問題
Perfection Pet Foods社は、犬と猫用のプレミアムペットフード製品に重点を置いた米国トップメーカーです。3年連続で、製品の需要は35％増加しましたが、人々の好みが大型犬から小型犬に変わったため、需要プロファイルは変化しました。このことが、このメーカーの生産ラインを最適化し、現在の需要に合わせて調整することにした理由です。
現在の生産ラインの個々の段階では、新しい需要プロファイルを満たすのに十分な能力がありましたが、生産プロセス全体が十分に調和していませんでした。また、プロセス中に大量の廃棄物が発生したため、持続可能ではありませんでした。これらのすべての要因は、貯蔵施設の混雑で、大きな財政的損失をもたらしました。
生産プロセスのパフォーマンス低下の解決策を見つけるために、経営陣はプロセスフェーズを分析し、それらを相互に関連してスケジュールし、次にスケジュールを最適化する必要がありました。彼らは、戦略的計画およびシミュレーションコンサルティング会社であるITE Consult社に、以下を目的としたプロジェクトを委託しました。
- 生産を需要に合わせる
- 生産段階の最適化
- 生産廃棄物を最小限に抑える
- プラントの使用率を最大化
これらの目標を達成するため、ITE Consult社のチームは、生産スケジューリングとボトルネックの視覚化を改善する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作成することを決定しました。これは、製造プロセスを視覚化し、プロセスフェーズの洞察を得て、それらが相互にどのように影響するかを確認し、リスクのない環境でさまざまなスケジューリングおよび生産プロファイルをテストするのに大変役立ちます。
解決策
制作プロセスは複雑なため、コンサルティングチームは、次のような制限が割り当てられた3つの主要なフェーズに分割しました。
- ペットフードの押出加工、タイプに応じたコーティングと乾燥
- ストレージプロセス、ストレージビンの容量制限
- 梱包、梱包率および梱包サイズの制限
製造シミュレーションソフトウェアを使用した生産最適化
会社はさまざまな種類のペットフードを生産していたため、コンサルタントは生産プロセスを分析する際に、上記を考慮しました。
生産シミュレーションモデルを構築するために、チームはAnyLogic製造シミュレーションとAnyLogic Fluid Libraryを使用して、製造現場の生産ラインモデルを作成しました。AnyLogicエージェントベースのモデルを使用することで、すべての生産フェーズとリンクしてデータを交換し、更に現在のスケジューリングおよび生産ポートフォリオをモデルに含めました。
次に、エンジニアは、AnyLogicに組み込まれているOptQuestオプティマイザーを使用し、各生産段階のペットフードの制約、制限、時間枠のパラメーターなど、生産段階ごとに戦略を設定しました。オプティマイザーはグローバルエージェントとして機能し、最も効率的で、最良の戦略を決定し、ユーザーに知らせました。
使いやすいインターフェイスを備える製造シミュレーションモデルは、日常のスケジューリングにモデルを使用するエンドユーザーに恩恵をもたらします。Excel入力ファイルを使用して、需要、生産制限、フード押出機の特性を指定できます。モデルを実行後、すべてのプロセスとチャートに表示されるメトリックの詳細なシミュレーションベースのスケジュールを取得することができます。
また、AnyLogicプロセスシミュレーションソフトウェアにより、エンジニアはPythonアナライザーをモデルに組み込むことができ、データの後処理が容易になりました。ユーザーは生産シミュレーションランチャーに戻り、Pythonのクエリを使用できます。これにより、特定のケースをより深く視覚化し、シミュレートされたプロセスをよりよく理解できます。
結果
ITE Consult社によって構築された多目的AnyLogic製造シミュレーションモデルで、Perfection Pet Foods社が実現できたのは次のとおり：
- すべての生産ステップの詳細かつ最適化されたスケジュールを作成
- 廃棄物を90％削減
- 生産率を上げる
- 生産プロセス全体のボトルネックを排除
現在、このモデルは、環境の不確実性の中で生産能力を最大化するために、詳細な毎週の生産スケジューリングに定期的に使用されています。
Elisa Elena, Gaston Fourcade 及び Javier CortesのビデオをThe AnyLogic Conferenceでご覧いただくか、プレゼンテーションをダウンロードしてください。
