基于Quest的生產線資源優化研究

周爾民，鄭亞波，彭小劍

（華東交通大學 機電工程學院，南昌 330013）

0 引言

工廠/車間布局及生產節拍的控制對生產效率高低和資源利用率高低等有直接的影響，并直接影響到企業生產是否可順利進行。由于生產系統的復雜程度高，運用傳統的數學模型，很難進行車間方案的優化。DELMIA/Quest是達索公司開發的分析車間布局和工藝流程的柔性的、面向對象的離散事件仿真工具，是對生產工藝流程的準確性與生產效率進行仿真與分析的三維數字工廠環境。通過物理建模和邏輯建模將實際生產線映射到虛擬環境中，可以建立反映實際生產線幾何和邏輯屬性的虛擬仿真模型[1,2]。

1 生產線工藝流程及設備平面布局

以某型號變速器的內輸入軸加工工藝為例，毛坯從倉庫進入機加工車間后加工流程如圖1所示。

圖1 內輸入軸的加工工藝圖

精車內輸入軸外圓表面，之后進行滾齒&去毛刺&擠棱（數控機床的功能集成）、滾軋花鍵和鉆孔的工藝處理，至此工件熱處理前工藝加工完成，之后進行熱處理以改變工件內部金相組織增加軸表面硬度；熱后工序噴丸（清理和強化軸表面的過程）、校直、磨齒、為進一步增加內輸入軸齒輪的精度采用強力珩加工工件，最后超精加工和清洗。內輸入軸所有工藝完成，之后軸將進入待裝配區。

根據工藝路線在CAD中建立設備布局圖是元素建模的基礎。 由于 Quest 不支持 CAD 下常見的DWG格式，所以我們需要將DWG格式的生產線布局圖轉化為Quest可以識別的DXF格式，導入即可。圖2中可以看到整個內輸入軸的工藝路線以及物料由毛坯到成品的整個物流路線，整個工廠的布局采用單元式布局，提取其中的內輸入軸生產線的布局進行生產能力的討論[3]。

圖2 內輸入軸平面布局圖

2 內輸入軸生產線Quest仿真建模

在Quest環境下需要對生產線進行建模，提供以物料的輸送、處理和存儲為線索的仿真環境，包含機床、緩沖區、處理工藝、故障率、維修、操作者、路徑和物料出口等快速建模的素材元素[4]。利用建立好的模型可以直觀的發現生產線的運作與物流情況。根據現有的工藝流程，建立內輸入軸生產線的仿真模型。

Quest模型可以分為兩個部分：物理模型和邏輯模型。CAD模型是用于建立真實的物理模型的，而真正控制仿真運行的是邏輯模型。

可以建立虛擬物理模型的生產資源包括機床、原料站（Source）、緩沖站（Buffer）、卸料 (倉儲站（Sink）、自動導向小車（Automated Guided Vehicles,簡稱AGV）、工人（Labor）及裝卸機器等生產資源，物理設備類按其層次結構關系將其派生出加工設備類、物流設備類和檢測輔助設備類[5]。

將建立好的幾何模型元素—連接(connection)，先后選擇零件的流入幾何模型和流出幾何模型，這樣就建立起零件從一個幾何模型移動到另一個幾何模型的可視化連接線。仿真運行時，quest將顯示零件的幾何模型沿連接線運動的動畫。

Source1_1-＞Buffershort_1-＞Machine1_1-＞BufferLong1_1-＞Machine2_1-＞ BufferShort_2-＞Sink 1_1

同樣的連接：

Source2_1-＞Buffershort_3-＞Machine3_1-＞BufferLong_2-＞Machine4_1-＞ BufferShort_4-＞Sink 2_1

邏輯控制類的屬性有控制器標識、控制對象數量、邏輯運行優先級來控制生產線的工序能力[6]。通過邏輯控制完成內輸入軸的生產資源的選擇和調度等功能，同樣通過控制精車、滾齒機、鉆孔機、清洗機和珩齒機等加工機械在特定時間下與資源對象進行交互活動的決策行為。通過以上的邏輯控制可以對已經建立的幾何模型加載邏輯關系從而控制仿真的準確運行。

表1為內輸入軸節拍時間、檢測時間、機器臺數、平均零件時間的數據；將表1中的數據導入到圖2中羅列的工藝，映射到制造概念中的資源中。非增值功能例如：質量檢測、物流和搬運等也在此階段規劃進來，但在這里的仿真中我們將不予以考慮；最后，將每臺設備在每道工序中分派，能精確地確定其工作與利用率。

受產量和加工工藝的影響，在加工過程中清洗、熱處理、清理噴丸和校直，屬于幾種軸類零件共用工序，即變速器的四根軸均需在這幾臺設備上進行工藝處理。在Quest仿真模型建立的時候，可以將這幾臺機床的工序能力控制模塊設置為無限能力，即可在仿真結果對比中將這幾個模塊的數據忽略。

表1 各個機床的節拍時間表

3 生產線模型的運行與分析

通過建立虛擬生產線模型，對生產車間的布局和車間物流進行仿真，將需要的工藝、資源和工時狀況等導入到Quest中。運用物流系統的知識，合理安排各項零件在裝配線中的運行路線，然后在Quest中進行仿真運行。圖3為建好的變速器生產線模型，通過Quest的仿真可以發現裝配線布局規劃是否合理，是否有阻滯現象或機床閑置現象發生，尋找出瓶頸點，評估生產中關鍵設備能力、緩沖站數量或運輸速度等對產能造成的影響。

圖3 改進前運行3000S的整體情況

工件在機器之間運轉是以托盤為單位流入到下一道工序，仿真同樣也以托盤為單位流入下一道工序，模型運行3000S之后得到的庫存現狀圖及機器的空閑狀態。

圖4 改進后運行3000S的整體情況

通過對現有的瓶頸 “鉆深孔、油孔”工序增加一臺設備之后，工序5 的零件加工時間變為22.3S，對比改變前后改變之后可以發現在圖4中的庫存量有明顯的減少。

結合對內輸入軸仿真，我們可以發現調整之后的設備整體利用時間都有所增加，同時也可在計算機數字環境中隨意調整生產工藝，相關設備配置，資源規劃，得到運行結果。以提高企業生產計劃的準確度，減少了技術決策風險，降低了技術協調成本，提高了產品質量，縮短了產品交付周期，產生可觀的經濟效益。

表2 各個設備相對于瓶頸工序的利用率的對比表

從表2中可以發現通過增加一臺鉆深孔、油孔設備之后，設備的工作時間都有所增加。同樣可以從虛擬生產線仿真模型中找出生產線不平衡的原因。通過生產線機床設備的閑置（Idle）狀態、繁忙狀態、阻塞狀態、利用率、添加工件數、制成產品數和產品生產率等參數，可對生產線進行優化調整，達到較理想的生產線運行狀態。

4 結論

運用Delmia/Quest工具，對變速器內輸入軸生產線進行資源動態評估與優化，找出了生產線瓶頸點、關鍵能力、緩沖站不足和運輸速度不夠等環節，并以此作為后序分析基礎，可減少實際生產線調整中資源的浪費，為生產線的改造擴建和調整提供了參考。從而提高企業快速應變能力，滿足不同用戶需求，產生可觀的經濟效益，使企業數字化邁上一個新臺階。

[1] 張麗, 郭佳, 劉春, 馬玉鵬.基于Delmia/Quest的鈑金零件生產線的仿真與分析[J].機械工程師, 2011, 1: 48-50.

[2] 陳寧, 解彥琦, 呂慶倫.基于DELMIA的發動機裝配過程可視化仿真[J].計算機輔助工程, 2010, 19(14): 66-69.

[3] 李曉峰, 王曉楓.基于Quest的車間物流建模和仿真[J].物流科技2011, 11: 85-89.

[4] 崔東.DELMIA在機械加工領域中的應用[J].航空制造技術, 2007, 12: 100-102.

[5] 底振華.基于分形理論的車間布局研究[D].合肥工業大學, 2008.

[6] 何治斌.船舶空調系統的建模與仿真[D].大連海事大學,2011.

[7] 吳重光.仿真技術[M].北京: 化學工業出版社, 2000.

[8] Tahar R B M, Adham A A J.Design and Analysis of Automobiles Manufacturing System Based on Simulation Model[J].Modern Applied Science, 2010, 4(7): 130-134.

[9] James Tannock, Bing Cao, Richard Farr, Mike Byrne.Data-driven simulation of the supply -chain -Insights from the aerospace sector[J]International Journal of Production Economics, 2007, 110(1～2): 70～84

[10] B.K.Choi and B.C.Park, DEVS-based simulator for virtual prototyping of AMS,Technical Report (VMS-2003-01),VMS Lab., Department of Industrial Engineering, KAIST,Republic of Korea, 2003.