Toward digital twins for sawmill production planning and control : benefits, opportunities and challenges

Sawmills are key elements of the forest product industry supply chain, and they play important economic, social, and environmental roles. Sawmill production planning and control are, however, challenging owing to severalfactors, including, but not limited to, the heterogeneity of the raw material. The emerging concept of digital twins introduced in the context of Industry 4.0 has generated high interest and has been studied in a variety of domains, including production planning and control. In this paper, we investigate the benefits digital twins would bring to the sawmill industry via a literature review on the wider subject of sawmill production planning and control. Opportunities facilitating their implementation, as well as ongoing challenges from both academic and industrial perspectives, are also studied

Quality of sawmilling output predictions according to the size of the lot - The size matters!

Lors de l'évaluation de modèles d'apprentissage automatique supervisé, on considère généralement le rendement de prédiction moyen obtenu sur les tests individuels comme mesure de choix. Toutefois, lorsque le modèle est destiné à prédire quels produits du bois seront obtenus lors du sciage de certains billots, c'est généralement la performance pour un lot complet qui importe. Dans cet article, nous montrons l'impact de cette nuance en termes d'évaluation du modèle. En fait, la qualité d'une prédiction (globale) s'améliore considérablement lorsque l'on augmente la taille des lots, ce qui offre un solide soutien à l'utilisation de ces modèles en pratique.When comparing supervised learning models, one generally considers the average prediction performance obtained over individual test samples. However, when using machine learning to predict which lumber products will be obtained when sawing logs, it is usually the performance over the entire lot that matters. In this paper, we show the impact of this by evaluating a model performance for various batch sizes. The quality of a (global) prediction improves tremendously when batch size increases, which offers a strong support for the use of such models in practice

Utilisation de l'apprentissage automatique en remplacement des simulateurs de débitage de billots de bois

Déterminer les produits de sciage pouvant être obtenus suite à la transformation d'un billot dans une scierie permet une meilleure assignation des blocs de coupes et d'améliorer la planification des opérations. Bien que les simulateurs de débitage permettent d'anticiper la production associée à un billot, ils ne permettent pas de traiter un grand nombre de billots rapidement. Nous savons que l'apprentissage automatique peut être utilisé pour la prédiction du panier de produits associé à un billot (c.-à-d. les produits de sciage contenu dans le billot). Toutefois, prédire le panier de produits correspondant à un lot de billots n'a pas encore été étudié. Dans ce contexte, nous avons développé une approche permettant d'obtenir une prédiction par lot. Nos résultats montrent un gain jusqu'à 2% supérieur à la moyenne historique d'une scierie. Dans un second temps, les travaux précédents se concentrent sur une représentation simplifiée du billot et peu d'études ont exploré d'autres représentations du billot dans le but de prédire le panier de produits associé à chaque billot. Pour cette raison, nous avons utilisé des réseaux de neurones traitant des nuages de points obtenus par la numérisation 3D des billots. Cette approche permet une amélioration de 8% par rapport aux méthodes précédentes. Nous avons également créé une projection de la surface du billot qui performe de manière similaire aux nuages de points, tout en réduisant l'information nécessaire aux réseaux de neurones. Par la suite, nous avons combiné les diverses approches développées précédemment dans le but d'exploiter les forces de chacune des approches. Ces travaux ont permis d'observer quelques exemples où combiner les approches donnait un gain. Finalement, nous avons élaboré une série de fonctions de pertes. Celles-ci ont permis aux réseaux de neurones d'obtenir des gains de 15% par rapport aux approches initialement proposées, devenant ainsi l'état de l'art.Determining the sawmill output that can be obtained as a result of the transformation of a log allows for better allocation of cutting blocks and improves operational planning. Although sawing simulators make it possible to anticipate the production associated with a log, they do not allow processing many logs quickly. We know that machine learning can be used to predict the basket of products associated with a log (i.e., the lumber contained in the log). However, predicting the basket of products corresponding to a batch of logs has not yet been studied. In this context, we have developed an approach to obtain a prediction for a batch of logs. Our results show a gain up to 2% higher than the historical average of a sawmill. In a second step, previous work focuses on a simplified representation of the log and few studies have explored other representations of the log in order to predict the basket of products. For this reason, we used neural networks that process point clouds obtained by 3D scanning of logs. This approach shows an 8% improvement over previous methods. We also created a projection of the log surface that performs similarly to point clouds, while reducing the information needed by the neural networks. Subsequently, we combined the various approaches developed previously with the aim of exploiting the strengths of each of the approaches. This work has made it possible to observe some examples where combining approaches improves the prediction. Finally, we developed a series of loss functions. These have allowed neural networks to achieve gains of 15% compared to the approaches initially proposed, thus becoming the state of the art

Process parameters affecting quality of high-pressure die cast aluminium alloys

High pressure die casting (HPDC) is a widely used process for manufacturing components with high production rate and complex geometries. However, high pressure die casting is still considered a “defect generating process”, since an amount of 5-10% of scrap is usually detected in castings. For this reason, the availability of new standards and tools for optimizing the process is one of the prominent needs of foundry field. Both these issues are tackled in this Thesis. First, a new classification of defects and reference dies for estimating the static mechanical properties of aluminium alloys have been developed and then published as CEN Technical Reports, satisfying the need for new standards. Then, a novel and comprehensive methodology has been developed for optimizing HPDC process through the definition of meaningful behavioural models. Some newly defined process parameters have been hence introduced, by representing the most important physical phenomena affecting casting quality and the integral nature of HPDC, and an original approach is outlined. In particular, in order to provide an effective representation of the different process stages, the following parameters have been found to be more influential and effective in representing transmitted forces, mechanical energy exchange and heat removal: the root mean square acceleration in the second stage, the energy associated to the flow forces in the whole cycle, the work of the pressure forces in the third stage and the normalized thermal gradient. The first two parameters embody the plunger motion time-history, the third parameter represents the hydraulic pressure time-history, while the last one concentrates on some thermal aspects. These parameters take advantage from signal processing techniques of the measured position and pressure profiles. Four experimental campaigns (in the whole 210 castings) using different injection machines, different alloys and different geometries of the die have been carried out to validate the novel process parameters and to prove the general validity of the approach. The statistical correlation with the measured static mechanical properties, density and percentage of porosity, as well as the metallographic analysis (percentage of oxides on fracture surfaces, analysis of different kinds of internal defect) prove the soundness of the developed method. Given the significance of the plunger motion profile in explaining the casting quality, analytical models for computing the root mean square acceleration and the energy associated to the flow forces have been developed. These analytical models permit selecting in advance the best plunger motion profile, which guarantees reliability and soundness of castings, thus satisfying the need expressed by foundries for effective optimization tools

Production Engineering and Management

The annual International Conference on Production Engineering and Management takes place for the sixth time his year, and can therefore be considered a well - established event that is the result of the joint effort of the OWL University of Applied Sciences and the University of Trieste. The conference has been established as an annual meeting under the Double Degree Master Program ‘Production Engineering and Management’ by the two partner universities. The main goal of the conference is to provide an opportunity for students, researchers and professionals from Germany, Italy and abroad, to meet and exchange information, discuss experiences, specific practices and technical solutions used in planning, design and management of production and service systems. In addition, the conference is a platform aimed at presenting research projects, introducing young academics to the tradition of Symposiums and promoting the exchange of ideas between the industry and the academy. Especially the contributions of successful graduates of the Double Degree Master Program ‘Production Engineering and Management’ and those of other postgraduate researchers from several European countries have been enforced. This year’s special focus is on Direct Digital Manufacturing in the context of Industry 4.0, a topic of great interest for the global industry. The concept is spreading, but the actual solutions must be presented in order to highlight the practical benefits to industry and customers. Indeed, as Henning Banthien, Secretary General of the German ‘Plattform Industrie 4.0’ project office, has recently remarked, “Industry 4.0 requires a close alliance amongst the private sector, academia, politics and trade unions” in order to be “translated into practice and be implemented now”. PEM 2016 takes place between September 29 and 30, 2016 at the OWL University of Applied Sciences in Lemgo. The program is defined by the Organizing and Scientific Committees and clustered into scientific sessions covering topics of main interest and importance to the participants of the conference. The scientific sessions deal with technical and engineering issues, as well as management topics, and include contributions by researchers from academia and industry. The extended abstracts and full papers of the contributions underwent a double - blind review process. The 24 accepted presentations are assigned, according to their subject, to one of the following sessions: ‘Direct Digital Manufacturing in the Context of Industry 4.0’, ‘Industrial Engineering and Lean Management’, ‘Management Techniques and Methodologies’, ‘Wood Processing Technologies and Furniture Production’ and ‘Innovation Techniques and Methodologies

Cadre décisionnel basé sur la simulation et l'optimisation pour résoudre le problème générique de la recherche de la meilleure combinaison de scénarios : applications pour la prise de décisions complexes

Lorsque le temps est manquant, la simulation-optimisation est une méthode très utilisée pour déterminer le « meilleur » scénario possible. En contexte manufacturier, on peut vouloir déterminer les paramètres de production qui vont maximiser la productivité d'une ligne de production. Le nombre de scénarios possibles (représentant différentes configurations possibles de la ligne) étant souvent très grand, tous les scénarios ne peuvent être simulés. La simulation-optimisation permet de trouver un « bon » scénario, i.e. le scénario donnant les meilleurs résultats par rapport à des critères définis (ici, la productivité) dans un contexte où le temps ne permet pas de simuler toutes les possibilités. Dans le cas où l'on cherche à déterminer la productivité combinée de plusieurs lignes de production, on cherche alors plusieurs scénarios qui, conjointement, vont maximiser ce critère, i.e. la « meilleure combinaison » de scénarios. Or, lorsqu'on recherche le meilleur ensemble de scénarios et non le meilleur scénario, les méthodes classiques s'appliquent difficilement. À notre connaissance, le problème de la recherche de la meilleure combinaison de scénarios n'a pas été introduit formellement dans la littérature. Cette thèse propose une définition formelle de ce problème et un cadre pour le résoudre. Le cadre proposé utilise la simulation dans le but d'évaluer des scénarios. L'optimisation est ensuite utilisée pour déterminer la meilleure combinaison de scénarios. Le nombre de scénarios à simuler est tel qu'il n'est pas possible de tous les évaluer. Nous proposons aussi d'utiliser certaines méthodes de recherche dans les arbres, issues de la programmation par contraintes pour déterminer quels scénarios devraient être évalués en premier. La pertinence du cadre est démontrée par son application à travers plusieurs problèmes industriels. La première application s'attarde à résoudre des problèmes de planification tactique liés à l'industrie du bois d'œuvre nord-américaine. Cette dernière fabrique presque exclusivement des produits de commodité (c'est-à-dire des produits aux dimensions et propriétés standards destinés à la construction). Il arrive que certains clients veuillent aussi des produits avec des caractéristiques spécifiques. Le contexte manufacturier actuel ne permet pas au scieur de connaître le panier de produits global qui découlera de l'introduction d'un nouveau produit. En effet, du fait de la divergence des flux et de la co-production associées à la transformation de la matière première en scierie, l'ajout d'un autre produit à fabriquer entraîne des répercussions sur l'ensemble du panier de produits. Nous proposons donc d'utiliser le cadre pour intégrer à la planification tactique la demande pour des produits spécifiques jamais fabriqués auparavant. Le cadre utilise un simulateur de débitage de billes couplé à un modèle de planification pour réaliser un plan. Ce dernier permet au décideur d'évaluer quelles demandes pour des produits sur mesure devraient être acceptées, quoi produire et quand, ainsi que les paramètres de l'équipement à utiliser et la matière première à acheter/consommer à chaque période. La seconde application du cadre présentée dans cette thèse a pour but d'améliorer les décisions prises par un système de découpe de bois de plancher soumis à de fortes contraintes de production. La découpe d'un ensemble d'images de planches provenant de productions passées est simulée pour différentes configurations du système. Une base de données caractérisant la production attendue pour chaque configuration est ainsi générée. Le simulateur est le système réel utilisé « hors-ligne ». À partir des informations obtenues, nous établissons ensuite un horaire de production en utilisant un modèle d'optimisation linéaire maximisant la valeur attendue de la production. L'horaire permet de définir comment configurer le système de découpe tout au long de la production. Le cadre peut aussi être appliqué pour résoudre d'autres problèmes du même type comme, par exemple, pour la conception d'usines en réseau dans une chaîne logistique. Enfin, pour illustrer et vérifier la pertinence de l'utilisation de certaines méthodes de recherche dans les arbres pour déterminer l'ordre d'évaluation des scénarios, la démarche est appliquée au problème de découpe de bois de plancher mentionné préalablement. L'étude réalisée montre que les méthodes issues de la programmation par contraintes pourraient se révéler efficaces pour résoudre ce type de problèmes. En effet, la méthode Limited Discrepancy Search (LDS) obtient des résultats très semblables à une heuristique spécialement élaborée pour le cas étudié. Or LDS est une méthode générique et pourrait s'appliquer à d'autres cas

Cadre méthodologique pour la gestion des opérations manufacturières avec prise en compte de la variabilité intrinsèque en contexte 4.0 : application dans l'industrie textile et l'industrie agroalimentaire

Dans le contexte industriel actuel, plusieurs entreprises éprouvent des difficultés à améliorer leur performance, et ce, en raison d’une problématique de variabilité intrinsèque de certains procédés industriels. Cette variabilité peut ainsi provenir de diverses sources, que ce soit au niveau de la matière première, l’environnement du procédé ou le procédé en soi. Dans l’objectif de mieux comprendre et gérer les impacts de cette variabilité intrinsèque, un cadre méthodologique générique et flexible a été développé en se basant sur certains principes et certaines méthodes reconnues de la littérature. Composé de quatre étapes, soit l’analyse de la situation initiale, la modélisation prédictive, la modélisation prescriptive et enfin, une étape d’implantation, ce cadre méthodologique a par la suite été appliqué à deux reprises en entreprise pour des problématiques industrielles réelles. Ainsi, l’application de ce cadre pour un procédé de teinture de tissu aux prises avec une variabilité intrinsèque qui complexifie la standardisation de la couleur finale a permis le développement d’un modèle prédictif présentant une performance de prédiction de 92%, fournissant du même coup beaucoup d’information sur les sources de cette variabilité. Une seconde application du cadre pour un procédé de découpe de fromage a permis à l’entreprise de mieux connaître les variables affectant la performance du procédé. En terminant, malgré certaines limites associées à l’application du cadre telles que des contraintes de temps et une dépendance à la quantité et à la qualité des données utilisées, il a été possible de conclure que le cadre méthodologique répondait aux objectifs initiaux

Simulation optimisation: An expert mechanism approach

EThOS - Electronic Theses Online ServiceGBUnited Kingdo

Production Engineering and Management

It is our pleasure to introduce the seventh edition of the International Conference on Production Engineering and Management (PEM), an event that is the result of the joint effort of the University of Trieste and the Ostwestfalen- Lippe University of Applied Sciences. The conference has been established as an annual meeting under the Double Degree Master Program “Production Engineering and Management” by the two partner universities. This year the conference is hosted at the university campus in Pordenone. The main goal of the conference is to offer students, researchers and professionals in Germany, Italy and abroad, an opportunity to meet and exchange information, discuss experience, specific practices and technical solutions for planning, design and management of manufacturing and service systems and processes. As always, the conference is a platform aimed at presenting research projects, introducing young academics to the tradition of symposiums and promoting the exchange of ideas between the industry and the academy. This year’s special focus is on industry sustainability, which is currently a major topic of discussion among experts and professionals. Sustainability can be considered as a requirement for any modern production processes and systems, and also has to be embedded in the context of Industry 4.0. In fact, the features and problems of industry 4.0 have been widely discussed in the last editions of the PEM conference, in which efficiency and waste reduction emerged as key factors. The study and development of the connections between future industry and sustainability is therefore critical, as highlighted in the recent “German Sustainable Development Strategy and the 2030 Agenda”. Accordingly, the seventh edition of the PEM conference aims to offer a contribution to the debate. The conference program includes 25 speeches organized in six sessions. Three are specifically dedicated to “Direct Digital Manufacturing in the context of Industry 4.0” and “Technology and Business for Circular Economy and Sustainable Production”. The other sessions are covering areas of great interest and importance to the participants of the conference, which are related to the main focus: “Innovative Management Techniques and Methodologies”, “Industrial Engineering and Lean Management” and “Wood Processing Technologies and Furniture Production”. The proceedings of the conference include the articles submitted and accepted after a careful double-blind refereeing process