Übersicht
Cementos Argos ist einer der Marktführer für Zement und Fertigmischungen in Kolumbien und der viertgrößte Zementhersteller der Vereinigten Staaten. Das Unternehmen beschäftigt über 8.000 Mitarbeiter und erzielt einen Umsatz von 3 Mrd. US-Dollar.
Es ist in 16 Ländern tätig und umfasst 13 Zementwerke, neun Mahlwerke, 340 Betonwerke sowie 33 Häfen und Terminals. Argos liefert Zement für die Industrie und den Einzelhandel. Durch innovative Produkte und Lösungen schafft der Zement-Spezialisten einen Mehrwert für seine Kunden.
Problemstellung
Argos besitzt zwei Schüttgutfrachter und 31 Terminals mit unterschiedlichen Silokapazitäten, Tiefgangs- und Hafenbeschränkungen und Betriebsabläufe, die in dem Modell berücksichtigt wurden.
Die Argos-Ingenieure modellierten die Zementversorgung zuvor in Excel, wobei sie für jedes Terminal aktualisierte Berichte wie Tagesverkäufe, Inventarberichte und Inventarplanungen nutzen. Außerdem übernahmen sie die Aktualisierung und Planung wöchentlich oder nach Bedarf.
Unter Beachtung der Systembeschränkungen erstellten die Planer dann manuell einen Lieferplan. Diese Beschränkungen waren Erfahrungswerte und nicht in irgendeinem System modelliert. Die Excel-Modellierung ermöglichte einen Planungshorizont von nur 15 Tagen von der Einsatzplanung bis zur Ausführung.
Um die Transparenz und Genauigkeit des gesamten Planungsprozesses der Zementversorgung zu verbessern, entschied sich Argos für die Simulationsmodellierung in AnyLogic.
Cementos Argos verfolgte mit dem Simulationsprojekt drei Hauptziele:
- Vermeidung von Zementknappheit in den jeweiligen Märkten.
- Ausnutzung der Schiffskapazität zu 100 %.
- Optimierung der Löschzeiten, um Rotationsverzögerungen und Liegegelder zu vermeiden.
Lösung
Mit AnyLogic entwickelte und analysierte Argos ein Simulationsmodell für die Lieferung von losem Zement an die Terminals in der Ostkaribik. Das Modell wurde dann als eigenständige Java-Anwendung exportiert.
Argos‘ Schüttgutfrachter transportierten Zement von einem Werk in Cartagena zu Terminals in Aruba, Dominica, Antigua, St. Maarten und St. Thomas. Diese Orte wurden mittels GIS-Kartenkontur im Simulationsmodell abgebildet.
In den Modelleinstellungen war es möglich, Terminalinformationen einzugeben, einschließlich Variablen wie Anfangsbestände und prognostizierte Nachfrage in jedem Marktsegment. Das Modell berücksichtigte auch Parameter wie Lagerkapazität, Packleistung und Arbeitsstunden.
Die Modelleingabedaten der Schiffe enthielten die folgenden Variablen: zugewiesene Routen, vorgeschlagene Mengenaufteilung, Geschwindigkeitsbereiche und Abfahrtsverspätungen. Dabei wurden auch Schiffsparameter einkalkuliert, samt Ladekapazität und Be- und Entladungsgeschwindigkeit.
Alternativ konnte das Simulationsmodell die Eingabedaten aus derselben Excel-Datei lesen und in dieselbe exportieren.
Die Entwickler verwendeten die AnyLogic Flüssigkeitsbibliothek, um das Be- und Entladen von Schiffen sowie die Lagerung, Verpackung und den Versand des Zements aus den Terminals zu simulieren. Zudem verwendeten sie AnyLogic Schedule-Elemente, um die Betriebszeiten der Terminals zu simulieren.
Die Ingenieure von Cementos Argos verwendeten einen Die Ingenieure von Cementos Argos verwendeten einen agentenbasierten Simulationsansatz sowie Zustandsdiagramme, um das Verhalten der Schiffe zu modellieren. Um stochastische Parameter (Schiffsgeschwindigkeit, Zementbedarf usw.) zu simulieren, wurden integrierte Wahrscheinlichkeits- bzw. benutzerdefinierte Verteilungen verwendet. Zudem können Sie das Startdatum der Simulation und die Simulationszeit (in Stunden) angeben.
Die Simulationsergebnisse ließen sich in Grafiken und Tabellen darstellen.
Für das Zementterminal umfassten die Modellergebnisse:
- Fehlbestände und kumulierte Zeiten ohne Bestand
- Endbestandsprognose für jedes Produkt
- Monatlicher Umsatz pro Terminal
- Tagesbedarf pro Produkt
Die Ausgabedaten für das Schiff enthielten:
- Ankunfts- und Abfahrtszeiten
- Verweildauer
- Lagerbestand an Zement
- Geschwindigkeitsprofil
- Tiefgangkontrolle
Ergebnisse
Mit der Simulation von Zementlieferungen verlängerte Argos seinen Prognosezeitraum von 15 auf 30–35 Tage. Zudem wurden verschiedene Szenarien für die Zementversorgung mit AnyLogic erstellt und analysiert. Die Modellentwickler konnten die Szenarien mühelos testen, die notwendigen Anpassungen vornehmen und die jeweils beste Option auswählen.
Dank der Simulationsmodellierung wurden die Überwachung der Schiffe sowie die Aktualisierung der Verkäufe und der Produktion nicht mehr wöchentlich, sondern monatlich durchgeführt, wodurch der Zeitaufwand für die Planer erheblich reduziert wurde.
Um die Performance des Modells zu messen, definierten die Argos-Ingenieure KPIs und verglichen die Ergebnisse mit den Zielen.
Die Ergebnisse mit den simulierten KPIs:
- Kein fehlender Bestand an den Terminals zu bestimmten Zeiten, was zu stabilen Einnahmen führt.
- Auslastung der Schiffskapazitäten: 99 %.
- Erfüllung des Lieferprogramms: 84 % (Ziel waren 80 %). Dieser KPI wurde in metrischen Tonnen (eine metrische Tonne entspricht 1.000 Kilogramm) Zement gemessen.
Die Vorteile des Simulationsmodells
Durch den Einsatz von AnyLogic konnte Argos die Planung der Zementlieferungen und die Kapazitätsauslastung der Schiffe optimieren. Ferner war die Simulation hilfreich bei der Überprüfung von Systemengpässen und der Identifizierung möglicher Risiken wie Bestandsengpässe, Lieferverzögerungen und vieles mehr. Dies verbesserte die Produktverfügbarkeit im realen System.
Außerdem wurden durch die Modellierung Arbeitskosten und Überstunden reduziert. Infolgedessen hat Argos im Jahr 2021 bei gleichen Stückkosten höhere Mengen verkaufen können als im Jahr 2020.
Nächste Schritte
Die Argos-Techniker beabsichtigen, die Definition von autonomen Fahrtzielen für Schiffe in das Modell aufzunehmen. Auf diese Weise konnten die Schiffe das optimale nächste Ziel selbst wählen.
Zudem möchten die Ingenieure Heuristiken mit der Technologie des Reinforcement Learning kombinieren, um die Effizienz der Schiffswahl (Agenten) zu erhöhen.
Sehen Sie sich hier das von Cementos Argos auf der AnyLogic Conference 2021 präsentierte Video zu dieser Fallstudie an.
