Simulační nástroje umožňují odhadovat budoucí chování reálného systému. Simulace se v současné době stává neodmyslitelným nástrojem při návrhu, optimalizaci či provozu jakéhokoliv složitějšího systému. V případě plánování a optimalizace logistických toků můžeme říci, že simulace je již nutností. Právě trend kustomizace výrobků a současného snižování výrobních dávek klade velký důraz na správnou funkci logistických toků a zásobování materiálem. Na druhé straně zvládnutí této problematiky přinese celou řadu výhod, od značných finančních úspor až po konkurenční výhodu na trhu.

Počítačová simulace

Počítačová simulace je moderním nástrojem pro analýzu komplikovaných výrobních, logistických, obslužných, komunikačních a dalších podnikových procesů (systémů). Jedná se o metodu, která pomocí počítačového modelu podnikového procesu umožňuje manažerům předvídat chování systémů při změně vnitřních a vnějších podmínek, optimalizovat podnikové procesy vzhledem k zadaným kritériím (např. zisk, náklady, spolehlivost) či porovnat mezi sebou navrhované alternativy organizace studovaného procesu [1]. Simulace může být chápána jako napodobení operací procesů nebo systému reálného světa v toku času [2]. S její pomocí se generuje virtuální historie simulovaného systému. Tato historie pak vykresluje události, které by se uskutečnily v reálném systému.

Chování systému, jak se vyvíjí v průběhu času, se vytváří za pomocí simulačního modelu. Tento model se obvykle skládá ze sady předpokladů týkajících se operací v systému. Tyto předpoklady jsou vyjádřeny pomocí matematických, logických a symbolických vztahů mezi entitami nebo objekty zájmu simulovaného systému. Jakmile se jednou vytvoří a validuje model, pak je možné jej použít k prozkoumávání reálného světa pomocí otázek typu „co se stane, když…?“. Možné změny v systému je tak možné nejdříve simulovat, a tak předvídat dopady na výkonnost reálného systému.

Simulace se také velmi často používá v etapě projektování systému, tzn. před tím, než je reálný systém vybudován. Simulační model tak může být využit jako analytický nástroj pro předvídání efektů na změny na existujícím systému či návrhový nástroj pro předvídání výkonnosti nových systémů, a to za různých okolností. V některých jednodušších případech lze modely reality vytvořit pomocí matematických metod (tzv. analytické řešení). Je to možné udělat například pomocí diferenciálních rovnic, teorie pravděpodobnosti, algebraických metod atd.

Mnoho reálných systémů je však tak komplexních a složitých, že jejich modely není možné popsat a řešit analyticky. V takových případech se využívají numerické, počítačově založené simulace. Právě na počítačově založené simulaci je zaměřen i tento článek. Pomocí počítačově založené simulace je možné řešit téměř jakkoliv složitou realitu.

Simulace logistických toků a zásobování materiálem

Celkové chování výrobních systémů závisí na mnoha faktorech, které se vzájemně ovlivňují. Jedním z významných faktorů ovlivňujících celkovou výkonnost výrobního systému je správné nastavení logistických toků a také vhodně zvolený způsob zásobování linek materiálem.

Používaný dopravní systém zajišťující zásobování materiálem výrobních linek a skladů může způsobovat v podniku různé problémy, které mohou vést až k zastavování výrobních linek (z důvodu pozdního dodání požadovaného materiálu na linku). Nevhodně zvolený způsob dopravy může představovat riziko z pohledu bezpečnosti práce nebo přinášet neefektivní logistické náklady. Změna způsobu dopravy (např. přechod na AGV – automaticky řízené vozíky) s sebou může nést i nepředvídané chování (např. vzájemné blokování AGV, zpožděná dodávka převáženého materiálu, zkolabování celého dopravního systému).

Řada podniků v dnešní době v interní logistice vyměňuje vysokozdvižné vozíky za tzv. vláčky řízené řidičem, případně za AGV (automaticky řízené). Tato změna s sebou většinou přináší i změnu layoutu, změnu logiky vychystávání položek k dopravě, k prodloužení doby dopravy, změnu ve způsobu skladování dopravených dílů u linek atd. Počítačová simulace je schopna dynamicky ověřit veškeré statické výpočty, které nejsou schopné zohlednit vzájemné ovlivňování dopravních a výrobních prostředků, a tak předejít vážným problémům ve výrobě.

Automatický logistický systém AGS zajišťující zásobování materiálem výrobních linek a skladů může v plném rozsahu nahradit lidský faktor a tím eliminovat možná rizika spojená s chováním lidí v dopravě. Avšak naplánovaná změna způsobu dopravy s sebou nese i nepředvídané chování plánovaného dopravního systému. Diskrétní simulace je velice vhodným nástrojem schopným předem nalézt možné budoucí problémy plánovaného dopravního systému, a tak je možné předem navrhnout, ověřit a realizovat nápravná opatření na tento plánovaný dopravní systém.

Pomocí počítačové simulace je možné ověřit, jak se dopravní prostředky budou vzájemně ovlivňovat a zda je navržený systém řízení dopravy (včetně systému vychystávání požadavků na dopravu) správně zvolen a zda je správně dimenzován dopravní systém jako celek (počet AGV, rychlost atd.).

Mezi typické výstupy počítačové simulace, patří:

• počet použitých dopravních prostředků,
• využití dopravních kapacit a prostředků v procentech (doprava, blokování, nakládka, vykládka, nečinnost),
• minimální, průměrná a maximální zásoba kritických dílů,
• doba potřebná k zavezení dílů k linkám,
• ověření, zda logika dopravního systému (definice dopravních cest, řízení dopravy) je správná.

Jako hlavní přínosy počítačové simulace lze uvést:

• pravidla pro řízení dopravy, organizační postupy atd. mohou být vyzkoušeny bez jakýchkoliv destruktivních (negativních) vlivů na reálný systém,
• layouty, dopravní systém, definované dopravní cesty atd. mohou být otestovány, aniž by byly realizovány,
• simulační studie pomůže porozumět, jak samotný systém funguje,
• odhalení principiálních chyb v investičním projektu,
• bezrizikové otestování plánovaných změn v dopravě.

Zavážení linek v pravidelných intervalech

Obrázek 1 ukazuje podnik, kde je osm výrobních linek typu U, kdy u každé linky jsou definovaná čtyři vykládací místa. Zásobování linek ze skladu zajišťují vláčky maximálně se čtyřmi vagony, kdy každý vláček objíždí svojí vlastní trasu. Vláčky vyjíždí ze skladu v pravidelných intervalech. V levé části obrázku je schéma výrobního podniku, v pravé části obrázku je znázorněn simulační model.

U této studie lze zjistit: 

• jak nastavit dopravní systém, aby všechny linky byly včas zásobeny materiálem,
• jaký je minimální počet vláčků,
• optimální interval mezi výjezdy vláčku ze skladu,
• optimální počet a sled vykládacích míst pro jednotlivé vláčky.

Přínosů situace je hned několik. Jde například o zjištění minimálního počtu potřebných AGV, a tedy i úspora při jejich nákupu, nalezení optimální trasy, po které se budou pohybovat, nalezení optimálního intervalu závozu linek pomocí AGV a nastavení systému dopravy tak, aby bylo zajištěno optimální zásobení všech linek.

Zavážení linek pomocí AGV

Následující ukázka představuje model, který simuluje zavážení řady výrobních linek z různých míst v podniku pomocí AGV (automaticky řízených vláčků). Obrázek 2 ilustruje situaci, kdy došlo ke kolapsu celého dopravního systému z důvodu, že se dvě různá AGV vzájemně blokují.
 

U této studie lze zjistit: 

• kolik bude zapotřebí AGV zavážející jednotlivé linky,
• počet pracovníků potřených k přepojování vagonů k AGV,
• ověření plánovaného systému řízení AGV,
• ověření systému dopravy s různým taktem výroby jednotlivých linek,
• ověření vzájemného blokování AGV.

Simulací zde lze zjistit minimální počet potřebných AGV pro definované takty linek, zajistit dostatečné zásobování linek materiálem a díly (eliminace rizika zastavování linek) nebo upravit trasy pro AGV (eliminace vzájemného blokování). Je možné také nalézt kritické faktory, které mohou vést ke kolapsu celého dopravního systému, nebo otestovat nápravná opatření vedoucí k zajištění optimálního zásobování linek.

Distribuční sklad

V této ukázce [4] je představen model distribučního skladu, kde dochází k příjmu výrobků, jejich uskladnění nebo u některých položek k přebalení a jejich další distribuci koncovým zákazníkům. Pohyb materiálu v distribučním skladu je zajištěn pomocí dopravníků, vysokozdvižných vozíků a regálových zakladačů. Cílem je upravit rozložení skladu tak, aby došlo ke zvýšení efektivity práce ve skladu. Na obrázku 3 je vidět ukázka z vyhotoveného modelu, kde jsou použity kombinace 2D a 3D grafiky.

U této studie lze zjistit: 

• prostorové uspořádání jednotlivých částí distribučního skladu,
• počet pracovníků potřených k zajištění chodu skladu – příjem, přebalení, uskladnění a výdej výrobků,
• počet manipulačních zařízení – vysokozdvižných vozíků a regálových zakladačů,
• nastavení a prostorové uspořádání dopravníkového systému,
• ověření plánu příjezdu kamionů do distribučního skladu,
• ověření systému doplňování jednotlivých položek do distribučního skladu.

Mezi přínosy ze simulace lze zařadit:

• zjištění minimálního počtu manipulační techniky – úspora z nákupu přebytečné techniky,
• úpravy tras dopravníkového systému – snížení doby mezi příjmem a uskladněním,
• nalezení kritických faktorů, které mohou vést ke kolapsu celého skladovacího systému,
• otestování nápravných opatření vedoucí k zajištění optimálního průchodu výrobků skladem,
• nastavení sytému zajištění potřebné hladiny zásob ve skladu.

Přínosy diskrétní simulace

Kromě zde uvedených příkladů využití simulace logistických toků a zásobování materiálem jsou tvořeny následující typy simulačních modelů v oblasti logistiky:

• systémy vychystávání zásob ze skladu,
• analýza materiálových toků ve výrobním systému,
• analýza vnitropodnikových dopravních systémů – dopravníky, AGV, vysokozdvižné vozíky apod.
• řízení zásob materiálu,
• expedice hotových výrobků,
• porovnání způsobů manipulace – AGV vs. vláček vs. VZV,
• analýza velikosti manipulačních dávek a použitých manipulačních jednotek (paleta vs. KLT).

Využívání diskrétní simulace má pro podniky jak ekonomické, tak i mimoekonomické přínosy. Simulační studie se většinou dělají proto, že se v podniku hledají taková opatření, která by vedla ke zvýšení produktivity práce při minimalizaci investičních a provozních nákladů. Díky závěrům ze simulačních studií se tak může podařit:

• zvýšit produkci,
• snížit prostoje (strojů, pracovníků),
• snížit počet pracovníků,
• snížit rizika nedodržení termínů dokončení zakázek,
• zajistit rychlejší náběh nové výroby,
• zajistit rychlejší náběh nového systému dopravy,
• ověřit zamýšlená organizační a řídicí opatření, a eliminovat tak nesprávná rozhodnutí, která by mohla vést k výrazným problémům v podniku.

Důležité jsou ale také mimoekonomické přínosy, například lepší pochopení fungování procesů v podniku, uvědomění si různých souvislostí mezi nimi a potažmo získání konkurenční výhody při získávání nových dlouhodobých zakázek. Zde uvedené přínosy vychází z mnoha praktických projektů, které jsme realizovali jak pro podniky z automobilového průmyslu, tak i pro podniky mimo automobilový průmysl a ze zkušeností dalších institucí působících v tomto oboru.

Zdeněk Ulrych, Antonín Miller

Zdroje:

1. Dlouhý, Martin, ad. 2007. Simulace podnikových procesů. Brno: Computer Press.
2. Banks, Jerry, ad. 2005. Discrete-Event System Simulation. Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall.
3. Law, Averill M. 2007. Simulation modeling and analysis. Boston: McGraw-Hill.
4. Adra, Hosni. Logistics and Warehouse Simulation - Case Study [online].