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智能制造工廠物流系統仿真優化研究

2023-09-15 07:47:14雷振垅LEIZhenlong黃靜HUANGJing
價值工程 2023年25期
關鍵詞:電梯物流智能

雷振垅 LEI Zhen-long;黃靜 HUANG Jing

(①杭州德意智家股份有限公司,杭州 311231;②南京航空航天大學經濟與管理學院,南京 211100)

0 引言

現代化智能工廠布局正在從傳統的平面布局設計向集成化和立體化方向發展,其典型特征是不同功能的生產線、設備、物料等布置在不同的樓層,各個生產單元和物料單元通過貨運電梯、傳送帶等聯接起來,形成立體智能工廠。

智能工廠立體物流系統具有“跨度大、穩定性差而動態性強”等特征,在智能物流的有關研究中,仿真技術受到了廣泛重視[1,2],但當前對智能物流的研究主要集中在平面物流[3,4],鮮有針對立體工廠物流系統的研究[5]。立體物流系統往往由于路線存在交叉迂回、協同運輸等原因,導致優化難度大。因而,本研究以某廚衛家電龍頭企業的智能工廠的立體物流系統設計為例,采用Anylogic 工具進行建模和仿真分析,為智能制造企業立體物流系統的設計和優化提供方法參考。

1 智能工廠立體物流路徑規劃

某家電龍頭企業智能工廠一樓由沖壓精工車間和涂裝車間組成。涂裝車間是智能無人車間,沖壓精工車間加工形成的半成品有兩條物流運輸路線,一部分運輸到一樓電梯到三樓裝配,一部分半成品運輸至涂裝車間進行加工,繼而通過涂裝車間的傳送帶運輸至三樓。

由于工藝的復雜性和物流通道限制等因素,首先采用系統設施布置法(Systematic Layout Planning,SLP)對人工運輸路線和AGV 運輸路線進行規劃,以減少物流路徑的交叉和迂回,一樓和三樓的內部物流都由AGV 和人工搬運共同完成(見表1),兩個樓層由電梯聯接,其車間物流路線如圖1 所示。但是,在立體物流系統設計中,有A 型和B 型料車可供選擇,其中A 型料車的通用性更好但成本較高,并且AGV 的數量和速度仍需進一步分析確定。

圖1 智能工廠物流路徑

表1 智能工廠立體物流路徑

2 智能工廠立體物流系統仿真優化

2.1 仿真建模流程

研究主要考慮AGV 的活動,不考慮人工搬運的影響,即一切物流活動的起點是從AGV 的搬運開始的。由于車間物流是一個離散事件,本文利用Anylogic 8.7.2 Professional 仿真軟件和離散事件建模與仿真方法,對企業的物流活動進行建模和仿真。建模流程如圖2 所示。

圖2 仿真建模流程圖

2.2 仿真模型構建

采用Anylogic 軟件中的物料搬運庫對智能工廠進行建模,以Source 為起點,產生智能體,再經過各種流程,最終以Sink 為終點。涂裝車間無需人員進入,沒有人工物流運輸,故只在流程中用service 代替。邏輯流程圖如圖3所示。

圖3 邏輯流程圖

2.3 仿真參數設置

仿真允許AGV 進入電梯,即一樓AGV 運送貨物,等待電梯,然后進電梯繼續在三樓運輸,直至運輸任務結束。AGV 調度采取距離智能體最近的策略,同時取消的運輸車返回到歸屬地位置。為了減少碰撞,考慮在AGV 路徑密集的路口或節點增加區域限制,一次僅允許通過一輛AGV,如果路口或節點有AGV 正在通過,那么在區域外等待,直至區域內的AGV 通過為止。主要技術參數及其數值或說明如表2 所示。

表2 主要參數設置

3 仿真優化結果分析

仿真結果如表3 所示,在AGV 速度相同的情況下,采用A 型料車要求的AGV 數量要比采用B 型料車的多1臺,且采購件換車點托盤位增加1 個,且在AGV0.5m/s 的條件下采購件換車點料車位增加一個,從降低AGV 數量和減少不必要的車間空間占用的角度來看,B 型料車是一種更好的選擇。

表3 采用不同料車得到的優化結果

分析表明,通過對AGV 密集路口設置區域限制,不僅緩解了物流壓力,避免了碰撞,還幫助企業減少了AGV 所需數量,提高了AGV 利用率,此時得到的最優方案是,料車采用B 型,AGV 速度設置為1m/s,AGV 數量共8 臺,最終優化效果對比如表4 所示,可以看出,通過仿真優化,可以大大降低整個物流系統的成本、提高車間物流的效率。

表4 采用B 型料車時優化成效

4 結論

智能物流系統的典型特征是AGV 的應用,本文通過建立智能工廠立體物流系統仿真優化模型,為基于AGV的智能物流系統評估提供了新的視角。研究以某家電龍頭企業智能工廠的立體物流系統設計為例,對車間物料路徑進行規劃,提出仿真優化方案,采用Anylogic 工具進行建模和仿真分析,并對優化結果進行了對比分析,給出了最優的料車選型、AGV 數量及其速度。本文為企業搭建了完整的AGV 運行仿真環境,推進企業同步立體物流系統的實施,有利于企業降低物流系統成本和智能制造成本。在以后的研究中,將會對參數進行再優化,使建立的仿真模型更貼近實際,并且計劃運用機器學習算法對系統進行優化,希望可以進一步優化智能工廠立體物流系統。

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