La simulazione ad eventi discreti nell’industria

Per predisporre in maniera ottimale il layout di uno stabilimento, è essenziale considerare un numero immenso di variabili.

Come poterle comprendere tutte in un unico sistema?

È possibile approfondire differenti soluzioni in maniera dinamica? Mediante il software di simulazione tutto questo è realizzabile. Nell’articolo, comprenderemo cos’è la simulazione ad eventi discreti, quali sono i vantaggi insiti nell’applicazione e come procedere per svolgere una corretta simulazione.

Cos’è una simulazione ad eventi discreti?

Con il termine “simulazione di eventi discreti” (DES) si fa riferimento a un sistema simulativo in grado di analizzare e modellare un sistema rappresentante il sistema di partenza reale, attraverso l’utilizzo di variabili discrete e di tecniche di calcolo matematiche.

Il mondo reale, con tutti gli eventi ad esso annessi, può essere rappresentato all’interno di un software. Le simulazioni ad eventi discreti, infatti, riescono a generare rapporti dettagliati sulle prestazioni degli eventi e a integrare anche la variabilità esterna.

In questi termini, la simulazione, oltre a rappresentare quantitativamente il mondo reale, è in grado di simulare le dinamiche in base agli eventi e generare un rapporto dettagliato sulle prestazioni.

Ma qual è stato il percorso dei software di simulazione fino a come li conosciamo oggi?

• Nella prima generazione di software, la programmazione era sviluppata con linguaggi informatici di alto livello, accessibili solo da tecnici esperti.
• Nella seconda generazione sono stati introdotti comandi che permettevano di controllare gli eventi, con tanto di distribuzioni statistiche e reporting.
• La terza generazione ha costituito la svolta, infatti, il software è stato semplificato nel suo utilizzo tramite l’introduzione di pacchetti di simulazione interattiva, fondamentali per la modifica istantanea del modello ed il miglioramento delle analisi what-if.

Le caratteristiche della simulazione ad eventi discreti

All’interno della simulazione ad eventi discreti il sistema è rappresentato, nella sua evoluzione temporale, con variabili che modificano istantaneamente il loro valore in determinati istanti temporali. Le caratteristiche di questo sistema operativo sono:

1. Interazioni: corrispondono ai fenomeni che si verificano tra i componenti e che attraverso i quali è possibile definire il sistema. In altri termini, le interazioni sono le relazioni tra risorse, di cui fanno parte persone, attrezzature, materiali o informazioni.
2. Variabilità: può essere definita come qualsiasi avvenimento o cambiamento che può far discostare il modello dal cambiamento previsto. La variabilità può essere distinta in due tipologie:
   • Pianificate, le quali includono variazioni programmate, come ad esempio: setup, manutenzioni preventive, pause operatore, ecc.
   • Non pianificate, legate ad eventi che possono avvenire in qualsiasi momento, come: macchina per guasto, infortunio operatore, ecc.
3. Tempo: con il quale si tiene conto della dinamicità del sistema.

Quali sono i benefici dell’introduzione della simulazione?

Realizzare fabbriche integrate, in cui intervengono molteplici variabili, significa entrare in contatto con sistemi complessi che integrano un certo grado di approfondimento. Proprio a causa della complessità di questi ambienti, è sempre più strategico testare tutte le opzioni grazie a studi pregressi di fattibilità.

In queste circostanze, la simulazione diventa uno strumento importante a supporto delle attività di progettazione dei layout degli impianti: favorisce l’operato degli ingegneri di processo e la definizione della soluzione ottimale per il cliente.

Mediante l’utilizzo del software è possibile comparare, inoltre, diversi scenari di uno stesso progetto, arrivando ad analizzare l’andamento del sistema nel breve, ma ancor più nel lungo termine. Ad esempio, è possibile osservare come varia il magazzino o come procedono i flussi introducendo, di volta in volta, variabili differenti. Tutti questi aspetti dinamici non potrebbero essere approfonditi in uno studio tramite cartelle di lavoro di Excel.

Quali sono gli step per una corretta simulazione?

1. Identificare l’obiettivo dello studio. In questa fase si comincia a concepire un modello di simulazione attraverso la comprensione del problema, la quale passa tramite l’identificazione degli scopi, delle componenti essenziali e dei dati di performance.
2. Raccolta dei dati. In questo step è fondamentale la coerenza e l’attendibilità delle informazioni raccolte, mediante dati storici, interviste al personale ed osservazione.
3. Definizione del modello concettuale. A questo punto si definisce l’obiettivo del modello e le parti fondamentali che compongono il sistema, unitamente alle interazioni.
4. Formazione del modello di simulazione. In questa fase, si concepisce a livello tecnico il modello di simulazione. Siccome si tratta di sistemi stocastici, per formulare un modello di simulazione è importante conoscere le distribuzioni di probabilità e quantità.
5. Implementazione del modello di simulazione. Una volta costruito il modello, è importante implementare la situazione tra cui: linguaggi general purpose, simulatori o fogli elettronici. I primi risultano molto complessi e richiedono tempi di programmazione lunghi, gli ultimi, invece, sono utilizzati quando i problemi non sono di grandi dimensioni. I simulatori sono la soluzione che si adatta meglio in quanto permettono di creare un programma di simulazione senza necessità di saper programmare. Essi, inoltre, ove carenti, possono essere integrati con un linguaggio general purpose.
6. Verifica del modello di simulazione. Viene svolta un’analisi concettuale del modello, che può essere effettuata insieme agli esperti del settore applicativo, così da evidenziare possibili errori.
7. Validazione del modello di simulazione. In questa fase si verifica se il modello realizzato fornisce risultati validi per il sistema in esame.
8. Progettazione della simulazione. Prima di procedere con la sua esecuzione, è importante definire come condurla, perché tale processo può mutare nel mentre della sua realizzazione.
9. Esecuzione della simulazione e analisi dei risultati. L’output finale consiste in stime statistiche delle misure di prestazione di un sistema. Più saranno le misurazioni, maggiore sarà il numero delle candidate ad essere la configurazione ottimale.

Conclusioni

Nonostante visualizzare immagini 3D in movimento renda la comprensione dei processi semplice ed intuitiva, l’utilizzo del software di simulazione è tutt’altro che semplice. Per essere efficace e risultare attendibile, la simulazione ad eventi discreti deve essere impostata secondo una procedura che, solamente chi ha esperienza del settore e dei processi, può svolgere in maniera adeguata.

L’approccio dei consulenti BPR Group prevede sempre una fase di analisi e valutazione iniziale, volta alla comprensione degli spazi e delle condizioni esistenti. La padronanza nell’utilizzo del software garantisce maggiore consapevolezza e conoscenza degli scenari possibili, offrendo opzioni difficilmente immaginabili in assenza di tale visualizzazione dinamica.

Contatta il nostro team di consulenti per avere ulteriori informazioni e svolgere un’analisi iniziale mediante l’utilizzo del nostro software di simulazione!