Penjujukan Pertukaran Talian Pengeluaran Automatik Menggunakan Pengoptimuman Matriks Persediaan

Pada talian pengeluaran yang menjalankan pelbagai produk, masa pertukaran antara produk berbeza-beza bergantung pada produk mana yang anda tukar dan produk mana yang anda tukar kepadanya. Beralih daripada Produk A kepada Produk B mungkin mengambil masa 30 minit, tetapi beralih daripada B kepada A mungkin mengambil masa 60 minit kerana keperluan pembersihan atau pelarasan yang berbeza. Masa pertukaran asimetri ini mewujudkan peluang pengoptimuman yang terlepas pandang oleh kebanyakan pengeluar.

Matriks persediaan menangkap masa pertukaran berpasangan ini, dan AI menggunakannya untuk mencari urutan pengeluaran yang meminimumkan jumlah masa pertukaran merentasi semua produk yang dijadualkan untuk satu tempoh.

Matriks Persediaan

Matriks persediaan ialah jadual di mana setiap baris ialah produk yang anda tukar dan setiap lajur ialah produk yang anda tukar kepadanya. Sel mengandungi masa pertukaran untuk peralihan tertentu itu. Untuk talian yang menjalankan 20 produk, ini ialah matriks 20x20 dengan 380 masa pertukaran berpotensi berbeza (tidak termasuk pepenjuru di mana tiada pertukaran diperlukan).

Masa-masa ini berbeza-beza atas sebab yang baik. Beralih daripada produk berwarna gelap kepada produk berwarna cerah memerlukan lebih banyak pembersihan berbanding sebaliknya. Beralih daripada bahagian kecil kepada bahagian besar memerlukan pelarasan lekapan yang berbeza berbanding sebaliknya. Sebahagian pasangan produk berkongsi peralatan, menjadikan pertukaran minimum, manakala yang lain memerlukan perubahan alat lengkap.

Bagaimana AI Mencari Urutan Terbaik

Mencari urutan yang meminimumkan jumlah masa pertukaran adalah varian Masalah Jurujual Mengembara, yang sukar secara komputasi untuk bilangan produk yang besar. Algoritma pengoptimuman AI mencari penyelesaian hampir optimum dengan cepat menggunakan teknik seperti algoritma genetik, simulasi penyepuhlindapan, dan pengoptimuman koloni semut.

AI mempertimbangkan bukan sahaja masa pertukaran tetapi juga kekangan pengeluaran. Tarikh akhir memerlukan produk tertentu dihasilkan sebelum masa tertentu. Saiz lot menentukan berapa banyak unit setiap produk yang dihasilkan sebelum pertukaran seterusnya. Ketersediaan peralatan dan tetingkap penyelenggaraan mengekang bila urutan tertentu boleh dilaksanakan.

Belajar Daripada Data Sebenar

Matriks persediaan berdasarkan anggaran kejuruteraan selalunya tidak tepat. Sistem AI memperbaiki matriks dengan menganalisis masa pertukaran sebenar yang direkodkan semasa pengeluaran. Mereka mendapati bahawa peralihan tertentu secara konsisten mengambil masa lebih lama daripada anggaran, mungkin kerana pelarasan lekapan adalah lebih rumit daripada yang dijangkakan, dan mengemas kini matriks dengan sewajarnya.

Mereka juga mengenal pasti peluang untuk penambahbaikan pertukaran. Peralihan yang luar biasa lama berbanding peralihan serupa mungkin mendapat manfaat daripada usaha penambahbaikan SMED (Single Minute Exchange of Die) yang disasarkan. AI mengenal pasti peluang ini dan mengukur penjimatan masa daripada penambahbaikan.

Penjadualan Kempen

Untuk sesetengah talian pengeluaran, mengelompokkan produk serupa ke dalam kempen mengurangkan jumlah pertukaran lebih lanjut. AI mengenal pasti kelompok produk yang berkongsi ciri persediaan dan menjadualkannya dalam blok. Dalam setiap blok, urutan dioptimumkan untuk pertukaran minimum. Antara blok, pertukaran utama berlaku. AI mencari saiz blok dan urutan yang meminimumkan jumlah masa pertukaran sambil memenuhi keperluan penghantaran.

Untuk maklumat lanjut tentang penjadualan AI dalam pembuatan, lawati halaman analisis pembuatan FirmAdapt.