Egy automata magasraktár tervezésekor – akár egy AS/RS állványkiszolgáló rendszer esetén – számos kérdésre kell választ adni. Mekkora kapacitásra lesz szükség? Hány raktári folyosó kell? Milyen gyors legyen a felrakógép? Hol helyezzük el a gyorsan forgó termékeket? Mi történik, ha megváltozik a termékösszetétel vagy megnő a forgalom?

Egy már működő rendszer esetén pedig még nehezebb a helyzet. Egy új be- és/vagy kitárolási stratégia kipróbálása, az anyagáramlás (material flow) módosítása vagy a vezérlési logika megváltoztatása közvetlenül a termelési rendszerben nemcsak időigényes, hanem az intralogisztikai folyamatokra nézve is kockázatos is lehet.

Mi lenne, ha ezeket a kérdéseket úgy tudnánk megvizsgálni, hogy közben a fizikai raktárhoz egyáltalán nem kell hozzányúlni?

Erre ad lehetőséget a gyártási és logisztikai folyamatok szimulációja – a Siemens Plant Simulation alapú anyagáramlás-szimuláció és a digitális árnyék (Digital Shadow) szemlélet.

Először változtassunk a digitális modellen

A gyártási folyamatszimuláció egyik legnagyobb előnye, hogy a különböző „mi lenne, ha?” (what-if) forgatókönyvekkérdéseire még azelőtt kereshetünk választ, hogy a valós rendszerben bármit megváltoztatnánk.

Egy megfelelően felépített digitális modellben módosíthatjuk például a raktár méretét, a felrakógépek sebességét, a termékösszetételt, az érkezési gyakoriságot vagy akár a teljes raktározási és tárolási stratégiát.

Ezután ugyanazt a termelési vagy logisztikai szimulációs szcenáriót több különböző konfigurációban is lefuttathatjuk, és számszerű KPI-eredmények alapján hasonlíthatjuk össze őket.

A fizikai rendszerbe csak akkor szükséges beavatkozni, amikor a digitális világban már megvizsgáltuk a lehetőségeket, és kiválasztottuk az adott körülmények között legjobbnak bizonyuló megoldást.

Ez különösen érdekes olyan automatizált raktárrendszereknél, ahol egy látszólag apró változtatás is jelentősen befolyásolhatja a teljes anyagáramlás és raktárlogisztika működését.

Egy egyszerű magasraktár is sok kérdést vet fel

Ennek bemutatására készítettünk egy egyszerű automata magasraktár-modellt Siemens Plant Simulationkörnyezetben.

A példában három magasraktári folyosó, úgynevezett RackLane található. Egy-egy folyosó kétoldalas állványrendszerből és az azt kiszolgáló felrakógépből – RSU-ból (Rack Serving Unit) – áll.

A raktárba háromféle termék érkezik:

• A termék: a beérkező mennyiség 50%-a, magas forgási sebességgel;
• B termék: a mennyiség 30%-a, közepes forgási sebességgel;
• C termék: a mennyiség 20%-a, hosszabb raktározási idővel.

Minden beérkező egységhez már az érkezéskor hozzárendelünk egy későbbi kitárolási időpontot. Az A termékek jellemzően rövidebb időt töltenek a raktárban, míg a C termékek hosszabb ideig foglalják ugyanazt a tárolóhelyet.

Ez egy egyszerű, de jól vizsgálható helyzetet eredményez: nem feltétlenül abból a termékből van a legtöbb a raktárban, amelyiket a legtöbbször kell mozgatni.

Ez pedig már rögtön felvet egy fontos kérdést.

Hová érdemes tenni a különböző termékeket?

[VIDEÓ HELYE] – ajánlott beágyazva (dwell time). Kép/ALT: „Automata magasraktár szimuláció Siemens Plant Simulation környezetben”.

Mit mutat meg a szimuláció?

A három különböző rakatolási stratégia ugyanazon a modellen, azonos működési feltételek mellett futtatható le. Így nem megérzés alapján kell eldöntenünk, melyik megoldás működik jobban, hanem objektív teljesítménymutatók (KPI-ok)alapján hasonlíthatjuk össze az eredményeket.

A vizsgált mutatók között szerepelhet például:

• az átlagos kitárolási idő,
• a felrakógépek által megtett út,
• az RSU-k kihasználtsága,
• a kitárolási feladatok száma.

A bemutatott modellben három stratégiát vizsgáltunk. A jelenlegi paraméterezés mellett az ABC-alapú rakatolási stratégia adta a legjobb eredményt: a nagyobb forgási sebességű termékek kedvezőbb pozícióba kerültek, így a raktári kiszolgálás hatékonyabbá vált. A KPI-ok közül a leglátványosabb az RSU-k által megtett útban megfigyelhető: ABC stratégia mellett ~37% csökken az egy nap alatt megtett utak mennyisége úgy, hogy a rendszer ugyanannyi rendelést teljesített.

A fontos tanulság azonban nem önmagában az, hogy ebben az esetben az ABC-stratégia nyert. Sokkal inkább az, hogy ezt a fizikai rendszer vezérlési logikájának módosítása nélkül tudtuk megvizsgálni és számszerűsíteni.

Új rendszer tervezésekor

Egy automata magasraktár tervezési fázisában a szimuláció segítségével már a beruházás előtt összehasonlíthatók különböző kialakítások és működési paraméterek – ez a beruházás előtti kockázatcsökkentés és megtérülés-vizsgálat (ROI) egyik leghatékonyabb eszköze.

Vizsgálható például, hogy:

• hány raktári folyosóra van szükség,
• milyen teljesítményű felrakógép elegendő,
• mekkora tárolókapacitás szükséges,
• milyen rakatolási stratégia működik a legjobban,
• hogyan viselkedik a rendszer növekvő terhelés mellett.

Ez azért különösen fontos, mert egy nagyobb vagy gyorsabb berendezés nem feltétlenül jelent automatikusan jobb rendszert. Elképzelhető, hogy megfelelő vezérlési logikával vagy raktározási stratégiával ugyanaz a teljesítmény kisebb beruházással is elérhető.

Meglévő raktáraknál talán még nagyobb az előny

Egy, már működő automata raktárban nehéz és kockázatos kísérletezni. Egy új vezérlési logika vagy raktározási stratégia kipróbálása közvetlenül az éles rendszerben torlódást, teljesítménycsökkenést vagy akár termelési problémát is okozhat.

A szimulációban ezzel szemben több változat is biztonságosan kipróbálható.

A meglévő rendszer működési adatai alapján felépített szimulációs modellen megvizsgálható például egy új tárolási stratégia, a termékösszetétel változása, egy várható forgalomnövekedés és csúcsterhelés vagy akár a berendezések módosított működési paramétereinek hatása.

A lényeg minden esetben ugyanaz:

nem szükséges a működő rendszerben kísérletezni ahhoz, hogy megvizsgáljuk egy változtatás várható hatását.

Először kipróbálhatjuk digitálisan, összehasonlíthatjuk az alternatívákat, és csak a legjobb megoldást vihetjük át a valós rendszerbe.