基于Flexsim的T恤衫單件流水線仿真優化

宋 瑩， 田 宏， 李敬伊

(遼東學院 服裝與紡織學院， 遼寧 丹東 118003)

隨著我國服裝企業和市場需求的變化，針織服裝呈現出了巨大的市場發展潛力，針織服裝企業的競爭也愈發激烈[1]。傳統的捆包流生產方式由于生產周期長、生產效率低以及等待或積壓現象嚴重等問題，已經無法滿足企業和市場的實際生產需求。單件流水線的生產方式，以其“后拉式”的生產特點，通過減少產品積壓、提升產量、提高生產效率等優勢獲得眾多服裝企業的青睞。然而，在實際的服裝生產加工過程中，單件流水線的生產運行也會受到工序編制情況、產品工藝參數、工人技能水平及設備運行效率等因素的影響，其中流水線的工序編制情況是影響生產效率的決定因素。針對這一問題，許麗麗對工序拆分組合進行了研究[2]；李克兢等通過驗證流水線平衡的方法對單件流水線的優化提出解決方法[3]。韓少杰等通過遺傳算法對流水線平衡率的提高進行研判[4-5]。江小云從精益生產的角度，對流水線平衡率進行了研究[6]。然而上述研究，通常只針對影響單件流水線運行效率的某個單一因素進行研究，研究的服裝類型相對寬泛缺少針對性，且未對流水線的生產效率進行前期的預判和驗證。本文作者與丹東市某時裝有限公司合作，選取該公司生產的1款T恤衫作為實踐對象，通過對該款T恤衫單件流水線生產過程中的影響因素進行綜合分析，在此基礎上借助Flexsim仿真軟件對T恤衫單件流水線進行仿真優化，從而準確地預判出該T恤衫單件流水線的生產效率，并在此基礎上對生產線進行實際改進與優化，最終實現提升產量、提高生產效率的目的。

1 T恤衫工序分析

研究對象為短袖、橫機翻領、套頭針織T恤衫，具體款式如圖1所示。對該款T恤衫的加工工序進行分析，具體工序流程圖[7]如圖2所示。

2 T恤衫單件流水線影響因素

2.1 生產平衡率

生產平衡率也叫工序編制效率。表示作業時工序分配的平衡程度，是判斷流水線生產效率的最直接的指標。計算公式為：E=PL/PB。式中：E為單件流水線中的生產平衡率；PL為流水線節拍；PB為瓶頸節拍，即整個單件流水線中工時最長的工序時間[8]。在一條流水線中如果存在2個以上瓶頸節拍的話，按照最大的瓶頸節拍來計算生產平衡率。通常一條流水線的生產平衡率要達到85%以上才屬于合理有效的編制[9]。

2.2 工序難易程度

工序的難易程度直接決定了工時的多少，對流水線的編制效率起決定作用[10]。工時較長的工序，其難度也相對較高，反之亦然。服裝企業在服裝加工生產過程中會依據工序的工時與技術難度將工序進行等級劃分，在T恤衫的單件流水線加工生產過程中，通常會依據標準工時系統(GSD)將T恤衫的工序難度等級劃分為4個等級，具體劃分情況如表1所示。

表1 T恤衫生產工序難度等級Tab.1 Level of T-shirt process difficulty

3 Flexsim仿真優化生產應用

3.1 Flexsim的應用優勢

目前我們常用到的仿真軟件有Flexsim、Em-plant和Promodel 3種，其中Flexsim作為一種通用性極高的仿真軟件，較其他2種軟件而言具有成本低、模擬能力強、運算周期短、操作簡單、數據易讀取等明顯優勢。該軟件常用于物流運輸的模擬仿真，在服裝企業很少應用，而一條服裝單件流水線實際上正是1個小的物流體系，因此，應用Flexsim仿真軟件對 T恤衫的單件流水線進行仿真優化，在提高生產率的同時，也是一種新的嘗試。

3.2 仿真優化建模

基于Flexsim仿真軟件對T恤衫單件流水線仿真優化過程進行結構建模。主要包括Flexsim流水線仿真、流水線優化和優化結果驗證3個模塊，如圖3所示。

其中Flexsim流水線仿真模塊中的發生器與暫存區用來模擬實際T恤衫單件流水線中的工位數量與位置。流水線優化模塊用以發現流水線運行中存在的問題，并從工序編制、工序難易程度入手,對流水線進行仿真優化，最后在優化結果驗證模塊中對優化后的流水線生產平衡率進行模擬驗證，如果優化結果不能達到企業生產要求，可在Flexsim中再次進行循環優化，形成“仿真—優化—仿真—優化”這樣一個循環路徑，并最終得到最理想的單件生產流水線。

3.3 仿真優化實驗

用Flexsim仿真優化實驗過程包括T恤衫單件流水線、流水線平衡率的優化。將圖2中的工序、工時輸入軟件，操作者利用軟件預置的各種生產要素模型，根據企業實際生產中的人員配置與設備擺放等情況，繪制出該流水線的工序、工位分配情況，結果如表2所示。從中得出該單件流水線共有工位11個、工人11名、單件總工時455 s，瓶頸節拍PB為工位⑧的51 s，以及各工序分配組合、使用設備情況。利用公式PL=T/N(T為單件產品的工時,N為作業人數)，計算出該單件流水線節拍PL為41 s，生產平衡率為80.4%，低于85%，需要進一步優化平衡。同時，以日工作時間8 h為例，計劃日生產量為702件，而模擬出的該流水線實際日產量則為564件，依舊需要進一步優化。

表2 工序與工位分配表Tab.2 Process and station distribution

利用Flexsim軟件對T恤衫單件流水線進行模擬仿真時，對每個工位分別進行12次工時測定，處理器中的加工時間即為流水線中工位的作業時間，借助擬合軟件對測得作業時間進行函數分析，得到各工位的作業等待、積壓狀態，可以發現部分工位的等待或積壓狀態相對嚴重，如工位②的工時為33 s與T血衫單件流水線節拍PL的差值為-8 s，說明該工位工人等待時間較長，浮余時間較多；相反，工位⑧的工時為51 s與PL的差值為10 s，說明該工位在制品積壓狀態較為嚴重。對于存在上述情況的工位，只有對工序或工人進行互相兼顧、優化重組，即讓浮余時間較多的工位上的工人，把其浮余的工時兼顧到有瓶頸的工位中，協助該工位的工人完成生產任務，減少流水線中的等待和積壓現象，才能提高流水線的生產平衡率。優化后工序分配如表3所示。

表3中工位⑥的工時為36 s，與流水線節拍數41 s相比，該工位有5 s的浮余時間；而工位⑤的工時為46 s，超出節拍時間5 s，在這種情況下，讓工位⑥的工人利用浮余時間兼顧協助工位⑤的工人完成生產任務，即可使工位⑤的工序時間由之前的46 s縮短為41 s，使之不再成為瓶頸工序。工位④的工時為38 s，工位⑦的工時為40 s，二者與節拍相比分別有3 s和1s的浮余時間，而工位⑨的工時為47 s，超出節拍時間6 s,因此可以讓工位④和⑦的工人利用浮余時間，協助工位⑨的工人，兼顧完成該工位的生產任務，從而使工位⑨的工時由之前的47 s縮短至43 s。同理，讓有浮余時間的工位③和工位的工人將其浮余時間兼顧到工位①和⑩中，使工位①和⑩的工時與節拍差值為零，消除瓶頸；將工序②中的浮余時間8 s兼顧到工位⑧中，使工位⑧的工時由之前的51 s縮短至43 s，從而使整個流水線的瓶頸節拍由之前51 s縮短為43 s,大大節省了作業時間。平衡優化后再次對該T恤衫單件流水線進行模擬仿真得到日生產量，結果如表4所示。

表3 優化后工序分配Tab.3 Optimized process allocation

注：空白表示無需兼顧。

表4 優化后日產量Tab.4 Optimized daily production

通過上述實驗可知，用Flexsim軟件進行模擬仿真首先要建立T恤衫單件流水線，并對該流水線上的瓶頸工位與工序進行兼顧組合與平衡優化，改善各工位的浮余、積壓狀態，將瓶頸節拍由51 s減少至43 s，隨后再次對該單件流水線進行循環模擬仿真，使優化后的流水線日生產量由之前的564件提高到669件，從而將流水線的生產平衡率提升至95.3%，并且仿真優化后的流水線各工位工時差相對較小，均比較接近流水線節拍，如圖4所示，因此整個流水線更加平衡高效。

4 結 論

1)在已有的生產條件下，通過Flexsim軟件對該T恤衫單件流水線進行模擬仿真優化，可以極大提高流水線的生產平衡率，減少工位與工序間等待與積壓的現象，并提高生產量，使流水線運行暢通。在此基礎上，還可以通過改善現有生產條件、提高工人技能水平和優化加工工藝等方面，進一步提升該流水線的生產效率。

2)借助Flexsim軟件通過對服裝單件流水線生產效率投入生產前進行前期預測和驗證，改變了服裝企業常用的邊生產邊改進的傳統生產模式，通過反復循環和優化，提前發現并解決問題，得出最優結果，為服裝企業提高生產率提供了創新模式，同時也驗證了其在服裝單件流水線生產優化中應用的可行性。

3)由于Flexsim軟件具有極高的通用性，因此該軟件的的模擬仿真優化過程對不同款式的服裝單件流水線生產均具有普適性。