Dobozos késztermék raktározásának vizsgálata, raktározási hatékonyság növelési technika kidolgozása egy italgyártó cégnél

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék Mérnök Informatikus szak Logisztikai Rendszerek szakirány

Dobozos késztermék raktározásának vizsgálata, raktározási hatékonyság növelési technika kidolgozása egy italgyártó cégnél

Szakdolgozat

Készítette: Csecskedy Viktor E30OEE 2014


Miskolci Egyetem Logisztikai Intézet 2014

Tartalomjegyzék 1. Bevezetés ....................................................................................................................................... 4 2. Jelenlegi raktározási rendszer bemutatása .................................................................................... 5 2.1 Munkavédelem ........................................................................................................................ 9 3. Termelés és kiszállítás .................................................................................................................. 10 3.1 Adatok feldolgozása ............................................................................................................... 10 3.1.1 ABC elemzés .................................................................................................................... 10 3.2 Fontosabb adatok meghatározása ABC elemzéssel ............................................................... 11 3.3 Egyéb felhasználásra kerülő adatok meghatározása ............................................................. 19 4. A szimuláció .................................................................................................................................. 20 4.1 A szimulációkról általánosan .................................................................................................. 20 4.2 Kiindulási pont ........................................................................................................................ 22 5. Plant Simulation .......................................................................................................................... 24 5.1 A modell elkészítése ............................................................................................................... 25 5.1.1 Metódusok ...................................................................................................................... 26 6. A program felépítése és működése.............................................................................................. 28 7. Szimulációk eredménye ............................................................................................................... 35 7.1 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása alap adatokkal .................................................... 36 7.2 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása tíz százalékos termelési és kiszállítási növekedés feltételezésével ............................................................................................................................ 37 7.3 Módosított raktározási rendszer az ABC elemzésben meghatározott termékek tárolására szolgáló külön raktárakkal, alapadatok felhasználásával ............................................................. 38 7.4 Módosított raktározási rendszer az ABC elemzésben meghatározott termékek tárolására szolgáló külön raktárakkal, tíz százalékos gyártási és kiszállítási növekedést feltételezve.......... 39 7.5 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása, mely az ABC elemzésben meghatározott termékek módosított gyártási paramétereinek raktározási igényeit vizsgálja ............................ 40 7.6 Módosított raktározási rendszer szimulálása, mely az ABC elemzésben meghatározott termékek módosított gyártási paramétereinek raktározási igényeit vizsgálja ............................ 41 7.7 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása összes termékre, az ABC elemzésben meghatározott termékeket megváltozott gyártási paraméterrel vizsgálva ................................ 42 7.8 Eredmények kiértékelése ....................................................................................................... 43

2



8. Összefoglalás ................................................................................................................................ 46 9. Függelékek.................................................................................................................................... 47 9.1 Módosított gyártási paraméterek 0-41. nap .......................................................................... 47 9.2 Módosított gyártási paraméterek 42-82. nap ........................................................................ 47 9.3 Módosított gyártási paraméterek 83-122. nap ...................................................................... 47 10. Irodalomjegyzék ......................................................................................................................... 51

3



1. Bevezetés A szakdolgozat célkitűzése egy hazai italgyártó cég dobozos késztermék raktározási rendszerének állapotfeltárása és elemzése, valamint egy hatékonyabb raktározási rend kidolgozása a cég munka és balesetvédelmi szempontjainak betartásával. A szakdolgozat első fele a későbbi szimulációhoz szükséges kezdeti információk meghatározásával foglalkozik, ide értve a vizsgálandó raktárak felhasználható méretét, a fontosabb munkavédelmi előírások rövid ismertetését, a rendelkezésre álló adatok feldolgozását, a szimulációk céljainak meghatározását és a szimuláció elkészítéséhez felhasznált fejlesztői környezet ismertetését. A második felében az elkészített szimuláció részletes ismertetésével foglalkozik, amelyben rátér a technikai megoldások okaira, majd bemutatja az egyes szimulációk eredményeit, melyek kiértékelése során megpróbálja feltárni a különböző szimulált rendszerek eredményei közötti összefüggéseket, végül egy rövid összefoglalóval, és a szakdolgozat alatt szerzett tapasztalatokkal zár. A végső cél olyan szimulációk elkészítése, melyek a megfelelő kiindulási adatokat felhasználva átláthatóan modellezik a jelenlegi és a feladatban később ismertetett lehetséges raktározási rendszerek működését, melyek a későbbiekben egy fejlesztés alapját képezhetik.

4



2. Jelenlegi raktározási rendszer bemutatása A telephelyen a dobozos termékek tárolására négy készáru raktár áll rendelkezésre, melyek a termelő

üzem

körül

helyezkednek

el,

mindegyiket közvetlen kijelölt targoncás útvonal köti össze az üzemmel. A raktárak bruttó területét az 1. táblázat, a termelőüzem és a kapcsolódó

raktárak vázlatát

az

1.

ábra

tartalmazza 1. táblázat

Raktár I. Raktár II. Raktár III. Raktár IV.

A

Bruttó felhasználható terület 3.276 m2 2.227 m2 1.800 m2 1.684 m2

tényleges

raktározási

terület

meghatározásához figyelembe kellett venni az alábbiakat: -

gyalogos közlekedési útvonalak,

-

targoncás

közlekedési

útvonalak

(4,0 méter),

1. ábra Termelőüzem és késztermék raktár vázlata

-

átjárók,

-

biztonságtechnikai berendezések körüli szabadon hagyott terület,

-

raktár falaitól elhagyott távolság (0,5 méter).

5



A szimuláció elkészítéséhez szükség volt a ténylegesen felhasználható rakodó terület kiszámítására. Esetemben a két legmeghatározóbb tényező a targoncás útvonalakból és a faltól elhagyott távolságból fakadó kieső területek nagysága. A falaktól elhagyott távolságot a 2. táblázat, a közlekedési folyosókból adódó levonásokat a 3. táblázat mutatja be. 2. táblázat Bruttó méret 3276 m2 1684 m2 2227 m2 1800 m2

Oldalak mérete 57,24 m 41,04 m 47,19 m 42,43 m

Faltól elhagyott Fennmaradó Bruttó területből távolság terület elfoglalt arány 2 56,24 m 3162,53 m 3,46% 2 40,04 m 1602,93 m 4,81% 2 46,19 m 2133,62 m 4,19% 2 41,43 m 1716,15 m 4,66% Átlag

4,28%

3. táblázat Bruttó méret 3276 m2 1684 m2 2227 m2 1800 m2

Oldalak mérete 57,24 m 41,04 m 47,19 m 42,43 m

Faltól elhagyott távolság 56,24 m 40,04 m 46,19 m 41,43 m

Lehetséges közlekedési folyosók száma 5 3 4 3

Lehetséges sorok száma 12 8 10 9

Folyosóméret

Bruttó területből elfoglalt arány

896,05 m2 454,16 m2 604,53 m2 486,24 m2

27,35% 26,97% 27,15% 27,01%

Átlag

27,12%

Bár a raktárak nem négyzet alapterületűek, ez a számítások szempontjából elhanyagolható volt, így a bruttó méretből egy egyszerű gyökvonással, majd a kapott eredményekből a faltól elhagyott távolság kivonásával megkapható a raktárban fennmaradó terület. A targoncás közlekedési utak által elfoglalt terület meghatározásához először is meg kellett határozni a lehetséges folyosók és rakodóterületek számát. Az eredmények megkaphatóak ha a fennmaradó oldalméretet elosztjuk a rakodóterületek hosszának (8 méter) és a közlekedési folyosó szélességének (4 méter) összegével, valamint elosztjuk a rakodóterületek szélességével (4,8 méter). 6



A folyosók kialakításához szükséges terület ezek után kiszámítható az alábbiak szerint:

A faltól elhagyott távolság és közlekedési folyosók bruttó területből elfoglalt százalékának átlagát tekintve megállapítható, hogy egy raktár bruttó területének hozzávetőlegesen 70 százaléka használható fel tényleges rakodásra. A felhasználható rakodási területek nagyságát a 4. táblázat mutatja be. 4. táblázat Bruttó terület Raktár I. Raktár II. Raktár III. Raktár IV.

2

Tényleges rakodási terület 2293 m2 1559 m2 1260 m2 1179 m2

3276 m 2227 m2 1800 m2 1684 m2

A gyárban a palettázás során felhasznált raklapok szabványos, 800mm x 1200mm alapterületűek. Raktározásnál három szint nagyságú rakatokat alakítanak ki, melyekből az első két szint 4 x 10, a harmadik szint 3 x 10 egység nagyságú. Egy rakat által elfoglalt terület:

Egy raklapon egyszerre 7,68 hektoliternyi terméket lehet tárolni, egy rakodási területen összesen 2 *44 + 33 raklap helyezhető el.

7



A szimuláció során kétféle rakodási terület kerül vizsgálatra: 1) 2 x 4 x 10 + 1 x 3 x 10 egység nagyságú, 38,4 m2 alapterületű 121 egység tárolására alkalmas, 2) 2 x 6 x 10 + 1 x 5 x 10 egység nagyságú, 57,6 m2 alapterületű, 187 egység tárolására alkalmas. Az egyes raktárakra vonatkozó kialakítható rakterületek számát az 5. táblázat tartalmazza. 5. táblázat


Felhasználható terület 2293 1559 1260 1179

Rakodási területek száma 4 x 10 alapterület esetén 60 41 33 31

Rakodási területek száma 6 x 10 alapterület esetén 40 27 22 20

Azon esetekben, amikor a termelési kapacitás meghaladja a raktárak kapacitását, lehetőség van a raktárak egyes közlekedési folyosóinak elkülönítésére és rakodásra használására, mellyel raktáranként hozzávetőleg tíz százaléknyi terület szabadítható fel további tárolás céljából. Az egyes raktárakra vonatkozó kiegészítő rakterületek számát a 6. táblázat tartalmazza. 6. táblázat


Plusz rakodási területek száma 4 x 10 alapterület esetén 9 6 5 4

Plusz rakodási területek száma 6 x 10 alapterület esetén 6 4 3 3

A raktárban a ki és berakodáshoz a FIFO elvet használják. A későbbi szimulációban szempont lesz a már megkezdett rakterületek újabb gyártású termékkel való feltöltésének kerülése.

8



2.1 Munkavédelem

A targoncás közlekedési folyosók minimum szélessége a raktárakban alkalmazott duplavillás targoncák rakománnyal történő maximum fordulókörében lett meghatározva. A jelenlegi raktározási rendben alkalmazott három szint magas rakatok szintén a használt duplavillás targoncák megkötéseiből adódnak. A rakatok kialakításánál fontos szempont, hogy azok stabilan álljanak, így a legfelső szinten található raklapokat mindig kötésben helyezik el az alatta lévő szinttel.

9



3. Termelés és kiszállítás

A szakdolgozatban kitűzött feladatok végrehajtásának elősegítésére a cég rendelkezésre bocsájtotta egy már lezárt szezon termelési és kiszállítási adatait. A szezon 122 napot fed le és összesen 47 termék termelési és kiszállításai adatait tartalmazza.

3.1 Adatok feldolgozása A rendelkezésre álló adatok hatékonyabb kezelése céljából ABC elemzés segítségével meghatározásra került azon termékek köre, melyekre a szimuláció során részletesebben ki kell térni.

3.1.1 ABC elemzés

„Az ABC elemzés egy elsősorban a logisztikában / kereskedelemben elterjedt elemzési módszer. Annak megállapítására használják, hogy az adott termék / alapanyag készletgazdálkodásakor milyen stratégiát kövessen a vállalkozás. De ugyanúgy használható annak eldöntésére, hogy egy ügyfél a már meglévő forgalma, lehetséges forgalma, stb. alapján extra figyelmet kíván, vagy nem szükséges a kiemelt bánásmód.

Az analízis a Pareto-elven alapszik, miszerint a termékpaletta egy kis része felelős a teljes forgalom jelentős részéért. Az ABC elemzés a termékek éves felhasználása alapján különíti el a lényegest a lényegtelentől, 3 kategóriába sorolva azokat (A, B, C).”[1] Azaz az elemzés elvégzése során szétválasztjuk az elhanyagolható és a lényeges adatokat.

10



A termékeket az alábbiak alapján lehet besorolni -

„A” kategóriába tartoznak azok a termékek, melyeket rendkívül nagy mennyiségben használnak fel, azaz az összes termék értékének 75 százalékát és a termékek számának 15 százalékát teszik ki.

-

„B” kategóriába tartoznak azok a termékek, melyeket közepes mértékben használnak fel, azaz az összes termék értékének 20 százalékát és a termékek számának 20 százalékát teszik ki.

-

„C” kategóriába tartoznak azok a termékek, melyeket ritkán használnak fel, azaz az összes termék értékének 5 százalékát és az összes termék számának 70 százalékát teszik ki.

3.2 Fontosabb adatok meghatározása ABC elemzéssel Az elemzés végrehajtásához a termelési adatok kerültek felhasználásra. A szezon során a termékenkénti legyártott mennyiségek összesítése után adott termék értékszázalékát már könnyűszerrel meg lehetett határozni. A 2. ábrán láthatóak az egyes termékcsoportok aránya a teljes termeléshez képest.

% 30,00% 25,00% 20,00% 15,00% 10,00% 5,00%

11253 40293 44143 40953 33242 44418 16753 33022 38753 33088 44429 23353 44704 33209 33231 44330 11737 11275 33055 44462 18953 24805 44077 44539 33220 14553 24453 11572

0,00%

2. ábra: Termelési arányok 11



Az ABC elemzés eredményét a 3. ábra tartalmazza. A kapott adatok alapján meghatározásra került az ABC elemzésben foglaltak szerint a vizsgálandó termékek köre. Bár az elemzés alapján már a 16753-as azonosítójú terméknél teljesült az „A” kategóriába való besorolás, a 16753-as és 33022-es azonosítójú termékek értéke közötti különbség arányaiban teljesen elhanyagolható volt, így az „A” kategóriába bekerült még a 33022-es azonosítójú termék. 100,00% 90,00% 80,00% 70,00% 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 11253 40293 44143 40953 33242 44418 16753 33022 38753 33088 44429 23353 44704 33209 33231 44330 11737 11275 33055 44462 18953 24805 44077 44539 33220 14553 24453 11572

0,00%

3. ábra: ABC elemzés eredménye Az alábbi 7-12. táblázatban láthatóak az ABC analízissel meghatározott terméktípusok termelési és kiszállítási adatai. Az ABC elemzés eredményét a termékek nyitókészletei nem befolyásolták, a szimuláció hitelessége szempontjából azonban szükség lesz rájuk. A mennyiségek hektoliterben értetendők.

12



7. táblázat

NYITÓ NAP1 NAP2 NAP3 NAP4 NAP5 NAP6 NAP7 NAP8 NAP9 NAP10 NAP11 NAP12 NAP13 NAP14 NAP15 NAP16 NAP17 NAP18 NAP19 NAP20 NAP21 NAP22 NAP23 NAP24 NAP25 NAP26 NAP27 NAP28 NAP29 NAP30 NAP31 NAP32 NAP33 NAP34 NAP35 NAP36 NAP37 NAP38 NAP39 NAP40

11253 be 5 309 0 0 0 0 0 2 339 6 132 814 0 0 0 0 5 902 2 905 0 0 0 0 0 0 5 555 3 189 0 0 0 0 4 916 425 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

ki 0 1 235 1 904 184 0 1 764 1 245 1 730 2 201 952 0 0 1 017 961 1 294 1 644 774 0 0 0 1 389 605 2 394 1 830 0 0 1 338 1 605 1 719 829 2 162 0 0 2 162 1 145 1 603 1 472 320 0 0

40293 be 7 715 0 0 0 0 0 0 0 5 144 5 521 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 604 4 099 0 0 0 0 0 0 2 510 0 0 4 082 6 097 3 759 0 0 0 0

ki 0 1 106 2 900 24 0 1 878 870 1 412 864 243 0 0 437 1 633 1 160 1 819 1 474 0 0 0 1 180 1 378 1 256 848 0 0 516 1 822 2 045 1 216 1 833 0 0 1 253 1 808 780 737 1 525 0 0

13

44143 be 4 303 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 704 0 0 0 0 1 928 2 210 0 0 0 0 0 0 0 1 290 0 0 0 0 0 3 476 435 0 0 0 0 0 3 714 2 442 0 0

ki 0 126 522 65 0 1 094 764 1 234 389 948 0 0 643 150 39 1 130 1 634 0 0 0 558 382 372 77 0 0 503 259 258 299 226 0 0 421 339 589 258 301 0 0

40953 be ki 2 425 0 0 0 133 0 69 0 0 0 0 0 99 0 217 0 384 0 75 0 192 0 0 0 0 0 343 0 173 0 435 0 65 0 97 0 0 0 0 0 0 0 53 2 079 57 1 668 396 0 152 0 0 0 0 0 76 0 59 0 83 0 217 0 277 0 0 0 0 0 27 0 270 0 155 0 565 0 29 0 0 0 0



8. táblázat

NAP41 NAP42 NAP43 NAP44 NAP45 NAP46 NAP47 NAP48 NAP49 NAP50 NAP51 NAP52 NAP53 NAP54 NAP55 NAP56 NAP57 NAP58 NAP59 NAP60 NAP61 NAP62 NAP63 NAP64 NAP65 NAP66 NAP67 NAP68 NAP69 NAP70 NAP71 NAP72 NAP73 NAP74 NAP75 NAP76 NAP77 NAP78 NAP79 NAP80

11 253 be 3 833 5 046 6 186 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 054 5 663 5 913 736 0 0 0 0 0 5 404 2 138 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 529 5 685 3 010 0 0

40 293 ki 683 932 611 1 076 1 285 0 0 725 1 142 783 1 894 1 441 985 0 1 671 1 850 1 505 1 685 1 655 574 1 132 800 542 1 563 1 841 0 0 1 726 1 176 1 230 2 149 348 0 0 1 012 2 102 1 574 1 774 920 0

be 0 0 0 0 0 882 0 6 454 6 086 3 508 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 415 6 342 0 0 0 0 0 1 603 5 948 0 0 0 0 0 0 0 3 249 3 106 0

44 143 ki 1 104 1 278 1 570 488 1 027 0 0 863 653 1 099 1 837 1 201 238 0 1 690 1 253 1 057 1 673 589 478 889 552 904 738 1 258 0 0 769 562 597 631 651 0 0 839 1 671 937 1 209 809 0

14

be 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 981 1 326 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 906 3 226 0 0 0 0 0 0 0 0

40 953 ki 198 223 341 548 304 0 0 520 450 391 966 694 466 0 304 813 389 606 420 130 391 314 680 816 207 0 0 1 103 228 278 518 534 0 0 645 331 639 393 469 0

be 0 0 0 3 752 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 791 1 703 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 686 2 305

ki 471 436 566 57 73 0 0 159 216 752 301 220 88 0 666 420 89 117 240 0 254 31 11 17 147 0 0 210 62 54 348 309 0 0 644 445 268 37 1 658 0



9. táblázat 11253 be NAP81 NAP82 NAP83 NAP84 NAP85 NAP86 NAP87 NAP88 NAP89 NAP90 NAP91 NAP92 NAP93 NAP94 NAP95 NAP96 NAP97 NAP98 NAP99 NAP100 NAP101 NAP102 NAP103 NAP104 NAP105 NAP106 NAP107 NAP108 NAP109 NAP110 NAP111 NAP112 NAP113 NAP114 NAP115 NAP116 NAP117 NAP118 NAP119 NAP120 NAP121 NAP122

0 0 0 0 2 762 6 140 1 205 0 0 0 0 0 3 638 1 624 0 0 11 6 389 1 157 0 0 0 0 0 0 3 113 5 829 0 0 0 0 0 2 675 2 328 0 0 0 0 2 749 4 814 0 0

40293 ki 0 1 246 1 024 1 655 2 245 2 126 184 0 2 328 1 469 4 756 1 297 1 202 0 0 1 056 1 414 780 1 562 1 139 0 0 1 609 976 1 097 2 649 2 333 260 0 0 0 1 352 1 570 1 623 1 083 0 1 185 1 045 1 822 1 054 1 815 0

be 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 700 4 122 0 0 0 0 0 0 2 415 5 276 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 056 1 722 0 0 0 0 1 375 3 647 0

44143 ki 0 1 613 1 470 1 326 1 735 1 780 89 0 1 801 1 145 1 284 1 064 805 0 0 1 115 801 1 862 1 456 2 133 0 0 1 624 1 886 928 1 121 674 32 0 0 0 943 1 298 537 271 0 1 261 854 1 349 2 309 332 0 15

be 0 0 0 0 0 0 1 429 91 0 3 487 0 0 0 2 581 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 433 1 627 0 0 0 0 0 0 0 0 97 2 415 0 0 0 0 0 28

40953 ki

be 0 797 432 630 895 873 22 0 572 737 257 637 654 0 0 447 828 596 902 467 0 0 589 379 683 629 666 206 0 0 0 756 601 453 184 0 473 367 436 381 678 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 800 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 485 0 0 0 0 0 0 0

ki 0 1 339 198 265 257 412 32 0 80 132 54 351 273 0 0 129 137 499 334 187 0 0 52 134 129 56 72 18 0 0 0 121 128 81 303 0 345 83 49 56 347 0



10. táblázat 33242 NYITÓ NAP1 NAP2 NAP3 NAP4 NAP5 NAP6 NAP7 NAP8 NAP9 NAP10 NAP11 NAP12 NAP13 NAP14 NAP15 NAP16 NAP17 NAP18 NAP19 NAP20 NAP21 NAP22 NAP23 NAP24 NAP25 NAP26 NAP27 NAP28 NAP29 NAP30 NAP31 NAP32 NAP33 NAP34 NAP35 NAP36 NAP37 NAP38 NAP39 NAP40

be 9 0 1 180 0 0 0 1 185 0 0 0 0 2 378 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 558 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 354 0

ki 0 89 449 102 0 333 606 452 144 157 0 0 204 500 464 262 219 0 0 0 118 144 317 10 0 0 102 132 121 84 613 0 0 96 45 119 56 10 0 0

44418 be ki 1 687 0 0 0 0 0 303 0 0 0 0 0 0 0 303 0 0 0 303 1 242 0 0 0 0 0 0 206 0 0 0 0 0 303 0 303 0 0 0 0 0 0 0 0 0 390 0 271 0 0 0 0 0 0 0 195 0 0 0 0 0 0 0 65 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 286 2 505 0 0 0 0 0

16

16753 be ki 3 442 0 0 0 358 0 267 0 43 0 0 0 474 0 182 0 202 0 351 0 601 0 0 0 0 0 -252 596 93 1 928 117 0 211 0 235 0 0 0 0 0 0 0 27 0 81 0 340 0 199 0 0 0 0 0 194 0 129 0 145 0 38 0 1 008 0 0 0 0 0 40 0 408 314 96 2 191 101 0 194 0 0 0 0

33022 be ki 2 091 0 0 0 126 0 261 0 24 0 0 0 254 0 363 0 296 0 111 0 188 0 0 0 0 0 63 0 226 0 146 0 19 2 510 97 0 0 0 0 0 0 0 131 0 97 0 377 0 161 0 0 0 0 0 85 0 62 0 76 0 38 1 202 371 1 316 0 0 0 0 51 0 30 0 107 0 62 0 15 0 0 0 0



11. táblázat 33242 be NAP41 NAP42 NAP43 NAP44 NAP45 NAP46 NAP47 NAP48 NAP49 NAP50 NAP51 NAP52 NAP53 NAP54 NAP55 NAP56 NAP57 NAP58 NAP59 NAP60 NAP61 NAP62 NAP63 NAP64 NAP65 NAP66 NAP67 NAP68 NAP69 NAP70 NAP71 NAP72 NAP73 NAP74 NAP75 NAP76 NAP77 NAP78 NAP79 NAP80

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 097 467 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

44418 ki

be 83 115 163 50 92 0 0 78 76 130 142 147 71 0 478 465 179 189 441 32 163 130 70 102 124 0 0 169 371 89 363 110 0 0 123 24 486 207 60 0

16753 ki

0 0 0 0 0 0 0 0 0 574 1 935 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 505 0 0 0 0 0 0 0 0 0

be 0 0 303 606 303 0 0 606 411 303 292 0 303 0 0 0 0 0 303 0 87 0 0 0 0 0 0 0 0 606 303 606 0 0 303 303 444 877 557 0

17

0 0 0 0 271 3 552 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 097 1 961 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

33022 ki

be 140 211 118 114 195 0 0 92 148 78 230 105 34 0 149 144 108 139 69 11 193 64 89 112 76 0 0 92 205 95 111 90 0 0 670 86 467 623 39 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 514 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 511 0 0 0 0 0 0 0

ki 26 83 137 48 75 0 0 95 106 153 166 131 52 0 472 469 190 503 135 11 259 168 178 99 79 0 0 168 399 133 255 94 0 0 137 412 263 155 285 0



12. táblázat 33242 be NAP81 NAP82 NAP83 NAP84 NAP85 NAP86 NAP87 NAP88 NAP89 NAP90 NAP91 NAP92 NAP93 NAP94 NAP95 NAP96 NAP97 NAP98 NAP99 NAP100 NAP101 NAP102 NAP103 NAP104 NAP105 NAP106 NAP107 NAP108 NAP109 NAP110 NAP111 NAP112 NAP113 NAP114 NAP115 NAP116 NAP117 NAP118 NAP119 NAP120 NAP121 NAP122

0 0 0 0 0 0 0 2 354 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 953 1 441 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 181 0 0 0

44418 ki

be 0 405 66 621 473 257 11 0 131 41 316 186 130 0 0 160 106 113 226 294 0 0 511 150 305 427 202 26 0 0 0 167 241 83 22 0 32 595 6 280 31 0

0 0 0 1 819 763 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 043 3 222 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

16753 ki 0 0 0 1 213 0 303 0 0 0 606 0 303 0 0 0 0 0 0 606 0 0 0 0 0 130 0 0 0 0 0 0 238 65 0 303 0 238 0 0 0 260 0 18

be 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 849 0 0 0 0

33022 ki

be 0 84 33 213 166 58 0 0 52 39 56 241 60 0 0 45 34 47 40 77 0 0 88 42 64 226 138 120 0 0 0 43 176 72 11 0 61 13 241 432 259 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 581 911 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 801 0 0 0 0

ki 0 36 85 141 241 233 16 0 133 56 199 270 85 0 0 158 235 172 255 204 0 0 562 206 199 506 257 26 0 0 0 130 240 86 43 0 59 607 28 306 29 0



3.3 Egyéb felhasználásra kerülő adatok meghatározása

A raktárak kihasználtságának pontos modellezéséhez szükség van a fennmaradt 39 termék termelési adataira is. Ezekből összesen 25 olyan termékcsoport van, amelyekből gyártottak a szezonban, vagy a szezon elején rendelkeztek kezdőkészlettel, a kieső 14 termékcsoport nem rendelkezett semmilyen befolyásoló adattal, így a feladat szempontjából elhagyható volt. Az itt taglalt 25 termékcsoport szezonális gyártási adatait a 13. táblázat, szezonális kiszállítási adatait a 14. táblázat mutatja. 13. táblázat Azonosító Szezonális gyártás Azonosító Szezonális gyártás Azonosító Szezonális gyártás Azonosító Szezonális gyártás Azonosító Csak kezdőkészlet

38753 12828 33209 8815 33055 5534 44539 1590 33165 71

33088 13164 33231 8140 44462 5300 33220 1116 44154 47

44429 10835 44330 8518 18953 3816 14553 855 44605 137

23353 11073 11737 5567 24805 2021 24453 698 44506 2857

44704 9889 11275 4738 44077 3117

44561 1675

44627 283

14. táblázat Azonosító Szezonális kiszállítás Azonosító Szezonális kiszállítás Azonosító Szezonális kiszállítás Azonosító Szezonális kiszállítás Azonosító Csak kezdőkészlet

38753 10 153 33209 8 441 33055 4 857 44539 1 559 33165 12

33088 10 958 33231 6 964 44462 4 862 33220 1 031 44154 54

19

44429 9 101 44330 7 970 18953 3 322 14553 855 44605 2

23353 9 307 11737 5 695 24805 1 441 24453 442 44506 2 112

44704 9 605 11275 0 44077 2 858

44561 942

44627 283



4. A szimuláció

Ez a fejezet a szimulációkról szól általánosságban, valamint a szimuláció létrehozásához szükséges lépések bemutatásáról. A majd elkészítendő szimulációban az egyszerűbb használhatóság érdekében minden vizsgált termékcsoporthoz egy saját azonosító lett rendelve. Az eredeti azonosítókat és azok programbeli megfelelőjét a 15. táblázat tartalmazza. 15. táblázat Eredeti megnevezés 11253 40293 44143 40953 33242 44418 16753 33022

Programbeli azonosító s001 s002 s003 s004 s005 s006 s007 s008

Eredeti megnevezés 38753 33088 44429 23353 44704 33209 33231 44330

Programbeli azonosító s009 s010 s011 s012 s013 s014 s015 s016

Eredeti megnevezés 11737 11275 33055 44462 18953 24805 44077 44539

Programbeli azonosító s017 s018 s019 S020 s021 s022 S023 S024

Eredeti megnevezés 33220 14553 24453 33165 44154 44605 44506 44561 44627

Programbeli azonosító s025 s026 s027 s028 s029 s030 s031 s032 s033

4.1 A szimulációkról általánosan

A szimuláció nem más, mint egy rendszer modellezése annak minden dinamikus folyamatával együtt, melyen a későbbiekben különféle kísérleteket lehet végezni. Célja olyan eredmények szolgáltatása, melyeket később át lehet ültetni a való világba. Célszerű olyan esetekben alkalmazni, ahol a tényleges megvalósítás túl nehézkes vagy túl költséges lenne. A szimuláció lehetőséget nyújt egy folyamat bemutatására, a bekövetkezett változások rögzítésére és ezek kiértékelésére.

20



Szimulációk készítése során számos hibába lehet botlani. Fontos, hogy a leírások és megadott paraméterek pontosak legyenek, ellenkező esetben a szimuláció hamis eredményeket fog szolgáltatni, ezáltal teljesen célját veszti. Készítés során ügyelni kell a végletek kerülésére. Egy túlzóan részletekbe menő szimuláció olyan paraméterekkel és esetekkel is foglalkozhat, amelyek a feladat szempontjából irrelevánsak, míg a túlságosan leegyszerűsített szimulációk használhatatlan eredményeket adnak. A szimulációk alkalmazhatóak meglévő folyamatok vizsgálatára, lehetséges jövőbeli folyamatok tervezésére, optimalizálásra vagy rendszerek irányítására, kulcs szerepüket jól mutatja, hogy nagyméretű és bonyolult anyagáramlási rendszerek vizsgálata hatékonyan elvégezhető segítségükkel. A szimulációs modellek strukturálódását a 4. ábra mutatja.

4. ábra Szimulációs modellek strukturálódása [4]

21



4.2 Kiindulási pont

Első lépésben meg kellett határozni, hogy a feladat milyen szimulációs modellek vizsgálatát teszi szükségessé: 1) A jelenleg érvényben lévő raktározási rendszert szimuláló, alapadatokkal dolgozó modell. 2) A jelenleg érvényben lévő raktározási rendszert szimuláló modell, feltételezve egy tíz százalékos növekedést mind a termelésben, mind a kiszállításban. 3) Módosított rakodóterülettel rendelkező, alapadatokkal dolgozó modell, ahol két nagyobb raktár az ABC elemzésben meghatározott nyolc termék tárolására van lefoglalva, 187-es nagyságú, de ezáltal kevesebb rakterülettel rendelkezik, míg a kisebb raktárak változatlan nagyságú rakterületekkel a kisebb volumenű termeléseket tárolják. 4) Egy tíz százalékos termelési és szállítási növekedést feltételező adatokkal dolgozó modell, ahol a két nagyobb raktár az ABC elemzésben meghatározott nyolc termék tárolására van lefoglalva, 187-es nagyságú, de ezáltal kevesebb rakterülettel rendelkezik, míg a kisebb raktárak változatlan nagyságú rakterületekkel a kisebb volumenű termeléseket tárolják. 5) A jelenleg érvényben lévő raktározási rendszer modellje, mely csak az ABC elemzésben meghatározott termékeket raktározási igényét szimulálja olyan módosított gyártási paraméterekkel, mely minimalizálja az egyszerre raktározott mennyiséget. 6) Módosított rakodóterülettel rendelkező modell, mely csak az ABC elemzésben meghatározott termékeket raktározási igényét szimulálja olyan módosított gyártási

paraméterekkel,

mely

minimalizálja

az

egyszerre

raktározott

mennyiséget.. 7) Jelenlegi raktározási rendszer modellje, mely az ABC elemzésben meghatározott termékeket módosított gyártási paraméterekkel, a többi vizsgált terméket alapadatokkal szimulálja.

22



A módosított gyártási paraméterek meghatározásához az alábbiakat kell figyelembe venni: -

Amennyiben egy nap több terméktípus kerül legyártásra, úgy számításba kell venni a gyártósorok átállási idejét. Ezek alapján egy nap legfeljebb három különböző terméktípust célszerű gyártani.

-

A 7-12. táblázatok alapján megállapítható, hogy o Egy nap maximális termelése egy termék gyártása esetén kb. 6500 hektoliter, kettő és három termék gyártása esetén kb. 5800 hektoliter. o A gyártott terméktípusok számától függően egy termék maximum legyártható mennyisége egy nap: 

1 termék esetén 6500 hl







A módosított gyártási paraméterek meghatározásához a fentebb taglalt feltételek felhasználásra kerültek, az új értékek az eredeti kiszállítási igények kielégítésére lettek méretezve. Az új adatok meghatározásánál a fő cél az volt, hogy adott termék a lehető legkevesebb időt töltse raktáron. A módosított paramétereket az 9.1-9.3 függelék tartalmazza. A szimuláció az eddig meghatározott adatok alapján elkészíthető. A feladatot figyelembe véve a program elkészítéséhez egy logisztikai és termelési feladatokra specializálódott fejlesztői környezetre, a Plant Simulation 8.1-re esett a választás, melyet a logisztika tanszéken is alkalmaznak.

23



5. Plant Simulation

A Siemens által fejlesztett Tecnomatix Plant Simulation gyártási, anyagáramlási és logisztikai műveletek modellezését, szimulálását és elemzését megvalósító program. Diszkrét esemény orientált szimulátor, vagyis az időben előrehaladó rendszer eseményeinek csak bizonyos diszkrét pillanatait vizsgálja, például ha egy munkadarabot létrehoz egy forrás vagy a munkadarab elér egy raktárt. Ezeket az eseményeket lépésről lépésre dolgozza fel, az események között eltelt idő alapértelmezett esetben nem kerül szimulálásra.[2] A Plant Simulation rengeteg beépített objektumot biztosít az anyagáramlási folyamatok modellezéséhez, azonban ez nem mindig elegendő. Bizonyos esetekben szükség van a meglévő objektumok viselkedésének és működésének megváltoztatására, melyhez a Plant Simulation a saját objektum orientált nyelvét, a SimTalkot szolgáltatja. Objektum orientált nyelvként a SimTalk az alábbiakat biztosítja: -

öröklődés

-

polimorfizmus

-

komplex struktúrák létrehozása

A program lehetőséget biztosít az adatok importálására és exportálására különféle formátumokban, pl. Excel, Access, SAP. A Plant Simulation modellfájlokat használ a szimulációk készítéséhez és tárolásához. Minden modellfájl tartalmazza a Class Library-t, amely nem más mint a Plant Simulation beépített objektumai hierarchikus faszerkezetbe rendezve. A szimulációs igényeknek megfelelően a struktúra bővíthető, komplexebb modellek esetén a beépített objektumokból egyszerűen lehet leszármazott osztályokat készíteni.

24



A Plant Simulation az objektumokat hét fő csoportba rendezi: 1) MaterialFlow: anyagáramlási folyamatokat reprezentáló és elősegítő objektumok, mint a Source, Drain, SingleProc, Line, Store, EventController, Interface stb, 2) Resources: emberi erőforrásokat modellező objektumok, mint az operátor, gyalogos útvonal, munkaterület, stb, 3) InformationFlow: információ kijelzésére és rögzítésére szolgáló objektumok, mint az adattáblák, változók, metódusok, stb, 4) UserInterface: felhasználói élmény segítését szolgáló objektumok, pl. felugró ablakok, grafikonok, 5) MUs: mozgó egységek, melyek munkadarabokat, járművet, stb jelképeznek, 6) Tools: különböző folyamatelemzést segítő objektumok, 7) Models: a Frame objektumot tartalmazza. A szimulációk alapja a Frame objektum, melyre fel lehet helyezni a modellhez szükséges további objektumokat. A szimulációt a Frame objektumban elhelyezett EventControllerrel, azaz eseményvezérlővel lehet elindítani és megállítani. Az alap fa szerkezetben tetszőleges hierarchiájú saját struktúra hozható létre.

5.1 A modell elkészítése

Az adatok felhasználása előtt először azokat át kellett alakítani a megfelelő egységre. Az előző fejezetekben már meghatározásra került, hogy a Store-okba raklapozott termékek kerülnek raktározásra, egy raklap kapacitása pedig 7,68 hektoliter. A napi termelt és kiszállított mennyiséget elosztva a raklap kapacitással kiszámíthatóak azok az adatok, melyekkel a szimuláció már dolgozhat. A szimuláció az egyes MU-k Store-ba helyezésének vagy Store-ból kivételének az idejét nem veszi figyelembe, a modell szempontjából csak a gyártási napok és kiszállítási napok fontosak. Ebből az okból kifolyólag a forrás és raktár közötti távolságok jelentősége

25



elhanyagolható, a raktározási sorrendet a FlowControl és a Store-ok bekötési sorrendje határozta meg. 5.1.1 Metódusok

A Plant Simulation lehetőséget biztosít saját programrészletek kidolgozására, melyeket a Method object felhelyezéséfel érhetünk el. A Methodok a Plant Simulation beépített nyelvét, a SimTalkot használják. A metódusok segítségével különböző objektumok beépített vagy a programozó által definiált attribútumait lehet írni vagy olvasni, ezáltal a különböző objektumok viselkedése szinte teljesen átszabható. A metódusok segítségével lekezelhetőek olyan események és viselkedések, melyekre egyébként a beépített objektumok nem, vagy csak igen nehézkesen nyújtanak megoldást. A forráskód közvetlenül abban a Method objektumban tárolódik melyben megírták, később a metódus neve alapján lehet hivatkozni rá. A modell elkészítése előtt meg kellett vizsgálni, hogy milyen objektumokra lesz szükség. Magától értetődik, hogy egy raktár szimulálásához szükség van egy Source-ra, amely biztosítja az újabb MU-k beérkezését, a szimulációhoz szükséges mennyiségű Store-ra, melyben az MU-kat tárolni lehet, és egy FlowControl-ra, mely a Store-ok között az MU-k szétosztását biztosítja. A Store-oknak nincs külön MU továbbítási stratégiájuk, ezt egy külön metódussal kellett megoldani. A Store-ok lepakolásához szükség volt egy exit elnevezésű SingleProc-ra. A SingleProc nem más, mint egy feldolgozó egység, általános feladata az MU-k fogadása, feldolgozása majd továbbítása, így legfontosabb paramétere a feldolgozási idő. A szimulációban a kilépésre felhasznált SingleProc feldolgozási ideje nulla, a szimuláció szempontjából nem volt fontos a kiszállítási események hossza. A Source-ok MU generálási beállítására több lehetőség is van: -

megadott időközönként generál

-

megadott mennyiséget generál

-

trigger hatására generál

-

tábla alapján generál

26



A szimuláció szempontjából a legmegfelelőbb a tábla alapján történő generálás volt. Ehhez csupán egy TableFile objektumra volt szükség, melyet a Source automatikusan formázott, ez után egyszerűen bele lehetett importálni vagy másolni az Excel táblázatból szükséges adatokat. Ezeknek a tábláknak tartalmazniuk kell a létrehozás idejét, a létrehozandó objektumot és a mennyiséget. A szimulációban nyolc külön forrás található az ABC elemzésben meghatározott termékekre és egy összesített a többire. Ennek oka, hogy a források ciklikusan generálják az MU-kat, egyszerre mindig csak egyet, így a vizsgálandó nyolc termék esetén célszerű volt, hogy azok „versenyezzenek egymással” és megpróbálják elfoglalni egymás elől a szabad raktárhelyeket, míg a maradék 25 termék szerepe mindössze a hely foglalása volt.

27



6. A program felépítése és működése

Ez a fejezet a program részletes működését mutatja be, melyben kitér a program elkészítése során meghozott döntések magyarázatára. Első lépésként az MU-k megfelelő elhelyezését kellett megoldani. Bár a FlowControl rengeteg lehetőséget biztosít az MU-k továbbítására, saját metódusra volt szükség a helyes raktározás biztosításához. A metódus forráskódja az 5. ábrán látható

5. ábra: Eloszto_v6 metódus A metódus alapján a FlowControl minden egyes hozzá tartozó raktárnak ellenőrzi a telítettségi állapotát. A helyes megvalósítás érdekében először ellenőrzi, hogy tartalmaz-e már MU-t, majd utána ellenőrzi, hogy üres-e. Ha üres, akkor elhelyezi benne az MU-t, és a Store egyik felhasználó által definiált attribútumát, a TaroltTipust beállítja az MU nevére ezzel megvalósítva, hogy a Store-ba csak az azonos nevű MU-k kerülhessenek bele.

28



A Store-ok lepakolását egy külön időzítő segítségével kellett megoldani. Az időzítő lényegében egy 0 feldolgozási idejű SingleProc, melyre a hozzá tartozó Source a megadott kiszállítási táblázat alapján minden nap 23. órájában ráküld egy MU-t. A TimerProc nevezetű SingleProc-ra beállított Observer segítségével került megvalósításra az időzítő mechanizmus. Az Idozito nevű metódus folyamatosan figyeli a TimerProc objektumot, és csak akkor fut le, ha a TimerProc foglalt jelzést ad. Az időzítő felépítését az 6. ábra tartalmazza.

6. ábra: Időzítő Az időzítő több funkció több metódust is meghív lefutásakor. Amennyiben megkapja a foglalt jelet, lefuttatja aznapra a Store-ok relatív kihasználtságát rögzítő metódust, majd meghívja a PakolasValaszto és LepakolMeghivo metódusokat, majd a végén a FIFOCheck metódust. A konzolon kijelzi az aznapi kiszállított mennyiséget. Az időzítő metódus forráskódját a 7. ábra tartalmazza.

7. ábra: Idozito metódus

29



A PakolasValaszto és a LepakolMeghivo a helyes lepakolásért felelős metódusok. Külön táblázat alapján történő Store ürítés nincs, ezt a PakolasValaszto valósítja meg. Minden nap átadja egy globális változónak az aznap lepakolásra váró terméktípus mennyiségét. A LepakolMeghivo a 33 termékre vonatkozó LepakolS001 – LepakolS033 metódus könnyebb meghívására lett létrehozva. A meghívott Lepakol metódus először mindig ellenőrzi, hogy az exit üres-e, és amennyiben igen, akkor kezdi meg működését. Ellenőrzi, hogy a raktárban az általa lepakolt típus található-e, és ha igen, akkor kimozgat egyet exitre, a hozzá tartozó globális változót pedig csökkenti eggyel. Ha a globális változó eléri a nullát, akkor átadja a vezérlést a következő Lepakol metódusnak. Az egyik lepakoló metódus forráskódját a 8. ábra tartalmazza.

8. ábra: LepakolS001 metódus A FIFOCheck biztosítja, hogy a már megkezdett de még nem telített rakterületekre másnap nem halmoznak rá ugyanolyan típusú, de újabb gyártású terméket. Amennyiben a Store-ban maradt termék mennyisége meghaladja a Store kapacitásának tíz százalékát, úgy a metódus lezárja a Store-t annak kiürüléséig. Forráskódját a 9. ábra tartalmazza.

30



9. ábra: FIFOCheck metódus Store-ok lepakolásánál fontos figyelembe venni, hogy a szimuláció csak az MU-k mozgására lépteti tovább a programot. Ebből kifolyólag az exit pont exit controljának meg kellett adni a storeKi nevezetű metódust, mely szimplán meghívja az összes lepakoló metódust, amikor egy MU áthalad rajta. Mivel a szimulációban alapesetben akár 189 egyedi Store is jelen lehet, így célszerű volt a Store-okat raktáranként Frame-ekbe rendezni a könnyebb kezelhetőség és jobb átláthatóság érdekében. Egy raktár Frame felépítésének részletét a 10. ábra tartalmazza.

10. ábra: Store Frame felépítése A raktár Frame-eket a fő Frame-mel Interface-ek segítségével lehet összekapcsolni, mely során lényegében egy vagy több ki és bemeneti pont kerül meghatározásra. Ebben az átrendezett verzióban minden egyes raktár Frame-be került egy raktározási rendszernek 31



megfelelő FlowControl, míg a raktár Frame-be vezető FlowControl esetén elég volt a Start at successor 1 nevezetű beállítás, melynél mindig a legelső szabad csatornán küldi tovább az MU-t. Arra az esetre, amikor a termelés túllépi a raktárkapacitást és szükség van a közlekedési utak lezárására, az auxRaktar nevű raktár Frame kerül felhasználásra. Sorrendben ez a legutolsó raktár, így ide csak abban az esetben kerül áru, ha az őt megelőző többi raktár már megtelt. A szimulációk készítésénél az alap raktározási rend alapadatokkal és megnövelt adatokkal történő szimulálása a fenti metódusokon és megvalósításokon kívül nem igényel többet a működőképes állapothoz. Azokban a szimulációkban, ahol a nagyobb volumenű termékek a két nagyobb, a kisebb volumenű termékek pedig a két kisebb raktárba kerülnek, enyhe módosításokra volt szükség. A kisebb volumenű termékek elosztásához szükség volt egy külön FlowControlra, ebből adódóan pedig az alapesetben csak egy bemeneti Interface-el rendelkező raktár Frame-ekbe el kellett helyezni egy újabb Interface-t, melyre az új FlowControlt kellett kötni. A kiegészítő raktár feltöltése esetén szükség volt a Frame-en belül egy újabb FlowControlra, mely a kis volumenű termékeket csak a kisebb raktárak kiegészítő rakterületeire irányította. A szimuláció a könnyebb átláthatóság érdekében minden fontosabb adatot és információt kijelez. A raktárakat megnyitva megtekinthető a bennük található Store-ok tartalma és a Store-onkénti

letárolt

mennyiség.

Az

aznapi

lepakolandó

mennyiséget

a

LepakolandoS001 – LepakolandoS033 nevezetű globális változók jelzik ki, továbbá minden lepakolást követően kiírásra kerül a konzolra az aznap lepakolt termékek típusa és mennyisége. A szimuláció átláthatóbb módosítását a fő Frame-ben található RaktarBeallito metódus valamint a raktár Frame-enkénti RaktarSzamBeallito metódus teszi lehetővé, melyek segítségével egy helyről lehet állítani a Store-ok kapacitását, valamint a raktárankénti Store-ok darabszámát.

32



A Plant Simulation biztosít beépített metódusokat is. Ezek egyike a Reset metódus, mely automatikusan meghívódik a szimuláció újraindításánál. A megfelelő futás biztosítása érdekében a programban létrehozott Reset metódus többek között nullázza a Lepakolando globális változók értékét, a raktárak tartalmát kiíró változókat és törli a Store-ok kihasználtságát rögzítő táblázat, a TableRelOcc tartalmát. Az EventController-el megadható a szimuláció sebessége, melyben egy csúszka segítségével lehet előre definiált sebességeket, vagy a Real Time checkbox kipipálásával a valós idő múlásának többszörösét beállítani. A szimulációban a gyártás minden egész nap zajlik le, az aznapi lerakodás adott nap 23. órájára lett beállítva. A szimuláció működésének jobb átláthatósága érdekében a valós idő 30.000-szerese lett beállítva sebességnek, mely elegendő időt biztosít a szimuláció futás közbeni megfigyelésére, azonban nem nyújtja el túlzottan a futásidőt. További lehetőség a szimuláció animáció nélküli futtatása, mely növeli a lefutás sebességét. A szimulációt az EventController megnyitásával, majd ott a Start gomb megnyomásával lehet futtatni, vagy bármelyik programbeli Frame eszközlécében megtalálható zöld Start/Stop nyíllal. Az elkészített program egyik változatáról egy képernyőkép a 11. ábrán tekinthető meg. Ezek megvalósításával a szimulációk futásra készen állnak.

33



11. ábra a program modellje

34



7. Szimulációk eredménye

Ebben a fejezetben ismertetésre kerülnek a szimulációk eredményei. A Plant Simulation lehetőséget biztosít a beépített Chart objektumokkal grafikonok használatára, melyeket valós időben módosít és frissít, azonban a feladat szempontjából nem volt kiemelkedő fontosságú az aktuális adatok valós időben történő megjelenítése. Az adatok mennyiségére való tekintettel minden egyes szimuláció eredménye egy Excel dokumentumba lett exportálva, mely gyorsabb és átláthatóbb felületet biztosít az adatok kezeléséhez. A Plant Simulation lehetőséget biztosít a saját beépített TableFile objektimainak Excelbe történő exportálására a File > Save Excel File menüpontban. Mindegyik szimulációban a TableRelOcc nevezetű TableFile tartalmazza a rögzített adatokat és az került lementésre. A kihasználtsági kimutatás minden egyes egyedi Store-ra elkészült, azonban tekintettel a Store-ok jelentős számára, ezekből csak kettő kerül bele a szakdolgozatba példa gyanánt. A következő alpontokban az egyes szimulációk raktárankénti kimutatásaira kerül sor.

35



7.1 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása alap adatokkal

A mellékelt 12. ábrán a négy raktár időközi kihasználtsága, 16. táblázatban az átlagos, maximum és minimum kihasználtsága látható. 16. táblázat Raktár1 Átlag 57,61 Maximum 81,42 Minimum 53,21

Raktár2 41,89 48,14 18,46

Raktár3 21,14 34,64 0,00

Raktár4 auxRaktár 0,41 0,00 0,78 0,00 0,00 0,00

100,00 90,00 80,00 70,00 60,00

Raktár1 Raktár2

50,00

Raktár3 Raktár4

40,00

auxRaktár 30,00 20,00 10,00

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120

0,00

12. ábra: raktárak kihasználtsága alapadatokkal, 121-es rakodóterületekkel.

36



7.2 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása tíz százalékos termelési és kiszállítási növekedés feltételezésével

A mellékelt 13. ábrán a négy raktár időközi kihasználtsága, 17. táblázatban az átlagos, maximum és minimum kihasználtsága látható. 17. táblázat Raktár 1 Raktár 2 Raktár 3 Raktár 4 auxRaktár Átlag 62,49 46,75 24,13 1,24 0,00 Maximum 82,87 50,24 38,80 2,82 0,00 Minimum 58,77 32,74 0,00 0,00 0,00

100,00 90,00 80,00 70,00 60,00

Raktár1 Raktár2

50,00

Raktár3 Raktár4

40,00

auxRaktár 30,00 20,00 10,00

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120

0,00

13. ábra raktárak kihasználtsága megnövelt adatokkal, 121-es rakodóterületekkel.

37



7.3 Módosított raktározási rendszer az ABC elemzésben meghatározott termékek tárolására szolgáló külön raktárakkal, alapadatok felhasználásával

A mellékelt 14. ábrán a négy raktár időközi kihasználtsága, a 18. táblázatban az átlagos, maximum és minimum kihasználtsága látható. 18. táblázat Raktár1 Átlag 44,86 Maximum 49,10 Minimum 39,22

Raktár2 2,79 6,89 0,00

Raktár3 49,22 64,47 45,03


100,00 90,00 80,00 70,00 60,00

Raktár1 Raktár2

50,00

Raktár3 Raktár4

40,00

auxRaktár 30,00 20,00 10,00

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120

0,00

14. ábra raktárak kihasználtsága alapadatokkal, Raktár 1 és 2 187-es rakodóterületekkel, a többi raktár alap 121-es rakodóterülettel. 38



7.4 Módosított raktározási rendszer az ABC elemzésben meghatározott termékek tárolására szolgáló külön raktárakkal, tíz százalékos gyártási és kiszállítási növekedést feltételezve

A mellékelt 15. ábrán a négy raktár időközi kihasználtsága, a 19. táblázatban az átlagos, maximum és minimum kihasználtsága látható. 19. táblázat Raktár1 Raktár2 Raktár3 Raktár4 auxRaktár Átlag 48,74 4,93 53,50 37,08 3,98 Maximum 52,86 10,87 67,14 43,39 7,37 Minimum 43,12 0,00 49,20 18,11 0,00

100,00 90,00 80,00 70,00 60,00

Raktár1 Raktár2

50,00

Raktár3 Raktár4

40,00

auxRaktár 30,00 20,00 10,00

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120

0,00

15. ábra raktárak kihasználtsága megnövelt adatokkal, Raktár 1 és 2 187-es rakodóterületekkel, a többi raktár alap 121-es rakodóterülettel. 39



7.5 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása, mely az ABC elemzésben meghatározott termékek módosított gyártási paramétereinek raktározási igényeit vizsgálja A mellékelt 16. ábrán a négy raktár időközi kihasználtsága, a 20. táblázatban az átlagos, maximum és minimum kihasználtsága látható. 20. táblázat Raktár1 Átlag 21,44 Maximum 48,74 Minimum 16,83

Raktár2 0,00 0,00 0,00

Raktár3 0,00 0,00 0,00


100,00 90,00 80,00 70,00 60,00

Raktár1 Raktár2

50,00

Raktár3 Raktár4

40,00

auxRaktár 30,00 20,00 10,00

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120

0,00

16. ábra raktárak kihasználtsága módosított gyártási paraméterek alapján 121-es rakodóterülettel 40



7.6 Módosított raktározási rendszer szimulálása, mely az ABC elemzésben meghatározott termékek módosított gyártási paramétereinek raktározási igényeit vizsgálja


Raktár2 0,00 0,00 0,00

Raktár3 0,00 0,00 0,00


100,00 90,00 80,00 70,00 60,00

Raktár1 Raktár2

50,00

Raktár3 Raktár4

40,00

auxRaktár 30,00 20,00 10,00

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120

0,00

17. ábra raktárak kihasználtsága módosított gyártási paraméterekkel, Raktár 1 és 2 187es rakodóterületekkel, a többi raktár alap 121-es rakodóterülettel. 41



7.7 Jelenlegi raktározási rendszer szimulálása összes termékre, az ABC elemzésben meghatározott termékeket megváltozott gyártási paraméterrel vizsgálva


Raktár2 30,18 36,44 18,46

Raktár3 1,74 3,12 0,00


100,00 90,00 80,00 70,00 60,00

Raktár1 Raktár2

50,00

Raktár3 Raktár4

40,00

auxRaktár 30,00 20,00 10,00

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120

0,00

18. ábra raktárak kihasználtsága 121-es rakodóterületekkel, az ABC elemzésben meghatározott termékek esetén megváltozott gyártási paraméterekkel 42



7.8 Eredmények kiértékelése

A 16. és 17. táblázat adataiból látható, hogy a jelenlegi raktározási rend megtartásával tíz százalékos termelési és kiszállítási növekedés esetén a négy raktár kihasználtsága négy százalékkal növekszik, a negyedik raktár kihasználtsága csekély, a kiegészítő raktárhelyek felhasználására nem került sor. Ezekből levonható a következtetés, hogy a jelenlegi rend megtartása mellett a raktárak egy, a tíz százalékot jelentősebben meghaladó gyártási és kiszállításbeli növekedést is megtűrnek, esetleges átszervezés esetén pedig a legkisebb kapacitású raktár felhasználható egyéb, nem dobozos készáru tárolására. A 18. és 19. táblázat adataiból látható, hogy amennyiben a négy raktárból a két nagyobb kapacitású raktár csak az ABC elemzésben meghatározott termékeket tárolhatja, akkor tíz százalékos termelési és kiszállítási növekedés esetén a négy raktár kihasználtsága három százalékkal növekszik, azonban a kisebb raktárak esetén szükség van a kiegészítő rakterületek forgalomtól való elzárására és felhasználására. A lefoglalásra mindkét kisebb raktárban szükség van, a hármas raktár esetén az összes kiegészítő rakterület felhasználásra került, a négyes raktár esetén csak egy. A lefoglalások a szimuláció 35. napjától jelentkeztek. Példaképp hármas raktár első kiegészítő rakterületének kihasználtsága a 19. ábrán látható.

.aux.S16 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00

.aux.S16

40,00 30,00 20,00 10,00 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121

0,00

19. ábra hármas raktár első kiegészítő rakterületének kihasználtsági grafikonja 43



A jelenlegi raktározási rendszerrel összehasonlítva a második raktár kihasználtsága minimális, a lehetséges 27 rakodási területből mindössze 8 kerül felhasználásra, a legelső berakodás a 49. napon történik. A 20. ábrán a második raktár első rakterületének kihasználtsága látható.

.R2.S1 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00

.R2.S1

40,00 30,00 20,00 10,00 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121

0,00

20. ábra második raktár első rakterületének kihasználtsági grafikonja A módosított raktározási rendszer esetében ezek alapján célszerűbb, ha a bruttó 3.276 m2-es és bruttó 1.684 m2-es raktárak kerülnek 187-es rakodóterületek felosztására, míg a bruttó 2.227 m2-es és bruttó 1.800 m2-es raktáraknál tartják az alap 121-es rakodóterületeket,

így

elkerülhető

a

kiegészítő

rakterületek

felhasználásának

szükségessége, a raktárak kihasználtsága pedig javul. A csak ABC elemzésben meghatározott termékekre vonatkozó, gyártási paraméterek módosítását megcélzó szimulációk eredményei a 20. és 21. táblázat láthatók. A két szimuláció a jelenlegi 121-es és a bővített 187-es rakodóterületek kihasználtságát vizsgálta, célja olyan gyártási paraméterek meghatározása volt, mellyel minimalizálható a bent ragadó raktárkészlet. A 23. táblázatban látható, hogy míg az eredeti gyártási paraméterek esetén leggyakrabban naponta egy termék nagy volumenű gyártása zajlott, addig a módosított gyártási paraméterek leggyakrabban három termék napi szinten történő legyártására is szükség volt.

44



23. táblázat

Nincs gyártás 1 termék gyártása 2 termék gyártása 3 termék gyártása

Eredeti gyártási paraméterek 32 55 32 3

Módosított gyártási paraméterek 24 13 35 50

A szimulációk eredményeivel kapcsolatban a 16. és 17. ábrán látható, hogy csak a nyolc termékre vizsgálva a kihasználtság a kezdőkészlet miatt 48 százalékon kezdődik, majd mindkét esetben 15-19 százalék között megállapodik. A termékeket gyakrabban kellett kisebb mennyiségekben legyártani, az eredeti és módosítás utáni gyártási alkalmak gyakoriságát a 24. táblázat tartalmazza. 24. táblázat Termékazonosító 11253 40293 44143 40953 33242 44418 16753 33022

Eredeti gyártási alkalmak száma 35 26 21 9 11 9 9 8

Módosított gyártási alkalmak száma 46 37 28 19 28 22 25 28

Azt az esetet vizsgálva, melyben az összes terméket bevonjuk a raktározási igény felmérésébe, azonban az ABC elemzésben meghatározottak esetében alkalmazzuk a módosított gyártási paramétereket látható, hogy bár négy raktár kihasználtsága átlagosan tíz százalékot csökken, a 16. és 22. táblázat adatait figyelembe véve a jelenleg érvényben lévő rendszerhez képest a hármas raktár kihasználtsága jelentős mértékben csökken, négyes raktár teljesen kihasználatlan marad. A három módosított paraméterekkel végzett szimuláció eredményeit figyelembe véve belátható, hogy amennyiben az elkövetkező időszak kiszállítási igénye kellően ismert, úgy a raktározásra felhasználandó területek mértékét is nagymértékben csökkenteni lehet. 45



8. Összefoglalás

A szakdolgozatban a cél a készáru raktárak raktározási rendszerének felülvizsgálata, elemzése és szimulációja volt a dobozos készáruk raktározási hatékonyságának növelésének érdekében. Ez magába foglalta az aktuálisan érvényes raktározási rendszer áttekintését, annak lehetőségeit és megkötéseit valamint a rendelkezésre álló és eredményül kapott adatok alapos vizsgálatát. Ezer négyzetméteres nagyságrendű raktárakról lévén szó, ezek minél optimálisabb kihasználása fontos a költségmegtakarítás és bevétel maximalizálás szempontjából. Ezek elősegítésére merült fel igény egy olyan szimulációs modell létrehozására, amely segítségével különféle raktározási rendszerekkel lehet kísérletezni. Az elkészült modellek késznek tekinthetőek, működésük a feladatnak megfelel. A létrehozott hét modell segítségével különféle variációk tesztelésére és ellenőrzésére nyílik lehetőség, a közöttük lévő kapcsolatokat és összefüggéseket a szakdolgozatban feltüntetett eredmények tükrözik. A munkavédelmi és biztonságtechnikai előírásoknak felhasznált a paraméterek és a szimulációban alkalmazott méretek megfelelnek. Bízom benne, hogy a szakdolgozat elérte a célját és az eredményül kapott adatok az elvárásoknak megfelelnek, felhasználásuk pedig a közeljövőben segítséget nyújthat a készáru raktárak lehetséges fejlesztéseinek megvalósításában.

46



9. Függelékek

9.1 Módosított gyártási paraméterek 0-41. nap 9.2 Módosított gyártási paraméterek 42-82. nap 9.3 Módosított gyártási paraméterek 83-122. nap

47


NAP 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41

11253 5309 0 0 0 0 0 2000 0 4000 2000 0 0 0 1500 0 0 2300 0 0 0 2000 0 2000 2300 0 0 4100 0 0 2400 1000 0 0 3400 0 1000 2400 0 0 0 0 2200

40293 7715 0 0 0 0 0 0 0 1700 0 0 0 0 3200 0 0 3300 0 0 0 0 2600 0 2100 0 0 0 2400 2000 3000 0 0 0 0 3200 0 2900 0 0 0 2400 0

44143 4303 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1704 0 0 0 0 1928 0 900 0 0 0 1300 0 0 0 0 0 1500 0 0 0 500 0 1000 0 0 0 500 0 0 0 700


AZONOSÍTÓ 40953 33242 2425 9 0 0 0 600 0 0 0 1000 0 0 0 0 0 600 0 0 0 400 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1200 0 0 0 0 0 200 0 0 0 0 0 700 0 0 600 0 0 0 0 0 0 0 700 0 0 0 0 500 0 0 0 600 0 0 0 0 0 0 1000 300 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1600 500 0 0

44418 1687 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50 0 0 0 0 0 0 700 0 200 0 0 0 0 0 0 300 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

9.1 Módosított gyártási paraméterek 0-41. nap 48

16753 3442 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 300 0 0 0 350 0 0 1100 0 0 0 500 0 300 0 0 0 450

33022 2091 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 100 0 0 0 250 0 550 0 0 0 250 0 0 400 0 0 0 0 500 0 0 0 0 0 0

Dobozos késztermék raktározásának vizsgálata, raktározási hatékonyság növelési technika kidolgozása egy italgyártó cégnél NAP 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82

11253 0 0 2500 0 0 0 2400 3000 1600 0 0 2000 2000 1800 2700 2700 0 0 0 0 2000 0 1300 3300 0 0 0 3300 0 0 0 0 4000 0 4000 0 0 0 0 0 3000

40293 0 2400 0 1600 0 4000 0 0 1000 0 3000 0 0 0 1500 1700 0 0 2900 0 0 0 2500 0 0 0 1400 0 2000 1400 2400 0 0 0 0 2900 0 3000 0 0 0

44143 0 900 0 0 0 0 1400 0 0 2100 0 0 0 2100 0 0 1000 0 0 0 2000 0 0 0 0 0 2100 0 0 0 1500 0 0 0 1500 0 0 1900 0 0 0

Miskolci Egyetem Logisztikai Intézet 2014 AZONOSÍTÓ 40953 33242 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 500 1700 0 0 0 0 0 0 500 1500 0 0 0 0 700 0 0 0 700 0 0 600 0 0 0 0 500 0 0 0 0 0 0 0 700 0 0 0 0 0 0 900 0 0 0 0 500 0 0 0 0 0 0 0 600 1400 0 0 0 0 0 1700 800 0 0 0 0 0 0 1500 0

44418 0 1000 0 1300 0 0 0 0 900 0 0 0 0 0 0 0 0 250 0 100 0 0 0 0 0 0 0 0 1600 0 1000 0 0 0 0 0 1450 0 0 0 0


16753 0 0 300 0 0 300 0 0 0 400 0 0 400 0 0 0 400 0 0 0 400 0 0 400 0 0 0 0 0 150 0 0 0 800 0 1050 0 0 0 0 600

33022 0 0 0 200 0 0 0 400 0 0 200 0 0 1000 0 800 0 0 0 400 0 300 0 250 0 0 0 500 0 350 0 0 0 600 0 700 0 0 0 0 0

Dobozos késztermék raktározásának vizsgálata, raktározási hatékonyság növelési technika kidolgozása egy italgyártó cégnél NAP 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122

11253 2500 2200 0 2500 0 2300 2000 0 4400 0 0 0 3600 0 0 3500 0 0 0 0 3200 0 0 2000 2700 0 0 0 2900 0 0 2700 0 0 4000 0 0 3000 0 0

40293 0 0 3100 0 0 2000 0 3000 0 1100 0 3600 0 3600 3700 0 0 0 0 3500 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2500 0 0 2500 0 0 3500 0 0 0 0

44143 0 0 1850 0 0 0 2100 0 0 0 2500 0 0 0 0 1500 0 0 0 0 2200 0 0 1000 0 0 0 0 1700 0 0 1500 0 0 0 0 0 1500 0 0

Miskolci Egyetem Logisztikai Intézet 2014 AZONOSÍTÓ 40953 33242 1000 0 0 1500 0 0 0 0 600 650 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1050 0 0 0 0 900 0 0 500 0 0 0 0 0 0 0 500 0 0 1000 0 0 0 0 0 800 0 0 0 0 0 0 0 0 500 300 0 0 0 0 0 0 500 0 0 0 0 650 0 0 0 0 1000 1000 0 0 0 0 0 0

44418 0 1200 0 300 0 0 0 600 0 300 0 0 0 0 0 0 600 0 0 0 0 0 100 0 0 0 0 300 0 0 0 0 300 0 300 0 0 0 500 0


16753 0 0 0 0 400 0 0 0 0 0 0 0 0 250 0 0 0 0 500 0 0 0 0 0 200 0 0 0 0 300 0 0 0 0 100 0 700 0 400 0

33022 500 0 0 200 0 0 400 0 0 400 0 1000 0 0 0 0 0 0 1000 0 0 0 0 800 0 0 0 0 0 400 0 0 700 0 0 0 0 500 0 0



10. Irodalomjegyzék

[1]http://www.adatguru.hu/2013/02/abc-elemzes.html (2013, utoljára ellenőrizve: 2014.05.01.)

[2]http://www.plm.automation.siemens.com/en_us/products/tecnomatix/plant_design/ plant_simulation.shtml (2011, utoljára ellenőrizve: 2014.05.10.) [3]Tecnomatix Plant Simulation 10 Step-by-Step Help [4]Dr. Cselényi J., Dr. Illés B.: Anyagáramlási rendszerek tervezése és irányítása I., Miskolci Egyetemi Kiadó 2006, ISBN 963 661 672 8 [5] Tamkó D.: Szakdolgozat: Robotos munkahely és palettamozgató cella anyagáramlási kapcsolatának vizsgálata és továbbfejlesztése, Miskolc [6]Steffen B.: Manufacturing Simulation with Plant Simulation and SimTalk, Usage and Programming with Examplex and Solutions, 2010, ISBN 978 3 642 05073 2

51

Dobozos késztermék raktározásának vizsgálata, raktározási hatékonyság növelési technika kidolgozása egy italgyártó cégnél

Recommend Documents