Manufacturing capacity management by using modern simulation tools

• Autorzy: Krynke Marek

Identyfikatory

DOI

10.2478/czoto-2021-0014

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Determining the parameters of the production system as well as the choice of the type of manufactured elements flow shall appoint the level of effectiveness of the manufacturing process. The article presents an example of implementation the simulation verification process of the production flow, taking into account system constraints. The basic stages of developing a simulation model in this process are discussed, taking into account the necessary information and input data. The results show the impact of the application selected flow scenarios on the level of generated costs and the duration of the manufacturing process. The process of assessing individual variants of the organization production was performed on the basis of the results obtained by computer simulation in the FlexSim simulation software.

Słowa kluczowe

EN

computer simulation; production processes; FlexSim; improvement

PL

symulacja komputerowa; procesy produkcyjne; FlexSim; doskonalenie

• Wydawca: De Gruyter
• Czasopismo: System Safety : Human - Technical Facility - Environment
• Rocznik: 2021
• Tom: Vol. 3, nr 1
• Strony: 129--138
• Opis fizyczny: Bibliogr. 21 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Krynke Marek

• Czestochowa University of Technology, Poland

• https://orcid.org/0000-0003-4417-1955+

Bibliografia

• [1] Bartnicka, J., Kabiesz, P., Kaźmierczak, J., 2020. Standardization of human activities as the component of a workflow efficiency model – a research experiment from a meat producing plant. Production Engineering Archives, 26(2), 73-77.
• [2] Beaverstock, M., Greenwood, A.G., Lavery, E., Nordgren, B., 2012. Applied Simulation: Modeling and Analysis Using FlexSim, FlexSim Software Products.
• [3] Cegłowski, C., 2006. Business process modeling using simulation software, Bydgoszcz: Polish Association for Knowledge Management, 4-14.
• [4] Fíla, O., Sellner, K., Vysloužilová, D., Klimecka-Tatar, D., 2020. Safety and Automatization of Machining Line. System Safety: Human - Technical Facility - Environment, 2(1), 268-274.
• [5] FlexSim, 2017. User manual.
• [6] Gola, A., Korzan A., 2011. Elementy komputerowo wspomaganego procesu sterowania produkcją z wykorzystaniem kart Kanban, Bzdyra, K., Informatyczne Systemy zarządzania, Wydawnicto Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, 39-51.
• [7] Gołda, G., Kampa, A., 2009. Modelowanie i symulacja przepływu produkcji w zrobotyzowanym gnieździe wytwórczym, Zarządzanie Przedsiębiorstwem, 1, 22-29.
• [8] Herma S., 2011. Harmonogramowanie linii montażowej jako element projektowania cyfrowej fabryki, Bzdyra, K., Informatyczne Systemy zarządzania, Wydawnicto Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, 52-65.
• [9] Jakubowski J., Weretko, D. 2010. Przykłady wirtualnych środowisk wytwarzania na tle zarządzania rozwojem produktu, Bzdyra, K., Bocewicz, G., Informatyczne Systemy zarządzania, Wydawnicto Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, 27-38.
• [10] Jurczyk, K., Wzorek, A., 2018. Modelowanie i symulacja systemów produkcyjnych przy wykorzystaniu oprogramowania FlexSim – studium przypadku, Studies & Proceedings of Polish Association for Knowledge Management, 87, 4-20.
• [11] Kapustka, K., Ziegmann, G., Klimecka-Tatar, D., Nakonczy, S., 2020. Process Management and Technological Challenges in the Aspect of Permanent Magnets Recovery - the Second Life of Neodymium Magnets, Manufacturing Technology, 20(5), 617-624.
• [12] Klimecka-Tatar, D., 2018. Context of production engineering in management model of Value Stream Flow according to manufacturing industry, Production Engineering Archives, 21(7), 32-35.
• [13] Knop, K., 2020. Indicating and analysis the interrelation between terms – visual: management, control, inspection and testing, Production Engineering Archives, 26(3), 110-120.
• [14] Krenczyk, D., 2018. Planowanie przepływu produkcji z uwzględnieniem ograniczeń systemu transportu wewnętrznego wspomagane systemami symulacyjnymi, Knosala, R., Innowacje w zarządzaniu i inżynierii produkcji, tom I, Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, Opole, 441-451.
• [15] Krynke, M., Mielczarek, K., 2018. Applications of linear programming to optimize the cost-benefit criterion in production processes, MATEC Web of Conferences, Vol.183, 6s.
• [16] Le, T.D.C.,Nguyen, D.D., Oláh, J., Pakurár, M., 2020. Optimal vehicle route schedules in picking up and delivering cargo containers considering time windows in logistics distribution networks: A case study, Production Engineering Archives, 26(4), 174-184.
• [17] Leks D., Gwiazda A., 2015. Application of FlexSim for modelling and simulation of the production process, Selected Engineering Problems, 6, 51-56.
• [18] Mielczarek, K., 2019. An Identification of Areas Requiring Improvement in the Company Producing the Illumination – Case Study, Conference Quality Production Improvement – CQPI, 1(1), 520-527.
• [19] Pawlak, S., Nowacki, K., 2017. Wpływ parametrów systemu produkcyjnego na koszty i czas trwania procesu, Knosala, R., Innowacje w zarządzaniu i inżynierii produkcji, tom I, Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, Opole.
• [20] Świder, J., Zdanowicz, R. 2005. Modelowanie i symulacja systemów produkcyjnych w programie Enterprise Dynamics, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice.
• [21] Ulewicz, R., Mazur, M., 2019. Economic aspects of robotization of production processes by example of a car semi-trailers manufacturer, Manufacturing Technology, 19(6),1054-1059.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).