生産最適化ソフトウェアを使用した鉄鋼製造ユニットのスループット向上

生産最適化ソフトウェアを使用した鉄鋼製造ユニットのスループット向上

Tata Steelは、世界最大の鉄鋼メーカーおよびサプライヤーの1つとして、鉄鋼製造ユニットの内部ロジスティクスを最適化する必要性に直面していました。同社は、AnyLogicを生産最適化ソフトウェアとして使用することで、ユニットの全体的なスループットを向上させる可能性があると考えました。


鋼融解チームは、ユニットのクレーンとラドル(柄杓)が製造プロセス全体に不均等に分散していることを発見しました。これは、スループットに悪影響を及ぼしました。したがって、エンジニアは、生産最適化ソフトウェアを使用して、内部ロジスティクスシステムの既存の処理ルールを変更することで状況が改善されるかどうかをテストしました。

システムはどのように機能しますか?

製造工程は、ホットメタルタンクが工場に到着するところから始まります。次に、金属がラドルに注がれ、次に、ラドルは輸送車に配置されます。クレーンが金属の入ったラドルを拾い上げてステーションに運び、そこで金属が精製されます。プロセスが完了すると、輸送車は別のクレーンが金属をLDコンバーターに運ぶことができるポイントに移動します。その後、空のラドルがクレーンでタンクに戻ります。

なぜシミュレーションなのか?

これまで、クレーンの取り扱いのほとんどは手動で独立して行われていました。そのため、エンジニアは、クレーンを操作する際に、作業員の意思決定の必要性を減らすことによって全体的な生産プロセスを最適化する簡単な方法を見つけたいと考えていました。

チームがシミュレーションモデリングに注目した理由は次のとおりです:

  1. システムエレメント間の相互依存性の複雑さ
  2. 非常にランダムな変数の数(たとえば、LDコンバーターと脱硫ステーションの処理時間、クレーンと輸送車のダウンタイムなど)。
ラドルからホットメタルを注ぐ

チームは、生産最適化ソフトウェアとしてAnyLogicを使用して、ホットメタルがタンクからラドルに注入される瞬間からLDコンバーターの充電まで、プロセスのすべてのステップを反映するモデルを構築しました。彼らは、コンバーターの待機時間を短縮し、クレーン操作ロジックを変更するために、3つの異なるwhat-ifシナリオを作成しました。また、合計270の実験を設計して、1日あたりに発生する熱量(鋼のバッチ)、クレーンの使用率、およびLDコンバーターの待機時間がシナリオごとにどのように異なるかを確認しました。

結果は、シナリオの1つが、1日あたりの熱量とコンバーターの待機時間に大きな利点があることを示しました。これは、それを実装することで、会社が年間数百万ドルを節約できることを意味しました。チームはまた、人工知能をモデルに統合することにより、生産の最適化をさらに進めようとしていました。

プロジェクトの詳細については、ケーススタディをお読みください。

AnyLogicを製造シミュレーションソフトウェアとして使用する方法については、ブログ投稿ケーススタディ、およびセレクトモデルをご覧ください。

Tata Steelの代表者がこのケースに関する彼らの仕事について語る


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