Mô hình hóa và mô phỏng công ty sản xuất nhôm thanh hiền bình chánh bằng phần mềm arena

DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

LỜI MỞ ĐẦU
Ngày nay, sự phát triển của khoa học kĩ thuật đã góp phần không nhỏ cho sự phát
triển của kinh tế xã hội cũng như hành chính sự nghiệp . Kĩ thuật mô phỏng là phương
pháp thể hiện một hệ thống thực thông qua chương trình máy tính và những đặc tính
của hệ thống được trình bày thông qua một nhóm các biến thay đổi theo thời gian để
mô hình hoá bản chất động của hệ thống.
Một vấn đề mà các công ty sản xuất hiện nay là tìm cách đánh giả độ khả thi của
những phương án cải tiến dù chưa thể thực hiện được từ đó tối ưu hóa quá trình sản
xuất. Để giải quyết vấn đề đó ta có thể dung máy tính để mô phỏng
Để hoàn thành môn đồ án này, trước hết nhóm chúng em xin kính gửi lời cảm ơn
chân thành đến TS. Đỗ Ngọc Hiền, đã truyền đạt cho chúng em những kiến thức về mô
hình hóa và mô phỏng. Và cũng xin trân thành cám ơn Th. Nguyễn Hữu Phúc đã hướng
dẫn nhóm trong suốt quá trình thực hiện đồ án này
Đặc biệt, chúng em vô cùng biết ơn ban Giám Đốc công ty sản xuất nhôm Thanh
Hiền Bình Chánh và các anh chị nhân viên đã tạo điều kiện thuận lợi cho chúng em
thực hiện đề tài này. Sự tận tình giúp đỡ của các anh chị là động lực giúp chúng em
tăng thêm tinh thần làm việc trong thời gian qua.

Xin chân thành tri ân tất cả !

MỤC LỤC
GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc

1


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

DANH SÁCH HÌNH VẼ

Hình 1. Quy trình sản xuất nồi nhỏ
Hình 2. Quy trình sản xuất nồi lớn
Hình 3. Mặt bằng sản của nhà máy (40x80m)
Hình 4. Phân bố nhân lực tại các khu chức năng
Hình 5. Thời gian đến giữa 2 lần lấy phôi nguyên liệu
Hình 6. Bảng dạng phân bố thời gian di chuyển và gia công
Hình 7. Mô hình logic của nhà máy cho Arena
Hình 8. Mô hình Arena tổng thể nhà máy
Hình 9. Mô hình Arena cho khâu cán
Hình 10 : Mô hình Arena cho khâu cắt
Hình 11 Mô phỏng Arena Khâu nung & ngâm nước
Hình12 : Mô phỏng Arena khâu dập
Hình 13: Mô phỏng Arena cho khâu vuốt
Hình 14 :Mô phỏng Arena cho khâu đánh bóng
Hình 15:Mô phỏng Arena cho khâu đột lỗ gắn quai đóng gói
Hình 16 Animation cho xưởng sản xuất
Hình 17. Bảng thống kê lượng WIP thực tế và mô phỏng
Hình 18. Bảng thống kê năng suất hệ thống thực tế và mô phỏng_Loại nhỏ
Hình 19. Bảng thống kê năng suất hệ thống thực tế và mô phỏng_Loại Lớn
Hình 20: Số bán phẩm chờ trung bình tại các trạm
GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc

2


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

Hình 21 : Mức độ sử dụng nguồn lực
Hình 22 : Nguồn lực các trạm nghẽn hiện tại
Hình 23 : Nguồn lực các trạm nghẽn sau cải tiến

Hình 24 : Mức độ sử dụng nguồn lực sau thêm khi nguồn lực
Hình 25: Bán phẩm chờ trại các trạm
Hình 26. Kết quả thời gian di chuyển sau khi cải tiến mặt bằng
Hình 27. Bảng năng suất hệ thống sau cải tiến
Hình 28. Bảng đánh giá cải tiến

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU
1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong thực tế, hầu hết tại các nhà máy, phân xưởng sản xuất luôn tồn tại các
vấn đề sau đây: tồn tại một lượng lớn bán phẩm nằm lại tại các trạm gia công, sự
phân bổ nguồn lực chưa hợp lý, thiếu sự đồng bộ giữa các trạm gia công dẫn tới
tắc nghẽn trong sản xuất và xí nghiệp nhôm THANH HIỀN cũng vậy.
Tuy nhiên nghiên cứu phương pháp cải tiến, và tiến hành trực tiếp trên hệ
thống thực thường rất khó hoặc không thể vì có thể gây ra những hậu quả, có thể
làm dừng hệ thống, chi phí nghiên cứu cao hay một số hệ thống rất nguy hiểm
không thể tiếp cận. Vì thế việc thực hiện mô phỏng hệ thống sản xuất đang dần
được phát triển và phổ biến, vì những ưu thế về chi phí, tiện lợi và tính khả thi
Trong các công cụ thực hiện mô phỏng thì ARENA là một công cụ rất mạnh để
mô hình hóa, mô phỏng các vấn đề thường gặp phải. Mô phỏng bằng ARENA
cũng rất thông dụng trong thực tế và khá dễ dàng mang lại hiệu quả tốt.
1.2 MỤC TIÊU
Mục tiêu nghiên cứu:
- Đánh giá hiện trạng hệ thống.
GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc

3


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

- Cải tiến tăng năng suất hệ thống.
- Giảm mất độ cân bằng.
1.3 PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Vì công ty nhôm Thanh Hiền có diện tích và quy mô lớn với nhiều phân
xưởng khác nhau. Do những hạn chế khách quan về thời gian cũng như nguồn
lực nên trong đồ án này nhóm chỉ tập trung vào phân xưởng 1. Với :
- Diện tích xưởng 40x80m
- Các khu : cán , nung, cắt, dập, vuốt, đột, đánh bóng, đóng gói

1.4 PHƯƠNG PHÁP LUẬN NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH THỰC HIỆN:
 B1: Tìm hiểu tổng quát công ty
- Quy trình sản xuất xoong nồi
- Các đối tượng, các bộ phận chức năng của máy
- Xác định vấn đề mô phỏng
- Mô hình hóa bài toán
 B2: Lập kế hoạch lấy số liệu lấy cỡ mẫu
- Thu thập số liệu
- 30 mẫu/loại sản phẩm (xác định 2 loại)
- Thời gian gia công tại các trạm
- Phân tích + fix phân bố
 B3: Dùng Arena thể hiện chức năng
- Nhập giả thiết một số điều kiện chuẩn
 B4: Định trị mô hình bằng cách cho chạy thử model 1 tuần-> so sánh lượng thực
tế

- Lấy thêm số liệu khi cần
- Chạy mô phỏng
 B5: Phân tích kết quả
 B6: Xác định phương hướng cải tiến

- Thống nhất phương án
- Mô phỏng thử phương án cải tiến
GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc

4


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

 B7: Xác định animation
 B8 :Viết lại báo cáo

CHƯƠNG 2 : CÁC LÝ THUYẾT & NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
2.1 TỔNG QUAN VỀ MÔ PHỎNG
2.1.1 Khái niệm mô phỏng
Mô phỏng là phương pháp thể hiện một hệ thống thực thông qua chương
trình
máy tính và những đặc tính của hệ thống được trình bày thông qua một nhóm các
biến thay đổi theo thời gian để mô hình hoá bản chất động của hệ thống.Kỹ thuật
mô phỏng được sử dụng khi việc mô hình hóa các hệ thống thực bằng các
phương pháp giải tích gặp khó khăn hay khi không thể mô hình hoá được đầy đủ
các yếu tố ngẫu nhiên của hệ thống.
Hệ thống

Thực nghiệm với hệ
thống thực

Thực nghiệm với hệ
thống thực

Mô hình vật lý

Mô hình toán học

Lời giải giải tích

GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc

Lời giải mô phỏng

5


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

2.1.2 Mô hình mô phỏng
Hệ thống (system)được định nghĩa là sự tập hợp của các phần tử tương tác
với nhau để hoàn thành một nhiệm vụ logic nào đó.
Trạng thái (stage) của một hệ thống là sự tổng hợp các biến cần thiết để mô tả
hệ thống ở một thời đểm nhất định. Có liên quan đến mục tiêu nhiên cứu. Ví dụ:
khi nghiên cứu nhà băng, những biến trạng có thể là số quầy bận, số khách hàng
trong nhà băng và thời điểm đến của khách hàng.
Hệ thống gián đoạn (discrete model): hệ thống có biến trạng thái thay đổi ở
các thời điểm xác định và sự biến thiên các trạng thái rời rạc.
Hệ thống liên tục (continuous model): biến trạng thái thay đổi liên tục theo
thời gian.
Hệ thống kết hợp (combined model): một vài phần gián đoạn một vài phần
liên tục.
Khi nghiên cứu một hệ thống, cần phải thấu hiểu được các mối quan hệ giữa
các thành phần của hệ thống và có thể đoán trước sự thay đổi của hệ thống khi

các điều kiện mới thiết lập. Hình 2.1 cho thấy những phương pháp khác nhau
trong việc nghiên cứu một hệ thống
Các lọai hình mô phỏng:
- Mô hình mô phỏng tĩnh và mô hình mô phỏng động.
- Mô hình mô phỏng tất định và mô hình mô phỏng ngẫu nhiên.
- Mô hình mô phỏng liên tục và mô hình mô phỏng rời rạc.
2.1.3 Các đặc điểm kĩ thuật mô phỏng
Ưu điểm :
-

Tiết kiệm chi phí thử nghiệm
Có thể nghiên cứu hệ thống nhưng không cần phải ngưng hoạt động
Linh hoạt trong việc thay đổi mô hình
Tăng khả năng phân tích và thống kê
Xác định được các điểm tắt nghẽn của hệ thống.
Giúp hiểu quá trình vận hành của hệ thống.
Có thể nghiên cứu hệ thống trong thời gian dài.

Nhược điểm:
GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc

6


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

-

Không đảm bảo lời giải là tối ưu
Chỉ đưa ra lời giải xấp xỉ hoặc kết quả ngẫu nhiên

Có thể tốn nhiều thời gian và chi phí
Đòi hỏi sự huấn luyện đặc biệt vì đây cũng là vấn đề về nghệ thuật và
khoa học.

Điểm bẫy :
- Mục tiêu mô phỏng không rõ ràng khi đã bắt đầu quá trình nghiên cứu
mô phỏng.
- Mức độ mô phỏng mô hình không thích hợp.
- Cẩn thận khi sử dụng phần mềm mô phỏng thƣơng mại khi không biết
rõ về nó.
- Lạm dụng nhiều hình ảnh hoạt hóa.
- Không thành công trong việc giải thích sự ngẫu nhiên của hệ thống
thực.

GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc

7


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

2.1.4 Các bước nghiên cứu mô phỏng

Bước 1 : Thành lập vấn đề Xác định rõ tính trạng của vấn đề cần nghiên cứu
Bước 2 : Thu thập số liệu và định nghĩa mô hình Thu thập những thông tin và dữ
liệu cần thiết của hệ thống (nếu tồn tại) dùng để xác định trình tự vận
hành và phân bố xác suất của các biến trong mô hình
Bước 3 : Xác định giá trị của mô hình
Bước 4 : Xây dựng chương trình máy tính và kiểm tra Sử dụng ARENA
Bước 5 : Thử nghiệm: Thực hiện chạy mô phỏng mô hình đã được xác định giá trị

trên để kiểm chứng giá trị của chương trình trong bước kế tiếp.
GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc

8


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

Bước 6 : Xác định giá trị của mô hình máy tính Kiểm tra độ nhạy đầu ra của mô
hình trong khi có sự thay đổi nhỏ của một thông số đầu vào.
Bước 7 : Thiết kế thực nghiệm Thiết kế những thay đổi của mô hình mô phỏng.
Bước 8 : Thực hiện mô phỏng Cung cấp những dữ liệu trình bày những thiết kế
hệ thống được quan tâm.
Bước 9 : Phân tích kết quả Phân tích kết quả mô phỏng, xây dựng một khoảng tin
cậy cho một thông số trình bày một thiết kế hệ thống cụ thể.
Bước 10 : Lưu trữ và ứng dụng kết quả
2.2 LỰA CHỌN PHÂN BỐ ĐẦU VÀO
Phương pháp 1: Sử dụng trực tiếp các số liệu quá khứ vào mô phỏng. Phương
pháp này gọi là mô phỏng theo vết.
Phương pháp 2: Xây dựng 1 phân bố thực nghiệm từ những số liệu quá khứ.
Phương pháp 3: Xây dựng phân bố lý thuyết cho bộ dữ liệu và dùng phương
pháp kiểm định giả thuyết để xác định tính phù hợp của phân bố
2. 3 MỨC ĐỘ PHÙ HỢP CỦA PHÂN BỐ
2.3.1 Kiểm định Chi-Square
Bước 1 : Phân chia toàn bộ phạm vi của phân bố phù hợp thành k khoảng liên tục
Nj =
[a0 , a1 ],[a1 , a2 ),....,[ak −1 , ak )
. Sau đó ta tính
số lần Xi nằm trong khoảng
k

thứ

[a j −1 , a j )

với

j = 1, 2,...k

∑N
và

j =1

j

=n

Bước 2 :Tính tỷ lệ kì vọng pi của những giá trị Xi rơi trong khoảng thứ j nếu ta
lấy mẫu từ phân bố đã chọn
aj

pj =
Trong trường hợp liên tục ,
đã chọn.
GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc

∫

a j −1

f ( x) dx

f
, với

là hàm mật độ của phân bố

9


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

pj =
Trong trường hợp liên tục ,
phân bố đã chọn

∑

a j −1 ≤ x≤ a j

p ( xi )

p
, với

là hàm khối lượng của
k

( N j − np j ) 2

j =1

np j

χ =∑
2

Bước 3 : Trị thống kê Chi- Square được xác định như sau :
Chúng ta bác bỏ Ho nếu

χ 2 f χ 2 k −1,1− a

2.3.2 Kiểm định Kolmogorov-smirnov
Phép kiểm định Kolmogrov- Smirnov(K-S) kiểm định bằng cách so sánh
hàm phân bố kinh nghiệm với hàm phân bố của phân bố giả định . Một số các lợi
ích của phép kiểm định Kolmogorov - Smirnov cho như sau:
- Kiểm định Kolmogorov - Smirnov không đòi hỏi việc tạo các nhóm dữ
liệu, do đó các thông tin không bị mất, đồng thời cũng loại bỏ những khó
khăn trong việc xác định khoảng.
- Kiểm định Kolmogorov - Smirnov luôn có hiệu lực đối với mọi cỡ mẫu n
(các thông số đều biết)
- Kiểm định Kolmogorov - Smirnov hữu dụng hơn Chi-square do có thể
lựa chọn nhiều kiểu phân bố khác nhau.
Một số các khó khăn của phép kiểm định Kolmogorov - Smirnov:
Vùng ứng dụng hạn chế hơn so với Chi-square (phải biết các giá trị tới hạn cho
từng phân bố cần kiểm định)
Đối với các dữ liệu rời rạc, các giá trị tới hạn được đòi hỏi thì không có sẵn và
phải tính toán với các công thức phức tạp.
Phép kiểm định Kolmogorov - Smirnov chỉ có giá trị khi và chỉ khi tất cả các

thông số của phân bố giả định là biết trƣớc và là dạng liên tục n (nếu không biết
thông số , hay rời rạc sẽ làm giảm sai lầm loại 2 )
D0 = max{Dn+ , Dn− }

trị thống kê

GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
10

Dn

có thể được xác định như sau :


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng
^
i ^
i −1
−
D = max{ - F (X ( i ) )} Dn = max{F (X (i ) )}
n
n
+
n

,

Dn > d n ,1−α

α

Chúng ta có phép kiểm định để loại bỏ giả thiết H 0 nếu
với
là
d n ,1−α
khoảng xác định của phép kiểm định . Trị tới hạn
phụ thuộc vào loại phân
bố giả định
Trường hợp 1 :
Nếu tất cả thông số của phân bố LT F(x) , F(x) là liên tục, ta có thể xấp xỉ giá
d n ,1−α
trị tới hạn
như sau :

0.11 

n
+
0.12
+

÷Dn > C1−α
n 

Trường hợp 2 :
Nếu phân bố giả định là normal với kỳ vọng và phương được lượng từ dữ liệu

0.85 

n
−

0.01
+

÷Dn > C1−α
n 


bác bỏ H0 khi :

Trường hợp 3 :
Hàm số mũ , phải ược thông số , bác bỏ khi :

0.2  
0.5  ''

 Dn −
÷ n + 0.26 +
÷ > c1−α
n
n



1−α

Trường hợp
Biết tất cả
thông số

0.85

1.138

GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
11

0.9
1.224

0.95
1.325

0.975
1.480

0.99
1.628


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

Normal
Hàm số mũ

0.775
0.926

0.819
0.990

0.895

1.094

0.955
1.190

1.035
1.308

Giá trị tới hạn được điều chỉnh

Trường hợp 4 :
Phân bố giả thuyết là Weibull với thông số hình dạng ( shape parameter ) ,
thông số tỷ lệ (scale parameter ) được ước lượng bằng các giá trị MLE

nDn > c1*−α

, Bác bỏ giả thuyết Ho nếu :

1−α

0.900

0.950

0.975

0.990

N
10

20
50
¥

0.760
0.779
0.790
0.803

0.819
0.843
0.856
0.874

0.880
0.907
0.922
0.939

0.944
0.973
0.988
1.007

Giá trị tới hạn điều chỉnh
Giá trị tới hạn này chỉ có sẵn với những cỡ mẫu nhất định và giá trị này là bằng
nhau với tất cả các trị n từ 50 trở đi
Xác định trạng thái ổn định :
Để loại bỏ các thông số làm hệ thống bị nhiễu do các thông số còn trong tình
trạng chuyển tiếp phải cho hệ thống chạy nhiều lần .Xác định các thông số của hệ

thống phải là các thông số đang hoạt động trong trạng thái bình thường ( ổn
định ) nên khi phân tích kết quả mô phỏng chúng ra chỉ xét khoảng thời gian khi
hệ thống đã sản xuất ổn định .
Giả sử chúng ta muốn ước tính giá trị trung bình ở trạng thái ổn định v=E(Y)

v = lim E (Yi )
được thể hiện như sau :
GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
12

t →∞


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

Với v chính là giá trị khi những giá trị trung bình không ổn định sẽ hội tụ về
điểm ổn định .
Việc loại bỏ vài dữ liệu quan sát ban đầu và chỉ sử dụng những quan sát còn lại
để ước tính giá trị V được trình bày như sau :
m

__

Y (m, l ) =

∑Y

i −l +1

i

m−l

Giá trị thường được sử dụng để ước tính v hơn so với nó ít lệch hơn do những
quan sát lúc đầu không đại diện cho trạng thái ổn định. Vấn đề khó khăn là làm
sao xác định được giai đoạn khởi động ( các số liệu quan sát trong khoảng thời
gian này sẽ bị loại bỏ ). Nếu l và m mà được chọn quá nhỏ thì giá trị E[Y(m,l)]
khác nhiều so với v, ngược lại l quá lớn thì Y(m,l) sẽ có một phương sai lớn
không cần thiết.
Để chọn l , chúng ta sử dụng vài phương pháp đơn giản và tổng quát nhất đó là
phương pháp biểu đồ Welch . Phương pháp gồm 4 bước sau :
__

n

Yi = ∑ Yij / n
j =1

Đặt

__

__

E (Yi ) = E (Y )

__

__

Y1 Y2
Yn
với i=1,2,..,m. Giá trị trung bình
, ,….,
có kì vọng
__

và phương sai

Var (Y i ) = Var (Yi ) / n
__

__

__

Y1 Y2
Yn
Làm trơn sự dao động tần số cao của
, ,….,
bằng phương pháp trung
__

Y i ( w)
bình di động ( moving average )

GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
13

với

w ≤ [ m / 2]


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

 w __

Y
∑
i
+
s


s =− w

(1) 
__
 2w + 1

Y i ( w) =  i −1 __

 ∑ Y

i+s
 s =− (i −1)

(2)



 2i − 1

(1) i= w+1,…,m-w
(2) i= 1,…,w
__

__

Y i ( w)
Vẽ đồ thị

Y i ( w)
, i=1,2,..,m-w và chọn giá trị l để giá trị

kế tiếp hội tụ

2.3.3 Lý do chọn phần mềm mô phỏng ARENA
Trước tiên, Arena là phần mềm mô phỏng mạnh hiện nay. Phần mềm này
không những chỉ ra các bảng báo cáo kết qảu như các phần mềm mô phỏng khác
mà còn thể hiện được những hình ảnh sinh động phản ánh được hiện thực. Từ sự
phản ánh đó nhà thiết kế sẽ nhận xét và phân tích kết quả ngay trên máy tính rất
đơn giản
Mặt khác, đây là phần mềm dễ sử dụng, là công cụ mạnh mẽ cho phép khởi tạo
và chỵ thực nghiệm các mô hình của hệ thống nhằm tiết kiệm chi phí và thời
gian. Như vậy kết quả sẽ ước lượng được độ hữu dụng của hệ thống. Đồng thời
Arena còn cho phép đưa ra các tình huống phức tạp vào mô hình để phân tích và
dự báo kết quả
Hơn nữa bằng các thử nghiệm trên máy tính như khi giả sử các yếu tố đầu vào
của mô hình như thế nào thì chúng ta dự báo được kết quả tương ứng rất đáng tin

cậy
Arena có 1 ưu điểm mà hầu hết mọi người quan tâm đó là bất cứ môi trường
kinh doanh nào(sản xuất và dịch vụ)nếu dùng mô phỏng Arena để tiên đoán
những điều sẽ xảy ra khi ta thay đổi yếu tố này, yếu tố khác ở hệ thống thì chúng
ta sẽ thu được một lợi nhuận rất đáng kể cũng như tiết kiệm được chi phí khi sản
xuất thử
Những thành phần của mô hình mô phỏng:
GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
14


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

Thực thể
Là những đối tượng có thể di chuyển, thay đổi trạng thái, tác động và bị tác
động bởi những thực thể khác và trạng thái của hệ thống. Ảnh hưởng đến việc đo
lường hiệu suất.
Thuộc tính
Để phân biệt những thực thể chúng ta gắn những thuộc tính cho chúng. Một
thuộc tính là đặc trưng chủa tất cả thực thể nhưng mang một giá trị riêng biệt để
phân biệt với những thực thể khác.
Biến toàn cục
Một biến số hay biến toàn cục là một phần thông tin phản ánh một vài tính chất
của hệ thống mà không quan tâm đến có bao nhiêu hoặc các loại thực thể xung
quanh. Chúng ta có thể có rất nhiều biến trong mô hình nhưng mỗi biến phải là
duy nhất.
Tài nguyên
Các thực thể trong mô hình thường cạnh tranh với nhau để được phục vụ từ các
tài nguyên như con người, máy móc, thiết bị, không gian lưu trữ có khả năng và
kích thước giới hạn.

Hàng đợi
Khi một thực thể không thể di chuyển, có lẽ bởi vì nó cần một nguồn lực mà
nguồn lực này lại đang được sử dụng bởi 1 thực thể khác. Do đó nó cần phải có 1
vị trí để chờ đợi, đây chính là mục đích của hàng đợi
Biến đếm thống kê
Biến đếm thống kê là các biến dùng để xem những gì đang xảy ra khi mô
phỏng. Chúng phụ thuộc vào những thiết lập của ta để đo đạc những thông số
theo ý muốn
Ví dụ
- Số lượng chi tiết sản xuất cho đến thời điểm ghi nhận
- Tổng thời gian trong hàng đợi cho đến thời điểm ghi nhận
- Số lượng chi tiết chờ trong hàng đợi
GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
15


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

- Thời gian chờ đợi lớn nhất
Tất cả các biến đếm thống kê này được khởi tạo bẳng 0. Khi sự kiện nào đó xảy
ra trong mô phỏng người ta cập nhật lại các biến đếm thống kê này theo một cách
thích hợp
2.4. XÁC ĐỊNH CỠ MẪU
Công thức xác định cỡ mẫu:
ns ≥
Trong đó: ns là quy mô lấy mẫu theo yêu cầu
Hằng số 1.96 tiêu biểu cho các độ lệch chuẩn ±1.96 so với trung bình tạo nên
tổng 5% trên các đuôi của đường cong phân bố chuẩn. Số hạng S/t còn gọi là
hệ số sai lệch của mẫu. Độ chính xác của giá trị ước tính p được biểu diễn dưới
dạng một tỷ lệ của thời gian trung bình đối với phần việc đó.

p= độ chính xác của giá trị ƣớc tính dưới dạng tỷ lệ của giá trị đúng.
τ: thời gian trung bình của từng phần việc ( trung bình mẫu)
s: Độ lệch chuẩn lấy mẫu của các thời gian quan sát được đối với từng phần
việc.
s =

CHƯƠNG 3 : ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU
3.1 GIỚI THIỆU VỀ CÔNG TY
Công ty sản xuất nhôm Thanh Hiền, chuyên sản xuất các sản phẩm xoong,
nồi. Các sản phẩm sản xuất ra chủ yếu được tiêu dùng trong nước
-

Loại sản phẩm: Loại lớn và nhỏ
Chức năng: Nấu ăn, dùng cho bếp điện
Nguyên liệu: Nhôm kim loại
Sản lượng: 3800 sf/ngày
Lịch sản xuất: ngày 2 ca, 22 ngày/tháng

3.2 KẾ HOẠCH ĐIỀU ĐỘ
Hiện tại công ty sản xuất nồi từ nhôm theo yêu cầu của khách hàng , những
đơn đặt hàng này gần như là cố định ít có biến động.
GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
16


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

Kế hoạch sản xuất : Sau khi nhận đơn đặt hàng , bộ phận kho chuyển xuống
các xưởng điều đố nhân công và máy theo kịp tiến độ đơn hàng
3.3 QUẢN LÝ BẢO TRÌ

Bảo trì sửa chữa
3.4 ĐỐI TƯỢNG THỰC HIỆN
Công ty có nhiều loại sản phẩm phân chia theo kích thước , theo đặc tính sản
phẩm gồm 2 nhóm :
- Sản phẩm nhỏ : đường kính từ 16cm – 29cm
- Sản phẩm lớn : đường kính từ 30cm – 50cm
Quy trình sản xuất nồi

PHÔI

ĐỘT
&GẮN
QUAI

CÁN
LẦN 1

CÁN
LẦN 2

CẮT

NUNG

ĐÁNH
BÓNG

VUỐT

DẬP

NGÂM
NƯỚC

CẮT

NGÂM
NƯỚC

ĐÓNG
GÓI
Hình 1. Quy trình sản xuất nồi nhỏ

PHÔI

CÁN
LẦN 1

GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
17

CÁN
LẦN 2


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

ĐÓNG
GÓI

ĐỘT &
GẮN
QUAI

ĐÁNH
BÓNG

VUỐT

Hình 2. Quy trình sản xuất nồi lớn

3.5 MẶT BẰNG NHÀ MÁY

3.6 PHÂN BỐ NGUỒN LỰC CÁC KHU CHỨC NĂNG

Hình 3. Mặt bằng sản xuất của nhà máy (40x80m)

GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
18

DẬP


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

Trạm
1.Cán
2.Cắt

Cán chung

Cán riêng _NHỎ
Cán riêng_LỚN
Cắt_NHỎ
Cắt _LỚN

3.Nung
4.Dập
5.Vuốt
6.Đánh bóng
7.Đột lỗ
8. Đóng gói

Nhân công
8
8
4
4
1
2

Máy móc
4
4
2
4
1

Dập_NHỎ
Dập_LỚN
Vuốt_NHỎ

8
4
10

4
2
10

Vuốt_LỚN

3

3

Loại_NHỎ
Loại_LỚN
Đột_NHỎ
Đột_LỚN
DG_NHỎ
DG_LỚN

9
1
4
2
6
2

6

1
4
2

Hình 4. Phân bố nhân lực tại các khu chức năng

CHƯƠNG 4: THU THẬP VÀ PHÂN TÍCH
DỮ LIỆU ĐẦU VÀO
GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
19


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

4.1 PHƯƠNG PHÁP THU THẬP
4.1.1 Đối tượng thu thập
Thu thập dữ liệu cho 2 dòng sản phẩm : sản phẩm lớn và sản phẩm nhỏ
Thân nồi :
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•

Thời gian giữa 2 lần đến phôi nguyên liệu
Thời gian cán lần 1, thời gian cán lần 2
Thời gian di chuyển từ khu cán sang cắt
Thời gian cắt
Thời gian di chuyển từ khu cắt sang khu dập
Thời gian dập
Thời gian di chuyển từ khu dập sang vuốt
Thời gian vuốt
Thời gian di chuyển từ khu vuốt sang khu đánh bóng
Thời gian đánh bóng
Thời gian di chuyển từ khu đánh bóng sang khu đột lỗ
Thời gian đột lỗ

Đóng gói :
• Thời gian gắn quai và đóng gói
4.1.2 Xác định cỡ mẫu thu thập
Tham khảo PHỤ LỤC_A XÁC ĐỊNH CỠ MẪU
4.1.3 Kết quả thu thập
Tham khảo PHỤ LỤC_B DỮ LIỆU ĐẦU VÀO
4.2 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
4.2.1 Thời gian giữa 2 lần đến phôi nguyên liệu

STT

Sản phẩm

STT

Sản phẩm

1
2
3
4

572
572
583
583

13
14
15
16

616
605
616
616

GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
20


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

5
6
7

8
9
10
11
12

572
583
594
594
583
594
605
605

17
18
19
20
21
22
23
24

616
605
616
627
638
638

649
660

Hình 5. Thời gian đến giữa 2 lần lấy phôi nguyên liệu

Sử dụng chức năng của ARENA: INPUT ANALYZER để tìm phân bố của các
kết quả thu thập. Ta có:
Hình

Phân bố

4.2.2 Thời gian cán chung ( cán lần 1)

Hình

GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
21

Phân bố


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

4.2.3 Thời gian cán riêng
CÁN LOẠI NHỎ

CÁN LOẠI LỚN

4.2.4 Thời gian di chuyển cán sang cắt

GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
22


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

LOẠI NHỎ VÀ LỚN

4.2.5 Thời gian cắt
LOẠI NHỎ

LOẠI LỚN

4.2.6 Thời gian di chuyển từ cán

GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
23


DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

4.2.7 Thời gian dập
DẬP LỚN

DẬP NHỎ

4.2.8 Thời gian di chuyển từ dập sang vuốt.

GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
24

DA Mô Hình Hóa và Mô Phỏng

DẬP – VUỐT NHỎ

DẬP – VUỐT LỚN

4.2.9 Thời gian vuốt
VUỐT LỚN

GVHD: Th Nguyễn Hữu Phúc
25