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Discrete-Event Simulation in Distributed Manufacturing: Development of a HLA Adapter for Software Integration

Recently, the worldwide social and economic conditions evolved more and more rapidly, with the fashion of the fast technological changes, especially in relation to information and communication technology. This evolution happened without any appropriate infrastructure, capable to support the resulting development. The recent market conditions are the evidence of this situation: instability, deficits, and worker dismissals are just some common examples. Operating in these conditions is very difficult for the enterprises, which need to drastically reorganize themselves and sometimes are forced to give up.
The Distributed Manufacturing Systems can help to solve some of these problems. This organization paradigm gives the agility necessary for a rapid change to market pressures, taking advantage from one of the most important resources: knowledge. The distribution concept is the base for solving the market complexities. It allows redistributing responsibilities among several partners in order to keep the competitiveness. The net of relations and partnerships allows operating in the global market taking advantages from opportunities and avoiding risks. Adopting the Distributed Manufacturing System paradigm, the organizations can improve their autonomy, dynamism, reactivity, and especially flexibility, adaptability, and agility.
Specific characteristics of the organizations depend on the features of the adopted distributed system. Current researches pointed at different kinds of distributed manufacturing systems: Fractal Factory, Bionic Manufacturing System, Holonic Manufacturing System are some examples. Each one is different from the others on the base of the coordination, cooperation and competitiveness capacities. These manufacturing systems are evolving to a new organization paradigm: the Virtual Enterprise, which originates from joining different resources, such as workers, machines, and competencies, coming from different part of the world. Creating a Distributed Manufacturing System is one of the best solutions for surviving in the present economic situation. Managing this kind of systems can result very complicate. Discrete Event Simulation can help in the analysis of complex problems.
Simulation is the illustration of a system with its dynamic processes in an experimentation capable model in order to find solutions which are portable into reality (definition by VDI – guideline 3633). The term “simulation” is normally used to describe the process of executing a modelling program with user selected parameters and input data for simulating the future evolution of a system under prescribed conditions. Before a system can be simulated a model must be defined by abstracting the description of the structure and the behaviour from the real system.
Usually, the simulation is performed on the base of a unique whole model, which runs on a computer. This traditional method is not able to represent the actual organization and manufacturing systems, which are geographically distributed. The recent emphasis on distributed simulations is now changing the traditional approach to simulation programs; different computing platforms interact with each other over a network. This can offer a convenient way of combining existing software to represent more complex operating realities such as in the distributed manufacturing.
The emphasis on distributed simulation is often put on the reusability and interoperability of models. Thus, standards become important to ensure model compatibility. The use of the High Level Architecture can be very helpful in designing the simulation models for Distributed Manufacturing. This architecture has been developed in the nineties for military purposes, becoming a IEEE and OMG standard and applicable for civil use. Despite the potential advantages and the existence of an international standard, distributed simulation has not widely utilized yet in manufacturing. The reasons are typically related to the necessity of hard programming, standard software interfaces and lost of data and piracy risks.

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1 1. Introduction  This  chapter  gives  a  brief  overview  of  the  topics  of  the  thesis  work,  illustrating the motivation, the objective, and the structure of the dissertation.    1.1 Motivation  Recently,  the worldwide social and economic conditions evolved more and  more  rapidly, with  the  fashion of  the  fast  technological changes, especially  in  relation  to  information  and  communication  technology.  This  evolution  happened  without  any  appropriate  infrastructure,  capable  to  support  the  resulting development. The  recent market  conditions  are  the  evidence of  this  situation:  instability,  deficits,  and  worker  dismissals  are  just  some  common  examples. Operating  in  these  conditions  is  very  difficult  for  the  enterprises,  which need  to drastically  reorganize  themselves and  sometimes are  forced  to  give up.  The  Distributed Manufacturing  Systems  can  help  to  solve  some  of  these  problems. This  organization paradigm  gives  the  agility necessary  for  a  rapid  change to market pressures, taking advantage from one of the most important  resources:  knowledge.  The  distribution  concept  is  the  base  for  solving  the  market  complexities.  It  allows  redistributing  responsibilities  among  several  partners  in  order  to  keep  the  competitiveness.  The  net  of  relations  and  partnerships  allows  operating  in  the  global market  taking  advantages  from  opportunities  and  avoiding  risks.  Adopting  the  Distributed  Manufacturing  System paradigm,  the organizations  can  improve  their autonomy, dynamism,  reactivity, and especially flexibility, adaptability, and agility.  Specific  characteristics  of  the  organizations  depend  on  the  features  of  the  adopted  distributed  system. Current  researches  pointed  at  different  kinds  of  distributed  manufacturing  systems:  Fractal  Factory,  Bionic  Manufacturing  System,  Holonic  Manufacturing  System  are  some  examples.  Each  one  is  different  from  the  others  on  the  base  of  the  coordination,  cooperation  and  competitiveness capacities. These manufacturing systems are evolving to a new 

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Informazioni tesi

  Autore: Angelo Trotta
  Tipo: Tesi di Dottorato
Dottorato in Sistemi Integrati di Produzione
Anno: 2004
Docente/Relatore: Luigi Galantucci
Correlatore: MicheleDassisti
Istituito da: Politecnico di Bari
Dipartimento: DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA MECCANICA E GESTIONALE
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 130

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Parole chiave

discrete event simulation
distributed manufacturing
em-plant
high level architecture
hla
interoperability
manufacturing
model
software
engineering
distributed simulation

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