제조공정 시뮬레이션 소프트웨어를 이용한 펫 푸드 생산 최적화

제조공정 시뮬레이션 소프트웨어를 이용한 펫 푸드 생산 최적화

문제

퍼펙트 펫푸드는 개와 고양이를 위한 초프리미엄 제품을 중심으로 돌출 펫푸드를 제조하는 미국의 제조업체다. 3년 연속 이 회사의 제품에 대한 수요는 매년 약 35% 증가했고, 사람들이 그들의 선호도를 큰 개에서 작은 개로 바꾸면서 수요 프로파일은 바뀌었다. 생산라인을 최적화해 현재의 수요에 맞춰 조정하기로 한 것도 이 때문이었다.

현재 회사의 생산 라인의 개별 단계는 새로운 수요 프로파일을 충족시킬 수 있는 충분한 용량을 가지고 있었지만, 전체 생산 공정은 충분히 조화를 이루지 못했다. 이 과정에서 폐기물이 많이 발생했기 때문에 지속 가능하지도 않았다. 이 모든 요인들은 저장 시설의 혼잡과 큰 재정적 손실을 초래했다.

생산 공정에서 저성능을 위한 솔루션을 발굴하기 위해서는 회사 임원들이 공정 단계를 분석하고, 서로 연계하여 일정을 수립한 후 일정을 최적화할 필요가 있었다. 이들은 이 프로젝트를 기획 및 시뮬레이션 컨설팅 회사인 ITE Consulting에 의뢰하여 다음과 같은 목표를 세웠다.

T이러한 목표를 달성하기 위해 ITE 컨설팅 팀은 생산 일정 및 병목 현상 시각화를 개선하기 위한 완벽한 접근방식으로 제조 시뮬레이션을 적용하기로 결정했다. 팀은 제조 공정을 시각화하고, 공정 단계에 대한 통찰력을 얻으며, 서로에 어떤 영향을 미치는지 확인하고, 위험이 없는 환경에서 다양한 스케줄링 및 생산 프로필을 테스트할 수 있다.

제조 시뮬레이션 소프트웨어를 사용한 생산 최적화

해결책

제작 과정이 복잡하여 컨설팅 팀은 다음과 같은 제한 사항을 할당받아 크게 3단계로 나누었다.

이 회사는 다양한 종류의 애완동물 사료를 생산했기 때문에 컨설턴트들은 생산 과정을 분석할 때 이 점을 고려했다.

이 팀은 생산 시뮬레이션 모델을 구축하기 위해 AnyLogic 제조 시뮬레이션 기능을 적용했다. 엔지니어들은 AnyLogic Fluid Library를 사용하여 생산 라인으로 작업장의 모델을 만들었다. AnyLogic 에이전트 기반 모델링 접근방식으로, 그들은 데이터를 교환할 수 있도록 모든 생산 단계를 연결했고, 현재의 스케줄링 및 생산 포트폴리오를 모델에 포함시켰다.

그 후, 엔지니어들은 AnyLogic 생산 최적화 소프트웨어에 구축된 OptQuest Optimizer를 사용하여, 각 생산 단계의 식품 제약, 제한, 시간 프레임에 대한 파라미터를 포함하여, 각 생산 단계의 전략 풀을 설정하였다. 옵티마이저는 글로벌 에이전트 역할을 하며 가장 효율적인 방법으로 함께 사용할 수 있는 전략을 결정하고 사용자에게 최적의 결정을 내렸다.

제조 시뮬레이션 모델의 최종 사용자는 일상적인 스케줄링에 모델을 적용할 때 사용하기 쉬운 인터페이스의 이점을 누릴 수 있다. 엑셀 입력 파일로 수요, 생산 한계, 압출기 특성을 지정할 수 있었다. 모델을 실행한 후, 그들은 차트에 제시된 모든 프로세스와 모든 메트릭스의 상세한 시뮬레이션 기반 일정을 얻을 수 있었다.

AnyLogic 프로세스 시뮬레이션 소프트웨어도 Python 분석기를 모델에 통합할 수 있도록 했다. 그것은 데이터 후 처리를 더 쉽게 만들었다. 사용자는 프로덕션 시뮬레이션 실행기로 돌아가서 Python의 쿼리를 탐색할 수 있으며, 이를 통해 특정 사례를 보다 심층적으로 시각화하고 시뮬레이션 프로세스를 보다 잘 이해할 수 있다.

결과

ITE Consult에 의해 구축된 다목적 AnyLogic 제조 시뮬레이션 모델의 도움으로 Perfective Pet Foods 회사는 다음을 달성했다.

현재 이 모델은 환경 불확실성 속에서 생산능력을 극대화하기 위해 매주 세부 생산일정에 정기적으로 사용되고 있다.

AnyLogic Conference에서 이 사례 연구를 발표하는 Elisa Elena, Gaston Fourcade 및 Javier Cortes의 비디오를 보거나 프레젠테이션을 다운로드하십시오.

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