Sesión 5

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Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Contenidos
Programación de vehículos en la
industria del automóvil: Una
aproximación basada en el intercambio
de eventos
•
•
•
M.A. Piera, T. Guasch, J. Ramos, M. Bacardit
•
•
Introducción
Como tratar la Complejidad de los Modelos de Simulación
Petri Nets como herramienta de modelado
•
El árbol de alcance como método de análisis
•
El intercambio de eventos
El modelo CPN de Nissan Barcelona.
Conclusiones
Automatic Control and Systems Engineering Group
Dept. of Telecomunication
Universitat Autonòma de Barcelona
Barcelona (Spain)
Workshop TD Madrid’06
Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Introducción
Industria: La elevada competitividad en los mercados internacionales,
los requerimientos de calidad, junto con las fluctuaciones en
la demanda, son algunos factores clave que fuerzan cambios
en la industria.
Nuevas reglas de producción
Make to stock
Make to order
High production volume
High production diversity
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Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Introducción
Metodologías
OR
Heuristicas
Optimizacion
Descripción
Del
sistema
Los problemas de programación de FlowShop se consideran NP
Completos:
Determinar las soluciones factibles requieren un tiempo de cómputo de
orden exponencial respecto al número de recursos y de trabajos.
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AI
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SIMULACION
Métodos de
evaluación
Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Descripción del Sistema
Descripción del Sistema
Body Shop
Paint Shop
Assembly
PBS
WBS
Assembly-3
?
Body Shop
WBS
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System
scenario
model
parameters
PBS
Assembly-1
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Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Simulation results
Simulation Tools
x1
x2
x3
y1, y2, ....... yk
Quantitative
measures
Performance
parameters
Qualitative
measures
xn
Expert team.
Material
Capital
CNC1
CNC1
Services
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Assembly-2
Paint Shop
CNC2
CNC2 CNC3
CNC3
CNCn
CNCn
Information
Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Modelado Workflow
Cuando un proceso puede ser ser descrito como una secuencia
ordenada de actividades, con un inicio y un fin, y con unas
entradas y salidas bien determinadas, es posible formalizar su
modelo facilmente mapeando los elementos del mundo real en
componentes de modelado.
La mayor parte de los actuales
entornos de Simulación
ofrecen herramientas potentes
que facilitan
considerablemente el
desarrollo de modelos.
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Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Redes de Petri Coloreadas
Las Redes de Petri son muy indicadas para modelar y visualizar patrones de
comportamiento que presenten concurrencias, sincronizaciones y compartición de
recursos, los cuales son las principales características de los procesos logísticos.
Como tratar la complejidad
•
•
•
Reducir el alcance del modelo
Reducir el nivel de detalle
Mantener el modelo simple y
añadir la complejidad al final. ng
hierarchy
90 30’(1,6)+ 30’(2,6)+ 30’(3,6)
D
A
t1
t2
t3 t4
t5
t6
1’(x,1,z-1)
T2
1’(k,x)
1’(1)
1’(1)
3
1’(1)
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A: 1’(1,1,12)
D: 30’(1,6)+30’(2,6)+30’(3,6)
C: 1’(1)
[z>0]
Time
C
Hoy en día, todavía no existe una metodología
ampliamente aceptada por la comunidad de
simulación para formalizar el conocimiento sobre los
sistemas logísticos, de producción o de servicios.
Estado Inicial
Lugares
1’(x,1,z)
1’(k,6)
T 10
1’(x,7,z+1)
Transiciones
1’(1)+ 1’(3)+ 1’(5)
Siguiente Estado (Disparo evento T2)
1’(1)
[k=6,7]
1’(x,7,z)
1’(k,9)
1’(k,x)
A
A: 1’(1,1,11)
D: 29’(1,6)+30’(2,6)+30’(3,6)+1’(1,1)
C: 1’(1)
Arcos
D
Las Redes de Petri Coloreadas permiten la especificación de relaciones
lógicas entre eventos en función de las propiedades de las entidades que
intervienen en el evento (valores de los atributos).
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Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Árbol de Alcance
Árbol de Alcance
WBS:10’(1)+10’(2)+10’(3)+10’(4),
PBS: 5’(1)+7’(2)+10’(3)+2’(4)
T1: 1’(4)
T1: 1’(1)
T1: 1’(3)
WBS:9’(1)+10’(2)+10’(3)+10’(4),
PBS: 5’(1)+7’(2)+10’(3)+2(4)
T1: 1’(2)
WBS:10’(1)+10’(2)+10’(3)+9’(4),
PBS: 5’(1)+7’(2)+10’(3)+2(4)
30’(1,6)+ 30’(2,6)+ 30’(3,6)
90
D
A
1’(x,1,z)
1’(k,6)
1’(x,1,z-1)
T2
1’(k,x)
[z>0]
%
1’(1)
1’(1)
C
3
1’(1)+ 1’(3)+ 1’(5)
1’(1)
T 10
1’(x,7,z+1)
[k=6,7]
1’(x,7,z )
Functions
FU
FU
FU
FU
F1(x:X,y:Y,z:Z): Pa= 1'(x,y,z);
F2(y:Y,ci:Ci): Ci=if y=8 then 1'(1) else 1'(y+1);
F3(x:X,y:Y,z:Z): Pa= if y=8 then 1'(x,1,z) else 1'(x,y+1,z);
F4(y:Y): Ci= 1'(y);
%
Place
LU
1’(1)
LU
A:Pa:1'(1,1,12)+1'(2,2,12)+1'(3,3,12)+1'(4,4,12)+1'(5,5,12):1[0]+1[0]+1[0]+1[0]+1[0]::
x,y:1'(1,*,12)+1'(2,*,12)+1'(3,*,12)+1'(4,*,12)+1'(5,*,12);
B:Ci:1'(6)+1'(7)+1'(8):1[0]+1[0]+1[0]::ci:1'(1)+1'(2)+1'(3);
%
Transitions
TR
T1:true:1.5
1’(k,9)
1’(k,x)
A
D
Dead End Nodes
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Solución Factible
Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
WBS
Assembly
?
Body Shop
Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Assembly
Paint Shop
PBS
Assembly
10:00
Arc
6
0
3
3
10:00
21:00
21:05
21:05
6
1
2
3
10:00
21:05
1’(1,nof++,_)
A1
1’(2,nof++,_)
A2
1’(3,nof++,_)
A3
1’(4,nof++,_)
A4
1’(x,nof,_)
A5
1’(x,nof,_)
A6
1’(x,nof,1)
21:05
21:00
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Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Swapping T
T15
T16
T17
Guard
PBS(v_nof_max_pbs) >
P2(v_nof)
PBS(v_nof_max_pbs) >
Swapping a vehicle between PBS – CM
CM(v_nof)
PBS(v_nof_max_pbs) >
Swapping a vehicle between PBS – WBS
WBS(v_nof)
Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Meaning
Simulación
Swapping a vehicle between PBS - P2
Arc
Expression
A0
1’(1,nof++,_,_,0)
A4
1’(x,y,nof_max,_,_)
A5
1’(x,y,nof_max,_,_)
Evolución del
PBS
Objetivos
de
Producción
Horarios
Workshop TD Madrid’06
Expression
A0
Workshop TD Madrid’06
Secuencia
de
vehículos
Programación de Vehículos mediante el intercambio de eventos
Conclusiones
• El modelo de una linea de producción de Nissan Barcelona
ha sido desarrollado bajo el formalismo de Redes de Petri
Coloreadas para generar una solución factible al problema
de programación.
• El modelo soporta cualquier nivel de detalle de cualquier
dinámica que pueda afectar al rendimiento del sistema.
• El entorno desarrollado permite guiar un simulador de
Redes de Petri Coloreadas desde un estado inicial a un
estado final deseado.
• Un simulador CPN ha sido desarrollado de modo que soporta
diferentes heurísticas..
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