Conseil en Haute Technologie

Voici quelques-uns des avantages de la simulation industrielle dans le secteur manufacturier:

Réduction du risque d’investissement

Les programmes de simulation de l’industrie aident les fabricants à mieux comprendre les exigences de leurs activités. Ces connaissances aideraient non seulement les producteurs à économiser du temps, mais aussi à utiliser efficacement les ressources.

Réduction des déchets

Les fabricants peuvent mieux comprendre le système de production grâce à des solutions de simulation. Pour cette raison, les fabricants prennent le contrôle sur la façon dont les ressources sont utilisées dans l’usine de production. Cela contribue à son tour à augmenter l’efficacité globale de la production ainsi qu’à réduire la production de déchets.

Efficacité accrue

Les fabricants peuvent entrer dans les détails du processus de production, découvrir les problèmes impliqués, puis construire des solutions pour ces problèmes en utilisant les solutions de simulation.

Consommer moins d’énergie et conserver les ressources

La construction d’un système efficace, dans lequel chaque composant est correctement adapté aux autres, est célébrée dans la simulation industrielle. Chaque élément du système contribue à son fonctionnement efficace. Lorsque la surconception est évitée et que les matériaux de valeur peuvent être conservés, la consommation d’énergie diminue. Lorsque la simulation et la modélisation sont utilisées ensemble, il est possible de comparer rapidement différentes options de mise en page, ce qui aide les fabricants à déterminer la meilleure configuration.

Identifier les dangers et sauver des vies dans le processus

Les fabricants peuvent mieux comprendre comment les machines de leur installation fonctionnent dans des circonstances difficiles grâce à l’utilisation de technologies de simulation. Cela leur permettrait de prendre des mesures préventives pour assurer la sécurité des machines et des vies humaines. Les fabricants peuvent tester le pire des scénarios via la simulation de système virtuel sans mettre en danger la santé et la sécurité des personnes.

Les délais de développement et de livraison sont soumis à beaucoup de pression en raison des cycles de vie plus courts des produits et des tailles de lots plus petites. Les modifications apportées aux exigences sont démontrées par un cas du secteur de l’automobile. Les lignes de transfert liées en permanence ont permis aux fabricants de créer rapidement d’énormes quantités d’un type de moteur unique jusqu’aux années 1990.

L’idée de production optimale entoure ce concept. Cependant, un plus grand degré de flexibilité était nécessaire en raison du nombre croissant de modèles et des cycles de vie plus courts des produits. Aujourd’hui, une seule ligne produit une grande variété de modèles de moteurs. Au sein d’une cellule de production, des centres d’usinage hautement adaptables collaborent sur chaque article donné.

Cependant, cette augmentation évolutive de la flexibilité de la technologie des machines et des organisations de fabrication a principalement atteint un sommet. Maintenant que des idées de logiciels de pointe ont émergé, il est possible de fabriquer des choses uniques rapidement et de manière rentable.

Les outils de simulation entrent en scène dès le début du cycle de vie d’un produit. Ils réduisent considérablement les délais de développement et permettent de modifier les attributs du produit même pendant la phase de conception 3D. Étant donné que les tâches concrètes de la machine et les opérations d’entraînement sont converties en contextes mathématiques calculables, la simulation de système peut également être utilisée pour étudier le comportement dynamique d’une machine sous tous ses aspects.

Les longs temps de test sur les bancs d’essai sont considérablement réduits en conséquence, et les défauts potentiels sont détectés tôt et peuvent être corrigés à un prix abordable. Si l’on tient compte du fait que les coûts d’éliminer les défauts augmentent d’un facteur dix entre l’idée initiale du produit et la préparation au marché, cette ampleur devient tout à fait cruciale.

Cependant, le temps et l’argent peuvent être économisés d’autres manières que de raccourcir les phases de test. Sans avoir besoin de créer des prototypes longs et coûteux, les simulations aident à valider la viabilité générale de l’idée au tout début du travail de développement.

Lors de la conception de composants, l’utilisation de ces outils évite le surdimensionnement et conduit à la solution la plus efficace en termes de matériaux et de consommation d’énergie. Le programme permet de peaufiner sans perturber les opérations pendant la mise en service en simulant l’utilisation de la machine ou du composant fini sur place.

Pour cette raison, la simulation est un outil utile pour réduire les coûts, assurer la qualité et accélérer le délai de mise sur le marché. Des exemples ont démontré que les outils de simulation peuvent réduire les délais de développement de 80%, passant de trois ans à aussi peu que six mois.

La simulation offre plus qu’une simple solution; il démontre comment la solution a été atteinte, vous permettant de suivre les causes et les effets, et vous permet de trouver des justifications pour les choix. Un élément d’un moteur de règles métier est la simulation.

Un outil de gestion du changement est la simulation. Les experts en gestion des processus d’affaires comprennent le besoin crucial de guider soigneusement les organisations et les individus des modes de fonctionnement obsolètes aux modes de fonctionnement modernes, et la simulation est une méthode pour accélérer le changement. Cette compétence découle en grande partie de la capacité de la simulation à rendre les causes du changement plus compréhensibles.

Les problèmes de conception hors ligne et de gestion opérationnelle en ligne peuvent être résolus par simulation.  Afin de prévoir comment un changement affecterait leurs décisions, les ingénieurs dérivent des règles en utilisant les modèles mentaux que les experts fournissent sur la façon dont leurs systèmes fonctionnent et comment prendre des décisions. La formalisation et la simulation de ces modèles renforcent l’automatisation des règles métier. La simulation donne aux concepteurs de nouvelles règles opérationnelles un outil pour confirmer que les procédures qu’ils proposent fonctionneront comme prévu.

Choix et actions fondamentaux pour la simulation de l’industrie

Pour qu’une recherche par simulation soit couronnée de succès, il y a des mesures spécifiques qui doivent être prises. La méthode utilisée pour effectuer la simulation est constante quel que soit le type de problème et l’objectif de l’étude. Les étapes de base du processus de simulation sont brièvement décrites dans la section ci-dessous.

Spécification d’émission

Définir les objectifs de l’étude et identifier les problèmes à résoudre est la première phase. Grâce à des observations impartiales du processus à l’étude, la question est mieux clarifiée. Il est important d’examiner attentivement si la simulation est la meilleure technique pour la question faisant l’objet de la recherche.

Gestion de projet

Les tâches du projet sont divisées en ensembles de travail, chacun ayant une partie responsable désignée. Une barre de progression avec des jalons est fournie. Ce calendrier est nécessaire pour déterminer s’il y aura suffisamment de temps et de ressources pour l’achèvement.

Définition du cadre

À cette étape, les composantes du système qui seront modélisées et les paramètres de rendement qui seront examinés sont déterminés. Étant donné que le système est souvent très compliqué, sa définition nécessite un simulateur expert qui peut déterminer le bon niveau de flexibilité et de détail.

Formulation d’un modèle

La création du modèle idéal nécessite de savoir comment le système fonctionne dans la pratique et de déterminer quels devraient être les besoins fondamentaux du modèle. La création d’un organigramme du fonctionnement du système facilite la saisie des variables impliquées, ainsi que de leurs interactions.

Collecte et analyse de données pour la saisie

Le type de données à recueillir est décidé une fois que le modèle a été élaboré. De nouvelles données et/ou des données actuelles sont obtenues. Aux distributions théoriques, les données sont ajustées. Par exemple, une courbe de distribution normale peut être suivie du taux d’arrivée d’une pièce particulière à l’installation de production.

Traduction de modèles

Une traduction du langage de programmation est effectuée sur le modèle.  Les options incluent des programmes de simulation comme Arena ou des langages à usage général comme Fortran.

Validation et vérification

La vérification est le processus qui consiste à s’assurer que le modèle se comporte comme prévu, généralement par l’animation ou le débogage. En d’autres termes, un modèle peut être validé mais toujours pas valide. La vérification est importante mais insuffisante pour la validation.

La validation permet de s’assurer que le modèle représente fidèlement la réalité et qu’il n’y a pas de différences appréciables entre lui et le système réel. L’analyse statistique peut être utilisée pour valider les résultats. Il est également possible d’acquérir une validité apparente en ayant un examen professionnel et valider le modèle.

Examen et expérimentation

La création de modèles alternatifs, l’exécution de simulations et le contraste statistique des performances des systèmes alternatifs avec les systèmes réels sont systématiquement des étapes du processus d’expérimentation.

Mise en œuvre et documentation

Le rapport écrit et/ou la présentation constituent la documentation. Des discussions sont en cours au sujet des conclusions et des implications de l’étude. Le plan d’action idéal est déterminé, suggéré et soutenu.

Considérations relatives à la simulation

Les chances de succès d’une étude de simulation sont établies en complétant les étapes nécessaires. Comprendre que tous les problèmes ne doivent pas être abordés par la simulation est tout aussi crucial que de comprendre les procédures fondamentales d’une étude de simulation.

Pour les projets très importants et sophistiqués dans le passé, la simulation nécessitait la formation spécialisée de programmeurs et d’analystes. En raison de l’abondance de logiciels maintenant disponibles, les personnes sans l’expertise ou l’expérience nécessaires utilisent occasionnellement la simulation d’une manière indésirable. Lorsque la simulation est mal utilisée, l’étude ne produira pas de résultats concluants.

Avant de décider d’effectuer l’étude, quatre facteurs doivent être évalués afin de déterminer si la simulation est la meilleure méthode pour résoudre un certain problème :

• Type de problème
• Existence de ressources
• Incidences sur les coûts
• Disponibilité des données

Type de problème: la simulation n’est pas nécessaire si le problème peut être résolu par la logique ou l’analyse.

En outre, par rapport à la simulation, l’utilisation d’algorithmes et d’équations mathématiques peut être plus rapide et moins coûteuse. En outre, si le problème peut être résolu en exécutant des expériences directes sur le système à évaluer, cela peut être préférable à la modélisation. Pour donner un exemple, le département des transports de l’UI a récemment mené des recherches sur le terrain sur l’augmentation du service de navette sur le campus.

L’expérience a été menée au cours de la fin de semaine par le ministère à l’aide de son propre personnel et de ses propres véhicules. En comparaison, un étudiant a eu besoin de plusieurs semaines pour terminer la création du modèle de simulation pour le système de navette. Cependant, la mesure dans laquelle le système réel sera perturbé doit être prise en compte lors de la conduite d’expériences de guidage. Cependant, une stratégie différente est nécessaire s’il y a une perturbation importante du système réel.