dic 31, 2020
Informazioni sul cliente
Il team di Engineering, insieme ai partner Pathmind e The AnyLogic Company, ha recentemente consegnato un progetto innovativo di intelligenza artificiale (AI) per aiutare un leader internazionale nella produzione di alimenti e bevande a massimizzare la resa prendendo decisioni più intelligenti sul sequenziamento degli ordini di produzione, riducendo i tempi medi di lavorazione degli ordini in un singolo stabilimento del 16%.
La sfida per il cliente
Lo stabilimento oggetto dell’iniziativa di ottimizzazione aveva varie linee di produzione, ciascuna con diverse caratteristiche e capacità. Ogni giorno entravano nuovi ordini nel centro di distribuzione del cliente. Questi ordini avevano requisiti di lavorazione, dimensioni dei lotti e tempi di lavorazione diversi. Inoltre, gli operatori della fabbrica lavoravano in base a un programma definito e avevano diverse competenze.
Nella gestione e assegnazione degli ordini di produzione dovevano essere presi in considerazione un elevato numero di elementi e variabili:
- diverse linee di produzione dovevano essere alimentate con diversi ordini ogni giorno;
- gli ordini erano caratterizzati da articoli di codici diversi;
- la sequenza di esecuzione degli ordini doveva rispettare alcuni vincoli;
- alcuni articoli con determinati codici di ordine dovevano essere assegnati a una specifica linea;
- ogni codice di ordine richiedeva un numero di operatori e tempo specifici;
- ogni linea di produzione aveva un numero minimo e massimo di operatori che potevano essere assegnati.
Il cliente si è trovato ad affrontare continui colli di bottiglia e ha avuto difficoltà a sequenziare gli ordini in modo da saturare la capacità e allo stesso tempo minimizzare i costi, spesso correndo il rischio di un mancato adempimento degli ordini nella finestra temporale richiesta. Lo stabilimento aveva bisogno di una soluzione migliore che aumentasse la produttività e riducesse i tempi di lavorazione degli ordini. L’iniziativa del cliente puntava ad applicare con successo metodologie avanzate di simulazione della produzione, intelligenza artificiale e apprendimento per rinforzo profondo al fine di ottimizzare il processo di evasione e gestione degli ordini di produzione su più linee, stazioni e team operativi all’interno della struttura produttiva principale.
La soluzione
Il sistema di gestione degli ordini di produzione esistente in fabbrica è stato pensato per elaborare un ordine non appena fossero disponibili le risorse necessarie, ossia la corretta linea di produzione e gli operatori. Ma questa euristica non era in grado di ridurre i colli di bottiglia né di prevederli. Il cliente era consapevole del fatto che ci fosse margine di miglioramento. Qui è dove sono entrati in gioco l’intelligenza artificiale e il modello di simulazione.
Sfruttando le tecnologie di AnyLogic e Pathmind, il team di simulazione di Engineering è intervenuto per creare un digital twin dello stabilimento e dei processi di produzione esistenti del cliente e poi addestrare un modello intelligente in grado di ottimizzare automaticamente il sequenziamento degli ordini, massimizzare lo sfruttamento degli asset e prevenire i colli di bottiglia. Anche la strategia è stata “addestrata” a generalizzare, in modo che la sua logica potesse essere applicata a ordini che non si erano mai visti prima.
Il nostro team di esperti ha usato combinazioni di approcci di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, tra cui l’apprendimento per rinforzo profondo, per formare un agente di apprendimento e creare la strategia ottimale tramite continue interazioni con un modello white box del sistema, codificando il comportamento stocastico della capacità di produzione e l’incertezza della domanda.
La strategia di apprendimento per rinforzo fornita e attualmente in funzione presso lo stabilimento del cliente è in grado di controllare intelligentemente come gli ordini di produzione vengono abbinati alle linee di produzione in fabbrica. La strategia ha portato a una riduzione del 16% dei tempi di lavorazione degli ordini per il cliente rispetto alla migliore euristica precedente dello stabilimento.
Intelligenza artificiale per l’Industria 4.0
Uno degli obiettivi principali di qualsiasi azienda di produzione, e del resto per qualsiasi altra attività, è di aumentare i profitti massimizzando la resa e minimizzando i costi operativi. In tal senso, la produzione di alimenti e bevande rappresenta un settore strategico e fortemente competitivo. Per aumentare i margini su prodotti specifici, è necessaria una gestione efficace ed efficiente dei processi di fabbrica, delle attività logistiche e dei materiali e degli ordini di produzione. Un approccio digitale intelligente velocizza il time to market ottimizzando l’utilizzo degli asset e garantendo una rapida reazione alle esigenze e richieste in continua evoluzione. Alla luce di questo, tecnologie di supporto come l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono indubbiamente l’orizzonte futuro per i leader industriali, della produzione e della catena di fornitura di domani.
