面向飛機(jī)脈動(dòng)式裝配產(chǎn)線的智能物流協(xié)同優(yōu)化

中圖分類號(hào)：TP278 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

脈動(dòng)式裝配生產(chǎn)線源自汽車移動(dòng)式生產(chǎn)線理念，通過精心規(guī)劃飛機(jī)裝配流程、合理配置人員與工序，實(shí)現(xiàn)了高效且有序的制造[1]。飛機(jī)脈動(dòng)式裝配產(chǎn)線作為現(xiàn)代航空制造系統(tǒng)的核心模式，通過節(jié)拍化、流水化作業(yè)顯著提升了大型復(fù)雜產(chǎn)品的生產(chǎn)效率，但其高度協(xié)同的裝配流程對(duì)物流系統(tǒng)提出了極高要求。郭春東等提出的方法通過預(yù)設(shè)閾值觸發(fā)物流任務(wù)分配，雖能實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單場(chǎng)景下的路徑規(guī)劃，卻難以動(dòng)態(tài)響應(yīng)突發(fā)擾動(dòng)，導(dǎo)致全局效率下降。紀(jì)佳琪[3提出的方法以靜態(tài)數(shù)學(xué)優(yōu)化為目標(biāo)函數(shù)，通過實(shí)時(shí)監(jiān)視貨庫(kù)運(yùn)行狀態(tài)，動(dòng)態(tài)處理物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建飛機(jī)總裝生產(chǎn)線物料精準(zhǔn)配送模型。雖能在離線狀態(tài)下生成理論最優(yōu)解，但實(shí)時(shí)計(jì)算復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，未考慮多機(jī)器人避障、資源沖突等非線性約束，實(shí)際執(zhí)行偏差高?；诖?，文章提出了面向飛機(jī)脈動(dòng)式裝配產(chǎn)線的智能物流協(xié)同優(yōu)化研究。

1飛機(jī)脈動(dòng)式裝配產(chǎn)線物流配送時(shí)間窗分類

收集飛機(jī)脈動(dòng)式裝配產(chǎn)線中所有物流任務(wù)的歷史數(shù)據(jù)，包括任務(wù)類型、執(zhí)行時(shí)間、物料種類以及配送距離等[4]。通過數(shù)據(jù)分析，識(shí)別出不同物流任務(wù)的時(shí)間敏感性和重要性?；跀?shù)據(jù)分析結(jié)果，將物流配送時(shí)間窗劃分為硬時(shí)間窗、軟時(shí)間窗和混合型時(shí)間窗三類[5]。針對(duì)每一類時(shí)間窗，文章明確設(shè)定了具體的時(shí)效要求，以確保物流活動(dòng)能夠與裝配工序緊密配合，實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同。

配要求的嚴(yán)格時(shí)間內(nèi)將貨物送達(dá)指定裝配站位。硬時(shí)間窗的限制條件如圖1所示。

圖1硬時(shí)間窗形式

圖1中， [T₁，T₂}，[T₃，T₄}，[T₅，T₆] 表示允許的送達(dá)時(shí)間段。這些時(shí)間段之間無重疊，早到和晚到均不被允許。這種嚴(yán)格的時(shí)間限制適用于對(duì)裝配進(jìn)度有決定性影響的關(guān)鍵物料配送任務(wù)[6]

軟時(shí)間窗則相對(duì)靈活，配送工具、運(yùn)輸車輛在T₂～T₃ 段運(yùn)達(dá)指定地點(diǎn)則完全符合裝配時(shí)間要求。若提前 (T₂-T₁) 或延后 (T₄-T₃) 時(shí)間會(huì)對(duì)裝配任務(wù)產(chǎn)生影響，受到懲罰函數(shù)的作用，如圖2所示。

圖2軟時(shí)間窗形式

硬時(shí)間窗是指裝配產(chǎn)線車間運(yùn)輸車輛必須在裝圖2中， 均表示不符合裝配時(shí)間要求的懲

作者簡(jiǎn)介：吳申杰（1992—），男，高級(jí)工程師，學(xué)士;研究方向：飛機(jī)總裝裝配調(diào)試與檢測(cè)及總裝產(chǎn)線規(guī)劃。

罰力度。這種時(shí)間窗適用于對(duì)裝配進(jìn)度有一定影響，但允許一定時(shí)間波動(dòng)的物流任務(wù)。

混合型時(shí)間窗則根據(jù)裝配需求、不同的任務(wù)，有不同的時(shí)間特性。在 T₂ 至 T₃ 段，配送工具、運(yùn)輸車輛在最佳時(shí)間段送抵物料，若提前（ ）或延后(T₄-T₃) 時(shí)間會(huì)對(duì)裝配任務(wù)產(chǎn)生影響，同樣受到相應(yīng)處罰函數(shù)的作用，如圖3所示。

圖3混合型時(shí)間窗形式

這種時(shí)間窗適用于裝配需求復(fù)雜多變、對(duì)物流任務(wù)時(shí)間要求差異較大的情況

明確不同物流任務(wù)的時(shí)效要求，為建立裝配工序與物流活動(dòng)之間的時(shí)序關(guān)聯(lián)、預(yù)測(cè)裝配進(jìn)度提供了前提條件。

2 預(yù)測(cè)裝配進(jìn)度

基于時(shí)間窗分類結(jié)果，精準(zhǔn)匹配裝配工序與物流活動(dòng)時(shí)序關(guān)聯(lián)，以預(yù)測(cè)裝配進(jìn)度。結(jié)合歷史與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，運(yùn)用時(shí)間序列分析方法，為飛機(jī)脈動(dòng)式裝配產(chǎn)線提供準(zhǔn)確進(jìn)度預(yù)測(cè)。具體的預(yù)測(cè)公式可以表示為：

其中， Φ_yt^∧ 表示在時(shí)刻 Φ_t 的預(yù)測(cè)裝配進(jìn)度； y_t-i 表示歷史裝配進(jìn)度數(shù)據(jù)， i 為歷史數(shù)據(jù)的滯后階數(shù)； w_i 是權(quán)重系數(shù)，通過歷史數(shù)據(jù)擬合得到； ε_t 是誤差項(xiàng)，表示預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異。該模型通過歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來的裝配進(jìn)度。

為了進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，將實(shí)時(shí)生產(chǎn)信息融入預(yù)測(cè)模型中。假設(shè)實(shí)時(shí)生產(chǎn)信息為 x_t ，則融合后的預(yù)測(cè)公式可以表示為：

其中， Φ_yt^∧， 是融合實(shí)時(shí)生產(chǎn)信息后的預(yù)測(cè)裝配進(jìn)度； θ 是融合系數(shù)，表示實(shí)時(shí)生產(chǎn)信息對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響程度； Σ_xt^∧ 是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)生產(chǎn)信息值。

為了確保物流活動(dòng)與裝配工序保持同步，文章建立了動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，根據(jù)裝配進(jìn)度預(yù)測(cè)結(jié)果的實(shí)時(shí)變化，及時(shí)調(diào)整物流計(jì)劃。具體調(diào)整方案如表1所示。

表1物流計(jì)劃調(diào)整方案

3裝配產(chǎn)線智能物流調(diào)度任務(wù)協(xié)同優(yōu)化分配

在飛機(jī)脈動(dòng)式裝配產(chǎn)線中，智能物流調(diào)度任務(wù)的協(xié)同優(yōu)化分配是確保裝配工序與物流活動(dòng)緊密協(xié)同、高效執(zhí)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，文章結(jié)合裝配進(jìn)度預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)時(shí)生產(chǎn)信息，對(duì)當(dāng)前的物流需求進(jìn)行深入分析，據(jù)此協(xié)同優(yōu)化分配裝配產(chǎn)線的智能物流調(diào)度任務(wù)。

根據(jù)歷史物料消耗數(shù)據(jù)和裝配進(jìn)度預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)物流需求進(jìn)行量化預(yù)測(cè)。物流需求預(yù)測(cè)公式可以表示為：

其中， D_i(t) 表示第 i 種物料在時(shí)刻 χ_t 的需求量;H(t-1) 是歷史物料消耗數(shù)據(jù)，用于捕捉物料需求的周期性或趨勢(shì)性變化; α_iβ_iN_i 是調(diào)整系數(shù)，分別用于反映物料需求與裝配進(jìn)度、歷史消耗之間的線性關(guān)系以及常數(shù)項(xiàng)調(diào)整。

在獲得物流需求預(yù)測(cè)結(jié)果后，根據(jù)資源配置情況，協(xié)同優(yōu)化分配裝配產(chǎn)線的智能物流調(diào)度任務(wù)。這一過程旨在確保每個(gè)物流任務(wù)都能得到最合適的物流資源來執(zhí)行，同時(shí)提高物流資源的利用效率。調(diào)度任務(wù)分配原則如下：

其中， c_jk 是任務(wù) j 分配給資源 k 的成本（包括時(shí)間成本、運(yùn)輸成本等）； x_jk 是決策變量，若任務(wù) j 分配給資源，則 k 為1，否則為0; d_ji 是任務(wù) j 對(duì)第 i 種物料的需求； R_k 是資源 k 的容量或能力限制。該模型旨在最小化總成本，同時(shí)滿足每個(gè)任務(wù)只分配給一個(gè)資源、每個(gè)資源的容量限制等約束。

將調(diào)度任務(wù)分配給具體的物流資源后，執(zhí)行物流任務(wù)并進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。這一過程旨在確保物流任務(wù)能夠按照計(jì)劃高效、準(zhǔn)確地執(zhí)行，及時(shí)處理執(zhí)行過程中出現(xiàn)的問題和異常情況。實(shí)時(shí)監(jiān)控與調(diào)整公式如下：

其中， u(t) 表示控制輸入，即調(diào)整措施，如增加或減少資源、調(diào)整運(yùn)輸速度等； e(t) 表示誤差，即實(shí)際執(zhí)行情況與計(jì)劃之間的差異； 分別是比例、積分、微分增益系數(shù)，用于調(diào)整控制輸入的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性。該公式用于根據(jù)實(shí)時(shí)誤差調(diào)整物流任務(wù)執(zhí)行計(jì)劃，確保物流活動(dòng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

4實(shí)驗(yàn)分析

本次實(shí)驗(yàn)的研究對(duì)象為S航空制造企業(yè)的飛機(jī)脈動(dòng)式裝配產(chǎn)線，該產(chǎn)線負(fù)責(zé)雙發(fā)寬體客機(jī)的總裝工作，如圖4所示。

圖4實(shí)驗(yàn)環(huán)境布局

圖4展示了直線型布局的產(chǎn)線及站位分布，實(shí)驗(yàn)期間產(chǎn)線保持正常生產(chǎn)節(jié)奏和人員配置，以真實(shí)模擬并評(píng)估智能物流優(yōu)化方法的效果。

借鑒國(guó)內(nèi)外飛機(jī)制造企業(yè)脈動(dòng)式裝配產(chǎn)線實(shí)際生產(chǎn)狀況，結(jié)合行業(yè)規(guī)范與最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，明確實(shí)驗(yàn)任務(wù)組的選取范疇與準(zhǔn)則。因不同類型裝配任務(wù)在生產(chǎn)中面臨各異物流難題，須綜合考量各類因素來設(shè)計(jì)任務(wù)組。依據(jù)物流協(xié)同優(yōu)化理論及生產(chǎn)系統(tǒng)建模方法，構(gòu)建飛機(jī)脈動(dòng)式裝配產(chǎn)線仿真模型。經(jīng)對(duì)不同任務(wù)組在仿真模型中的運(yùn)行狀況分析，確定能有效驗(yàn)證智能物流協(xié)同優(yōu)化方法效果的任務(wù)組特性。在任務(wù)組選取時(shí)，充分考量影響生產(chǎn)效率的關(guān)鍵要素，如任務(wù)類型、規(guī)模及緊急程度等，以此保障實(shí)驗(yàn)結(jié)果精準(zhǔn)反映優(yōu)化方法的實(shí)際成效。對(duì)實(shí)驗(yàn)產(chǎn)線進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集，包括裝配任務(wù)、物流需求、設(shè)備狀態(tài)等，確保實(shí)驗(yàn)前后數(shù)據(jù)可比。在數(shù)據(jù)收集完成后，按照傳統(tǒng)物流協(xié)同方式運(yùn)行產(chǎn)線，詳細(xì)記錄裝配周期，即從飛機(jī)進(jìn)入裝配產(chǎn)線到完成所有裝配任務(wù)所需的時(shí)間。按照上文設(shè)計(jì)的智能物流協(xié)同優(yōu)化流程對(duì)產(chǎn)線進(jìn)行改造和升級(jí)，然后再次運(yùn)行產(chǎn)線，記錄相同的關(guān)鍵指標(biāo)。為更直觀地展示優(yōu)化效果，模擬設(shè)定了6組不同的裝配任務(wù)，對(duì)比優(yōu)化前后的裝配周期，結(jié)果如圖5所示。

圖5裝配周期對(duì)比

由圖5的對(duì)比結(jié)果可知，智能物流協(xié)同優(yōu)化方法在不同裝配任務(wù)組下均顯著縮短了裝配周期，提高了生產(chǎn)效率。

實(shí)驗(yàn)組采用上文設(shè)計(jì)的智能物流協(xié)同優(yōu)化方法，對(duì)照組A采用郭春東等提出的方法，對(duì)照組B采用紀(jì)佳琪[3提出的方法。郭春東等2與紀(jì)佳琪提出的方法在飛機(jī)總裝生產(chǎn)線物流優(yōu)化上各有特點(diǎn)。郭春東等2的方法以預(yù)設(shè)閾值觸發(fā)物流任務(wù)分配，憑借簡(jiǎn)單規(guī)則與算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單場(chǎng)景下的路徑規(guī)劃。紀(jì)佳琪[3的方法以靜態(tài)數(shù)學(xué)優(yōu)化為目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建物料精準(zhǔn)配送模型。通過實(shí)時(shí)監(jiān)視貨庫(kù)運(yùn)行狀態(tài)、動(dòng)態(tài)處理物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，在離線狀態(tài)可生成理論最優(yōu)解。以上方法都旨在提升物流配送效率，卻因?qū)崿F(xiàn)方式、適用場(chǎng)景不同，性能表現(xiàn)各異?？紤]其在物流配送方面的一致性，可以作為對(duì)比方法。

對(duì)比3種方法應(yīng)用后物料配送到裝配站位的時(shí)間匹配程度值 P ，該值通過以下公式計(jì)算獲取：

P=T_s/T×100%

其中， T_s 表示實(shí)際到達(dá)時(shí)間窗內(nèi)次數(shù)； T 表示總配送次數(shù)。通過比較歷次匹配程度值 P 的大小，判斷物流協(xié)同優(yōu)化布置的合理性。 P 值越大，說明裝配產(chǎn)線配送越及時(shí)，智能物流協(xié)同優(yōu)化布局越合理，反之，則說明裝配產(chǎn)線配送不及時(shí)，可能對(duì)飛機(jī)脈動(dòng)式裝配過程造成延誤。3種方法應(yīng)用后物料配送到裝配站位的時(shí)間匹配程度值 P 的對(duì)比結(jié)果如圖6所示。

圖6時(shí)間匹配程度 T 值對(duì)比結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，實(shí)驗(yàn)組采用的智能物流協(xié)同優(yōu)化方法在時(shí)間匹配度上達(dá) 96% ，顯著優(yōu)于對(duì)照組。該方法提高了物料配送的及時(shí)性和準(zhǔn)確性，有效縮短了飛機(jī)脈動(dòng)式裝配產(chǎn)線的裝配周期，提高了生產(chǎn)效率，支持產(chǎn)線的順暢運(yùn)行。

5結(jié)語

面向飛機(jī)脈動(dòng)式裝配產(chǎn)線的智能物流協(xié)同優(yōu)化方法研究，是提升現(xiàn)代航空制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力與生產(chǎn)效率的關(guān)鍵探索。本研究通過深度融合先進(jìn)信息技術(shù)、智能算法與物流管理理念，構(gòu)建了一套高效、靈活且響應(yīng)迅速的智能物流協(xié)同優(yōu)化體系。文章不僅實(shí)現(xiàn)了物流需求預(yù)測(cè)的高精度與實(shí)時(shí)性，還通過動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制確保了物流活動(dòng)與裝配工序的緊密協(xié)同，有效避免了生產(chǎn)延誤與資源瓶頸。同時(shí)，基于PID控制理論的實(shí)時(shí)監(jiān)控與調(diào)整策略，進(jìn)一步增強(qiáng)了物流系統(tǒng)的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性，為產(chǎn)線的連續(xù)高效運(yùn)行提供了堅(jiān)實(shí)保障。

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(編輯 王永超)

Collaborative optimization of intelligent logistics for the aircraft pulsating assembly production line

WU Shenjie，SUN Yulai，LIU Rui， GUO Lei，LIU Yu (Shenyang Aircraft Corporation，Shenyang11O85O，China)

Abstract:Aimingattheproblemofpoorflexibilityandlowefficiencyof traditionallogisticscollaborationmethods in aircraft pulsating assemblyproduction lines，an intellgentlogistics collboration optimization method is proposed.This method firstlyclasifies thelogisticsdeliverytimewindow，identifies theurgentrelationshipbetween processesand time requirements.Secondly，it establishesatemporalcorrelation betweenassmblyprocesssand logisticsactivities to predict assembly progress.Finally，it coordinates and optimizes logistics scheduling basedon progress and demand to reduce resource conflicts and idleness.The experiment shows that this method significantlyshortens the asembly cycle under different task groups，and the matching degree of material delivery time reaches over 96 % ， effectively improving the timelinessand accuracyof delivery，providing strong support for the efficientoperation of aircraft pulsating assembly production lines.

Key words:aircraft；pulsatile；assembly production line； intellgence；logistics；collaboration；optimization