제조 개발, 최적화 또는 조직 개편과 관련된 결정은 많은 요인에 의해 주도되며, 종종 비용이 많이 들며, 구현 전에 이점이 정당화되기 어렵습니다.
기존방식은 직관과 경험을 바탕으로 의사결정이 이루어지며, 때로는 스프레드시트 툴을 지원하기도 합니다. 이러한 접근 방식은 위험할 수 있으며 현재 의사 결정 시 불필요합니다.
시뮬레이션은 제조 시스템을 분석하고, 시스템 변경의 영향을 평가하고, 정보에 입각한 의사결정을 내리는 강력한 기술입니다.
JIT 또는 Lean과 같은 특정 프로세스와 전략을 제조 시뮬레이션 소프트웨어에서 모델링하고 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이를 통해 효과적인 분석을 수행할 수 있으며, 실제 환경에서 테스트 비용을 절감하고 실험할 수 있는 효율적인 방법을 제공합니다. 프로세스 시뮬레이션 소프트웨어 AnyLogic은 제조 시 최대한 활용할 수 있는 기능을 제공합니다.
프로세스 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하는 것은 조직의 세부적인 분석과 효과적인 운영의 핵심입니다.
이 회사의 철강 생산 단위 중 하나는 내부 물류 시스템을 최적화하여 전체 단위 처리량을 늘릴 수 있는 가능성을 보였다. 최적의 공정 흐름을 도입하고 다양한 배치 구성을 테스트하여 크레인 및 레이들 핸들링을 개선하는 것이 기회였다.
자동차 업계의 선두주자들은 생산성을 향상하기 위해 생산 시설에 자율 이동 로봇(AMR)을 사용합니다. 이 사례 연구에서는 테슬라의 물자 흐름 엔지니어이자 구 BMW 그룹 박사과정 학생이며 자율 이동 로봇(AMR) 연구자인 막시밀리언 셀메어가 대규모 수송 차량 함대 배치 시의 표준 업계 관행을 설명하고, 애니로직 기반의 시뮬레이션이 최적의 작업 할당 알고리즘의 개발에 도움을 주는지 보여줍니다.
새 항공기의 생산을 늘리는 것은 제품 및 생산 공정의 지속적인 평가와 수정을 수반하는 복잡한 과정이다. 결과적으로, 항공기 리드 타임이 급격하게 증가할 수 있다. 또한, 항공기는 저 용량 제품이며, 각 유닛이 주문 제작인 경우가 대부분이다. 이러한 요인들은 제품 라이프사이클의 감소에 유관되어 항공기 생산 엔지니어에게는 주요 도전과제가 되고 있다. 점점 더 빈번해지는 램프업(ramp-up)의 도전에 대처하기 위해 에어버스 그룹은 유럽 연합 ARUM(Adaptive Production Management) 프로젝트에 합류했다.
반도체 수요는 불안정하고 혁신 주기에 크게 좌우됩니다. 그 불안정성으로 인해 반도체 공급망에서는 채찍 효과가 발생하기 쉽습니다. 이러한 문제들이 공급망 부족과 코로나 사태로 인해 악화되었습니다. 이 사례 연구는 인피니언의 공급망 엔지니어들이 어떻게 시뮬레이션 모델링을 이용해 인피니언의 공급망을 최적화하고 채찍효과를 완화하였는지를 보여줍니다.
공급망 설계
정책 평가
위험분석
기타...
물류 계획
함대 경영
위험분석
기타...
배치 설계
선택 최적화
인력 확보 정책
기타...
네트워크 설계
일정 최적화
정책 테스트
기타…
예측 & 분석
발굴 계획
함대 최적화
기타...
운영 계획
스토리지 관리
오일 이송
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컨테이너 & 벌크
자원 관리
위험도 평가
기타…
도로 계획
처리량 분석
네트워크 최적화
기타…
건축용량
서비스 포인트
대피 계획
기타...
설비 설계
공정 개선
정책 평가
기타...
운영 효율성
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병목 분석
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홍보 반응
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의료 정책
경제 과정
환경 영향
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유지 관리 스케줄링
운영 계획을 수립
공급망과 물류
기타…
