Problème
Perfection Pet Foods est un fabricant américain d'aliments extrudés pour animaux de compagnie, avec un accent sur les produits ultra-premium pour les chiens et les chats. Pendant trois années consécutives, la demande pour les produits de l'entreprise a augmenté annuellement d'environ 35 %, tandis que les profils de la demande ont changé à mesure que les gens passaient de leurs préférences de gros chiens à de plus petits. C'est la raison pour laquelle l'entreprise a décidé d'optimiser sa chaîne de production et de l'adapter à la demande actuelle.
Les différentes étapes de la chaîne de production actuelle de l'entreprise avaient une capacité suffisante pour répondre aux nouveaux profils de demande, mais le processus de production n'a pas été suffisamment harmonisé. Il n'était pas non plus durable parce que beaucoup de déchets ont été générés au cours du processus. Tous ces facteurs ont entraîné des embouteillages dans les installations de stockage et d'importantes pertes financières.
Pour trouver des solutions pour contraindre la sous-performance dans le processus de production, les dirigeants de l'entreprise devaient analyser les phases de processus, les programmer les uns par rapport aux autres, puis optimiser le calendrier. Ils ont chargé ITE Consult, une société de conseil en planification stratégique et simulation, de mener le projet, qui visait à:
- Aligner la production avec la demande.
- Optimiser les phases de production.
- Minimiser les déchets de production.
- Maximiser l'occupation de l'usine.
Pour atteindre ces objectifs, l'équipe d'ITE Consult a décidé d'appliquer la simulation de fabrication comme une approche parfaite pour une meilleure planification de la production et une visualisation des goulots d'étranglement. Il aiderait l'équipe à visualiser le processus de fabrication, à obtenir un aperçu des phases de processus, à voir comment elles s'affectent les unes les autres et à tester divers profils de planification et de production dans un environnement sans risque.
Solution
Le processus de production a été compliqué, de sorte que l'équipe de consultation l'a divisé en trois phases majeures avec des restrictions assignées, y compris
- Extrusion brute, revêtement et séchage avec restrictions selon le type de formule.
- Processus de stockage, avec limites de capacité des bacs de stockage.
- Emballage, avec le taux d'emballage et les restrictions de taille des paquets.
Optimisation de la production à l'aide d'un logiciel de simulation de fabrication
L'entreprise produisait divers types d'aliments pour animaux de compagnie, de sorte que les consultants ont examiné cette question lors de l'analyse du processus de production.
Pour construire un modèle de simulation de production, l'équipe a appliqué les capacités de simulation de fabrication AnyLogic. À l'aide de la bibliothèque AnyLogic Fluid, les ingénieurs ont créé un modèle de l'atelier avec la chaîne de production. Avec l'approche de modélisation basée sur le comportement des agents AnyLogic, ils ont lié toutes les phases de production afin d'échanger des données, et ont inclus le portefeuille actuel de planification et de production dans le modèle.
Ensuite, les ingénieurs ont utilisé l'optimiseur OptQuest, qui est construit dans le logiciel d'optimisation de la production AnyLogic, et mis en place un pool de stratégies pour chaque phase de production, y compris les paramètres pour les contraintes alimentaires, les restrictions et les délais pour chaque production Phase. L'optimiseur a agi comme un agent global et a déterminé des stratégies qui pourraient être utilisées ensemble de la manière la plus efficace, et a donné aux utilisateurs la décision optimale.
Les utilisateurs finaux du modèle de simulation de fabrication bénéficieraient de l'interface facile à utiliser lors de l'application du modèle pour la planification quotidienne. Avec les fichiers d'entrée Excel, ils peuvent spécifier la demande, les limites de production et les caractéristiques des extrudeurs. Après l'exécution du modèle, ils obtiendraient un calendrier détaillé basé sur la simulation de tous les processus et de toutes les mesures présentées dans les graphiques.
Le logiciel de simulation de processus AnyLogic a également permis aux ingénieurs d'intégrer l'analyseur Python dans le modèle. Il a facilité le post-traitement des données. Les utilisateurs pourraient revenir au lanceur de simulation de production et naviguer vers les requêtes de Python, ce qui a permis une visualisation plus approfondie de cas spécifiques et une meilleure compréhension du processus simulé.
Résultat
Avec l'aide du modèle multi-objectif de simulation de fabrication AnyLogic, construit par ITE Consult, Perfection Pet Foods société a réussi à:
- Planifiez un calendrier détaillé et optimisé de toutes les étapes de production.
- Réduisez les déchets de 90%.
- Augmenter le taux de production.
- Éliminer les goulots d'étranglement dans tout le processus de production.
À l'heure actuelle, le modèle est utilisé régulièrement pour établir des horaires de production hebdomadaires détaillés afin de maximiser la capacité de production dans l'incertitude environnementale.
Regardez la vidéo d'Elisa Elena, Gaston Fourcade et Javier Cortes, présentant cette étude de cas à la Conférence AnyLogic, ou téléchargez la présentation.
