智能制造与仿真案例分析一个详细的生产线仿真建模和分析案例|智能制造|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

一个详细的生产线仿真建模和分析案例

今天我们分享一个详细的生产线仿真建模和分析案例~

一、生产线描述

桌子生产案例，一张桌子由1个桌面（Top）和4条腿（a,b,c,d）组成。工艺流程如下图，

1）左上角仓库中存储物料长木板Long和圆木板Log，每间隔10小时车辆分别运输1000个长木板Long和1000个圆木板Log至分拣区。

2）物料在分拣区根据物料类型进行分拣，圆木板至缓冲区2(圆木板存储区)。

3）长木板则运输至分拆站拆装为4个leg零件（白色的）。leg零件经过传送带进入某一空闲设备Station1\2\3\4中，被加工为leg-a\b\c\d零件，加工时间分别为50s、50s、30s、25s，Station1\2共用一人进行上下料，Station3\4各1人进行上下料，上下料时间为10s。在传送带部分未加工的零件将进入柔性Device前缓冲区，被柔性Device加工为leg-a\b\c\d零件，柔性Device设备属性分别有大停机和小停机两种故障，分别需要T3、T2员工维修10、2min。

4）加工后的零件leg-a\b\c\d都需要进行质量检测，其中95%的合格产品进入暂存区等待下一步加工，剩余5%的不合格产品则进入维修站进行产品维修，需要1人。维修后的零件将再次质检，若质检通过则进入暂存区，否则由工人搬运至报废区。

5）经过分拣、加工等一系列操作，AGV按照批次数量20运输位于缓冲区2的桌面（圆木板）至装配站，按照批次数量80运输位于暂存区的桌腿（leg-a\b\c\d）至装配站，装配时间30s。

6）桌子装配完成进行质检，根据产品质量划分为产品Q1\Q2\Q3，当产品总数达到批次数量时，AGV将产品运送至成品库。

7）在成品库中产品按照产品类型分区存放，当产品Q1\Q2\Q3数量分别达到100\200\300个时，AGV运送产品至仓库中存储，完成整个加工流程。

二、仿真建模过程

针对该生产流程，建立仿真模型如下：

1 原材料出库

通过触发器，实现10h出库1000个桌面和长腿，进入出库缓冲区。设置如下。

2. 运输原材料至生产线

利用出库缓冲区MU进入后控制方法，实现1000个批量同时呼叫AGV运输至生产线前缓冲区。

3. 桌面和桌腿分拣分流

通过缓冲区出口策略，实现桌面和桌腿分拣分流

4. 分拆站配置

通过拆卸站面板配置拆卸BOM和时间。

5. 传送线

在变量集中设置变量triggerNum实时记录传送线中待加工零件leg的数量。当传送线中存在待加工零件，且设备a\b\c\d其中之一空闲时，零件leg直接移动至空闲设备进行加工。

通过传送线站点的设置和控制方法，实现进出传送线逻辑建模。

6. 柔性设备

柔性设备中可将零件leg加工为leg-a\b\c\d，通过自定义方法根据不同零件加工类型，计算柔性设备所需加工时长、准备时长。

柔性设备中存在维修需求，当设备大停机时需要T3员工维修10分钟，当设备小停机时需要T2员工维修2分钟。设置设备启用故障后，通过自定义控制方法，根据柔性设备的加工\维修状态判断当前故障类型，针对不同类型故障定义相应的工人维修策略。

7. 质检分流

配置质检时间20s，通过质检1出口策略实现产品质量异常流程的模拟

8. 工人运输

通过缓冲区4的工人任务请求，工人站点，工人池工人配置，实现工人运输。

9. AGV批量运输至装配站

通过AGV站点、AGV线段、AGV系统配置和AGV任务请求方法实现AGV批量运输。

10. 成品库

通过成品库中允许存放的零件类型与最大库存量设置可以定义仓库中零件存放位置与数量。通过自定义控制方法获取仓库中存放零件信息，实现当产品Q1\Q2\Q3数量分别达到100\200\300时的出库操作。

11、线边生产的成品按照批量运输至仓库

三、仿真分析优化

1、产线产能分析，输出UPH数据（每小时生产产量）

2、生产线平衡率计算，对于传送线端，实时计算线平衡率

3、设备利用率分析

4、缓冲区在制品变化过程分析

5、AGV物流效率分析

6、工人强度分析

7、产品生产周期统计分析

8、仓库库存数据分析

基于Anylogic仿真的家具智能制造车间揉单批量研究

摘要：家具生产具有批量小、定制化强和订单结构复杂等特征，智能制造正在成为其提升效率的主要途径。在家具智能制造车间，如何科学评估并确定合适的揉单批量，是困扰企业的一个难题。本研究以家具制造龙头企业的智能制造车间为例，基于Anylogic平台构建了仿真模型，针对不同的揉单批量场景，设计了加工设备的优化调用策略。案例仿真结果表明，揉单批量的大小显著影响家具智能制造车间的产能、资源利用率和加工设备的利用效率。基于该仿真平台，未来企业可以根据实际订单情况，设计不同的揉单批量场景，通过仿真分析得到最优揉单批量。

关键词： 车间物流、个性化定制、智能制造、Anylogic建模、仿真优化

一、背景

家具制造具有品种多、订单批量小,甚至单件个性化定制生产,以及订单结构复杂的特点。随着企业用工成本的增加，领先家具制造企业正在通过建设智能工厂以提高生产效率和降低制造成本。然而，企业虽然可以通过智能制造系统实现家具产品的单件追踪，但是为了提高生产效率，尤其是在开料阶段，在制造过程中往往还需要把多个订单揉成一个生产批，而生产批的大小会极大影响设备的利用率、AGV效率等。如何科学评估揉单批量大小对生产效率的影响，确定合适的揉单批量，是困扰家具个性化定制智能制造车间生产的一个难题。

本研究以家具制造龙头企业的智能制造车间为例，基于Anylogic平台进行建模和仿真分析，研究揉单批量大小对智能制造生产系统效率的影响。

二、家具智能制造车间简介

D公司是国内家具制造领域的龙头企业，公司投资了近15亿元建设家具个性化定制智能制造工厂，其智能制造车间包括储存区、开料区、封边区、钻孔区（包括开槽）、分拣区、包装区，车间布局如图1所示。该车间除包装区外无人工作业，物料由卡车运送进厂后，堆垛机将其运至板材车间的货架上，再由RGV及机械臂协作将其运至上料位，然后传送带按开料、封边、钻孔、分拣、包装的顺序运送，最后由AGV将包装好的货物运至储存区，等待出库。

图1 车间布局

但是一个客户订单往往包括多类板件的加工，例如，顶板、底板、固定搁板、雪弗底板等，多个客户订单揉合成一个生产批量时，虽然能够提高加工效率，由于不同类型的板件的工艺路径差异（如图2所示），揉单也会影响加工设备和生产物流的效率。

图2 不同类型的板件的工艺路径

三、仿真建模

基于Anylogic平台构建的智能车间各模块逻辑关系（如图3所示），仿真优化模型的输入包括车间布局、工序周期时间、传送带长度、传送带速度、存储装置容量、原料到达时间、板件分类、板件加工工序、订单总数、订单板件加工参数、排产顺序等。按照板件加工的工艺流程特点，板件加工共包括上料、开料、封边、钻孔（包括开槽）、分拣、包装和存储七个生产模块，各生产模块的具有不同生产特点，需要分别建立其要素之间的逻辑关系，并把优化策略嵌入到仿真模型。

图3 上料模块逻辑关系图

1.上料

模型从数据库中读取柜体板、门板的相关数据，将一个批次的板件打包成一块板，再由RGV依次运送到上料位（上料模块逻辑关系如图3所示）。

2.开料

开料区设备布局如图4所示，机械臂将到达上料位的板件抓取放到传送带上，按照开料区机器的调度策略将板件送到相应的开料机处（开料模块逻辑关系如图5所示）。

图4 开料区设备布局

图5 开料模块逻辑关系图

由于相邻两台开料机共享一个下料机械臂，为了避免机械臂负荷过大，本文采用A→C→E→G→B→D→F→H的优先级进行开料机调用。判断函数首先按照该顺序判断是否存在空闲开料机，若存在则按顺序选择机器开料，否则选择待加工在制品数最小的开料机进行开料。特别注意的是，由于机器加工能力的影响，薄背板将自动分配给人工产线进行加工。综上，该调度策略的流程如图6所示。

图6 开料调度流程图

经过开料机后，原本打包成一起的板会按该批次的板件信息拆开成不同数量的大板和小板。

3.封边

图7 封边模块逻辑关系图

封边共有四条线，其中智能封边线三条（模块逻辑关系如图7所示），人工封边线一条。其中封边1线和封边2线为柜体板封边线，封边3线为门板封边线，封边线的调度策略如下：

封边线1：柜体板、50mm≤宽≤250mm，250mm≤长≤2800mm

封边线2：柜体板、250mm≤宽≤1200mm，250mm≤长≤2800mm

封边线3：门板、250mm≤宽≤1200mm，250mm≤长≤2800mm

人工封边线：异形板、尺寸不符合上述封边线的板件。

既能走1线又能走2线的板件，都走1线。

基于上述规则的封边线调度流程如图8所示。

图8 封边模块逻辑关系图

4.钻孔（包括开槽）

钻孔区设备布局如图9所示，板件钻孔按照数据库中每块板的工艺信息调用设备（模块逻辑关系如图10所示），基本策略是按照设备顺序进行调度判断，即A→B→C→D→E→F→G→H，基于该规则的钻孔设备调度流程如图11所示。

图9 钻孔区设备布局图

图10 钻孔模块逻辑关系图

图11 钻孔调度流程图

5.分拣

在智能加工区内完成开料、封边、钻孔后的板件，由传送带送到分拣区。特别注意的是，门板将在分拣区前通过下料口进入齐套区，由人工完成打包工作，柜体板则正常通过分拣区。分拣区共有6台分拣机，每台分拣机有8个插槽，每个插槽对应一个客户，每个客户的所有板件都由分拣机分拣进其对应的插槽中，分拣模块逻辑关系如图12所示，板件分拣调度流程如图13所示。

图12分拣模块逻辑关系图

图13 分拣调度流程图

6.包装

当某个客户的板件全部被分拣进入对应的插槽后，需要将这些板件送到打包机械臂打包后送出。由于定制化产线打包的板件总数不总为打包批的整数倍，因此设置两条打包逻辑线进行打包。本研究以10块板为一常规批，不满10块板的批次为非常批，经过编号的常规批打包板按批次的单双数分别由常规线1和常规线2打包，非常规批的板由非常规线打包。板件打包调度流如图14所示。

图14 板件打包调度流程图

在分拣区打包好的板由传送带送到人工包装区，每一批板进入时，模型会自动生成一个包装盒，订单板和包装盒一起被送到人工工位，经由三位工人包装后，再由机器封盒（包装模块逻辑关系如图15所示）。

图15 包装模块逻辑关系图

7.存储

包装完的包装盒会在包装区内暂存，等包装盒积累到一定数量时，通过AGV将这些包装盒运送到储存车间，等待出库，存储模块逻辑关系如图16所示。

图16 存储模块逻辑关系图

四、仿真情境设计

1.揉单过程设计

揉单是将不同客户的订单杂糅成一个生产批次，以达到提高材料利用率、缩减产出周期、提高加工设备利用效率等多目标。由于门板和柜体板的加工原材料不一致，因此需要分开进行揉单处理。揉单工作分以下三步进行。

第一步，将订单板分到不同的生产批。按照材料相近的原则，将客户的订单聚类到不同的生产批次，一个生产批次内客户的订单板件总数量不得大于规定生产批大小，并拆分订单总表为各个生产批次的子表。

第二步，对子表进行聚类以确定原料板经开料后得到的订单板数据。以柜体板为例，以材料一致原则为基础，先将客户的订单板按照一块原料板能够开出五块大板+三块小板（宽和长≥250mm的为大板）的规则进行聚类，并对剩余的板件按照一块原料板不得开出超过5块大板或8块小板的原则进行聚类。

第三步，合并各生产批次。将所有子表合并为总表，得到订单信息输入表。

2.揉单批量设计

公司在长期的生产实践中已经有了一个相对稳定的揉单批量大小，为了便于对比，设计“当前揉单批量”和“揉单批量减半”两个生产情景。通过对比分析仿真结果，研究揉单批量对智能制造车间生产效率的影响。假定当前揉单批量为N，则在上述揉单工作第一步中分别设置生产批大小为N和N/2，分别处理得到两份订单信息输入表作为模型的输入，以此进行仿真分析。

五、仿真及其结果分析

将企业某一天接收到并下达的当天生产订单作为仿真的输入，共102个订单，其中总计订单板7125块，包括柜体板4510块、门板1239块、异形板及小板1376块。仿真的输入数据将预先处理成为模型可以识别的结构化数据，图17和图18分别展示了柜体板和门板的输入数据示例。

图17 柜体板输入数据示例

图18 门体板输入数据示例

“当前揉单批量”场景下的生产计划，即把102个订单作为一个生产批；通过仿真发现，总的生产加工用时为126929s。在“揉单批量减半”场景下，即每个生产批包括52个订单，共两个生产批；通过仿真发现，总的生产加工用时为115738.6s。仿真结果展示画面如图19所示。两种情形下的仿真结果如表1所示。从表中可以看出，“当前揉单批量”场景下板件的生产节拍为17.8s/块，而“揉单批量减半”场景下的生产节拍仅为16.2s/块，车间产能增加接近8.8%。从机器设备和运输资源的利用效率上来看，揉单批量缩小后得益于更高的生产连贯性，各搬运资源、开料机和封边机的效率显著提高了。其中资源利用率平均提高了2%～3%，堆垛机效率提高了约6%，加工设备的总体利用效率提高了1%～2%。此外，搬运员工的作业效率也得到了显著提高。

图19 仿真结果示例(“当前揉单批量”场景)

表1资源利用效率仿真结果对比

六、结论

随着家具生产智能制造系统的全面建设，企业需要重新评估原有生产模式下的生产批量的合理性，并科学合理的制定智能制造模式下的生产批量。本文基于家具产品个性化定制生产的基本特征，以家具生产智能制造车间为例，基于Anylogic平台构建了不同揉单批量情景下的仿真模型，对比分析了不同揉单批量下的资源利用率。该仿真分析方法可以帮助企业优化生产批量，充分挖据智能制造系统的产能潜力，提高智能设施和智能设备资源效率。本文尚未考虑揉单批量中订单结构的变化对产能和生产效率的影响，未来可以考虑根据订单中不同类型板料的构成比例设计仿真情景，尝试采用不同的揉单规则构建仿真情景，并从成本-效益视角对家具定制智能制造系统进行优化分析，为家具产品智能制造系统的优化提供参考。