This work of thesis aims at the creation of a Digital Twin (DT)-based simheuristic optimization tool able to use real-time data to evaluate the current health of the equipment in order to obtain a more robust scheduling. The rise of new digital industrial technology, known as Industry 4.0, has led to the definition of new paradigms in the productive field. In particular, the introduction of Cyber Physical Systems (CPS) has paved the way towards a greater integration of the productive resources. Although there are some attempts to use real-time data, there is no work that studies these data in order to make production less subject to the effects of unexpected events in a preventive way. Discussion begins with the proposal of a new optimization framework, that can be applied to any flowshop environment and that involves the interaction of a simheuristic module and an Equipment Health Index (EHI) module to produce a scheduling able to absorb the effect of unexpected events. Subsequently, with the collaboration of the University of Cincinnati (USA), an application study of the proposed framework is given in the context of Industry 4.0 Laboratory at Politecnico di Milano, where a complete adaptation of each module has been achieved. Firstly, a Genetic Algorithm (GA) and a simulation model, developed in MATLAB and Simulink environment, have been tailored to the assets of the laboratory. Afterward, an EHI module has been integrated to evaluate the stochasticity of the Drilling machine using real-time data coming from an embedded accelerometer. The validation of the model has been granted by the calculation of the magnitude of the optimization provided by the use of the proposed tool in the working processes of the assembly line.
Questo lavoro di tesi mira alla creazione di uno strumento di ottimizzazione simeuristico basato su Digital Twin (DT) in grado di utilizzare dati in tempo reale per valutare lo stato di salute attuale delle macchine e al fine di ottenere una schedulazione più robusta. L’ascesa della tecnologia digitale nell’industria, nota come Industria 4.0, ha portato alla definizione di nuovi paradigmi in campo produttivo. In particolare, l’introduzione di sistemi ciber-fisici (CPS) ha aperto la strada verso una maggiore integrazione delle risorse produttive. Nonostante vi siano alcuni tentativi di utilizzo di dati in tempo reale, non c’è lavoro che, in modo preventivo, studi questi dati al fine di rendere la produzione meno soggetta agli effetti di eventi imprevisti. All’inizio della trattazione viene proposto un nuovo framework di ottimizzazione che può essere applicato a qualsiasi flowshop e che, coinvolgedo l’interazione tra un modulo simeuristico e un modulo relativo all’indice di salute delle macchine (EHI), è in grado di produrre una schedulazione capace di assorbire l’effetto di eventi inattesi. Successivamente, con la collaborazione dell’Università di Cincinnati (USA), viene proposta l’applicazione del framework nell’ambito del laboratorio Industria 4.0 del Politecnico di Milano, nel quale è stato eseguito un efficace adattamento di ogni modulo. In primo luogo, un Algoritmo Genetico (GA) e un modello di simulazione sono stati sviluppati in ambiente MATLAB e Simulink, coerentemente alle attrezzature del laboratorio. Successivamente è stato integrato il modulo EHI per valutare la stocasticità della stazione di foratura, utilizzando dati in tempo reale provenienti da un accelerometro incorporato nel macchinario. La validazione del modello è stata garantita misurando il grado di ottimizzazione ottenuto utilizzando lo strumento proposto sui processi della linea di assemblaggio.
Development of a digital twin-based stochastic simheuristic optimization tool for flowshop scheduling
CESARINI, LORENZO
2018/2019
Abstract
This work of thesis aims at the creation of a Digital Twin (DT)-based simheuristic optimization tool able to use real-time data to evaluate the current health of the equipment in order to obtain a more robust scheduling. The rise of new digital industrial technology, known as Industry 4.0, has led to the definition of new paradigms in the productive field. In particular, the introduction of Cyber Physical Systems (CPS) has paved the way towards a greater integration of the productive resources. Although there are some attempts to use real-time data, there is no work that studies these data in order to make production less subject to the effects of unexpected events in a preventive way. Discussion begins with the proposal of a new optimization framework, that can be applied to any flowshop environment and that involves the interaction of a simheuristic module and an Equipment Health Index (EHI) module to produce a scheduling able to absorb the effect of unexpected events. Subsequently, with the collaboration of the University of Cincinnati (USA), an application study of the proposed framework is given in the context of Industry 4.0 Laboratory at Politecnico di Milano, where a complete adaptation of each module has been achieved. Firstly, a Genetic Algorithm (GA) and a simulation model, developed in MATLAB and Simulink environment, have been tailored to the assets of the laboratory. Afterward, an EHI module has been integrated to evaluate the stochasticity of the Drilling machine using real-time data coming from an embedded accelerometer. The validation of the model has been granted by the calculation of the magnitude of the optimization provided by the use of the proposed tool in the working processes of the assembly line.File | Dimensione | Formato | |
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