Analysis and modelling performance of operator and machines in the frame of a learning factory

Performance simulation of operator and machine are usually performed by following simulations or determination of standard times by methods as MTM. In this study, a different approach, tries to fill the existent gap between simulation and real system behaviour. Experimental measures were collected at the learning factory of the Karlsruhe Institut für Technologie to calibrate the model based on finite state machine and continuous markov chain. The outcomes are mainly on modelling a new tool. The obtained mean sojourn time, even if based on limited amount of samples, indicates a right direction in objective achievement based on a comparison of MTM prescribed times and real system behaviour.

La valutazione delle prestazioni dell'operatore e delle macchine sono solitamente realizzate attraverso simulazioni e metodi di predeterminazione come MTM. In questo studio si vuole colmare la differenza tra comportamento reale del sistema e sistema simulato. Punto nodale è lo sviluppo del modello che segue un approccio diverso e ha richiesto la taratura attraverso i dati raccolti nella learning factory del Karlsruhe Institut für Technologie. I risultati ottenuti dai nostri studi basati su macchina a stati finiti e catene continue di Markov restituiscono un feedback positivo nella modellazione che presenta risultati con differenze tra sistema reale e modello inferiori a quelle realizzate con il metodo MTM.