POLITECNICO DI MILANO Facoltà di Ingegneria Corso di Diploma in Ingegneria Logistica e della Produzione ANALISI DELL’APPLICABILITÀ DI UN SIMULATORE OBJECT-ORIENTED PER LA COSTRUZIONE IN AUTOMATICO DI UN MODELLO DI SIMULAZIONE Tutor universitari: prof. S. Cavalieri dott. S. Terzi Tutor aziendale: ing. D. Belloli Tesi di Diploma di: Diego Favareto Michele Doto Anno Accademico 2001-2002

Il progetto Europeo Remote Factory Per Remote Factory si intende la possibilità di effettuare un processo di schedulazione e controllo a distanza (remoto) di un sistema produttivo o di una sua emulazione, mediante l’utilizzo di tecnologie web Controllo: sistemi di controllo e di programmazione operativa per contesti manifatturieri Utilizzo della web-based simulation per il benchmarking di sistemi di schedulazione e controllo di impianti produttivi manifatturieri Alla base del concetto di Remote Factory c’è la possibilità di separare il livello fisico di un sistema produttivo dal livello di controllo ed effettuare tale controllo utilizzando Internet Esigenze Mancanza di collaborazione tra aziende, produttori tecnologici e ricercatori Mancanza di una collezione di casi manifatturieri che si riferiscano ad un qualsiasi impianto produttivo e che siano caratterizzati da una certa complessità “realistica” Mancanza di criteri standard di valutazione dei sistemi di schedulazione e controllo industrial users sito web Remote Factory problemi, confronti researchers technology vendors Progetto finanziato dalla Comunità Europea nell’ambito dell’IMS Network of Excellence

Visione generale del progetto diagramma ad oggetti interfaccia grafica oggetti istanziati modello logico A) Strumento di supporto alla progettazione ed istanziamento di nuovi casi di benchmarking “industrial strenght” modello di controllo modello fisico B) Valutazione delle performance di una logica di controllo su testbed già instanziati disponibili in rete Physical Model Builder A+B) Integrazione dei due moduli: tradurre un nuovo modello logico di sistema produttivo in un modello di simulazione mediante physical model builder

Evoluzione del progetto passi logici passi progettuali stesura del framework stesura del framework rappresentazione object-oriented rappresentazione object-oriented modello logico del framework modello logico del framework interfaccia grafica interfaccia grafica case studies aziendali case studies aziendali testbed testbed phyisical model builder phyisical model builder sistema di controllo sistema di controllo modello di simulazione del sistema fisico modello di simulazione del sistema fisico progettazione delle interfacce di comunicazione progettazione delle interfacce di comunicazione collegamento client-server collegamento client-server visualizzazione delle performance e analisi di benchmarking visualizzazione delle performance e analisi di benchmarking creazione di pagine web per la visualizzazione creazione di pagine web per la visualizzazione

Test bench assistant: definizione dei testbed Con interfacce grafiche in cascata sarà possibile customizzare un “nuovo” testbed istanziando gli oggetti definiti nel modello logico del framework

Evoluzione del progetto passi logici passi progettuali stesura del framework modello logico del framework rappresentazione object-oriented interfaccia grafica testbed case studies aziendali stesura del framework rappresentazione object-oriented modello logico del framework interfaccia grafica case studies aziendali testbed phyisical model builder sistema di controllo modello di simulazione del sistema fisico modello di simulazione del sistema fisico SILK progettazione delle interfacce di comunicazione collegamento client-server visualizzazione delle performance e analisi di benchmarking creazione di pagine web per la visualizzazione

Evoluzione del progetto diagramma ad oggetti interfaccia grafica oggetti istanziati modello logico A) Strumento di supporto alla progettazione ed istanziamento di nuovi casi di benchmarking “industrial strenght” modello di controllo modello fisico B) Valutazione delle performance di una logica di controllo su testbed già instanziati disponibili in rete Physical Model Builder A+B) Integrazione dei due moduli: tradurre un nuovo modello logico di sistema produttivo in un modello di simulazione mediante physical model builder SILK

Silk è un software sviluppato dalla Threadtec Inc. Simulazione e Silk Silk è un linguaggio di simulazione object-oriented basato su Java Le caratteristiche salienti di Silk ampiezza del vocabolario che è formato da costrutti Silk e istruzioni Java architettura object-oriented del modello di simulazione e del simulatore utilizzo dei Java threads (multitasking) per modellare la presenza simultanea di entità nel sistema e per gestire la simulazione esecuzione come applet Java: Silk è indipendente dalla piattaforma ed è utilizzabile con tecnologie web-based Silk è l’ideale in un ambiente di simulazione distribuito versione di Java: resta uno standard nel mercato IT linguaggi general purpose linguaggi di simulazione SILK pacchetti di simulazione Silk è un software sviluppato dalla Threadtec Inc.

Architettura object-oriented di Silk linguaggio di simulazione Silk MODELLO DI SIMULAZIONE componenti e attività attributi variabili di stato eventi variazioni stocastiche SIMULATORE motore del simulatore parametri di simulazione elaborazioni statistiche MODELLO DI SIMULAZIONE SILK classi di oggetti dati membro metodi SIMULATORE SILK classe di oggetti variabili vocabolario

produzione di processo linea manuale “La Pavoni” Casi di studio simulabilità casi didattici casi aziendali reali produzione di processo linea manuale “La Pavoni” job-shop job-shop “Frattini” complessità

modello di simulazione Silk Il caso “Frattini” modello logico modello di simulazione Silk reparto tornitura reparto fresatura 2 torni 2 frese

MODELLO DI SIMULAZIONE SILK Lo sviluppo in Silk Mappatura delle classi Silk con gli oggetti definiti nel modello logico del framework MODELLO DI SIMULAZIONE SILK classe Entity classe Resource classe Queue classe StateVar classe Distribution classe Observationaal classe TimeDependent Process Plan Process plan code / total process time / total process cost Operation Operation type Operation code Sequential position (from OPERATION) Part Part code Dimension Weight Material Specification part conformity state report status() (from Production Planning) 1..* has in imput has in output 1 Physical Component Physical dimension Physical component type (from Physical Resource) Resource Name Id Icon Resource cost Position change state() end operation() maintenance() report finish time() Choice Choice code Processor Type Capacity : int actual capacity setup() processing() Processing involves executes

modello di simulazione Silk Il caso “La Pavoni” portafiltro base cappuccinatore piedini caldaia livello basi tubo pressostato resistenze volantino vapore pistone griglia vaschetta gruppo targhetta valvola di sicur. tubo vapore parte elettrica assemblaggio premontaggio pre-montaggio pre-assemblaggio base II collaudo imballaggio pulizia inscatolamento op. 1 op. 5 op. 2 op. 6 op. 3 op. 4 Produzione di una famiglia di macchine da caffè: linea di assemblaggio manuale formata da 4 stazioni in ciascuna delle quali lavora un operatore. Inoltre, ci sono altri due operatori al pre-assemblaggio di varie parti di prodotto più piccole che saranno assemblate definitivamente in linea caldaia portafiltro base leva gruppo valvola di sicurezza colonnina livello acqua manometro tappo caldaia gruppo erogatore di caffè resistenza e parte elettrica volantino vapore operatore 1 operatore 3 operatore 4 operatore 5 operatore 6 operatore 2 modello di simulazione Silk

class Operator extends Resource Il caso “La Pavoni” Mappatura delle classi Silk con gli oggetti definiti nel modello logico del framework Mappatura delle classi Analisi dei risultati Executing Pavoni... Executing start( )... Executing Silk... Executing Executive... Prodotti finiti al run numero 1: 220 Prodotti finiti al run numero 2: 222 Prodotti finiti al run numero 3: 220 Prodotti finiti al run numero 4: 220 Prodotti finiti al run numero 5: 221 Finished executing Executive. Finished executing Silk. prodotti finiti livello di saturazione degli operatori della linea modello Silk modello logico class Operator extends Resource Office TurnTime TypeOfWorker curPosition goInSystem( ) goOutSystem( ) move( ) Work( ) updatePosition( ) reportCurPosition( ) Run number 1 over at time 884.0000000 Elapsed time 0:0:0.61 Observational Variables: Standard Identifier Average Deviation Minimum Maximum Final Count Flow time 28.9366343 7.8709431 24.9267639 79.6594471 30.8204492 220 Throughput 0.2095929 0.0485673 0.0126368 0.2496724 0.2496724 220 Time Dependent Variables: Identifier Average Deviation Minimum Maximum Final Time Period Operatore 1 0.9106934 0.2851858 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 2 0.9266709 0.2606759 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 3 0.9043984 0.2940441 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 4 0.9119934 0.2833045 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 5 0.9675530 0.1771841 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 WIP 7.3862421 1.0259237 3.0000000 9.0000000 9.0000000 880.0000000 Run number 2 over at time 884.0000000 Elapsed time 0:0:0.61 Observational Variables: Standard Identifier Average Deviation Minimum Maximum Final Count Flow time 28.9366343 7.8709431 24.9267639 79.6594471 30.8204492 220 Throughput 0.2095929 0.0485673 0.0126368 0.2496724 0.2496724 220 Time Dependent Variables: Identifier Average Deviation Minimum Maximum Final Time Period Operatore 1 0.9106934 0.2851858 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 2 0.9266709 0.2606759 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 3 0.9043984 0.2940441 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 4 0.9119934 0.2833045 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 5 0.9675530 0.1771841 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 WIP 7.3862421 1.0259237 3.0000000 9.0000000 9.0000000 880.0000000 Run number 3 over at time 884.0000000 Elapsed time 0:0:0.61 Observational Variables: Standard Identifier Average Deviation Minimum Maximum Final Count Flow time 28.9366343 7.8709431 24.9267639 79.6594471 30.8204492 220 Throughput 0.2095929 0.0485673 0.0126368 0.2496724 0.2496724 220 Time Dependent Variables: Identifier Average Deviation Minimum Maximum Final Time Period Operatore 1 0.9106934 0.2851858 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 2 0.9266709 0.2606759 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 3 0.9043984 0.2940441 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 4 0.9119934 0.2833045 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 5 0.9675530 0.1771841 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 WIP 7.3862421 1.0259237 3.0000000 9.0000000 9.0000000 880.0000000 Run number 4 over at time 884.0000000 Elapsed time 0:0:0.61 Observational Variables: Standard Identifier Average Deviation Minimum Maximum Final Count Flow time 28.9366343 7.8709431 24.9267639 79.6594471 30.8204492 220 Throughput 0.2095929 0.0485673 0.0126368 0.2496724 0.2496724 220 Time Dependent Variables: Identifier Average Deviation Minimum Maximum Final Time Period Operatore 1 0.9106934 0.2851858 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 2 0.9266709 0.2606759 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 3 0.9043984 0.2940441 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 4 0.9119934 0.2833045 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 5 0.9675530 0.1771841 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 WIP 7.3862421 1.0259237 3.0000000 9.0000000 9.0000000 880.0000000 Run number 5 over at time 884.0000000 Elapsed time 0:0:0.61 Observational Variables: Standard Identifier Average Deviation Minimum Maximum Final Count Flow time 28.9366343 7.8709431 24.9267639 79.6594471 30.8204492 220 Throughput 0.2095929 0.0485673 0.0126368 0.2496724 0.2496724 220 Time Dependent Variables: Identifier Average Deviation Minimum Maximum Final Time Period Operatore 1 0.9106934 0.2851858 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 2 0.9266709 0.2606759 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 3 0.9043984 0.2940441 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 4 0.9119934 0.2833045 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 Operatore 5 0.9675530 0.1771841 0.0000000 1.0000000 1.0000000 880.0000000 WIP 7.3862421 1.0259237 3.0000000 9.0000000 9.0000000 880.0000000

physical model builder Conclusioni Vantaggi di Silk Applicabilità e stabilità del simulatore Java based: espandibile; web based; network based Corrispondenza framework object oriented Svantaggi di Silk È ancora in fase di sviluppo Lentezza nella programmazione (essendo codice) Test bench assistant modello logico modello fisico physical model builder Simple++ SILK

Sviluppi futuri Consolidamento del framework di riferimento Mappatura delle classi di oggetti del framework con altri simulatori Sperimentazione del Physical Model Builder Standardizzazione delle modalità di comunicazione tra il livello fisico e quello di controllo