Resumen
Los ingenieros de producción buscan contínuamente configuraciones óptimas de sus sistemas productivos, con el fin de alcanzar el máximo rendimiento en los mismos. Este es un trabajo que consume mucho tiempo en la industria, y rara vez se le conceden los recursos necesarios para que las decisiones a tomar sean las acertadas. Para poder tomar estas decisiones de una manera más eficiente, es necesario disponer de herramientas nuevas e innovadoras. Este artículo presenta la segunda generación de FACTS Analyzer, una herramienta cuya función se basa en la integración de una variedad de metodologías y técnicas, incluyendo: el modelado rápido por medio de un nuevo concepto de agregación y funciones simplificadas, la generación de modelos de simulación de manera automática y optimización mediante simulación apoyada por una innovadora arquitectura basada en Internet. Dichas metodologías y técnicas permiten que la simulación sea mucho más fácil de utilizar, y aceleran el tiempo de diseño y desarrollo de modelos, la fase de experimentación y los procesos de optimización, con el fin de apoyar el proceso de toma de decisiones. FACTS Analyzer es el resultado de varios años de investigación y desarrollo, en estrecha colaboración con la industria automotriz en Suecia.Production engineers struggle continuously in seeking the optimal configuration in order to maximize the performance of their production systems. This is a time-consuming work in which they seldom get the necessary resources in order to make the right decisions. New and innovative tools are therefore needed to support high-quality decision making in a rapid manner. This paper introduces the second generation of FACTS Analyzer, a toolset developed based on the concept of integrating model abstraction, automatic model generation and simulation-based optimization under an innovative Internet-based platform. Specifically, it addresses a novel model aggregation and generation method, which when combined together with other system components, like optimization engines, can synthetically enable simulation to become much easier to use and speed up the time-consuming model building, experimentation and optimization processes, in order to support optimal decision making. Such a toolset is the result of several years of research and development in close collaboration with the Swedish automotive industry.