In recent years, the digitalization of manufacturing processes represents a crucial transformation for today’s industry, perceived as an opportunity to achieve higher levels of productivity. In this context, Cyber-Physical Systems (CPSs) represent a key transformative concept, pillar of the Industry 4.0 paradigm. Indeed, the virtual connection and the networking of CPSs can open the way to real-time monitoring and synchronization of the shop floor activities to the virtual space. In their cyber part, CPS can realize high-level simulations that enable to replicate the behavior of the entire production system. This aspect is well aligned with the definition of the Digital Twin (DT) in manufacturing. The role of DT within Industry 4.0-based manufacturing systems is to forecast and optimize the behavior of the production system at each life cycle phase. Despite the examples in the existing scientific literature of the potentialities offered by DT, an open challenge in research concerns how to support the decision-making process of production control. Therefore, the present thesis work aims at proposing a DT-based optimization framework aimed to develop a predictive strategy in the field of production control, building on the exploitation of the real-time capabilities of the DT. The considered control protocol takes care of both a centralized control for orders release and a decentralized control for operations control on the shop floor. The optimization strategy aims at reducing the WIP limits of each workstation of the production system while improving the overall system’s throughput. The framework has been tested in a general flow shop to demonstrate the benefit of the dynamic adjustments of the WIP limits during the operations against their static optimal setting. The experimental comparison shows that the dynamic adjustments of the WIP limits - enabled by the DT-based optimization - allows the achievement of better throughputs, as well as reaching lower WIP while granting similar throughputs.
Recentemente, la digitalizzazione dei processi di produzione rappresenta una trasformazione cruciale per l'industria di oggi, percepita come un'opportunità per raggiungere livelli più elevati di produttività. In questa prospettiva, i Cyber-Physical Systems (CPSs) rappresentano un concetto chiave di trasformazione, pilastro fondamentale del paradigma dell'Industria 4.0. Infatti, la connessione virtuale e la messa in rete dei CPSs può aprire la strada al monitoraggio in tempo reale e alla sincronizzazione delle attività del sistema produttivo con lo spazio virtuale. Nella loro componente virtuale, i CPSs possono realizzare simulazioni di alto livello capaci di replicare il comportamento dell’intero sistema produttivo. Ciò concorda con la definizione di Digital Twin (DT) nella produzione. Il ruolo del DT all'interno dei sistemi di produzione basati sull’Industria 4.0 è quello di prevedere e ottimizzare il comportamento del sistema di produzione in ogni fase del ciclo di vita. Nonostante gli esempi nella letteratura scientifica esistente delle potenzialità offerte dal DT, una sfida aperta in ricerca concerne come supportare il processo decisionale del controllo della produzione. Pertanto, il presente lavoro di tesi mira a proporre un framework di ottimizzazione basato sul DT per sviluppare una strategia predittiva nel campo del controllo della produzione sfruttando le capacità in tempo reale del DT. Il protocollo di controllo considerato si occupa sia di un controllo centralizzato per il rilascio degli ordini che di un controllo decentralizzato per il controllo delle operazioni in produzione. La strategia di ottimizzazione mira a ridurre i limiti di WIP di ogni stazione di lavorazione del sistema produttivo, migliorando al contempo la produttività complessiva del sistema. Il framework è stato testato in un general flow shop per dimostrare il beneficio degli aggiustamenti dinamici dei limiti di WIP durante le operazioni contro il loro set ottimo statico. Il paragone sperimentale mostra che l’aggiustamento dinamico dei limiti di WIP – permesso dall’ottimizzazione basata su DT- permette il raggiungimento di migliori produttività, così come il raggiungimento di WIP inferiori garantendo al contempo simili produttività.
A digital twin-based optimization model to improve production control decisions
CAPRETTA, MARIO
2020/2021
Abstract
In recent years, the digitalization of manufacturing processes represents a crucial transformation for today’s industry, perceived as an opportunity to achieve higher levels of productivity. In this context, Cyber-Physical Systems (CPSs) represent a key transformative concept, pillar of the Industry 4.0 paradigm. Indeed, the virtual connection and the networking of CPSs can open the way to real-time monitoring and synchronization of the shop floor activities to the virtual space. In their cyber part, CPS can realize high-level simulations that enable to replicate the behavior of the entire production system. This aspect is well aligned with the definition of the Digital Twin (DT) in manufacturing. The role of DT within Industry 4.0-based manufacturing systems is to forecast and optimize the behavior of the production system at each life cycle phase. Despite the examples in the existing scientific literature of the potentialities offered by DT, an open challenge in research concerns how to support the decision-making process of production control. Therefore, the present thesis work aims at proposing a DT-based optimization framework aimed to develop a predictive strategy in the field of production control, building on the exploitation of the real-time capabilities of the DT. The considered control protocol takes care of both a centralized control for orders release and a decentralized control for operations control on the shop floor. The optimization strategy aims at reducing the WIP limits of each workstation of the production system while improving the overall system’s throughput. The framework has been tested in a general flow shop to demonstrate the benefit of the dynamic adjustments of the WIP limits during the operations against their static optimal setting. The experimental comparison shows that the dynamic adjustments of the WIP limits - enabled by the DT-based optimization - allows the achievement of better throughputs, as well as reaching lower WIP while granting similar throughputs.File | Dimensione | Formato | |
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