基于Witness的服裝縫制生產線優化

李斌

摘 要：根據多品種、小批量的服裝縫制生產線的特點，利用Witness軟件建立對應的離散事件系統模型，對設備、人員、工藝、物流、自動控制系統、在制品等進行綜合調配，通過模型發現生產系統中存在的瓶頸工序，并進行驗證。通過對模型數據進行分析，優化后的生產線有效改善了傳統生產線的瓶頸工序，降低在制品積壓，提高總體產量。

關鍵詞：Witness;離散事件系統仿真;服裝縫制生產線

中圖分類號：TB114 文獻標識碼：A 文章編號：1003-5168（2019）31-0041-03

Optimization of Garment Sewing Lines Based on Witness

LI Bin

（Zhongyuan University of Technology，Zhengzhou Henan 450007）

Abstract： According to the characteristics of multi variety and small batch garment sewing production line， the corresponding discrete event system model was established by using the witness software， and the comprehensive deployment of equipment， personnel， process， logistics， automatic control system， work in progress， etc. was carried out. The bottleneck processes existing in the production system were found and verified by the model. Through the analysis of the model data， the optimized production line effectively improves the bottleneck process of the traditional production line， reduces the backlog of work in progress， and improves the overall output.

Keywords： Witness;discrete-event system simulation;garment sewing lines

目前，服裝款式更加多樣、材料科技含量更高、設計宣傳更加個性化等使競爭態勢日趨激烈。在該背景下，多品種、小批量的生產方式成為服裝企業的主要發展渠道。多品種、小批量的服裝生產模式有其獨特的運行特點：一方面，產銷靈活，不受庫存壓力影響，企業輕資產運營，更有利于調整方向;另一方面，靈活的經營生產方式，注定其擁有更強的滿足市場需求的能力，在瞬息萬變的市場環境中，擁有更為廣闊的生存空間。

我國包括服裝產業在內的輕工業體系，隨著改革開放同步發展，形成了自身完備的加工系統。但是，隨著科技尤其是信息技術的不斷發展，服裝產業面臨諸多挑戰：①對加工過程缺乏監控，物料消耗、人員配置、工序能力等實時信息無法有效傳遞到管理層，員工有效生產時間僅占總工時的60%～70%;②管理層對一線狀態缺乏了解，又導致其不能及時掌握一線生產動態，對訂單進度監管缺失，訂單逾期率升高，多品種換線操作難度加大;③除訂單逾期成本外，現場管理成本也因資源錯配得不到糾正而不斷加大[1]。

1 服裝縫制流水線

多品種、小批量生產模式的主要目標是避免逾期與控制次品率，尤其是控制訂單逾期成本。在不斷變換的市場需求面前，交貨期必須控制在較短時間內：一是試產批次及時交貨;二是全訂單交貨期可控。對服裝企業而言，這意味著其要具有高效的管理、流暢的信息及快速換模的能力。

以褲裝縫制生產線為例，雖然名義上是流水線作業，但在實際生產過程中，存在大量的工序回流、人員不整、一機多用等情況，從而嚴重影響加工效率，也使得針對新款產品的排產難度大大提高[2]。女褲縫制流程如圖1所示。

針對縫制生產線的上述特點，在模型初始化過程中，設定各工序均為1臺機器設備，使制品在流水線中離散傳送，設備為傳送帶。在原始模型中，沒有設定機器故障率，并且忽略了加工過程中的次品情況。

2 Witness仿真模型

由于服裝生產系統具有行為的隨機性、組織結構的復雜性等特征，對其進行工序調整時，常常依賴班組長的個人管理經驗，并且無法及時查看調整后的新流程方案如何運行。Witness仿真軟件由于其獨特的流程仿真動態演示、良好的交互特性、多種仿真結果的報表和圖示及層次建模策略等特征，為服裝企業取得裝備與流程設計優化、提高資源運行效率、減少在制品庫存、縮短上市時間、提高產量、縮短換線響應時間等收益提供了更大的可能性。

2.1 細節設定

在縫制生產線建模過程中，工序回流一直是一個無法回避的難題。解決辦法是采用給Part元素添加屬性的方式，即在某一工位加工過后，其初始屬性值將發生改變，在后續工序中再次回到此工位時，新的屬性值將被識別，從而在加工完畢后進入新的工藝階段[3]。具體設置見圖2。

2.2 模型建立

依據現有數據和工藝流程，在Witness中建立如圖3所示的模型。

3 仿真運行及結果分析

仿真運行一個工作日（8h工作制，即480min），得到一系列實驗運行數據，從中選取7道關鍵工序的機器加工數據，并與完成工作量進行對比，發現設備利用率不盡相同。其中，Manual in draw string工序的設備利用率達到了100%，表明其是整條流水線上的薄弱環節，超出工人或設備的可承受工作量，而且一定會成為該車間的瓶頸工序。一旦該工序出現故障，將極大地影響整條生產線的進行。而Flat buttonhole工序的機器忙率僅為37.26%，這表明如能對關鍵瓶頸工序進行有效調整，會使整條生產線的產能有較大提高[4]。

進一步分析局部幾臺機器加工零件后離開的緩存區的數量（No. Total Out），可以看出其對應機器生產能力的大小。其中，緩存區B7和B8的部件完成數較大，均接近400件，表明在此之前并未明顯出現瓶頸的工序，加工能力有保證。但到了后期緩存區B30和B32等對應工序的加工完成數量明顯減少，進一步說明瓶頸工序出現在Manual in draw string等幾道回流工序中。生產線當前的產能及工序能力，均可以從進入模型的Part元素數量得以反映，由于后期工序都是兩個工作臺同時加工，其模型給出的日加工能力為206件。接下來，通過對回流工序等瓶頸環節開展深入分析，解決中間環節長期排隊的問題，則生產線日產能有望提升至600件左右。同時，單件產品通過該生產線的平均時間為33.56min，對比實際總加工時間9.93min可知，約70%左右的線上時長消耗在了排隊、等待及回流工序中。

根據上述仿真實驗結果，擬對瓶頸工序Stitched the side seam with 4 threads和Manual in draw string等進行調整，通過人員優化啟用備用設備等方式，獲得更為高效的人機配置方案。

改進后的方案總計增加投入平縫機3臺和工人手工操作臺3個，并調配后期工序的人員靈活處理，按照新方案重新運行該模型，運行時間同樣為一個工作日，工作時間480min。從仿真結果可以得出，Flat buttonhole工序原有的37.26%的忙率已大幅提升到72.18%，獲得了質的提升。整條生產線產能提高至581件/d，加工能力增加了1.8倍，工序間平衡度得到較為顯著的改善，生產過程中產生的等待、堆積等浪費現象也得到有效緩解。通過對利用率較低的設備進行進一步優化，整條生產線產能尚有較大的提升空間。

4 結語

服裝企業在經歷產能擴張、工藝調整、現代化改造等較大規模革新時，通過采用現代化信息處理手段，可有效降低投資風險、提高潛在收益。通過利用Witness等多種離散系統仿真平臺，對設備、人員、工藝、物流、自動控制系統、在制品等進行綜合調配，通過模型發現生產系統中存在的瓶頸工序，在優化調整后進行模擬驗證，從多個角度幫助企業完成既定生產目標，降低潛在風險，從而獲得更加穩定持久的經濟效益和社會效益。

參考文獻：

[1] Lanner Group. Witness Technology for Knowing： Manufacturing Performance Edition Tutorial Manual [Z]. UK：Lanner Group Ltd，2007.

[2]王宇宏.基于IE量化技術的針織服裝生產線編成效率評價[J].遼東學院學報（自然科學版），2017（3）：215-220，223.

[3]葉丹.基于生產線平衡的服裝裁床車間生產組織優化研究[J].企業技術開發，2014（36）：35-36.

[4] Wayne C.Turner，Joe H.Mize，Kenneth E.Case.Introduction to Industrial and Systems Engineering，Third Edition[M].Tsinghua University Press，2002.