Subspace Computing pour Manufacturing

Optimisez votre production et planifiez votre capacité avec des simulations précises.

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Défis du Secteur

Complexité
Chaînes de production complexes à modéliser, nécessitant une expertise approfondie.
Temps de calcul
Optimisations longues sur de gros systèmes, ralentissant les décisions.
Multiples scénarios
Besoin de tester de nombreux scénarios pour optimiser la production.
Coûts
Impact direct sur les coûts de production, nécessitant des optimisations précises.

Comment Subspace Computing Crée de la Valeur

Optimisation Rapide
Exécution de milliers de scénarios en parallèle. Réduction du temps d'optimisation de jours à heures.

Valeur : Décisions plus rapides, réduction des coûts

Modélisation Flexible
Modélisation de chaînes de production complexes. Variables aléatoires pour incertitude (défaillances, demandes).

Valeur : Modèles fidèles à la réalité

Batch Mode pour Multiples Configurations
Test de différentes configurations de production simultanément. Optimisation de la capacité.

Valeur : Meilleure utilisation des ressources

Analyse de Performance
Statistiques automatiques (moyennes, percentiles). Identification des goulots d'étranglement.

Valeur : Optimisation continue, amélioration de la productivité

Cas d'Usage Concrets

Cas d'usage 1
Optimisation de Capacité

Problème :

Planificateur optimise la capacité de production pour 20 lignes

Solution :

Batch mode pour tester toutes les configurations

Résultat :

Optimisation en 2 heures au lieu de 2 semaines

Valeur :

Meilleure utilisation des ressources, réduction des coûts

Cas d'usage 2
Planification de Chaîne d'Approvisionnement

Problème :

Analyste modélise l'impact de retards d'approvisionnement

Solution :

Simulations avec variables aléatoires (délais, quantités)

Résultat :

Analyse complète en 1 jour au lieu de 1 semaine

Valeur :

Meilleure préparation, réduction des risques

Cas d'usage 3
Analyse de Fiabilité

Problème :

Ingénieur modélise la fiabilité d'un système de production

Solution :

Simulations Monte Carlo avec distributions de défaillance

Résultat :

Identification des points faibles en quelques heures

Valeur :

Amélioration de la fiabilité, réduction des arrêts

Exemple de SP Model

Voici un exemple concret de SP Model pour le manufacturing. Copiez-le et testez-le dans votre dashboard.

Optimisation de Capacité de Production
Optimise la capacité de production avec variables aléatoires (défaillances, demandes). Démontre l'optimisation de chaînes de production.
5,000 scénarios

C'est tout ce dont vous avez besoin

Ce simple fichier JSON génère tous les résultats que vous voyez dans l'onglet "Résultats". Pas de code complexe, pas d'infrastructure. Juste votre modèle.

SP Model JSON
json
{
  "scenarios": 5000,
  "steps": 12,
  "variables": [
    {
      "name": "production",
      "init": 1000,
      "formula": "MIN(capacite_max, demande) * (1 - taux_defaillance)"
    },
    {
      "name": "capacite_max",
      "init": 1200
    },
    {
      "name": "demande",
      "dist": "normal",
      "params": {
        "mu": 1000,
        "sigma": 200
      },
      "per": "step"
    },
    {
      "name": "taux_defaillance",
      "dist": "uniform",
      "params": {
        "min": 0,
        "max": 0.1
      },
      "per": "step"
    },
    {
      "name": "stock",
      "init": 500,
      "formula": "stock[t-1] + production - demande"
    },
    {
      "name": "penurie",
      "init": 0,
      "formula": "MAX(0, demande - (production + stock[t-1]))"
    },
    {
      "name": "cout_production",
      "init": 0,
      "formula": "production * 10"
    },
    {
      "name": "cout_penurie",
      "init": 0,
      "formula": "penurie * 50"
    }
  ],
  "metrics": [
    "production",
    "stock",
    "penurie",
    "cout_production",
    "cout_penurie"
  ],
  "final_metrics": {
    "production_finale": "production",
    "stock_final": "stock",
    "cout_total": "cout_production + cout_penurie",
    "ratio_utilisation": "production / capacite_max",
    "efficacite": "production / MAX(demande, 1)"
  }
}

Ce modèle génère :

  • 5,000 scénarios exécutés en parallèle
  • 12 périodes de projection
  • 8 variables avec formules et distributions
  • 5 métrique(s) finale(s) calculée(s)

Avantages Clés

Rapidité

Optimisations en heures au lieu de jours

Précision

Milliers de scénarios pour robustesse

Flexibilité

Modélisation de n'importe quel système

Économique

Réduction des coûts de production

Prêt à optimiser votre production ?

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