O gêmeo digital do processo Simio

Um verdadeiro gêmeo digital que replica com precisão suas operações para projetar, analisar e otimizar, além de prever e prescrever o desempenho atual e futuro

O que é um gêmeo digital?

O termo “Gêmeo Digital” ganhou popularidade e se tornou uma expressão abrangente para vários modelos digitais. No entanto, o verdadeiro valor de um gêmeo digital está na sua capacidade de representar com precisão todos os detalhes dos processos operacionais, do comportamento e do desempenho do mundo real, além de aproveitar totalmente os dados corporativos e integrar-se perfeitamente aos sistemas operacionais. Embora muitos aplicativos promovam os recursos do Digital Twin, muitas vezes surgem desafios significativos durante a implementação, principalmente na adaptação às mudanças no processo durante a operação. Essa falha crítica geralmente prejudica a viabilidade de muitas soluções.

A Simio desenvolveu uma plataforma ágil projetada especificamente para atender às demandas de criação de modelos de gêmeos digitais de processos adaptativos inteligentes que replicam com precisão o comportamento do mundo real dos processos operacionais e se integram perfeitamente aos dados e sistemas corporativos. Desenvolvida com base em nossa tecnologia de Simulação de Eventos Discretos líder do setor, a plataforma Simio foi projetada para dar suporte às jornadas de transformação digital da Indústria 4.0. Desde um ambiente robusto para projetar, experimentar, analisar e otimizar modelos de simulação para aprimorar a eficiência operacional e o suporte a decisões até a implantação de gêmeos digitais de processos adaptativos inteligentes totalmente integrados que permitem operações totalmente autônomas e sem iluminação, o Simio equipa e orienta os usuários em uma jornada perfeita em todo o continuum do projeto à operação.

Inteligente

A combinação de simulação de eventos discretos e IA cria uma sinergia poderosa, resultando em gêmeos digitais do Simio Process com inteligência inigualável, capazes de gerar soluções altamente otimizadas para problemas operacionais complexos com eficiência extremamente rápida.

Adaptativo

Os gêmeos digitais do Simio Process têm a capacidade de se adaptar automaticamente às mudanças nos dados corporativos, como recursos relacionados ao processo, materiais, propriedades e atributos, roteiros de produtos, mudanças na rede, lista de materiais, requisitos e programações de mão de obra, programações de manutenção e mix de produtos.

Processo

Os processos de negócios em uma ampla gama de setores podem ser modelados com um Simio Process Digital Twin, incluindo operações de fabricação detalhadas em instalações únicas e em vários locais, operações de depósito e cadeias de suprimentos complexas de ponta a ponta.

Gêmeos digitais

Os Simio Process Digital Twins são modelos de Simulação de Eventos Discretos orientados a objetos, gerados e orientados por dados, que reproduzem com precisão o comportamento físico de processos operacionais para sistemas de qualquer tamanho e complexidade. Os Simio Process Digital Twins permitem que os usuários projetem, otimizem, prevejam e prescrevam o desempenho atual e futuro do sistema.

Por que desenvolver um gêmeo digital de processo Simio?

A plataforma ágil da Simio para o desenvolvimento de gêmeos digitais de processos adaptativos inteligentes oferece suporte a uma ampla gama de fluxos de trabalho em um processo de transformação digital. Independentemente do fluxo de trabalho selecionado, o desenvolvimento bem-sucedido do Process Digital Twin – seja modelando processos operacionais atuais ou futuros – requer a identificação, o design, a análise e o suporte para a execução de operações. Quatro motivos principais se destacam para usar a plataforma Simio nas fases de design e análise e nas fases de planejamento e programação operacional da transformação dos seus negócios. Cada um desses casos de uso agrega um valor distinto à sua empresa durante as várias fases de desenvolvimento e implantação do seu projeto de transformação.

Motivo principal nº 1

Base de conhecimento

Desenvolva uma base de conhecimento centralizada e de ponto único de referência, capturando todas as restrições do sistema, regras comerciais e lógica detalhada em um modelo abrangente de Simulação de Eventos Discretos do processo. Isso garante a replicação precisa de operações complexas e de missão crítica em um único local ou em grandes sistemas com vários locais.

Motivo principal nº 2

Benchmarking de desempenho

Estabeleça uma referência de desempenho do processo para avaliar o desempenho atual e prever com precisão o desempenho futuro da fábrica e da cadeia de suprimentos. Isso permite a validação de mudanças, como automação, novos equipamentos e políticas de reabastecimento, como o Planejamento de Necessidades de Materiais Orientado pela Demanda (DDMRP).

Motivo principal nº 3

Plano e cronograma

Crie planos e cronogramas viáveis para a execução no chão de fábrica, no depósito, na fábrica e na cadeia de suprimentos em todos os intervalos de tempo relevantes, garantindo que as operações sejam viáveis em termos de capacidade de recursos, material e cronograma. Isso permite uma execução totalmente autônoma.

Motivo principal nº 4

Modelo de referência

Mantenha um Gêmeo Digital de Processo Adaptativo Inteligente adaptável, gerado e orientado por dados para garantir um modelo de referência digital do “status atual” do processo. Isso permite a determinação do desempenho futuro da fábrica e da cadeia de suprimentos para projetos de transformação novos e em andamento e decisões de investimento.

Valor operacional de um gêmeo digital de processo Simio

Avalie as alternativas e analise o impacto das mudanças em andamento

Políticas operacionais ou mudanças no processo
Introdução de novos produtos ou materiais
Aumento da capacidade de produção ou automação, como novos equipamentos, ferramentas, robótica e AMRs
Ajustar os requisitos de habilidades dos trabalhadores, os padrões de turnos e os níveis de pessoal
Redesenhar os layouts da fábrica e reorganizar as sequências de operações
Disponibilidade de material e políticas de inventário, incluindo JIT, Kanban e DDMRP

Criar planos e cronogramas acionáveis e viáveis

Aumente o rendimento e a pontualidade na entrega sincronizando a produção em todo o processo
Reduzir os custos de produção, incluindo despesas com material, mão de obra, multas, energia e trabalho em andamento
Melhorar o cumprimento do cronograma de produção, a taxa de atendimento de pedidos e os níveis de serviço
Simplifique as operações e melhore a eficiência por meio de operações autônomas com suporte de programação e orquestração quase em tempo real
Obtenha planos e cronogramas otimizados treinando, testando e implantando a IA

Recursos integrados de gerenciamento de dados e fluxo de trabalho

Acesso multiusuário baseado em navegador com permissões, funções, características e local personalizáveis
Integração dinâmica por meio de conectores de dados, incluindo APIs da Web
Gerado e conduzido com integração direta ou pipelines de dados corporativos baseados em nuvem
Interface com aplicativos de suporte, como MES, ML/AI/NN, Tableau e Power BI
Controle e distribua os resultados do modelo entre as equipes de forma estruturada

Componentes principais de um gêmeo digital de processo Simio

Gerado e orientado por dados

Os modelos são gerados e orientados por dados corporativos, incluindo recursos, mestre de materiais, listas técnicas, roteiros e status atual. Isso permite a identificação e a validação dos principais aspectos dos dados corporativos, como granularidade, qualidade, correlação, velocidade e disponibilidade.

Objetos inteligentes

Os modelos são criados a partir de objetos inteligentes que representam componentes do sistema, como máquinas, transportadores, robôs e trabalhadores, que podem influenciar uns aos outros e incorporar IA/NN/ML para aumentar a otimização do processo.

Modelos de restrições

Os modelos de restrição abrangem todas as restrições físicas (por exemplo, equipamentos, funcionários, transporte, material), regras comerciais (por exemplo, MOQ, políticas de mão de obra, políticas de estoque) e lógica de decisão detalhada (incluindo “conhecimento tribal” do chão de fábrica) para garantir que o modelo replique com precisão o comportamento do processo físico.

Orientado por eventos

A tecnologia Discrete Event-Driven Simulation simula o avanço no tempo usando o calendário de eventos para sincronizar todas as tarefas futuras e decisões de materiais na linha do tempo de execução. Isso garante a viabilidade do cronograma no chão de fábrica para a execução orientada pelo operador ou até mesmo para a orquestração direta em ambientes altamente automatizados.

Estocástico

Os modelos Simio Process Digital Twin incorporam a aleatoriedade, o que é fundamental para avaliar a variabilidade, como quebras de máquinas e atraso na chegada de materiais. Esse recurso permite a avaliação de riscos do plano e do cronograma para apoiar ações proativas e aumentar a probabilidade de atingir metas de desempenho, como a entrega no prazo.

Modelos

O Simio oferece uma biblioteca de modelos específicos de aplicativos que contêm objetos predefinidos, lógica de processos e esquemas de dados para iniciar o desenvolvimento do modelo Process Digital Twin para processos operacionais complexos. Cada modelo é personalizável para atender a qualquer requisito específico do usuário.

Criação de um gêmeo digital do Simio Process

O desenvolvimento de um modelo de gêmeo digital de processo envolve cinco estágios principais: começando com a documentação de todas as etapas do processo, passando pela criação do modelo de simulação e culminando na integração do modelo de gêmeo digital de processo com sistemas empresariais ativos e fontes de dados relevantes.

Etapa 1: Especificação de requisitos

Documente todas as etapas do processo e os requisitos do usuário, incluindo restrições físicas, regras de negócios e lógica de decisão detalhada, para criar uma especificação de requisitos funcionais abrangente que dimensione e gerencie com eficácia o processo de desenvolvimento.

Etapa 2: Revisão de dados

Analise todas as fontes de dados empresariais relevantes, incluindo arquivos Excel e CSV mantidos manualmente, para obter os dados estáticos e dinâmicos necessários para gerar e conduzir o modelo Process Digital Twin.

Etapa 3: Desenvolvimento do pipeline de dados

Desenvolva o pipeline de dados necessário para fornecer o feed de dados que gera e impulsiona o modelo Process Digital Twin, integrando-se diretamente aos sistemas corporativos ou utilizando uma infraestrutura de dados baseada em nuvem.

Estágio 4: Desenvolvimento do modelo

Desenvolva o modelo Process Digital Twin detalhado, validado e verificado, orientado por dados, orientado por objetos e baseado em simulação para dar suporte a casos de uso off-line e on-line (por exemplo, simulação, projeto, programação, orquestração), conforme especificado na Especificação de Requisitos Funcionais.

Etapa 5: Integração de dados

Integre o modelo Process Digital Twin com feeds de dados corporativos ao vivo (por exemplo, ERP, MES, PM, IoT) para uso off-line e on-line, ou para suporte e execução de decisões quase em tempo real em aplicativos preditivos e prescritivos.