Aperçu
MCM (Machine Centers Manufacturing) produit des solutions de fabrication intégrées selon les principes de l’industrie 4.0 pour des clients du monde entier. Leurs systèmes flexibles sont conçus pour évoluer avec les besoins de la production et fonctionner avec un haut niveau d’autonomie. Pour améliorer la conception et l’exploitation de l’usine, la division logicielle de MCM, MCE, a travaillé avec Engineering Group sur le développement d’un outil d’évaluation du rendement de l’usine.
Engineering Group est une société mondiale de logiciels basée à Rome, en Italie. Dans plus de 40 bureaux à travers le monde et avec plus de 12 000 associés, ils développent des solutions pour les services publics, l’industrie et les soins de santé. La pratique de simulation et d’analyse de données utilisée par la société aide les clients à prendre des décisions plus éclairées et à optimiser les performances de l’entreprise à l’aide des technologies de jumeau numérique.
Ensemble, MCM et Engineering ont développé un simulateur FMS (flexible manufacturing systems) pour l’optimisation de la fabrication. Les experts en simulation et en jumeau numérique d’Engineering ont créé sur mesure une bibliothèque de modélisation par simulation spécifique à FMS basée sur les connaissances des systèmes des experts de MCM.
Problème : conception du système de fabrication flexible
Les ateliers de fabrication modernes nécessitent des systèmes de production qui peuvent être adaptés pour répondre aux problèmes de production au fur et à mesure qu’ils surviennent. Pour des raisons techniques, la plupart des processus d’atelier sont automatisés et, pour des raisons économiques, le flux de matériaux et de ressources doit également être automatisé pour permettre de longues périodes de fonctionnement sans surveillance. Les systèmes qui en résultent sont très complexes et bénéficieraient d’une meilleure prévision et analyse.
MCM a également constaté que lors de la conception de systèmes aussi complexes pour un appel d’offres réussi, un dimensionnement précis est nécessaire pour remporter le processus d’appel d’offres. D’autres défis de conception surviennent lorsque l’on essaie de prédire le comportement du système ou de planifier des reconfigurations. Et, sans bien connaître le comportement du système, il est difficile de définir des politiques de contrôle de machines.
Un outil d’évaluation du rendement aiderait MCM à relever les défis associés à la conception des centrales FMS. Ils voulaient un outil pour aider à soutenir plusieurs activités :
- Évaluation du rendement
- Prise en charge de la configuration initiale de l’usine
- Informations sur le rendement de dimensionnement automatique
- Informations sur l’utilité marginale des composants
- Comparaisons de configuration
- Nouvelles opportunités commerciales pour la gestion d’usine FMS
Solution : outil d’évaluation des performances de fabrication
À un niveau élevé, les spécialistes de la simulation d’Engineering ont satisfait aux exigences de MCM pour un outil d’évaluation des performances FMS en tirant parti des capacités de modélisation par simulation AnyLogic. La flexibilité de l’outil de simulation, sa connectivité et son extensibilité le rendaient idéal pour répondre aux besoins de MCM.
Pour faciliter la conception et la configuration de l’usine, Engineering Group a développé une bibliothèque spécifique au FMS en collaboration avec les spécialistes de l’usine de MCM. La bibliothèque a été constituée à partir d’une collection d’agents réutilisables et de classes Java liées aux applications FMS telles que les unités de production, les machines, les rayonnages de palettes et d’outils, les navettes, etc.
L’utilisation de la bibliothèque spécifique FMS aux côtés des bibliothèques standard AnyLogic a permis aux ingénieurs MCM de prototyper rapidement des conceptions d’installations FMS. Lors des tests, ils ont pu rapidement aménager un atelier à l’aide de la nouvelle bibliothèque et la combiner avec les fonctionnalités AnyLogic régulières pour développer des algorithmes spécifiques à l’installation, tels qu’une politique de contrôle dépendante de l’usine.
Pendant le prototypage et pour l’analyse, les simulations de modèle s’exécutent dans une interface utilisateur personnalisée, selon les besoins. Ceux-ci sont idéaux pour la vérification avec des personnes non techniques et l’analyse par un large éventail de parties prenantes.
Résultats
Avec le simulateur FMS, MCM et Engineering Group ont atteint ce qu’ils avaient prévu de faire et plus encore.
Le système permet aux modélisateurs de fournir rapidement des simulations de haut niveau pendant les étapes préliminaires de la vente d’une usine et de donner aux clients finaux un aperçu de la solution réelle.
Une capacité puissante du simulateur FMS est qu’il permet l’introduction de politiques de contrôle complexes. Les blocs de la bibliothèque FMS ont été conçus de manière à ce qu’il soit possible de détailler facilement les principaux algorithmes de gestion du système. Il existe, au sein de l’outil, la possibilité de reproduire les algorithmes régissant chaque cellule de production. Cette capacité permet de créer des jumeaux numériques pour surveiller l’état d’une usine en temps réel et d’effectuer des mises en service virtuelles à des fins de test.
L’analyse de sensibilité pour différents échelons et paramètres indique une orientation future pour l’augmentation de la performance globale de la chaîne d’approvisionnement. Différents paramètres comportementaux montrent diverses influences sur le niveau du backlog vers les fournisseurs de Tier-2, dons la pénurie de puces pour l’ensemble de la supply chain. Des délais plus à jour et plus courts dans le flux d’informations réduisent le niveau de backlog.
Les développeurs d’outils prévoient également d’utiliser des simulations FMS pour la formation ou l’évaluation des politiques obtenues à l’aide de l’apprentissage par renforcement.
Vous pouvez en apprendre davantage sur le projet auprès de Roberto Grugni, expert en simulation et jumeau numérique d’Engineering, et Giuseppe Fogliazza, directeur de MCE, lors de leur présentation conjointe à la conférence AnyLogic 2021:
