Dissertação

{pt_PT=Digital Twin of a Flexible Manufacturing System for Solution Preparation} {} EVALUATED

{pt=Nas últimas décadas, tem havido uma necessidade de sistemas industriais capazes de lidar com alterações do mercado, e assim, com pedidos diferentes de clientes de maneira eficiente, que se define como personalização em massa. A visão da indústria 5.0 expôs mais essa necessidade de sistemas robustos flexíveis, bem como a de sistemas industriais capazes de trabalhar em cooperação mais próxima com trabalhadores, de modo a aproveitar a sua capacidade de resolver problemas e conhecimento dos processos. Uma solução para este problema é desenvolver uma célula flexível de fabrico, capaz de lidar com diferentes pedidos de clientes e decisões em tempo real de trabalhadores. Esta tese aborda este tema, desenvolvendo um Gémeo Digital focado na simulação, de um Sistema Robótico de Preparação de Soluções, capaz de fazer escalonamento em tempo real e realizar previsões com diferentes pedidos de clientes, com a possibilidade de um operador alterar o tempo de alguns processos e a ordem de algumas operações em tempo real. Um modelo de simulação foi desenvolvido para realizar previsões, recorrendo a escalonamento completamente reativo com tarefas em paralelo, para entender onde o sistema pode ser melhorado. Demonstrou-se que utilizar tarefas em paralelo, adicionar máquinas idênticas em processos chave, utilizar heurísticas que colocam em ênfase o menor tempo de transporte e aumentar a velocidade do robô, têm o melhor impacto na performance do sistema, reduzindo o makespan em 82%, em comparação com tarefas individuais. O modelo de simulação também permite a visualização com animação, para uma compreensão mais aprofundada do sistema. , en=In the last decades, there has been a necessity for systems capable of handling market changes and various personalized customer needs, with near mass production efficiency, defined as mass customization. Industry 5.0 further exposed this need for robust flexible systems, as well as a necessity of manufacturing systems that work in close cooperation with workers, taking advantage of the problem-solving capabilities and knowledge of the manufacturing process. A solution for this necessity is to develop a flexible manufacturing system, capable of handling different customer requests and real-time decisions from operators. Which this thesis tackles by proposing a Digital Twin focused on the simulation of a Robot System for Solution Preparation, capable of making real-time scheduling decisions and forecasts by using a simulation model to test different resource configurations and customer requests, while allowing an operator to make changes in the processing time and order of some operations in real-time. A mixed event simulation model was utilized to do resource forecasts, where real-time decisions were performed by using completely reactive scheduling with parallel tasks. Resource forecasts were utilized to know where the manufacturing system can be improved. It was shown that combining parallel tasking with parallel machines to key processes, utilizing heuristics that emphasize the shortest transportation time and increasing the robot’s speed, best impact the performance of the system, reducing overall completion time by 82%, when comparing single tasking and single machines. The simulation model also has an animated visualization window, for a deeper understanding of the system. }
{pt=Digital Twin, Personalização em Massa, Industria 5.0, Célula Flexível de Fabrico, Simulação, en=Digital Twin, Mass Customization, Industry 5.0, Flexible Manufacturing System, Simulation}

dezembro 13, 2021, 17:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

João Miguel Da Costa Sousa

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Catedrático

ORIENTADOR

Susana Margarida da Silva Vieira

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Associado