Eurystic はアルゼンチンのコンサルティング会社で、定量ベースの方法論とツールを適用して複雑な問題に影響力の高いソリューションを使用することで、企業が継続的に業務を改善できるよう支援しています。
彼らは、幅広い製品、特に金属メッシュとワイヤを製造する大手鉄鋼メーカーのプロジェクトに取り組みました。
製造工程では、原材料が圧延工程を経て、製品をワイヤを直接製造し、顧客に出荷することができます。あるいは、最終的に金属メッシュを製造するための曲げおよび溶接プロセスに適合させるために使用することもできます。
工場は主に見込生産方式で運営されているため、多様な製品を提供するためには、適切な需要予測とバランスの取れた生産スケジュールが不可欠です。
問題
もともと、生産スケジューリングは、スプレッドシートを使用して計画チームによって手動で実行されていたため、生産スケジューリングに関連する要因を考慮することは困難でした。その結果、スケジュールは厳密に詳細化できず、全体的な生産性は非常に低くなりました。
製品の性質と市場の特性を考えると、顧客は通常、さまざまな製品を必要とします。利用可能な製品を見つけることができない場合、おそらく別のサプライヤーに頼るでしょう。機械のセットアップ時間が長いため、同じ製品を長期間大量生産することは合理的ですが、このパターンでは、在庫する商品が最適化されず、需要と供給の調整ができなくなり、販売が遅くなる可能性があるため、在庫が崩壊する可能性があります。
そのため、製造業者は、工場内の各機械の最適化された生産スケジュールを生成し、システムの動作を予測できる生産計画およびスケジューリングソフトウェアを必要としています。主な目的は、リソースの効率を考慮しながら （非生産的なセットアップ、余分なバッファーの削減）、サービスレベルと配送スケジュールの履行 （バランスのとれた製品構成が必要）を最大化することでした。
そのために、Eurystic のエンジニアは、商業的な優先順位付けと生産効率という 2 つの競合する戦略を適用する必要がありました。このツールは、機械の使用予定、生産性と効率、バッファー容量、輸送手段のアベイラビリティ、原材料のアベイラビリティなどを考慮しながら、少なくとも 1 か月の範囲でスケジュールを作成する必要がありました。
解決策
エンジニアは、システム内のすべてのコンポーネントのロジックをモデリングするための優れた開発経験を提供するため、AnyLogic を製造スケジューリングソフトウェアとして選択しました。
シミュレーションモデルの開発中、Eurystic モデラーはエージェントベースのアプローチ を使用して柔軟性を最大化し、コンポーネント間の非線形相互作用と個々の制約を表現しました。
ほとんどの入力は、クライアントがさまざまなシナリオを試すことができるように十分に柔軟である必要があったため、モデルには関連するすべてのパラメーターが含まれていました。- ストレージ容量
- 交通機関のアベイラビリティ
- 機械の利用予定
- 機械の生産性と効率
- 原材料のアベイラビリティ
- 初期在庫
- 予測および確認された需要
入力データの大部分は SAP システムから取得され、モデルによって処理されました。
最も複雑なコンポーネント （機械など） には、プロセスの特定の部分を最適化し、変化するコンテキスト条件に適応するための内部ヒューリスティックが含まれていました。
最適化された生産スケジュールを見つけるために、モデラーはローカル検索ヒューリスティックを適用してカスタム最適化エンジンを開発しました。この最適化エンジンは、シミュレーションモデルとは独立して実行され、実際、シミュレーションモデルを使用してさまざまなソリューションをテストします。
さまざまな生産戦略でヒューリスティックを使用して、複数のシミュレーション実行をトリガーします。最初のシミュレーションが終了すると、最良の結果をもたらす生産スケジュールが選択され、より良い解決策を探すローカル検索アルゴリズムの開始点として使用されます。
結果
AnyLogic を生産スケジューリングソフトウェアとして使用することで、同社は 10% の生産増加を達成しました。
モデルはスタンドアロン アプリケーション として実行され、Excel ファイルからすべての入力データを読み取ります。さらに、すべての結果を KPI とグラフとして表示し、ユーザーはそれらを Excel ファイルにエクスポートすることもできます。これにより、ユーザーは提供されたソリューションを慎重に分析および比較できます。
エクスポートされた機械スケジュールは、SAP に簡単にロードして工場のフロアで起動できる形式で準備されます。
シミュレーション結果は、同社が既存のプロセスを最適化するための貴重な洞察を得るのに役立ちました：:
- 部分的に自動化され、生産スケジューリング生成プロセスに必要な時間が数日から数時間またはそれ以下に大幅に短縮されました。
- 倉庫の飽和などの潜在的な問題を予測および予想し、それらを回避するための予防措置を講じる方法を提供しました。
- 製品製造に必要な原材料の量を、製品生産スケジュールに合わせて製造することが出来るようになりました。
- 特定の製品を製造することによる運用への影響を評価したり、収益性の低い製品を廃止したりするなど、重要な戦略的決定を行うことができました。
- 正確な予測作成とシステムの進化により、計画チームは他の部門との調整とコミュニケーションを改善することができました。
ツールの導入に伴い提案された新しい働き方を工場スタッフが実践し続けていることから、さらなる成長が期待されています。
このケーススタディは、AnyLogic Conference 2021で Eurystic の Gabriel Goyheix と Maximo Lambruschini によって発表されました。
スライドはPDFでご覧いただけます。
