Digital twin implementation to support dynamic rebalancing of a manual assembly line

In recent years, there has been a disruption in how manufacturing industries manage their processes due to the rapid spread of new Industry 4.0 digital technologies especially Digital Twin within Smart Factories. This tool is a digital copy of a physical system that allows processes to be virtually simulated, controlled, and monitored through real-time synchronization of the sensed data coming from the field. Furthermore, the increasing demand for products highly customizable pushed companies to maintain a certain degree of manual work in assembly processes within their production systems. In this context, this thesis work aims to propose and validate a methodology for rebalancing a manual assembly line employing Digital Twin. To achieve this goal, this work proposes three steps on the literature reviews: Digital Twin applicability in the manufacturing industry, production management fields current problematics and single assembly line balancing resolution methods, respectively. It was evidenced that there are no publications regarding the applicability of Digital Twin for solving line balancing problems nor line rebalancing problems referring to different rebalance criteria. Regarding the assembly line balancing approach, it was found the suitability of employing a metaheuristic algorithm for optimization problem for minimizing the Smoothness Index, levelling the workloads in the system. A digital twin has been developed in Simulink and with MATLAB code Binary particle swarm optimization has been used for tackling dynamic assembly line rebalancing, for coupling with stations disruptions. The system has shown its effectiveness in handling disruptions and automatically balancing the line assigning production tasks to the remaining available workstations rapidly.

Negli ultimi anni, c'è stata una profonda trasformazione nel modo in cui le industrie manifatturiere gestiscono i propri processi a causa della rapida diffusione delle nuove tecnologie digitali dell'Industria 4.0, in particolare il Digital Twin all'interno delle Smart Factories. Questo strumento è una copia digitale di un sistema fisico che consente di simulare, controllare e monitorare virtualmente i processi attraverso la sincronizzazione in tempo reale dei dati rilevati provenienti dal processo. Inoltre, la crescente domanda di prodotti altamente personalizzabili ha spinto le aziende a mantenere un certo grado di lavoro manuale nei processi di assemblaggio all'interno dei loro sistemi di produzione. In questo contesto, questo lavoro di tesi mira a proporre e validare una metodologia per il ribilanciamento di una linea di montaggio manuale che mendiante un Digital Twin. Per raggiungere questo obiettivo, questo lavoro propone tre passaggi nell’analisi della letteratura: l'applicabilità del Digital Twin nell'industria manifatturiera, le problematiche attuali dei campi di gestione della produzione e i metodi di risoluzione del bilanciamento di una singola linea di assemblaggio. È stata evidenziata l’assenza di pubblicazioni riguardanti applicazioni del Digital Twin per la risoluzione di problemi di bilanciamento di linea e per problemi di ribilanciamento di linea consideranto diversi criteri di ribilanciamento. Per quanto riguarda l'approccio del bilanciamento della linea di montaggio, è stato impiegato un algoritmo metaeuristico per ridurre al minimo lo Smoothness Index , livellando quindi i carichi di lavoro nel sistema. Un Digital Twin è stato sviluppato in Simulink e con il codice MATLAB l’algoritmo Binary Particle Swarm Optimization è stato utilizzato per eseguire il ribilanciamento dinamico della linea di montaggio in seguito alle fermate delle stazioni. Il sistema ha dimostrato la sua efficacia nella gestione delle fermate e nel bilanciamento automatico della linea che permette di assegnare rapidamente le attività di assemblaggio alle restanti stazioni disponibili.