Symulacja procesów biznesowych Istota symulacji. Metodyka i zastosowanie w doskonaleniu procesów logistycznych

Zastosowanie w doskonaleniu procesowym 1 Istota symulacji 2 Metodyka symulacji 3 Zastosowanie w doskonaleniu procesowym Symulacja procesów biznesowych

1 Istota symulacji Dlaczego wykorzystujemy symulację i co jest jej szczególną funkcjonalnością?

Wsparcie symulacji procesów doskonalenia procesowego

Wsparcie symulacji procesów doskonalenia procesowego Realizowane na dwóch płaszczyznach działań: Innowacyjnej, w której symulacja dotyczy złożonych projektów, wieloelementowych i wielokryterialnych modeli procesów, projektowania systemów organizacyjnych od podstaw (inwestycje greenfield), wsparcia narzędziowego realizowanej koncepcji business process reengineering. Ciągłego doskonalenia kaizen, w których symulacja wspiera i weryfikuje pomysły usprawnień z perspektywy całego procesu. Są to proste modele przepływu, jednostanowiskowych sekwencji czynności i kompletne modele procesów obejmujących analizowane stanowisko pracy.

Produkt a działania udoskonalające

Jakość procesowa - definicja Klient zewnętzny Poziom spełnienia wymagań klienta poprzez zastosowanie określonego sposobu, metody wytworzenia produktu, usługi. JAKOŚĆ PROCESOWA Przedsiębiorstwo Sposób organizacji pracy i efektywnego wykorzystania dostępnych zasobów, w celu maksymalizowania wartości dodanej i eliminowania strat, monitorowany systemem pomiarów odniesionych do celów jakościowych i uwzględniających przyjęte standardy: branżowe, systemów zarządzania jakością, bezpieczeństwa i ochrony środowiska

KMS Kaizen Management System

SYMULACJA - TFM Doskonalenie procesu i jego przepływu jako ogólna funkcja symulacji i analizy dynamicznej (funkcjonowania procesu w danym przedziale czasowym) bliskie jest koncepcji TFM. Total Flow Management Czas, koszt, jakość (standard), metraż (powierzchnia), stan zapasów, kolejki i wąskie gardła to najczęstsze kryteria problemowe analityków procesowych, menedżerów kaizen-lean, służb utrzymania ruchu. TFM = lokalizacja kompetencji symulacji procesów biznesowych

Symulacja w systemie podejmowania decyzji Miejsce modelowania symulacyjnego? Narzędzia modelowania symulacyjnego mają charakter analityczny. Modele symulacyjne należy traktować jako część systemu wspomagania decyzji.

Symulacja zdarzeń dyskretnych Sposoby analizy systemowej Symulacja zdarzeń dyskretnych Teoria kolejek Źródło: A. Law, Simulation Modeling and Analysis, 4th Ed, 2007, p. 5

Efekty modelowania symulacyjnego Oszczędność kosztów projektowania i modyfikacji procesów, Możliwość wielokrotnego eksperymentowania polegającego na zmianach i dostosowywaniu do celów optymalizacyjnych wszystkich elementów obiektowych procesu oraz Skrócenie czasu otrzymania rozwiązania optymalnego, przy określonych warunkach brzegowych: zasobach ludzkich, technologii, know how, infrastruktury.

Kiedy nie używać modelowania symulacyjnego Celem każdej symulacji jest analiza czynności (przebiegu procesu) i uzyskanie z niej wartości wskaźników, których poznanie jest niezbędne dla oszacowania efektywności lub rozwiązania problemu Podstawowym kryterium decyzji czy użyć komputerowego modelowania czy nie, jest poziom złożoności problemu

Do czego służy symulacja procesu do poprawy wykorzystania posiadanego sprzętu i maszyn, do zmniejszenia czasu oczekiwania i rozmiarów kolejek, do skutecznej alokacji zasobów, do wyeliminowania problemów z wyjściem (towarów z magazynu), do zminimalizowania negatywnych efektów awarii, do analizowania alternatywnych pomysłów inwestycyjnych, do określenia czasów przepustowości, do analizy planów redukcji kosztów, do ustalenia optymalnej wielkości partii i sekwencjonowania części, do rozwiązywania problemów transportu materiałów, do analizy skutków ustawień czasowych oraz wymiany narzędzi, do optymalizacji priorytetów oraz logiki wysyłki towarów i usług, do demonstracji nowych narzędzi projektowania i możliwości,

Bariery powszechności modelowania symulacyjnego Wysoki koszt zakupu licencji komercyjnych. Konieczność przyswojenia wiedzy zarówno z zakresu modelowania obiektowego jak i analizy systemowej . Niewielki zakres usług szkoleniowych i wsparcia technicznego dla modelarzy i analityków procesowych. Relatywnie niewielka skala wykorzystywania oprogramowania symulacyjnego w kształceniu inżynierów informatyków, logistyków i ekonomistów.

2 Metodyka symulacji Jak poprawnie przeprowadzić symulację optymalizacyjna procesu?

Klasyczny proces modelowania i analizy symulacji Planowanie i definiowanie Budowa modelu Wykorzystanie modelu / eksperymentowanie Określenie celów Opracowanie planów projektu symulacji Formułowanie modelu Pojęciowa reprezentacja systemu Projektowanie eksperymentów Przygotowywanie danych (identyfikacja, zbieranie analiza Wdrożenie Eksperymentowanie Wykonywanie symulacji Model programowy Weryfikacja Model koncepcyjny Walidacja Konstrukcja modelu Pilotaż symulacji Dokumentacja Zarządzanie projektem

Zaangażowanie w cykl życia modelowania i analizy symulacji Szkoleniowiec Projektant Programista Audytor Wdrożeniowiec Analityk Badacz

Metodyka symulacji a działania udoskonalające

Metodyka symulacji charakterystyka etapów Etap 1. Zdefiniowanie problemu i określenie celu symulacji Etap 2. Charakterystyka operacyjna modelu Etap 3. Konstrukcja modelu Etap4. Projektowanie eksperymentów Etap5. Analiza wyników eksperymentów i wybór rozwiązania optymalnego Etap 6. Prezentacja graficzna właściwej wersji symulacji wynikowej Na tym etapie zbierane są dane i informacje niezbędne do dokładnej charakterystyki badanego procesu (dokumentacja systemowa, bieżący pomiar w gemba kaizen). Zestaw czynności tego etapu obejmuje: opis charakterystyki sytuacji wyjściowej, problemu, cel utworzenia modelu i eksperymentowania, określenie kluczowych mierników wydajności określenie głównych zmiennych decyzyjnych, określenie zakresu, założeń i warunków symulacji

Metodyka symulacji charakterystyka etapów Etap 1. Zdefiniowanie problemu i określenie celu symulacji Etap 2. Charakterystyka operacyjna modelu Etap 3. Konstrukcja modelu Etap4. Projektowanie eksperymentów Etap5. Analiza wyników eksperymentów i wybór rozwiązania optymalnego Etap 6. Prezentacja graficzna właściwej wersji symulacji wynikowej Na tym etapie najważniejszą czynnością jest graficzna prezentacja całości analizowanego procesu. Analityk – modelarz w porozumieniu z inżynierem jakości tworzą schemat procesu przepływu OFD (Object Flow Diagram) na bazie którego zostanie utworzony komputerowy model symulacyjny. OFD uzupełniany jest przez dodatkowe schematy (np. flowchart) i zdjęcia z gemba kaizen.

Metodyka symulacji charakterystyka etapów Etap 1. Zdefiniowanie problemu i określenie celu symulacji Etap 2. Charakterystyka operacyjna modelu Etap 3. Konstrukcja modelu Etap4. Projektowanie eksperymentów Etap5. Analiza wyników eksperymentów i wybór rozwiązania optymalnego Etap 6. Prezentacja graficzna właściwej wersji symulacji wynikowej Czynność tę może wykonywać konstruktor, projektant informatyk pozostawiając część eksperymentów i analizy symulacji inżynierowi jakości. Warunkiem niezbędnym do wykonania tej czynności są kompetencje modelowania obiektowego. Na tym etapie dokonuje się w szczególności: doboru jednostek miar symulacyjnych, określenia właściwości, etykiet i operacji elementów przepływu, obiektów stałych i wykonawców (operatorów), określenia logiki obiektów oraz zawartości tabel globalnych.

Metodyka symulacji charakterystyka etapów Etap 1. Zdefiniowanie problemu i określenie celu symulacji Etap 2. Charakterystyka operacyjna modelu Etap 3. Konstrukcja modelu Etap4. Projektowanie eksperymentów Etap5. Analiza wyników eksperymentów i wybór rozwiązania optymalnego Etap 6. Prezentacja graficzna właściwej wersji symulacji wynikowej Inżynier jakości dokonuje diagnozy przepływu procesowego uruchamiając symulację. Identyfikuje w niej miejsca i obiekty, które nie spełniają standardów procesowych lub wprowadza zaproponowane udoskonalenia i analizuje ich wpływ na poprawę wskaźników oraz na przepływ w całym procesie. W tym celu dokonuje różnego rodzaju modyfikacji w elementach układu modelu i ich cech, tworząc poszczególne wersje modelu, oraz przeprowadza symulacje eksperymentalne każdej z nich.

Metodyka symulacji charakterystyka etapów Etap 1. Zdefiniowanie problemu i określenie celu symulacji Etap 2. Charakterystyka operacyjna modelu Etap 3. Konstrukcja modelu Etap4. Projektowanie eksperymentów Etap5. Analiza wyników eksperymentów i wybór rozwiązania optymalnego Etap 6. Prezentacja graficzna właściwej wersji symulacji wynikowej Poszczególne warianty eksperymentów oraz manipulacja zmiennymi modelowymi powinny doprowadzić do wyboru przez analityka modelu właściwego tzn. takiego, który odpowiada założonym (spodziewanym) efektom proponowanych zmian procesowych (udoskonaleń) lub celom przeprowadzanego audytu (controlling kosztów, identyfikacja i eliminacja marnotrawstwa).

Metodyka symulacji charakterystyka etapów Etap 1. Zdefiniowanie problemu i określenie celu symulacji Etap 2. Charakterystyka operacyjna modelu Etap 3. Konstrukcja modelu Etap4. Projektowanie eksperymentów Etap5. Analiza wyników eksperymentów i wybór rozwiązania optymalnego Etap 6. Prezentacja graficzna właściwej wersji symulacji wynikowej W przypadku rozwiązań modelowych wykraczających obszarowo, kosztowo czy kompetencyjnie poza decyzyjność kierownictwa niskiego i średniego szczebla, symulacja prezentowana jest w formie graficznej (współcześnie niektóre programy oferują generowanie widoków 3D) wraz z wynikami analizy odpowiedniemu rangą kierownictwu, które ostatecznie akceptuje bądź odrzuca (zawiesza) projekt do wdrożenia

Zastosowanie symulacji w doskonaleniu procesowym 3 Zastosowanie symulacji w doskonaleniu procesowym Przykład projektu symulacyjnego

Oprogramowanie do symulacji procesów Źródło: http://zn.dmef.put.poznan.pl/content/006/ciszak.pdf

Zjeżdżalnia Przykład zastosowania symulacji procesu Zmienne modelu: ilość klientów na godzinę, ilość pracowników obsługi na godzinę, liczba samochodów, liczba klientów w samochodzie. Mierniki wydajności: koszt funkcjonowania zjeżdżalni, czas oczekiwania klientów na usługę rozrywki Przykład zastosowania symulacji procesu

Supermarket Przykład zastosowania symulacji procesu Zmienne modelu: wskaźnik przybyć klientów, wielkość zakupów, ilość kas. Mierniki wydajności: koszt obsługi klienta, czas oczekiwania na obsługę kasową Przykład zastosowania symulacji procesu

Stacja przeładunkowa Przykład zastosowania symulacji procesu Zmienne modelu: liczba maszyn transportujących, szybkość przeładunku, plan przyjazdu (partie, . Mierniki wydajności: poziom zapasów Przykład zastosowania symulacji procesu

Linia rozlewnicza Przykład zastosowania symulacji procesu Zmienne modelu: wielkość pojemników, prędkość linii, niezawodność, zadania operatorów Mierniki wydajności: przepustowość, (maksymalizacja przepływu – ilość napełnionych pojemników na godzinę / zmianę) Przykład zastosowania symulacji procesu

Produkcja płyt DVD Przykład zastosowania symulacji procesu Zmienne modelu: wielkość buforów (czasu, przestrzeni), prędkość maszyn, zadania operatorów Mierniki wydajności: przepustowość, (maksymalizacja przepływu – ilość wyprodukowanych płyt na godzinę / zmianę), czas przepływu jednej sztuki, czas cyklu Przykład zastosowania symulacji procesu

Produkcja placków Przykład zastosowania symulacji procesu Zmienne modelu: plany produkcyjne (produkty, mieszalnia), prędkość linii, niezawodność (częstotliwość usterek, wyłączeń itp.) Mierniki wydajności: przepustowość, (maksymalizacja przepływu – ilość wyprodukowanych placków na godzinę / zmianę), czas przepływu jednej sztuki, czas cyklu Przykład zastosowania symulacji procesu

Przykład symulacji i optymalizacji procesu Obszar symulacji: proces montażu drzwi Zadanie symulacji: weryfikacja możliwości dostosowania jego organizacji w taki sposób, by wykonać plany produkcyjne w ciągu 5 dni roboczych i 7,5 godzinnego dnia pracy, w stosunku do bieżącego stanu charakteryzującego się 10 godzinnym dniem pracy oraz pracą w niektóre soboty

Schemat procesu montażu drzwi

Diagram OFD object flow diagram

Model procesu w Flexsim

Wyniki uzyskane z eksperymentów symulacji   Stan wejściowy Scenariusz 1 Scenariusz 2 Scenariusz 1 Bonus Scenariusz 2 Bonus Przeciętny dzienny czas operacji w procesie (minuty) 360.349 348.3615 267.5478 354.3583 260.266 Odchylenie standardowe 17.435597 11.16558937 6.825365612 14.04877935 3.352874853 Wartość minimalna 339.273 331.871 256.543 324.065 254.798 Wartość maksymalna 394.542 368.139 283.245 371.93 265.386 Przeciętny koszt montażu $180.30 $174 $133.80 $177 $130.20 Przeciętny koszt zaciskania $120.20 $116 $89.20 $118 $86.80 Przeciętny koszt szpachlowania i klejenia $90.15 $87 $66.90 $88.50 $65.10 Przeciętny koszt operatora przygotowania $33.45 $32.55 Bonus Clamp + Mud & Putty Operator Cost * Całkowity przeciętny dzienny koszt $390.65 $377 $323.35 $501.50 $314.65 T-Test dla czasu procesu 0.16503 4.15 0.42255 1.70766 Znacząca różnica w porównaniu ze stanem wejściowym Nie Tak Wyniki symulacji doprowadziły analityków do wniosku, iż najlepszym rozwiązaniem jest wybór eksperymentu 2, zalecającego zatrudnienie dodatkowego pracownika do pomocy w obszarze przygotowania montażu oraz dodatkowo, rozważenie wprowadzenia do procesu tylko jednej kolejki oczekiwania przed stanowiskami montażowymi. Wartości przeciętnego czasu operacji oraz przeciętnego kosztu całkowitego w stosunku do innych scenariuszy były w tym przypadku najmniejsze

Podsumowanie Metodyka przygotowania i analizy modelu symulacyjnego integruje się z cyklem PDCA – podstawową i kluczową zasadą doskonalenia systemu opartego na KSM, a w nim w szczególności z koncepcją TQM. Najczęstsze zastrzeżenia realizatorów kaizen wobec modelowania komputerowego koncentrują się głównie wokół cechy prostoty, zdrowego rozsądku, łatwego i szybkiego wprowadzania zmian i udoskonaleń od razu w gemba (miejscu tworzenia wartości), wykorzystywania narzędzi nieskomplikowanych i wizualnych, których to cech symulacja komputerowa nie posiada Komputerowe modelowanie symulacji procesowych niewątpliwie wymaga specjalistycznych kompetencji, których inżynierowie jakości mogą nie posiadać i których zdobycie na poziomie średnio zaawansowanym wymaga co najmniej kilkudziesięciu godzin szkoleń Wnioski

Podsumowanie Modele symulacyjne procesów, stanowią doskonałe uzupełnienie dokumentacji procesowej i wraz ze zmianami w niej dokonywanymi mogą być łatwo poddane modyfikacji i aktualizacji. Sprawność w wykorzystaniu tej metody analizy i optymalizowania procesów zależy w dużym stopniu od przygotowania modeli podstawowych – odzwierciedlających aktualne standardy (co wymaga czasu i kosztu). Modele symulacyjne stanowią doskonałe dynamiczne narzędzie analizy procesu oraz planowanych w nim zmian. Istnieje możliwość wykorzystania ich w symulacji sekwencji czynności pojedynczego stanowiska pracy. Podstawową jednak ich funkcjonalnością z tej perspektywy jest analiza wpływu dokonywanych usprawnień (zmian) na cały łańcuch dostaw a nie tylko na spodziewane efekty obszaru obserwacji. Wnioski

Podsumowanie Modele symulacyjne częściej odnoszą się do procesów wielostanowiskowych np. linie produkcyjne, przepływy logistyczne i pozwalają na dokonanie kompleksowych analiz na podstawie eksperymentów łączących w sobie zmiany standardów jakości, czasów systemowych, kosztów robocizny i efektywności maszyn. Pod względem podobieństwa co do zakresu kompetencyjnego i przedmiotu analizy, modelowanie symulacyjne bliskie jest przyporządkowaniu go do zestawu metod i technik koncepcji Total Flow Management zajmującej się optymalizacją przepływu w procesach. Wnioski

Dane kontaktowe dr Grzegorz Wróbel Katedra Inzynierii Procesowej Wyzsza Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie tel. 17 8661 186 email: gwrobel@wsiz.rzeszow.pl www.grzegorzwrobel.pl