Migliore produzione e programmazione on-demand nella produzione additiva

Ricercatori internazionali si sono riuniti per discutere delle sfide nel soddisfare le esigenze dei “prosumer” nella produzione di additivi in ​​tutto il mondo, in particolare in relazione ai sistemi di fusione a letto in polvere. In ” Un approccio dinamico di accettazione e programmazione degli ordini per la produzione additiva di produzione su richiesta “, gli autori David Zhang, Shilong Wang e Ibrahim Kucukkoc esaminano nuovi modi in cui i produttori possono pianificare gli ordini e massimizzare i profitti.

Attualmente, ci sono sfide dovute a “sottoproblemi interattivi multipli” come

Imballo
Elaborazione in lotti
Programmazione dinamica
Il processo decisionale
I ricercatori sperimentano idee diverse per una strategia di livello superiore per migliorare la produzione on demand e semplificare il processo decisionale, spiegando che tutto inizia con la padronanza delle operazioni: preparazione, produzione, raccolta. I lavori devono essere configurati, parti realizzate e quindi consegnate. C’è molto da considerare, però, da parte dei singoli fornitori di servizi, ei ricercatori approfondiscono ulteriormente il modo in cui possono massimizzare il proprio business quando si considerano questioni tipiche come l’accettazione degli ordini e la pianificazione delle macchine di elaborazione batch per completare il lavoro a portata di mano.

“È di vitale importanza determinare in modo appropriato quali ordini di pezzi debbano essere accettati e come debbano essere programmati simultaneamente in modo da massimizzare il profitto medio per unità di tempo corrispondente all’intero makepan”, affermano gli autori.

Come è comune in così tanti diversi tipi di commercio, sorgono problemi quando la società viene travolta da ordini e mancanza di un’organizzazione chiara. La pianificazione della produzione è fondamentale, ma questi tipi di attività sono nuovi nella maggior parte dei casi e con una piccola tabella di marcia precedente da cui lavorare quando si impegnano in nuove tecnologie, nuovi materiali e un nuovo tipo di cliente.

“Sebbene siano stati sviluppati diversi approcci per i vari problemi OAS e problemi BPP, è difficile adottare questi approcci direttamente nella produzione on-demand con i sistemi PBF a causa della natura unica della produzione AM”, affermano i ricercatori, che realizzano la natura complicata di pianificazione nei sistemi PBF.

L’obiettivo generale è quello di rendere tutti felici – dal cliente che fa un ordine e riceve un prodotto di qualità in modo tempestivo, alla società in grado di funzionare in un sistema redditizio strutturato con un buon flusso di lavoro. Gli autori spiegano che il makepan include la differenza tra l’ultimo tempo di completamento e il resto dei progetti pianificati. La linea di fondo è abbastanza facile da calcolare, costituita da materiale in polvere, il costo della stratificazione e il costo di creazione del lavoro.

Ci sono dei vincoli, che giocano un ruolo importante nei problemi organizzativi e nel processo decisionale, con la limitazione più centrale della capacità della macchina AM.

“Un ordine pezzo può essere assegnato a un lavoro sulla macchina solo quando può essere collocato sulla piattaforma di costruzione della macchina senza sovrapposizioni con altre parti già assegnate a questo lavoro e l’altezza della parte deve essere inferiore all’altezza massima supportata dal macchina “, spiegano gli autori.

“Poiché il caso estremo è che tutti gli ordini pezzo sono assegnati a una macchina e ogni lavoro AM elabora solo una parte, il numero di tutti i lavori pianificati non deve essere superiore al numero di tutti gli ordini pezzo. Inoltre, una macchina AM può gestire solo un lavoro AM alla volta; pertanto, i lavori AM devono essere programmati sulla macchina in sequenza. Cioè, il secondo lavoro AM non può essere programmato se il primo lavoro sulla macchina non è ancora stato programmato. Nel frattempo, un lavoro AM pianificato può essere avviato solo quando il lavoro precedente è stato completato su questa macchina. “

I ricercatori hanno proposto che la macchina AM fosse in grado di produrre un numero ragionevole di lavori completati entro un ragionevole lasso di tempo, ma la strategia è la chiave per restringere il profitto netto massimo.

Per lo studio, i ricercatori hanno creato sei diversi set di strategie decisionali in generale, “basati sull’influenza dei comportamenti selettivi sui risultati della pianificazione”. Alla fine, hanno scoperto che con i piani operativi proposti, i proprietari di attività commerciali e i fornitori di servizi dovrebbero essere in grado di seguire procedure di produzione adeguate, realizzando profitti netti ricercati. Prevedono le strategie e l’approccio come realistici per le vere pratiche industriali con “modifiche limitate”.

“Il problema sarà più complesso e difficile in cui i fornitori di servizi dovrebbero offrire offerte interessanti per competere per il maggior numero possibile di ordini redditizi al fine di massimizzare il profitto medio per unità, mentre la decisione sull’accettazione delle offerte sarà presa dai clienti, “Concludono i ricercatori. “Pertanto, le strategie decisionali per i fornitori di servizi e i clienti dovrebbero essere studiate e un nuovo approccio euristico basato sulla simulazione deve essere sviluppato per risolvere il problema in modo efficiente.”

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