問題
製造および経済状況はますます複雑で不安定になり、その結果、従来のスケジューリング方法は混乱に直面しており効果がなくなりつつあります。東ヨーロッパの大手鋼管製造工場は、従来のスプレッドシートベースの製造スケジュールに依存しており、次の問題に直面し始めました：
- 製造スケジュールで説明されておらず、その実装を妨げていた、永続的で自発的に発生するボトルネック。
- 製造スケジュールには注文のルーティングは含まれていませんでしたが、代わりに職長の経験に基づいてケースバイケースで意思決定を行っていました。
- 生産段階の調整欠如により、ダウンタイム、機器の過負荷、注文順序の混乱が発生。
工場の経営陣は、シミュレーションソフトウェアを使用して製造スケジュールを改善することを選択しました。この目的のために、彼らはシミュレーションベースの意思決定支援システムを実装するためのサービスを提供する会社である Focus Groupに委託しました。Focus Groupのスペシャリストは、次の3つの主要な目標を達成するのに役立つ製造シミュレーションモデルを開発しました：
- ヒューマンエラーを排除するための完全な製造スケジューリングの自動化。
- ステーションを通るパイプ生産ルーティングの正確な仕様の開発。
- 追加注文を可能にするための空いた生産能力の特定。
解決策
Focus Groupチームは、離散イベントアプローチに基づいた製造スケジューリングモデルを開発し、製造プロセスはフロー図として表されました。ソフトウェアにはいくつかの重要な利点があるため、開発者はAnyLogicを使用して製造スケジューリングシミュレーションモデルを開発することを選択しました：
- 離散イベントモデリング。
- 各業界に対応したライブラリ — マテリアルハンドリングライブラリ。
- モデルは、スタンドアロンのJavaアプリケーションとしてエクスポートできます。
- 入力と出力を含むデータ処理機能。
- 実際の製造施設の運用データを統合し、製造企業向けに完全に機能するデジタルツインを作成。
さらに、AnyLogicはプロセスのモデリングを可能にするだけでなく、生産ラインのコンポーネントのロジックとそれらの相互作用のルールを設定する機能も可能です。
マテリアルハンドリングモデルの場合、Focus Groupチームは、Order、Pipe、Prokat(メタルロール)、Station等のオブジェクトが含まれていました。モデルでは、ダンパー倉庫から完成した注文リリースまで、生産ライン全体のロジックを設定しました。入力データ（毎週の注文スケジュール、パフォーマンス、マシンユニットの稼働時間等）は、Excelテンプレートを介してモデルにアップロードされました。
このモデルは、パイプ製造工場の専門家によって作成された毎週の製造スケジュールの実現可能性をテストできます。さらに、エンジニアは、モデルが最適な製造スケジュールを提案できるようにする特定のアルゴリズムを開発しました。分析手法を適用し、動的モデリングで結果をテストすることにより、Focus Groupチームは、モデルの生産レベルが工場チームによって作成されたスケジュールよりも低くならないことを確認しました。さらに、このモデルは、機器の切り替え回数を減らし、より詳細な計画を提供するのに役立ちました。
結果
開発者は、製造現場のすべての生産段階を考慮した鋼管製造モデルを作成しました。モデルに基づいて、管理者は次のことができるため、工場のパフォーマンスが向上しました：
- リスクのないデジタル環境で工場が開発した製造スケジュールの信頼性をテストする。
- 新しい注文を既存のスケジュールに統合できるかどうかを安全にテストする。
- 主要なステーションとマシンユニットの使用率を決定する。
さらに、このモデルは、予想される注文リードタイムとシーケンスの最適化計算に役立ち、詳細な段階ごとの注文ルーティングを提供し、毎週の製造スケジュール自体を作成することができました。
シミュレーションモデリングの結果、企業は、注文の引き渡しにおけるギャップと日々の変動を最小限に抑え、ボトルネックを特定し、注文ルーティングを改善しました。さらに、スケジュール調整時間が3時間から3分に短縮されました。全体として、生産ラインをモデル化し、それを使用してスケジュールを作成すると、678トンの追加生産と1週間あたり813,000ドルの収益増加が予想されました。
将来的には、生産管理システムと統合することにより、モデルをさらに拡張して、製造現場のデジタルツインとして機能させる計画があります。管理者は、各マシンユニットの詳細なシフトや日常のタスクを設定し、計画と生産を結び付けることができます。これにより、工場は生産現場の全体像に基づいてスケジュールを調整できるようになります。