Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Optimizing the simulation of conveyor systems through digital shadow integration to increase assembly process efficiency

Husár Jozef, Hrehova Stella, Trojanowski Piotr, Brillinger Markus

Technologia i Automatyzacja Montażu

2024

nr 1

16--22

In today's highly competitive industrial environment, continuous improvement of efficiency and optimization of processes is crucial. This paper presents an approach to the optimization of conveyor systems that uses the concept of a digital shadow. A digital shadow, as an exact digital replica of a physical conveyor system, enables detailed simulation and analysis of real operational data, providing a basis for in-depth analysis and identification of areas for improvement. The aim of this approach is not only to improve the understanding of the dynamics and performance of existing conveyor systems, but also to increase the overall efficiency through predictive simulations and optimization algorithms. In this work, we demonstrate how the integration of a digital shadow into the simulation process can contribute to a better reaction to changes in the production environment, to the reduction of downtime and to the optimization of production flows. Our methodology combines data collection / analysis, and enables the creation of accurate and flexible models of conveyor systems. These models are then used in simulations that help identify optimal settings for different production scenarios and predict potential problems before they occur. The results of applying our approach on a test laboratory line show a significant improvement in efficiency and a reduction in operating costs. This study provides important insights and practical guidelines for engineers and production managers focused on the use of digital shadow to increase the efficiency of conveyor systems. It also contributes to the development of intelligent production technologies in the era of Industry 4.0.

W dzisiejszym wysoce konkurencyjnym środowisku przemysłowym kluczowe znaczenie ma ciągła poprawa wydajności i optymalizacja procesów. W artykule przedstawiono podejście do optymalizacji systemów przenośnikowych wykorzystujące koncepcję cyfrowego cienia. Cyfrowy cień, jako dokładna cyfrowa replika fizycznego systemu przenośników, umożliwia szczegółową symulację i analizę rzeczywistych danych eksploatacyjnych, dając podstawę do dogłębnej analizy i identyfikacji obszarów wymagających poprawy. Celem tego podejścia jest nie tylko lepsze zrozumienie dynamiki i wydajności istniejących systemów przenośników, ale także zwiększenie ogólnej wydajności poprzez symulacje predykcyjne i algorytmy optymalizacyjne. W tej pracy pokazujemy, jak włączenie cienia cyfrowego do procesu symulacji może przyczynić się do lepszej reakcji na zmiany w środowisku produkcyjnym, ograniczenia przestojów i optymalizacji przepływów produkcyjnych. Nasza metodologia łączy zbieranie/analizę danych oraz umożliwia tworzenie dokładnych i elastycznych modeli systemów przenośnikowych. Modele te są następnie wykorzystywane w symulacjach, które pomagają zidentyfikować optymalne ustawienia dla różnych scenariuszy produkcji i przewidzieć potencjalne problemy, zanim one wystąpią. Wyniki zastosowania naszego podejścia na linii laboratorium badawczego wskazują na znaczną poprawę wydajności i redukcję kosztów operacyjnych. Niniejsze badanie dostarcza ważnych spostrzeżeń i praktycznych wskazówek dla inżynierów i kierowników produkcji skupiających się na wykorzystaniu cyfrowego cienia w celu zwiększenia wydajności systemów przenośników. Przyczynia się także do rozwoju inteligentnych technologii produkcyjnych w dobie Przemysłu 4.0.

Production Resource Flexibility Assessment: Case Studies in the Automotive Industry

Moerth-Teo Oliver, Schlögl Gernot, Abdul-Hadi Muaaz, Brillinger Markus, Weinzerl Martin, Ramsauer Christian

Management and Production Engineering Review

2022

Vol. 13, No. 3

20--29

The automotive industry is characterized by a high degree of uncertainty. Companies are facing the challenge of producing different systems simultaneously. Additionally, the global quantity of electric vehicles is also expected to increase significantly. This results in the following capability to remain competitive: Effective and efficient adaptions of production systems to model variations and volume increases. While flexible production is identified as the most promising concept, defining the actual flexibility level of included production resources is essential for its proper realization. A literature review on existing flexibility assessment approaches revealed their emphasis on high-level enablers and limited practical applicability in the automotive industry. In contrast, focusing the assessment on single workstations supports the selection of appropriate production resources. Therefore, a simple and structured standard procedure for a production resource flexibility assessment was developed. This theoretical construct was subsequently complemented with practical insights through its application on two real-life case studies within one automotive engineering company. Summarizing and discussing the findings in combination with a conclusion completed this paper.