EGY MAGYARORSZÁGI ÉLELMISZERGYÁRTÓ ÜZEM TERMELÉSÉNEK ÉS TERMELÉS- KISZOLGÁLÁSÁNAK SZIMULÁCIÓS VIZSGÁLATA, TAPASZTALATAI 2009.11.12 ECO-LOG-ING Simon László
AZ ELŐADÁS VÁZLATA Pár szó a modellezésről Az alkalmazott szoftver ismertetése A modellezett üzem, és a szimuláció bemutatása A szimuláció további alkalmazási lehetősége az optimalizálás A genetikus algoritmusok fő jellemzői Az elvégzett optimalizáció eredményeinek bemutatása
A MODELLEZÉS Modellezésre akkor van szükség, ha A valós rendszeren nem lehet,nem célszerű, vagy túl kockázatos a szükséges vizsgálatok elvégzése Modell valamely valós rendszer, folyamat, vagy objektum elvont leképzése előre definiált vizsgálatok a fontos jellemzők kiemelten megjelennek a nem meghatározókat elhanyagoljuk
A SZIMULÁCIÓ HELYE Modellezés Fizikai Analitikus Szimulációs Digitális Hybrid Analóg Diszkrét Vegyes Folytonos Determinisztikus Sztochasztikus Kvázideterminisztikus
A SZIMULÁCIÓS MODELLEZÉS FOLYAMATA A probléma deklarálása, elemzése A rendszer felmérése, adatgyűjtés 30% Modell készítés 25% 20% 15% Modell ellenőrzés (verifikálás) 10% 5% 0% Kísérletezés, analízis Értelmezés Dokumentálás
A SZIMULÁCIÓS MODELLEZÉS FOLYAMATA A probléma deklarálása, elemzése Csak akkor szabad szimulációt készíteni, ha: A probléma más, egyszerűbb, analitikus úton nem megoldható A szimuláció kivitelezhető, a rendszer algoritmusokkal leírható A modellezés mélységének meghatározása Mind a túl részletes, mind a túl leegyeszerűsített modell téves eredményhez vezet A túl részletes modell veszélyei: Felesleges többletmunka Hibaforrsáok A túl finom paraméterek csak nehezen mérhetők és állíthatók be.
A SZIMULÁCIÓ ALKALMAZÁSI TERÜLETEI Stratégiai szint Hosszú távon meghatározó döntések Pl.: Üzemek, gyártósorok tervezése Taktikai szint Rövidebb távú, átmeneti helyzetek kezelésének szintje Pl.: Dolgozói létszám meghatározása Operatív szint Napi szintű problémák rutinszerű megoldása Pl.: Termelési program optimalizálás, termelésütemezés
A SZIMULÁCIÓS MODELLEZÉS FOLYAMATA A rendszer felmérése, adatgyűjtés Modell készítés Top - Down Bottom Up Modell ellenőrzés, verifikálás Modell ellenőrzés, verifikálás Mind a modell, mind az adatok ellenőrzése fontos Kísérletezés, analízisek Különböző változatok lefuttatása, összehasonlítása Értelmezés Dokumentálás
AZ ALKALMAZOTT SZOFTVER Siemens Tecnomatix PLM termékcsalád PLANT SIMULATION 9.0 Elsősorban anyagáramlási rendszerek szimulációja Teljes programozhatóság - nagy rugalmasság Vannak egyéb alkalmazások is (pénzügyi, sípálya, stb.) Diszkrét, eseményvezérelt, objektumorientált szimulációs rendszer
A MODELLEZETT ÜZEM JELLEMZŐI A vizsgált üzem jellege: élelmiszergyártás, por alakú termékek gyártása A gyártás fő lépései: Kimérés, Keverés, homogenizálás, Csomagolás, Fóliázás, Kiszállítás A termeléskiszolgálás jellege: Kézi anyagmozgatás Targoncás anyagmozgatás Kiemelten fontos a tisztítás külön technológiai művelet
A MODELLEZETT ÜZEM JELLEMZŐI Kimérés Fűszerkimérés Big-Bag-es kimérés Kézi kimérés Keverés Pihentetés Felöntés Csomagolás Rakatfóliázás Kiszállítás
A SZIMULÁCIÓ FELÉPÍTÉSE, HATÁRAI A modell határai vertikálisan: a modellezés mélységének meghatározása A cél: a logisztikai erőforrások vizsgálata A szimuláció nem anyagszintű Felesleges, csak többlet adminisztrációt, és hibalehetőséget jelent, az eredmények nem hasznosulnak Jelen esetben a paraméterek csak az időigényekre terjednek ki. A modell határai horizontálisan: a modell kiterjedésének meghatározása A vizsgálat a raktár átadó határfelületétől a kiadó pufferig terjedt
A SZIMULÁCIÓ BEMUTATÁSA
0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% Keverőgép1 90,00% 80,00% 70,00% 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00% Keverőgép2 Keverőgép3 Hasznos idő Mosási idő Lefejtési idő A termelési állomások kihasználtságai Hasznos idő Mosási idő A TERMELÉSKISZOLGÁLÁS VIZSGÁLATA
A TERMELÉSKISZOLGÁLÁS VIZSGÁLATA A szűk-keresztmetszet vizsgálat 1db rakatfóliázó gép
OPTIMALIZÁLÁS Az alkalmazott eljárás: Genetikus algoritmus Az optimalizált paraméterek a logisztikai erőforrások: A dolgozók száma A targoncák száma A célfüggvény az üzem fajlagos eredményessége
A GENETIKUS ALGORITMUSOK Soft módszer A darwini evolúciós elméletre és a genetikára épül Analógiák Egyed egy megoldási változat, futtatás Kromoszóma azon paraméterek összessége, amelyek alapján a megoldási változatot egyértelműen reprodukálni lehet Populáció az egyidőben összehasonlított megoldási alternatívák összessége Rátermettség Fitness-érték
A GENETIKUS ALGORITMUSOK START Inicializálás (Kezdeti populáció létrehozása) Kiértékelés (Fitness-érték meghatározása) Skálázás (Fitness-értéknől származtatott rátermettségi érték) Kiválasztás, szelekció (A szaporodásra történő kiválasztás) Keresztezés, rekombináció (A szülők génállományából az új egyed génállományának képzése) Mutáció (A létrejött génállományba zajok, véletlenszerű eltérések keltése) Reprodukció (Az új egyedekből az új populáció létrehozása) VÉGE Igen Nem Kilépési feltétel
A GENETIKUS ALGORITMUSOK A FOLTOS NYAKORJÁN
A GENETIKUS ALGORITMUSOK
A GENETIKUS ALGORITMUSOK
A GENETIKUS ALGORITMUSOK
A GENETIKUS ALGORITMUSOK Nyaki erek Nyakizom Nyakhossz Szívizom Lábhossz
OPTIMALIZÁLÁS Egy célfüggvény szerint Több jellemző egyidejű optimalizálása (MOGA) Kompenzáló jellemzők szerint A túlkompenzálást ki kell védeni Nem összevethető jellemzők szerint Multikritériumos optimalizálás Nem egyetlen megoldás az eredmény, hanem több optimális változat is létezik egyszerre Egyéb, előre nem deklarált szempontok szerint lehet kiválasztani a végleges változatot
OPTIMALIZÁLÁS EREDMÉNYE