揚聲器組裝生產線平衡分析與仿真優化

朱星宇，宮運啟，張一博

（1.晉中學院機械系，山西晉中 030600；2.哈爾濱商業大學輕工學院，黑龍江哈爾濱 150000；3.山西科技學院智能制造工程學院，山西晉城 030032）

隨著筆記本電腦的銷量逐年升高，電腦揚聲器的市場需求也隨之增加。揚聲器生產線以人工組裝為主，生產效率低，產線滿負荷運行也無法滿足訂單需求，因而，提升揚聲器產量迫在眉睫。基于Plant Simulation 仿真軟件對揚聲器組裝線進行仿真，分析其生產效率低的原因，并進行改善優化。

部分學者基于Em-Plant 對產線進行仿真優化。方建程使用Plant Simulation 仿真軟件對某車身車間進行仿真分析，通過自主開發的仿真模塊搭建EMS 小車，分析載具數量對側圍生產線產能的影響[1]。張寶元針對手電筒生產線，借助Em-Plant 建立手電筒的產線仿真模型，基于仿真結果分析物流狀況，使用排時法改善瓶頸工序，進而最大限度提高產線生產效率[2]。趙麗娜基于模擬退火方法解決了產線中檢測站設置的尋優問題，并驗證了SA方法是解決生產線中檢測站設置尋優問題的有效方法[3]。

1 建立仿真模型

1.1 組裝工序

揚聲器組裝工序和產線各工序組裝時間如表1。其組裝線共24 個組裝工序，需要按照緊前工序進行組裝，這樣才能滿足揚聲器組裝工藝要求。

1.2 建立仿真模型

1.2.1 設置仿真參數

工位12 的產品數大于等于1 時，自動把物料從12運轉到13。

1.2.2 設置人工作業任務

Working place 表示工作地，Amount 表示執行對應操作的工人數量，Additional Services 為工人作業任務。表2為人工作業分配表。

表2 人工作業分配表

1.2.3 設置模型運行時間

為確保仿真結果的可靠性，仿真模型運行時長設置為30 d，產線停線4 h 白夜班產線工作時間均為10 h，根據產線運行時間設置Shiftcalendar。表3 為產線白夜班停線時間。

表3 排班表

表4 為產線優化前的設備及人工利用率。由于工位8、工位12 及工位18 為設備自動組裝，因而不存在人工利用率問題，所有用“-”表示。

表4 優化前設備及人工利用率

1.3 仿真結果分析

由表4 可知產線各工位設備平均利用率為71%，從各工位生產節拍可明顯看出，各工位生產節拍數值差距較大，產線人工利用率不足70%。要想提高產線產量，首先，要解決產線設備及人工利用率較低的問題，其次，需要對產線組裝工序進行優化，基于遺傳算法對緊前工序進行重排，進而提高產線的平衡率，改善設備利用率及人工利用率低的現狀。

2 仿真優化

2.1 選擇優化算法

與其他優化算法相比較，遺傳算法有以下優勢：

（1）遺傳算法覆蓋面大，在不需知道空間信息的前提下，搜索到最優解的概率更大。

（2）遺傳算法是把決策變量的編碼作為對象。而傳統優化算法是以決策變量的實際值為基礎進而進行相關的優化計算[4]。

（3）遺傳算法的適應性和可擴充性比較強，可以與其他方法結合進行求解。

通過比較遺傳算法與其他優化算法的優缺點，最終選擇遺傳算法作為本模型的優化算法[5-6]。遺傳算法的計算流程如圖1。首先，啟用GAOptimization 產生初始編碼，交換完成后的數據作為第一代。其次，由GASequence 通過選擇、交叉、變異產生子代。最后，通過Evaluate 對生成的編碼進行檢驗，檢驗正常的子代直接輸出。生物的進化過程主要是通過染色體之間的交叉和染色體基因變化來完成的。遺產算法中最優解的搜索過程正是模仿生物的這個進化過程，進行反復迭代，最后尋找到最優解。

圖1 遺傳算法的計算流程

2.2 優化產線布局與模型參數

揚聲器組裝線需滿足物料搬運路程最短原則，確保產線人工、物料放置區的充分使用，不僅可以保證物流的暢通，而且可以提升組裝線的生產效率。

（1）產線布局

流向合理，移動最短原則。組裝線布局設計需要以揚聲器的組裝工序為基礎，物流設計必須符合產品的特點，產品的組裝過程一般是連續的，同時組裝過程中不能出現物料運輸距離過長的情況。

高效利用面積原則。布局揚聲器組裝線時，要充分利用廠房面積，在留有充足維修空間的前提下，設備之間的距離要盡可能縮短。不僅可以提高廠房面積的利用效率，縮短物料運送距離。同時根據人工的流量、物流運輸量的大小，設定通道寬度，進而確保物料運輸的流暢[7]。

安全利于工作原則。在確保產線正常生產的情況下，要以安全生產為前提。并且，要嚴抓車間6 s管理，其主要內容包括：整理、整頓、清潔、清掃、素養、安全[7]。

柔性原則。揚聲器組裝線布局的柔性要高，在不改變產線整體布局的前提下，可以根據相同規格產品的差異，對產線布局進行快速微調，確保產線布局有較高的柔性[8]。

揚聲器生產線要符合兩個遵守的原則，即逆時針排布、出入口相同。為同時滿足物料搬運成本最小、空間的有效利用、工人的有效利用，將產線布局為“U”型，實現連續流甚至“一個流”生產[9]。

（2）設定模型參數

設定Method、開始優化、編碼評估、初始化、作業指派、Ori、Opt 及Eva_1 和Eva_0 等控制模塊，同時修改模型中的全局變量[10-11]。全局變量具體數值如表5。

表5 全局變量

（2）優化后工位重組，20 個工作地工作時間在19～23 s 內，作業元素1 與作業元素2 為一個作業單元，作業元素8 與作業元素9 為一個作業單元，作業元素11 與作業元素3 為一個作業單元，作業元素19與作業元素20為一個作業單元。其余作業單元根據緊前工序依次排列。

根據以上參數建立產線模型，通過仿真后得到各工位運行狀態的仿真結果。表6 為優化后工位與人工利用率。

表6 優化后工位與人工利用率

優化后產線各工位平均利用率由76%提高為接近88%，人工利用率由通過遺傳對原來的工序進行重組，工序重組后減少為20個，工位的利用率得到提升，各工位生產節拍數值差距減小。根據各工序時長、工位數、產線節拍求得產線優化后的平衡率接近90%。

3 結語

文章針對揚聲器組裝線生產效率低的問題進行研究，使用plant simulation 軟件對揚聲器組裝線進行模擬仿真。通過仿真發現產線的設備利用率較低，生產節拍極不平衡，是導致生產效率低的主要原因。

（1）選用“U”型布局作為揚聲器產線布局方式。

（2）應用遺傳算法對產線組裝工序進行合并重組，建立仿真優化模型。通過對緊前工序進行重組的方式，解決產線不平衡的現狀，進而提高產線的生產效率。

（3）優化后產線平衡率從76%提升到90%，人工利用率從66%提升為88%，設備利用率從70%提升到90%。通過仿真優化解決了一些問題，首先，找出產線平衡率低、設備利用率及人工利用率低是導致產線生產效率低的主要原因；其次，基于產線布局的基本原則對產線進行重新布局，減少不必要的物料運輸成本；最后，使用遺傳算法重組組裝工序，提升產線平衡率，進而提升產線生產效率。