Estimations of Production Capacity Based on Simulation Models: A Case Study of Furniture Manufacturing Systems
Source abstract
Abstract
This article presents the concept of building a discrete event simulation model of a production system in terms of statistical and probabilistic models, which is based on a fragment of a broader production process in the furniture industry. The purpose of the study was to evaluate the efficiency of a single-shift production process during the start-up phase and to determine the impact of implementing two- and three-shift systems. The discrete event simulation model was developed using actual production data collected during a single-shift operation. Scenarios were then designed to identify and quantify the necessary process adjustments required for the successful implementation of two- and three-shift systems. The authors demonstrated that simulation modeling of production processes based on probabilistic distributions provides information that is essential for effective capacity planning. The proposed percentile grids enabled clear visualization and precise assessment of production resource utilization in various shift configurations, facilitating decision-making regarding capacity expansion based on previously assumed data.
Source: crossref · Quality: baseline
Research context
OpenAlex topics: Operations Management Techniques · Quality and Supply Management · Simulation Techniques and Applications
SciVX discovery tags are terminology-based. OpenAlex topics are source-provided classifications.
Affiliations
Department of Production Engineering, Faculty of Mechanical Engineering and Computer Science, University of Bielsko-Biala, ul. Willowa 2, 43-309 Bielsko-Biała, Poland
References (38)
Show source-provided references
1. Ingaldi, M., and Ulewicz, R. (2020). Problems with the Implementation of Industry 4.0 in Enterprises from the SME Sector. Sustainability, 12.10.3390/su12010217 ↗
2. Rysiński, J., and Więcek, D. (2022). Modelowanie i symulacja procesu rozkroju płyty wiórowej w programie Arena. Technologie, Procesy i Systemy Produkcyjne’2022, Wydawnictwo Naukowe Akademii Techniczno-Humanistycznej w Bielsku-Białej.
3. Zarządzanie procesem produkcji z wykorzystaniem metody AHP/ANP
4. Modelowanie i symulacja systemów produkcyjnych przy wykorzystaniu oprogramowania Flexsim-studium przypadku
5. Probabilistic Model of Fatigue Strength
6. Reliability prediction for component-based software architectures10.1016/S0164-1212(02)00080-8 ↗
7. Total productive maintenance policy to increase effectiveness and maintenance performance using overall equipment effectiveness
8. Modelowanie i optymalizacja systemów wytwarzania w programie arena
9. Modelowanie i symulacja w zarządzaniu produkcją
10. Modeling and simulation of the furniture manufacturing and assembly process in the arena simulation software10.7862/tiam.2023.1.2 ↗
11. Twardochleb, M. (2022). Metody modelowania statystycznego a optymalizacja funkcji wielu zmiennych z ograniczeniami. VII Naukowa Sesja Informatyki 2002, Politechnika Szczecińska.
12. Probabilistyczne ujęcie metod ilościowych w analizie wartości przedsiębiorstwa
13. Plucińska, A., and Pluciński, E. (2000). Probabilistyka. Rachunek Prawdopodobieństwa, Statystyka Matematyczna, Procesy Stochastyczne, Wydawnictwo WNT.
14. Beaverstock, M., Greenwood, A., and Nordgren, W. (2019). Symulacja stosowana. Modelowanie i Analiza Przy Wykorzystaniu FlexSim, Wydawnictwo InterMarium. [2nd ed.].
15. Komputerowo wspomagane modelowanie i symulacja procesów produkcyjnych
16. Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification10.1016/j.ifacol.2018.08.474 ↗
17. Florescu, A., and Barabas, S.A. (2020). Modeling and simulation of a flexible manufacturing system—A basic component of industry 4.0. Appl. Sci., 10.10.3390/app10228300 ↗
18. Lewicki, W., Niekurzak, M., and Wróbel, J. (2024). Development of a Simulation Model to Improve the Functioning of Production Processes Using the FlexSim Tool. Appl. Sci., 14.10.3390/app14166957 ↗
19. Simulation and optimization of the cargo terminal in the AnyLogic environment
20. Identification of production bottlenecks with the use of Plant Simulation software
21. Zaayman, G., and Innamorato, A. (2017). The application of simio scheduling in industry 4.0. 2017 Winter Simulation Conference (WSC), IEEE.10.1109/WSC.2017.8248153 ↗
22. Modele statystyczne procesów logistycznych dla potrzeb ich oceny i kontroli
23. Knosala, R. (2015). Identyfikacja zaburzeń procesu produkcyjnego w oparciu o analizę błędów grubych—Studium przypadku. Innowacje w Zarządzaniu i Inżynierii Produkcji, Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją.
24. Komputerowo wspomagane statystyczne sterowanie procesu
25. Probabilistic Model of the Fatigue Durability of Knitted Fabrics Produced from Standard Smooth and Fancy Flame Cotton Yarns
26. (2025, December 01). StatSoft, 2025, Elektroniczny Podręcznik Statystyki PL, Krakow. Available online: http://www.statsoft.pl/textbook/stathome.html.
27. A statistical theory of the strength of materials
28. A statistical representation of fatigue failures in solids
29. A statistical distribution function of wide application10.1115/1.4010337 ↗
30. Probability-based modelling of composites manufacturing and its application to optimal process design10.1177/0021998302036016241 ↗
31. Afolabi, K., Akintayo, B., Babatunde, O., Kareem, U.A., Ogbemhe, J., Ighravwe, D., and Oludolapo, O. (2025). Stochastic Optimization of Quality Assurance Systems in Manufacturing: Integrating Robust and Probabilistic Models for Enhanced Process Performance and Product Reliability. J. Manuf. Mater. Process., 9.10.3390/jmmp9080250 ↗
32. Mańczak, K. (1979). Metody Identyfikacji Wielowymiarowych Obiektów Sterowania, Wydawnictwo WNT.
33. Stanisz, A. (2006). Przystępny Kurs Statystyki na Przykładach z Medycyny z Wykorzystaniem Programu STATISTICA, Statsoft. [2nd ed.].
34. Stanisz, A. (2006). Przystępny Kurs Statystyki na Przykładach z Medycyny z Wykorzystaniem Programu STATISTICA, Statsoft. [2nd ed.].
35. Benjamin, J.R., and Cornell, C.A. (1977). The Calculus of Probability, Mathematical Statistics and the Theory of the Decision for Engineers, Wydawnictwo WNT.
36. Karkula, M. (2013). Modelowanie i Symulacja Procesów Logistycznych, Wydawnictwa Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica.
37. (2022, October 01). Unpublished Archival Data, ATEPAA® Group. Available online: https://www.atepaa.com/pl.
38. Iwaniec, M. (2025, December 01). Normy I jakość z Pakietem Statistica: Od Kontroli Odbiorczej po Six Sigma, Stasoft. Available online: https://media.statsoft.pl/_old_dnn/downloads/normy_i_jakosc.pdf.