挑战
导言：革新核燃料生产规划
西屋电气公司（Westinghouse Electric Company）是全球领先的核技术公司，拥有 130 多年的创新历史。该公司有五个独立的生产基地，各自使用互不关联的 Excel 电子表格，因此计划周期长，全球供应链的可视性有限。本案例研究探讨了西屋公司如何与 MOSIMTEC 合作实施 Simio 数字孪生技术，从而改变其生产计划和调度流程，同时大幅缩短对变化的响应时间并提高决策能力。
关于西屋电气公司
西屋电气公司（Westinghouse Electric Company）由乔治-西屋（George Westinghouse）于 1886 年创立，近 140 年来重新定义了世界发电和用电的方式。作为世界领先的安全、创新核技术供应商，西屋公司的业务遍及 21 个国家，在全球拥有 11,000 多名员工和 90 个设施。他们的技术在全球近 50% 的核电生产中发挥着举足轻重的作用。
西屋公司的核燃料业务部门提供完整的燃料解决方案，处理从开发和制造到核心工程、安全分析和燃料组件制造的所有事务。公司提供四种主要燃料类型：压水堆（PWR）、沸水堆（BWR）、水-水能反应堆（VVER）和先进燃气堆（AGR）。其核燃料生产设施遍布全球，分别位于美国、英国和瑞典。
挑战：全球供应链的分散规划
互不关联的计划流程
在实施 Simio 之前，西屋公司通过五个不同的站点和五个不同的计划小组来管理生产计划，这些站点和小组都是独立运作的。正如西屋公司全球制造和物料计划总监 Brad Parker 所解释的那样：
"大部分计划都是在 Excel 中完成的，没有集成，手工输入的电子表格之间也没有约束，这意味着当我们创建 18 个月到两年的主计划时，如果出现任何情况或变化，我们需要花费一周的时间才能评估出变化是什么。
这种支离破碎的方法带来了几个重大挑战：
- 耗时的情景规划：评估变化的影响可能需要长达一周的时间
- 缺乏整合：每个领域都需要分别进行变革
- 可见性有限：没有整个供应链的综合视图
- 对客户要求的响应速度缓慢：无法快速响应计划外停机或优先级变更
- 复杂的全球相互依存关系：在不同地点生产的材料必须运送到相应的消费地点
对于影响多个地点的复杂变化，影响评估可能需要长达一个月的时间，尤其是在评估对垂直供应链底部设施的影响时。这种冗长的流程往往导致部分评估无法全面了解拟议变更的影响。
解决方案
解决方案：利用 Simio 实施数字孪生系统
选择合适的技术合作伙伴
在评估潜在解决方案时，西屋公司因其灵活性和适应性而选择了 Simio。布拉德-帕克（Brad Parker）表示
"灵活性，你知道的，添加和删除的能力......我看过的其他模型似乎在结构上......它几乎就像硬编码，这给修改带来了困难。[有了Simio]就可以了，我们可以足够灵活地使其适合你的流程。你的流程不必为了反映我们的方法而改变。
这种灵活性对于处理横跨五个厂址的垂直供应链的复杂性至关重要。西屋公司与 MOSIMTEC 合作，MOSIMTEC 是一家咨询服务公司，在各行各业的建模和仿真应用方面拥有超过 14 年的经验。
实施方法
MOSIMTEC 遵循一套成熟的流程，在西屋工厂部署仿真模型和实施数字孪生系统：
- 功能要求规范：制定详细的规范文件，概述要建模的系统、建模方法和所需的输入/输出
- 分阶段模型开发：反复建立模型，使西屋公司能够在流程早期看到可运行的临时版本
- 验证：测试模型，确保其符合规范并按预期执行
- 数据收集和 ETL：在开发开始前确定数据要求，实现并行工作流
- 验证：确保模型准确反映真实世界的系统行为
- 分析：深入了解系统性能和行为
- 集成和变更管理：有效应用模型，推动业务改进
- 持续分析和支持：继续将模型用于战略、战术和运营决策
数字孪生架构和数据流
实施工作整合了多个来源的数据，以支持产能规划和调度：
- SAP提供有关资源、物料流、物料清单、路由订单和库存的信息
- IMS：提供实时数据，包括设备状态、工作进度和当前任务
- SAP Ariba：处理与补货参数、提前期和再订购数量相关的数据
- Excel：包括劳动力资质、流程数据和人员可用性
ETL（提取、转换、加载）功能将数据从这些数据源移至 Simio，Simio 对数据进行处理，以生成产能可行的计划和调度。为了快速实施，西屋公司最初使用基于 Excel Power Query 的方法作为临时解决方案。
实施过程：构建数字孪生系统
系统理解和定义
实施工作从制定详细的功能设计规范开始。正如 MOSIMTEC 所解释的那样，"如果不能清楚地描述一个系统，就无法有效地对其进行建模"。这份文件使用图表和文字描述的方式概述了现实世界中的系统和预期的模型，以传达必要的详细程度。
在模型开发开始之前，西屋公司已对该规范进行了审核和批准，但该规范仍是一份与模型同步发展的活文件。西屋公司认为这份文件特别有价值，因为它提供了一份单一、全面的参考资料，记录了从开始到结束的整个过程。
数据准备和集成
为了建立一个真正的数字孪生系统，提取实时数据并运行调度计划，确保在正确的时间从正确的来源获得正确的数据至关重要。MOSIMTEC 开发了 ETL 解决方案来清理和整合原始数据，这是一个涉及现场利益相关者的迭代过程，并在过程中进行了多次调整。
在整个模型开发过程中，错误日志的广泛使用为西屋公司提供了反馈，帮助他们清理数据并使其标准化。所创建的模型完全由数据驱动，依赖于实时动态数据输入。这种方法为用户提供了快速刷新和生成跨年度新计划的灵活性。
关键仪表板和输出
每次模拟运行后，用户都可以访问几个关键仪表盘：
- 生产性能：将生成的计划结果与实际运营或合同目标进行比较的综合概览
- 物料流：整个生产过程中物料流动的可视化，确保与物料清单相匹配
- 产量分析：按区域划分的详细吞吐量数据，让人清楚地了解材料和资源在工厂不同区域的表现情况
- 资源利用率：统计数据：提供有关机器和劳动力等资源使用效率的洞察力，是识别瓶颈的关键
- 资源甘特图：西屋公司最广泛使用的仪表板之一，提供了销售订单如何通过各种制造流程移动的高级视图
成果：转变计划和决策
计划时间大幅缩短
Simio 数字孪生制造解决方案的实施大大缩短了计划和方案分析所需的时间。正如 Brad Parker 所说
"实施 Simio 后，我们能够更快地做出决策。仿真模型可以运行，我们可以在 Simio 中根据表格和需求数据更改参数。
以前需要长达两周的时间，现在只需几个小时就能完成，从而实现更快的决策和更高效的规划流程。
跨站点综合计划
数字孪生系统为所有地区提供了综合计划，消除了分析中的漏洞，提高了整个供应链的可见性。这种集成对西屋公司的中央计划职能尤为重要：
能够看到 "好吧，这意味着什么，你的计划现在是什么样子。哦，我可以看到这里的光线会变暗。这是否有影响，有什么影响，情景构建。它使我们具备了综合规划功能，而这在以前是很难做到的。
增强决策能力
该系统的实施极大地提高了西屋公司的以下能力
- 快速运行 "假设 "方案
- 更快地响应客户要求
- 更有效地处理计划外停运
- 评估优先考虑某一客户对另一客户的影响
- 预测制约因素和需要改进的领域
数据质量改进
实施工作还凸显了数据质量问题和各系统间的不一致性。正如 Brad Parker 解释的那样
"当四个系统告诉你一个不同的数字时，你会想为什么你在计划中会遇到困难。这样做效果不好。
通过在数字孪生系统中汇集数据，西屋公司可以识别并解决这些不一致问题，从而提高整个组织的数据质量和决策水平。
用户授权
西屋公司的规划人员现在可以独立更新所有表格和运行计划，而无需 MOSIMTEC 的干预。他们只有在结果出现异常或需要新的仪表盘或更改现有仪表盘时才会联系顾问。这种自给自足的方式增强了规划团队的能力，使他们能够掌握数字孪生系统，并将其有效地用于日常规划。
业务影响
挑战和经验教训
数据质量和一致性
最大的挑战之一是数据质量和一致性。正如 Brad Parker 所反映的那样：
"这些数据的理解是一个漫长的过程......其中很多都与数据差异的发现有关。最完整的 ETL 提供了帮助。因此，这让我们能够更快地实施。很明显，认识到这些问题后，我发现当你在 Simio 中发现问题时，数据差距会减慢 Simio 的实施速度。
如果可以重新开始，Brad 会在前期做更多的数据映射，以便更早地发现差异。不过，他不会等待完美的数据后再实施，因为 "如果等待完美的数据，就永远不会实施"。
资源分配和利益相关者的参与
另一个重要经验是专用资源和利益相关者参与的重要性：
"你需要投入资源。实际上，有时我一个人要管理三个地点的三个实施项目。因此，这减慢了实施速度。但是，如果你有专门的资源，你就可以管理好它。
让真正了解流程的合适人员参与进来，是成功实施的关键。如果没有这方面的知识，团队就必须进行更多的反复试验，才能使模型正确无误。
管理支持
Brad 强调了持续的管理支持的重要性：
"我得到了西屋公司的大力支持......当你开始这一旅程时，你必须拥有的不仅是来自高级管理层的前期支持，而且这种支持必须持续下去。这不是一朝一夕就能做到完美的。很多人都希望，我们只需点击一个按钮，它就能工作。这是不现实的。
这种持续的支持使团队能够克服挑战，并随着时间的推移不断完善实施工作。
未来计划：扩展数字孪生系统
西屋公司已经推出了 Brad Parker 认为是 "基本、简单的仿真软件"，并看到了扩大其使用范围的重大机遇：
"我们一直专注于核燃料。eVinci 就是一个例子，但我们如何记录并在未来利用它的功能，这一点我们还没有触及，我们将努力带领西屋公司利用单一解决方案。
未来的计划包括
- 扩展到核燃料以外的其他业务部门
- 实施 Simio 门户网站，以扩大利益相关者的访问范围
- 实现数据馈送自动化，消除人工流程
- 加强与财务规划和报告的整合
- 在 Simio 中探索更先进的功能
结论：数字化转型的基础
Simio 数字孪生技术的实施改变了西屋公司的生产计划和调度流程，为其复杂的全球供应链提供了一个集成视图，并大大缩短了方案规划和决策所需的时间。
通过与 MOSIMTEC 合作并遵循结构化的实施方法，西屋公司为持续的数字化转型奠定了基础。此次实施的成功展示了数字孪生制造在复杂制造环境中的威力，并为其他开展类似业务的组织提供了宝贵的经验。
正如 Brad Parker 总结的那样："通过选择 Simio，企业可以充分发挥数字孪生技术的潜力，降低风险，领先市场需求，同时提高运营弹性和持续改进能力。