„Modelis tiksliai parodė, kurios talpyklos kuria siaurąsias vietas, o dirbtinio intelekto optimizuotas grafikas panaikino 80 % mūsų viršvalandžių.“
— Gamybos vadovas
Iššūkis
Acto gamintojas nesugebėjo išnaudoti viso savo gamybos turto potencialo. Procesas apėmė malimą, užpylimą, fermentaciją ir išpilstymą – kiekvienas etapas su savo apribojimais ir tarpusavio priklausomybėmis. Vienos talpyklos stovėjo tuščios, kitos perpildytos. Išpilstymo cechas negalėjo išlaikyti pastovaus pralaidumo. Acetacijos trukmė svyravo be aiškios priežasties. O pamainų grafikai buvo susiformavę aplink problemas, o ne aplink optimalų gamybos srautą.
Vadovybė žinojo, kad esamoje gamykloje yra neišnaudoto pajėgumo, tačiau negalėjo tiksliai nurodyti, kur iš tikrųjų yra apribojimai. Fermentacija? Talpyklų prieinamumas? Išpilstymo linijos greitis? Nematant, kaip kiekvienas etapas veikia kitus, grafikų sudarymas liko reaktyvus ir neefektyvus – su viršvalandžiais, energijos švaistymu ir mažesniu nei įmanoma pralaidumu.
Sprendimas
Sukūrėme interaktyvų viso gamybos proceso modelį – nuo malimo ir užpylimo per fermentaciją iki išpilstymo cecho. Modelis sekė talpyklų lygius, panaudojimą ir srautų greičius kiekviename etape, o tada dirbtiniu intelektu optimizavo gamybos grafikus ir pamainų modelius.
Talpyklų panaudojimo analizė
Modelis sekė talpyklų lygius visoje gamykloje ir atskleidė, kurios talpyklos iš tiesų reikalingos, o kurios tik dengia grafikų sudarymo problemas. Modeliuodami pildymo greitį, laikymo trukmę ir ištuštinimo dėsningumus nustatėme, kad vienos talpyklos yra siaurosios vietos, o kitos nepakankamai naudojamos. Ši įžvalga leido sumažinti talpyklų skaičių ir kartu padidinti bendrą panaudojimą iki 87 %.
Apribojimų nustatymas
Modelis suklasifikavo apribojimus kiekviename gamybos etape ir tiksliai parodė, kurios talpyklos bei procesai riboja pralaidumą. Jis atskleidė galimybes sutrumpinti acetacijos laiką, kurios kasdienėje veikloje buvo nematomos. Aiškiai nustatę apribojimus, galėjome spręsti tikrąsias siaurąsias vietas, o ne apeidinėti simptomus.
Dirbtiniu intelektu optimizuoti grafikai
Dirbtinį intelektą pritaikėme visos gamybos grafikams optimizuoti. Algoritmas suderino malimo ir užpylimo tempą su fermentacijos pajėgumu ir išpilstymo cecho poreikiu, sudarydamas grafikus, kurie sumažino prastovas ir panaikino viršvalandžius. Pamainų modeliai buvo perprojektuoti pagal optimalų gamybos srautą, o ne pagal susiklosčiusią praktiką.
Išpilstymo cecho optimizavimas
Panaikinę ankstesnių etapų apribojimus, padidinome išpilstymo cecho pralaidumą. Modelis parodė, kaip fermentacijos laikas ir talpyklų prieinamumas tiesiogiai veikia išpilstymo linijos rezultatus ir kaip šių etapų sinchronizavimas gali atverti pajėgumą, kuris visada egzistavo, bet niekada nebuvo pasiekiamas.
Rezultatai
Dirbtiniu intelektu optimizuoti grafikai ir apribojimų analizė pakeitė visą gamybą:
13,5 % didesnis pralaidumas panaikinus siaurąsias vietas ir sinchronizavus gamybos etapus nuo malimo iki išpilstymo.
56 % mažiau prastovų dėl dirbtiniu intelektu optimizuotų grafikų, išlaikiusių įrangą produktyviai dirbančią.
80 % panaikinta viršvalandžių pamainų modelius suprojektavus pagal optimalų gamybos srautą.
87 % talpyklų panaudojimas pasiektas kartu sumažinus reikalingų talpyklų skaičių.
5 % sutaupyta energijos panaikinus neefektyvius gamybos modelius ir sumažinus įrangos prastovas.
Sutrumpėjęs acetacijos laikas dėl nustatytų proceso patobulinimų, kuriuos slėpė grafikų sudarymo sudėtingumas.
Gamintojas atvėrė pajėgumą, kurį jau turėjo, – dirbtiniu intelektu radęs optimalų grafiką, kurio planuotojai negalėjo įžvelgti dėl talpyklų tarpusavio priklausomybių ir daugiapakopės gamybos apribojimų sudėtingumo.