Problemstellung
Perfection Pet Foods ist ein US-amerikanischer Hersteller von extrudiertem Haustierfutter mit einem Schwerpunkt auf Ultra-Premium-Produkten für Hunde und Katzen. In drei aufeinanderfolgenden Jahren stieg die Nachfrage nach Produkten des Unternehmens jährlich um ca. 35 %. Während dieser Zeit änderte sich das Nachfrageprofil, da die Menschen eine Vorliebe für kleinere Hunde entwickelten. Aus diesem Grund hat das Unternehmen beschlossen, seine Produktionslinie zu optimieren und an die aktuelle Nachfrage anzupassen.
Die einzelnen Stufen der damals aktuellen Produktionslinie des Unternehmens verfügten über ausreichende Kapazitäten, um neue Nachfrageprofile zu erfüllen, doch der gesamte Produktionsprozess war nicht ausreichend harmonisiert. Er war auch nicht nachhaltig, da während des Prozesses viel Abfall erzeugt wurde. All diese Faktoren führten zu einer Überlastung der Lagerräume und großen finanziellen Verlusten.
Um Lösungen für die Minderleistung im Produktionsprozess zu finden, mussten die Führungskräfte des Unternehmens die Prozessphasen analysieren, sie in Beziehung zueinander setzen und dann den Zeitplan optimieren. Sie beauftragten ITE Consult, ein Beratungsunternehmen für strategische Planung und Simulation, mit dem Projekt, das folgende Ziele verfolgte:
- Ausrichtung der Produktion an der Nachfrage.
- Optimierung der Produktionsphasen.
- Minimierung des Produktionsabfalls.
- Maximierung der Anlagenbelegung.
Um diese Ziele zu erreichen, entschied sich das Team von ITE Consult die Fertigungssimulation einzusetzen. Diese stellt einen perfekten Ansatz für eine bessere Produktionsplanung und Flaschenhalsvisualisierung dar. Die Simulation würde dem Team helfen, den Herstellungsprozess zu visualisieren, Einblicke in die Prozessphasen zu erhalten und zu sehen, wie sich diese gegenseitig beeinflussen. Darüber hinaus sollten mit Hilfe der Simulation verschiedene Planungs- und Produktionsprofile in einer risikofreien Umgebung getestet werden.

Production optimization using manufacturing simulation software
Lösung
Der Produktionsprozess war kompliziert, so dass das Beraterteam ihn in drei Hauptphasen mit zugewiesenen Einschränkungen aufteilte:
- Rohe Extrusion, Beschichtung und Trocknung mit Einschränkungen je nach Rezepturtyp.
- Speicherprozess mit Kapazitätsbeschränkungen für Lagerplätze.
- Verpackung mit Einschränkungen hinsichtlich Packrate und Packungsgröße.
Das Unternehmen stellte verschiedene Arten von Tiernahrung her, was die Berater bei der Analyse des Produktionsprozesses berücksichtigten.
Um ein Simulationsmodell der Produktion zu erstellen, verwendete das Team die Fertigungssimulationsfunktionen von AnyLogic. Unter Verwendung der AnyLogic Flüssigkeitsbibliothek erstellten die Ingenieure ein Modell der Fabrikhalle mit der Produktionslinie. Mit dem agentenbasierten Modellierungsansatz von AnyLogic verknüpften sie alle Produktionsphasen, um Daten auszutauschen. Zudem fügten sie das aktuelle Planungs- und Produktionsportfolio in das Modell ein.
Anschließend verwendeten die Ingenieure den OptQuest-Optimierer, der in die AnyLogic-Produktionsoptimierungssoftware integriert ist, und legten einen Satz an Strategien für jede Produktionsphase fest, einschließlich Parameter für Futterbeschränkungen sowie Einschränkungen und Zeitrahmen für jede Produktionsphase. Der Optimierer fungierte als globaler Agent und bestimmte Strategien, die am effizientesten zusammen verwendet werden konnten. Er gab den Benutzern die optimale Entscheidung zurück.
Endanwender des Fertigungssimulationsmodells profitieren von der benutzerfreundlichen Oberfläche, wenn sie das Modell für die tägliche Planung anwenden. Mit Excel-Eingabedateien können Nachfrage, Produktionsgrenzen und Extruder-Eigenschaften festgelegt werden. Nach dem Ausführen des Modells werden ein detaillierter, simulationsbasierter Zeitplan aller Prozesse und sämtliche Metriken in Diagrammen dargestellt.
Dank der AnyLogic Prozesssimulationssoftware konnten die Ingenieure auch Python-Analyseprogramme in das Modell einbinden. Dies erleichterte die Nachbearbeitung der Daten. Die Benutzer konnten zum Startprogramm für die Produktionssimulation zurückkehren und zu den von Python-Abfragen navigieren, was eine tiefere Visualisierung bestimmter Fälle und ein besseres Verständnis des simulierten Prozesses ermöglichte.
Ergebnis
Mit Hilfe des von ITE Consult erstellten AnyLogic Herstellungssimulationsmodells, das mehrere Ziele verfolgte, gelang dem Unternehmen Perfection Pet Foods Folgendes:
- Die Erstellung eines detaillierten und optimierten Zeitplans für alle Produktionsschritte.
- Eine Reduzierung des Abfalls um 90 %.
- Eine Erhöhung der Produktionsrate.
- Die Beseitigung von Engpässe im gesamten Produktionsprozess.
Derzeit wird das Modell regelmäßig für eine detaillierte wöchentliche Produktionsplanung verwendet, um die Produktionskapazität unter Berücksichtigung der unsicheren Umweltbedingungen zu maximieren.
Sehen Sie sich das Video von Elisa Elena, Gaston Fourcade und Javier Cortes an, die diese Fallstudie bei The AnyLogic Conference vorstellten. Sie können auch die Präsentation herunterladen.
