Hình 1-28 Mô hình logic cho hệ thống Job Shop
15
CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH ANIMATION 2.1 Minh họa cho các resource
Chọn nút resource trên thanh công cụ, sau đó xuất hiện tab khai báo
- Indentifier: chọn tên nguồn lực cần thể hiện.
- Với mỗi trạng thái Idle hoặc Busy, chọn 1 hình minh họa, sau đó bấm << và OK
- Làm tương tự cho tất cả nguồn lực máy và nhân công.
Hình 2-1 Khai báo Animation
Đối với xe nâng ta vào để khai báo animation cho xe nâng với:
- Identifier: Cart
- Với mỗi trạng thái Busy và Idle ta chọn 1 hình minh họa, sau đó bấm << và OK
16
Hình 2-2 Khai báo animation cho xe nâng
2.1 Minh họa đường di chuyển
Để minh họa đường đi của xe nâng hoặc băng chuyền, đầu tiên ta cần xác định địa điểm (trạm) mà xe nâng hoặc băng chuyền xe xuất phát bằng cách sử dụng mô hình trạm (trên thanh Animate Transfer) tại các khu vực đã có animation resource tương ứng và đặt tên theo đúng trạm nó đại diện.
2.1.1 Đường đi của xe nâng
Chọn nút Distance trên thanh công cụ Animate Transfer, xuất hiện hộp thoại Add Path Object (Distance), lựa chọn tên Distance, Station bắt đầu và Station kết thúc tương ứng. Trên khu vực animation, nhấn chuột vào vị trí bắt đầu và nhấn đúp chuột vào vị trí kết thúc để hoàn thành đường đi của xe nâng.
17
Hình 2-3 Khai báo Distance cho xe nâng
2.1.2 Băng chuyền
Chọn nút Segment trên thanh công cụ, xuất hiện hộp thoại Add Path Object (Segment), lựa chọn tên Conveyor, Station bắt đầu và Station kết thúc. Trên khu vực animation, nhấn chuột vào vị trí bắt đầu và nhấn đúp chuột vào vị trí kết thúc để hoàn thành đường chạy trên băng chuyền.
Hình 2-4 Khai báo Segment
2.2 Animate cho biểu đồ total wip của hệ thống
Để vẽ biểu đồ Total Wip của hệ thống ta vào trên thanh công cụ.
18
Hình 2-5 Hộp thoại Plot
Ta vào Expression chọn Build Expression -> Basic Process Variables -> Entity -> Number in Process
Hình 2-6 Khai báo biến của biểu đồ
19
2.3 Mô hình Animation
Hình 2-7 Animation cho khu vực gia công
Hình 2-8 Khu vực lắp ráp, đóng gói
20
CHƯƠNG 3. XÁC ĐỊNH THAM SỐ VÀ THIẾT LẬP LẦN CHẠY 3.1 Xác định thời gian warm – up
Warm-up period là thời gian cần thiết để mô hình mô phỏng đạt tới trạng thái ổn định và gần giống với hệ thống thực. Phương pháp này xác định trực quan khi độ dốc của quá trình mô phỏng ban đầu. Sau thời điểm đạt tới điểm tới hạn các kết quả đầu ra của mô hình sẽ đạt đến trạng thái ổn định.
Để xác định thời gian Warm-up, trước tiên cần sử dụng khối Statistics trong Advance Process để ghi lại dữ liệu , mà cụ thể ở đây là dữ liều về Cycle time. Dữ liệu này sẽ được lưu thành file và được khai báo địa chỉ tại ô Output File. Cụ thể như trong hình sau.
Hình 3-1 Khai báo file xuất dữ liệu
Sau khi đã thực hiện mô phỏng với 10 lần lặp, để xác định thời gian Warm up, cần sử dụng chức năng Plot trong Output Analyzer để vẽ biểu đồ của tập dữ liệu Total WIP vừa được ghi lại, qua đó xác định thời gian Warm up của hệ thống.
Hình 3-2 Khai báo trong Output Analyze
21
Hình 3-3 Biểu đồ phân tích Total Wip cho 10 lần lặp
Biểu đồ trên thể hiện tổng lượng WIP trong 10 lần lặp của mô hình, có thể nhận thấy, tại khoảng thời gian ~3000 phút. Số WIP có hiện tượng giảm xuống, nên chọn 3000 phút chính là mốc thời gian mô hình đạt trạng thái ổn định.
3.2 Xác định số lần lặp
Với số lần lặp hợp lí thì kết quả mô phỏng sẽ có cơ sở và độ tin cậy cao hơn. Để tính số lần lặp, ta sử dụng công thức tính sau: ℎ02 = ℎ2× 0 Trong đó: + n là số lần lặp cần tìm + n0 là số lần lặp ban đầu
+ h0 là độ rộng một phía của khoảng tin cậy ban đầu
+h là độ rộng một phía của khoảng tin cậy mong muốn.
Trong trường hợp này, nhóm chọn số lần lặp ban đầu là 10 lần, từ đó sẽ xác định được halfwidth ban đầu là h0. Từ các n0 và h0 ta sẽ xác định được số lần lặp hợp lý dựa trên halfwidth mục tiêu (h).
Sử dụng công thức trên để tính số lần lặp dựa trên Cycle Time của mỗi sản phẩm. Dưới đây là bảng Cycle time cùng với Halfwidth cho từng sản phẩm thu được khi chạy mô hình với số lần lặp là 10 lần và thời gian của mỗi lần lặp là 5 ngày.
STT 1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 Trung bình
Ta cho h bằng 10% trung bình Cycle time là mức sai số chấp nhận được:
Khi đó: số lần lặp tính được của sản phẩm 1 là:
h1=0.1 ×41.4259=4.14259 3.80872 = ×10=8.45 1 4.142592 Số lần lặp tính được của sản phẩm 2 h2=0.1 ×27.6894=2.76894 2.04622 2= 2.768942× 0=5.46
Như vậy ta thấy để mô hình có độ chính xác cao và tăng độ tinh cậy thì đối với sản phẩm 1 ta cần lặp ít nhất 9 lần, và sản phẩm 2 ít nhất 6 lần. Tuy nhiên, số lần lặp của cả hai sản phẩm đều nhỏ hơn giả thuyết ban đầu là 10 lần, vậy nên trong trường hợp này ta có thể chạy mô hình với số lần lặp n = 10 lần.
23
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ CHẠY MÔ HÌNH MÔ PHỎNG
Sau khi tiến hành chạy lại mô hình với thời gian warm up là 3000 phút (50 giờ), độ dài mỗi lần chạy là 10 ngày và số lần lặp là 10 lần ta thu được các kết quả sau.
Basic time units: Phút
4.1 Thành phẩm (number out)
Hình 4-1 Kết quả đầu ra của mô hình
Với số lượng sản phẩm 1 và sản phẩm 2 như sau:
Hình 4-2 Kết quả đầu ra của tùng loại sản phẩm
4.2 Trung bình thời gian hoàn thành các công việc
Tổng thời gian hoàn thành đối với từng công việc 1 và 2
Hình 4-3 Tổng thời gian hoàn thành của từng loại sản phẩm
4.3 WIP
Số lượng Wip đo được trong hệ thống bao gồm Part 1, Part 2, Part 3 như sau
Hình 4-4 Số lượng wip của từng Part
24
4.4 Thời gian chờ trung bình của các công việc tại các trạm
Hình 4-5 Thời gian đợi trong hàng đợi
25
4.5 Số lượng trung bình các công việc phải chờ tại các trạm và trong xưởng
Hình 4-6 Số lượng đợi trong hàng đợi
Nhận xét: Số lượng hàng đợi thấp, chủ yếu hàng đợi tập trung ở khu vực gom lại thành lô để nâng chuyển
26
4.6 Độ hữu dụng (utilization) của máy và công nhân .
Hình 4-7 Độ hiệu dụng của nguồn lực
Để minh họa một cách rõ ràng hơn về độ hiệu dụng ta sử dụng biểu đồ được cung cấp trong file kết quả của arena. Dễ dàng thấy được sự mất cân bằng trong độ hiệu dụng của nguồn lực, có một số ít nguồn lực có độ hiệu dụng rất cao còn lại hầu hết rất thất. Cho thấy sự phân bổ nguồn lực không hợp lí.
27
Hình 4-8 Biểu đồ độ hiệu dụng của nguồn lực
4.7 Tổng số người-máy cần gia công (total number seized)
28
4.8 Phân tích kết quả sử dụng Pan
Sau khi đã xác định được warm-up period (3000 phút), độ dài lặp (10 ngày), số lần lặp (10). Nhóm tiến hành sử dụng Process Analyzer (PAN) để phân tích một số phương án lựa chọn để tăng số lượng cả 2 sản phẩm, giảm WIP. Nhận thấy trong quá trình mô phỏng, Part 3 có số lượng WIP rất cao (57) do chỉ có một máy cắt gọt và tỉ lệ đầu vào cao nhất (50%). Cho nên nhóm quyết định gia tăng nguồn lực tại máy này để giảm thời gian gia công trên máy, giảm WIP từ đó cải thiện được số lượng sản phẩm đầu ra.
Nguồn lực tại máy cắt gọt được phân tích theo 5 phương án với số lượng công nhân tăng lần lượt từ 1 đến 5.
Cách sử dụng PAN:
- Mở PAN
- Open file kết quả khi chạy Arena
Hình 4-9 Open file chạy PAN
- Vào Insert -> Control -> Chọn nguồn lực cần điều chỉnh (ở đây là Resource cắt gọt)
29
Hình 4-10 Insert Control
- Vào Insert -> Response -> Chọn Part 3 có WIP lớn
Hình 4-11 Insert Response
30
- Chạy PAN cho nguồn lực từ 1-5
Hình 4-12 Xuất kết quả cần thiêt bằng Process Analyze
➔ Kết quả: Sauk hi chạy PAN cho mô hình và tăng lên 5 nhân công thì WIP trên Part
3 giảm từ 57 còn 53
Hình 4-13 Biểu đồ cho thấy sự thay đổi của wip khi thay đổi nguồn nhân lực tại trạm cắt gọt
31
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN
Qua việc thiết kế hệ thống sản xuất Job Shop kết hợp sử dụng phần mềm Arena, nhóm đã xây dựng được mô hình logic cũng như mô hình animation của hệ thống sản xuất từ đó xuất ra được các kết quả mô phỏng như:
-Trung bình thời gian hoàn thành các công việc.
-Số lượng bán thành phẩm WIP.
-Số lượng thành phẩm (Number Out).
-Thời gian chờ trung bình của các công việc tại trạm.
-Độ hữu dụng (utilization) của máy móc/công nhân.
-Tổng số người-máy cần gia công.
-Phân tích kết quả sử dụng PAN.
Từ các kiến thức có được qua môn học và bài báo cáo này, nhóm có thêm hiểu biết. Ứng dụng kiến thức chuyên môn trong tương lai, từ đó có thể đưa ra các biện pháp cải tiến hệ thống sản xuất như: xóa bỏ độ mất cân bằng chuyền, cải thiện hiệu suất chuyền, giảm chi phí nhân công, vận chuyển, giảm cycle time,...
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Simulation with Arena / W. David Kelton, Professor Department of Operations, Business Analytics, and Information Systems University of Cincinnati, Randall P. Sadowski, Retired, Nancy B. Zupick, Manager.—Sixth edition.