基于服裝吊掛流水線的瓶頸工序調度

湯夢娜, 邵一兵, 季曉芬, 陳才芽

(1.浙江理工大學 服裝學院,浙江 杭州 310018;2.浙江理工大學 國際教育學院,浙江 杭州 310018;3.中國絲綢博物館,浙江 杭州 310002;4.卓尚服飾(杭州)有限公司,浙江 杭州 310018)

在“中國制造2025”的引領下,越來越多的服裝制造企業采用了吊掛系統,以助力企業的數字化、智能化轉型升級。服裝吊掛系統有著智能控制和靈活運輸的優勢[1],但多數企業在控制生產平衡方面并未最大化體現吊掛系統的優勢。如不能實現瓶頸工序的自動判定和調度,則生產效率無法有效提升。瓶頸工序是指在整個生產流程中,生產能力小于工作負荷或滿足不了生產節拍的工序[2]。在傳統吊掛流水線中,當出現瓶頸工序,衣架堆積于站位緩沖區,如果容量已滿,衣架將在吊掛流水線的主軌道內循環傳輸但不進站,直至工人完成工序有衣架出站;或者依賴班組長的經驗調度工序。這兩種方法均會導致瓶頸工序不能及時解決,不利于提升生產效率。

以往學者對瓶頸工序的研究主要針對工序自身的工藝進行優化,縮短工序工時;或者對設備進行改善,以提高單位時間內產量。張蘭[3]等通過減少浮余動作、對員工進行定期培訓和加強管理水平等,改善瓶頸工序。戴旭陽[4]運用精益生產工具(ECRS分析法)對瓶頸工序進行了優化。何慶[5]運用生產線現場作業觀察法、作業周期時間抽樣法和生產線工藝流程分析法測試了生產線工序產能,找到生產線產能瓶頸工序存在的主要問題,及需要改善的4大原因。盛楠[6]應用服裝工藝模板技術降低了瓶頸工序的工藝難度。但是,如果生產系統受到不穩定和不確定性因素的干擾(包含人員離崗、工人疲勞、物料短缺、設備故障等),有可能導致生產過程中出現瓶頸工序。因此,瓶頸工序的產生是隨機的、動態的,吊掛流水線需要根據不斷變化的生產狀態,實施持續動態重復調度。

文中采用基于事件驅動的重調度策略,設計了一種服裝吊掛流水線的瓶頸工序調度方案。為驗證方案的可行性,利用Plant Simulation軟件構建仿真環境并根據歷史數據和專家經驗設置了仿真參數。針對襯衫流水線進行實證分析,通過對比分析最大完工時間、堆積量方差、資源利用率,驗證調度方案的可行性。

1 瓶頸工序調度方案設計

1.1 瓶頸工序的判定

若要實現瓶頸工序的自動調度,首先需要設定瓶頸工序的判定規則,并將其作為重新調度的觸發信號。為更好地監測生產效率,文中為吊掛流水線設置了流水線節拍。由于每個站位的緩沖區都有一定的半成品,流水線并非嚴格意義上的“單件流”,而是“小包流”,工人可按照自身節奏完成半成品的制作。當工人的實際制作時間大于生產節拍時,隨著時間的推移,出站衣架數小于進站衣架數,緩沖區的衣架逐漸累積,瓶頸工序形成。瓶頸工序調度的目的是在緩沖區衣架有累積趨勢時將即將進站的衣架調度至有多余產能的站位,但又不能過度調度。設定瓶頸工序判定規則為

tY(Sk)a=tS(Sk)a-tTk=1,2,3,…,m,a=1,2,3,…,b(Sk) 。

(1)

式中:Sk為第k個站位;tY(Sk)a為站位Sk在加工第a件半成品時的延遲出站時間;tS(Sk)a為站位Sk加工第a件半成品的實際加工時間;tT為流水線理論節拍時間;m為站位總數;b(Sk)為站位Sk總共需要加工的半成品數量。

若tY(Sk)累計達到流水線節拍tT的n倍,則觸發調度[當tS(Sk)a

1.2 瓶頸工序的調度條件

將即將進入瓶頸工序所在站位的衣架,調度至最近3次半成品制作沒有延遲出站的站位。但是,有多余產能的站位并非都是可調度對象,還需要滿足設備、線材和人員技能兼容。在進行產前準備時,可在《人機工序表》上設定設備和技能要求的識別條件,選取兩道工序進行示例,具體見表1。

表1 人機工序表示例

1.3 瓶頸工序的調度優先級

若存在多個站位符合調度條件,則按照以下優先級進行調度安排:①緩沖區內衣架堆積量最少的站位優先調度;②若堆積量相同,則平均實際加工時間最短的站位優先。瓶頸工序調度流程如圖1所示。

圖1 瓶頸工序調度流程

2 服裝吊掛流水線仿真

2.1 仿真模型構建

服裝吊掛流水線的組成元素包括半成品、衣架、工作站(配備有接受軌道、回收軌道、相應的人員和縫制設備)、感應裝置和傳送設備等。將這些組成元素抽象至仿真軟件即為零件、容器、站位、流量控制和傳送器。

根據流水線布局,利用Plant Simulation軟件進行流水線建模。在模型中,分別設置1個物料源(分料站位)、24個站位(包含23個縫紉站位和1個質檢站位,每個站位都配備1個緩沖區,用于緩存待加工的半成品)、1個物料終結(代表成衣入倉)。其中,每個站位都設置了啟動按鈕,若實際生產需要的站位少于24個,可關閉部分站位的啟動按鈕,以達到靈活配置生產站位的目的。根據調度方案,用Simtalk語言設計代碼,創建的服裝吊掛流水線仿真模型如圖2所示。

圖2 服裝吊掛流水線仿真模型

2.2 仿真參數設置

為了更好地模擬實際生產過程,需要通過設置仿真參數來控制仿真模型中的各種行為和事件,根據參數的性質將其分為常量參數和變量參數。常量參數是指在整個仿真過程中保持不變的參數,如訂單量、工作時間、軌道運行速度等;變量參數的設置可以更真實地模擬實際生產中發生的干擾事件,也可以更好地測試調度方案的魯棒性。常見的變量有工人實際加工時間、工人離席、設備故障等,通常是隨機發生的,其分布可以用統計學中的隨機分布來描述。

工人實際加工時間通常會受到工人技能水平、心情及各種偶然因素的影響,導致標準工時左右波動,可設置為三角分布[7];而在工人實際加工過程中會發生學習效應,即隨著單位累計產量增加,單位生產成本或時間逐漸減少[8],通常可被擬合為冪指數函數;對于設備故障和工人離席這類隨機事件的發生時間間隔,可采用指數分布進行描述。指數分布在描述隨機事件發生的時間間隔方面具有較好的適用性,其概率密度函數呈指數下降形態,隨著時間的增加,事件發生的概率會逐漸增大。仿真模型設置的常量參數和變量參數見表2。

表2 常量參數和變量參數

為使分布函數和冪指數函數中的參數設置盡可能與實際情況接近并確保有效性,文中采用以下2種方法進行參數設置:①利用歷史數據進行擬合,使用仿真軟件自帶的擬合功能,并根據擬合結果來設置參數,如流水線節拍(過程值)、工人實際加工時間(過程值)、設備故障和工人離席;②參考專家經驗值來設置參數,如工人實際加工時間(初始值)。

3 生產實例分析

3.1 襯衫吊掛流水線編排

以Z公司的一款普通襯衫為實驗對象,該款訂單量為500件,工人工作時間為8 h/d,其《人機工序表》見表3。由表3可知,站位2與站位3、站位13與站位14、站位16與站位17為并行站位,分別加工相同的工序。

表3 襯衫人機工序表

3.2 襯衫吊掛流水線模型驗證

在對所建模型進行仿真運行之前,需要對模型進行驗證。驗證的方法有編譯過程檢驗[9-10]、仿真結果虛實對比[11]。為確保模型的可行性,采用Plant Simulation軟件中的編譯過程對模型進行檢驗,并觀察模型仿真運行時的動畫效果。結果表明,所建模型能夠準確執行每條程序。為確保模型準確反映真實生產過程,在實際生產中投入該訂單,并采用與表3相同的流水線編排方案。對比仿真最大完工時間和實際最大完工時間,發現除去工人培訓時間,在未采用調度方案之前,仿真結果的最大完工時間為29 h 31 min,實際最大完工時間為30 h 20 min,說明模型的仿真結果雖有偏差,但基本與實際情況一致。

3.3 襯衫縫制流水線運行模擬

按照表3運行仿真模型,運行結果包括最大完工時間、堆積量方差、資源利用率。對比分析實施調度方案前、后運行結果的差異。

3.3.1最大完工時間 最大完工時間是指完成訂單所需的最長時間,它是由各個工序所需的加工時間和半成品運輸時間等決定的[12]。實施調度方案前后事件控制器顯示的最大完工時間分別為29 h 31 min和27 h 58 min。實施調度方案后,最大完工時間減少1 h 39 min。生產效率[13]計算公式為

(2)

式中:E為生產效率;ta為標準總工時;tb為實際總投入工時。

由式(2)可知,在固定訂單投入量和相同生產資源前提下,標準總工時不變,而調度后的實際總投入工時減少,說明該方案實現了生產過程的控制,使衣架在生產流水線上快速流轉,避免堆積和擁堵,減少了生產過程中的等待時間,進而使生產效率和整體的生產能力得到提升。

3.3.2堆積量方差 堆積量方差是指衣架在各個站位緩沖區內堆積情況的方差,反映流水線的平衡度。計算公式為

D=∑(Cn-C)2/N。

(3)

式中:D為堆積量方差;Cn為各站位衣架堆積量;C為衣架堆積量均值;N為站位數。

實施調度方案前后不同時間點的堆積量方差見表4。由表4可知,實施調度方案后,各時間點的堆積量方差均顯著下降,這一變化直接表明流水線作業的平衡度得到了有效提升。

表4 調度前、后堆積量方差

3.3.3資源利用率 資源利用率是指生產過程中使用的資源在生產中得到充分利用的程度[14]。

定義B(t)為資源“忙態”函數[7],即:

(4)

那么資源利用率即為曲線B(t)下的面積除以生產運行周期:

(5)

式中:U為資源利用率;T為生產運行周期;t2為最大完工時間;t為時間變量;dt為微元時間間隔。

圖3和圖4為實施調度方案前后18個站位的資源利用率和站位空閑時間占比。

圖3 調度前、后資源利用率

圖4 調度前、后空閑時間占比

由圖4和5可知,實施調度方案后,各站位的資源利用率均有所上升,平均資源利用率由61.2%上升至64.8%,并且各站位的空閑時間占比均有所下降。說明實施調度方案后,瓶頸工序得到了有效地轉移,減少了生產資源的浪費和閑置,生產過程變得更加穩定和高效。

4 結語

1)文中設計了基于事件驅動的瓶頸工序調度方案,方案考慮了瓶頸工序的判定、調度條件和調度優先級。通過襯衫實例分析,發現調度后該流水線的最大完工時間、堆積量方差和資源利用率都有所優化,表明調度方案能有效提升吊掛流水線的生產效率和流水線各站工作負荷的平衡。

2)分析吊掛流水線的構成與仿真軟件中對象的映射關系,利用Plant Simulation軟件構建服裝縫制流水線仿真模型。為使模型更貼近實際生產情況,文中分析了生產中可能出現的干擾因素,并根據其特點匹配了分布函數,為服裝生產線的仿真建模提供了設計思路。

3)由于 Plant Simulation 軟件具有極高的通用性,因此,在實際投入生產前可以利用該仿真模型進行不同款式的瓶頸工序預測、生產平衡驗證,提前規避風險,進一步提升生產效率。