Riassunto analitico
La complessità dei sistemi produttivi, unita ad una sempre crescente necessità di ottimizzare i processi al fine di ridurre i lead time e rispondere prontamente alle richieste di mercato, hanno fatto si che l’appeal della simulazione come supporto alla produzione crescesse esponenzialmente.
Inoltre, la disponibilità di sistemi di calcolo sempre più potenti, di software dal linguaggio specifico per l’ambiente produttivo e dalla logica solida, hanno permesso alla simulazione di diventare uno strumento utile per prendere decisioni oggettive sulla gestione degli impianti e sulle strategie di ottimizzazione.
La Simulazione ad Eventi Discreti (DES), proprio grazie alle caratteristiche sopra elencate ed alla possibilità di modellare le variazioni intrinseche ai sistemi produttivi, quali componente umana, guasti, setup ecc., ha trovato ampio utilizzo in campo industriale.
In particolare, il presente lavoro di tesi presenta l’approccio utilizzato per la realizzazione di un modello di simulazione di una macro fase della linea di produzione dell’ossigenatore Inspire, caratterizzata da una fortissima interazione uomo-macchina.
Particolarmente interessante è stata proprio la scelta del metodo utilizzato per simulare la forte interazione della componente umana con il determinismo associato alle macchine, e l’impatto che questa variabilità ha sul sistema produttivo.
Compatibilmente con le necessità aziendali, sono state quindi condotte varie analisi sulle due fasi di processo più problematiche, ed in particolare sul collo di bottiglia e sulla fase a valle, in modo da esaminare differenti scenari riguardanti possibili re-layout e una diversa gestione delle risorse a disposizione, individuando spunti di miglioramento.
Verranno quindi presentate le fasi di progetto, gli strumenti utilizzati ed i metodi applicati a partire dallo sviluppo del modello, la preparazione dei dati, l’organizzazione dei run, l’analisi dei risultati e le conclusioni alle quali si è giunti.
Il modello ha permesso l’individuazione delle principali cause di inefficienze e la successiva identificazione di una strategia correttiva, riuscendo in tal modo a prevedere l’effetto di re-layout e di variazioni nelle procedure standard sui KPI.
La bontà dei risultati ottenuti unitamente alla comodità di condurre esperimenti a costo zero hanno indotto la Livanova a proseguire l’investimento su tale strumento.
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