Metodologija raziskave
Če primerjamo sliko 3.14 in sliko 3.15, opazimo razliko v odlagalnem mestu sestavnih delov, ki jih robot R1 pobere iz zalogovnika Z2 in Z4. Pri obstoječem konceptu je to odlagalno mesto montažno mesto MM1 in pri predlaganem konceptu montažno mesto MM2. To pomeni, da se preko robota R1 izvajana avtomatizirana montaža sestavnih delov (vezja in črnih pokrovov) na bazni del RPi-ja pri predlaganem scenariju glede na obstoječega prestavi z mesta MM1 na mesto MM2. Novo odlagalno mesto robota R1 pomeni nove gibe objekta R1 med simulacijskim eksperimentiranjem. Zato je bilo potrebno v dodatnem simulacijskem modelu novim gibom robotskega objekta pripisati primerne čase trajanja le-teh. Čase smo določili na podlagi obstoječih podobnih gibov robotov. Čase za nove gibe objekta R1, ki so pri novem scenariju vezani na objekt MM2, smo v dodatnem modelu zapisali v preglednico s časi trajanja gibov objekta R1. Njihove vrednosti so označene v preglednici 3.12.
Preglednica 3.12: Časi gibov objekta R1 v sekundah za model predlaganega koncepta.
Prazno
Vsi izdelki RPi bi se z uvedbo predlaganega koncepta sestavljali na montažnem mestu MM2.
Prednost takšnega koncepta je, da tudi če RPi sestavlja robot R1, se ob odložitvi baznega dela na paleto, mesto MM1 takoj izprazni in posledično paleta, ki na mestu DM2 čaka na izpraznitev mesta MM1 nadaljuje pot do mesta MM1. Poleg tega bi v primeru izdelave določene serije RPi-jev izničili število primerov, ko mora eden izmed robotov zaradi nevarnosti kolizije čakati drugega.
V prejšnjem odstavku opisani prednosti prerazporeditve operacij robota R1 predstavljata ustrezni izhodišči za izboljšanje pretočnega časa simuliranega proizvodnega procesa izdelave serije RPi-jev. Za potrditev ali zavrnitev te trditve za izdelavo izbrane serije 25-ih RPi-jev smo izvedli simulacijske eksperimente.
3.7.2 Simulacijski eksperimenti
Za simulacijsko eksperimentiranje smo za digitalni model obstoječega proizvodnega sistema načrtovali sledeč niz simulacijskih eksperimentov:
- Eksperiment 1: eksperiment za vpogled v obnašanje simuliranega proizvodnega procesa
Metodologija raziskave
iz kock z naključno izbranim zaporedjem strege baznih delov iz zalogovnika na montažno mesto.
- Eksperiment 2: eksperiment za vpogled v obnašanje simuliranega proizvodnega procesa izdelave sestava RPi-ja in pridobitev časa izdelave izbrane serije 25-ih RPi-jev z naključno izbranim zaporedjem strege baznih delov iz zalogovnika na montažno mesto.
- Eksperiment 3: cikel eksperimentov za pridobitev najugodnejšega zaporedja strege baznih delov v montažni proces za dosego najkrajšega časa izdelave izbrane serije 25-ih vzorcev iz kock.
- Eksperiment 4: cikel eksperimentov za pridobitev najugodnejšega zaporedja strege baznih delov v montažni proces za dosego najkrajšega časa izdelave izbrane serije 25-ih RPi-jev.
Za primerjavo obstoječe razporeditve montažnih operacij s predvidenim scenarijem in izpolnitev zastavljenega cilja računalniške simulacije smo za digitalni model predvidenega scenarija delovanja sistema načrtovali:
- Eksperiment 5: cikel eksperimentov za pridobitev najugodnejšega zaporedja strege baznih delov v montažni proces za dosego najkrajšega časa izdelave izbrane serije 25-ih RPi-jev.
3.8 Izvajanje simulacijskih eksperimentov
Simulacijsko eksperimentiranje je potekalo na način, da smo izvajali načrtovane eksperimente v takšnem vrstnem redu kot si sledijo pri opisu le-teh v poglavju 3.7.2 Simulacijski eksperimenti. Pri vseh eksperimentih nas je zanimal čas simuliranega procesa izdelave izbranih 25-ih izdelkov. Vrednost omenjenega parametra smo po zaključku posameznega eksperimenta tudi zabeležili, saj smo čas, ki je potreben za izdelavo izbranih izdelkov, vzeli za kriterij tako vrednotenja optimizacije zaporedja strege baznih delov iz zalogovnika na montažno mesto kot tudi primerjave učinkovitosti delovanja obstoječega in predvidenega koncepta montažnega procesa za sestav RPi-ja.
Ob zagonu vsakega simulacijskega eksperimenta so se v simulacijskem modelu na transportni liniji tik pred mestom DM2 kreirale 4 palete, od katerih je nato prva paleta nadaljevala pot do mesta MM1, kjer se je preko robotskega objekta R1 izvedla strega prvega baznega dela na paleto. Posamezen eksperiment se je zaključil, ko je robotski objekt v podmodel Izdelki, ki ponazarja drugo vrsto zalogovnika baznih delov, odložil 25. izdelek.
V sklopu eksperimentov 3, 4 in 5 so se izvedli cikli eksperimentov, ki smo jih sprožili preko objekta GAWizard. Pred zagonom posameznega cikla eksperimentov smo v omenjen objekt uvozili eno izmed vhodnih tabel (pri eksperimentu 3 je bila to vhodna tabela za simulacijo izdelave vzorcev iz kock, pri eksperimentih 4 in 5 pa vhodna tabela za simulacijo izdelave RPi-jev). Zaporedje baznih delov seznama znotraj vhodne tabele je bilo namreč predmet optimiziranja, saj razvrstitev baznih delov v vhodni tabeli narekuje zaporedje strege baznih delov v montažni proces. Ob zagonu posameznega cikla eksperimentov so se preko objekta GAWizard v simulacijski model integrirali genetski algoritmi za samodejno iskanje najugodnejšega zaporedja strege baznih delov iz zalogovnika na montažno mesto.
Optimizacija zaporedja strege baznih delov se je pri vseh treh ciklih eksperimentov
Metodologija raziskave
strege baznih delov, ki je znotraj cikla eksperimentov povzročilo najkrajši čas procesa izdelave izbranih izdelkov, je bilo za izbran kriterij vrednotenja najugodnejše.
Optimizacija z genetskimi algoritmi je stohastični postopek, ki v večini primerov kreira približno rešitev obravnavanega problema. Genetski algoritmi med potekom optimizacije pregledujejo vrsto predlaganih rešitev (v našem primeru so to različna zaporedja baznih delov seznama vhodne tabele). Te rešitve se v uporabljenem programskem orodju imenujejo individuali. Individuali, ki se preučujejo v enem optimizacijskem koraku so združeni v sklop imenovan generacija. Z določitvijo velikosti generacije v objektu GAWizard se opredeli koliko individualov se preučuje znotraj ene generacije. Če je število generacij več kot 1, se v prvi generaciji preučuje tolikšno število individualov kot je številčna vrednost vnosa velikosti generacije, pri vsaki naslednji generaciji pa se preučuje dvakrat večje število individualov kot je vrednost vnosa velikosti generacije. Za uravnavanje statistične zanesljivosti rezultatov optimizacije je v objektu GAWizard tudi možnost nastavitve števila simulacijskih eksperimentov za vrednotenje posameznega individuala. Število eksperimentov, ki se izvedejo z zagonom optimizacijskega postopka preko GAWizard-a je torej odvisno od [38]:
- števila generacij, - velikosti generacije in
- števila eksperimentov za vrednotenje posameznega individuala.
Večji kot sta vrednosti prvih dveh naštetih parametrov več individualov se pri celotnem optimizacijskem ciklu preučuje. Večje kot so številske vrednosti naštetih parametrov, več simulacijskih eksperimentov se z optimizacijo izvede, kar pomeni, da dobimo natančnejše in zanesljivejše rezultate optimizacije. Po drugi strani se z večanjem vrednosti naštetih parametrov čas trajanja optimizacijskega cikla podaljšuje, zato je potrebno parametre GAWizard-a določiti smiselno z upoštevanjem zahtev raziskovalnega cilja.
V oblikovanih dveh simulacijskih modelih smo za potrebe eksperimentov 3, 4 in 5 pred zagonom optimizacijskega cikla nastavili sledeče vrednosti parametrov objekta GAWizard:
- število generacij: A = 10 - velikost generacije: B = 20
- število eksperimentov za vrednotenje posameznega individuala: C = 2
Ob upoštevanju vrednosti parametrov A, B in C ter enačbe (3.5) lahko izračunamo število simulacijskih eksperimentov N, ki so se izvedli v okviru optimizacijskega cikla eksperimentov 3, 4 in 5. Po izračunu dobimo rezultat 760 eksperimentov.
𝑁 = 𝐶 ∗ (𝐵 + 2 ∗ 𝐵 ∗ (𝐴 − 1)) (3.5)
Po izvedbi cikla 760-ih simulacijskih eksperimentov se je zaključil optimizacijski postopek iskanja najugodnejšega zaporedja strege baznih delov iz zalogovnika na montažno mesto pri posameznem eksperimentu 3, 4 in 5.
4 Rezultati in diskusija
Eksperiment 1 in 2 smo izvajali na simulacijskem modelu obstoječega sistema. Zanimal nas je s simulacijo pridobljen čas izdelave 25-ih naključno izbranih izdelkov pri naključnem zaporedju strege baznih delov v montažni proces. Z eksperimentom 1 smo simulirali izdelavo 25-ih naključnih vzorcev iz kock in z eksperimentom 2 izdelavo 25-ih RPi-jev, od katerih se jih je 12 izdelalo s črnimi pokrovi in 13 z belo-rdečimi pokrovi). Ko je bil pri posameznem simulacijskem eksperimentu v podmodel Izdelki, ki predstavlja drugo vrsto zalogovnika z baznimi deli in končanimi izdelki, s strani objekta R1 odložen 25. izdelek, je to pomenilo zaključek eksperimenta. Vrednosti, ki smo ju pridobili kot rezultata simulacij za eksperiment 1 in 2, predstavljata časa izdelave izbranih dveh serij izdelkov pri naključnem zaporedju strege baznih delov (preglednici 4.1).
Preglednica 4.1: S simulacijo pridobljen čas izdelave izdelkovpri eksperimentih 1 in 2.
Simulacijski eksperiment Simuliran proces S simulacijo pridobljen čas izdelave izbranih 25-ih izdelkov Eksperiment 1 Izdelava 25-ih
vzorcev iz kock 2 h 52 min 18 s Eksperiment 2 Izdelava 25-ih RPi-jev 57 min 7 s
Proizvodni proces v simulacijskem modelu smo zasnovali tako, da se vsi vzorci iz kock sestavljajo iz 60-ih kock. Časi izdelave posameznih vzorcev iz kock so različni. Glede na barve kock, iz katerih mora biti vzorec sestavljen je odvisno do katerih zalogovnikov kock morata robotska objekta R1 in R2 posegati tekom montažnega procesa za sestav posameznega vzorca iz kock. Pomembno je predvsem razmerje rdečih in zelenih kock. Več kot je v vzorcu zelenih kock, dlje traja montažni proces za sestav vzorca iz kock, saj zaradi obstoječe razporeditve zalogovnikov kock in razdalje le-teh do posameznega robota sestavljanje zelenih kock traja najdlje. Pri času procesa izdelave izbranih 25-ih izdelkov, ki smo ga pridobili s simulacijo je potrebno omeniti, da se le-ta zaradi v nadaljevanju omenjenih predpostavk in poenostavitev lahko razlikuje od časa, ki je potreben za izdelavo izbranih izdelkov v realnem sistemu. Dodatno velja omeniti, da na realnem sistemu sestavljanje RPi-ja poteka na način, da se robota po odložitvi kateregakoli kosa vrneta v
Rezultati in diskusija
v bazni del ne vračata v začetno pozicijo ampak se takoj vrneta do enega izmed zalogovnikov s kockami, kjer pobereta novo kocko. Simulacijski model smo oblikovali na način, da se robota po odložitvi kateregakoli kosa vrneta v začetno pozicijo. Tako smo poenotili način delovanja robotov pri simuliranju montažnega procesa vzorca iz kock in RPi-ja in ob tem dobili še vedno zadovoljive rezultate simulacij, da smo lahko primerno ocenili uspešnost optimizacije simuliranih proizvodnih procesov. Rezultata simulacijskih eksperimentov 1 in 2 (preglednica 4.1) sta predstavljala izhodiščna časa za vrednotenje uspešnosti optimizacije simuliranih procesov, ki smo jo izvedli z nadaljnjim simulacijskim eksperimentiranjem.
Za eksperimente 3, 4 in 5 smo v simulacijski model vključili objekt GAWizard, preko katerega so se v model vpeljali tudi genetski algoritmi za iskanje najugodnejšega zaporedja strege baznih delov v montažni proces za dosego čim krajšega časa izdelave izbranih 25-ih izdelkov (enaki izdelki kot pri eksperimentu 1 in 2). Na baznih delih znotraj vhodnih tabel Delovni_nalog_vzorec in Delovni_nalog_RP je zapisano, katere sestavne dele je potrebno montirati na določen bazni del in s tem je definirano, kakšen izdelek se izdela iz posameznega baznega dela. Zato smo pri naših scenarijih simulacijskega modela optimizirali zaporedje strege baznih delov v seznamu omenjenih vhodnih tabel simulacijskega modela, preko katerih se v model dovajajo bazni deli, ki določajo kateri in kakšen izdelek se izdeluje.
Eksperimenta 3 in 4 smo izvajali na modelu, v katerem je zasnovana obstoječa razporeditev montažnih operacij robotov R1 in R2, medtem ko se je eksperiment 5 izvajal z modelom, ki vsebuje predlagan scenarij razporeditve robotskih operacij. Znotraj vsakega od omenjenih treh eksperimentov se je izvedlo 760 simulacijskih eksperimentov oziroma zagonov simulacije. S simulacijo pridobljeni časi izdelave serije izdelkov pri najugodnejšem zaporedju strege baznih delov v montažni proces so za oba scenarija simulacijskega modela (model obstoječega sistema in model predlagane spremembe razporeditve montažnih operacij za sestav RPi-ja) predstavljeni v preglednici 4.2.
Preglednica 4.2: S simulacijo pridobljen čas izdelave izdelkov pri eksperimentu 3, 4 in 5.
Simulacijski eksperiment Simuliran proces S simulacijo pridobljen čas izdelave izbranih 25-ih izdelkov Eksperiment 3 Izdelava 25-ih
vzorcev iz kock 2 h 45 min 14 s Eksperiment 4 Izdelava 25-ih RPi-jev 56 min 8 s Eksperiment 5 Izdelava 25-ih RPi-jev 55 min 5 s
Pri eksperimentih 3, 4 in 5 se je po zaključku optimizacijskega cikla najugodnejša rešitev zaporedja strege baznih delov v montažni proces samodejno izpisala v obstoječ seznam baznih delov izbrane vhodne tabele kot to prikazuje slika 4.1.
Rezultati in diskusija