Jakich danych potrzebujesz, aby rozpocząć symulację fabryki?
Potrzebujesz mniej danych, niż spodziewa się większość zakładów. Pierwsza symulacja fabryki wymaga układu hali, marszrut procesowych, czasów cyklu w postaci przedziałów, czasów przezbrojeń, zasobów (ludzi, zmian, wózków widłowych i wózków autonomicznych wraz z ich prędkościami), miksu zleceń dla typowego okresu oraz reguł uruchamiania i przemieszczania pracy. Większość tych danych jest już w CAD, ERP i kartach marszrut. To, czego brakuje, zwykle można zmierzyć ręcznie na hali. Na start nie potrzebujesz danych z maszyn na żywo.
„Nie mamy danych” zwykle znaczy „nie mamy uporządkowanego zestawu danych”
Gdy zakład mówi, że nie ma danych do symulacji, rzadko oznacza to, że nic nie istnieje. Oznacza to, że dane są rozproszone: w pliku CAD, eksporcie z ERP, arkuszu planisty, notatkach działu utrzymania ruchu i w głowach mistrzów zmian. Nikt nie zebrał ich w jednym miejscu.
To normalne i pracę można mimo to zacząć. Symulacja potrzebuje liczb, które decydują o czasie: jak długo trwa praca, jak długo coś czeka i jak materiał przemieszcza się między stanowiskami. Zebranie ich dla jednego obszaru to kwestia dni.
Druga częsta przeszkoda to przekonanie, że model trzeba najpierw podłączyć do maszyn. Przy pierwszych decyzjach wystarczą dane statyczne. Kiedy połączenie na żywo zaczyna się opłacać, wyjaśniamy w artykule Kiedy podłączyć cyfrowego bliźniaka do danych na żywo.
Minimalny zestaw danych
Pierwszy model potrzebuje poniższych danych. Każdy wiersz mówi też, gdzie zwykle się znajdują i jak uzupełnić lukę, jeśli ich brakuje.
| Dane | Gdzie zwykle się znajdują | Jeśli ich brakuje |
|---|---|---|
| Układ obszaru | Plik CAD lub rysunek PDF | Szkic w skali ze zmierzonymi alejkami i położeniem stanowisk |
| Marszruty: przez które stanowiska przechodzi dany produkt | ERP, karty marszrut | Przejdź przepływ z mistrzem zmiany dla każdej rodziny produktów |
| Czasy cyklu na stanowiskach | Czasy normatywne w ERP | Pomiar stoperem na hali na różnych zmianach i u różnych operatorów |
| Czasy i zasady przezbrojeń | Arkusz planisty, karty przezbrojeń | Zarejestruj kilka rzeczywistych przezbrojeń |
| Postoje i awarie | Rejestr utrzymania ruchu, raporty zmianowe | Zapytaj operatorów i dział utrzymania ruchu o typową częstotliwość i czas trwania |
| Zasoby i zmiany | Plan kadrowy, kalendarz zmian | Rozmowa z mistrzem zmiany |
| Transport: wózki widłowe, wózki autonomiczne, prędkości, trasy | Zespół logistyki, specyfikacje pojazdów | Zmierz kilka typowych kursów |
| Miks zleceń | Historia zleceń w ERP | Wyeksportuj ostatni typowy tydzień i jeden mocno obciążony |
| Bufory i regały: położenie i pojemność | Układ hali, system magazynowy | Policz na hali |
Niewiele pytań wymaga każdego wiersza w pełnej szczegółowości. Badanie kompletacji wymaga szczegółowych tras, pobrań i linii zamówień, a danych o stanowiskach tylko w przybliżeniu. Badanie układu linii wymaga czegoś odwrotnego.
Przedziały, a nie średnie
Gdy zbierasz dane ręcznie, najważniejsza zasada brzmi: zapisuj rozrzut każdego czasu razem z jego średnią. Kolejki tworzą się, gdy dwa wolne cykle następują po sobie, gdy wózek widłowy jest zajęty w niewłaściwym momencie, gdy przezbrojenie się przeciąga. Średnia ukrywa to wszystko.
Praktyczne wskazówki do pierwszego zbierania danych:
- Mierz cykle na kilku zmianach i u różnych operatorów, także tych wolniejszych, aby liczby nie wyznaczała poranna zmiana najlepszego operatora.
- Zapisuj przyczynę każdego długiego cyklu, na przykład brak materiału, kontrolę jakości lub zacięcie. Te przyczyny często są ważniejsze niż sam cykl.
- Oddzielaj pracę od oczekiwania, aby stanowisko, które przez połowę czasu czeka na części, pojawiło się w modelu jako niedostatecznie zasilane.
- Postoje bierz z rejestru utrzymania ruchu i raportów zmianowych. Przybliżone liczby są w porządku, jeśli pochodzą z hali.
Model wykorzystuje następnie te przedziały w symulacji stochastycznej, więc w wyniku złe dni pojawiają się obok przeciętnych.
Ogranicz dane do jednego pytania
Zbieranie danych wymyka się spod kontroli, gdy zakres brzmi „cały zakład”. Zacznij zamiast tego od decyzji: który układ, która metoda kompletacji, ile wózków, jaki system zmianowy. Następnie wyznacz granicę wokół obszaru, którego dotyczy ta decyzja, i zapisz, co celowo zostaje poza nią.
Dzięki temu zestaw danych pozostaje mały, a pierwszy wynik pojawia się szybko. Artykuł Jak przeprowadzić pierwszy projekt symulacyjny wyjaśnia, jak sformułować to pytanie, zebrać zespół i ustalić harmonogram.
Nie wiesz, czy Twoje dane wystarczą?
Na początek wystarczy lista tego, co masz dziś, nawet jeśli to tylko eksport z ERP i rysunek w PDF. Prześlij ją razem z decyzją, którą chcesz przetestować, a wskażemy luki i najszybszy sposób ich uzupełnienia na hali.
Rzeczywisty przypadek: model magazynu zbudowany na zleceniach produkcyjnych
Producent urządzeń HVAC z Mazowsza w centralnej Polsce, zatrudniający ponad 150 osób na dwie zmiany, wytwarza wysoko spersonalizowane urządzenia wentylacyjne i chłodnicze. W strefie kompletacji magazynu dziesięć osób realizuje średnio 800 pobrań na zmianę, a kompletację trudno było zaplanować.
DBR77 zbudowało cyfrowego bliźniaka części magazynu. Danymi wejściowymi były zwykłe dane zakładowe:
- trasy transportowe w magazynie
- warunki brzegowe i parametry pracy
- wykorzystywane środki transportu
- dane procesowe zaimportowane w ustrukturyzowanym formacie z bieżących zleceń produkcyjnych
Następnie algorytm wygenerował zoptymalizowaną listę kompletacyjną dopasowaną do planowanego dziennego miksu produktów. Porównano trzy scenariusze:
- Bez optymalizacji, w kolejności zleceń produkcyjnych: około 1 000 sekund.
- Algorytm wyspowy: około 550 sekund.
- Algorytm sortujący: około 200 sekund.
Symulację przygotowano w kilka dni na podstawie bieżących zleceń produkcyjnych. Jej aktualizacja wymaga jedynie zaimportowania zmienionych zleceń produkcyjnych, po czym algorytm znajduje nowe rozwiązanie w kilka sekund. Pomaga to przy brakach materiału lub operatorów. Wszystko zaczęło się od zleceń produkcyjnych, które zakład już miał.
Sprawdź dane, zanim zaufasz modelowi
Dane zebrane ręcznie są w porządku, o ile ktoś je sprawdzi. Zanim zaczniesz porównywać warianty, przeprowadź trzy proste kontrole:
- Odtwórz znany tydzień. Uruchom stan obecny z niedawnym miksem zleceń. Wydajność i główne kolejki powinny wyglądać tak, jak zapamiętali je mistrzowie zmian.
- Sprawdź wąskie gardło. Stanowisko, które model wskazuje jako ograniczenie, powinno pokrywać się z miejscem, w którym hala widzi problem.
- Zmień jedną daną wejściową. Wydłuż jeden czas cyklu. Wynik powinien zmienić się w kierunku, który zespół potrafi wyjaśnić.
Każdemu założeniu, które ma znaczenie, przypisz właściciela, źródło i datę. Gdy ktoś później zakwestionuje liczbę, będzie wiadomo, skąd się wzięła.
Kiedy dane z maszyn zaczynają pomagać
Dane na żywo z DBR77 IoT stają się przydatne, gdy model jest często uruchamiany ponownie, a jego ręczna aktualizacja staje się uciążliwa, albo gdy czasy cyklu i postoje zmieniają się szybciej, niż ktokolwiek jest w stanie je mierzyć. Zaplanuj to jako późniejszy krok. Jeśli się do niego przygotowujesz, zajrzyj do artykułu Jakie dane zbierać z maszyn? w bazie wiedzy DBR77 IoT.
Najczęstsze pytania
Czy możemy zacząć symulację tylko na danych z ERP?
Często tak, w przypadku pierwszego, zgrubnego modelu. ERP daje marszruty, czasy normatywne i historię zleceń. Porównaj czasy normatywne z tym, co dzieje się na hali, bo często różnią się od rzeczywistych cykli.
Ile trwa ręczne zebranie danych?
To zależy od zakresu. Dla jednego obszaru i jednego pytania to zwykle kwestia dni. Opisany wyżej przypadek magazynu był gotowy w kilka dni na podstawie bieżących zleceń produkcyjnych.
Czy wystarczy układ hali w PDF, czy potrzebujemy CAD?
Na start wystarczy PDF w skali lub zmierzony szkic. Plik CAD, jeśli istnieje, oszczędza czas i zwiększa precyzję.
Co, jeśli jakość naszych danych jest słaba?
Używaj przedziałów i oznaczaj niepewne liczby jako założenia. Potem sprawdź, które założenia zmieniają wynik. Tylko one wymagają lepszych danych.
Podsumowanie
Wybierz jedną decyzję i przejdź wiersz po wierszu przez powyższą tabelę, zaznaczając, co już masz i kto jest za to odpowiedzialny. Poproś mistrza zmiany, aby zmierzył czasy na głównych stanowiskach na różnych zmianach, a w tym czasie niech ktoś wyeksportuje z ERP ostatni typowy tydzień i jeden mocno obciążony. Gdy te dane będą w modelu, odtwórz znany tydzień, zanim porównasz jakikolwiek wariant.
Zobacz, co pokazuje model zbudowany na Twoich danych
Danymi wejściowymi są układ hali, marszruty i historia zleceń. Demo pokazuje model, który DBR77 Digital Twin z nich buduje, i to, jak zestawia warianty obok siebie.
Źródła
- DBR77, Studium przypadku: pobieranie materiału z magazynu
- DBR77 IoT, Jakie dane zbierać z maszyn?
- DBR77 Digital Twin, Symulacja deterministyczna a stochastyczna
Chcesz przetestować decyzję ze swojego zakładu?
Umów demo, a pokażemy, jak DBR77 Digital Twin porównuje warianty pod kątem wydajności, czasu oczekiwania i obciążenia transportu.