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Ford Otosan, un leader de l'industrie automobile turque, est une coentreprise entre Ford Motor Company et Koç Holding. C'est le troisième plus grand exportateur du pays et il est connu comme une référence mondiale pour la R&D en ingénierie des véhicules utilitaires et des groupes motopropulseurs.

L'entreprise possède une vaste expérience dans les usines numériques et les processus de production basés sur les données. Dans ce projet, le partenaire de Lanner en Turquie, CodeArt, a aidé Ford Otosan à tirer parti de la simulation prédictive dans le processus de conception d'une usine pour un nouveau véhicule électrique de transport en commun.

Le défi : l'implantation d'usine proposée permettra-t-elle d'atteindre les objectifs de production ?

Un avantage clé des jumeaux numériques prédictifs est la capacité de réduire les risques liés aux projets d'investissement. Et c'est exactement ce que Ford Otosan cherchait à faire. Ils avaient conçu une implantation pour l'installation et voulaient déterminer si cette conception fournirait le débit nécessaire pour atteindre les objectifs de production.

La validation de la conception nécessitait des réponses à des questions clés telles que :

  • Les temps de cycle des stations correspondraient-ils aux prévisions ?
  • Quelle serait l'efficacité des robots au fil du temps ?
  • Comment les pannes affecteraient-elles le système ?
  • Quelles sont les stocks tampons nécessaires pour maintenir les niveaux de production requis en cas de panne ou défaillance ?

Le concept d'usine impliquait des systèmes cyberphysiques complexes, et Ford Otosan voulait s'assurer qu'elle planifiait de manière optimale ses investissements dans les machines, la robotique et les opérateurs.

L'approche : un écosystème de jumeaux numériques prédictifs

Ford Otosan a conçu l'installation en 3 zones :

  • Soudage et fabrication des carrosseries
  • Atelier de peinture
  • Assemblage

Chaque zone avait une implantation proposée avec une estimation des robots et opérateurs nécessaires pour faire fonctionner les lignes. L'objectif était de valider l'implantation à l'aide de jumeaux numériques prédictifs, de fournir des réponses à ces questions clés et de déterminer si la conception atteindrait les objectifs de production.

S'appuyant sur plus d'une décennie d'expérience, CodeArt a développé des modèles à l'aide du logiciel de simulation prédictive WITNESS Horizon de Lanner - en commençant par le soudage et lignes de production de carrosseries. Tout d'abord, un modèle a été créé pour chaque ligne afin d'obtenir une compréhension approfondie des temps de cycle, des performances des robots et des opérateurs, des temps d'arrêt et des besoins en tampon. Ensuite, ces modèles détaillés ont été introduits dans un modèle intégré utilisé pour tester l'implantation complète de la zone.

Le jumeau numérique prédictif a été utilisé pour analyser un large éventail de scénarios. Par exemple, CodeArt a testé de nombreux types de véhicules pour déterminer l'effet de différents ordonnancements de production sur le débit. Ils ont examiné la répartition des robots et des opérateurs entre les pics et les creux de production. Les niveaux d'équipement ont été analysés pour voir s'ils pouvaient atteindre les temps de cycle prévus. Et une gamme de scénarios de panne les plus favorables et les plus défavorables a été évaluée pour comprendre les impacts et les capacités de tampon requises.

Il est important de noter que des scénarios ont été exécutés sur des périodes à court, moyen et long terme pour évaluer les effets dans le temps.

Le résultat : 3 % d'économies et la confiance que l'implantation atteindra ses objectifs

En utilisant les modèles WITNESS pour les lignes de production de soudure et de carrosserie, Ford Otosan a pu optimiser sa conception en obtenant :

  • Une réduction de 15 % du temps de cycle
  • 15 % d'augmentation de l'efficacité des opérateurs
  • Une augmentation de 2 % de l'efficacité des robots

Les économies provenaient de divers domaines, notamment

  • Des goulets d'étranglement précédemment non identifiés qui ont été éliminés
  • Un algorithme de production intelligent pour planifier l'ordonnancement des types de véhicules
  • Des opportunités d'améliorer l'efficacité des robots et des opérateurs
  • Des temps de cycle non alignés avec les prévisions et pouvant être améliorés
  • Des mesures préventives pour atténuer les effets d'une panne

Comprendre quelle sera la capacité de production 12 mois et plus après l'ouverture de l'usine a été particulièrement utile. Ford Otosan a ainsi pu analyser les performances à long terme sans risque et adapter sa planification et son approche opérationnelle en conséquence.

"Les simulations sont désormais indispensables pour construire des lignes à haut rendement au stade de la conception. Nos lignes de production de haute technologie, où nous produirons des véhicules électriques, disposeront de simulations qui seront utilisées non seulement pendant la phase de conception, mais également après le démarrage de la production en série. Ces simulations se transformeront en un système d'aide à la décision en traitant les données de production en temps réel. Nous sommes fiers de commander un projet de Jumeau Numérique pour la première fois chez Ford Otosan.
Omer Faruk SENOCAK, Ingénieur en Analyse de Données et Simulation

Sur la base du succès de ce projet, Ford Otosan et CodeArt utilisent désormais WITNESS pour créer des jumeaux numériques prédictifs de l'atelier de peinture et des chaînes de montage, fournissant finalement un modèle de simulation intégré de tous les processus de fabrication pour l'usine. Cela permettra à la simulation d'être la pierre angulaire de la planification opérationnelle continue de Ford Otosan, en l'aidant à tirer parti des investissements dans les données et l'Internet des Objets conformément à sa stratégie de numérisation.

"Avec l'aide de la modélisation de simulation WITNESS, nous pouvons vérifier la faisabilité de nouveaux projets d'installations de production et voir les opportunités avant la réalisation des investissements. Nous franchissons également l'étape la plus importante vers un jumeau numérique avec WITNESS"
M. Nejat TANCA , Responsable Nouvelles Technologies et Usines Intelligentes


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