基于flexsim的流水线生产物流仿真优化

基于flexsim的流水线生产物流仿真优化

1生产线企业会出现瓶颈该公司的生产物流优化目标是提高产量，降低成本，最终实现最大利润。根据“木桶原理”,一条生产线形如木桶盛水,其“盛水量”取决于构成该木桶的那块最短木板的长度。若木桶尽量盛多水,就必须加长那块最短板。对于一条生产线而言,整条生产线的产量取决于该生产线中生产总耗时间最长的那道工序,即瓶颈工序。因此若想提高生产率首先要找到这条生产线的瓶颈工序,对瓶颈工序进行优化处理。因此,对于流水线生产物流优化最重要的一个问题就是找出瓶颈工序,并对这道工序进行改进处理。生产流水线为连续生产线,则为理想状态,生产线会趋于平衡。而如果是离散流水线,由于各工序加工时间的差异,产品加工过程中经常会出现停歇等待现象,生产能力不平衡,因此这类生产线中经常看到有的工序很忙没有停歇时间,而有的工序空闲率很高,在生产中的大部分时间处于空闲状态,从而生产设备和人员的利用率不高,生产能力悬殊,比例失调,整条生产线最终产量不理想。因此,生产能力平衡是流产线生产物流优化的另一个重要问题。2基于flexsim线程的模拟优化2.1模型仿真及结果分析FLEXSIM(flexiblesimulation)是一种面向对象的离散事件仿真软件。可以用来对离散系统进行建模,系统根据特定事件发生的结果在离散时间点改变状态。在FLEXSIM软件中可以建立一个抽象的模型,进行仿真,并对输出结果进行分析。它的特点是,在仿真过程中可以看到生产加工整个过程,如暂存区的货物堆积情况、操作员的忙闲和各实体间的相互联系等,而且能够输出完整的运作绩效报告。在FLEXSIM的逼真图形动画显示和广泛的运作绩效报告支持下,可以在短时间内识别问题并对可选方案做出评估。在系统建立之前,使用FLEXSIM来建立系统的模型,或在系统真正实施前试验其运作策略,可以使决策者在更短的时间内,以更低的成本,更高的效率对实际系统进行优化。以前需要花费几个月甚至几年时间来进行查错试验以对系统进行改进,使用FLEXSIM可以在几天甚至几小时内取得效果。2.2系统布局和仿真基于FLEXSIM对生产线进行仿真优化的一般步骤如图1所示。(1)描述问题,确定仿真目标。根据系统基本资料和对系统的了解情况对问题进行描述,提出模糊或不确定的问题,明确仿真目标的过程。(2)收集资料,建立流水线生产物理模型。收集生产结构和系统工作流程信息,确定系统布局图表。即描述对系统仿真目的有意义的实体及相互关系等。(3)建立仿真模型。根据收集到的资料,确定系统物理模型中每个实体的参数以及相互间的关系,并把相关参数输入到所建好的模型中,实现概念模型向计算机模型的转化。(4)运行仿真模型,分析输出结果。由于一般仿真过程随机性比较强,通过多次仿真运行,分析输出结果,找出生产线瓶颈问题,并对生产线平衡状况进行分析研究。(5)模型优化处理。根据实验要求和仿真目的首先对每条生产线提出优化方案,运行优化模型,分析结果。再对整个生产系统整体进行优化处理,最终确定最有效的优化方案。(6)总结仿真结果。对模型仿真进行总结说明。现以实际应用实例来说明基于FLEXSIM的生产物流优化过程。3机加企业的生产模式某机械厂是我国生产某重要军工产品的定点军工企业,具有三十多年的发展历史,是国家重点扶持的科工集团所属机加企业。由于原有生产模式偏重于为科研开发新产品而服务,所以,原有产品生产大多属于多品种小批量生产类型。近年来,随着市场需求增加,企业调整了其产品的生产方式,由多品种小批量改为多品种大批量生产。现需要对企业生产四种产品的四条生产线进行优化。3.1生产线加工时间(1)根据市场需求,企业要把原来的多品种小批量生产方式转换为多品种大批量生产方式,因此本次仿真的首要目标为提高企业生产效率,增加产量。(2)本企业四条生产线的各道工序间生产加工时间差异很大,很明显,是离散型生产流水线。因此,本次研究的次要目标为生产流水线工序能力平衡(根据实际情况,确定工序生产能力标准差小于等于480s时生产线达到平衡)。3.2生产线仿真模型的建立目前企业四条生产线都以“一个流”的原则进行布置。其中第一条生产线有18道工序(GX101~GX118),第二条生产线有9道工序(GX201~GX209),第三条生产线有20道工序(GX301~GX320),第四条生产线有14道工序(GX401~GX414),每道工序只有一台设备和一名操作员进行加工和装夹。因此,整个生产系统现有61台加工设备和61位操作员参加生产。根据仿真模型的建立和仿真目标,已测出四条生产线每道工序的生产加工类型、加工时间、装夹时间以及各台设备故障次数和故障时间。其中部分资料和计算结果如表1所示。3.3实验过程的仿真根据企业实际生产情况和收集到的资料,建立生产系统的物理模型,并对模型中的各实体建立关系并进行相关参数设置。由企业性质决定,原材料的购进主要由最低库存量决定,受市场需求的影响比较小。于是,假设原材料是以固定时间间隔购进的。而通过故障次数最多的工序GX310进行概率统计分析后,可知此设备故障时间近似服从正态分布,其均值μ=39.6(min),。根据实际情况,为了简化建模过程,其它设备的故障时间也近似假设服从偏差为3/8均值的正态分布。本论文仿真研究企业15天(一班制)的生产加工过程,其中假设预热时间为10000s,因此在实验控制器中设定仿真时间为10000+432000(15×8×3600=432000s)=442000s。把各参数输入到仿真模型的装夹时间、加工时间、MTTR和MTBF和Experimener相关位置中。“编译”和修改模型以保证仿真的正常运行建立的仿真模型如图2所示。3.4生产线输出量、生产率和产出量的量测由于生产系统受到很多不确定因素的影响,在其仿真运行过程中用到随机数的产生,当随机数发生器产生的随机变量驱动仿真模型时,输出结果呈现出随机特性。因此,不能把单次仿真获得的系统参数值视为“真值”,而是应该用若干次重复运行的仿真结果来估计系统参数的真值。通过计算可得最佳仿真次数n=10,其仿真结果如表2所示。求出每条生产线产出量的样本均值为于是,可以计算出每条生产线的生产率为从计算结果可知,四条生产线生产率都很低。分析原因发现,流产线中每道工序的加工时间不均衡,很多半成品堆积到加工时间长的那几道工序,从而影响了整条生产线的生产率。因此,确定每条生产线中总耗时间最长的工序为瓶颈工序。如GX110,GX304,GX310,GX311,GX408,GX409,GX411等,这些工序的加工时间都很长(50min左右),接近其他工序的两倍,因此通过在这些工序上增加一台设备和一位操作员(总共68台设备,68位操作员)来提高产量。优化后的仿真模型如图3所示。统计各条生产线的产量。结果如下表3所示:根据表中数据算出,每条生产线输出量为:θ′1=189.1,θ′2=204,θ′3=215.7,θ′4=220.5。生产率为η′1=35.01%,η′2=37.77%,η′3=39.94%,η′4=40.83%。各生产线的产量增幅分别为,,,。此次优化后,虽然各生产线产量提高了很多,但是流水线中各道工序间负荷率不均衡,很多加工设备与操作人员的空闲率比较高,而且最终装配到一起的四条生产线的产出量不均衡。为了提高加工设备的利用率,使各工序间的负荷率达到均衡。在上次优化的基础上,对四条生产线整体进行优化。主要采取空闲率高的不同生产线的相同工序进行合并的方法。首先根据四条生产线加工内容,把原来的第二条生产线布置到第四条生产线后面,第三和第四条生产线往前移,既优化后四条生产线的布局排序为2,3,4,1。再根据每道工序的加工内容、加工时间和负荷率,把四条生产线的各工序进行合并。如四条生产线的第一道工序合并为一道工序由一台设备和一位操作员完成,即可以表示为GX101+GX201+GX301+GX401(1),其它合并工序为GX203+GX403(1),GX103+GX303(1),GX109+GX309+GX111(1),GX112+GX315(1),GX116+GX317(1),GX207+GX410(1),GX413+GX319(1),GX118+GX209+GX320+GX414(1),优化后的仿真模型如图4所示(为了看图清楚,把物料的流动过程用传送带表示)。计算每条生产线输出量为:θ1″=183,θ2″=200,θ3″=221,θ4″=229。生产率为η1″=33.88%,η2″=37.04%,η3″=40.92%,η4″=42.41%。通过此次优化后,在一些工序上两条生产线或四条生产线共用一台设备来加工产品。因此在上次优化后的产量没有多大变化的情况下,提高了生产线平衡率,减少了加工设备与操作人员的数量(原四条生产线共需61台设备,第一次优化后68台设备,现第二次优化后变为55台设备及55位操作员),降低了成本,创造了利润。本次优化前后各道工序空闲率排序后画出直方图进行比较,如下图5所示。从图5中可以知道,优化后除了个别工序以外大部分工序的空闲率都小于40%,生产线各工序生产能力基本达到了平衡。考虑到一些工序工作性质的不同和操作员的技术水平,为了避免操作员在不同机床上工作而容易出错,虽然几道工序的空闲率在80%左右,但没有进行合并。如果操作员水平比较高,机床的柔性比较好,也可以对这几道工序进行更进一步的优化处理。经过计算后,原各条生产线的工序能力方差分别为885153.6,1035342,814724.4,992389.9,标准差为940.83,1017.52,902.62,996.19,满足不了生产线平衡要求。而第二次优化后,各条生产线的工序能力方差为60563.99,172707.4,66126.5,15204.4,标准差为246.10,415.58,257.15,387.56,都小于要求的标准差值480,因此生产线达到了平衡。经过两次优化处理后,企业流水线的生产物流系统不但节