Обзор

Этот пример показывает промышленную систему, которая использует kanbans, чтобы справиться с производственными действиями. Анализ результатов симуляции подсвечивает проблемы в системе и предлагает способы улучшать ее производительность.

Структура модели

Смоделированная промышленная система включает двух поставщиков деталей и сборочный конвейер. Поставщики деталей используют сырье, чтобы произвести части. Законченные части транспортируются в сборочный конвейер, чтобы произвести конечные продукты. Завершенные продукты поставляются дистрибьюторам, чтобы заполнить производственные заказы.

В верхнем уровне модели:

Циркуляция Kanban

"Kanban" прибывает из японского слова для "вывески". kanban промышленная система является системой получения по запросу, которая определяет ее производство согласно реальному спросу клиентов. Эти системы используют kanbans в качестве сигналов спроса, которые распространяют через промышленную систему, чтобы инициировать и отрегулировать производственные действия, такие как обработка и устройство хранения данных.

Эта модель симулирует циркуляцию двух типов kanbans: вывод kanbans и работает в процессе kanbans.

Циркуляция вывода kanbans для части A моделируется следующими блоками и подсистемами:

Рисунки ниже показывают Части подсистему Поставщика и подсистему Сборочного конвейера.

В процессе моделирования блок пометил Obtain Withdrawal Kanban в Части, подсистема Поставщика должна получить вывод kanban, прежде чем часть A будет транспортирована и сохранена для окончательной сборки. То, когда часть A в устройстве хранения данных используется в окончательной сборке, блок пометил Release Withdrawal Kanban A в подсистеме Сборочного конвейера, выпускает вывод kanban. kanban затем возвращается к блоку, пометил Obtain Withdrawal Kanban, чтобы позволить пополнение части материально-технические ресурсы.

Циркуляция работы в процессе kanbans моделируется тем же способом как вывод kanbans. Например, в Части подсистема Поставщика, блок пометил запросы Obtain Work-in-process Kanban работой в процессе kanban после создания части A. После того, как часть завершена и забрана, блок пометил релизы Release Work-in-process Kanban работой в процессе kanban. kanban затем возвращается к блоку, пометил Obtain Work-in-process Kanban, чтобы позволить производство большего количества части A.

Модель использует Пулы ресурсов, чтобы смоделировать группу kanbans. Чтобы узнать об этом методе, смотрите Распределение ресурсов от Нескольких Пулов.

Пропущенные порядки

kanban промышленная система уменьшает стоимость и отходы путем ограничения материально-технических ресурсов запаса работы в процессе и готовых изделий. Однако, когда спрос на продукт колеблется, отсутствие материально-технических ресурсов может вызвать пропущенные порядки.

Эта модель симулирует пропущенные порядки, вызванные колебаниями сезонного спроса. В Generate Production Orders подсистема, Выходной блок switch пометил Place Orders использование First port that is not blocked как его критерий переключения. В процессе моделирования блок пытается отправить заказ к Assembly Line подсистема. Если материально-технические ресурсы готового изделия пусты, блок пометил Fill Production Order в Assembly Line подсистема не принимает этот порядок. Блок пометил Place Orders затем отбрасывания этот порядок путем передачи его блоку Entity Sink пометили Dropped Orders.

Результаты и отображения

В процессе моделирования Подсистема отображения Данных отображает эти осциллографы, чтобы показать эффективность промышленной системы:

Блок Display на корневом уровне модели обеспечивает числовое представление количества завершенных порядков и количества пропущенных порядков.

Экспериментирование с моделью

(Для использования только с живой моделью)

Используя модель для анализа эффективности

Модель с исходной настройкой представляет kanban промышленную систему значительными потерянными продажами в месяцах, когда спрос на пике. Анализ результатов симуляции предлагает решения решить эту проблему.

Следующие шаги показывают, как решения разрабатываются.

Шаг 1: Запустите симуляцию с помощью исходной настройки. Как показано в рисунках ниже, осциллограф пометил Number of Dropped Orders, указывает, что промышленная система переносит значительные потерянные продажи между днем 90 и днем 150 из года. Сравнение этого результата с осциллографом пометило Product Demand, указывает, что потерянные продажи происходят, когда спрос на продукт на пике.

Шаг 2: Сравнение спроса в пиковый сезон с предоставлением продукта указывает, что сборочный конвейер не предусматривает достаточную производственную возможность. Согласно осциллографу пометил Product Demand (см. фигуру выше), 10 продуктов необходимы ежедневно между днем 90 и днем 150. В отличие от этого, как проиллюстрировано осциллографом пометил Number of Products in Final Assembly (см. рисунок ниже), в тот же промежуток времени, только приблизительно 5 работают каждый день - намного меньше, чем пользующееся спросом количество.

Шаг 3: Дальнейшее наблюдение за результатами симуляции указывает, что материально-технические ресурсы части B недостаточны в пиковый сезон. Как проиллюстрировано осциллографом пометил Number of Part B in Storage (см. рисунок ниже), материально-технические ресурсы пусты в пиковый сезон. Это объясняет несоответствие в производственной возможности во время окончательной сборки - сборочному конвейеру не предоставляют достаточную часть B.

Шаг 4: Результаты симуляции, связанные с частью B, указывают, что использование вывода kanbans для части B является низким в пиковый сезон. Это отображено осциллографом, пометил Number of Part B Withdrawal Kanban in Use показанным на рисунке ниже.

Использование вывода kanbans уменьшается, когда сборочный конвейер запрашивает пополнение, но поставщику деталей не удается ответить на этот запрос вовремя. Это приводит к анализу производственной возможности части B в пиковый сезон года.

Шаг 5: визуальные наблюдения на более ранних шагах предлагают этот количественный анализ:

       Part B demand = 10 /day

       Maximal part B production rate = 12/1.5 = 8 /day

Шаг 6: Сравнение спроса и максимальной производительности части B указывает на несоответствие в производственной мощности. Два возможных решения:

Шаг 7: Чтобы проверить решение 1, реконфигурируйте kanban систему путем увеличения Числа работы в процессе kanbans для параметра части B к 15. Результаты симуляции указывают, что с таким обновлением, пятнадцать бакалавров наук части производятся параллельно (см., что осциллограф пометил Number of Part B in Process ниже). Как обозначено осциллографом пометил Number of Dropped Orders, увеличение частично B предоставление устраняет вхождение пропущенных порядков.

Чтобы проверить решение 2, начинающее с исходной настройки, реконфигурировали производственную возможность путем сокращения Времени, которое требуется, чтобы произвести параметр части B для 1.2 день. С увеличением производственной возможности 10 конечных продуктов ежедневно находятся в блоке (см., что осциллограф пометил Number of Products in Final Assembly ниже). Как проиллюстрировано в осциллографе пометил Number of Dropped Orders ниже, такая производственная возможность может полностью удовлетворить спросу на продукт, приводящему ни к какой потере продаж за год.

Перечисленные выше шаги исследуют первопричину потерянных продаж из-за сезонного колебания спроса на продукт. Количественный анализ предлагает два решения ответить на такие колебания спроса. Симуляция проверяет, что оба решения могут действительно помочь промышленной системе избежать сезонных потерянных продаж.