dez. 31, 2020
Sobre o cliente
A equipe da Engineering, junto com os parceiros Pathmind e The AnyLogic Company, entregou recentemente um projeto inovador de inteligência artificial (IA) para ajudar um líder global da indústria alimenticia e bebidas a maximizar a produção da fábrica, tomando decisões mais inteligentes sobre o sequenciamento de pedidos de produção, reduzindo o tempo médio de processamento de pedidos em um única planta por 16%.
O desafio do cliente
A fábrica que está sendo otimizada tinha várias linhas de produção, cada uma com diferentes atributos e capacidades. Novos pedidos chegam ao centro de distribuição do cliente todos os dias. Esses pedidos tinham requisitos de processamento, tamanhos de lote e tempos de processamento diferentes. Além disso, os operadores de fábrica trabalhavam com base em um cronograma definido e tinham diferentes conjuntos de habilidades.
Como resultado, o cliente enfrentava gargalos persistentes e lutava para sequenciar os pedidos saturando a capacidade e minimizando os custos, muitas vezes correndo o risco de não atender todos os seus pedidos dentro do prazo exigido. A fábrica precisava de uma solução melhor que aumentasse a produtividade e reduzisse o tempo de processamento do pedido. Certas restrições também tiveram que ser consideradas:
- Diferentes linhas de produção devem ser alimentadas com diferentes pedidos todos os dias;
- Os pedidos são caracterizados por diferentes artigos de código;
- A sequência de execução do pedido deve respeitar certas restrições;
- Alguns artigos de código de pedido precisam ser atribuídos a uma linha específica;
- Cada código de pedido requer um número específico de operadores e tempo;
- Cada linha de produção tem um número mínimo e máximo de operadores que podem ser atribuídos.
Sobre a solução
A heurística de manuseio de ordem de produção existente da fábrica foi desenhada para processar um pedido assim que os recursos necessários - ou seja, a linha de produção e os operadores certos - estivessem disponíveis. Mas essa heurística não foi capaz de reduzir os gargalos ou planejá-los. É aí que a inteligência artificial e a modelagem de simulação entraram em jogo.
Aproveitando as tecnologias AnyLogic e Pathmind líderes, a equipe de simulação da Engineering decidiu construir um gêmeo digital das instalações e processos de manufatura existentes do cliente e, em seguida, treinar um modelo inteligente capaz de otimizar automaticamente o sequenciamento de pedidos, maximizando a utilização de ativos e evitando gargalos. A política também seria treinada para generalizar, de forma que sua lógica pudesse ser aplicada a pedidos que ela nunca tinha visto antes.
Nossa equipe de especialistas usou combinações de abordagens de inteligência artificial e aprendizado de máquina, incluindo aprendizado de reforço profundo, para treinar um agente de aprendizagem e criar a política ideal por meio de interações consecutivas com um modelo de caixa branca do sistema, codificando o comportamento estocástico da capacidade de produção e incerteza na demanda.
A política de aprendizagem por reforço fornecida é capaz de controlar de forma inteligente como os pedidos de produção são combinados com as linhas de produção na fábrica. A política resultou em uma redução de 16% no tempo de processamento de pedidos para o cliente em comparação com a melhor heurística anterior da fábrica.
Inteligência artificial para a Industry 4.0
Um dos principais objetivos de qualquer empresa de produção, ou qualquer outro negócio nesse sentido, é aumentar os lucros, maximizando a produção e minimizando os custos operacionais. Neste sentido, a indústria alimenticia e bebidas representa um setor estratégico e altamente competitivo. Para aumentar as margens de produtos específicos, é necessária uma gestão eficaz e eficiente dos processos de fábrica, operações logísticas, gestão de materiais e manuseio de pedidos. Uma abordagem digital inteligente acelera o tempo de colocação no mercado, otimizando a utilização de ativos e garantindo uma reação rápida às necessidades e demandas em constante mudança. Diante disso, tecnologias como inteligência artificial e aprendizado de máquina são, sem dúvida, o próximo horizonte para os líderes industriais, de produção e da cadeia de suprimentos de amanhã.
