基于WITNESS的FMS物流系統仿真研究

趙月霞，惠 娜，韓美貴（南京農業大學 工學院，江蘇 南京210031）

ZHAO Yue-xia,HUI Na,HAN Mei-gui (Nanjing Agricultural University,Nanjing 210031,China)

為了同時提高制造業的柔性和生產效率，使之在保證產品質量的前提下，縮短產品生產周期，降低產品成本，使中小批量生產能與大批量生產抗衡，提高企業在日益激烈的市場環境中的競爭力，柔性制造系統 （FMS）被生產企業所重視而成為現代生產方式的主流[1]。縱向分析，FMS主要是由加工系統、物流系統、信息流系統三個子系統組成，而FMS的物流系統主要包括三個流：工件流、工具流和配套流[2]。

使用仿真技術研究FMS這樣一個高度離散和復雜的系統具有很大優勢，因此學者們在該問題的研究上做了大量工作，并取得了一定成果，比較有代表性的有：王守海[3]利用Flexsim對柔性制造車間綠色物流系統進行了仿真研究，針對物流系統存在的問題，提出了優化設計方案。喻明、吳澄[4]針對FMS的調度問題，考慮到多臺機器、機器不可靠及緩沖庫容量有限等特點，在滿負載平衡的條件下，建立了一種近似的布朗網絡模型，然后鑒于求解這個模型的最優控制問題而得到的最優隊長和最優空閑時間，提出了一種最優控制策略，包括排序策略和輸入控制策略。王卡停、吳鐵軍[5]利用petri網理論建立了FMS物流系統的petri網模型，并結合事件調度法和活動掃描法兩種仿真策略，編制了寶鋼鋼管分公司高壓鍋爐管線物流仿真軟件。通過分析仿真結果對實際的生產物流系統的性能進行了分析和研究。參考文獻表明，對FMS物流系統的研究大多集中在建模方法上，仿真研究較少。因此，通過物流仿真軟件建立FMS物流系統的仿真模型，并進行實證研究，具有重要的現實意義。

1 問題描述及研究目的

某柔性制造車間以來料加工為主，通過加工各種原材料鋼管，生產不同品種的管材件。該工廠的主體生產單位是管材加工車間，擁有近30臺打扁、銑、沖、鉆、切管機等加工設備。管材加工車間分為3個作業單元，分別是原材料區、生產加工區和產品檢驗區。

生產加工區是由各種不同的機床組成的，分為緩存區、切管、打扁、銑弧口、沖弧口、鉆空、去毛刺等7個基本作業單元；產品檢驗區分為緩存區、檢驗、分類打捆3個基本作業單元。該工廠現在主要生產A1、A2、B、C、D1、D2六種管材產品，分別是由四種不同的原材料鋼管經過各自的工序加工制成的，而A、D兩種管材原料及加工路線均相同，只不過型號不同，不同型號的管材在每臺設備上的加工時間不同。具體工序及相關數據如下表表1所示。

表1 產品加工工序及時間參數

產品的計劃投產批量方案：5,5,4,5,4,3。

產品的計劃投產間隔為均值為95分鐘的possion分布，即不同批次的原材料從原料區出發，以時間間隔為均值為95分鐘的possion型隨機變量到達切管機器組。

如果一項作業在特定時間到達車間，發現該機器組全都忙著，該作業就在該機器組處排入一個FCFS規則的隊列，如果前一天沒有完成任務，第二天繼續加工。在特定機器上完成一個工序的時間是一負指數型隨機變量，它的平均值取決于作業的類別以及機器組的類別。

其加工過程的流程圖如圖1所示。

圖1 加工系統模型流程圖

研究目的：建立FMS物流系統的仿真模型，從物流的角度對柔性制造車間進行優化和改進。

2 對FMS物流系統三個流的描述

物料在加工車間從原材料區出發，運輸至生產加工區，在這里被加工制造成各種產品后，再由叉車運輸至產品檢驗區，檢驗合格的產品在檢驗區分類打捆后運往倉庫，不合格的產品進入廢物回收區，這些原材料、半成品、成品在系統中的流動構成了該系統的工件流。

由于切管、沖弧口、鉆孔、去毛刺等機器上能夠加工不同的原材料，但是在加工不同的原材料時需要更換刀具，所以在每臺機器上都有專門的工具庫，當加工不同的原料時，機器自動調整或由人工干預更換刀具，刀具的流動就構成了該系統的刀具流。

由于每種原材料在剛進入系統時形狀等是差不多的，機器不能識別是哪種材料，需要不斷更換刀具，所以在原材料進入系統時先由人工將其分類，給每個原材料加上一個托盤，相同的原材料的托盤上具有相同的條形碼，當原材料進入機器時，機器可以根據條形碼自動識別是哪種原料，當原料加工成成品后，托盤與成品分離，托盤由人工搬回托盤區。托盤在系統中的流動構成了該FMS物流系統的配套流。

3 模型的假設

假定原材料的到達間隔時間服從possion分布，供給無缺貨現象發生；原材料接受加工的時間服從負指數分布；各個緩沖區的容量假定是無限的；同一機器組不同機器的服務質量相同且運轉正常無故障；原料從各個站點出來以后，到達下一級服務站的到達率服從possion分布；檢驗合格率為90%。

4 仿真模型的建立

應用witness仿真軟件，建立仿真模型，模型的可視化設計如圖2所示。

以管材車間的統計參數作為仿真的初始化參數，設置仿真鐘14 400分鐘，進行仿真試驗，A1、A2、B、C、D1、D2六種產品的平均生產時間與管材的實際加工時間差距不大。將該仿真模型的仿真結果與排隊論模型的結果比較，機器的利用率都相差不大，在允許的誤差范圍內。因此，我們認為該模型是符合可信度要求的。

5 實驗設計與仿真結果的分析

模型運行14 400分鐘，通過對仿真報表的分析，我們發現：（1）產品在系統中的平均逗留時間在4 000分鐘左右，是相關工序的總服務時間的30倍以上。因此，系統存在改善余地。（2）切管緩沖區和去毛刺緩沖區的隊長還是比較大的，可以推測是切管或者去毛刺的機器組的生產負荷不夠。（3）切管機組和去毛刺組機器的利用率都在90%以上，進一步驗證第2步的推測是正確的。

根據該工廠的實際情況，該廠的原料投產批量是固定的，但是投產順序可以改變，又由于公司資金周轉問題，公司每種類型的設備最多能添加一臺，添加設備的總和不能超過兩臺，故針對上述模型仿真的結果分析以及工廠的實際情況，現提出了以下方案：（1）改變不同原料的投產順序；（2）在切管機組增加一臺機器；（3）在去毛刺機組增加一臺機器；（4）在切管機組和去毛刺機組分別增加一臺機器。

通過對上述4種方案的仿真發現，方案1改變原料的投產順序切管機器的利用率為91%、去毛刺機組的平均利用率為96%，并沒有解決系統的瓶頸問題，并且產量為517，產量增幅很小，所以方案不可取。

方案2增加一臺切管機器后，雖然產量增加了10個，但切管機組的平均利用率為79%，去毛刺機組的平均利用率為96%，切管機組的設備利用率降低了，而去毛刺機組并沒降低，所以也沒有解決系統的瓶頸問題，方案也不可取。

方案4增加兩臺機器后雖然產量了很大提高，由原來的516增長到543，但去毛刺機組的設備利用率為94%，還沒有解決系統的瓶頸，所以也不可取。

最后通過比較發現方案3是較優的方案。經過優化后的模型，產品在系統中的平均逗留時間比優化前平均降低了接近100分鐘，緩沖區內產品的平均隊長也大大降低，提高了服務效率，而且切管機組和去毛刺機組的設備利用率都降低到了93%以下，并且沒有向其它機器組轉移，解除了系統中存在的瓶頸問題，并且產量由開始的516上升為543，這表明，該方案是可行的。

6 總 結

本文主要應用witness仿真軟件針對一柔性制造系統的物流系統進行建模與仿真，在仿真模型的構造中著重體現出工件流、工具流和配套流。通過對仿真結果的分析，發現系統的瓶頸；通過對不同改進方案的分析，得出較優的系統配置。優化后的系統較原系統又更均衡的設備利用率、較低的產品逗留時間和較高的產量，系統具有了更高的柔性。但是，新方案可行與否還需要權衡成本與柔性這一二律背反問題。此外，要想確切得到新方案所有性能指標的值，需要選取合適的置信度，進行置信區間的估計。

[1]張海峰.基于petri網的FMS物流系統建模及仿真[D].西安：西安理工大學 （碩士論文），2007.

[2]王紅軍.基于eM-plant的FMS仿真建模技術研究[J].新技術新工藝，2004(5):9-11.

[3]王守海.制造車間綠色生產物流決策模型及其仿真研究[D].武漢：武漢科技大學 （碩士論文），2007.

[4]喻明，吳澄.柔性制造系統的一種建模方法及最優控制策略[J].控制理論與應用，1993,10(5):529-530.

[5]王卡停.柔性制造系統的petri網物流仿真[D].杭州：浙江大學 （碩士論文），2001.

[6]Bruno,et al.Petri net based Object-oriented modeling of distributed systems[J].ACM SIGPLAN,1986(10):284-293.

[7]陸萍.基于排隊論的柔性制造系統建模[J].科技信息，2008(32):269.