Trong phân xưởng sản xuất có các điều kiện sau: - Thời gian làm việc ca: 60×8=480 phút. - Sản lượng mỗi ca là : 3000 chi tiết - Với mức độ tin cậy: 99%.
Ta sẽ đi tính toán các thông số cần thiết bằng cách chạy mẫu một số lần hữu hạn sau đó dựa vào các thông số đó để tính số lần chạy cần thiết.
Với độ tin cậy 99% ta tuân theo phân phối chuẩn Student. Ta sử dụng công thức: 1,1 . 1,1 . 5 5 v v s s x t x t
Với: x: Giá trị trung bình. S: Độ lệch chuẩn.
: Mật độ trung bình.
tv 1,1 : Hệ số của phân phối chuẩn Student.
Số lần chạy: 5 ; Bậc tự do: 4
Độ biến thiên giá trị: 30 sản phẩm tương đương 1% sản lượng 1 ca (3000 sản
phẩm - Kết quả của 5 lần chạy trình bày ở phụ lục1)
Ta sử dụng công thức sau khi tính số lần chạy cần thiết: 1,1 . v s x t n 1,1 . v s x t n 1,1 . v s n t x
92 2 1,1 . n v s t x
Với: x: Giá trị trung bình của 5 lần chạy là: 3274.4 S: Độ lệch chuẩn là : 54.848
tv 1,1: Hệ số của phân phối chuẩn Student: 3.365 N =152 lần.
4.5.3 Kết quả thu đƣợc
Hình 4.6. Chiều dài hàng đợi trung bình.
93
Hình 4.8: Mức độ sử dụng nguồn trung bình
Sau khi phân tích kết quả thu được:
Thông tin hệ thống Trạng thái
Nút thắt cổ chai
Giá trị trung bình lớn nhất chiều dài hàng đợi được ghi lại trong hành động số 3, ở khu vực máy mạ.
Thời gian đợi trong hàng Trung bình thời gian đợi trong hàng nhỏ.
Mức độ sử dụng nguồn
- Mức độ sử dụng nguồn lớn nhất được ghi tại hành động số 4 tại vị trí máy mạ.
- Tại khu vực kiểm tra mức độ sử dụng nguồn lớn thứ 2 được ghi trong cột hoạt động 3 tại khu vực máy sấy.
- Tại khu vực kiểm tra mức độ sử dụng nguồn lớn thứ 3 được ghi trong cột hoạt động 5 tại khu vực công nhân kiểm tra.
- Cuối cùng mức độ sử dụng nguồn được ghi ở hoạt động số 2 trong khu vực máy sơn.
- Tại khu vực máy sơn giá trị trung bình là 1,402 với giá trị phân bố chuẩn là 1.17.
- Tại khu vực máy sấy giá trị trung bình là 2,327 với giá trị phân bố chuẩn là 1,421
- Tại khu vực máy mạ giá trị trung bình là 5,344 với giá trị phân bố chuẩn là 1,222
- Tại vị trí công nhân kiểm tra giá trị trung bình là 1,911 với giá trị phân bố chuẩn là 1,781
94
Bảng 4.1. Trạng thái hệ thống của phân xưởng sơn
4.5.4 Thiết kế kịch bản:
Từ kết quả phân tích trạng thái hiện tại của phân xưởng, kịch bản được nghiên cứu về sử dụng nguồn như sau:
- Tại máy sơn có 6 máy nhưng số máy trên thực tế sử dụng là:
̅
Trong đó: ̅ – Giá trị trung bình. s – Giá trị sai số chuẩn.
Trong 99% các trường hợp được cho là phân bố chuẩn, chỉ có 5 trong 6 máy sử dụng để tạo sản phẩm. Từ kết quả trên đi đến kết luận rằng khi giảm số lượng máy sơn tại khu vực sơn không làm giảm năng suất.
Kịch bản cho các trường hợp bao gồm:
Kịch bản Số lƣợng máy sơn WS2_Paint1 1 WS2_Paint2 2 WS2_Paint3 3 WS2_Paint4 4 WS2_Paint5 5
Bảng 4.2. Kịch bản với số lượng máy sơn khác nhau (1-5)
Hệ thống sẽ mô phỏng với hơn 152 lần chạy để đạt được ρ1% khoảng thời gian của điểm dự đoán của năng suất với giá trị trung bình mức độ tin cậy là 99% - Tại khu vực kiểm tra có 8 công nhân nhưng trên thực tế số công nhân cần là:
̅
Trong đó: ̅ – Giá trị trung bình. s – Giá trị sai số chuẩn.
95
Trong 99% các trường hợp được cho là phân bố chuẩn, chỉ có 7 trong 8 công nhân sử dụng để tạo sản phẩm. Từ kết quả trên đi đến kết luận rằng khi giảm số lượng công nhân tại khu vực kiểm tra không làm giảm năng suất.
Kịch bản cho các trường hợp bao gồm:
Kịch bản Số lƣợng công nhân WS2_CHK1 1 WS2_CHK2 2 WS2_CHK3 3 WS2_CHK4 4 WS2_CHK5 5 WS2_CHK6 6 WS2_CHK7 7
Bảng 4.3. Kịch bản với số lượng công nhân khác nhau
Cải tiến việc sử dụng với việc sử dụng nguồn là các máy mạ. Tất cả 6 mạ được sử dụng như sau:
̅
̅
Trong đó: nAl-plated – Số lượng máy mạ s - Giá trị sai số chuẩn.
z - Số lượng z của sai số chuẩn
Cho z=0,54 vùng ở bên dưới đường cong bình thường là 0,2257 dẫn đến kết luận rằng hầu hết 23% các trường hợp đều sử dụng đồng thời với 99% khoảng tin cậy. Như vậy trong trường hợp năng suất có thể cải thiện với 2 cách như sau:
+ Giảm thời gian gia công thực hiện: vấn đề này không thể thực hiện vì máy móc và công nghệ bị giới hạn. Từ những lý do đó cách này không được xem xét đến.
96
+ Thay thế những máy mạ bằng những máy có năng suất cao hơn: lựa chọn này sẽ yêu cầu về đầu tư ngắn hạn để mua những máy mới nhưng trong thời gian dài sẽ đóng góp lợi nhuận của công ty bằng ngày càng tăng năng suất. Thời gian gia công sản phẩm ở đây bị giới hạn về năng suất của công nhân kiểm tra với tốc độ sản phẩm là [0.2÷0.3] phút cho một sản phẩm. Do đó năng suất này có giá trị thực tiễn là số lượng máy cần để giữ năng suất với thời gian của [UNFORM,(0.15,0.35]
Kịch bản cho các trường hợp bao gồm:
Kịch bản Số lƣợng máy mạ WS2_Al1 1 WS2_Al2 2 WS2_Al3 3 WS2_Al4 4 WS2_Al5 5
Bảng 4.4. Kịch bản với số lượng máy mạ mới
4.5.5. Kết quả
97
Hình 4.9: Biểu đồ năng suất với các kịch bản với số lượng máy sơn khác nhau (1÷5 máy)
Từ biểu đồ trên cho thấy:
- Trạng thái ổn định của năng suất là sử dụng với 3 máy. - Việc tăng số lượng máy không làm tăng năng suất.
- Sự thay đổi nhỏ của năng suất nhận được do trung bình dịch chuyển từ tính chất ngẫu nhiên của năng suất trung bình.
Kết luận: dây chuyền không giảm năng suất nếu chỉ sử dụng 3 trong 6 máy ở khu
vực máy sơn.
Hình 4.10: Biểu đồ năng suất với các kịch bản khác nhau về số lượng công nhân kiểm tra (1÷7 công nhân)
Từ biểu đồ trên cho thấy:
- Trạng thái ổn định của năng suất nhận được khi dây chuyền có với 3 công nhân kiểm tra.
- Việc tăng số lượng công nhân kiểm tra không làm tăng năng suất.
- Sự thay đổi nhỏ của năng suất nhận được do trung bình dịch chuyển từ tính chất ngẫu nhiên của năng suất trung bình.
Kết luận: Dây chuyền không giảm năng suất nếu chỉ sử dụng 3 trong 8 công nhân
98
Hình 4.11: Biểu đồ so sánh kịch bản hiện tại và kịch bản mới đã giảm số lượng máy và số lượng công nhân kiểm tra
Hình 4.12: Biểu đồ năng suất với số lượng mới máy mạ cho việc cải tiến cách quản lý thiết bị.
Từ biểu đồ ở trên cho ta thấy:
- Trạng thái ổn định của năng suất nhận được khi dây chuyền có với 3 máy mạ. - Việc tăng số lượng máy không làm tăng năng suất. Năng suất bị giới hạn bởi số tỉ lệ chi tiết đầu vào của phân xưởng
99
- Sự thay đổi nhỏ của năng suất nhận được do trung bình dịch chuyển từ tính chất ngẫu nhiên của năng suất trung bình.
Kết luận: Năng suất sẽ phù hợp khi sử dụng 3 máy với tốc độ sản phẩm trong
giới hạn UNFRM[0.15,0.35]. Nếu muốn năng suất tăng thì tỉ lệ chi tiết đầu vào của phân xưởng cũng phải tăng lên.
100
KẾT LUẬN 1. Các kết quả đạt đƣợc của đề tài
Mô phỏng là một phương pháp được ứng dụng rất rộng rãi từ nghiên cứu, thiết kế, chế tạo đến vận hành các hệ thống đưa lại hiệu quả tốt trong việc nghiên cứu khoa học và thực tiễn sản xuất và trở thành một công cụ mạnh với sự trợ giúp của máy tính. Luận văn đã trình bày tổng quan, các khái niệm cơ bản trong lý thuyết mô phỏng trên máy tính và tìm hiểu chi tiết một số phương pháp mô phỏng thường dùng.
Phần ứng dụng đã tìm hiểu và phân tích việc sản xuất tại một phân xưởng sản xuất. Trên cơ sở đó đã tiến hành phân tích yêu cầu và thiết kế một mô hình thử nghiệm mô phỏng hoạt động của dây chuyền sơn, mạ tự động. Mô hình đã giải quyết được một số yêu cầu:
- Mô tả trực quan, tổng quát về sự phân bố các thiết bị tại phân xưởng. - Mô phỏng được các hoạt động của thiết bị trong dây chuyền
- Mô phỏng giúp người quản lý đưa ra được phương án sử dụng các thiết bị một cách có hiệu quả góp phần vào nâng cao năng suất giảm giá thành sản phẩm.
2. Hƣớng kiến nghị
Để đề tài có thể phát triển thành một công cụ một cách hiệu quả, trong thời gian tới tác giả sẽ tiếp tục nghiên cứu các phương pháp mô phỏng để bổ sung các chức năng như mô phỏng cụ thể cho các hoạt động của một nhà máy sản xuất bao gồm nhiều dây chuyền sản xuất. Và nghiên cứu các trường hợp cụ thể theo yêu cầu sản xuất: như sản lượng thay đổi, máy móc thay đổi nhân công thay đổi để có thể đưa ra bài toán tổng hợp với phân tích cụ thể.
101
TÓM TẮT LUẬN VĂN
Mô hình mô phỏng là một lĩnh vực rộng, được ứng dụng trong nhiều ngành với những phương pháp khác nhau. Trong khuôn khổ của luận văn chỉ đi tìm hiểu những khái niệm cơ bản về quá trình mô hình mô phỏng nói chung, vấn đề mô phỏng hệ thống sản xuất để có thể ứng dụng vào trong kỹ thuật.
Ngoài ra, luận văn cũng đã tìm hiểu các ngôn ngữ mô hình mô phỏng đang được sử dụng. Tìm hiểu cách xây dựng mô hình trong phần mềm SLAM II giao diện AweSim để ứng dụng vào các trường hợp trong quá trình sản xuất. Sử dụng mô hình mô phỏng trong công nghiệp giúp cho cán bộ quản lý đánh giá được khả năng vận hành của dây chuyền, việc sử dụng các trang thiết bị, các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất từ đó đưa ra được các giải pháp phù hợp góp phần tiết kiệm chi phí đầu tư, nâng cao năng suất.
Tóm lại, mô hình mô phỏng có rất nhiều các bài toán khác nhau, để thực hiện được các trường hợp cần đầu tư hơn nữa nghiên cứu các phương pháp mô hình, kỹ thuật lập trình trên các ngôn ngữ để có thể đưa ra được các kết quả cụ thể cho các trường hợp.
102
A BRIEF OF MASTER THESIS
A BRIEF OF MASTER THESIS
Simulation model is a wide field, are applied in many industries with different methods. In the framework of the thesis only to find out the basics of
process simulation models in general, the simulation problem for production systems can be applied in engineering.
In addition, the thesis also learn the language simulation model being used. Learn how to build models in SLAM II software interface AweSim to put
into the case in the manufacturing process. Using simulation models in the industry to help managers assess the performance of the line, the use of
equipment, factors affecting productivity thereby making the solution appropriate contribute to saving investment costs, improve productivity.
In summary, simulation models have a lot of different problems, to make the case needs to invest more research modeling methods and techniques
103
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. A.Alan B. Pritsker(1986), Introduction to Simulation and SLAMII . 3rd ed.,
Systems Publishing Corporation, West Lafayette, Indiana.
2. A.Alan B. Pritsker,O‟Reilly,Jean J. (1997), Simulation with Visual SLAMII and Awesim, JOnhn Willey &Sons Inc.
3. A.Alan B. Pritsker,O‟Reilly,Jean J. (1986), Introduction Simulation SLAM
II , JOnhn Willey &Sons Inc, NewYork, NJ.
4. Pristker corporation(1999), Awesim total simulation project support. User’s Guide. Symix systems,Inc.
5. A.Alan B. Pritsker, Outline Simulation and SLAM II.
6. Carrie, A.(1988), Simulation of Manufacturing Systems, JOnhn Willey &Sons Ltd.
7. Nguyễn Thành Nhân (2008), Production process improvement in
transportation industry in north Viet Nam through research and appilication of advanced discrete event simulation modeling techniques. 8. Nguyễn Như Trang (2008), Nghiên cứu lý thuyết mô phỏng trên hệ thống
máy tính, ứng dụng thiết kế mô hình lò điện hồ quang siêu cao công suất.
9. Tống Đình Quỳ (2007), Giáo trình sác xuất thống kê, Nhà xuất bản Bách Khoa HN.
10.Hồ Thanh Phong - Mô hình hóa và mô phỏng các hệ thông công nghiệp, NXB Đại họcc Quốc gia Tp.HCM 2003
11.Nguyễn Công Hiền: Mô hình hoá hệ thống và mô phỏng - Nhà xuất bản
Khoa học kỹ thuật 2003
104
PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Kết quả của 5 lần chạy
** AweSim SUMMARY REPORT ** Wed Mar 28 10:20:46 2012
Simulation Project : Luan Van Modeler : Thai Van Trong Date : 22/03/2012
Scenario : FACT_4_2
Run number 5 of 5
Current simulation time : 480.077717 Statistics cleared at time : 0.000000
** OBSERVED STATISTICS REPORT for scenario FACT_4_2 **
Label Mean Standard Number of Minimum Maximum
Value Deviation Observations Value Value
Productivity 3274.400 54.848 5 3224.000 3362.000 TIME IN SYSTEM 2.974 3.990 16372 1.044 37.220 ** FILE STATISTICS REPORT for scenario FACT_4_2 ** File Label or Average Standard Maximum Current Average Number Input Location Length Deviation Length Length Wait Time 1 QUEUE PAINT_1 0.001 0.034 3 0 0.000 2 QUEUE DRY_1 0.050 0.302 7 0 0.006 3 QUEUE AL_PLAT 2.139 2.642 10 0 0.282 4 QUEUE CHECK_2 0.000 0.000 1 0 0.000 0 Event Calendar 20.479 3.800 38 12 0.545 ** ACTIVITY STATISTICS REPORT for scenario FACT_4_2 ** Activity Label or Average Standard Entity Maximum Number Input Location Utilization Deviation Count Utilization 1 entry 0.000 0.000 3429 1 6 Line 17 0.000 0.000 3362 1 7 return 7.502 2.660 368 17 8 fail 0.000 0.000 0 0 9 fail 0.088 0.504 56 8 10 Line 23 0.000 0.000 3362 1 11 Line 16 0.000 0.000 1 1 Activity Current Number Utilization 1 0 6 0 7 6 8 0 9 0
105
10 0 11 0
** SERVICE ACTIVITY STATISTICS REPORT for scenario FACT_4_2 **
Activity Label or Server Entity Average Standard Number Input Location Capacity Count Utilization Deviation
2 paint_1 6 3427 1.423 1.212 3 dry 5 3794 2.369 1.447 4 al_palted 6 3737 5.441 1.102 5 check 8 3737 1.944 1.177
Activity Current Average Maximum Maximum Number Utilization Blockage Idle Time Busy Time or Servers or Servers
2 2 0.000 6.000 6.000 3 1 0.000 5.000 5.000 4 1 0.000 6.000 6.000 5 0 0.000 8.000 6.000
** OBSERVED STATISTICS HISTOGRAM REPORT for scenario FACT_4_2 **
Observed Histogram Number 2 Label: TIME IN SYSTEM
Number of Observations: 16372
Observed Relative Cumulative Upper Cell Frequency Frequency Frequency Limit
0 0.000 0.000 1.000 926 0.057 0.057 1.250 926 0.057 0.057 1.250 926 0.057 0.057 1.250 3382 0.207 0.263 1.500 4383 0.268 0.531 1.750 2766 0.169 0.700 2.000 1764 0.108 0.808 2.250 1032 0.063 0.871 2.500 428 0.026 0.897 2.750 97 0.006 0.903 3.000 9 0.001 0.903 3.250 2 0.000 0.903 3.500 1583 0.097 1.000 INFINITY
Phụ lục 2: Kết quả trạng thái hiện tại hệ thống:
** AweSim SUMMARY REPORT ** Mon Mar 26 17:10:19 2012 Simulation Project : Luan Van Modeler : Thai Van Trong Date : 22/03/2012
Scenario : FACT_4_2 Run number 152 of 152
Current simulation time : 480.081701 Statistics cleared at time : 0.000000
** OBSERVED STATISTICS REPORT for scenario FACT_4_2 **
106
Value Deviation Observations Value Value
Productivity 3277.500 50.334 152 3139.000 3399.000 TIME IN SYSTEM 2.988 3.993 498180 1.024 60.928 ** FILE STATISTICS REPORT for scenario FACT_4_2 ** File Label or Average Standard Maximum Current Average Number nput Location Length Deviation Length Length Wait Time 1 QUEUE PAINT_1 0.001 0.032 5 0 0.000 2 QUEUE DRY_1 0.051 0.305 8 0 0.007 3 QUEUE AL_PLAT 2.255 2.708 10 2 0.296 4 QUEUE CHECK_2 0.000 0.000 1 0 0.000 0 Event Calendar 19.547 3.933 40 21 0.518 ** ACTIVITY STATISTICS REPORT for scenario FACT_4_2 ** Activity Label or Average Standard Entity Maximum Number Input Location Utilization Deviation Count Utilization 1 entry 0.000 0.000 3382 1