Dystans społeczny a wydajność procesu i jego analiza w FlexSim 3D Simulation Software
Jaką wydajność procesu produkcyjnego zakładamy po wprowadzeniu w naszym zakładzie reżimu sanitarnego? Czy mamy pewność, jak wprowadzone obostrzenia wpłyną na funkcjonowanie analizowanego systemu w niedalekiej przyszłości? Jak sprawdzić, czy proponowane rozwiązania nadają się w ogóle do implementacji w naszym środowisku? Aby zweryfikować odpowiedzi na te i inne pytania, jakie mogą się pojawić w dobie pandemii skutecznym narzędziem, na miarę Przemysłu 4.0 jest stosowanie nowoczesnych pakietów symulacyjnych, wśród których prym wiedzie FlexSim 3D Simulation Software oferowany przez FlexSim InterMarium Sp. z o.o.
W dobie pandemii przedsiębiorstwa wprowadzają reguły reżimu sanitarnego, których zadaniem jest zmniejszenie liczby interakcji i kontaktów międzyludzkich podczas wykonywania powierzonych zadań, tak aby zminimalizować ryzyko wystąpienia zakażenia. W celu sprawdzenia jak wielki wpływ na wydajność linii produkcyjnych może mieć wprowadzenie takich reguł został zbudowany model symulacyjny w oprogramowaniu FlexSim 3D Simulation Software. Model posłużył analizie wydajności w warunkach zachowania odpowiedniego dystansu pomiędzy operatorami w porównaniu z sytuacją, w której te ograniczenia nie występują. Na rysunku 1 zaprezentowano widok zbudowanego modelu symulacyjnego. Jak łatwo zauważyć każdy z operatorów jest otoczony polem, w którego obrębie nie powinny znajdować się inne osoby.
W realizowanym projekcie przyjęto założenie, że pracownicy modelowanego wirtualnego zakładu produkcyjnego są podzieleni na dwie główne grupy, tj. pracowników obsługujących maszyny i inne urządzenia automatyczne oraz pracowników magazynowych odpowiedzialnych za przemieszczanie produktów wewnątrz zakładu. W tabeli 1 zestawiono uzyskane rozwiązania dla czasu symulacji równego jednej zmianie roboczej (8 godzin). Wyniki te dotyczą sytuacji, w której nie uwzględniamy reguł dotyczących zachowania odpowiedniego dystansu społecznego.
Tabela 1 Wyniki modelu symulacyjnego – wariant bazowy
| Liczba interakcji | Łączny czas interakcji [s] | Średnia liczba interakcji | Średni czas pojedynczej interakcji [s] | |
| Pracownicy produkcyjni (50 osób) | 2587 | 5220 | 55,04 | 111,06 |
| Pracownicy transportowi (10 osób) | 3089 | 6544 | 305,90 | 654,40 |
Pracownicy transportowi wchodzą w interakcje z innymi pracownikami sześciokrotnie częściej niż pracownicy produkcyjni. Średni czas pojedynczej interakcji dla pracownika produkcyjnego wyniósł niespełna 2 minuty, podczas gdy dla pracownika transportowego wartość tego parametru była równa niemal 11 minut. Uzyskane wyniki skonfrontowano z sytuacją narzucenia reguł zachowania odpowiedniej odległości między operatorami, które zamieszczono w tabeli 2.
Tabela 2 Wyniki modelu symulacyjnego – wariant uwzględniający dystans społeczny
| Liczba interakcji | Łączny czas interakcji [s] | Średnia liczba interakcji | Średni czas interakcji pracownika [s] | |
| Pracownicy produkcyjni (50 osób) | 396 | 790 | 8,43 | 16,81 |
| Pracownicy transportowi (10 osób) | 1309 | 3252 | 130,90 | 325,20 |
W wariancie uwzględniającym dystans społeczny przyjęto założenie, wg którego operatorzy powinni unikać zbliżania się między sobą na odległość bliższą niż 1,5 m. Oczywiście nie zawsze jest to możliwe, natomiast w porównaniu z wariantem bazowym liczba interakcji została zmniejszona 6-krotnie dla pracowników produkcyjnych oraz 2-krotnie dla pracowników transportowych. Skróceniu uległy też czasy tychże interakcji.
Należy teraz odpowiedzieć na postawione na wstępie pytanie jak wprowadzone obostrzenia wpłynęły na wydajność analizowanego procesu produkcyjnego. Na rysunku 2 zaprezentowano wyniki przeprowadzonych analiz.
Wprowadzenie reguł reżimu sanitarnego znacząco wpłynęło na wydajność strefy produkcyjnej nr 1, natomiast nie miało znaczącego wpływu na pozostałe dwie wydzielone strefy. Przyczyną takiego stanu rzeczy jest dużo mniejsza liczba osób, jakie łącznie pracują w strefach 2 i 3 w stosunku do strefy nr 1. Dzięki oprogramowaniu FlexSim 3D Simulation Software uzyskano informację o spadku wydajności procesu o około 15% i na tej podstawie powinny być podejmowane kolejne decyzje wprowadzane przez kierownictwo modelowanego przedsiębiorstwa.
Należy ponadto zastanowić się nad kosztem uzyskania tego rozwiązania. Czy nie był on przypadkiem znacząco niższy w porównaniu z potencjalnym testowaniem różnego rodzaju propozycji na żywym organizmie jakim w tym przypadku było dane przedsiębiorstwo?
Autor:
Krzysztof Jurczyk, Patryk Żuchowicz
FlexSim InterMarium Sp. z o.o.
Last Updated on 7 stycznia, 2021 by Karolina Ampulska