基于Flexsim的混流装配线投产顺序的仿真

基于Flexsim的混流装配线投产顺序的仿真一．问题陈述1．混流装配线投产顺序问题的提出随着市场竞争越来越激烈以及用户对产品的个性化要求，基于定单的多品种、小批量混流生产模式被企业广泛采用。

混流生产线中不同种产品的投产顺序影响着企业的整体生产效率。

装配线平衡就是在工艺条件的约束下，按装配线节拍将所有装配工序进行合理分配，使每个工位(工作站)的负荷量尽量充足和均衡。

混合装配线必须解决两个独立而且紧密相关的问题：流水线的平衡和产品排序问题。

混合型装配线由于要在同一条线上装配不同品种的制品, 所以必然就会有按什么顺序装配为好的问题。

在决定投产顺序时，主要采用以下两种评价标准:①使最大延迟时间最短。

按交货时间从早到迟的顺序安排投产可以使最大延迟时间最短；而在交货时间相同的情况下最大延迟时间是相同的，此时按加工时间由小到大的顺序安排投产可以使总延迟时间最短。

②保持各种零部件的消耗率基本平衡。

不同种产品在生产装配时需要的零部件是不完全相同的，如果连续地投入一种相同的产品，这样会造成供应零部件的各工作中心或者子装配线的产量或运送量的负荷不均, 为了尽量避免这种情况，就要使生产线各种零部件的在单位时间使用量(使用速度)应尽可能保持相当。

生产线的设计和平衡问题是生产中的长期决策问题，而投产排序决策是一个短期的决策问题。

投产顺序决定混流装配线的生产效率，从而影响整个企业生产过程。

如果确定投产排序计划后先进行试生产，这样会加大成本。

因此需要采用仿真的方法预先对投产排序计划运行分析，节约成本。

2．基于Flexsim 的混流投产排序计划仿真Flexsim 是一套新开发的离散系统仿真软件，具有很多优点。

它允许用户建立自己的模型对象来满足用户自己的要求。

下面利用Flexsim 对不同种产品的投产顺序进行仿真, 通过仿真, 比较不同方案的优劣, 指导实际生产。

3．案例以某厂发动动机总成装配线为例, 进行建模。

该发动机装配生产线根据市场需要生产A、B、C、D 四种型号的发动机。

需求量分别为:A 型300 台, B 型200 台, C 型400 台, D 型300台。

则四种型号的需求比例为:3:2:4:3。

批量制造的产品在生产运作中, 对不同产品的单位数量进行排序生产, 称为一个循环流程。

因此一个生产循环可以定义为生产3 台A 型发动机, 2台B 型发动机, 4 台C 型发动机, 3 台D 型发动机。

在仿真建模时, 只考虑生产线上的某关键装配工位, 表1 为该工位上各个型号发动机所需要的零部件清单。

总成装配生产线上该工位的装配时间为100s, 供应该工位的三个零部件的机加工子生产线(或者由仓库向生产线上运输)的节拍分别为:零部件S1的供应节拍为25s;S2为16.5s; S3为44s。

表1 各种发动机型号需要的零部件数（件）采用如下四种投产顺序方案:方案1:C- D- B- B- C- A- D- AC-A- D- C;方案2:C- A- B- D- C- A- B- D- C- A- D- C;方案3:CC-C- C- A- A- A- B- B- D- D- D;方案4:B- B- C- C- C- C- D- D- DA-A- A。

在实际生产之前，构建模型并用Flexsim 对这四种投产顺序进行仿真。

根据不同的方案，建立不同的模型，设置模型中对象的参数。

在模型运行时记录每种方案中各个参数指标，对每种方案进行分析并提出改进方法。

概念模型如图1。

其中发生器1是上游下来的发动机半成品，发生器2、3、4分别是供应零件S1、S2、S3的零件供应商；暂存区1、2、3分别存放零部件S1、S2、S3；合成器是用来加工、装配发动机的工位；传送带用来传输产成品到下游；吸收器用来吸收产成品A、B、C、D。

图1 概念模型二．模型设计1．建模步骤（1）选择实体：根据论文描述分析，得出需要四个发生器，一个合成器，一个输送带，三个暂存区，一个吸收器。

（2）根据布局连接相应实体。

（3）参数设置：1）sourse1:设置临时实体到达方式为“按序列表到达”，临时实体种类为“pallet”，序列表顺序为四种方案顺序，即：方案1:C- D- B- B- C- A- D- AC-A- D- C;方案2:C- A- B- D- C- A- B- D- C- A- D- C; 方案3:CC-C- C- A- A- A- B- B- D- D- D; 方案4:B- B- C- C- C- C- D- D- DA-A- A。

2）新建全局表F做为四种产品的零件配置方案，如图：3）合成器：处理时间为100；进入触发为“根据全局表F设定合成器的组成列表”。

4）下游输送带：设置产品统计代码如下：int nType = getitemtype(item);switch(nType){case 1: inc(label(current, "A"), 1); break;case 2: inc(label(current, "B"), 1); break;case 3: inc(label(current, "C"), 1); break;case 4: inc(label(current, "D"), 1); break;default: break;}5）三个零件发生器：实体到达时间分别为常值：25S，16.5S，44S。

6）其他参数默认设置。

2.建成模型如图：三．仿真运行与分析1．仿真模型的运行与分析模型布局, 确立单元关系和对象参数设置之后, 编译模型,然后运行, 模型运行效果如图3。

设置仿真时间为一班7.5 个小时(27000 秒), 按照不同的投产顺序, 生产完一个循环后开始下一个循环的生产, 直到一班生产时间结束。

模型运行后对数据进行统计。

（1）首次运行得出数据如下：方案一的产量：经过分析比较发现，数据与材料给出的差距相差甚大，故推测此暂存区的容量设置有问题。

我们发现，默认的容量设置为10成为影响效率的一个主要原因。

当原材料S1，S2，S3到达时，由于库存已满，则只能等待。

与此同时，加工件到达加工机器时，却因为缺乏某个零件而出现不必要的等待，从而影响了工位的效率。

(2)于是，本小组将暂存区的最大容量设置为10000，以试图消除因容量问题而影响整个系统的运行效率，从而造成了一个不必要的瓶颈。

经过改进之后，运行结果如下：则此结果与给定材料相似，印证了小组的猜想。

通过对比数据发现，方案1和方案2的产量都是232，超过方案3、4的228和230。

由于时间都是27000S，所以方案1、2的工位效率最高。

继续对数据进行处理发现：方案2缓存区中S1、S2、S3中平均存量最少，而且各零部件消耗更均衡。

2.拓展分析（1）经过推断，我们提出一种假设，即单位周期内，生产产品的种类越多，则工位的使用效率就越高。

当然，有一定前提，即新增产品消耗的原材料跟零部件的量相对比较均匀，单位制造加工时间不超出生产一个零部件所需要的时间。

这个前提是必要的，否则，则可能得到相反的结果。

在这样的假设跟前提下，本小组进行了试验。

关于试验的设置，为了便于控制变量，得到直观的数据，利于试验数据的分析比较对比以及得出结论，验证假设，我们决定采用在单位周期内只设置两种产品这样一种情况，即AAAAAABBBBBB这种方案。

期望通过这种设置的结果与给定材料的结果进行对比分析，得出结论，验证我们的假设。

以下为我们得出的给组实验设置的结果，采用标准输出表，得到以下数据：仔细观察上表，不难发现其工位效率较低。

工位效率=20707/27000.66=0.76，即利用率只有76%，还不到80%！这对于整个系统的效率来讲是一个巨大的瓶颈。

于此同时，我们再来看产品的产量，发现，其产量为106+106=212，大大低于材料中的任何一种方案，这也初步印证了我们的想法，即种类越少，可能产量越低。

最后再来分析此种实验条件下得暂存区的状态，截图如下：比较遗憾的是，我们发现三个暂存区的存量都很大，这对于企业降低库存跟控制成本，降低资金占用率，是很不利的。

同时，也与JIT的思想相距甚远，甚至南辕北辙，造成不必要的损失。

(2) 在初步想法得到验证之后，本小组又决定进行进一步的试验，以期改进现有状态，得到优化后的方案。

本次试验将单位生产周期内的产品种类设为6种，其他条件，如工位处理时间，零部件打包时间，暂存区容量等都不变。

当然，前提也是消耗相对均匀的零部件跟原材料。

产品生产顺序安排如下：ABCDEFABCDEF。

建立模型，并运行，结果如下：注意以上红色字体部分，这个就是此种零部件生产顺序下的工位效率，远远高出了上一种试验设置所得出的工位效率76%，也高于给定材料的四种方案的工位效率84%-86%。

我们再来看此种条件下的产量。

结果图如下：我们发现，产量为246！高于给定材料中的任何一种方案！这又进一步验证了我们的假设，很好得支持了我们的结论。

于是我们小组认为，优化混装生产线的一种可能有效的方法就是适量提高生产线上的产品的种类。

这种思想在实际生活中也是可以找到原型的。

举一个比较常见的例子就是房子铺地砖的问题。

假设房子的地面是不规则的，而瓷砖则是规则的，矩形的，这样的一个问题就是房子的角落必然就是无法用瓷砖铺满的。

于是，就可以考虑再加入其他的种类跟形状的瓷砖，这样刚好可以是地面的覆盖率达到或者接近100%，相对于生产企业而言，就是生产率的提高！用同样的思想，我们可以在6种产品的情况下进一步调准顺序跟加工件的种类，也可以达到进一步的优化。

从概率的角度讲，种类多，产量更容易提高，当然，也不排除可能没有种类少时的产量。

但是，这个市小概率事件，一般情况下不大会发生。

而事实是，我们小组以上的6种产品的顺序只是采用随机的方法得出的N种方法中的一种，但他却比以上给定材料的4种方案中的任何一种。

这足以验证我们的结论！3.问题的提出在我们对论文涉及的模型的研究发现：各方案产品的顺序的设置是一个随机产生的过程，这对于验证模型是否为最优方案不是很科学。

如果用枚举法列举出所有的方案，可以得出最优的方案，但是工作量太大，对整个系统的选择和运行是不可行的。

我们假设有一种数学方法可以在将可行的方案限制在一定的范围内，然后对可行方案再用枚举法一一验证。

这样可以使该模型的研究达到最合理的水平。

但是我们仔细研究查找之后，发现现有数学方法没有相关研究理论作支持。

可以作为另一个优化的方向。

四．总结1．建模总结通过这次的课程设计，我们进一步掌握利用flexsim进行建模与分析的方法，了解了混流装配线投产顺序的不同对装配线的生产效率的影响，并提出相应的改进方法。

在前期模型的建立、运行过程中，我们遇到了很多的问题，但经过大家的讨论与努力基本都得到了解决。