Simulation intelligente de jumeaux numériques pour l’excellence de la fabrication
Transformez vos opérations de fabrication avec la technologie Intelligent Digital Twin de Simio – permettant aux leaders de la fabrication de valider les améliorations de processus avant l’investissement en capital tout en obtenant un retour sur investissement mesurable dans le paysage concurrentiel de l’industrie 4.0 d’aujourd’hui.
Les défis de la fabrication résolus grâce aux jumeaux numériques
Les fabricants d’aujourd’hui sont confrontés à des défis sans précédent : des fenêtres de production de plus en plus étroites, une prolifération croissante des unités de stock, des pénuries de main-d’œuvre et une pression constante pour réduire les déchets tout en maximisant l’utilisation des actifs. Le marché concurrentiel exige l’introduction rapide de nouveaux produits tout en maintenant l’excellence opérationnelle dans des portefeuilles de produits en expansion.
La technologie du jumeau numérique permet de relever ces défis critiques en créant une réplique virtuelle précise de l’ensemble de votre système de production. Cela permet aux ingénieurs des procédés et aux responsables des opérations de valider les initiatives d’amélioration, d’optimiser l’agencement des machines et de tester les plans de production avant leur mise en œuvre, éliminant ainsi les approches coûteuses d’essais et d’erreurs qui perturbent la production.
En créant un modèle vivant de vos opérations de fabrication, les jumeaux numériques offrent une visibilité sans précédent sur la variabilité des processus, les fluctuations des temps de cycle, les points d’accumulation des encours et les schémas d’utilisation des ressources qui ont un impact sur les performances en matière de respect des délais de livraison.
Simulation d’événements discrets : Modélisation de précision pour les systèmes de fabrication
La simulation d’événements discrets (DES) constitue la base informatique d’une modélisation précise des systèmes de production. Contrairement aux outils d’analyse statique, la technologie de simulation d’événements discrets de Simio capture la nature dynamique et interconnectée des processus de fabrication où les états des machines, les flux de matériaux et la disponibilité des ressources changent constamment au cours des cycles de production.
Les dirigeants de l’industrie manufacturière choisissent la technologie de simulation d’événements discrets de Simio parce qu’elle modélise avec précision :
Variabilité du temps de cycle
Le jumeau numérique de Simio modélise précisément la variation naturelle des temps de traitement qui se produit dans les environnements de fabrication réels. Cette capacité permet aux équipes de production de quantifier la façon dont les fluctuations des temps de cycle se répercutent sur le système, affectant le débit, les niveaux d’encours et les performances de livraison.
Séquences d’installation et de changement
Les opérations de fabrication avec de multiples variantes de produits nécessitent des changements complexes qui ont un impact sur la productivité. Simio modélise avec précision les temps de préparation en fonction des séquences, ce qui permet aux planificateurs d’optimiser les séquences de production en minimisant les temps de changement tout en respectant les exigences de livraison des clients.
Allocation de mémoire tampon et gestion des encours
L’emplacement stratégique des stocks tampons de produits en cours de fabrication a un impact significatif sur le flux de production et le rendement. Les capacités de simulation de Simio permettent d’optimiser la taille et l’emplacement des stocks tampons afin de protéger les contraintes, de minimiser les délais et de réduire l’investissement global dans les stocks.
Changements d’outils et exigences relatives aux montages
La disponibilité de l’outillage et des montages crée souvent des contraintes cachées dans les systèmes de fabrication. Simio modélise les relations complexes entre les calendriers de production, la durée de vie des outils et les exigences de changement, garantissant ainsi des plans réalisables qui tiennent compte de ces ressources critiques.
Besoins en main-d’œuvre et matrices de compétences
La disponibilité et les compétences de la main-d’œuvre ont un impact significatif sur la capacité de production. La modélisation détaillée de la main-d’œuvre de Simio tient compte des schémas de travail, des niveaux de compétence, des besoins de formation et de l’absentéisme pour créer des plans d’effectifs réalistes qui équilibrent les coûts de main-d’œuvre avec les exigences de production.
Systèmes de manutention
Le mouvement efficace des matériaux entre les postes de travail est essentiel pour le flux de production. Simio simule des équipements de manutention complexes tels que des convoyeurs, des AGV, des grues et des systèmes AS/RS, ce qui permet d’optimiser les itinéraires, le dimensionnement de la flotte et la gestion du trafic.
Échantillonnage de la qualité et boucles de reprise
Les problèmes de qualité créent une variabilité qui a un impact sur le débit et les performances de livraison. Simio modélise les points d’inspection, les plans d’échantillonnage, les taux de défauts et les processus de reprise pour prédire avec précision l’impact des systèmes de qualité sur la capacité de production globale.
Temps d’arrêt planifié et non planifié
La disponibilité des équipements affecte directement la capacité de production. Simio intègre des schémas de maintenance détaillés, y compris les temps d’arrêt programmés, les pannes aléatoires et les distributions de temps de réparation, garantissant une planification réaliste de la capacité qui tient compte de la fiabilité réelle de l’équipement.
En capturant toutes ces variables de fabrication critiques dans un seul modèle intégré, Simio permet aux équipes de production d’identifier les véritables contraintes du système, de valider les stratégies d’amélioration et d’optimiser les calendriers de production avec une précision sans précédent. Cette approche globale garantit que toutes les décisions tiennent compte des interactions complexes entre les ressources, les matériaux et les processus qui déterminent les performances de fabrication réelles.
Résoudre les problèmes de planification de la production grâce à l’ordonnancement avancé
Les entreprises manufacturières sont confrontées à des approches traditionnelles de planification de la production qui ne tiennent pas compte des contraintes de ressources, de l’optimisation des changements et de la disponibilité dynamique des matériaux. Il en résulte des plannings irréalistes, des expéditions excessives et des dates de livraison non respectées.
La solution Advanced Planning and Scheduling (APS) de Simio s’appuie sur la technologie Intelligent Adaptive Process Digital Twin pour générer des programmes de production réalisables qui optimisent les objectifs multiples :
Contrairement aux approches de planification conventionnelles, la planification jumelle numérique de Simio s’intègre aux systèmes MES et ERP pour créer des plannings exécutables qui tiennent compte des conditions réelles de l’atelier, garantissant des plans réalisables qui réduisent les coûts d’expédition et améliorent les performances de livraison dans les délais.
Optimisation des stocks grâce à la simulation DDMRP
Les fabricants se heurtent à des approches traditionnelles de gestion des stocks qui échouent dans l’environnement de demande volatile d’aujourd’hui. Un stock de sécurité excessif immobilise le fonds de roulement tout en empêchant d’atteindre les objectifs de niveau de service pour les composants critiques.
La technologie de jumeau numérique de Simio améliore la mise en œuvre de la planification des besoins en matériel en fonction de la demande (DDMRP) en permettant de tester de manière dynamique les stratégies de stockage :
Conception d’une stratégie de tampon
Synchronisation de l’offre et de la demande
Test de résilience de la chaîne d’approvisionnement
Cette approche basée sur la simulation garantit que les implémentations DDMRP offrent le bon équilibre entre l’investissement en stock et la performance de production, optimisant ainsi le fonds de roulement tout en maintenant les niveaux de service à la clientèle.
Applications de fabrication de base
La technologie de jumeau numérique de Simio fournit des solutions complètes pour les défis les plus critiques auxquels sont confrontées les opérations de fabrication modernes. En créant des répliques virtuelles précises des systèmes de production, les fabricants peuvent valider les améliorations, optimiser les opérations et prendre des décisions stratégiques dans de nombreux domaines :
Identification des contraintes et optimisation du débit
Les responsables de la fabrication cherchent continuellement à identifier et à éliminer les goulots d’étranglement qui entravent le débit et limitent la capacité de production. Les capacités de jumelage numérique de Simio permettent aux équipes opérationnelles de :
- Identifier les contraintes primaires et secondaires : Identifiez les facteurs limitants dans les systèmes de production complexes en analysant les schémas d’utilisation des ressources et les formations de files d’attente dans l’ensemble de l’opération.
- Quantifier les stratégies d’allègement des contraintes : Évaluez l’impact sur le débit des améliorations proposées avant leur mise en œuvre, en veillant à ce que les investissements ciblent les véritables contraintes du système.
- Valider les implémentations de tambour-tampon-corde : Testez les mécanismes de contrôle de la production qui maximisent l’utilisation des contraintes tout en gérant la libération du travail dans l’ensemble du système.
- Optimiser la capacité de protection : Déterminez la quantité idéale de capacité non contraignante nécessaire pour garantir que les contraintes restent pleinement utilisées malgré les variations normales du processus.
- Simulez l’impact de la réduction de la configuration : Calculez comment la réduction des temps de changement dans les opérations soumises à des contraintes se traduit par une augmentation du débit global du système.
Implantation de l’usine et conception des flux de matières
L’inefficacité de l’agencement des usines et des systèmes de manutention crée des déchets, augmente les délais et réduit la flexibilité de la production. Les ingénieurs de production utilisent la technologie de jumeau numérique de Simio pour :
- Optimisez l’emplacement des machines : Minimisez les distances de déplacement entre les opérations séquentielles tout en tenant compte des exigences d’espace et des contraintes d’infrastructure.
- Tester les configurations de fabrication cellulaire : Évaluez l’impact du passage d’une configuration fonctionnelle à une configuration cellulaire sur les performances en matière de débit, d’encours et de délais.
- Valider la conception des systèmes de manutention : Déterminez les trajets optimaux des convoyeurs, les itinéraires des AGV et les méthodes de transport manuel avant la mise en œuvre physique.
- Dimensionnez les emplacements des stocks tampons de manière stratégique : Identifiez les points critiques du flux de production qui nécessitent des stocks tampons pour maintenir le débit du système.
- Simuler de multiples alternatives d’aménagement : Comparez différentes configurations d’installations à l’aide de mesures de performance objectives afin d’identifier la conception optimale.
Validation de la production allégée
Les responsables de la fabrication qui mettent en œuvre des initiatives de production allégée ont besoin de valider l’impact des améliorations avant de les déployer à grande échelle. La technologie de jumeau numérique de Simio permet de valider quantitativement les stratégies de production allégée :
- Évaluer les améliorations de la chaîne de valeur : Prévoyez la réduction des délais et les gains de rendement des améliorations de la chaîne de valeur proposées avant leur mise en œuvre.
- Tester les mécanismes du système de tirage : Validez la taille des kanban, l’emplacement des supermarchés et les règles de réapprovisionnement afin de garantir un flux de matériel régulier.
- Optimiser l’équilibrage des temps de cycle : Analysez les alternatives d’équilibrage des lignes pour obtenir un flux de travail cohérent correspondant aux modèles de demande des clients.
- Simuler la mise en œuvre d’un travail standard : Quantifiez l’impact des méthodes de travail normalisées sur la variation du temps de cycle et la stabilité globale du processus.
- Valider les initiatives SMED (Single-Minute Exchange of Die) : Calculez l’impact sur la production de la réduction des temps de changement de format pour différentes gammes de produits.
Planification de l’introduction de nouveaux produits
Les entreprises manufacturières ont du mal à planifier avec précision les capacités nécessaires à l’introduction de nouveaux produits. La technologie du jumeau numérique de Simio permet aux équipes de production de.. :
- Validez les exigences en matière de capacité : Déterminez si l’équipement existant peut prendre en charge les nouvelles variantes de produits et identifiez les goulets d’étranglement potentiels avant le lancement.
- Modéliser les effets de la courbe d’apprentissage : Incorporez des améliorations de la productivité au fil du temps, à mesure que les opérateurs acquièrent de l’expérience avec les nouveaux produits.
- Analyser l’impact du changement : Évaluez l’incidence des nouveaux produits sur les schémas de changement de série et les temps de préparation en fonction de la séquence.
- Tester les stratégies d’équilibrage des lignes : Optimisez l’affectation des postes de travail lors de l’intégration de nouveaux produits dans des lignes de production existantes.
- Prévoir les besoins en matière d’outillage et de fixation : Identifier les contraintes potentielles en matière de capacité d’outillage lors de l’ajout de nouveaux produits à la gamme de fabrication.
Gestion de la qualité et amélioration des processus
Les problèmes de qualité ont un impact significatif sur les performances de fabrication en raison des retouches, des rebuts et de l’insatisfaction des clients. Les capacités de simulation de Simio aident les équipes qualité :
- Valider les stratégies de contrôle statistique des processus : Testez les plans d’échantillonnage et les limites de contrôle pour optimiser le suivi de la qualité sans inspection excessive.
- Analyser les schémas de défauts et les causes profondes : Identifiez comment les variations du processus se propagent dans le système et ont un impact sur la qualité du produit final.
- Quantifier le retour sur investissement des initiatives d’amélioration : Calculez les avantages opérationnels et financiers de Six Sigma et d’autres programmes d’amélioration de la qualité.
- Optimisez l’emplacement des points d’inspection : Déterminez à quel endroit du processus les contrôles de qualité apportent un maximum d’avantages avec un minimum de perturbations.
- Modéliser les taux de rendement et les retombées : intégrer des performances réalistes en matière de qualité dans la planification des capacités afin de s’assurer que les engagements des clients peuvent être respectés.
Fiabilité des systèmes de fabrication
Les interruptions de production dues aux pannes d’équipement et aux activités de maintenance ont un impact significatif sur les performances de fabrication. La technologie de jumeau numérique de Simio permet aux équipes de maintenance et de production de.. :
- Optimiser la programmation de la maintenance préventive : Déterminez le moment idéal pour les activités de maintenance planifiées afin de minimiser l’impact sur la capacité de production.
- Évaluer la robustesse du système : Testez les performances du système de production dans divers scénarios de défaillance afin d’identifier les vulnérabilités.
- Analyser les besoins en matière de redondance : Déterminez où les équipements de secours ou les itinéraires alternatifs offrent la meilleure protection contre les perturbations.
- Équilibrer les ressources de maintenance : Optimisez la répartition du personnel de maintenance et des stocks de pièces détachées entre plusieurs actifs de production.
- Tester les stratégies de maintenance prédictive : Évaluez la manière dont les approches de maintenance conditionnelle affectent l’efficacité et le rendement globaux des équipements.
Planification de l’usine du futur
Les entreprises manufacturières doivent continuellement faire évoluer leurs opérations pour intégrer les nouvelles technologies. Les capacités de jumelage numérique de Simio soutiennent la planification de la transition technologique :
- Simuler la collaboration homme-robot : Modéliser l’intégration de robots collaboratifs dans des postes de travail manuels afin d’optimiser la répartition des tâches et les protocoles de sécurité.
- Évaluer la manutention automatisée : Testez les stratégies de déploiement de l’AGV/AMR pour assurer une intégration harmonieuse avec les opérations et l’infrastructure existantes.
- Validez les avantages de la mise en œuvre de l’IdO : Quantifiez les améliorations opérationnelles résultant de l’amélioration de la collecte des données et des capacités de surveillance en temps réel.
- Analyser les stratégies d’automatisation par étapes : Déterminez la séquence optimale d’introduction de l’automatisation afin de minimiser les perturbations tout en maximisant les avantages.
- Testez les technologies de fabrication avancées : Évaluez l’impact de la fabrication additive, de la robotique avancée et d’autres technologies de l’industrie 4.0 sur les opérations existantes.
Durabilité et analyse de l’impact environnemental
Les fabricants modernes doivent concilier performance opérationnelle et responsabilité environnementale. La technologie de jumeau numérique de Simio aide les équipes chargées du développement durable :
- Modéliser les modèles de consommation d’énergie : Analysez la manière dont les programmes de production et l’utilisation des équipements affectent la consommation globale d’énergie et les pics de demande.
- Optimiser l’utilisation des ressources : Identifiez les possibilités de réduire les déchets en améliorant l’efficacité des processus et l’utilisation des matériaux.
- Évaluez les initiatives de fabrication écologique : Testez l’impact des pratiques durables sur les indicateurs clés de performance de la production et les performances opérationnelles.
- Analyser les stratégies de réduction de l’empreinte carbone : Quantifier l’impact environnemental des méthodes de production alternatives tout en maintenant les objectifs de productivité.
- Simuler des mises en œuvre de l’économie circulaire : Modéliser les flux de matériaux en boucle fermée et les processus de recyclage pour réduire l’impact sur l’environnement et les coûts des matériaux.
Applications manufacturières dans le monde réel
La technologie de jumeau numérique de Simio a permis d’obtenir des résultats mesurables dans divers environnements de fabrication. Ces études de cas montrent comment les entreprises ont utilisé la simulation pour résoudre des problèmes complexes et obtenir un retour sur investissement significatif :
1,5 million de dollars d’économies sur l’investissement dans l’AGV
Entreprise : Fabricant mondial de produits électroniques.
Défi : Un fabricant de téléviseurs devait déterminer le nombre optimal d’AGV requis pour une nouvelle ligne d’assemblage.
Solution : Dijitalis a créé un jumeau numérique modélisant les opérations de la ligne de production, les trajectoires des AGV et le flux de matériel pour tester plusieurs scénarios de taille de flotte.
Comment Dijitalis a économisé 1,5 million de dollars grâce à la simulation de l'optimisation de l'AGV dans la fabrication de produits électroniques
Westinghouse : Transformation de la production de combustible nucléaire
Entreprise : Fournisseur mondial de technologie et de combustible nucléaire.
Défi : Westinghouse devait optimiser une programmation complexe de la production dans plusieurs installations de fabrication de combustible nucléaire.
Solution : Leur jumeau numérique a intégré plusieurs installations dans un modèle unique avec une logique d’acheminement détaillée et une gestion des contraintes en temps réel.
Digital Twin Manufacturing : Comment Westinghouse a transformé la production de combustible nucléaire avec Simio
Géant de la boisson : Optimisation du réseau de distribution
Entreprise : Important producteur et distributeur international de boissons.
Défi : L’entreprise devait évaluer des stratégies de distribution tout en équilibrant la capacité des véhicules et les fenêtres de livraison.
Solution : La simulation a intégré les opérations du centre de distribution, les séquences de chargement des véhicules et la planification des itinéraires pour comparer les scénarios.
Optimiser le réseau de livraison du dernier kilomètre d'une grande entreprise de boissons : Comment un cabinet de conseil en chaîne d'approvisionnement a utilisé Simio pour atteindre une valeur de 66 millions de dollars
Augmentation de la production de 45×
Entreprise : Entreprise de fabrication métallique.
Défi : Une entreprise de fabrication de métaux devait faire passer sa production de 600 à 26 000 unités par an.
Solution : LMAC a développé un jumeau numérique modélisant les processus actuels et futurs, les besoins en ressources et les alternatives d’agencement.
Scaling Manufacturing 45X : Comment le groupe LMAC a utilisé Simio pour transformer une opération de fabrication de métal
Producteur de snacks : Optimisation de la ligne de production
Entreprise : Grand fabricant de produits alimentaires transformés.
Défi : L’entreprise devait identifier les goulets d’étranglement dans ses lignes de traitement en continu.
Solution : Leur jumeau numérique a modélisé les opérations de traitement en continu, les configurations d’emballage et les séquences de changement.
Fabrication en jumeau numérique : Optimiser la production de snacks avec Simio
Nissan : Conception d’une nouvelle ligne d’assemblage de véhicules
Entreprise : Constructeur automobile mondial et société d’ingénierie.
Défi : Nissan devait valider la conception d’une chaîne de production pour le lancement d’un nouveau modèle de véhicule.
Solution : La simulation a intégré les opérations d’assemblage, les systèmes de livraison des matériaux et l’affectation des travailleurs avant la mise en œuvre physique.
Nissan Europe Engineering choisit Simio pour modéliser la production du fourgon NV200
Producteur brésilien : Optimisation de la production d’éthanol
Entreprise : Principal producteur d’éthanol à partir de produits agricoles.
Défi : L’entreprise devait trouver un équilibre entre la capacité de récolte et les capacités de traitement tout en minimisant les déchets.
Solution : Leur jumeau numérique a simulé les opérations sur le terrain, la logistique du transport et la capacité de l’usine de transformation.
Méthodologie de mise en œuvre pour une fabrication réussie
La mise en œuvre de la technologie du jumeau numérique dans les environnements de fabrication suit la méthodologie éprouvée de Simio :
Analyse du système de production
- Cartographie de la chaîne de valeur : Documentation complète des flux de matières et d’informations
- Analyse du temps de cycle : Collecte des distributions de temps de processus et des facteurs de variabilité
- Évaluation de la capacité des ressources : Documentation des capacités des machines, des exigences en matière d’outillage et des compétences des opérateurs.
- Intégration des données sur la qualité : Analyse des taux de défauts, des boucles de reprise et des exigences d’inspection
Développement de jumeaux numériques
- Modélisation de la logique des processus : Représentation précise de l’acheminement de la production, des points de décision et de la logique de contrôle.
- Modélisation des ressources : Modélisation détaillée des machines, des outils, des montages et des ressources humaines.
- Simulation de flux de matériaux : Représentation des politiques d’inventaire, des systèmes de manutention et de la gestion des stocks.
- Intégration du calendrier : Connexion avec les systèmes de planification de la production et les sources de données existantes
Optimisation des performances
- Analyse des contraintes : Identification des goulets d’étranglement du système et des limitations de débit
- Test de scénario : Évaluation des alternatives d’amélioration et des options d’investissement
- Optimisation du calendrier : Affinement des stratégies de séquençage de la production et de dimensionnement des lots
- Analyse de la capacité : Validation des besoins en ressources pour la gamme de produits actuelle et future
Intégration opérationnelle
- Exécution du calendrier : Intégration avec les systèmes MES et les systèmes de contrôle de l’atelier
- Contrôle des performances : Comparaison des mesures de performance réelles et simulées
- Raffinement du modèle : Mise à jour continue du jumeau numérique pour refléter les améliorations apportées au processus.
- Transfert de connaissances : Formation des équipes de production à la prise de décision par simulation