Optimizing smart manufacturing workshop layouts using a digital twin-enhanced SLP-GA multi-objective model: a PCB case study
Автор: Liu Yu., Balungu D.M.
Статья в выпуске: 4 (69) т.21, 2025 года.
Бесплатный доступ
In the era of smart manufacturing, optimizing workshop layouts plays a pivotal role in enhancing production efficiency and reducing logistics costs. This study proposes a digital twin-enhanced multi-objective layout optimization model that integrates Systematic Layout Planning (SLP) with a Genetic Algorithm (GA). The model aims to balance logistics efficiency and non-logistics relationships through a comprehensive optimization process. Using a PCB manufacturing workshop as a case study, the proposed SLP-GA model was verified via digital twin simulation built in Anylogic, which enabled dynamic evaluation of production flow and personnel utilization. Results demonstrate that the optimized layout reduces logistics distance by 28.8%, decreases transport personnel by 11, and increases annual output by over 120% compared with the original configuration. The proposed approach effectively supports lean transformation and provides a replicable framework for intelligent, data-driven workshop design in the context of Industry 4.0.
Smart manufacturing, layout optimization, SLP-GA, digital twin
Короткий адрес: https://sciup.org/14134340
IDR: 14134340 | УДК: 504.03
Оптимизация планировки интеллектуальных производственных цехов с использованием комбинации цифрового двойника с многоцелевой моделью SLP-GA на примере кейса PCB
В эпоху смарт-производства оптимизация планировки производственных цехов играет ключевую роль в повышении эффективности производства и снижении логистических затрат. В настоящем исследовании предлагается многоцелевая модель оптимизации планировки, основанная на интеграции метода систематического планирования размещения (SLP) и генетического алгоритма (GA), дополненная технологией цифрового двойника. Модель направлена на достижение баланса между логистической эффективностью и нелогистическими взаимосвязями в рамках комплексного процесса оптимизации. На примере цеха по производству печатных плат (PCB) предложенная модель SLP-GA была проверена с помощью цифрового двойника, реализованного в AnyLogic, что позволило выполнить динамическую оценку материальных потоков и занятости персонала. Результаты показывают, что оптимизированная планировка снижает логистическое расстояние на 28,8%, уменьшает потребность в транспортном персонале на 11 человек и увеличивает годовой выпуск продукции более чем на 120% по сравнению с исходной конфигурацией. Предложенный подход эффективно поддерживает концепцию бережливой трансформации и служит воспроизводимой методологической основой для интеллектуального, основанного на данных проектирования производственных цехов в контексте Индустрии 4.0.
