Dobozos késztermék raktározásának vizsgálata, raktározási hatékonyság növelési technika kidolgozása egy italgyártó cégnél

Gépészmérnöki és Informatikai Kar Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék Mérnök Informatikus szak Logisztikai Rendszerek szakirány Dobozos késztermék raktározásának vizsgálata, raktározási hatékonyság növelési technika kidolgozása egy italgyártó cégnél Szakdolgozat Készítette: Csecskedy Viktor E30OEE 2014

Tartalomjegyzék 1. Bevezetés... 4 2. Jelenlegi raktározási rendszer bemutatása... 5 2.1 Munkavédelem... 9 3. Termelés és kiszállítás... 10 3.1 Adatok feldolgozása... 10 3.1.1 ABC elemzés... 10 3.2 Fontosabb adatok meghatározása ABC elemzéssel... 11 3.3 Egyéb felhasználásra kerülő adatok meghatározása... 19 4. A szimuláció... 20 4.1 A szimulációkról általánosan... 20 4.2 Kiindulási pont... 22 5. Plant Simulation... 24 5.1 A modell elkészítése... 25 5.1.1 Metódusok... 26 6. A program felépítése és működése... 28 7. Szimulációk eredménye... 35 7.1 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása alap adatokkal... 36 7.2 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása tíz százalékos termelési és kiszállítási növekedés feltételezésével... 37 7.3 Módosított raktározási rendszer az ABC elemzésben meghatározott termékek tárolására szolgáló külön raktárakkal, alapadatok felhasználásával... 38 7.4 Módosított raktározási rendszer az ABC elemzésben meghatározott termékek tárolására szolgáló külön raktárakkal, tíz százalékos gyártási és kiszállítási növekedést feltételezve... 39 7.5 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása, mely az ABC elemzésben meghatározott termékek módosított gyártási paramétereinek raktározási igényeit vizsgálja... 40 7.6 Módosított raktározási rendszer szimulálása, mely az ABC elemzésben meghatározott termékek módosított gyártási paramétereinek raktározási igényeit vizsgálja... 41 7.7 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása összes termékre, az ABC elemzésben meghatározott termékeket megváltozott gyártási paraméterrel vizsgálva... 42 7.8 Eredmények kiértékelése... 43 2

8. Összefoglalás... 46 9. Függelékek... 47 9.1 Módosított gyártási paraméterek 0-41. nap... 47 9.2 Módosított gyártási paraméterek 42-82. nap... 47 9.3 Módosított gyártási paraméterek 83-122. nap... 47 10. Irodalomjegyzék... 51 3

1. Bevezetés A szakdolgozat célkitűzése egy hazai italgyártó cég dobozos késztermék raktározási rendszerének állapotfeltárása és elemzése, valamint egy hatékonyabb raktározási rend kidolgozása a cég munka és balesetvédelmi szempontjainak betartásával. A szakdolgozat első fele a későbbi szimulációhoz szükséges kezdeti információk meghatározásával foglalkozik, ide értve a vizsgálandó raktárak felhasználható méretét, a fontosabb munkavédelmi előírások rövid ismertetését, a rendelkezésre álló adatok feldolgozását, a szimulációk céljainak meghatározását és a szimuláció elkészítéséhez felhasznált fejlesztői környezet ismertetését. A második felében az elkészített szimuláció részletes ismertetésével foglalkozik, amelyben rátér a technikai megoldások okaira, majd bemutatja az egyes szimulációk eredményeit, melyek kiértékelése során megpróbálja feltárni a különböző szimulált rendszerek eredményei közötti összefüggéseket, végül egy rövid összefoglalóval, és a szakdolgozat alatt szerzett tapasztalatokkal zár. A végső cél olyan szimulációk elkészítése, melyek a megfelelő kiindulási adatokat felhasználva átláthatóan modellezik a jelenlegi és a feladatban később ismertetett lehetséges raktározási rendszerek működését, melyek a későbbiekben egy fejlesztés alapját képezhetik. 4

2. Jelenlegi raktározási rendszer bemutatása A telephelyen a dobozos termékek tárolására négy készáru raktár áll rendelkezésre, melyek a termelő üzem körül helyezkednek el, mindegyiket közvetlen kijelölt targoncás útvonal köti össze az üzemmel. A raktárak bruttó területét az 1. táblázat, a termelőüzem és a kapcsolódó raktárak vázlatát az 1. ábra tartalmazza 1. táblázat Bruttó felhasználható terület Raktár I. 3.276 m 2 Raktár II. 2.227 m 2 Raktár III. 1.800 m 2 Raktár IV. 1.684 m 2 A tényleges raktározási terület meghatározásához figyelembe kellett venni az alábbiakat: - gyalogos közlekedési útvonalak, - targoncás közlekedési útvonalak (4,0 méter), - átjárók, - biztonságtechnikai berendezések körüli szabadon hagyott terület, - raktár falaitól elhagyott távolság (0,5 méter). 1. ábra Termelőüzem és késztermék raktár vázlata 5

A szimuláció elkészítéséhez szükség volt a ténylegesen felhasználható rakodó terület kiszámítására. Esetemben a két legmeghatározóbb tényező a targoncás útvonalakból és a faltól elhagyott távolságból fakadó kieső területek nagysága. A falaktól elhagyott távolságot a 2. táblázat, a közlekedési folyosókból adódó levonásokat a 3. táblázat mutatja be. Bruttó méret Oldalak mérete Faltól elhagyott távolság Fennmaradó terület 2. táblázat Bruttó területből elfoglalt arány 3276 m 2 57,24 m 56,24 m 3162,53 m 2 3,46% 1684 m 2 41,04 m 40,04 m 1602,93 m 2 4,81% 2227 m 2 47,19 m 46,19 m 2133,62 m 2 4,19% 1800 m 2 42,43 m 41,43 m 1716,15 m 2 4,66% Átlag 4,28% Bruttó méret Oldalak mérete Faltól elhagyott távolság Lehetséges közlekedési folyosók száma Lehetséges sorok száma Folyosóméret 3. táblázat Bruttó területből elfoglalt arány 3276 m 2 57,24 m 56,24 m 5 12 896,05 m 2 27,35% 1684 m 2 41,04 m 40,04 m 3 8 454,16 m 2 26,97% 2227 m 2 47,19 m 46,19 m 4 10 604,53 m 2 27,15% 1800 m 2 42,43 m 41,43 m 3 9 486,24 m 2 27,01% Átlag 27,12% Bár a raktárak nem négyzet alapterületűek, ez a számítások szempontjából elhanyagolható volt, így a bruttó méretből egy egyszerű gyökvonással, majd a kapott eredményekből a faltól elhagyott távolság kivonásával megkapható a raktárban fennmaradó terület. A targoncás közlekedési utak által elfoglalt terület meghatározásához először is meg kellett határozni a lehetséges folyosók és rakodóterületek számát. Az eredmények megkaphatóak ha a fennmaradó oldalméretet elosztjuk a rakodóterületek hosszának (8 méter) és a közlekedési folyosó szélességének (4 méter) összegével, valamint elosztjuk a rakodóterületek szélességével (4,8 méter). 6

A folyosók kialakításához szükséges terület ezek után kiszámítható az alábbiak szerint: A faltól elhagyott távolság és közlekedési folyosók bruttó területből elfoglalt százalékának átlagát tekintve megállapítható, hogy egy raktár bruttó területének hozzávetőlegesen 70 százaléka használható fel tényleges rakodásra. A felhasználható rakodási területek nagyságát a 4. táblázat mutatja be. 4. táblázat Bruttó terület Tényleges rakodási terület Raktár I. 3276 m 2 2293 m 2 Raktár II. 2227 m 2 1559 m 2 Raktár III. 1800 m 2 1260 m 2 Raktár IV. 1684 m 2 1179 m 2 A gyárban a palettázás során felhasznált raklapok szabványos, 800mm x 1200mm alapterületűek. Raktározásnál három szint nagyságú rakatokat alakítanak ki, melyekből az első két szint 4 x 10, a harmadik szint 3 x 10 egység nagyságú. Egy rakat által elfoglalt terület: Egy raklapon egyszerre 7,68 hektoliternyi terméket lehet tárolni, egy rakodási területen összesen 2 *44 + 33 raklap helyezhető el. 7

A szimuláció során kétféle rakodási terület kerül vizsgálatra: 1) 2 x 4 x 10 + 1 x 3 x 10 egység nagyságú, 38,4 m 2 alapterületű 121 egység tárolására alkalmas, 2) 2 x 6 x 10 + 1 x 5 x 10 egység nagyságú, 57,6 m 2 alapterületű, 187 egység tárolására alkalmas. Az egyes raktárakra vonatkozó kialakítható rakterületek számát az 5. táblázat tartalmazza. Felhasználható terület Rakodási területek száma 4 x 10 alapterület esetén 5. táblázat Rakodási területek száma 6 x 10 alapterület esetén Raktár I. 2293 60 40 Raktár II. 1559 41 27 Raktár III. 1260 33 22 Raktár IV. 1179 31 20 Azon esetekben, amikor a termelési kapacitás meghaladja a raktárak kapacitását, lehetőség van a raktárak egyes közlekedési folyosóinak elkülönítésére és rakodásra használására, mellyel raktáranként hozzávetőleg tíz százaléknyi terület szabadítható fel további tárolás céljából. Az egyes raktárakra vonatkozó kiegészítő rakterületek számát a 6. táblázat tartalmazza. Plusz rakodási területek száma 4 x 10 alapterület esetén 6. táblázat Plusz rakodási területek száma 6 x 10 alapterület esetén Raktár I. 9 6 Raktár II. 6 4 Raktár III. 5 3 Raktár IV. 4 3 A raktárban a ki és berakodáshoz a FIFO elvet használják. A későbbi szimulációban szempont lesz a már megkezdett rakterületek újabb gyártású termékkel való feltöltésének kerülése. 8

2.1 Munkavédelem A targoncás közlekedési folyosók minimum szélessége a raktárakban alkalmazott duplavillás targoncák rakománnyal történő maximum fordulókörében lett meghatározva. A jelenlegi raktározási rendben alkalmazott három szint magas rakatok szintén a használt duplavillás targoncák megkötéseiből adódnak. A rakatok kialakításánál fontos szempont, hogy azok stabilan álljanak, így a legfelső szinten található raklapokat mindig kötésben helyezik el az alatta lévő szinttel. 9

3. Termelés és kiszállítás A szakdolgozatban kitűzött feladatok végrehajtásának elősegítésére a cég rendelkezésre bocsájtotta egy már lezárt szezon termelési és kiszállítási adatait. A szezon 122 napot fed le és összesen 47 termék termelési és kiszállításai adatait tartalmazza. 3.1 Adatok feldolgozása A rendelkezésre álló adatok hatékonyabb kezelése céljából ABC elemzés segítségével meghatározásra került azon termékek köre, melyekre a szimuláció során részletesebben ki kell térni. 3.1.1 ABC elemzés Az ABC elemzés egy elsősorban a logisztikában / kereskedelemben elterjedt elemzési módszer. Annak megállapítására használják, hogy az adott termék / alapanyag készletgazdálkodásakor milyen stratégiát kövessen a vállalkozás. De ugyanúgy használható annak eldöntésére, hogy egy ügyfél a már meglévő forgalma, lehetséges forgalma, stb. alapján extra figyelmet kíván, vagy nem szükséges a kiemelt bánásmód. Az analízis a Pareto-elven alapszik, miszerint a termékpaletta egy kis része felelős a teljes forgalom jelentős részéért. Az ABC elemzés a termékek éves felhasználása alapján különíti el a lényegest a lényegtelentől, 3 kategóriába sorolva azokat (A, B, C). [1] Azaz az elemzés elvégzése során szétválasztjuk az elhanyagolható és a lényeges adatokat. 10

11253 40293 44143 40953 33242 44418 16753 33022 38753 33088 44429 23353 44704 33209 33231 44330 11737 11275 33055 44462 18953 24805 44077 44539 33220 14553 24453 11572 Dobozos késztermék raktározásának A termékeket az alábbiak alapján lehet besorolni - A kategóriába tartoznak azok a termékek, melyeket rendkívül nagy mennyiségben használnak fel, azaz az összes termék értékének 75 százalékát és a termékek számának 15 százalékát teszik ki. - B kategóriába tartoznak azok a termékek, melyeket közepes mértékben használnak fel, azaz az összes termék értékének 20 százalékát és a termékek számának 20 százalékát teszik ki. - C kategóriába tartoznak azok a termékek, melyeket ritkán használnak fel, azaz az összes termék értékének 5 százalékát és az összes termék számának 70 százalékát teszik ki. 3.2 Fontosabb adatok meghatározása ABC elemzéssel Az elemzés végrehajtásához a termelési adatok kerültek felhasználásra. A szezon során a termékenkénti legyártott mennyiségek összesítése után adott termék értékszázalékát már könnyűszerrel meg lehetett határozni. A 2. ábrán láthatóak az egyes termékcsoportok aránya a teljes termeléshez képest. 30,00% % 25,00% 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00% 2. ábra: Termelési arányok 11

11253 40293 44143 40953 33242 44418 16753 33022 38753 33088 44429 23353 44704 33209 33231 44330 11737 11275 33055 44462 18953 24805 44077 44539 33220 14553 24453 11572 Dobozos késztermék raktározásának Az ABC elemzés eredményét a 3. ábra tartalmazza. A kapott adatok alapján meghatározásra került az ABC elemzésben foglaltak szerint a vizsgálandó termékek köre. Bár az elemzés alapján már a 16753-as azonosítójú terméknél teljesült az A kategóriába való besorolás, a 16753-as és 33022-es azonosítójú termékek értéke közötti különbség arányaiban teljesen elhanyagolható volt, így az A kategóriába bekerült még a 33022-es azonosítójú termék. 100,00% 90,00% 80,00% 70,00% 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00% 3. ábra: ABC elemzés eredménye Az alábbi 7-12. táblázatban láthatóak az ABC analízissel meghatározott terméktípusok termelési és kiszállítási adatai. Az ABC elemzés eredményét a termékek nyitókészletei nem befolyásolták, a szimuláció hitelessége szempontjából azonban szükség lesz rájuk. A mennyiségek hektoliterben értetendők. 12

7. táblázat 11253 40293 44143 40953 be ki be ki be ki be ki NYITÓ 5 309 7 715 4 303 2 425 NAP1 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP2 0 1 235 0 1 106 0 126 0 133 NAP3 0 1 904 0 2 900 0 522 0 69 NAP4 0 184 0 24 0 65 0 0 NAP5 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP6 2 339 1 764 0 1 878 0 1 094 0 99 NAP7 6 132 1 245 0 870 0 764 0 217 NAP8 814 1 730 5 144 1 412 0 1 234 0 384 NAP9 0 2 201 5 521 864 0 389 0 75 NAP10 0 952 0 243 1 704 948 0 192 NAP11 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP12 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP13 5 902 1 017 0 437 0 643 0 343 NAP14 2 905 961 0 1 633 0 150 0 173 NAP15 0 1 294 0 1 160 1 928 39 0 435 NAP16 0 1 644 0 1 819 2 210 1 130 0 65 NAP17 0 774 0 1 474 0 1 634 0 97 NAP18 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP19 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP20 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP21 5 555 1 389 0 1 180 0 558 0 53 NAP22 3 189 605 0 1 378 0 382 2 079 57 NAP23 0 2 394 3 604 1 256 0 372 1 668 396 NAP24 0 1 830 4 099 848 1 290 77 0 152 NAP25 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP26 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP27 4 916 1 338 0 516 0 503 0 76 NAP28 425 1 605 0 1 822 0 259 0 59 NAP29 0 1 719 0 2 045 0 258 0 83 NAP30 0 829 0 1 216 3 476 299 0 217 NAP31 0 2 162 2 510 1 833 435 226 0 277 NAP32 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP33 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP34 0 2 162 4 082 1 253 0 421 0 27 NAP35 0 1 145 6 097 1 808 0 339 0 270 NAP36 0 1 603 3 759 780 0 589 0 155 NAP37 0 1 472 0 737 3 714 258 0 565 NAP38 0 320 0 1 525 2 442 301 0 29 NAP39 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP40 0 0 0 0 0 0 0 0 13

8. táblázat 11 253 40 293 44 143 40 953 be ki be ki be ki be ki NAP41 3 833 683 0 1 104 0 198 0 471 NAP42 5 046 932 0 1 278 0 223 0 436 NAP43 6 186 611 0 1 570 0 341 0 566 NAP44 0 1 076 0 488 0 548 3 752 57 NAP45 0 1 285 0 1 027 0 304 0 73 NAP46 0 0 882 0 0 0 0 0 NAP47 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP48 0 725 6 454 863 0 520 0 159 NAP49 0 1 142 6 086 653 0 450 0 216 NAP50 0 783 3 508 1 099 0 391 0 752 NAP51 0 1 894 0 1 837 0 966 0 301 NAP52 0 1 441 0 1 201 0 694 0 220 NAP53 0 985 0 238 0 466 0 88 NAP54 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP55 3 054 1 671 0 1 690 0 304 0 666 NAP56 5 663 1 850 0 1 253 0 813 0 420 NAP57 5 913 1 505 0 1 057 0 389 0 89 NAP58 736 1 685 0 1 673 4 981 606 0 117 NAP59 0 1 655 0 589 1 326 420 0 240 NAP60 0 574 0 478 0 130 0 0 NAP61 0 1 132 0 889 0 391 0 254 NAP62 0 800 2 415 552 0 314 0 31 NAP63 0 542 6 342 904 0 680 0 11 NAP64 5 404 1 563 0 738 0 816 0 17 NAP65 2 138 1 841 0 1 258 0 207 791 147 NAP66 0 0 0 0 0 0 1 703 0 NAP67 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP68 0 1 726 0 769 0 1 103 0 210 NAP69 0 1 176 1 603 562 0 228 0 62 NAP70 0 1 230 5 948 597 0 278 0 54 NAP71 0 2 149 0 631 1 906 518 0 348 NAP72 0 348 0 651 3 226 534 0 309 NAP73 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP74 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP75 0 1 012 0 839 0 645 0 644 NAP76 2 529 2 102 0 1 671 0 331 0 445 NAP77 5 685 1 574 0 937 0 639 0 268 NAP78 3 010 1 774 3 249 1 209 0 393 0 37 NAP79 0 920 3 106 809 0 469 2 686 1 658 NAP80 0 0 0 0 0 0 2 305 0 14

9. táblázat 11253 40293 44143 40953 be ki be ki be ki be ki NAP81 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP82 0 1 246 0 1 613 0 797 0 1 339 NAP83 0 1 024 0 1 470 0 432 0 198 NAP84 0 1 655 0 1 326 0 630 0 265 NAP85 2 762 2 245 0 1 735 0 895 0 257 NAP86 6 140 2 126 0 1 780 0 873 0 412 NAP87 1 205 184 0 89 1 429 22 0 32 NAP88 0 0 0 0 91 0 0 0 NAP89 0 2 328 0 1 801 0 572 0 80 NAP90 0 1 469 0 1 145 3 487 737 0 132 NAP91 0 4 756 0 1 284 0 257 3 800 54 NAP92 0 1 297 4 700 1 064 0 637 0 351 NAP93 3 638 1 202 4 122 805 0 654 0 273 NAP94 1 624 0 0 0 2 581 0 0 0 NAP95 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP96 0 1 056 0 1 115 0 447 0 129 NAP97 11 1 414 0 801 0 828 0 137 NAP98 6 389 780 0 1 862 0 596 0 499 NAP99 1 157 1 562 0 1 456 0 902 0 334 NAP100 0 1 139 2 415 2 133 0 467 0 187 NAP101 0 0 5 276 0 0 0 0 0 NAP102 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP103 0 1 609 0 1 624 0 589 0 52 NAP104 0 976 0 1 886 0 379 0 134 NAP105 0 1 097 0 928 3 433 683 0 129 NAP106 3 113 2 649 0 1 121 1 627 629 0 56 NAP107 5 829 2 333 0 674 0 666 0 72 NAP108 0 260 0 32 0 206 0 18 NAP109 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP110 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP111 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP112 0 1 352 0 943 0 756 0 121 NAP113 2 675 1 570 0 1 298 0 601 0 128 NAP114 2 328 1 623 2 056 537 0 453 0 81 NAP115 0 1 083 1 722 271 97 184 2 485 303 NAP116 0 0 0 0 2 415 0 0 0 NAP117 0 1 185 0 1 261 0 473 0 345 NAP118 0 1 045 0 854 0 367 0 83 NAP119 2 749 1 822 0 1 349 0 436 0 49 NAP120 4 814 1 054 1 375 2 309 0 381 0 56 NAP121 0 1 815 3 647 332 0 678 0 347 NAP122 0 0 0 0 28 0 0 0 15

10. táblázat 33242 44418 16753 33022 be ki be ki be ki be ki NYITÓ 9 1 687 3 442 2 091 NAP1 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP2 1 180 89 0 0 0 358 0 126 NAP3 0 449 0 303 0 267 0 261 NAP4 0 102 0 0 0 43 0 24 NAP5 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP6 1 185 333 0 0 0 474 0 254 NAP7 0 606 0 303 0 182 0 363 NAP8 0 452 0 0 0 202 0 296 NAP9 0 144 0 303 0 351 0 111 NAP10 0 157 1 242 0 0 601 0 188 NAP11 2 378 0 0 0 0 0 0 0 NAP12 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP13 0 204 0 206 0-252 0 63 NAP14 0 500 0 0 596 93 0 226 NAP15 0 464 0 0 1 928 117 0 146 NAP16 0 262 0 303 0 211 0 19 NAP17 0 219 0 303 0 235 2 510 97 NAP18 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP19 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP20 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP21 0 118 0 0 0 27 0 131 NAP22 0 144 0 390 0 81 0 97 NAP23 0 317 0 271 0 340 0 377 NAP24 0 10 0 0 0 199 0 161 NAP25 3 558 0 0 0 0 0 0 0 NAP26 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP27 0 102 0 195 0 194 0 85 NAP28 0 132 0 0 0 129 0 62 NAP29 0 121 0 0 0 145 0 76 NAP30 0 84 0 0 0 38 0 38 NAP31 0 613 0 65 0 1 008 1 202 371 NAP32 0 0 0 0 0 0 1 316 0 NAP33 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP34 0 96 0 0 0 40 0 51 NAP35 0 45 0 0 0 408 0 30 NAP36 0 119 0 0 314 96 0 107 NAP37 0 56 0 286 2 191 101 0 62 NAP38 0 10 2 505 0 0 194 0 15 NAP39 2 354 0 0 0 0 0 0 0 NAP40 0 0 0 0 0 0 0 0 16

11. táblázat 33242 44418 16753 33022 be ki be ki be ki be ki NAP41 0 83 0 0 0 140 0 26 NAP42 0 115 0 0 0 211 0 83 NAP43 0 163 0 303 0 118 0 137 NAP44 0 50 0 606 0 114 0 48 NAP45 0 92 0 303 271 195 0 75 NAP46 0 0 0 0 3 552 0 0 0 NAP47 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP48 0 78 0 606 0 92 0 95 NAP49 0 76 0 411 0 148 0 106 NAP50 0 130 574 303 0 78 0 153 NAP51 0 142 1 935 292 0 230 0 166 NAP52 3 097 147 0 0 0 105 2 514 131 NAP53 467 71 0 303 0 34 0 52 NAP54 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP55 0 478 0 0 0 149 0 472 NAP56 0 465 0 0 0 144 0 469 NAP57 0 179 0 0 0 108 0 190 NAP58 0 189 0 0 0 139 0 503 NAP59 0 441 0 303 3 097 69 0 135 NAP60 0 32 0 0 1 961 11 0 11 NAP61 0 163 0 87 0 193 0 259 NAP62 0 130 0 0 0 64 0 168 NAP63 0 70 0 0 0 89 0 178 NAP64 0 102 0 0 0 112 0 99 NAP65 0 124 0 0 0 76 0 79 NAP66 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP67 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP68 0 169 0 0 0 92 0 168 NAP69 0 371 0 0 0 205 0 399 NAP70 0 89 0 606 0 95 0 133 NAP71 0 363 2 505 303 0 111 0 255 NAP72 0 110 0 606 0 90 0 94 NAP73 0 0 0 0 0 0 2 511 0 NAP74 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP75 0 123 0 303 0 670 0 137 NAP76 0 24 0 303 0 86 0 412 NAP77 0 486 0 444 0 467 0 263 NAP78 0 207 0 877 0 623 0 155 NAP79 0 60 0 557 0 39 0 285 NAP80 0 0 0 0 0 0 0 0 17

12. táblázat 33242 44418 16753 33022 be ki be ki be ki be ki NAP81 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP82 0 405 0 0 0 84 0 36 NAP83 0 66 0 0 0 33 0 85 NAP84 0 621 1 819 1 213 0 213 0 141 NAP85 0 473 763 0 0 166 0 241 NAP86 0 257 0 303 0 58 0 233 NAP87 0 11 0 0 0 0 0 16 NAP88 2 354 0 0 0 0 0 0 0 NAP89 0 131 0 0 0 52 0 133 NAP90 0 41 0 606 0 39 0 56 NAP91 0 316 0 0 0 56 0 199 NAP92 0 186 0 303 0 241 0 270 NAP93 0 130 0 0 0 60 0 85 NAP94 0 0 0 0 0 0 1 581 0 NAP95 0 0 0 0 0 0 911 0 NAP96 0 160 0 0 0 45 0 158 NAP97 0 106 0 0 0 34 0 235 NAP98 0 113 0 0 0 47 0 172 NAP99 0 226 3 043 606 0 40 0 255 NAP100 0 294 3 222 0 0 77 0 204 NAP101 953 0 0 0 0 0 0 0 NAP102 1 441 0 0 0 0 0 0 0 NAP103 0 511 0 0 0 88 0 562 NAP104 0 150 0 0 0 42 0 206 NAP105 0 305 0 130 0 64 0 199 NAP106 0 427 0 0 0 226 0 506 NAP107 0 202 0 0 0 138 0 257 NAP108 0 26 0 0 0 120 0 26 NAP109 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP110 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP111 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP112 0 167 0 238 0 43 0 130 NAP113 0 241 0 65 0 176 0 240 NAP114 0 83 0 0 0 72 0 86 NAP115 0 22 0 303 0 11 0 43 NAP116 0 0 0 0 0 0 0 0 NAP117 0 32 0 238 0 61 0 59 NAP118 0 595 0 0 849 13 1 801 607 NAP119 1 181 6 0 0 0 241 0 28 NAP120 0 280 0 0 0 432 0 306 NAP121 0 31 0 260 0 259 0 29 NAP122 0 0 0 0 0 0 0 0 18

3.3 Egyéb felhasználásra kerülő adatok meghatározása A raktárak kihasználtságának pontos modellezéséhez szükség van a fennmaradt 39 termék termelési adataira is. Ezekből összesen 25 olyan termékcsoport van, amelyekből gyártottak a szezonban, vagy a szezon elején rendelkeztek kezdőkészlettel, a kieső 14 termékcsoport nem rendelkezett semmilyen befolyásoló adattal, így a feladat szempontjából elhagyható volt. Az itt taglalt 25 termékcsoport szezonális gyártási adatait a 13. táblázat, szezonális kiszállítási adatait a 14. táblázat mutatja. 13. táblázat Azonosító 38753 33088 44429 23353 44704 Szezonális gyártás 12828 13164 10835 11073 9889 Azonosító 33209 33231 44330 11737 11275 Szezonális gyártás 8815 8140 8518 5567 4738 Azonosító 33055 44462 18953 24805 44077 Szezonális gyártás 5534 5300 3816 2021 3117 Azonosító 44539 33220 14553 24453 Szezonális gyártás 1590 1116 855 698 Azonosító 33165 44154 44605 44506 44561 44627 Csak kezdőkészlet 71 47 137 2857 1675 283 14. táblázat Azonosító 38753 33088 44429 23353 44704 Szezonális kiszállítás 10 153 10 958 9 101 9 307 9 605 Azonosító 33209 33231 44330 11737 11275 Szezonális kiszállítás 8 441 6 964 7 970 5 695 0 Azonosító 33055 44462 18953 24805 44077 Szezonális kiszállítás 4 857 4 862 3 322 1 441 2 858 Azonosító 44539 33220 14553 24453 Szezonális kiszállítás 1 559 1 031 855 442 Azonosító 33165 44154 44605 44506 44561 44627 Csak kezdőkészlet 12 54 2 2 112 942 283 19

4. A szimuláció Ez a fejezet a szimulációkról szól általánosságban, valamint a szimuláció létrehozásához szükséges lépések bemutatásáról. A majd elkészítendő szimulációban az egyszerűbb használhatóság érdekében minden vizsgált termékcsoporthoz egy saját azonosító lett rendelve. Az eredeti azonosítókat és azok programbeli megfelelőjét a 15. táblázat tartalmazza. Eredeti megnevezés Programbeli azonosító Eredeti megnevezés Programbeli azonosító Eredeti megnevezés Programbeli azonosító 15. táblázat Eredeti megnevezés Programbeli azonosító 11253 s001 38753 s009 11737 s017 33220 s025 40293 s002 33088 s010 11275 s018 14553 s026 44143 s003 44429 s011 33055 s019 24453 s027 40953 s004 23353 s012 44462 S020 33165 s028 33242 s005 44704 s013 18953 s021 44154 s029 44418 s006 33209 s014 24805 s022 44605 s030 16753 s007 33231 s015 44077 S023 44506 s031 33022 s008 44330 s016 44539 S024 44561 s032 44627 s033 4.1 A szimulációkról általánosan A szimuláció nem más, mint egy rendszer modellezése annak minden dinamikus folyamatával együtt, melyen a későbbiekben különféle kísérleteket lehet végezni. Célja olyan eredmények szolgáltatása, melyeket később át lehet ültetni a való világba. Célszerű olyan esetekben alkalmazni, ahol a tényleges megvalósítás túl nehézkes vagy túl költséges lenne. A szimuláció lehetőséget nyújt egy folyamat bemutatására, a bekövetkezett változások rögzítésére és ezek kiértékelésére. 20

Szimulációk készítése során számos hibába lehet botlani. Fontos, hogy a leírások és megadott paraméterek pontosak legyenek, ellenkező esetben a szimuláció hamis eredményeket fog szolgáltatni, ezáltal teljesen célját veszti. Készítés során ügyelni kell a végletek kerülésére. Egy túlzóan részletekbe menő szimuláció olyan paraméterekkel és esetekkel is foglalkozhat, amelyek a feladat szempontjából irrelevánsak, míg a túlságosan leegyszerűsített szimulációk használhatatlan eredményeket adnak. A szimulációk alkalmazhatóak meglévő folyamatok vizsgálatára, lehetséges jövőbeli folyamatok tervezésére, optimalizálásra vagy rendszerek irányítására, kulcs szerepüket jól mutatja, hogy nagyméretű és bonyolult anyagáramlási rendszerek vizsgálata hatékonyan elvégezhető segítségükkel. A szimulációs modellek strukturálódását a 4. ábra mutatja. 4. ábra Szimulációs modellek strukturálódása [4] 21

4.2 Kiindulási pont Első lépésben meg kellett határozni, hogy a feladat milyen szimulációs modellek vizsgálatát teszi szükségessé: 1) A jelenleg érvényben lévő raktározási rendszert szimuláló, alapadatokkal dolgozó modell. 2) A jelenleg érvényben lévő raktározási rendszert szimuláló modell, feltételezve egy tíz százalékos növekedést mind a termelésben, mind a kiszállításban. 3) Módosított rakodóterülettel rendelkező, alapadatokkal dolgozó modell, ahol két nagyobb raktár az ABC elemzésben meghatározott nyolc termék tárolására van lefoglalva, 187-es nagyságú, de ezáltal kevesebb rakterülettel rendelkezik, míg a kisebb raktárak változatlan nagyságú rakterületekkel a kisebb volumenű termeléseket tárolják. 4) Egy tíz százalékos termelési és szállítási növekedést feltételező adatokkal dolgozó modell, ahol a két nagyobb raktár az ABC elemzésben meghatározott nyolc termék tárolására van lefoglalva, 187-es nagyságú, de ezáltal kevesebb rakterülettel rendelkezik, míg a kisebb raktárak változatlan nagyságú rakterületekkel a kisebb volumenű termeléseket tárolják. 5) A jelenleg érvényben lévő raktározási rendszer modellje, mely csak az ABC elemzésben meghatározott termékeket raktározási igényét szimulálja olyan módosított gyártási paraméterekkel, mely minimalizálja az egyszerre raktározott mennyiséget. 6) Módosított rakodóterülettel rendelkező modell, mely csak az ABC elemzésben meghatározott termékeket raktározási igényét szimulálja olyan módosított gyártási paraméterekkel, mely minimalizálja az egyszerre raktározott mennyiséget.. 7) Jelenlegi raktározási rendszer modellje, mely az ABC elemzésben meghatározott termékeket módosított gyártási paraméterekkel, a többi vizsgált terméket alapadatokkal szimulálja. 22

A módosított gyártási paraméterek meghatározásához az alábbiakat kell figyelembe venni: - Amennyiben egy nap több terméktípus kerül legyártásra, úgy számításba kell venni a gyártósorok átállási idejét. Ezek alapján egy nap legfeljebb három különböző terméktípust célszerű gyártani. - A 7-12. táblázatok alapján megállapítható, hogy o Egy nap maximális termelése egy termék gyártása esetén kb. 6500 hektoliter, kettő és három termék gyártása esetén kb. 5800 hektoliter. o A gyártott terméktípusok számától függően egy termék maximum legyártható mennyisége egy nap: 1 termék esetén 6500 hl 2 termék esetén 4000 hl 3 termék esetén 2600 hl A módosított gyártási paraméterek meghatározásához a fentebb taglalt feltételek felhasználásra kerültek, az új értékek az eredeti kiszállítási igények kielégítésére lettek méretezve. Az új adatok meghatározásánál a fő cél az volt, hogy adott termék a lehető legkevesebb időt töltse raktáron. A módosított paramétereket az 9.1-9.3 függelék tartalmazza. A szimuláció az eddig meghatározott adatok alapján elkészíthető. A feladatot figyelembe véve a program elkészítéséhez egy logisztikai és termelési feladatokra specializálódott fejlesztői környezetre, a Plant Simulation 8.1-re esett a választás, melyet a logisztika tanszéken is alkalmaznak. 23

5. Plant Simulation A Siemens által fejlesztett Tecnomatix Plant Simulation gyártási, anyagáramlási és logisztikai műveletek modellezését, szimulálását és elemzését megvalósító program. Diszkrét esemény orientált szimulátor, vagyis az időben előrehaladó rendszer eseményeinek csak bizonyos diszkrét pillanatait vizsgálja, például ha egy munkadarabot létrehoz egy forrás vagy a munkadarab elér egy raktárt. Ezeket az eseményeket lépésről lépésre dolgozza fel, az események között eltelt idő alapértelmezett esetben nem kerül szimulálásra.[2] A Plant Simulation rengeteg beépített objektumot biztosít az anyagáramlási folyamatok modellezéséhez, azonban ez nem mindig elegendő. Bizonyos esetekben szükség van a meglévő objektumok viselkedésének és működésének megváltoztatására, melyhez a Plant Simulation a saját objektum orientált nyelvét, a SimTalkot szolgáltatja. Objektum orientált nyelvként a SimTalk az alábbiakat biztosítja: - öröklődés - polimorfizmus - komplex struktúrák létrehozása A program lehetőséget biztosít az adatok importálására és exportálására különféle formátumokban, pl. Excel, Access, SAP. A Plant Simulation modellfájlokat használ a szimulációk készítéséhez és tárolásához. Minden modellfájl tartalmazza a Class Library-t, amely nem más mint a Plant Simulation beépített objektumai hierarchikus faszerkezetbe rendezve. A szimulációs igényeknek megfelelően a struktúra bővíthető, komplexebb modellek esetén a beépített objektumokból egyszerűen lehet leszármazott osztályokat készíteni. 24

A Plant Simulation az objektumokat hét fő csoportba rendezi: 1) MaterialFlow: anyagáramlási folyamatokat reprezentáló és elősegítő objektumok, mint a Source, Drain, SingleProc, Line, Store, EventController, Interface stb, 2) Resources: emberi erőforrásokat modellező objektumok, mint az operátor, gyalogos útvonal, munkaterület, stb, 3) InformationFlow: információ kijelzésére és rögzítésére szolgáló objektumok, mint az adattáblák, változók, metódusok, stb, 4) UserInterface: felhasználói élmény segítését szolgáló objektumok, pl. felugró ablakok, grafikonok, 5) MUs: mozgó egységek, melyek munkadarabokat, járművet, stb jelképeznek, 6) Tools: különböző folyamatelemzést segítő objektumok, 7) Models: a Frame objektumot tartalmazza. A szimulációk alapja a Frame objektum, melyre fel lehet helyezni a modellhez szükséges további objektumokat. A szimulációt a Frame objektumban elhelyezett EventControllerrel, azaz eseményvezérlővel lehet elindítani és megállítani. Az alap fa szerkezetben tetszőleges hierarchiájú saját struktúra hozható létre. 5.1 A modell elkészítése Az adatok felhasználása előtt először azokat át kellett alakítani a megfelelő egységre. Az előző fejezetekben már meghatározásra került, hogy a Store-okba raklapozott termékek kerülnek raktározásra, egy raklap kapacitása pedig 7,68 hektoliter. A napi termelt és kiszállított mennyiséget elosztva a raklap kapacitással kiszámíthatóak azok az adatok, melyekkel a szimuláció már dolgozhat. A szimuláció az egyes MU-k Store-ba helyezésének vagy Store-ból kivételének az idejét nem veszi figyelembe, a modell szempontjából csak a gyártási napok és kiszállítási napok fontosak. Ebből az okból kifolyólag a forrás és raktár közötti távolságok jelentősége 25

elhanyagolható, a raktározási sorrendet a FlowControl és a Store-ok bekötési sorrendje határozta meg. 5.1.1 Metódusok A Plant Simulation lehetőséget biztosít saját programrészletek kidolgozására, melyeket a Method object felhelyezéséfel érhetünk el. A Methodok a Plant Simulation beépített nyelvét, a SimTalkot használják. A metódusok segítségével különböző objektumok beépített vagy a programozó által definiált attribútumait lehet írni vagy olvasni, ezáltal a különböző objektumok viselkedése szinte teljesen átszabható. A metódusok segítségével lekezelhetőek olyan események és viselkedések, melyekre egyébként a beépített objektumok nem, vagy csak igen nehézkesen nyújtanak megoldást. A forráskód közvetlenül abban a Method objektumban tárolódik melyben megírták, később a metódus neve alapján lehet hivatkozni rá. A modell elkészítése előtt meg kellett vizsgálni, hogy milyen objektumokra lesz szükség. Magától értetődik, hogy egy raktár szimulálásához szükség van egy Source-ra, amely biztosítja az újabb MU-k beérkezését, a szimulációhoz szükséges mennyiségű Store-ra, melyben az MU-kat tárolni lehet, és egy FlowControl-ra, mely a Store-ok között az MU-k szétosztását biztosítja. A Store-oknak nincs külön MU továbbítási stratégiájuk, ezt egy külön metódussal kellett megoldani. A Store-ok lepakolásához szükség volt egy exit elnevezésű SingleProc-ra. A SingleProc nem más, mint egy feldolgozó egység, általános feladata az MU-k fogadása, feldolgozása majd továbbítása, így legfontosabb paramétere a feldolgozási idő. A szimulációban a kilépésre felhasznált SingleProc feldolgozási ideje nulla, a szimuláció szempontjából nem volt fontos a kiszállítási események hossza. A Source-ok MU generálási beállítására több lehetőség is van: - megadott időközönként generál - megadott mennyiséget generál - trigger hatására generál - tábla alapján generál 26

A szimuláció szempontjából a legmegfelelőbb a tábla alapján történő generálás volt. Ehhez csupán egy TableFile objektumra volt szükség, melyet a Source automatikusan formázott, ez után egyszerűen bele lehetett importálni vagy másolni az Excel táblázatból szükséges adatokat. Ezeknek a tábláknak tartalmazniuk kell a létrehozás idejét, a létrehozandó objektumot és a mennyiséget. A szimulációban nyolc külön forrás található az ABC elemzésben meghatározott termékekre és egy összesített a többire. Ennek oka, hogy a források ciklikusan generálják az MU-kat, egyszerre mindig csak egyet, így a vizsgálandó nyolc termék esetén célszerű volt, hogy azok versenyezzenek egymással és megpróbálják elfoglalni egymás elől a szabad raktárhelyeket, míg a maradék 25 termék szerepe mindössze a hely foglalása volt. 27

6. A program felépítése és működése Ez a fejezet a program részletes működését mutatja be, melyben kitér a program elkészítése során meghozott döntések magyarázatára. Első lépésként az MU-k megfelelő elhelyezését kellett megoldani. Bár a FlowControl rengeteg lehetőséget biztosít az MU-k továbbítására, saját metódusra volt szükség a helyes raktározás biztosításához. A metódus forráskódja az 5. ábrán látható 5. ábra: Eloszto_v6 metódus A metódus alapján a FlowControl minden egyes hozzá tartozó raktárnak ellenőrzi a telítettségi állapotát. A helyes megvalósítás érdekében először ellenőrzi, hogy tartalmaz-e már MU-t, majd utána ellenőrzi, hogy üres-e. Ha üres, akkor elhelyezi benne az MU-t, és a Store egyik felhasználó által definiált attribútumát, a TaroltTipust beállítja az MU nevére ezzel megvalósítva, hogy a Store-ba csak az azonos nevű MU-k kerülhessenek bele. 28

A Store-ok lepakolását egy külön időzítő segítségével kellett megoldani. Az időzítő lényegében egy 0 feldolgozási idejű SingleProc, melyre a hozzá tartozó Source a megadott kiszállítási táblázat alapján minden nap 23. órájában ráküld egy MU-t. A TimerProc nevezetű SingleProc-ra beállított Observer segítségével került megvalósításra az időzítő mechanizmus. Az Idozito nevű metódus folyamatosan figyeli a TimerProc objektumot, és csak akkor fut le, ha a TimerProc foglalt jelzést ad. Az időzítő felépítését az 6. ábra tartalmazza. 6. ábra: Időzítő Az időzítő több funkció több metódust is meghív lefutásakor. Amennyiben megkapja a foglalt jelet, lefuttatja aznapra a Store-ok relatív kihasználtságát rögzítő metódust, majd meghívja a PakolasValaszto és LepakolMeghivo metódusokat, majd a végén a FIFOCheck metódust. A konzolon kijelzi az aznapi kiszállított mennyiséget. Az időzítő metódus forráskódját a 7. ábra tartalmazza. 7. ábra: Idozito metódus 29

A PakolasValaszto és a LepakolMeghivo a helyes lepakolásért felelős metódusok. Külön táblázat alapján történő Store ürítés nincs, ezt a PakolasValaszto valósítja meg. Minden nap átadja egy globális változónak az aznap lepakolásra váró terméktípus mennyiségét. A LepakolMeghivo a 33 termékre vonatkozó LepakolS001 LepakolS033 metódus könnyebb meghívására lett létrehozva. A meghívott Lepakol metódus először mindig ellenőrzi, hogy az exit üres-e, és amennyiben igen, akkor kezdi meg működését. Ellenőrzi, hogy a raktárban az általa lepakolt típus található-e, és ha igen, akkor kimozgat egyet exitre, a hozzá tartozó globális változót pedig csökkenti eggyel. Ha a globális változó eléri a nullát, akkor átadja a vezérlést a következő Lepakol metódusnak. Az egyik lepakoló metódus forráskódját a 8. ábra tartalmazza. 8. ábra: LepakolS001 metódus A FIFOCheck biztosítja, hogy a már megkezdett de még nem telített rakterületekre másnap nem halmoznak rá ugyanolyan típusú, de újabb gyártású terméket. Amennyiben a Store-ban maradt termék mennyisége meghaladja a Store kapacitásának tíz százalékát, úgy a metódus lezárja a Store-t annak kiürüléséig. Forráskódját a 9. ábra tartalmazza. 30

9. ábra: FIFOCheck metódus Store-ok lepakolásánál fontos figyelembe venni, hogy a szimuláció csak az MU-k mozgására lépteti tovább a programot. Ebből kifolyólag az exit pont exit controljának meg kellett adni a storeki nevezetű metódust, mely szimplán meghívja az összes lepakoló metódust, amikor egy MU áthalad rajta. Mivel a szimulációban alapesetben akár 189 egyedi Store is jelen lehet, így célszerű volt a Store-okat raktáranként Frame-ekbe rendezni a könnyebb kezelhetőség és jobb átláthatóság érdekében. Egy raktár Frame felépítésének részletét a 10. ábra tartalmazza. 10. ábra: Store Frame felépítése A raktár Frame-eket a fő Frame-mel Interface-ek segítségével lehet összekapcsolni, mely során lényegében egy vagy több ki és bemeneti pont kerül meghatározásra. Ebben az átrendezett verzióban minden egyes raktár Frame-be került egy raktározási rendszernek 31

megfelelő FlowControl, míg a raktár Frame-be vezető FlowControl esetén elég volt a Start at successor 1 nevezetű beállítás, melynél mindig a legelső szabad csatornán küldi tovább az MU-t. Arra az esetre, amikor a termelés túllépi a raktárkapacitást és szükség van a közlekedési utak lezárására, az auxraktar nevű raktár Frame kerül felhasználásra. Sorrendben ez a legutolsó raktár, így ide csak abban az esetben kerül áru, ha az őt megelőző többi raktár már megtelt. A szimulációk készítésénél az alap raktározási rend alapadatokkal és megnövelt adatokkal történő szimulálása a fenti metódusokon és megvalósításokon kívül nem igényel többet a működőképes állapothoz. Azokban a szimulációkban, ahol a nagyobb volumenű termékek a két nagyobb, a kisebb volumenű termékek pedig a két kisebb raktárba kerülnek, enyhe módosításokra volt szükség. A kisebb volumenű termékek elosztásához szükség volt egy külön FlowControlra, ebből adódóan pedig az alapesetben csak egy bemeneti Interface-el rendelkező raktár Frame-ekbe el kellett helyezni egy újabb Interface-t, melyre az új FlowControlt kellett kötni. A kiegészítő raktár feltöltése esetén szükség volt a Frame-en belül egy újabb FlowControlra, mely a kis volumenű termékeket csak a kisebb raktárak kiegészítő rakterületeire irányította. A szimuláció a könnyebb átláthatóság érdekében minden fontosabb adatot és információt kijelez. A raktárakat megnyitva megtekinthető a bennük található Store-ok tartalma és a Store-onkénti letárolt mennyiség. Az aznapi lepakolandó mennyiséget a LepakolandoS001 LepakolandoS033 nevezetű globális változók jelzik ki, továbbá minden lepakolást követően kiírásra kerül a konzolra az aznap lepakolt termékek típusa és mennyisége. A szimuláció átláthatóbb módosítását a fő Frame-ben található RaktarBeallito metódus valamint a raktár Frame-enkénti RaktarSzamBeallito metódus teszi lehetővé, melyek segítségével egy helyről lehet állítani a Store-ok kapacitását, valamint a raktárankénti Store-ok darabszámát. 32

A Plant Simulation biztosít beépített metódusokat is. Ezek egyike a Reset metódus, mely automatikusan meghívódik a szimuláció újraindításánál. A megfelelő futás biztosítása érdekében a programban létrehozott Reset metódus többek között nullázza a Lepakolando globális változók értékét, a raktárak tartalmát kiíró változókat és törli a Store-ok kihasználtságát rögzítő táblázat, a TableRelOcc tartalmát. Az EventController-el megadható a szimuláció sebessége, melyben egy csúszka segítségével lehet előre definiált sebességeket, vagy a Real Time checkbox kipipálásával a valós idő múlásának többszörösét beállítani. A szimulációban a gyártás minden egész nap zajlik le, az aznapi lerakodás adott nap 23. órájára lett beállítva. A szimuláció működésének jobb átláthatósága érdekében a valós idő 30.000-szerese lett beállítva sebességnek, mely elegendő időt biztosít a szimuláció futás közbeni megfigyelésére, azonban nem nyújtja el túlzottan a futásidőt. További lehetőség a szimuláció animáció nélküli futtatása, mely növeli a lefutás sebességét. A szimulációt az EventController megnyitásával, majd ott a Start gomb megnyomásával lehet futtatni, vagy bármelyik programbeli Frame eszközlécében megtalálható zöld Start/Stop nyíllal. Az elkészített program egyik változatáról egy képernyőkép a 11. ábrán tekinthető meg. Ezek megvalósításával a szimulációk futásra készen állnak. 33

11. ábra a program modellje 34

7. Szimulációk eredménye Ebben a fejezetben ismertetésre kerülnek a szimulációk eredményei. A Plant Simulation lehetőséget biztosít a beépített Chart objektumokkal grafikonok használatára, melyeket valós időben módosít és frissít, azonban a feladat szempontjából nem volt kiemelkedő fontosságú az aktuális adatok valós időben történő megjelenítése. Az adatok mennyiségére való tekintettel minden egyes szimuláció eredménye egy Excel dokumentumba lett exportálva, mely gyorsabb és átláthatóbb felületet biztosít az adatok kezeléséhez. A Plant Simulation lehetőséget biztosít a saját beépített TableFile objektimainak Excelbe történő exportálására a File > Save Excel File menüpontban. Mindegyik szimulációban a TableRelOcc nevezetű TableFile tartalmazza a rögzített adatokat és az került lementésre. A kihasználtsági kimutatás minden egyes egyedi Store-ra elkészült, azonban tekintettel a Store-ok jelentős számára, ezekből csak kettő kerül bele a szakdolgozatba példa gyanánt. A következő alpontokban az egyes szimulációk raktárankénti kimutatásaira kerül sor. 35

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 Dobozos késztermék raktározásának 7.1 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása alap adatokkal A mellékelt 12. ábrán a négy raktár időközi kihasználtsága, 16. táblázatban az átlagos, maximum és minimum kihasználtsága látható. 16. táblázat Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxraktár Átlag 57,61 41,89 21,14 0,41 0,00 Maximum 81,42 48,14 34,64 0,78 0,00 Minimum 53,21 18,46 0,00 0,00 0,00 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxraktár 20,00 10,00 0,00 12. ábra: raktárak kihasználtsága alapadatokkal, 121-es rakodóterületekkel. 36

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 Dobozos késztermék raktározásának 7.2 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása tíz százalékos termelési és kiszállítási növekedés feltételezésével A mellékelt 13. ábrán a négy raktár időközi kihasználtsága, 17. táblázatban az átlagos, maximum és minimum kihasználtsága látható. 17. táblázat Raktár 1 Raktár 2 Raktár 3 Raktár 4 auxraktár Átlag 62,49 46,75 24,13 1,24 0,00 Maximum 82,87 50,24 38,80 2,82 0,00 Minimum 58,77 32,74 0,00 0,00 0,00 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxraktár 20,00 10,00 0,00 13. ábra raktárak kihasználtsága megnövelt adatokkal, 121-es rakodóterületekkel. 37

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 Dobozos késztermék raktározásának 7.3 Módosított raktározási rendszer az ABC elemzésben meghatározott termékek tárolására szolgáló külön raktárakkal, alapadatok felhasználásával A mellékelt 14. ábrán a négy raktár időközi kihasználtsága, a 18. táblázatban az átlagos, maximum és minimum kihasználtsága látható. 18. táblázat Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxraktár Átlag 44,86 2,79 49,22 34,06 2,77 Maximum 49,10 6,89 64,47 41,93 5,16 Minimum 39,22 0,00 45,03 12,90 0,00 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxraktár 20,00 10,00 0,00 14. ábra raktárak kihasználtsága alapadatokkal, Raktár 1 és 2 187-es rakodóterületekkel, a többi raktár alap 121-es rakodóterülettel. 38

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 Dobozos késztermék raktározásának 7.4 Módosított raktározási rendszer az ABC elemzésben meghatározott termékek tárolására szolgáló külön raktárakkal, tíz százalékos gyártási és kiszállítási növekedést feltételezve A mellékelt 15. ábrán a négy raktár időközi kihasználtsága, a 19. táblázatban az átlagos, maximum és minimum kihasználtsága látható. 19. táblázat Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxraktár Átlag 48,74 4,93 53,50 37,08 3,98 Maximum 52,86 10,87 67,14 43,39 7,37 Minimum 43,12 0,00 49,20 18,11 0,00 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxraktár 20,00 10,00 0,00 15. ábra raktárak kihasználtsága megnövelt adatokkal, Raktár 1 és 2 187-es rakodóterületekkel, a többi raktár alap 121-es rakodóterülettel. 39

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 Dobozos késztermék raktározásának 7.5 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása, mely az ABC elemzésben meghatározott termékek módosított gyártási paramétereinek raktározási igényeit vizsgálja A mellékelt 16. ábrán a négy raktár időközi kihasználtsága, a 20. táblázatban az átlagos, maximum és minimum kihasználtsága látható. 20. táblázat Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxraktár Átlag 21,44 0,00 0,00 0,00 0,00 Maximum 48,74 0,00 0,00 0,00 0,00 Minimum 16,83 0,00 0,00 0,00 0,00 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxraktár 20,00 10,00 0,00 16. ábra raktárak kihasználtsága módosított gyártási paraméterek alapján 121-es rakodóterülettel 40

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 Dobozos késztermék raktározásának 7.6 Módosított raktározási rendszer szimulálása, mely az ABC elemzésben meghatározott termékek módosított gyártási paramétereinek raktározási igényeit vizsgálja A mellékelt 17. ábrán a négy raktár időközi kihasználtsága, a 21. táblázatban az átlagos, maximum és minimum kihasználtsága látható. 21. táblázat Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxraktár Átlag 20,81 0,00 0,00 0,00 0,00 Maximum 47,30 0,00 0,00 0,00 0,00 Minimum 16,33 0,00 0,00 0,00 0,00 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxraktár 20,00 10,00 0,00 17. ábra raktárak kihasználtsága módosított gyártási paraméterekkel, Raktár 1 és 2 187- es rakodóterületekkel, a többi raktár alap 121-es rakodóterülettel. 41

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 Dobozos késztermék raktározásának 7.7 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása összes termékre, az ABC elemzésben meghatározott termékeket megváltozott gyártási paraméterrel vizsgálva A mellékelt 18. ábrán a négy raktár időközi kihasználtsága, a 22. táblázatban az átlagos, maximum és minimum kihasználtsága látható. 22. táblázat Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxraktár Átlag 50,43 30,18 1,74 0,00 0,00 Maximum 81,23 36,44 3,12 0,00 0,00 Minimum 45,39 18,46 0,00 0,00 0,00 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxraktár 20,00 10,00 0,00 18. ábra raktárak kihasználtsága 121-es rakodóterületekkel, az ABC elemzésben meghatározott termékek esetén megváltozott gyártási paraméterekkel 42

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121 Dobozos késztermék raktározásának 7.8 Eredmények kiértékelése A 16. és 17. táblázat adataiból látható, hogy a jelenlegi raktározási rend megtartásával tíz százalékos termelési és kiszállítási növekedés esetén a négy raktár kihasználtsága négy százalékkal növekszik, a negyedik raktár kihasználtsága csekély, a kiegészítő raktárhelyek felhasználására nem került sor. Ezekből levonható a következtetés, hogy a jelenlegi rend megtartása mellett a raktárak egy, a tíz százalékot jelentősebben meghaladó gyártási és kiszállításbeli növekedést is megtűrnek, esetleges átszervezés esetén pedig a legkisebb kapacitású raktár felhasználható egyéb, nem dobozos készáru tárolására. A 18. és 19. táblázat adataiból látható, hogy amennyiben a négy raktárból a két nagyobb kapacitású raktár csak az ABC elemzésben meghatározott termékeket tárolhatja, akkor tíz százalékos termelési és kiszállítási növekedés esetén a négy raktár kihasználtsága három százalékkal növekszik, azonban a kisebb raktárak esetén szükség van a kiegészítő rakterületek forgalomtól való elzárására és felhasználására. A lefoglalásra mindkét kisebb raktárban szükség van, a hármas raktár esetén az összes kiegészítő rakterület felhasználásra került, a négyes raktár esetén csak egy. A lefoglalások a szimuláció 35. napjától jelentkeztek. Példaképp hármas raktár első kiegészítő rakterületének kihasználtsága a 19. ábrán látható. 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00.aux.S16.aux.S16 19. ábra hármas raktár első kiegészítő rakterületének kihasználtsági grafikonja 43

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121 Dobozos késztermék raktározásának A jelenlegi raktározási rendszerrel összehasonlítva a második raktár kihasználtsága minimális, a lehetséges 27 rakodási területből mindössze 8 kerül felhasználásra, a legelső berakodás a 49. napon történik. A 20. ábrán a második raktár első rakterületének kihasználtsága látható. 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00.R2.S1.R2.S1 20. ábra második raktár első rakterületének kihasználtsági grafikonja A módosított raktározási rendszer esetében ezek alapján célszerűbb, ha a bruttó 3.276 m 2 -es és bruttó 1.684 m 2 -es raktárak kerülnek 187-es rakodóterületek felosztására, míg a bruttó 2.227 m 2 -es és bruttó 1.800 m 2 -es raktáraknál tartják az alap 121-es rakodóterületeket, így elkerülhető a kiegészítő rakterületek felhasználásának szükségessége, a raktárak kihasználtsága pedig javul. A csak ABC elemzésben meghatározott termékekre vonatkozó, gyártási paraméterek módosítását megcélzó szimulációk eredményei a 20. és 21. táblázat láthatók. A két szimuláció a jelenlegi 121-es és a bővített 187-es rakodóterületek kihasználtságát vizsgálta, célja olyan gyártási paraméterek meghatározása volt, mellyel minimalizálható a bent ragadó raktárkészlet. A 23. táblázatban látható, hogy míg az eredeti gyártási paraméterek esetén leggyakrabban naponta egy termék nagy volumenű gyártása zajlott, addig a módosított gyártási paraméterek leggyakrabban három termék napi szinten történő legyártására is szükség volt. 44

23. táblázat Eredeti gyártási paraméterek Módosított gyártási paraméterek Nincs gyártás 32 24 1 termék gyártása 55 13 2 termék gyártása 32 35 3 termék gyártása 3 50 A szimulációk eredményeivel kapcsolatban a 16. és 17. ábrán látható, hogy csak a nyolc termékre vizsgálva a kihasználtság a kezdőkészlet miatt 48 százalékon kezdődik, majd mindkét esetben 15-19 százalék között megállapodik. A termékeket gyakrabban kellett kisebb mennyiségekben legyártani, az eredeti és módosítás utáni gyártási alkalmak gyakoriságát a 24. táblázat tartalmazza. 24. táblázat Termékazonosító Eredeti gyártási alkalmak Módosított gyártási alkalmak száma száma 11253 35 46 40293 26 37 44143 21 28 40953 9 19 33242 11 28 44418 9 22 16753 9 25 33022 8 28 Azt az esetet vizsgálva, melyben az összes terméket bevonjuk a raktározási igény felmérésébe, azonban az ABC elemzésben meghatározottak esetében alkalmazzuk a módosított gyártási paramétereket látható, hogy bár négy raktár kihasználtsága átlagosan tíz százalékot csökken, a 16. és 22. táblázat adatait figyelembe véve a jelenleg érvényben lévő rendszerhez képest a hármas raktár kihasználtsága jelentős mértékben csökken, négyes raktár teljesen kihasználatlan marad. A három módosított paraméterekkel végzett szimuláció eredményeit figyelembe véve belátható, hogy amennyiben az elkövetkező időszak kiszállítási igénye kellően ismert, úgy a raktározásra felhasználandó területek mértékét is nagymértékben csökkenteni lehet. 45