Ferramenta para simulação dinâmica de sistema de manufatura baseada em modelos de construção flexivel.

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1 para simulação dinâmica de sistema de manufatura baseada em modelos de construção flexivel. Fábio Luis Oliveira dos Reis (UFBA) Leizer Schnitman (UFBA) Herman Augusto Lepikson (UFBA) Resumo Este trabalho propõe uma ferramenta de simulação para uma linha de produção utilizando A construção de modelos baseado em diagrama de blocos permite grande versatilidade para a modelagem de sistemas e equipamentos, adequando a ferramenta para diversidade de situação. A utilização das s-functions permite fazer o loop algébrico necessário para a atualização dos estados internos das entidades durante a simulação. Comparando com um programa de simulação comercial, foram obtidos os mesmos resultados para os casos em estudos. Palavras chave: Simulação, Matlab/Simulink, Eventos discretos, S-functions. 1. Introdução A simulação de sistemas de manufatura ganha a cada dia mais importância. Além de facilitar a identificação de problemas operacionais existentes, segundo MUŠIČ (1999) e KATO (2001), ajuda a predizer o comportamento do sistema observado. Pode ainda ser usada com um ambiente de teste para os sistemas que estão sendo projetados, reduzindo riscos e investimentos. Considere-se ainda que a experimentação com sistemas reais é, muitas vezes, econômica e tecnicamente inviável, principalmente quando se trata da introdução de novos conceitos, ainda não testados. A avaliação com modelos dinamicamente simulados pode ser estratégica nesses casos para garantia da competitividade das empresas (LEPIKSON, 1997) O Simulink é uma ferramenta de simulação dinâmica do Matlab e, por sua vez uma das ferramenta abertas de modelagem matemática disponível no mercado. Com ele podemos modelar, simular e analisar sistemas, contínuos ou discretos (MATHWORKS, 1998). Permite a construção de modelo gráfico com os diagramas de blocos e até recentemente, ainda não muito explorados para os sistemas baseados em eventos discretos (MUŠIČ, 1999). A s-function é uma função usada em sistemas dinâmicos e para a criação de blocos específicos para este fim. Os blocos de funções usualmente utilizados no Simulink não aceitam o loop algébrico, inviabilizando o retorno e atualização dos estados internos dos equipamentos. O retorno dos estados discretos só é possivel com a utilização de blocos de s- function ou simulares (MATHWORKS, 1998). Isto é exemplificado na figura 1. Figura 1 Comparação entre os blocos de funções e de s-functions ENEGEP 2003 ABEPRO 1

2 Este trabalho propõe então, uma ferramenta aberta de simulação que está atualmente em construção.visa superar algumas das limitações encontradas nas ferramentas de modelagem de processos discretos encontradas no mercado. Baseia-se no Matlab/Simulink acreditado ser esta uma ferramenta altamente difundida no meu acadêmico. Na seção 2 é descrita a metodologia para a modelagem das entidades de simulação. A seção 3 apresenta a validação da ferramenta proposta. As concluões são apresentadas na seção Modelagem das entidades de simulação O modelo até agora desenvolvido ainda trabalha apenas com tempos determinísticos e não foram adicionados parâmetros como, por exemplo: falhas aleatórias de equipamentos, modelos para preparação de máquinas (setup) ou dependência de recursos, como operador ou ferramentas. Nesta fase inicial, foram feitas simulações com sistemas utilizando somente máquinas de processamento, estoques intermediários (buffers) e uma fonte de alimentação de materiais. Assim, inicialmente considerou-se que: A prioridade dos equipamentos, máquinas e buffers, é a retirada de peças prontas ou armazenadas para depois haver a entrada de novas; Cada equipamento aceita o recebimento/retirada total ou parcial das peças; Cada equipamento tem pelo menos duas entradas e duas saídas de valores. Os valores de entradas são: 1-quantidade de entrada de peças novas e 2- quantidade de peças enviadas ao equipamento posterior. E os de saídas são: 1- quantidade de saída de peças produzidas/estocadas e 2- quantidade de peças efetivamente retirada do equipamento anterior; A entrada do sistema tem de capacidade infinita, para não impor restrições externas ao modelo estudado (fonte de alimentação de peças inesgotavel); A saída do sistema, da mesma forma da entrada, tem capacidade infinita (capacidade de estoque ilimitada). A partir disto, as entidades de simulação foram criadas com as seguintes características: A máquina opera de forma genérica, precisando de uma quantidade mínima de n peças para produzir uma quantidade de m produtos após precisando para isto um determinado tempo de ciclo t. Possui como parâmetros de configuração: tempo de ciclo, quantidade de entrada, quantidade de saída, estoque inicial. O estoque inicial torna possível simular em uma condição inicial não nula. Quanto ao seu funcionamento: só há entrada de novas peças depois que todas as peças produzidas são retiradas e o tempo de ciclo só se inicia após ter sido alcançada a quantidade minina de n peças na entrada; O buffer tem a função de armazenar peças. Possui como configuração: quantidade inicial e quantidade máxima. Mais uma vez, a quantidade inicial torna possível simular em uma condição inicial não nula. Naturalmente, para evitar erros, a condição de inicialização exige que a quantidade inicial seja menor do que a quantidade máxima; A fonte de alimentação de material possui dois modos de envios de peças: um modo regular onde é possível determinar o intervalo de tempo entre os envios de peças, que duram um passo de simulação, e um outro modo aleatório, onde tanto o intervalo de tempo entre os envio quanto o tempo de envio de peças são aleatórios. Nos dois modos a quantidade de peças enviadas pode ser definida pelo operador. ENEGEP 2003 ABEPRO 2

3 O tempo de ciclo é expresso em unidades de tempo (ut) para tornar o modelo o mais genérico possível. A quantidade de entrada de cada máquina k (k = 1,..., N máq ) é a quantidade de peças novas n k que a máquina precisa para a produção dos m k produtos. Onde m k é a quantidade de saída. Exemplificando com uma máquina seguida de um buffer, o protocolo de comunicação dá-se da seguinte forma: a máquina disponibiliza ao buffer uma quantidade m k de produtos (peças prontas); buffer informa à máquina a quantidade de peças q que efetivamente foram retiradas, q m k ; ocorre a atualização dos estados internos dos eqipamentos. A figura 1 mostra o esquema geral do protocolo de comunicação. Figura 1 Esquema geral de comunicação No setido observar com mais clareza o comportamento interno da máquina durante a simulação, adicionou-se mais duas saídas: a quantidade de peças novas que estavam na máquina esperando para serem processadase a quantidade de operações que a máquina realizou durante o período de simulação. A implementação no Simulink da Figura 1 é ilustrada na Figura 2. Figura 2 exemplo de simulação no Simulink. As máscaras de configuração para máquina e para buffer são ilustradas na Figura 3. ENEGEP 2003 ABEPRO 3

4 Figura 3 mascaras de confiurações 3. Simulação e validação Utilizou-se uma ferramenta de simulação comercial (Witness demo) para a validação da nossa ferramenta. A ídeia básica é a comparação dos valores obtidos da simulação de modelos equivalentes. O primeiro modelo a ser simulado é composto por três máquinas, três buffers e uma fonte de alimentção de material. As máquinas estão configuradas conforme a Figura 4 e seus parâmetros ajustados de acordo com a Tabela 1. Figura 4 Seqüência de máquinas do 1º sistema Parâmetros Máquina 1 Máquina 2 Máquina 3 Tempo ciclo (ut) Quant. de entrada (pç) Quant. de saída (pç) Estoque inicial (pç) Tabela 1 configuração das máquinas da 1º sistema Ns Tabelas 2 e 3 mostram os resultados da simulação para períodos de 50 ut e 100 ut para as máquinas e buffers, respectivamente. proposta comercial 50 ut 100 ut Máq. 1 Máq. 2 Máq. 3 Máq. 1 Máq. 2 Máq. 3 Números de ciclos Peças na máquina Números de ciclos Peças na máquina Tabela 2 Resultado da simulação do 1º sistema para as máquinas. ENEGEP 2003 ABEPRO 4

5 proposta comercial 50 ut 100 ut Buf. 1 Buf. 2 Buf. 3 Buf. 1 Buf. 2 Buf. 3 Quantidade Final Quantidade máxima 6 2 * 10 2 * Quantidade Final Quantidade máxima 4 2 * 10 2 * * não é relevante, pois só acumula Tabela 3 Resultado da simulação do 1º sistema para os buffers. Conforme o observado nas tabelas, pode-se notar que, para um mesmo período de tempo simulado, tanto as máquinas quanto os buffers têm comportamentos equivalentes, tendo também os mesmos números de operações e especialmente a mesma produção final. A simulação deste sistema é ilustrada na Figura 5. Em um segundo sistema, propõe-se uma fonte de alimentação de material com três máquinas e um buffer conforme a Figura 6 e seu parâmetors austados conforme a Tabela 4. ENEGEP 2003 ABEPRO 5

6 Figura 5 Simulação do primeiro sistema no Simulink ENEGEP 2003 ABEPRO 6

7 Figura 6 Sequênica de máquinas do 2º sistema Parâmetros Máquina 1 Máquina 2 Máquina 3 Tempo ciclo (ut) Quant. de entrada (pç) Quant. de saída (pç) Estoque inicial (pç) Tabela 4 configuração das máquinas do 2º sistema As tabelas 5 e 6 mostram os resultados da simulação para períodos de 100 ut e 200 ut para as buffers e máquinas, respectivamente. Quant. Final Quant. Final proposta Buffer comercial Tabela 5 Resultado da simulação do 2º sistema para os buffers. proposta comercial Números de ciclos Peças na máquina Números de ciclos 100 ut 200 ut Máq. 1 Máq. 2 Máq. 3 Máq. 1 Máq. 2 Máq Peças na máquina Tabela 6 Resultado da simulação do 2º sistema para as máquinas. Os resultados obtidos ratificam a validade da ferramenta proposta. 4. Conclusão Os resultados mostrados neste trabalho validam a ferramenta proposta para os casos estudados. O uso do Simulink, com a utilização dos recursos da s-function, mostra-se promissor e estimula o aprofundamento dos estudos no sentido de se obter uma ferramenta abrangente e aberta de simulação dinâmica de processos discretos. Por ser ferramenta aberta, permite por exemplo, a proposição e implementação de algoritimos de otimização de processos. A otimização de processos, por sua vez, pode ser explorada por novas técnicas e/ou tecnologias atualizadas com o estado da arte, a exemplo de técnicas de ENEGEP 2003 ABEPRO 7

8 inteligência artificial. O uso das s-functions, apesar de ainda pouco explorado, mostra-se eficaz e didático. Referências bibliográficas KATO, E.R.R.; MORANDIN Jr, O.; POLITANO, P.R. & CAMARGO, H.A. (2001) A Control Desing Approach Complex Automatica Manufacturing Systems.Proceeding of the IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, v4, p LEPIKSON, H.A.; QUEIROZ, A.A.; SOARES, F.E.- Validação de Novos Modelos de Gerenciamento de Chão de Fábrica através de s de Simulação, XIV COBEM- Congresso Brasileiro de Engenharia Mecânica, de dezembro de 1997, Bauru, SP MUŠIČ, G & MATKO, D (1999) Combined Simulation for process control: Extension of GeneralPurpose Simulation tool. Computers and Industry, v38, n2, p THE MATHWORKS INC (1998) Writing S-Functions,Version 3. ENEGEP 2003 ABEPRO 8