranziții (t), precum și dintre tranziții și poziții.

Prin producerea unui eveniment are loc modificarea atât a condițiilor de apariție a evenimentului, cât și a celor care decurg din producerea evenimentului.

Faptul că o condiție este îndeplinită se reprezintă grafic prin introducerea unui simbol (punct) în interiorul cercului poziției aferent condiției respective [76,117,124] .

Modelarea prin rețele Petri are ca obiectiv principal verificarea unor proprietăți generale ale modelelor din categoria respectivă de sisteme flexibile, precum și verificarea unor proprietăți specifice modelului analizat.

Rețele Petri au fost folosite în mod extensiv pentru modelarea și analiza sistemelor de producție.

În acest domeniu, rețeaua Petri reprezenta linii de producție cu depozite intermediare, sisteme automate de producție, sisteme flexibile de producție, linii automate de asamblare, sisteme cu partajarea resurselor și, recent, sisteme de producție de tip just-in-time [117].

Simularea sistemelor de fabricație

Noțiuni generale privind simularea sistemelor de fabricație

Simularea reprezintă un instrument de analiză ce constă în stabilirea efectelor schimbărilor operate asupra unui sistem existent, precum și evaluarea performanțelor unor noi sisteme de fabricație. Simularea este unul dintre cele mai puternice mijloace de analiză, [27] folosit pentru proiectarea sistemelor complexe, pentru planificarea și controlul acestora. Ea se definește ca fiind procesul de proiectare și realizare ale unui model, ale unui experiment în scopul înțelegerii comportamentului sistemului și al evaluării unui număr mare de strategii posibile pentru funcționarea acestuia [46]. În acest caz, modelul operează în paralel cu sistemul de producție, iar parametrii planificați sunt identificați și folosiți în derularea modelului după un algoritm sau o strategie de optimizare urmărindu-se mărirea performanțelor sistemului (fig.1.12).

Fig.1. 11. Metodologia simulării

Tehnicile de simulare se aplică din ce în ce mai des în planificarea, optimizarea și controlul sistemelor de fabricație. Dezvoltarea accelerată a software-ului și hardware-ului, pe de o parte, și reducerea continuă a perioadei de dezvoltare a produsului, pe de altă parte, sunt motivele cele mai importante care justifică creșterea numărului de aplicații ale simulării în cercetare și industrie [27].

Prin simulare se poate face:

verificarea noilor studii, proiecte generale, programe software și sisteme înainte de încredințarea resurselor pentru achiziția și / sau implementarea lor;

determinarea cauzelor anumitor fenomene ce apar în timpul operațiilor;

comprimarea și extinderea timpului;

determinarea celor mai importante variabile pentru realizarea scopului și cum interacționează ele;

identificarea blocajelor din fluxul material, de informații și de producție;

înțelegerea modului de desfășurare a operațiilor, în contradicție cu modul cum toată lumea crede că acționează;

compararea alternativelor (soluțiilor posibile) și reducerea riscului în luarea deciziilor [33] (fig.1.13).

Fig.1. 12. Schematizarea rolului simulării

Simularea pe calculator indică o promisiune măreață pentru creșterea productivității, pentru îmbunătățirea calității produsului, pentru scurtarea datelor limită și pentru reducerea costurilor pe viitor [33,124].

Actualmente, trendul în industria manufacturieră este să fie mult mai reactiv la schimbările în crearea (design-ul) produsului și condițiile de piață. Modelarea simulării tinde să întârzie acest proces. Reducerea timpului și nivelul ridicat de efort vor cere dezvoltarea unor capacități de simulare noi care automatizează intrarea parametrilor de simulare și informațiile pentru a găsi procesul de construire a modelului [78].

Simularea sistemelor de fabricație permite dezvoltarea productivității și analiza costurilor pentru echipamente existente, cercetări ale blocajelor, simulări de instalație fixă pentru verificarea avariilor și a planurilor de producție și scenarii Just-In-Time (JIT). Folosind simularea, se pot obține informații, cum ar fi: utilizarea medie a mașinii, timpul de ciclu mașini, numărul de piese prelucrate la sfârșitul simulării, procentul de utilizare al depozitelor intermediare (buffere) [82].

Etapele realizării unui model de simulare [11]

Construirea modelelor de simulare presupune un proces amplu care ce constă în parcurgerea următoarelor etape (fig.1.14) [11]:

Fig.1. 13. Etapele realizării unui model de simulare [11]

1. Definirea problemei [8,11], reprezintă etapa în care se stabilesc obiectivele simulării și anume:

– întrebările trebuie să fie clare și concise;

– ipotezele testate trebuie să fie însoțite de criterii de acceptare;

– efectele trebuie să fie estimate.

2. Colecționarea, analiza, interpretarea și prelucrarea primară a datelor [8,11]

În această etapă se stabilesc:

– datele de observație;

– modalitățile de colectare a datelor de observație.

Această etapă este esențială în construirea unui model de simulare, deoarece colecționarea unor date greșite are mari consecințe în obținerea rezultatelor finale. Este necesară o analiză preliminară și o interpretare a datelor pentru a depista eventualele neconcordanțe cu realitatea. Mai întâi, se efectuează o prelucrare primară, apoi se face conversia și transmiterea lor, cu scopul organizării în fișiere pentru a putea fi utilizate de calculator. Datele de observație sunt necesare pentru estimarea parametrilor caracteristicilor, inițializarea variabilelor de intrare ale modelului și validarea lui [11].

3. Formularea modelului de simulare [8,11]

Pentru a construi un model matematic de simulare a unui sistem, componentelor sale li se asociază anumite variabile și parametri, unele dintre acestea fiind:

– cunoscute (controlabile) numite variabile sau parametri de intrare;

– necunoscute (necontrolabile) numite variabile sau parametri de ieșire.

Interacțiunile dintre componentele sistemului sau legăturile sistemului cu exteriorul se identifică în modelul matematic sub forma unor relații funcționale. Printre relațiile modelului există una sau mai multe funcții care îmbină diferite variabile și care măsoară performanța sistemului. Deoarece în evoluția lor sistemele reale sunt influențate de factori aleatori al căror efect este pus în evidență în cadrul modelului de simulare, o parte din variabilele de intrare ale modelului sunt variabile aleatoare având funcții de repartiție cunoscute. De aici apare necesitatea ca modelul de simulare să conțină rutine care să genereze aceste variabile de intrare [11].

Modelul de simulare trebuie să conțină:

variabile care să descrie stările componentelor sistemului (variabile de stare);

o agendă care să memoreze evenimentele care se produc în sistem;

generarea diferitelor tipuri de evenimente.

Construirea unui model de simulare diferă de la o problemă la alta, motiv pentru care nu pot fi stabilite niște reguli general valabile. Cu toate acestea se pot indica câteva reguli de care trebuie să se țină seama în construirea modelului de simulare. Una dintre acestea se referă la numărul de variabile pe care le folosește modelul; un număr prea mare ar crea dificultăți în ceea ce privește stabilirea relațiilor funcționale, ar face ca modelul să fie mai puțin flexibil, iar timpul de calcul ar fi mai mare. Nu trebuie să se ajungă nici la cealaltă extremă a simplificării exagerate a modelului prin folosirea unui număr mic de variabile, deoarece în acest caz ar putea pierde o parte din aspectele esențiale ale problemei. Relațiile funcționale ale modelului trebuie să aibă o formă cât mai simplă, fiind ușor de calculat și evaluat în așa fel încât erorile de calcul induse să fie cât mai mici, asigurând în acest fel o cât mai bună precizie a modelului [11,27].

De mare importanță în realizarea modelelor de simulare este obținerea unui timp de calcul redus, fapt ce permite simularea diferitelor variante de sistem cu costuri (eforturi) rezonabile [11].

O altă cerință de care trebuie să se țină seama la construirea modelelor de simulare se referă la mijloacele prin care poate fi verificată corectitudinea modelului și variantele ce urmează a fi simulate cu ajutorul calculatorului electronic [11].

4. Estimarea parametrilor de intrare ai modelului [8,11]

Parametrii de intrare ai modelului matematic de simulare se estimează prin metode statistice, folosind datele colecționate (în prima etapă) despre sistemul real.

Caracteristicile operative pot avea forma unor ecuații sau sisteme de ecuații depinzând de anumiți parametri care pot fi estimați cu ajutorul tehnicilor specifice analizei regresiei [11].

5. Evaluarea performanțelor modelului și testarea parametrilor [8,11]

Această etapă are ca scop verificarea modelului înainte ca el să fie programat [11]:

– se verifică dacă parametrii de intrare ai modelului au fost bine estimați, folosind teste statistice;

– se verifică dacă modelul conține toate variabilele și parametrii esențiali precum și relațiile funcționale necesare reprezentării interdependențelor esențiale ale sistemului real.

În cazul când caracteristicile operative iau forma unor ipoteze statistice referitoare la repartițiile variabilelor de intrare, atunci se aplică testele de concordanță (testul 2, Kolmogorov-Smirnov) pentru verificarea acestor ipoteze.

Dacă în urma acestor verificări se constată că o întrebare sau o ipoteză nu este corect formulată, înseamnă că fie variabilele și parametrii nu au fost bine aleși, fie parametrii de intrare nu au fost bine estimați. Dacă pe lângă acestea se constată și alte neconcordanțe în cadrul modelului, atunci toate etapele precedente vor fi reluate în vederea corectării lor [11].

6. Descrierea algoritmului de simulare și scrierea programului de calcul [8,11]

Pe baza rezultatelor etapelor precedente se construiește algoritmul de calcul care reprezintă succesiunea logică a evenimentelor ce urmează a fi reproduse cu calculatorul electronic. Pentru a fi mai ușor de programat, algoritmul este reprezentat printr-o schemă logică; urmează scrierea programului care se poate face fie folosind un limbaj de programare de nivel înalt: C / C++, fie un limbaj special de simulare [11].

Alegerea limbajului de programare depinde de mai mulți factori, dintre care amintim: timpul de calcul necesar simulării, forma sub care trebuie imprimate rezultatele simulării, experiența ca programator etc.

Limbajele de simulare fac mult mai ușoară descrierea unui sistem și a comportării lui în timp. Ele pot ușura mult modelarea, ceea ce face să fie net superioare din acest punct de vedere limbajelor generale de programare [11].

7. Validarea modelului [8,11]

Validarea modelului, adică stabilirea adecvării lui la realitate, este de obicei o sarcină complexă și dificilă. Valoarea unui model în raport cu contribuția sa la studiul situației concrete modelate este determinată de gradul său de adecvare, adică de modul în care predicțiile concordă cu observațiile [11].

Metodele de validare a modelelor matematice de simulare nu sunt unice.

Validarea modelului se poate face prin:

– testarea modelului într-un caz particular, în care soluția se cunoaște sau poate fi dedusă cu ușurința pe cale analitică;

– compararea rezultatelor simulării cu datele obținute prin observarea unor sisteme similare sau prin comparație cu evoluția trecută a sistemului real care a fost simulat [11].

Variantele modelului care se dovedesc neadecvate sunt modificate până se ajunge la soluții care concordă cu realitatea.

8. Planificarea experiențelor de simulare [8,11]

În această etapă se face atribuirea variabilelor și parametrilor de intrare a valorilor care să acopere situațiile reale în care s-ar putea afla sistemul în vederea selectării variantei care satisface cerințele utilizatorului [11].

9. Analiza datelor simulate [8,11]

Rezultatele simulării ne prezintă care este “reacția” sistemului la modificarea valorilor variabilelor de intrare și mai mult, în ele vom căuta răspunsurile la întrebările formulate la început. Acest lucru este posibil colecționând datele simulate, prelucrându-le calculând statisticile pentru testele de semnificație și apoi interpretând doar rezultatele [11].

În realizarea unui model de simulare trebuie respectată următoarea schemă logică:

Fig.1. 14. Schema logică a unui model de simulare [8]

Soft-uri dedicate simulării

Procesul de construcție a unui model de simulare presupune totdeauna existența unui software adecvat, ce poate fi un limbaj de programare de nivel înalt sau un driver special, în care modelul este specificat folosindu-se date definite de utilizator.

În interiorul soft-ului sau modelului vor fi incluse o serie de concepte foarte importante numite entități și contexte logice. Entitățile sunt elemente tangibile preluate din lumea înconjurătoare (de exemplu pentru fabrici acestea pot fi aparate, mașini, etc.). Ele pot fi temporare (anumite părți care trec prin model) sau permanente (mașini care rămân în model). Conceptele de entități temporare și permanente ajută la înțelegerea obiectivelor generale ale utilizării simulării și, în general, se observă comportamentul entităților temporare la trecerea acestora prin entitățile permanente [104].

Relațiile logice leagă între ele diferitele entități (exemplu: o entitate de tip mașină procesează o entitate de tip piesă). Relațiile logice sunt părțile cheie ale modelului simulat. Ele definesc comportamentul general al modelului. Fiecare context logic (de exemplu „pornește mașina dacă piesele așteaptă”) este simplu, dar numărul mare, varietatea și faptul că sunt dispersate în întregul model duce la creșterea complexității.

O mare parte din soft-urile de simulare disponibile pot fi copleșitoare pentru noii utilizatori. Din acestea amintim doar câteva, și anume: ACSL, APROS, ARTIFEX, Arena, AutoMod, C++SIM, CSIM, CallSim, FluidFlow, GPSS, Gepasi, JavSim, MJX, MedModel, Mesquite, Multiverse, NETWORK, OPNET Modeler, POSES++, Simulat8, Powersim, QUEST, REAL, SHIFT, SIMPLE++, SIMSCRIPT, SLAM, SMPL, SimBank, SimPlusPlus, TIERRA, Witness și JavaSim [106].

Primele instrumente de simulare pe calculator destinate ingineriei de producție ”Inginerie industrială”, au apărut în anii 1950. Unul dintre pionieri este Jay W. Forrester, care are la origine sistemele dinamice și mai multe aplicații informatice. În anii 1960 au apărut primele limbaje informatice destinate simulării evenimentelor discrete: GPSS ” General Purpose Simulation System”, CSL ” Continuous Simulation Langage”, SimScript, Simula, etc.

Anii 1970 repezintă o perioadă de expansiune pentru simulare datorită progresului informaticii.

Întrucât anterior, modelarea a fost realizată de programare și de simulare obținute numai prin calcule, simularea interactiv și vizuală "Visual Interactive Simulation", prezentată de Hurrion și dezvoltată în 1976, are la origine primul instrument ”modern”. De asemenea, în acest deceniu, a apărut DESS "Discrete Event System Specification" și primele aplicații ale limbajului de simulare distribuit [17,18].

În anii 1980, producția industrială a suferit o schimbare profundă pentru a se adapta la evoluțiile pieței . Noi concepte au apărut , cum ar fi Just – In-Time ( JIT ), OPT, sisteme de fabricație flexibile ( FMS ), logistică, etc. care a dus la dispariția treptată a metodelor tayloriste. Între timp, informatica a suferit, de asemenea, o schimbare profundă o dată cu apariția calculatoarelor personale, ceea ce a permis o creștere considerabilă a instrumentelor de simulare pentru inginerie . Multe software-ul au apărut și multe există încă și astăzi într-o versiune mai avansată: Martor, Hocus, Genetik, Siman, Promodel, etc .

Din 1990 până în ziua de azi, instrumentele de simulare au furnizat îmbunătățiri semnificative, ușurința de modelare VIMS " Visual Interactive Modelling Systems " , animație și posibilitățile de reprezentare 3D , deschiderea sau compatibilitatea cu alte aplicații informatice ( foi de calcul, baze de date, CAM, ERP, MES, etc .), distribuție Internet , cuplare cu algoritmi de optimizare [104,106], etc. (fig.1.15).

Fig.1. 15. Limbaje de simulare

În funcție de tipul de simulare principalele limbaje de simulare și simulatoare se clasifică în:

Fig.1. 16. Soft-uri dedicate simulării

Simulare cu programul DELMIA QUEST

DELMIA QUEST (Queuing Event Simulation Tool) este un mediu 3D complet folosit pentru simularea fluxului de proces, de analiză, precizie și profitabilitate.

DELMIA QUEST oferă un mediu de colaborare unic pentru inginerii industriali, inginerii de fabricație și de management pentru a dezvolta și a dovedi cele mai bune practici ale fluxului de fabricație pe tot parcursul procesului de proiectare de producție.

Cu acest soft se pot crea fabrici virtuale descrise în formate 2D și 3D. Quest conține mașini predefinite, piese și elemente de lucru ce permit utilizatorilor să construiască un model de simulare într-un mod eficient [42,72, 93,105, 116, 118](fig. 1.17.).

Fig.1. 17. Amplasament în Quest

Quest este un mediu discret de simulare a evenimentelor, flexibil, bazat pe obiect, combinat cu o vizualizare puternică, iar abilitățile de import/export îl fac să fie soluția inginerească și de management aleasă pentru analizarea și simularea fluxului de proces.

În cadrul modelelor Quest se pot, de asemenea, crea planul fabricii, fluxul de proces, programul personalului, aranjarea mașinilor și pot să introducă constrângerile ergonomice. Informațiile de simulare pot fi apoi manipulate în diverse tabele și grafice. Aceste date pot fi extrase din model și exportate în diferite instrumente de analiză precum Microsoft Excel.

Quest folosește variabile de producție reale precum durata timpului dintre procese, vitezele de operare și deplasarea muncitorilor. Aceste variabile ajută utilizatorii să analizeze efectele asupa echipamentului de manipulare a materialului și asupra muncii.

Programul este, de asemenea, un instrument puternic de a crea, analiza și reprezenta virtual procese și informații de producție complexe pentru cei ce nu sunt familiarizați cu procesul de producție.

Delmia Ouest este un soft de simulare folosit pentru a modela, experimenta, analiza planul de amplasament și fluxul de proces. El oferă vizualizare și oportunități de import/export de informații [103,104].

Fig.1. 18. Vizualizarea unui model de simulare implementat în Quest [42]

Beneficiile folosirii programului Delmia Quest [42]:

oferă instrumente de simulare puternice pentru a construi o fabrică digitală completă în folosul producătorilor ca să analizeze performanța de producție și să documenteze rezultatele pentru factorii de decizie în scopul de a vizualiza și evalua soluția cea mai bună;

îmbunătățește design-ul;

reduce riscul și costurile

mărește eficiența din punct de vedere digital;

identifică blocajele;

optimizează munca și programarea producției;

furnizează un mediu unic de colaboratre pentru inginerii industriali, inginerii de fabricație și management pentru a dezvolta și dovedi cele mai bune practici de flux de fabricație în timpul procesului de producție creat;

folosind Quest pentru a experimenta parametrii precum planul de amenajare, alocarea resurselor, practici Kaizen și scenarii alternative de programare, echipele de produs pot cuantifica impactul decizilor lor asupra capacității de producție și costuri;

Quest include o bogată bibliotecă de resurse de obiecte geometrice, care bibliotecă permite utilizatorilor să modeleze cu acuratețe și rapid o amenajare a producției precum: mașini, depozite intermediare, sisteme de mânuire a materialelor și docuri (platforme de încărcare);

Quest este folosit pentru: a minimiza costul transportului de materiale; a minimiza componentele stocate; a utiliza spațiul disponibil în cel mai eficient mod; a evita investițiile inutile de capital; a utiliza în mod eficient forța de muncă.

în cele din urmă ar putea fi un beneficiu pentru industria internă și ar putea ajuta companiile de fabricație să rămână competitive în raport cu companiile străine.

Softul Quest se dovedește a fi un instrument puternic în evaluarea schimbărilor ce vor fi făcute în celula de fabricație înainte de a suporta îmbunătățiri de fabricație și efectuarea de investiții reale de capital [146].

În cadrul modelului logic există entități de modelare precum: elemente, clase de elemente, piese, defecțiuni ș.a. Quest dispune de o gamă completă de clase de elemente: Accesorii de geometrie pentru îmbunătățirea modelului real, Depozit intermedar pentru depozitarea pieselor, Conveior pentru o mișcare liniară și continuă a pieselor, Mașini pentru procesarea/asamblarea pieselor, Depozit , Sursă pentru generarea pieselor [104] (Fig. 1.19.).

Fig.1. 19. Reprezentarea unei linii de fabricație cu ajutorul programului Quest

Piesele sunt entități ale unui flux de fabricație, care se mișcă de la un element la altul și apoi sunt procesate. În contextul de producție, acestea ar fi componentele fizice prelucrate în cadrul sistemului, de la piesele brute la produsele finite [104] (fig.1.20.).

Fig.1. 20. Crearea pieselor în Quest

Sursele sunt elementele concepute pentru a crea piese care vor fi procesate de către celelalte elemente ale modelului. Ele reprezintă punctul de intrare a pieselor într-un model. Acestea sunt elemente flexibile care oferă o gamă largă de opțiuni [104] (fig.1.21).

Fig.1. 21. Crearea unui depozit inițial

Mașinile sunt elemente fizice care operează cu repere, efectuând schimbări asupra lor. Piesele sunt create la sursă și sunt prelucrate pe mașini (fig. 1.22.).

Mașinile consumă timp cu prelucrarea reperelor, putând să le treacă dintr-o stare în alta la diferite intervale de timp. Timpul pe o mașină este operațional și, prin urmare, se numește "uptime". Timpul rămas este "downtime", acesta fiind momentul în care mașina este în reparație. Fiecare mașină este definit prin trei caracteristici: timpul de ciclu, timpul mediu până la defecține (MTTF), timpul mediu de reparare (MTTR) [104].

Fig.1. 22. Modele de mașini din Quest

Procesele definesc ceea ce se întâmplă cu o piesă care se mișcă printre elementele modelului. Există un număr de diferite procese care pot fi atribuite la diferite elemente QUEST. Odată definit, procesul este asociat cu un element de clasă, dând astfel elementului de clasă posibilitatea de a realiza acest proces. Depinde de clasa de logică a elementului dacă procesul specificat va fi efectuat sau nu [104].

Depozitele intermediare reprezintă locațiile în care piesele sunt stocate sau în cazul în care apar cozi de așteptare înainte de a accesa alte resurse, cum ar fi mașinile. Acestea au rolul de a alimenta piesele într-o mașină. Sunt create pentru a preveni blocajele din sistem datorită diferențelor de timp de ciclu sau ca urmare a timpilor de nefuncționare.

Depozitele intermediare stochează reperele, ele nu acționează asupra lor în mod activ. Depozitele intermediare sunt elemente pasive, în care reperele sunt stocate înainte de a fi transferate către un alt element. Reperele pot fi ordonate și fără prezența unui depozit intermediar, de exemplu după metoda FIFO (First Input, First Output) [104].

Depozitele intermediare pot fi folosite pentru a reprezenta o magazie de piese a unei stații de asamblare. Mașinile pot fi legate direct cu depozitele intermediare care sunt definite odată cu acestea. Depozitele intermediare prezintă o capacitate maximă și mențin ordinea intrării reperelor din model.

Fig.1. 23. Modele de depozite intermediare din Quest

Depozitul final trebuie creat pentru un model de simulare, servind ca un mecanism prin care pot ieși piesele din sistem; pot avea intrări, dar nu ieșiri.

Delmia Quest furnizează utilizatorilor un set de sisteme expert de bază pentru manipularea materialelor care au fost realizate cu ajutorul experienței reale din industrie [104].

Astfel, o arie substanțială a modelului logic fundamental este generată automat pentru utilizator din parametrii grafici și de intrare în sistemul de manipulare a materialului. Sistemele de mișcare din Delmia Quest conțin [104]:

Conveioare – cumulatoare sau nu, compresoare și sisteme conveior zonale.

Conveiorul este un echipament de manipulare care deplasează materialele de la o locație la alta. Sunt utili mai ales în aplicațiile care implică transportul de materiale grele sau voluminoase.

Fig.1. 24. Conveior în Quest

Power & Free – similar sistemului conveior, dar mișcându-se în apropiere pentru a colecta piesele, apoi mută încărcătura în lungul unui conveior fix. În general, conține deasupra un troleu cu opritoare (cârlige agățate de verigile lanțului).

ASRS – sistemul automat de stocare și recuperare – unul sau mai multe coridoare (benzi) de rastele de stocare unde mașina de stocare/recuperare (S/RMs) culege și recuperează încărcătura. Rastelele de stocare sunt aranjate în paralel, ambele părți laterale ale fiecărui rastel fiind deservite de o singură mașină S/RM.

Macara pod – un set de bare pe care macaraua se mișcă peste zonele de colectare și livrare (P&D).

Fiecare mașină are nevoie de un operator pe întreaga durata a ciclului. Operatorii sunt elementele care se mișcă în jurul sistemului pentru îndeplinirea cerințelor de proces, transportarea pieselor, încărcarea și descărcarea pieselor în diferite locații [104].

Fig.1. 25. Operatori

Aplicații realizate cu programul Delmia Quest

Analizarea și optimizarea unei secvențe de prelucrare a pieselor într-o celulă de fabricație folosind o metodă de căutare sistematică și un model de simulare Quest cu reprezentări grafice și procese de fabricație [24].

Obiectivul modelului de simulare a fost de a determina localizarea blocajelor și care ar fi mărimea optimă a lotului. Una dintre caracteristicile cele mai distinctive ale Quest este capacitatea de a calcula distanțele parcurse de operatori. Astfel, se propune o nouă amplasare a utilajelor (fig.1.26.).

O amplasare eficientă și optimizată poate reduce manipulările inutile ale materialelor, poate ajuta la păstrarea unor costuri scăzute și la menținerea fluxului produsului prin utilaje. Obiectivul principal al amplasării este de a asigura fluxul regulat al lucrărilor, materialelor și informațiilor prin sistem.

După verificarea traseelor, s-a constatat că aranjarea mașinilor ca în noul model, poate duce la o economisire de aproximativ 4,33% din distanța totală parcursă de către toți operatorii.

Model inițial

Model propus

Fig.1. 26. Rearanjarea elementelor unui model de simulare [15]

Un alt exemplu constă în [103]:

În figura 1.27. este descris planul actual al procesului de formare și asamblare, unde există 7 operatori pentru realizarea activităților. Din ce s-a observat capacitatea operatorilor nu a fost folosită eficient. Aceasta datorită faptului că procesul este creat fără a lua în calcul sistemul de fabricație ”lean” care folosește câteva dintre instrumente pentru a optimiza linia de producție, cum ar fi: Trasarea hărții valorii (Value Stream Mapping – VSM), identificarea problemei, luarea în calcul a timpului de tact.

Fig.1. 27. Modelul actual

Figura 1.28. prezintă planul îmbunătățit cu doar 3 operatori, iar planul este creat în formă de ”U” așa cum se practică în sistemul de producție ”lean”. Simularea este modelată pentru 8 ore de lucru , care reprezintă de fapt o zi de lucru.

Simularea în Delmia Quest este capabilă să valideze VSM prin nivelarea producției conform cererii clientului, prin folosirea sistemului ”tras”, calculand timpul de tact în loc de folosirea ciclului de timp și coordonând studiul de timp.

Fig.1. 28. Modelul îmbunătățit

Modificarea modelului a dus la multe beneficii așa cum reiese și din următoarele figuri:

Fig.1. 29. Compararea modelului actual cu modelul îmbunătățit:

Utilizarea operatorilor Utilizarea Mașinii

Cu toate că numărul operatorilor este redus cu mai mult de jumătate, de la 7 la doar 3, totuși, conform rezultatelor simulării procentul de utilizare este încă sub 50%.

Este disponibil mai mult spațiu dacă linia de producție este aranjată în moduri în care evită pierderile de timp, stocul, deplasarea, supraproducția și supraprocesarea. Pe lângă asta, folosirea mașinii este ușor mai bună în cazul planului îmbunătățit, așa cum este ilustrat în figura 1.29. Totuși, procesul și timpul de ciclu sunt ușor crescute în planul îmbunătățit deoarece există o reducere de o mașină. În ciuda acestui lucru, coeficientul de producție este însă ușor mai bun în planul îmbunătățit [103,104].

Optimizarea prin simulare

Noțiuni generale privind optimizarea unui sistem de fabricație

Optimizarea este acțiunea de obținere a celor mai bune rezultate în anumite circumstanțe date.

Fig.1. 30. Modelare, simulare, optimizare

Optimizarea este construită pe algoritmi în care proprietățile pot fi evaluate cantitativ sub forma unei funcții. Algoritmii de optimizare oferă soluții, de obicei, prin minimizarea unei funcții; un exemplu în acest sens este costul care utilizează tipuri de variabile cum ar fi resursele. Procesul de optimizare utilizează mai multe seturi de valori inițiale și soluții corespunzătoare care sunt definite de utilizator sau sunt generate aleatoriu în program. Un set de valori conduce la atribuirea de variabile de proiectare – resursele, variabile de stare – atributele și funcția obiectiv – cost minim. Algoritmul de optimizare generează apoi succesiv astfel de seturi, conducând către un set optim [31].

În proiectarea și întreținerea oricărui sistem, inginerii trebuie să ia o serie de decizii tehnologice și manageriale la diferite niveluri, scopul acestor decizii fiind de minimizare a oricăror eforturi necesare sau de maximizare a beneficiului. Deoarece în orice situație practică efortul cerut și beneficiul dorit pot fi exprimate printr-o funcție cu variabile de decizie bine stabilite, optimizarea poate fi definită ca procesul de găsire a condițiilor în care funcția respectivă are valori minime sau maxime [29].

Problemele de optimizare conțin trei elemente de bază, și anume:

Funcția obiectiv – minimă sau maximă. De exemplu, în procesele de fabricație, se tinde către maximizarea profitului sau minimizarea costului. La transformarea datelor experimentale într-un model definit de utilizator, se poate minimiza diferența dintre rezultatele experimentale și datele prognozate pe baza modelului.

Un set de necunoscute sau variabile care influențează valoarea pe care o ia funcția obiectiv. În procesele de fabricație, variabilele pot include cantitatea de resurse folosite sau durata fiecărei activități. În problema ajustării datelor, necunoscutele sunt parametrii ce definesc modelul.

Un set de condiții (constrângeri) care permit necunoscutelor să ia anumite valori, excluzând altele. În procesele de fabricație, toate variabilele “timp” sunt pozitive.

Astfel, problema de optimizare constă în găsirea valorilor variabilelor care minimizează sau maximizează funcția obiectiv și care satisfac anumite condiți [106]i.

Funcția obiectiv. Aproape toate problemele de optimizare au o singură funcție obiectiv (când au mai multe funcții obiectiv, acestea trebuie reformulate). Există două excepții interesante, și anume:

Nici o funcție obiectiv – în unele cazuri (de exemplu, proiectarea circuitelor integrate), scopul este de a găsi un set de variabile care să satisfacă condițiile modelului. Utilizatorul nu dorește în mod special să optimizeze ceva și, deci, nu există nici un motiv pentru a defini o funcție obiectiv. Acest tip de probleme se numesc probleme de fezabilitate.

Funcții multiobiectiv – deseori, utilizatorul dorește să optimizeze simultan unul sau mai multe obiective diferite. De exemplu, în proiectarea elementelor de structură, ar fi bine să se minimizeze greutatea și să se maximizeze rigiditatea simultan. De obicei, obiectivele diferite nu sunt compatibile. Variabilele care optimizează un obiectiv pot să fie departe de valoarea optimă pentru celălalt obiectiv. În practică, problemele cu obiective multiple se reformulează ca probleme cu un singur obiectiv, prin formarea unei combinații complexe între diferitele obiective, sau prin înlocuirea câtorva dintre ele prin constrângeri. Aceste metode și altele fac obiectul optimizării multiobiectiv.

Variabilele. Dacă nu există variabile, nu se pot defini funcția obiectiv și condițiile problemei.

Constrângerile. Constrângerile nu sunt esențiale. De fapt, sfera optimizării necondiționate este una extinsă și importantă, pentru care sunt disponibile o mulțime de algoritmi și soft-uri. Este cert că, în realitate, aproape toate problemele au constrângeri. De exemplu, orice variabilă care indică numărul de obiecte din sistem poate fi utilă numai dacă este mai mică decât numărul de particule elementare din universul cunoscut. În practică, deseori, se pot obține răspunsuri bune în limita problemelor de bază din fizică sau economie, fără a constrânge variabilele.

Din punct de vedere matematic, problema optimizării poate fi enunțată astfel:

Se dă o funcție f : A→R, unde A reprezintă o mulțime de numere reale. Să se determine o valoare, x0 ϵ A, pentru care:

În linii mari, optimizarea poate fi aplicată în rezolvarea oricăror probleme inginerești. Pentru a indica scopul său, enumerăm câteva domenii de aplicații tipice sistemelor de fabricație [106]:

alegerea condițiilor de prelucrare în procesele de așchiere a metalelor pentru reducerea costurilor de fabricație;

proiectarea echipamentelor de manipulare a materialelor, cum ar fi: conveioare, camioane și macarale pentru reducerea costurilor;

proiectarea optimă a mașinilor electrice (motoare, generatoare și transformatoare);

determinarea drumului cel mai scurt între punctele de lucru pe care trebuie să îl parcurgă semifabricatul;

planificarea, controlul și programarea optime ale producției;

analiza datelor statistice și construcția de modele empirice din rezultatele experimentale, pentru obținerea unei reprezentări cât mai corecte a fenomenelor fizice;

proiectarea optimă a mașinilor și utilajelor și proiectarea uzinelor;

alegerea plasamentului unei firme productive;

planificarea menținerii și înlocuirii echipamentului pentru reducerea costurilor de funcționare;

controlul stocurilor;

alocarea de resurse sau servicii în câteva activități pentru maximizarea beneficiului;

monitorizarea timpilor de așteptare și de inactivitate și supravegherea cozii de așteptare în liniile de producție, pentru reducerea costurilor de fabricație;

planificarea celei mai bune strategii de obținere a unui profit maxim în prezența concurenței pe piața economică;

proiectarea optimă a sistemelor de control [122].

Criterii de optimizare a fluxurilor de fabricație

În vederea optimizării fluxurilor de fabricație se pot utiliza următoarele criterii de optimizare:

Min Setup – criteriu care poate fi aplicat în cazul cunoașterii timpilor de setare și de pregătire a mașinilor de lucru pentru fiecare tip de reper prelucrat precum și a traseului urmarit de fiecare reper în parte.

Line Balance – criteriu care poate da rezultate importante și poate fi aplicat la gestionarea și corelarea programului stabilit pentru execuția fiecărei serii (reper), deci este necesară și cunoașterea fluxului de informații .

FIFO ( First Input First Output) – Primul Intrat, Primul Servit.

Pentru atingerea nivelului optim, pe care operatorul îl dorește, este necesar să se parcurgă etapele:

stabilirea unui criteriu de eficiență;

alegerea unei mulțimi de alternative posibile;

determinarea modelului și a valorilor parametrilor procesului;

determinarea alternativei ce optimizează criteriul definit anterior.

Pentru ca un proces de optimizare să ofere rezultate maxime, este nevoie uneori, ca procesul să fie simulat.

Simularea procesului de fabricație oferă detalii cu privire la :

Utilizare Mașină.

Timpul mediu de așteptare .

Numărul de piese din sistemul de fabricație .

Coadă mașină de comportament .

Cozi obținute în FIFO , LIFO

Procesul de simulare ar putea fi folosit pentru analiza dinamică, înainte de punerea în aplicare, iar costurile și stocurile ar trebui să fie reduse la minimum.

Simulare ajută industria modernă pentru a obține avantaje semnificative, inclusiv:

Utilizare a resurselor de producție mai bune, prin eliminarea blocajelor.

Îmbunătățește productivitatea sistemelor de fabricație existente.

Îmbunătățește servicii pentru clienți cu resurse de producție existente.

Dezvoltarea de produse prin metode de simulare asistată de calculator asigură timpul de scădere între concepția produsului și lansarea pe piață, reduce costurile de producție și de dezvoltare și creșterea calității produselor. Pentru produsele existente, procesul de simulare ar putea îmbunătăți performanța și calitatea produsului. Tehnicile de simulare ar putea evalua și compara diferite scenarii tehnologice și de producție și identifica cele mai bune soluții tehnice pentru situații specifice [11].

Concluzii

Acest capitol descrie conceptele fundamentale folosite în această cercetare, concepte ce vor prezenta metodologia de modelare și simulare a fluxurilor într- un sistem de fabricație.

Analiza literaturii de specialitate din domeniul tezei de doctorat a permis emiterea unor aprecieri și concluzii privind abordarea modelării și simulării în general:

Modelarea este mijlocul prin care se realizează programarea și conducerea fabricației într-un sistem de fabricație. Pe un model se pot testa o mulțime de idei. Este de preferat să se greșească prin simulare pe calculator, unde costurile sunt aproape inexistente. De aceea se spune că prin modelare și simulare se evită termenul de rebut.

Simularea este o tehnică care permite, grație realizării unui model informatic, a se reproduce sau a se prezice unele aspecte ale funcționării dinamice ale unui atelier sau a unui viitor atelier, în scopul de a răspunde la unele întrebări privind funcționarea sa. În principal simularea este utilizată pentru a studia fluxurile de piese, semifabricate, materiale auxiliare, scule, informații etc. dintr-un atelier și disponibilitatile resurselor umane și fizice (mașini și utilaje, conveioare).

Soft-ul Delmia Quest se dovedește a fi un instrument de simulare în care se pot crea planul fabricii, fluxul de proces, programul personalului, aranjarea mașinilor. Informațiile de simulare pot fi apoi manipulate în diverse tabele și grafice. Aceste date pot fi extrase din model și exportate în diferite instrumente de analiză precum Microsoft Excel.

Optimizarea sistemelor de fabricație constituie conducerea și optimizarea fluxurilor de activități (operații) care implică două faze: planificare fluxurilor și execuția acestora. Planificarea fluxurilor trebuie să contribuie la evitarea acțiunilor de blocare și conflictuale.