Optimization the performance of a large industry production lines using BPMN 2.0, simulation, statistical methods & machine learning

Abstract

Μεταπτυχιακή Διατριβή που υποβλήθηκε στη σχολή ΜΠΔ του Πολ. Κρήτης για την πλήρωση προϋποθέσεων λήψης του Μεταπτυχιακού Διπλώματος Ειδίκευσης.Περίληψη: Η παρούσα διπλωματική εργασία πραγματεύεται την μοντελοποίηση και την προσομοίωση επιχειρησιακών διαδικασιών, την πρόβλεψη της παραγωγικότητας των επόμενων μηνών μιας πραγματικής γραμμής παραγωγής καθώς και τη σχέση της παραγωγικότητάς της με τις εποχές. Πιο συγκεκριμένα, εμπεριέχει τις διαδικασίες σε διαγραμματική μορφή σύμφωνα με τις πληροφορίες που συλλέχτηκαν από συζητήσεις με τους υπεύθυνους μηχανικούς, χειριστές, ποιοτικό έλεγχο και τον υπεύθυνο παραγωγής της βιομηχανικής μονάδας. Τα μοντέλα των διαδικασιών απεικονίστηκαν με την χρήση της μεθόδου BPMN 2.0 και χρησιμοποιήθηκε το λογισμικό Camunda Modeler. Έγινε επίσης συλλογή και ανάλυση δεδομένων τα οποία χρησιμοποιήθηκαν στην προσομοίωση, στην πρόβλεψη με μηχανική μάθηση καθώς και στην στατιστική μέθοδο. Η ανάλυση δεδομένων η μηχανική μάθηση και η στατιστική μέθοδος έγιναν με την χρήση του MS Excel και της γλώσσας προγραμματισμού Python ενώ η προσομοίωση με το λογισμικό Bimp.Summarization: The aim of this paper is to showcase the process modeling and the simulation of business processes, the forecast of the factory productivity in the future months, as well as to cover the relation between the productivity of an industrial unit with the seasons of the year. More specifically, in the current paper one can find the processes in linear form according to the information collected through inquires, discussions with the engineers, the handlers, and the production manager and last but not least with the quality control officers. The process models have been depicted with the use of the BPMN 2.0 method, as well as the Camunda Modeler software. Moreover, data collection and analysis was performed and the data was used in the simulation processes, at the prediction with machine learning and in the statistical method. The data analysis and the machine learning were performed with the use of MS Excel and the Python software while the simulation was done with the use of the Bimp software

Similar works

Full text

thumbnail-image

Institutional Repository of the Technical University of Crete

redirect
Last time updated on 11/07/2023

Having an issue?

Is data on this page outdated, violates copyrights or anything else? Report the problem now and we will take corresponding actions after reviewing your request.