Digital twin-based bottleneck prediction and control architecture

It is well known that, in the never-ending quest to improve production system performances, the bottleneck processes assume crucial importance. In fact, only by enhancing the bottleneck process, it is possible to improve the overall system performance, which is only marginally affected by non-bottleneck resources. Therefore, bottleneck detection and analysis assume a fundamental role. A bottleneck can be defined as the machine to which the overall system throughput has the largest sensistivity. Nevertheless, bottlenecks are not fixed due to system dynamics, but shift between different production resources. Previous research is mainly focused on detecting long-term bottlenecks and present bottlenecks based on the analysis of past data collected from the line. On the contrary, this work aims at proposing a novel bottleneck prediction method based on on-time data collected from the physical systems and on a Digital Twin simulation framework. Thanks to the advent of Industry 4.0 a much higher quantity of real-time data has started to be collected from the system. Moreover, a new frontier of the simulation, named Digital Twin has been proposed. Therefore, such innovations have been incorporated into the proposed solution. Moreover, the insight about future bottleneck have been exploited to improve production control thanks to a dynamic implementation of Drum-buffer-rope policy, that aims at proactively mitigating the effects of the future bottleneck before they manifest. The proposed solution results have been tested in the Industry 4.0 laboratory of Politec nico di Milano. The results are promising and highlight that further research can be conducted in this field.

Com’è noto, nella continua richiesta di miglioramento delle prestazioni dei sistemi di produzione, i processi noti come colli di bottiglia assumono un’importanza cruciale. Solo agendo su questi processi infatti, è possibile migliorare le prestazioni dell’intero sistema, che invece sono influenzate solo marginalmente dalle altre stazioni. Di conseguenza la detenzione e l’analisi dei colli di bottiglia assume un ruolo fondamentale. Un collo di bottiglia può essere definito come la macchina che influenza maggiormente il volume di produzione dell’intero sistema. Nonostante ciò, a causa della variabilità tipica dei sistemi di produzione, i colli di bottiglia non sono fissi, ma tendono a spostarsi tra le diverse stazioni del sistema. Le ricerche in questo ambito sono tradizionalmente legate alla detenzione di colli di bottiglia sul lungo termine oppure sull’analisi di dati storici. Al contrario, questo lavoro mira a proporre un innovativo sistema di predizione dei colli di bottiglia basato sull’acquisizione in tempo reale di dati dal sistema di produzione e sull’utilizzo del Digital Twin. Con l’avvento dell’Industria 4.0 infatti, un grande quantitativo di dati ha iniziato ad essere acquisito all’interno degli impianti. Inoltre una nuova frontiera della simulazione, denominata Digital Twin, è stata proposta. Queste innovazioni sono quindi state incorporate nella soluzione proposta. In aggiunta, le informazioni sui colli di bottiglia futuri sono state sfruttate per migliorare il controllo della produzione grazie a un’implementazione dinamica del Drum-Buffer-Rope, che mira ad alleviare in maniera proattiva l’effetto dei colli di bottiglia futuri prima che si manifestino. La soluzione proposta è stata testata nel laboratorio Industry 4.0 del Politecnico di Milano. I promettenti risultati hanno evidenziato che ulteriori ricerche potranno essere condotte in questo campo.