Modeling of a Decision Support System for the ramp-up phase of Line-less Assembly Systems

Abstract

Um grande desafio para as empresas de produção é a intensificação da concorrência devido a um número crescente de empresas que entram no mercado, sendo a individualização do produto um fator principal para o sucesso. Com a personalização em massa e outras tendências para uma maior volatilidade da produção se tornando mais generalizada, a flexibilização da montagem industrial é importante para a competitividade de uma empresa, e os sistemas de suporte são um fator imprescindível para manter baixos os tempos de ramp-up nestes cenários altamente flexíveis. Este trabalho visa apoiar os tomadores de decisão na rápida resolução de problemas que possam surgir durante a execução de um Sistema de Montagem sem linha (LAS), e na redução do ramp-up de produção com uma abordagem brownfield. Isto é conseguido através da modelagem de um sistema que utiliza dados de estado do sistema de montagem oriundos do seu gêmeo digital para propor novas potenciais configurações do sistema de montagem através de um modelo de otimização, sendo, então, avaliadas em uma simulação a eventos discretos sob incertezas. Os resultados da simulação são, então, utilizados para ajustar e reexecutar o modelo de otimização, formando o laço de otimização. Neste trabalho, esse sistema é modelado, incluindo seus requisitos, modelos de dados, e os módulos de comunicação, otimização e gerenciamento. Para verificar a modelagem do sistema, o módulo de comunicação e os parsers necessários foram implementados, além de um modelo de otimização para parear os requisitos de produtos com as capacidades de recursos do sistema de montagem. Os resultados mostram que o sistema modelado satisfaz suficientemente os requisitos do sistema, fornecendo uma estrutura para futuros estudos sobre o ramp-up de produção de um LAS.

A major challenge for producing companies is the intensifying competition due to an increasing number of entering companies, with product individualization being a leading factor for success. As mass customization and other trends towards higher production volatility become more widespread, increased flexibility of industrial assembly is of high importance for a company's competitiveness, and support systems are a must-have to keep ramp-up times low in these highly-flexible scenarios. This work aims to support decision-makers in quickly solving problems that may arise during runtime of a Line-less Assembly System (LAS), and in shortening production ramp-up with a brownfield approach. This is achieved by modeling a system that uses assembly system state data from a digital twin to propose new potential assembly system configurations through an optimization model, which are then evaluated based on discrete-event simulation under uncertainties. Simulation results are then used to adjust and rerun the optimization model, forming the optimization loop. In this work, the mentioned system is modeled, including its requirements, data models, and the communication, optimization, and management modules. To verify the system design, the communication module and necessary parsers were implemented, as well as an optimization model for matching product requirements with the assembly system resource capabilities. Results show that the modeled system sufficiently satisfies the system requirements, providing a framework for future studies on production ramp-up of LAS.