Preparing for a Digital Twin at Alfa Laval
Notice bibliographique
Résumé
Problem description: Alfa Laval, a global leader in providing solutions for heat transfer, separation, and fluid handling, seeks to improve production scheduling at their component factory in Lund. They aim to digitalise the process by developing a digital twin (DT), a virtual model of the manufacturing system. The DT will simulate production flow to support decision-making and optimise scheduling. Before implementation, Alfa Laval wants to understand how the DT can add value to their operations and identify the key factors and challenges associated with its adoption. Purpose: The purpose of this thesis is to develop a base model for a digital twin, a digital model, for the small pressline of plates at Alfa Laval’s Global Core Component Factory in Lund. The main goal is to explore the potential of a simheuristic approach for improving productivity, specifically in terms of increasing throughput and decreasing setup time. The model will primarily support the planners responsible for short-term scheduling. The research will also focus on evaluating key factors and challenges of using the created digital model for production scheduling at Alfa Laval. Methodology: The study combines exploratory and problem-solving research strategies to optimise production scheduling using an operations research framework. The research follows four key steps: defining the problem through data collection and interviews, formulating a model, developing a simulation model with genetic algorithms and testing the model for accuracy and reliability. A literature review supports the methodology and further analysis ensures robustness. Conclusions: The thesis resulted in the development of a digital model of Alfa Laval’s small pressline and a new optimisation process. The model offers enhanced visibility, efficiency and decision support in short-term production planning. However, challenges include planning complexity, data accuracy and integration. The model must evolve from a digital representation to a fully integrated DT with real-time data exchange to unlock its full potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».