一般的に、ビジネスは無駄を最小限に抑え、同時に収益性を最大化しようとします。現在、エネルギー価格の変動は総生産コスト、ひいては世界の工業生産に影響を与えています。これに対処するために、工場の管理者は総コストを削減する方法を模索します。
製造業者はすでにスマートファクトリーへの移行を開始しており、今後もこの道に沿って投資を続ける可能性があります。ヨーロッパ諸国、特にドイツで人気のある インダストリー 4.0 コンセプトは、生産目標をより効率的かつ効果的に達成するために、スマートな製造ツールとソリューションを使用して既存の工場を段階的に変えました。
たとえば、製造業者はデジタル ツインを使用して実際の生産ラインをシミュレーションし、実際の工場で稼働させる前にすべてのプロセスがスムーズに実行されることを、事前に確認できます。
このブログ投稿では、製造におけるさまざまな種類の無駄を最小限に抑えてコストを削減し、生産性を向上させる方法について説明します。また、シミュレーションを適用して生産プロセスを最適化した、いくつかの成功例も見ていきます。
エネルギー価格が製造業に与える影響
2023 年、世界の製造業は、地政学的リスクの高まり、経済見通しの悪化、エネルギーおよび商品市場の変動により混乱を経験しています。これらの要因はメーカーの業績に圧力をかけます。
業界全体の成長にはばらつきがあると予想され、エネルギー集約度の高い産業、または投資需要への依存度が高い産業は、より大きな影響を受けるでしょう。世界的には、B2B需要の低迷とエネルギーコストの上昇により、化学製品や機械、ゴムやプラスチック産業の2023年の生産額の伸びは鈍化すると予想されます。
オックスフォード・エコノミクスの世界経済モデルによると、デロイトは 2023 年の米国の GDP 成長率が 2.5% になると予想しています。エネルギー価格の変動、人件費の高騰、インフレ懸念などの課題が有るにもかかわらず、それらに対応するために開発された新しい解決策は成長と生産性を追求するために、これまでのビジネス慣行を変えていくでしょう。技術的分野では、エネルギー効率を改善することにより、製造業務をより持続可能なものにする可能性があります。
デロイトの 2023 年製造業見通しによると、今年、製造業はサプライ チェーンの可視化と生産性、サプライヤー、パートナー、および消費者との接続性を向上させるために、デジタル技術の利用を増やす必要があり、これらの問題解決に、シミュレーションモデルを活用することができます。
製造におけるコストダウンの例
AnyLogicシミュレーション ソフトウェアは、製造システムをモデル化し、システム変更の影響を推定し、製造プロセスを改善するために使用される強力なツールです。JIT (ジャストインタイム) や リーン製造 などの戦略をモデル化およびシミュレーションして、詳細な分析と効果的な運用を行うことができます。企業は生産を中断することなく、現実世界での実験に比べて実験コスト大幅に削減可能となります。
ここでは、AnyLogic シミュレーション モデルを使用して成功した製造プロジェクトを紹介します。
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あるペットフードメーカーは、生産上の無駄を最小限に抑え 、工場の占有率を最大化したいと考えていました。この目的のために、エンジニアは、より適切な生産スケジュールとボトルネックの可視化のための完璧なアプローチとして製造シミュレーションを採用しました。
AnyLogic を使用して、エンジニアは生産ラインを備えた作業現場モデルを作成し、すべての生産フェーズをリンクしました。その結果、メーカーは生産率を向上させ、ボトルネックを解消し、無駄を 90% 削減しました。
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世界有数の鉄鋼生産会社は、巡回路の利用率を最大化し 、運転時間を短縮するために、石灰石再生を最適化し、より適切なスケジュールを設定することを目指していました。エンジニアは、さまざまな仮定のシナリオをテストし、石灰石供給回路の利用状況を理解するためのモデルを開発しました。
AnyLogic を使用したシミュレーションにより、巡回路の利用率を最大化することができました。モデリングのおかげで、彼らは 5 つの実験を実施し、機械の稼動を減らし、 電気関連のコストを削減できる有利なプラント運転スケジュールを開発しました。
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同社の鉄鋼製造部門の 1 つは、内部物流システムを最適化することで、全体の部門スループットを向上できる可能性を示しました。エンジニアは、意思決定における人間への依存を減らし、クレーン操作、生産プロセス全体を最適化する ための簡単な経験則を見つけたいと考えていました。
チームは、船舶の待ち時間を短縮し、クレーンの操作ロジックを変更することを目的として、仮定のシナリオを作成しました。実験の統計分析結果は、クレーンの利用率、船舶の待機時間、ヒートスループットの観点から有利なシナリオを示しました。これにより、 同社は年間数百万ドルを節約 でき、生産を中断することなく新しいシナリオを導入できる可能性があります。
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資本財の世界的リーダーは、製造プロセスを監視し 、情報に基づいてメンテナンスに関する意思決定を行う必要がありました。そのために、自動車生産ラインの デジタル ツイン が実世界の仮想コピーとして作成されました。
管理者は、さまざまなメンテナンス ポリシー構成による経済的および生産上の影響に関する詳細かつ実証的な情報を取得できます。シミュレーションにデジタル ツインを使用することで、シナリオを分析および比較して、変更が メンテナンス コストにどのような影響を与えるかを観察するための使いやすいツールが提供されました。
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世界最大手の半導体チップメーカーは、過剰購入せずに工場を稼働し続ける ために必要なスペアパーツの数を把握するためのデータを必要としていました。開発されたシミュレーション モデルは、管理者が機器のダウンタイムや予備品の大幅な過剰購入を回避するために購入する予備品の数を決定するのに役立ちました。
この AnyLogic モデルは、工場に追加のスペアパーツの委託品を無料で提供するための機器ベンダーとの交渉をサポートし、少ない労力で 大幅な節約を達成する ために使用されました。
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太陽光発電、半導体、マイクロエレクトロニクス業界向けの技術と機器を提供する世界的なサプライヤーは、AnyLogic シミュレーション ソフトウェアを使用して製造最適化の可能性を評価しました。
製造最適化モデルは、エンジニアが各製造最適化ソリューションの長所と短所を調査し、さらに改善できる方法を見つけるのに役立ちました。これにより、生産ラインの設計を大幅に改善し、 低コストでのスループット、信頼性、スクラップ率といった製造の最適化の観点から最適なソリューションを選択する機会が得られました。
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エネルギー バリュー チェーン全体にわたって機器、ソリューション、サービスを提供する世界のエネルギー リーダーは、製造システム全体を分析するツールを探していました。
シミュレーションにより、システムの経時的な視覚化が可能になりました。AnyLogic で構築された完全なプラント シミュレーション モデルは、キャパシティ プランニング (プロジェクトの特定、評価、優先順位付け)、ボトルネックの定量的分析、および改善オプションの評価に使用されました。AnyLogic ソフトウェアは、日常業務を観察し、生産スループットを向上させ、製造コストを削減するのに役立ちました。
結論: 生産増加のためのシミュレーションの使用
製造業の幹部は、エネルギー効率を改善する技術によって生産がより持続可能になる可能性があると考えています。上記の例は、シミュレーション モデルが製造プロセスとシステム全体を監視および分析し、製造最適化の可能性を評価するのにどのように役立つかを示しています。
ご覧のとおり、シミュレーション モデリングは、生産の無駄を最小限に抑え、リソースの利用率を最大化し、生産プロセス全体を最適化するための鍵となります。シミュレーション ソフトウェアにより、管理者は KPI を達成し、製造コストを削減できます。
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