Flexsim软件(共6篇)
Flexsim软件 篇1
1 Flexsim软件的基本概念
Flexsim是美国Flesxim公司开发的,新一代的模拟软件,是符合物流过程仿真的软件,是工程师、管理者和决策人提出的关于操作、流程、动态系统的方案进行试验、评估、视觉化的工具。是一种用于开发、建模、仿真、实现和监控动态流动进程与系统的目标导向软件环境。Flexsim能应用于建模、仿真以及实现业务流程可视化[1][2]。
软件中提供了实体和实体间的连接方式。可以十分形象的描述生产过程,一目了然的发现系统的问题所在。通过修改系统参数实现系统优化的目的。
2 产品到达分布情况分析
在开始仿真之前,首先需要确定产品到达时间的概率分布情况。为了确定某军工厂产品到达时间的概率分布,抽样调查记录了1000件产品的到达时间(s),每段时间到达产品数量的概率分布情况如表1所示。
根据表1中统计的数据,画出产品到达数量随时间变化的曲线图,如图1所示,图中横轴表示产品到达的间隔时间,竖轴表示产品的到达数量。
通过分析图1,可以确定产品到达数量随时间变化的曲线服从均值为85、标准差为5的正态分布。产品到达的概率分布是在Flexsim仿真软件中参数设置的依据。
3 应用Flexsim对加工车间的仿真与分析
3.1 建立生产线仿真模型
加工车间的仿真,对象是YB3470圆形连接器通用件的YB3470插座壳体;通过某军工厂的实际调查得到该零件的加工时间与机器类型如任务参数表2。
按照某军工厂车间的布置情况建立仿真模型,根据生产情况设定各个模型的参数。首先在Flexsim软件环境中放入所需的模型,包括发生器、处理器、输送机、运输机、操作员、缓存区、吸收器、机械手。根据产品到达服从的概率分布,设置Flexsim中发生器的参数,设置为:使用正态分布,均值为85、标准差为5,使用随即数流为1。端口号选择第一个打开端口。发生器设置好以后,根据加工车间的任务参数表2中的数据设置其它的参数。缓存区的参数设置主要有:最大容量和堆放方式,设置最大容量为1000件,说明此缓存区最多可以容纳1000件的零件或产品。运输机的参数设置包括:最大速度、装载时间、卸载时间等,操作员的参数设置包括:速度、装载卸载时间、排队策略等,处理器的参数设置包括:加工时间、最大容量、产品送往端口、是否使用操作员等。最大容量表示处理器每次能加工的工件的个数。参数设置以后,根据每台机器之间的关系选择每台机器的连接方式。
在FLexsim中每个设备对象都封装了对象运行状态统计表,即为FLexsim系统提供的某设备状态统计分布。因此,在某军用品生产物流系统仿真的过程中,利用系统功能自动采集如空闲时间、处理时间、装载时间、卸载时间、行走时间、堵塞时间、输送时间、等待时间等参数。设定仿真时间为69000s(19.2h)。图2为加工车间仿真的透视图。图中显示出了系统中各个成员的状态。模型运行69000s(19.2h)时停止运行,统计各个设备的运行情况。Flexsim中各个模型的统计数据通过状态百分率饼图表示出来。为了分析方便,每种设备只显示出一个状态百分饼图,其余部分的状态分析如同处理器的状态分析。
3.2 处理器的状态分析
图3为处理器1的状态百分率饼图,图中显示出了处理器1的空闲时间、处理时间、堵塞时间、等待时间。其余处理器的状态百分率饼图中相应的数据记录为表3。其中各个处理器分别代表不同的机器,分别为:处理器1 (车加工)、处理器2 (铣加工)、处理器3 (钳加工)、处理器4 (铣加工)、处理器5 (车加工)、处理器6(钳加工)、处理器7(钳加工)、处理器8(铣加工)、处理器9(车加工)、处理器10(喷砂去毛刺)、处理器11(热处理)、处理器12 (翻铆)、处理器13 (电切)。通过分析处理器状态百分率饼图中的各个时间参数,可以得到各台机器的利用情况,根据这些利用情况可以检查物料是否畅通,引起物料停滞的原因。根据这些原因提出优化方案
分析表3可以得到以下结论:有些处理器的空闲时间过长,空闲时间达到总仿真时间的80%多,而有的处理器产生了堵塞,使得某些物料在该处停留时间过长。由于物料的存储不增加产品的附加值,所以影响了整个系统的生产效率。产生堵塞的原因是由于堵塞机器的下游设备加工时间长或者生产效率低造成的。所以可以通过在堵塞机器与下游设备之间增加缓存区。缓存区代表半成品件中转配送中心,增加现有中转配送中心的容量或者增建成品件中转配送中心来消除瓶颈。或者提高下游设备的生产率来解决此问题。使各台机器生产顺畅。
4 总结
本文根据加工车间的产品到达情况绘出了产品到达数量随时间变化的曲线图,从图中可以得到产品数量到达时间呈正态分布。通过实际调研得到加工车间的任务参数。根据生产车间的实际情况应用Flexsim软件进行仿真。通过观察仿真的状态百分率饼图,发现系统的问题,提出了改进的方案。
摘要:应用Flexsim仿真的方法,对生产加工车间进行分析与研究。在调研某加工车间的生产情况后,分析了生产加工现存的问题,应用Flexsim软件对生产加工车间进行仿真,分析仿真结果,提出了优化方案。
关键词:加工,仿真,Flexsim
参考文献
【1】张卫德,严洪森,徐成.基于Flexsim的生产线仿真和应用[J].工业控制计算机,2005(9):50-51.
【2】肖锋.基于Flexsim集装箱码头仿真平台关键技术研究[D].武汉:武汉理工大学,2006.
【3】李春杰.基于Petri网与Flexsim的生产物流系统建模与仿真[D].绵阳:西南科技大学,2007.
Flexsim软件 篇2
1 Flexsim仿真软件
Flexsim是一个在图形建模环境中集成了C++IDE和编译器的仿真软件。在这个软件环境,C++能够直接用来定义模型,这样,就不再需要传统的动态链接库和用户定义变量的复杂链接。Flexsim能应用于建模、仿真以及实现业务流程可视化。可以形成直观立体的三维仿真动画,提供生产系统的生产量,确定“瓶颈”位置,预测资源利用率。还可以被用来支持投资决定,校验物流系统设计的合理性,通过对不同的物流策略进行仿真实验来找出最优解决方案。仿真运行结束后可根据统计数据生成仿真报告,显示各个物流设备的利用串、空闲率、阻塞率等数据。可根据仿真报告提供的数据对物流系统的优缺点进行判断,做出科学决策。
Flexsim可以从以下几个方面对整个业务流程进行仿真分析:
(1)评估车间生产能力
(2)生产线平衡
(3)处理瓶颈
(4)处理库存和在制品问题
(5)测试新的生产作业计划
1.1 仿真模型的建立
Flexsim建模的三个步骤:
(1)利用基本对象进行总体布局
(2)完成对象间的端口连接
(3)编辑对象的外观和属性
Flexsim是一种离散事件仿真软件。以事件进行驱动,通过函数实现功能,用属性和变量来进行控制和存储数据。Flexsim应用深层开发对象,这些对象代表着一定的活动和排序过程。要想利用模板里的某个对象,只需要用鼠标把该对象从库里拖出来放在模型视窗即可。对象可以创建、删除,而且可以彼此嵌套移动,它们都有自己的功能或继承来自其他对象的功能。
在Flexsim逻辑和资料是输入每一个对象中,而不是在产品中。例如作业的资料是在于制造的过程,不是经过的产品中。在建立模拟作业时,用户只须要把对象拖到所要的位置,然后放下。用户接下来把对象连接起来。最后把逻辑和资料输入对象,便完成整个建立的过程。用户也可以用C++建立自己的逻辑,并输入对象中。
Flexsim中的对象参数可以表示几乎所有存在的实物对象,如像机器、操作员、传送带、叉车、仓库、交通灯、储罐、箱子、货盘、集装箱等等都可以用Flexsim中的模型表示。这些对象的参数可以把任何制造业、物料处理和业务流程的快速、轻易、高效建模的主要特征描述出来。
将对象布置设计完成后,利用对象中的方法定义模型中各对象所需要完成的作业,然后通过对对象的连接定义模型的流程,连接完成后,即可仿真运行。
1.2 仿真运行
Flexsim中集成有仿真引擎,该引擎可同时运行仿真和模型视窗(可视化)。根据物流系统的需求流量,统计出物料出现的时间分布规律,把这个规律输入系统,即可运行仿真引擎进行仿真。可以自动运行并把结果存在报告、图表中。这样可以非常方便地利用丰富的预定义和自定义的行为指示器,像用处、生产量、研制周期、费用等来分析每一个情节。而且也很容易将结果导入到别的应用程序像Microsoft Word和Excel等,利用ODBC(开放式数据库连接)和DDEC(动态数据交换连接)可以直接输入仿真数据。同时在仿真运行时,利用该引擎和flexscript语言可以改变模型的部分属性。
仿真运行时间可以相据实际物流系统的生产班次,也可按照最大物流量进行模拟。
1.3 仿真结果分析
根据流程运行结果,进行分析,系统是否存在“瓶颈”,流程是否畅通,物流量能否满足需求。如果系统运行后,结果有不理想之处,要根据相应的原因,调整方案或者改变参数,直至满足物流系统的生产需求。生成三维动画输出结果及仿真报告提交给自动化物流系统的管理者和设计者,进一步优化和完善。
2 采用Flexsim进行物流系统仿真
在物流教学过程中,经常需要对物流系统进行分析,找出存在的问题并进行改进。采用Flexsim仿真软件进行物流系统仿真,是一种比较有效的解决办法。下面以一条生产线物流系统进行仿真为例来进行说明。
该生产线同时生产三种产品,然后被送到检测车间的缓存区。检测车间有三台检测系统分别对这三种产品进行检测后,通过各自的传送带将产品运输出去。产品到达检测车间的时间服从均值为20,方差为2的正态分布。到达检测车间的产品类别(1,2,3)服从均匀分布。缓存区容量为10件产品。3种产品检测完毕后分别放入对应的三个货架中,从检测线到货架通过叉车进行存放。
对该生产线物流系统进行仿真步骤如下:
(1)建模
首先从对象库中拖放所需的对象到建模视图中,按设计场地进行布置设计。将对象布置设计完成后,利用对象中的方法定义模型中各对象所需要完成的业,然后通过对对象的连接定义模型的流程。连接完成后的三维视图如下。
(2)仿真及结果分析
编译及运行该模型,通过5 075个时间单位的仿真得到三维仿真结果如上图,导入到Excel的仿真结果如下:
从三维仿真结果图我们可明显看出,从生产线下来的产品堆积在缓存区(queue66)。这说明缓存区绝大部分时间处于满负荷状态,即从生产线下来的产品来不及送到货架上,因此该物流系统的主要瓶颈在将产品从生产线运送到货架的环节上,即叉车(Transporter158)的搬运能力有限,导致货物堆积在缓存区。从Excel的仿真结果分析中也可得出类似的结论:堆积在缓存区(queue66)产品,其总的等待运输时间为4 784个时间单位,平均堆积产品数量为8.7个,这也说明叉车(Transporter158)的搬运能力有限,导致货物堆积在缓存区。
(3)物流系统改进
为了解决这一瓶颈,考虑增加一台叉车(Transporter70),提高从生产线下来的产品送到货架上的搬运能力。增加一台叉车后的仿真结果如下:
经过约5 000个时间单位的仿真,从仿真结果分析中看到:堆积在缓存区(queue66)产品,其总的等待运输时间为2 155个时间单位,平均堆积产品数量为0.5个,这说明缓存区绝大部分时间处于正常工作状态,从生产线下来的产品基本上能及时送到货架上,解决了该生产线物流系统的瓶颈问题。
摘要:简述了三维仿真软件Flexsim的特点、功能以及利用该软件进行物流系统仿真研究的基本步骤,通过实例说明了在物流教学过程中如何利用仿真结果对物流系统进行分析,找出存在的问题并进行改进。
关键词:物流教学,仿真,Flexsim
参考文献
[1]胡峰,孙国基,等.动态系统计算机仿真技术综述——计算机仿真建模[J].计算机仿真,2000,17(1):l-7,l1.
Flexsim软件 篇3
关键词:制造单元,仿真,FLEXSIM
制造系统设备布局问题是一个非常关键而重要的问题。布局结果的好坏直接影响整个系统的人流、物流和信息流的合理流向以及生产能力和生产安全。有资料表明:在制造业中, 物料搬运费用约占生产总费用的20%~50%左右, 良好的布置设计可以降低成本的10%~30%左右[1]。从原材料进厂到产品出厂, 物料真正处于加工、检验的时间只占生产周期的5%~10%, 而90%~95%的时间都处于搬运、等待、工序周转中。从安全角度分析, 在所有的生产事故中有40%左右发生在物料搬运过程中。对于多品种中等批量机械制造车间经常布局成制造单元。制造单元是实现精益生产、准时制生产和全面质量管理的基本思想。可使单元间的移动最小化, 单元内部能同时处理的零部件总量最大化[2], Wemmerlov和Johnson总结了制造单元的优点[3]。在已知工件类型、加工要求和可用资源的前提下, 制造单元包括以下三个步骤:①制造单元构建;②制造单元内设备布局;③制造单元间布局。本文作者已经利用遗传算法构建了制造单元, 本文主要利用FLEXSIM软件对制造单元进行仿真研究。
一、FLEXSIM软件简介
Flexsim是一款基于真实对象的仿真软件, 该软件可以帮助用户模拟物流过程, 建立仿真模型, 从而高效率低成本地寻求优化生产量和降低运行费用的途径。Flexsim提供给用户一个强大的平台, 可以在三维环境下通过拖拉对象进行形象化、建模和仿真流程。利用软件的统计功能可以对流程性能、瓶颈和生产能力进行深入的统计分析, 主要应用于制造业、物流业和服务业。
Flexsim是基于Open Gl技术开发的, 三维效果非常好, 是迄今为止世界上惟一一个在图形建模环境中集成了C++IDE和编译器的仿真软件。Flexsim是一个面向对象的仿真建模工具, 在这个软件环境, C++不但能够直接用来定义模型, 而且不会在编译中出现任何问题。这样, 就不再需要传统的动态链接库和用户定义变量的复杂链接。Flexsim有很广阔的应用范围, 还能应用在更高层次的仿真工程上。Flexsim能应用于建模、仿真以及实现业务流程可视化。
二、实例研究
1. 公司背景
A公司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, 14类机器生产11种产品。近年来, 随着市场需求增加, 公司调整了其产品的生产方式, 由多品种小批量改为多品种批量生产。原来的机群式布局已经不能满足生产需求, 根据企业实际情况应用制造单元进行重新布局, 完成批量生产的转型, 本文作者已经利用遗传算法对制造单元进行划分, 见表1。
2. 建立生产系统仿真模型
系统模型是对系统的一种模型化描述。仿真人员通过系统模型了解仿真对象, 是理解性或认识性的模型。模型实体设计如下表2所示。
仿真模型是在系统模型的基础上, 进一步构造可供计算机运行的模型, 也有人称建立仿真模型为二次建模。仿真模型与系统模型相同的是, 针对同一个系统, 仿真模型所表达的系统特征与系统模型应该是一致的。所不同的是, 仿真模型是将系统模型规范化和数字化的过程[4]。系统模型的建立只是仿真过程的第一步, 在FLEXSIM仿真软件中建立生产系统的仿真模型。
模型必须包括现实系统中的主要因素, 为兼顾到现实性和易处理性还要对模型进行简化, 模型假设如下:
(1) 每个工序所需的工人数量充足, 不会出现因无工人操作而导致的生产停顿;
(2) 忽略工序间的零部件搬运时间, 认为从上一道工序到下一到工序是顺序进行的, 如不需等待则直接进入。根据表3流程和逻辑关系建立仿真模型如图1, 用不同的颜色来显示不同类型的机床。
本文选定研究时段为15天, 通过15天的连续运行对产量进行统计观察, 每天工作8小时, 仿真时间为15*8*60=7200分钟, 故把系统预热时间设定为200分钟, 仿真结束时间为7400分钟。
3. 模型运行与分析
模型建立、赋予参数后, 就可以进行编译, 编译通过后就可以运行了, 本文中模型运行后到达仿真结束时间后的三维立体图见图2。
从仿真结果的三维立体图可以直观观察到, 在暂存区Queue15、Queue22和Queue33中有许多等待加工的零件。具体数据获得通过选择Stats中Standard Reports输出关于Queue的Excel表, 主要包括的参数有输入、输出、最小和最大容量, 如表4暂存区状态表。
从表4中可以看出Queue15、Queue22和Queue33等待加工零件最大容量是538, 491和139件, 系统的Source输出的总数与到达S i n k的数量是不一致的, 说明流程不顺畅系统中还存在一定的瓶颈。通过选择S t a t s中Standard Reports输出设备状态表见表5。
从表中可以看出在仿真结束时间7400.492时, 系统的三个设备M12、M72和M5的加工时间为100%, “瓶颈”就是系统中相对繁忙的元素[5], 我们可以确定模型中的瓶颈是M12、M72和M5。
4. 模型优化
消除瓶颈的方法有很多, 企业的实际情况是为充分利用现有的设备而不增加设备投资, 故优化方案定为在瓶颈点处增加原有的同种设备。经过几次增加瓶颈设备运行后, 通过观察统计数据最后确定增加设备的方案确定如下:①在单元一中, 将设备M12增加3台;将设备M13增加1台;②在单元二中, 将设备M7增加2台;将设备M6增加1台;将设备M8增加1台;将设备M11增加1台;将设备M14增加1台;③在单元三中, 将设备M5增加1台。优化后仿真模型如图4。
我们以3 0天为观察时间, 仿真时间为30*8*60=14400, 预热时间为200, 仿真结束时间14600。选择Stats中Standard Reports输出关于设备的Excel表, 主要包括的参数是设备的空闲和加工时间的比率如表6, 从表中可以看出, 设备利用率大部分在70%以上, 只有部分设备如M3、M4、M10利用率较低, 原因是经过该设备的零件加工总时间较少, 且该道工序不能再进行优化, 这3台设备必须保留。M121和M131利用率超过90%, 容易形成新的瓶颈, 解决的办法是可以利用空闲时间较长的M111。
本文研究某科工集团在一年内的生产产量和设备利用情况, 没有指定的仿真结束事件, 属于稳态仿真, 即不受起始状态影响的系统特性。对系统建立仿真模型后, 由随机数发生器产生的随机变量驱动仿真模型运行, 所以一次仿真的结果是产生了系统的一次随机样本, 对系统的描述并不精确, 应该用若干次重复运行的仿真结果来估计。为使得到的数据精确, 取运行5次后的数据见表7。
通过观察上表数据可以看到11种零件在30*8*60分钟内的产量在333到362之间。按现行法律规定扣除节假日后工作的天数为250天, 企业现行工作制度每天8小时一班制计算, 一年内的工作时间为250*8*60分钟, 预计年生产能力在2775到3016之间, 生产能力平均提高60%, 达到了批量生产的要求。
三、结束语
应用先进的Flexsim仿真软件建立仿真模型, 通过对仿真结果的分析, 找出了制约生产能力的瓶颈因素, 对模型进行优化后, 使得生产能力有了提高达到了批量生产的要求, 设备数量使用减少, 得到很好的结果。
参考文献
[1]Marcello Braglia, Simone Zanon, Lucio Zavanella.Layout Design Indynamic Environments:Strategies and Quantitative Indices[J].INT.J.PROD.RES, 2003, 41 (5) :995-1016
[2]Moon, C.and C.K.Kim, and M.Gen.Genetic Algorithm for Maximizing the Parts Flow within Cells in Manufacturing Cell Design[J].Computers and Industria Engineering, 1999, 2:1730-1733
[3]Wemmerlov, U.andD.J.Johnson.Cellular Manufacturing at46User Plants:Implementation Experiences and Performance im Provements[J].Production Research, 1997, (35) :29-49
[4]常鹏.基于Flexsim的散货码头物流系统仿真[J].中国水运, 2007, 5 (4) :156-157
Flexsim软件 篇4
通过Flexsim仿真的方法优化生产物流系统, 可以有效提高生产物流系统各项指标。[1]软件相结合的方法可以减少车间内物流路线交叉迂回, 缩短物料的搬运距离, 提高设备的利用率。[2]Flexsim仿真软件可以有效发现装配线的瓶颈, 通过对改进方案的仿真可以获取方案啊的可行性, 降低因为盲目改善所造成的损失。本文通过Flexsim仿真研究生产线中考虑考虑设备故障的生产线平衡问题。
1 问题描述
构建多设备Flexsim模型, 并设置参数, 如图1和表1所示。
运行3000s之后, 共加工107个, 在制品199个。加工效率较低。
2 一次优化
对设备进行重新布局, 并改变表1中部分参数, 如图2和表2所示。
运行一次优化后共加工217个, 在制品88个。加工效率明显上升, 但仍存在进步空间, 其中可以看出工人2的输出与存储器2的数量一致, 增加工人2的队友可以提高效率。
3 二次优化
对设备进行重新布局, 并改变表1和表2中的部分参数, 如图3和表3所示。
运行二次优化后共加工233个, 在制品73个, 加工效率已经比较高了。
4 结论
在生产线平衡中, 需要考虑设备维护的问题, 设备都会发生故障, 在考虑该因素的条件下如何科学有效的进行生产线平衡, 通过Flexsim软件仿真可以有效的构建模型, 直观的分析设备的状态以及产线的瓶颈。本文通过建立Flexsim仿真模型进行说明, 通过两次优化, 生产线的处理能力明显得到提高, 效率由34.97提高到76.39, 提高幅度较大, 验证了Flexsim仿真的有效性。
参考文献
[1]石宇强, 肖素梅, 欧达宇.基于Flexsim仿真的生产物流系统分析[J].制造技术与机床, 2008, 06:137-143.
Flexsim软件 篇5
关键词:生产物流,Flexsim,仿真优化
0引言
生产物流通常是指:当原材料或外部加工件等投入生产之后,通过下料、发料、输送到各个加工工位和存储处,作为在制品,从某一个生产单元流入另外一个生产单元,根据规定的生产工艺来加工并储存,使用特定的运输工具从某一个生产点加工后又流转到另一个生产点,可以看作不间断连续的生产物料的流转过程。生产物流系统是企业物流系统的子系统,同时也是制造系统的重要组成部分。生产物流系统的优化不但可以提高企业生产中物流的顺畅程度,提高生产效率,还可以降低物料搬运成本,进而提高企业的成本H、质量Q、交货期G等各项系统性能指标。
本文主要通过建立评价模型,研究S公司生产物流优化问题。通过深入研究该公司的生产物流现状,在定性分析的基础上全面搜集数据,使用Flexsim软件进行仿真模拟。通过构建仿真模型,定量研究该生产物流系统,寻找优化方案。本文在理论上可以探索仿真方法在生产物流中的应用基本方法;在生产实际中为生产实践如何规划、优化该厂物流系统进行有益探索,这对许多制造企业都具有借鉴意义。
1 S公司生产物流现状及分析
S公司是一家生产制造企业,采用看板拉动流水线方式。原材料入库后分成两种方式,一种是大宗物料,体积较大,一般以木托盘或铁托盘形式入库;另一种是小宗物料,体积较小,一般以箱为单位成托入库。大宗物料存放于原材料仓库(Warehouse),小宗物料成托进入原材料仓库(Warehouse),然后由原材料仓库叉车工成箱搬运至邻近领货仓位(Picking Bin)。
生产线上料员根据生产线看板上料,生产线上料员有两种,一种是负责大宗物料上料,使用GLT叉车从原材料仓库(Warehouse)取料运至生产线。一种是小宗物料的上料员,使用KLT叉车从邻近领货仓位(Picking Bin)取料运至生产线。生产线产出的成托完成品由GLT叉车工搬运至打包区,打包完成后由成品仓库叉车工搬运至成品仓库等待发货。
生产过程如图1所示,叉车运输物料流程如图2。
在这个生产和物流过程中存在的主要问题是:
①该车间的生产和仓库布置是建厂初期设置的,近年来随着投产项目的增多,生产车间的布局变得零散,上料员工作负荷变重。
②大宗物料和小宗物料分开存储,虽然便于分别管理,但是对于车间的物料运输却不方便。
③叉车的操作程序死板繁琐,不够精益。
2 S公司生产物流Flexsim建模的构建
2.1模型的假设与构建
本文主要研究S公司的M产品的生产物流,该产品有两条生产线,型号分别是M-1和M-2。M-1的生产节拍是0.4min,M-2的生产节拍是0.5min。配有一个大宗物料上料员、一个小宗上料员。M产品的生产流程比较简单,工艺流程为:OP1,内部预组装;OP2,外部预组装;OP3,成品组装;OP4,终检及包装。
对于复杂生产物流建模无法完全展现实际情况,因此本模型有如下合理化假设:
①处理器(Processor)模拟复杂的操作,时间参数按照实际操作时间设置。
②仓库的原材料由生成器生成,模拟原材料入库步骤。
③原材料都是成箱或者托盘搬运,而生产线上是对单个零件的加工,因此假设实体是成箱或成托盘的单位,对运输至生产线的原材料进行分解步骤,以实现对单个零件的加工。
④由于本文主要研究车间的生产物流,次品的处理步骤复杂且不会影响生产物流,因此假设生产过程中不良率为零。
⑤本生产线主要有人工操作为主,因此假设工装不会发生故障,人力资源总能满足生产要求,工装的准备时间为零。
⑥员工中间会有休息时间,鉴于生产线不存在预热时间,以及便于仿真模拟,这里假设车间实行10小时不间断工作制。
按照车间的布局、生产流程以及合理性假设建立仿真模型如图3。
2.2模型主要实体的参数设置
该模型不仅模拟了生产物流的运输状态还尽量对生产线的零部件组装进行模拟,因此,模型比较复杂,表1列出了模型中的实体元素以及其功能。
①生成器(Source)参数设置。该模型包含两个生成器,Box Source是产生箱子的生成器,Flow Item Class属性选为Box。Pallet Source是产生托盘的生成器,Flow Item Class属性选为Pallet。
②暂存区(Queue)参数设置。该模型中暂存区数量很多,原材料仓库暂存区容量设置为6。生产线暂存区容量设置为看板数量2。仓库暂存托盘容量设置为6。仓库回收托盘容量设置为10。生产线暂存托盘容量设置为3。生产线暂存完成品托盘容量设置为1。成品仓库暂存成品托盘容量设置为10。
③分解器(Separator)参数设置。本模型中分解器主要是模拟成箱或者成托盘物料的分解。因此分解器是根据每箱包装数量设置参数。
④合成器(Combiner)参数设置。合成器是模拟零部件组装的实体,参数设置根据每一站的原材料组装数量决定。
⑤叉车(Track)参数设置。叉车的参数设置主要是指叉车移动速度、最大容量、装载时间、卸载时间等。KLT叉车移动速度设置为0.8m/s,最大容量设置为10,装载时间设置为65s,卸载时间设置为55s。GLT叉车移动速度设置为0.6m/s,最大容量设置为1,装载时间设置为60s,卸载时间设置为80s。
3仿真输出分析
企业为10小时工作制,是典型的终止形仿真,因此要确定终止型仿真模拟的系统初始状态,以及仿真运行终止事件。
3.1确定仿真初始状态
终止型仿真的系统初始状态对系统性能有重要影响,因此,仿真运行时应使初始状态尽可能接近实际情况。本文中生产物流的仿真模型初始状态即为上个班组的结束状态,该模型用另外两个生成器模拟初始状态。设置物料为在零时刻到达,并随机设置26种物料的到达数量。
3.2确定仿真终止状态
本生产物流仿真模型的自然终止时间是一个班组的实际工作时间,因此仿真运行的固定长度就是10小时。在实验设计器里设置运行时间为36000s。
3.3运行仿真模型并分析输出结果
运行仿真模型后输出的叉车状态饼形图如图4所示。叉车状态输出分析如表2所示。工作站输出分析如表3所示。
图中可以看出,GLT叉车和KLT叉车的工作负荷分别达到了85.11%和90.61%。并且看出KLT叉车的空载运行时间比较长。结合现场的生产物流实际情况以及模型运行情况,分析总结造成目前车间现状的原因:
①仓库布局不合理。由于公司建厂比较早,车间布局受限于前期项目的制约。从模型中可以明显看出,叉车从仓库到生产线的运输路线较长,这是造成叉车空载运输时间较长的主要原因。
②路线布置不合理。模型中可以看出叉车路线错综复杂,不便于叉车司机工作。
③叉车工作业任务复杂。应尽量简化叉车工的操作,保证物料的及时供应。
④存在瓶颈作业。由表3可以看出,ST04和ST08存在等待时间,因此ST03和ST07为瓶颈作业。
4模型优化
4.1布局优化
从减少运输路径出发,对车间仓库以及生产线进行了布局的优化,本模型优化结果如图5所示。模型中明显可以看出,优化后的运输距离大大缩短。
4.2路径优化
避免出现叉车路径混乱,不便于管理,对本模型的路径进行了优化。优化后GLT叉车和KLT叉车分通道运输,避免了叉车交会以及带来的不安全因素。
4.3模型参数优化
由分析得到ST03和ST07为瓶颈作业,因此对现场的装配进行分析后,通过平衡生产线把ST03和ST07的作业适当分配给其他工位,解决瓶颈问题。修改这两个工位的操作时间到平衡时间。
车间KLT叉车的最大容量为10,导致叉车工频繁的往来生产线和仓库,大部分时间浪费在运输途中。对叉车进行容量扩大,会减少叉车工频繁的往来,提高运输效率。因此将KLT的最大容量设置为15。
4.4运行优化模型
将仿真时间依然设置为36000s。运行优化仿真后的模型,输出运行优化仿真模型结果如图6。优化模型叉车输出分析见表4。优化模型的工作站输出分析见表5。
分析输出表可以看出,优化后GLT和KLT叉车的工作负荷明显降低,GLT的工作负荷从85.11%降低到62.6%,KLT的工作负荷由90.61%降低到70.87%。对车间布局优化后,缩短了运输时间。GLT的空载运输时间占比由11.11%降低到8.42%,负载运输时间由23.53%降低到17.86%。KLT的空载运输时间占比由18.12%降低到15.22%,负载运输时间由20.63%降低到16.07%。并且,对线平衡进行优化后,从表4看出没有明显的瓶颈工位存在,加工过程更加顺畅。
5结论与展望
本文通过对车间生产物流的研究,发现存在的问题。通过Flexsim进行建模模拟,定性与定量分析后,更加直观地发现生产物流存在的问题。分析问题找出原因后,从布局、路径、线平衡等方面进一步对模型进行优化。优化后的模型有很大的改善,并对生产物流的优化起到借鉴作用。
参考文献
[1]张颖利,邵明习.企业生产物流系统的建模与仿真[J].物流技术,2005(12).
[2]顾启泰编著.离散事件系统建模与仿真[M].清华大学出版社,1999.
[3]张晓萍,等编著.现代生产物流及仿真[M].清华大学出版社,1998.
[4]William,B.Flexsim Simulation Environment[J].Information and Soft-ware Technology,2005.
[5]石宇强.基于达宝易与Flexsim的生产线优化研究[J].机械设计与制造,2011(02).
Flexsim软件 篇6
1 农产品物流运作
由于农产品物流业务的复杂性、多环节,在时间和空间上分离,在实际生产和运行过程中,农产品物流过程往往无法由一个企业独立承担,这就产生了各式各样的多企业合作模式。而动态联盟就是一种较为适合我国当前国情的农产品物流组织模式,由具有不同优势的企业围绕着某一目标任务动态组成来共同完成。在农产品物流的动态联盟作业过程中,企业通常会分析出在本次物流活动中可得到的预期效益,并根据分析结果决定是否要加入本次任务;各个企业之间通过一定的信息手段实现实时通信。
1.1 农产品物流动态联盟。
农产品物流动态联盟是由具有核心资源能力的核心层企业和辅助性的外扩层企业组成。核心层中的整合企业具有完成此次目标任务的主要核心资源,核心层中的各企业组合起来具备完成此次目标任务的全部核心资源,再结合外围辅助性企业来全面完整地完成目标需求。农产品物流动态联盟的构建模型如图1所示[1,2]。由于各个参与的企业都具有独立的决策、判断、分析和作业能力,因此本文认为农产品物流动态联盟某个程度上具有多智能体的特征,而各个参与企业以及其中部分独立功能都可以看着是一个Agent。其中,整合企业Agent为农产品物流动态联盟中的核心企业,协作企业Agenti i=2~n为农产品物流动态联盟中核心层的合作伙伴、协作企业Agentjj=a~z为农产品物流动态联盟中外扩层的合作伙伴。整合企业Agent借助KQML通信语言,通过通信接口把目标任务的相关信息传递给通信服务器,各协作企业的Agent通信接口也和通信服务器相连接,通信服务器相当于动态联盟的信息集成中心和中转站,各类信息须通过此平台进行交互。
1.2 农产品物流业务流程。
农产品物流动态联盟的物流业务流程如图2所示。
(1)仓储。农产品产地仓储中心、农产品加工企业仓储中心、产成品仓储中心等仓储中心中仓库的种类有常温储存、冷藏储存和冷冻储存三种类型,每天每吨的储存费用依次增高,货损率却是依次降低的。整合企业要根据不同任务中的农产品对象属性需求,通过Agent接口和产地仓储中心通信协商,以选择合理的仓库类型满足最大化利益。
(2)运输。农产品从产地运到加工企业的过程中,运输企业发挥了重要的作用,如果运输过程不合理,运输过程中的货损率就会大大提高,从而加大整个虚拟企业的物流成本。从全局出发考虑运输过程中的各种问题,根据农产品种类、数量选择合适的车辆类型和载重,运输过程中的加固、防潮措施等,还应根据Agent智能分析软件选出最合理的运输路线,缩短农产品在运输途中的时间,降低运输途中的货损率。
(3)装卸搬运。尽量减少装卸搬运次数以减少货损。
(4)加工。农产品在生产加工过程中所需要的除农产品之外的其他原材料需生产加工企业通过Agent对原材料的供应商进行对比、筛选,选出产品质量好、信誉好的供应商。在加工过程中保证产品质量合格的情况下,提高生产效率、缩减生产成本。
(5)包装。在不影响农产品产成品商品包装美观性的前提下,尽量使农产品轻便、简洁化。
2 仿真软件Flexsim的应用
物流仿真技术是运用计算机技术、网络技术和数学方法,采用虚拟现实技术对物流过程进行实际模仿的一项应用技术。物流仿真技术最大的优点是不需要实际设备的安装,不需要实际实施相应的方案,即可验证如下目标:增加新设备后给公司或企业带来的效应;改变原有布置方案后的效果;设计新的生产线的好坏;比较各种设计方案的优劣等,物流仿真对降低整个物流投资成本,是不可或缺的[4]。
目前,市场上使用最多的仿真软件主要有Arena、Promodel、Automod、Extend、Taylor、Flexsim、Em-plant等。而Flexsim是一套系统仿真模型设计、制作与分析工具软件。它集计算机三维图像处理技术、仿真技术、人工智能技术、数据处理技术为一体,专门面向制造、物流等领域。其面对对象的建模方式使得建模过程更为快捷,只需通过图形的拖动和必要的附加程序就可以快速地建立起系统的模型,并可以用三维动画方式表现出来,然后可对模型进行各种系统分析和工程验证,最终获得优化设计或改造方案。使用Flexsim可以达到多种效果:提高资源(设备资源、人力资源、资金资源)的利用率;减少等待时间和排队长度;有效分配资源;消除缺货问题;把故障的负面影响减至最低;研究可替换的投资概念[4];决定零件经过的时间;建立最优批量和工件排序;解决物流发送问题;研究设备预置时间和改换工具的影响;在系统全部行为和相关作业中训练操作人员;管理日常运作决策;从历史运行中得到经验和教训等。
3 基于Flexsim的农产品物流仿真
本论文抽象出一个简单的农产品物流动态联盟模型,并用Flexsim对该模型进行仿真。并以生产加工香蕉片为例用Flexsim软件进行仿真。某具备生产加工香蕉片的加工企业通过市场调研发现近一段时期内消费者对健康绿色、便捷的食品与日俱增,香蕉片作为这一典型食品,受到广大消费者的喜爱。此企业具有生产加工香蕉片的核心生产资源及能力,故需在短时期内建立起原材料市场、运输企业、生产加工包装企业、仓储企业及配送中心等动态联盟来共同完成这一物流过程。
该农产品物流动态联盟由5个企业构成,生产加工香蕉片的企业作为此动态联盟的核心企业,原材料仓储中心、产成品仓储中心及配送中心、两个运输企业以核心企业为中心开展业务,寻求利益最大化。各个企业通过Agent接口分析决策出合理的仓库类型,运输车辆种类、数量、运输路线等。在本案例中Flexsim各个实体的实际意义如表1所示,其仿真三维运作情况如图3所示。
仓储中心的仓库类型一般有常温型、冷藏型和冷冻型三种,不同类型的仓库容量不同、存储费用不同、产生的货损也不同;运输企业的车辆有不同的类型、车辆吨位、货损及运输路线;流通加工企业中加工机械的类型等都影响着物流过程的效率及成本。在本案例中香蕉属于易腐易烂的果蔬类,仓储中心应选择冷藏型仓库,其仓储费用虽较高,但其货损较低,香蕉从原材料仓储中心运输到生产企业的过程中对运输车辆的要求较高,运输车辆需具有冷藏设施;为尽量缩短香蕉的运输时间,产地运输企业还需对运输路线进行合理的选择,以减少运输途中的货损率和运输成本。
香蕉从原材料产地运送到生产企业后要根据其品种及大小分成不同的等级。通过自动分拣系统分成三个等级,并分别经过两个加工处理环节:切割烘焙及加料,形成产成品,然后通过合成器对产成品进行打包包装运往产成品仓储中心及配送中心,由销地运输企业派送车辆送往各个分销地。在此运行过程中,通过各个企业的Agent接口实现实时的通信交流,以便对紧急状况做出快速反应,把损失降到最低。
通过仿真我们可直观地看到整个物流的运作过程,还可以改变某些参数来定义不同类型的实体,如通过改变货架的容量及相关参数来定义不同类型的仓库;改变运输车辆的运输速度、容量、装卸时间、设定车辆的运输路线可定义不同类型及吨位的车辆;改变处理器及合成器的处理时间及处理步骤参数可定义不同类型的加工机械。这些不同实体参数的组合,就可组合成不同的物流过程,对不同物流过程进行仿真运行,分析其物流成本、效率,决策出最优的物流组合应用于实际。
4 结论
农产品的生命性特征,使得农产品物流过程要求高、难度大。为降低农产品物流运作风险、避免在农产品物流过程优化上浪费大量的人力、物力、财力和时间,可用Flexsim仿真技术对农产品物流的各个物流环节进行仿真优化,通过成本分析决策出物流成本较低、物流效率较高的农产品物流过程。
参考文献
[1]Yao Xinsheng,Cui Yan,Ying Jilai.Dynamic Alliance of Agriculture Productslogistics Based on Swarm Intelligence[J].Ad-vances in Information and Communication Technology,2009,293:761-778.
[2]刘海滨,李凤廷.基于多Agent技术的集装箱多式联运虚拟企业运作模型研究[J].物流科技,2009(8):34-37.
[3]张晓萍,石伟,刘玉坤.物流系统仿真[M].北京:清华大学出版社,2008.
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