AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThus, potential delays can be avoided by rescheduling high-risk tasks.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The dynamic nature of production environment makes planning activities difficult. In parallel with the technological advancements, digital twin has been increasingly used in order to offer effective solutions to production processes. This study proposes a simulation-based digital twin scheduling model for production planning in mass production systems. Thus, we aim to propose an innovative and practical approach to production scheduling which is hard to implement on the shop floor. The model is the digital counterpart of the production line and is integrated with real time production data. It considers many production parameters such as raw material stocks, production cycle times, setup times, shifts and break times, maintenance and downtimes. We provide a novel approach by combining process planning and scheduling together. To elaborate how to apply the proposed approach to reality, we present detailed implementation process of the digital twin in a fabric manufacturer textile company and determine production sequences of the jobs for knitting machines. The model makes risk analysis by considering the risk of not delivering the orders on due dates. Thus, potential delays can be avoided by rescheduling high-risk tasks.
Özet
Üretim ortamının dinamik yapısı planlanmayı güçleştirmektedir. Gelişen teknoloji ile birlikte dijital ikiz, üretim süreçlerine etkin çözümler sunabilmek amacıyla artan bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, kitlesel imalat sistemlerinde üretimin planlanması amacıyla simülasyon temelli dijital ikiz ile bir çizelgeleme modeli önerilmiştir. Böylece çözümü zor olan üretim çizelgeleme problemlerine yenilikçi ve uygulanabilir bir yaklaşım önerilmesi amaçlanmıştır. Üretim hattının bir kopyası olan ve gerçek zamanlı veri ile entegre edilmiş model, hammadde stokları, üretim süreleri, hazırlık süreleri, vardiya değişimleri ve mola zamanları, bakım ve arıza kaynaklı duruşlar gibi birçok üretim parametresini dikkate almaktadır. Önerilen yaklaşımın gerçek hayat uygulamasını göstermek amacıyla, kumaş imalatı yapan bir tekstil işletmesinde üretim hattının dijital ikizi oluşturulmuş ve örgü makineleri için işlerin sıraları belirlenmiştir. Model ile her bir siparişin zamanında tamamlanma olasılığı belirlenerek risk analizi yapılabilmektedir. Böylece yüksek riske sahip siparişler yeniden çizelgelenerek olası gecikmelerden kaçınılabilmektedir.