Мы разработали имитационную модель производственного цеха металлургического предприятия с использованием библиотеки машинного обучения. Старший консультант NFP Алексей Андрианов рассказал о модели и поделился результатами, которых удалось достичь.
В основу процесса моделирования легла информация о логике взаимодействия переделов и ресурсов, длительности каждой операции, мощностях, и других характеристиках объектов цеха, задействованных в производственном процессе.
Во время моделирования для кранов формируются задачи по доставке коробов на следующий передел. Задачи сортируются по приоритету, после чего каждому крану назначается задача с наивысшим приоритетом.
В имитационную модель заложены два режима расчетов приоритетов:
В базовом режиме расчета приоритетов операций модели был заложен сложный механизм, учитывающий такие параметры операции и состояние цеха, как:
При этом значение каждого параметра корректировалось на выбранный экспертом коэффициент, отражающий важность данного параметра.
В альтернативном подходе вычислений принял участие искусственный интеллект в виде машинного обучения, который динамично решает задачу приоритизации, используя большое количество исторических данных.
Для решения задачи был расширен круг параметров цеха и выбраны 2 цели, к достижению которых должен стремиться искусственный интеллект: увеличение объемов производства и уменьшение количества заполненных коробов на складе, для избегания возникновения узкого места.
Использование машинного обучения повысило производительность цеха более чем на 70%, при этом загруженность склада промежуточной и готовой продукцией была снижена.
Алексей Андрианов,
Старший Консультант NFP
На странице услуги по имитационному моделированию вы найдёте всю необходимую информацию об этой технологии, её преимуществах и сможете заказать консультацию от наших экспертов.
Имитационное моделирование позволяет создать цифровую копию производственного цеха, учитывающую логику взаимодействия переделов и ресурсов, длительность операций и мощности оборудования. Это помогает анализировать и оптимизировать производственные процессы без вмешательства в реальное производство.
Машинное обучение позволяет динамично решать задачи приоритизации операций, используя большой объем исторических данных. В металлургическом производстве это позволило повысить производительность цеха более чем на 70% и снизить загруженность складов промежуточной и готовой продукцией.
Система формирует задачи для кранов по доставке коробов на следующий передел, сортирует их по приоритету и назначает каждому крану задачу с наивысшим приоритетом. Приоритет может рассчитываться по экспертной формуле или с помощью машинного обучения, учитывающего более 10 параметров производства.
При оптимизации учитываются количество пустых коробов на складе, масса короба, расстояние до пункта назначения и более 10 других параметров состояния цеха. Машинное обучение дополнительно расширяет круг учитываемых параметров для более точного прогнозирования.
Офис NFP компании Первый Бит специализируется на создании имитационных моделей для производственных предприятий. Наши эксперты разрабатывают решения с интеграцией машинного обучения, которые позволяют значительно повысить эффективность производственных процессов и оптимизировать использование ресурсов.
Внедрение имитационного моделирования с машинным обучением позволяет достичь увеличения производительности на 70% и более, снизить загруженность складов, оптимизировать маршруты перемещения оборудования и улучшить общую эффективность производственных операций.
Для внедрения необходимо собрать данные о логике производственных процессов, длительности операций, мощностях оборудования и других характеристиках цеха. Офис NFP компании Первый Бит помогает предприятиям подготовить исходные данные и разработать поэтапный план внедрения имитационной модели с интеграцией машинного обучения.
Экспертный вебинар, на котором вы получите универсальную карту внедрения ИИ для ключевых бизнес-направлений, а также практический план запуска интеллектуальной автоматизации в ключевых отделах.
Подробнее
Экспертный вебинар от специалистов компании Первый БИТ, где будут рассмотрены современные подходы к лимитированию, управлению резервами и автоматизации процессов бюджетирования с учетом новейших возможностей платформы.
Подробнее
Цели курса: изучение возможностей программного продукта «1С:ERP. Управление Холдингом 8» по реализации бизнес-процессов бюджетного контроля, формирование навыков самостоятельной работы в системе и настройке типового функционала, а также знакомство с общими методическими аспектами бюджетного контроля.
Подробнее
Цели курса: изучение возможностей программного продукта «1С:Управление холдингом» в части бизнес-процессов управления закупками, формирование практических навыков самостоятельной настройки и управления процессами в прикладном решении.
Подробнее
Цели курса: изучение возможностей программного продукта «1С:Управление холдингом» в части бизнес-процессов казначейства, формирование практических навыков самостоятельной настройки и управления процессами в прикладном решении.
Подробнее
Курс ориентирован в первую очередь на представителей бизнеса, которые хотят получить представление о том, как продукт «1С:Управление холдингом» может помочь в решении задач бизнеса.
Подробнее
Цели и задачи: дать слушателям системное представление о возможностях «1С:Управление холдингом» в части функционала, обеспечивающего формирование планов (функциональных и мастер-бюджетов), сбор факта, план-фактный и факторный анализ.
Подробнее
