Proiect simulari

7/28/2019 Proiect simulari

1/24

1. DESCRIEREA PROBLEMEI I BAZA INFORMAIONAL

1.1. Descrierea problemei

Firma SC Euro Pencil SA are ca activitate principal producerea i

comercializarea de creioane. Linia de producie a creioanelor grafit este alctuit din maimulte maini, corespunztor etapelor prin care se realizeaz producia acestora (Fig. 1.):

1- pregtirea materiilor prime (plcile de lemn i gafitul),

2- asamblarea (aezarea i lipirea minei de grafit ntre plcile de lemn),

3- tierea plcilor de lemn asamblate, etap n urma creia rezult creioanele propriu zise,

4 - finisarea creioanelor individuale.

Figura 1.

Linia de producie este alctuit din 5 maini. Dac una din maini este ocupat,

atunci componentele sau piesele trebuie s atepte s fie prelucrate formnd stocuri

intermediare ntre diferitele puncte de prelucrare. Pentru optimizarea produciei, se are n

vedere ca aceste stocuri intermediare s nu creasc, fapt posibil de realizat n condiiile

unei productiviti mari a punctelor de prelucrare.

1


2/24

Sistemul de producie este ilustrat n Fig. 2. Mainile 1 i 2 prelucreaz cele dou

materii prime plcile de lemn i grafitul. Componentele1 pregtite urmeaz s fie supuse

prelucrrii pe Maina 3, care lipete dou plci de lemn avnd ntre ele o min de grafit.

Dup aceast operaie urmeaz tierea sandwich-ului(Maina 4), din care rezult buci

individuale, creioanele. Ultima prelucrare are loc la nivelul Mainii 5, unde creioanele

sunt finisate.

Figura 2.

1.2. Baza informaional

1.2.1. Procesul de servire

Componentele sunt introduse n sistem n mod individual, cte o singur bucat

din componenta respectiv.

Pentru cele dou componente, este necesar s se determine distribuiile de

probabilitate ale timpului dintre dou sosiri consecutive. Analiznd datele din perioadele

anterioare s-au stabilit urmtoarele:

- Durata intervalelor ntre dou sosiri consecutive de componente 1 este o mrime

probabilist uniform distribuit ntre 0,3 i 0,6 ore;

- Durata intervalelor ntre dou sosiri consecutive de componente 2 este o mrime

probabilist cu distribuie normal cu media 0,5 ore i abaterea standard 0,2 ore.

1 Componentele vor fi notate n felul urmtor: componenta 1 placa de lemn; componenta 2 - grafitul

2


3/24

1.2.2. Mecanismul de servire

Sistemul de producie cuprinde cinci maini disponibile pentru prelucrarea

elementelor, dispuse n serie (fiecare staie are o coad separat, excepie fcnd Maina

trei care primete elemente din dou cozi).

Nu sunt permise servirile cu prioritate.

Pentru unitile de lucru (cele cinci maini) este necesar s se determine

distribuiile de probabilitate ale timpilor individuali de prelucrare. Se cunosc urmtoarele:

- Timpul de prelucrare al componentei 1 pe Maina1 este o mrime probabilist

cu distribuie normal cu media 0,15 ore/pies i abaterea standard 0,05 ore/pies;

- Timpul de prelucrare al componentei 2 pe Maina2 este o mrime probabilist

cu distribuie normal cu media 0,1 ore/pies i abaterea standard 0,06 ore/pies;

- Maina3 asambleaz cte dou componente 1 cu o component 2. Timpul deasamblare este constant de 0,40 ore pentru componenta 1 i 0,40 ore pentru o component 2;

- Maina 4 taie n fii nguste fiecare pies nou obinut prin asamblare. Timpul

de prelucrare al piesei asamblate este o mrime probabilist cu distribuie normal cu

media 0,7 ore/pies i abaterea standard 0, 2 ore/pies;

- Timpul n care Maina 5 finiseaz creioanele este o mrime probabilist cu

distribuie normal cu media 0,5 ore/pies i abaterea standard 0,1 ore/pies.

1.2.3. Caracteristicile cozii

Pentru toate cozile se va considera c piesele sunt prelucrate n ordinea n care

sosesc, astfel c disciplina de servire va fi FIFO (first-in first-out).

Deoarece spaiul de depozitare pentru piesele care ateapt s fie prelucrate este

limitat, va fi specificat capacitatea maxim pentru fiecare coad:

- Capacitate Coada 1: 50 piese;





- Capacitate Coada 6: 300 piese.

3


4/24

Conducerea firmei apeleaz la tehnica simulrii cu scopul principal de a crete

productivitatea. Pentru a realiza acest lucru este necesar o nelegere a funcionrii

sistemului. De asemenea, identificarea locurilor nguste din cadrul procesului de

producie este un pas important pentru formularea unor soluii n vederea optimizrii

fluxului din cadrul liniei de producie. Identificarea cauzelor producerii cozilor foarte

lungi i supraaglomerrii mainilor se poate realiza prin aplicarea modelului de simulare.

Problema managerial const n dimensionarea sistemului de producie astfel

nct s se minimizeze timpul total de ateptare n coad durata de stocare a

componentelor nainte de a fi prelucrate, i timpul total de prelucrare la nivelul mainilor,

n vederea creterii productivitii.

2. MODELUL DE SIMULARE

Sistemul de producie prezentat poate fi considerat un sistem de ateptare

deoarece exist un anumit numr de staii de prelucrare, nu se cunoate cu certitudine

durata de prelucrare i exist incertitudini cu privire la comportamentul sistemului dup

punerea n funciune.

Modelul utilizat este un model de simulare a evenimentelor discrete, principalele

evenimente urmrite fiind:- intrarea n sistem a elementelor care modific starea sistemului de ateptare n

sensul creterii cozii sau ocuprii punctului de lucru;

- ieirea din sistem a elementelor care modific starea sistemului n sensul

reducerii cozii de ateptare sau eliberarea staiei de prelucrare.

Intre dou intrri n sistem, acesta nu se modific.

3. PROGRAMUL DE SIMULARE UTILIZAT

Dat fiind tipul modelului de simulare utilizat, respectiv un model de simulare a

evenimentelor discrete, aplicarea simulrii se va realiza cu ajutorul produsului informatic

WINQSB, modulul Queuing System Simulation.

4


5/24

4. MODUL DE APLICARE A SIMULRII

4.1. Datele de intrare n programul de simulare

La crearea unei noi probleme n cadrul programului, se deschide fereastra din

figura de mai jos, n care se solicit titlul i numrul de componente care alctuiesc

sistemul. (Fig. 3.). Unitatea de timp care va fi utilizat n simulare este ora. Sistemul de

producie prezentat anterior totalizeaz 13 componente i anume:

- dou tipuri de piese (cele dou componente lemn i grafit);

- cinci maini de prelucrare;

- ase cozi care se formeaz naintea punctelor de prelucrare i care constau n

stocuri intermediare.

Figura. 3.

Urmtorul pas este acela de a furniza programului informaii cu privire la numele

i tipul celor 13 componente care alctuiesc sistemul. Aceste informaii sunt sintetizate n

Tabelul 1. Tipul componentelor este predefinite n program, existnd patru posibiliti:

C (Customer) clieni sau uniti care solicit efectuarea unei operaii n cazul de fa,

cele dou piese materie prim pentru creionul grafit; S (Service) uniti de servire

mainile care efectueaz prelucrrile; Q (Queue) cozi; G - clieni care prsesc sistemul

5


6/24

fr s atepte finalizarea serviciului ateptat. Dup cum se poate vedea i n Tabelul 1,

sistemul de producie nu cuprinde ultimul tip de component.

Tabel 1.

Number

Component

name

Type

(C/S/Q/G)1 X C

2 Y C

3 Masina1 S

4 Masina2 S

5 Masina3 S

6 Masina4 S

7 Masina5 S

8 Coada1 Q

9 Coada2 Q

10 Coada3 Q

11 Coada4 Q

12 Coada5 Q13 Coada6 Q

Introducerea acestor informaii n program se realizeaz n fereastra urmtoare,

intitulat Component Names and Types for... , prezentat n Figura 4.

Figura 4.

6


7/24

n cele ce urmeaz apare fereastra n care se introduc restul datelor de intrare

(Figura 5.).

Figura 5.

Tabelul 2. cuprinde o parte din datele introduse n program.Tabel 2.

Componentname

Type(C/S/Q/G)

Immediate Follower[Name/Prob/TransferTime, separeted by,] Input Rule

X C Coada1

Y C Coada2

Masina1 S Coada3

Masina2 S Coada4

Masina3 S Coada5

Assembly

Masina4 S Coada6

Masina5 S

Coada1 Q Maina1

Coada2 Q Maina2

Coada3 Q Maina3

Coada4 Q Maina3

Coada5 Q Maina4

Coada6 Q Maina5

n coloana Immediate Follower se nscrie pentru fiecare component urmtorul

element de parcurs n sistemul de producie, per ansamblu trasnd ntregul circuit de

parcurs. Astfel, Componenta X ajunge n Coada1, dup care urmeaz prelucrarea la

Maina1, Coada3, Maina 3, Coada5, Maina4, Coada6, Maina5. Similar, Componenta

Y ateapt n Coada2 pentru a fi prelucrat la Maina2, urmnd Coada4, Maina3, dup

care traseul este ca al Componentei X.

7


8/24

Coloana Input Rule arat fiecrei staii de servire cum s selecteze o pies din

coada care o precede. Aceast coloan are o importan deosebit mai ales n cazul n

care o staie de servire este precedat imediat de mai multe cozi. Astfel, Maina3 este

precedat imediat de Coada3 care conine piese X i Coada4 care conine piese Y. Din

regulile oferite de WINQSB s-a ales regula Assembly. Aceasta nseamn c trebuie s

existe cel puin o pies X n Coada3 i cel puin o pies Y n Coada4 pentru ca Maina3

s poat lucra. Dac una dintre cozi nu conine piese, Maina3 trebuie s atepte.

Tabelul 3 cuprinde restul datelor de introdus n program.

Tabel 3.

Component name

Type(C/S/Q/G)

QueueDiscipline

QueueCapacity

InterarrivalTime

Distribution Service Time Distribution

X C Uniform/0.3/0.6Y C Normal/0.5/0.2

Masina1 S X/Normal/0.15/0.05

Masina2 S Y/Normal/0.1/0.06

Masina3 SX/constant/0.4,X/Constant/0.4,Y/Constant/0.4

Masina4 S X/Normal/0.7/0.2,Y/Normal/0.7/0.2

Masina5 S X/Normal/0.5/0.1,Y/Normal/0.5/0.1

Coada1 Q FIFO 50

Coada2 Q FIFO 50

Coada3 Q FIFO 100

Coada4 Q FIFO 100

Coada5 Q FIFO 300Coada6 Q FIFO 300

Coloana Queue Discipline reprezint ordinea de prelucrare a pieselor. n cazul

de fa mecanismul de servire are loc n ordinea n care sosesc piesele, dup principiul

FIFO (First-In-First-Out).

Queue Capacity reprezint capacitatea cozii, respectiv numrul maxim de

elemente care alctuiesc stocul intermediar. Aceast mrime este impus de limitarea

spaial.Interarrival Time Distribution reprezint timpul dintre dou sosiri n sistem,

nscris n tabel prin tipul distribuiei i parametri (media, abaterea standard etc.)

Service Time Distribution reprezint timpul de prelucrare al mainilor, trecut n

tabel sub forma tipului distribuiei i a parametrilor.

4.2. Reprezentarea modelului de simulare

8


9/24

Pentru vizualizarea sistemului sub form grafic, din meniul Format se alege

opiunea Switch to Graphic Model. Reprezentarea grafic a modelului de simulare a

sistemului de producie creioane este ilustrat n Figura 6.

Figura 6.

4.3.Realizarea experimentelor de simulare

Rezolvarea problemei are la baz generarea valorilor mrimilor probabiliste care

intervin n model. n acest scop se aplic metoda Monte Carlo care utilizeaz un

generator de numere aleatoare uniform distribuite n [0, 1] i distribuia de probabilitate

cumulat asociat fiecrei mrimi probabiliste.

Simularea propriu-zis se realizeaz prin comenzile Solve and Analyze/ Perform

Simulation.. Se deschide fereastra din Figura7, n care se introduc datele iniiale pentrurealizarea experimentelor de simulare.

Generatorul de numere aleatoare are nevoie de o valoare iniial (random seed).

Pentru experimentul de fa se alege opiunea valorii iniiale predefinite. Se seteaz

timpul de simulare la 100 ore, colectarea rezultatelor ncepnd cu ce-a de a 20-a or de

funcionare pentru a elimina influena condiiilor iniiale ale sistemului, cnd stocurile

intermediare sunt 0. Numrul maxim de rezultate colectate este stabilit la infinit (M),

setare predefinit n cadrul programului. Prin apsarea butonuui Simulate se ncepe

experimentul de simulare.

Tot n figura 7 apare timpul efectiv simulat i numrul de rezultate colectate pe

timpul simulrii. Diferena ntre timpul de simulare introdus i cel efectiv (100ore fa de

100,03ore) se datoreaz faptului c c simularea se ncheiedup finalizarea

prelucrrii pieselor care se afl n lucru pe diferite maini.

9


10/24

Figura 7

5. ANALIZA REZULTATELOR

10


11/24

Analiza rezultatelor simulrii este oferit de ctre program, pe fiecare tip de

component a sistemului. Astfel, exist trei tipuri de analize, a clienilor, a staiilor de

servire i a cozilor. Dup apsarea butonului Show Analysis, programul furnizeaz

tabele n care sunt sintetizate datele rezultate din simulare.

n figura 8 este prezentat analiza clienilor (a componentelor X i Y).

Figura 8.

Se observ c n cele 80 de ore de simulare au intrat n sistem 178 piese din

componenta X i 154 piese din componenta Y. n medie, ntr-o or au fost 49,29 piese X

i 0,36 piese Y. n total au fost obinute 114 creioane.

n continuare se analizeaz produsul finisat, notat de ctre program cu X. Se

observ c timpul mediu de prelucrare a unui produs final este de 1,86 ore, cu o abatere

standard de 0,25 ore. Timpul mediu de ateptare pentru un produs final a fost 20,7 ore, cu

abaterea standard de 8,68 ore. Timpul mediu petrecut de un produs final n sistem este

22,35 ore, cu o abatere standard de 8,64 ore. Timpul maxim petrecut n sistem este de

36,27 ore.

Figura 9 conine analiza mainilor de prelucrare.

11


12/24

Figura 9.

Din analiza staiilor de servire, se poate observa c Maina4 este cea mai

solicitat, avnd o utilizare de 100,29%, un timp mediu de prelucrare de 0,7 ore i timpul

maxim de prelucrare de 1,23 ore. De asemenea, Maina4 realizeaz doar 114 prelucrri

fa de 178 elemente procesate de Maina1. Lund n considerare toate aceste date, putem

concluziona c Maina4 poate fi considerat loc ngust.

Figura 10. prezint analiza cozilor.

Figura 10.

Analiza cozilor confirm faptul c Maina4 este un loc ngust n cadrul

sistemului de producie, coada care precede aceast main, Coada5, fiind cea mai mare,

cu o lungime medie de 32,89 i un timp mediu de ateptare de 16,85 ore.Rezultatele simulrii pot fi prezentate i grafic, precum n figurile 11, 12 i 13.

12


13/24

Figura 11.

Figura 12.

13


14/24

Figura 13.

n urma simulrii s-a putut stabili c Maina4 reprezint un loc ngust n cadrul

sistemului de producie. Identificarea cauzei care ncetinete sistemul de produciereprezint primul pas n procesul de decizie cu privire la creterea productivitii. Odat

cunoascut cauza, conducerea poate formula diferite soluii pentru rezolvarea sau

remedierea problemei. Conducerea poate stabili mai multe variante decizionale.

I. La simularea realizat, produsele din Coada5 intr n punctul de prelucrare

(Maina4) dup principiul FIFO. Cum principala preocupare este aceea de a remedia

problema locului ngust, se poate modifica disciplina de servire, prelucrnd produsele

n ordinea descresctoare a timpului total ateptat n sistem. Prin urmare, disciplina deservire a elementelor din Coada5 devine MostWait.

II. Dac prima variant nu aduce mbuntiri substaniale la nivelul sistemului de

producie, se poate propune introducerea unei noi maini de tip 4, care s preia din

volumul de munc.

14


15/24

III. Creterea timpului de simulare la 1000 ore. Simularea pe o perioad mai

ndelungat ofer o imagine mai clar asupra funcionrii sistemului, datele furnizate

fiind mai apropiate de situaia sistemului real de producie.

n realitate, aplicarea acestor msuri ar implica riscuri substaniale, modificarea

sistemului de producie putnd perturba buna funcionare. Modelul de simulare permite

testarea acestor msuri, studiind riscurile implicate. n funcie de variantele decizionale

identificate, n continuare se realizeaz modificarea modelului de simulare.

I. Modelul de simulare se modific, setnd ca disciplin de servire pentru Coada5

opiunea MostWait, dup cum arat Tabelul 4.

Tabel 4.

Component

name

Type

(C/S/Q/G)

Immediate Follower[Name/Prob/TransferTime, separeted

by,]

Input

Rule

Queue

Discipline

X C Coada1

Y C Coada2

Masina1 S Coada3

Masina2 S Coada4

Masina3 S Coada5

Assembly

Masina4 S Coada6

Masina5 S

Coada1 Q Maina1 FIFO




Coada5 Q Maina4 MostWait


Dup rularea simulrii se obin rezultatele analizei clienilor sintetizate n figura 14.

15


16/24

Figura 14.

Comparativ cu rezultatele din figura 8, se remarc faptul c diferene notabile se

nregistreaz ntre valorile - timpului mediu de ateptare pentru un produs final, care a

sczut de la 20,7 ore la 6,60 ore; - timpului mediu petrecut de un produs final n sistem,

care de asemenea a sczut de la 22,35 ore la 8,23 ore; - timpului maxim petrecut n

sistem, ce s-a diminuat de la 36,27 ore la 13,83 ore.

Figura 15 prezint analiza cozilor. Se poate constata faptul c exist o

mbuntire la nivelul cozii 5 n sensul diminurii timpului mediu de ateptare de la

16,85 ore la 0,65 ore.

Figura 15.

Dei aceste modificri s-au realizat n sensul bun, se observ c numrul deproduse finite a rmas tot 114.

II. Conform celei de-a doua variante decizionale, se propune introducerea unei

Maini4 suplimentare. Noile date de intrare ale modelului de simulare sunt prezentate n

tabelul 5 i tabelul 6.

Tabel 5.

Componentname

Type(C/S/Q/G)


by,] Input Rule

X C Coada1Y C Coada2

Masina1 S Coada3

Masina2 S Coada4

Masina3 S Coada5

Assembly

Masina41 S Coada6

Masina42 S Coada6

16


17/24

Masina5 S

Componentname

Type(C/S/Q/G)


by,] Input Rule

Coada1 Q Maina1

Coada2 Q Maina2

Coada3 Q Maina3Coada4 Q Maina3

Coada5 Q Maina41,Maina42

Coada6 Q Maina5

Tabel 6.

Component name

QueueDiscipline

QueueCapacity

InterarrivalTimeDistribution Service Time Distribution

X Uniform/0.3/0.6

Y Normal/0.5/0.2

Masina1 X/Normal/0.15/0.05

Masina2 Y/Normal/0.1/0.06

Masina3 X/constant/0.4,X/Constant/0.4,Y/Constant/0.4

Masina41 X/Normal/0.7/0.2,Y/Normal/0.7/0.2



Coada1 FIFO 50

Coada2 FIFO 50

Coada3 FIFO 100

Coada4 FIFO 100Coada5 FIFO 300

Coada6 FIFO 300

Analiza clienilor este prezentat n Figura 16.

17


18/24

Figura 16.

Raportndu-ne la modelul iniial (Figura 8.), se observ mbuntiri la nivelultimpului mediu de ateptare al produselor n sistem, acest indicator scznd de la 20,70

ore la 9,25 ore. De asemenea, timpul mediu petrecut n sistem s-a redus cu mai mult de

jumtate, de la 22,35 ore n modelul iniial la 10,88 ore n modelul de fa. Numrul de

creioane a crescut de la 114 la 156. Avnd n vedere costurile introducerii unei noi maini

n sistemul de producie, investiia aceasta aduce rezultate bune, ns obiectivul

primordial, acela de cretere a productivitii, nu este realizat. Conform modelului,

creterea va fi de doar 42 de buci, respectiv 36,84%, insuficient pentru atingerea

scopului stabilit iniial.

Analiznd figura 17., putem constata faptul c cele dou maini, 41 i 42, au

grade de utilizare relativ mari, ns pot face fa volumului de munc. Gradele mari de

utilizare ale acestora nseamn c din punct de vedere tehnic decizia introducerii unei

maini suplimentare este bun. ns aceast decizie aduce cu sine o cretere a volumului

de munc, ngreunnd activitatea mainii urmtoare, care se ocup cu prelucrarea final a

produselor. Gradul de utilizare al Mainii5 crete de la 71,57% pn la 97,83%.

18


19/24

Figura 17.

Din analiza cozilor, reprezentat n figura 18., putem observa o reducere

substanial a Cozii5. Situat nainte de mainile 41 i 42, Coada 5 nregistreaz o

reducere a lungimii medii de la 32,89 la 0,02. Timpul mediu de ateptare n Coada 5

scade de la 16,85 ore la numai 0,01 ore.

Figura 18.

III. Creterea timpului de simulare este o msur aplicat pentru nelegerea mai

bun a funcionrii. Simularea pe o perioad de 1000 ore, cu o perioad de 200 ore de

nclzire poate spori precizia datelor obinute i poate duce la alte rezultate. Pstrnd

modelul anterior, cu o main suplimentar, se ruleaz din nou simularea. n fereastra de

19


20/24

introducere a datelor pentru experimentul simulrii, se modific cei doi parametri, timpul

de simulare i ora la care se ncepe colectarea rezultatelor.

Figura 19. cuprinde rezultatele simulrii la nivelul clienilor.

Figura 19.

Simularea pe perioada de 1000 ore generaz o valoare de 1563 produse finale,

ceea ce nseamn 1563/800ore= 1,95 produse/or. Raportndu-ne la Figura 16., n care se

obineau 156 produse finale i 156/80 ore=1,95 produse/or, putem constata c numrul

produselor finale rezultate nu se modific.

Dup aplicarea celor patru modele de simulare, putem concluziona c acestea au

adus mbuntiri, ns per ansamblu problema creterii productivitii nu a fost rezolvat.

Obiectivul propus poate fi realizat prin compararea rezultatelor celor patru modele de

simulare, care mpreun pot oferi o imagine de ansamblu asupra funcionrii sistemului

de producie.

n tabelul 7 sunt sintetizate rezultatele obinute pentru modelele:

- Modelul 1 modelul iniial: cinci maini, disciplina de servire FIFO, 80 ore simulate;

- Modelul 2: cinci maini, disciplina de servire MostWait pentru produsele din Coada5,

80 ore simulate;

- Modelul 3: ase maini, disciplina de servire FIFO, 80 ore simulate;

- Modelul 4: ase maini, disciplina de servire FIFO, 800 ore simulate.

Tabel 7.

20


21/24

Modelul 1 Modelul 2 Modelul 3 Modelul 4

Numr total produse finite 114.00 114.00 156.00 1,563.00

Numr produse finite pe or 1.43 1.43 1.95 1.95

Timpul total mediu deprelucrare a unui produsfinit (ore/produs) 1.86 1.85 185.00 1.86

Timpul total mediu deateptare a unui produsfinit (ore/produs) 20.70 6.60 9.25 63.43

Lungime medie Coada1 0.00 0.00 0.00 32.65






Grad utilizare Maina1 31.51% 31.51% 32.76% 30.85%



Grad utilizare Maina4(1) 100.29% 100.29% 72.81% 70.38%

Grad utilizare Maina42 - - 68.56% 69.43%


6. CONCLUZII I RECOMANDRI

Aplicarea modelului iniial de simulare, destinat identificrii locurilor nguste

din sistem i a cozilor lungi, a adus n prim plan slaba eficien a Mainii4 i lungimea

nsemnat a Cozii5. Dei problema locului ngust a fost relativ rezolvat, obiectivul decretere a productivitii i a produciei nu a fost realizat.

n urma aplicrii modelelor de simulare i comparrii rezultatelor, se poate

observa c indiferent de model, Coada3 are ntotdeauna produse, spre deosebire de

celelalte cozi care au cel puin o dat lungimea medie 0.

Dup cum se poate vedea n figura 2, Coada3 reprezint stocul intermediar de

produse X ce se formeaz ntre Mainile 1 i 3. Se tie c la nivelul Mainii3 este setat la

input regula Assembly, ceea ce nseamn c funcionarea ei este activat de prezena

unui produs X i a unui produs Y. Prin urmare, prezena produselor n Coada3 se poate

datora faptului c Maina3 este ocupat. ns, urmrind datele din Tabelul 7, se observ

c gradul de utilizare al acestei maini este sub 100%. Totodat, prezena produselor X n

Coada3 se poate datora i absenei produselor Y, mpreun cu care ar trebui s fie

21


22/24

prelucrate n Maina3. Aceast ipotez se verific avnd n vedere gradul de utilizare sub

100% al Mainii3 i lungimea Cozii4 care este ntotdeauna 0.

Cu scopul de a identifica principalul motiv pentru care nu se poate realiza

creterea produciei, se urmrete circuitul n sens invers, spre intrare. Astfel putem

rspunde la ntrebarea de ce Coada4 este 0 ntotdeauna. Rspunsul se bazeaz pe

informaii cu privire la gradul de utilizate al Mainii2 i la lungimea Cozii2. Maina2, cea

care prelucreaz componenta Y are un grad de utilizare relativ redus, situat ntre 18,98%

i 20,52% n cadrul aplicrii modelelor de simulare. Dei gradul de utilizare este mic,

coada care precede aceast main, Coada2 este ntotdeauna 0. Prin urmare, se poate

concluziona c eficiena slab a sistemului de producie este dat de insuficiena materiei

primeY.

Pentru atingerea obiectivului de cretere a produciei, cu ajutorul unei maini4suplimentare, este necesar asigurarea n cantiti corespunztoare din materia prim Y.

Acest lucru poate fi realizat prin redimensionarea necesarului sau prin creterea

frecvenei comenzilor ctre furnizori.

22


23/24

1. Florica, Luban, Simulri n afaceri, Editura ASE, Bucureti, 2005

23


24/24

Documents

Proiect simulari