eM-Plant在機車預組裝生產線建模與物流仿真中的應用

張如杰 ，楊自建 ，王 偉 ，何 純

（1.華中科技大學 機械科學與工程學院，湖北 武漢 430074；2.寧波賽維思機械有限公司，浙江 寧波 315135）

在機車企業的裝配生產線中，難免存在著工序安排不合理、生產周期長、人員待工時間多、設備利用率低等一系列的問題。針對機車裝配線的特點，采用人工歸納等數學方法來解決問題，非常復雜，對人的邏輯思維能力要求較高，且需要占用大量資源和時間，因機車裝配線可看成離散事件。故可采用計算機仿真的方法，利用系統仿真軟件，來尋求解決方案。

基于離散事件的生產線仿真，是指運用計算機技術和虛擬現實技術，在計算機中對生產線的元素和生產過程進行統一建模，模擬出整個生產線的運行過程[1]。通過分析生產線的設備利用率、平均節拍、生產線平衡率等參數，并進行合理的優化和調整，從而更有效地組織生產計劃[2]。

現針對某機車廠裝配生產線的生產現狀，本文選用eM-Plant軟件，對機車預組裝生產線進行建模和仿真，并在保證設備利用率的基礎上，通過壓縮節拍，達到了生產線均衡的效果，從而提高了機車預組裝生產線的生產水平。

1 eM-Plant軟件簡介

eM-Plant是Tecnomatix公司開發的一款面向對象的離散事件動態系統仿真軟件，是工廠、生產線及生產物流過程中仿真與優化的解決方案之一。

eM-Plant能夠分析和優化生產線的多種性能指標，幫助用戶評價規劃方案，如生產線平衡率、設備利用率、在制品生產節拍、工人負荷情況、物流密度、物流順暢程度等[3]，并以多種形式輸出結果，以便用戶設計出性能更好的生產系統。

軟件內置的SimTalk語言，為用戶提供了控制仿真環節、定義自定義功能的方法，用戶通過編程，可以對仿真模型進行詳細控制，提高了仿真模型的準確性。eM-Plant為系統建模與仿真提供了一種完全面向對象的、圖形化的、集成的工作環境[4]。

2 生產線建模與仿真

生產線建模是指運用仿真軟件，對生產線的各個元素，生產制造過程進行建模，在計算機內構建出整個生產線的模型[5]。離散事件系統的模型，一般可以用流程圖或網絡圖的方法來描述[6]。

下面對使用普遍的實體業務流程圖做簡單介紹。實體業務流程圖法，采用與計算機程序業務流程圖相類似的圖示符號和原理，建立表示臨時實體產生、在系統中流動、接受永久實體“服務”以及消失等過程的業務流程圖。借助實體業務流程圖，可以表示事件、狀態變化及實體間相互作用的邏輯關系。由于計算機程序框圖的思想和編制方法，已廣為人們所接受，加上實體業務流程圖的編制方法簡單，且對離散事件系統的描述比較全面等優點，實體業務流程圖法的應用較普遍。

仿真，就是通過建立實際系統模型并利用所建模型對實際系統進行試驗研究的過程。系統仿真的一般步驟，如圖1所示。

圖1 仿真步驟

首先，根據系統的特點和仿真要求，選擇合適的算法，建立起系統的模型；然后進行程序設計，即將仿真模型用計算機能執行的程序描述，程序中應包括仿真試驗的要求，如仿真運行參數、控制參數、輸出要求等；下一步對仿真模型進行校驗，一方面是程序的調試，另一方面是檢驗所選仿真算法的合理性；接下來根據仿真的目的，對模型進行試驗，得到相應的輸出；最后對仿真輸出進行分析[7]。

3 仿真目標的設定

面對裝配生產線這類離散事件系統，具有以下一些重要的系統評價指標[8]。

（1）設備利用率。是指設備實際工作時間與總工作時間之比。設備利用率是很多仿真都關注的一個指標。利用率越高，說明設備的工作時間越長，但是可能會造成生產瓶頸；利用率越低，說明設備閑置時間越長，可能會浪費資源。

因此，當利用率過高時，需要增加設備來降低利用率，消除生產瓶頸；當利用率過低時，可增加作業量，減少資源的浪費。通常調整各種設備的利用率，使其保持在一個比較接近的范圍內，使得各種設備均能得到合理使用，充分利用資源[9]。

（2）生產節拍。是指連續完成相同的兩個產品之間的間隔時間。換句話說，即指完成一個產品所需的平均時間。生產節拍的計算公式如下:

式中，

CT代表生產節拍；

TW代表總工作時間；

Q代表總產量。

（3）生產線平衡。是指對生產的全部工序進行平均化，調整作業負荷，以使各作業時間盡可能相近的技術方法。其目的是消除作業間不平衡的效率損失以及生產過剩。生產線平衡的計算方法公式如下:

式中，

P代表生產線平衡率；

S代表各工序時間總和；

D代表工位數；

CT代表生產節拍。

4 應用實例研究

4.1 仿真結果及分析

根據調研數據建立預組裝生產線的仿真模型，生產線布置圖如圖2所示。其中北面兩條生產線生產A型車，其余5條生產線生產B型車。圖中代表車體入口,代表牽車軌道，代表車體。

圖2 生產線布置圖

利用eM-Plant強大的數據統計功能，實現了對A型車和B型車生產線產量的統計，為機車的生產決策提供了重要依據。

（1）A型車生產線。1條A型車生產線運行一年300 d，生產的車體數目為95節。A型車生產線評價指標如下：

P=S×100/（D×CT）=6×72/（6×75.8）=95%。

（2）B型車生產線。1條B型車生產線運行一年300 d，生產的車體數目為145節。B型車生產線評價指標如下：

（3）仿真結果分析。按照現階段年生產情況，A型車年產量190節，B型車年產量725節。由于該機車的A型車與B型車的數目比為1:3，所以能夠組裝95列機車，余下155節B型車。

綜上所述，B型車的產量過大，A型車產量過小。由兩種車體生產線的仿真結果可知，B型車的生產節拍要比A型車的快；兩種車體生產線的平衡率，臺位的利用率均達到90%以上，且保持在一個比較接近的范圍內，無需作出調整，只需平衡好二者之間的產量關系。

4.2 方案調整及驗證

（1）方案調整。該機車預組裝生產線的現狀是，B型車的產量過大，A型車產量過小，需要調整A型車的生產周期，從而達到兩型車的產量平衡，改進方案如下：

改變A型車的生產周期，是指調整A型車在每個臺位的預組裝工藝流程，縮短其臺位流水節拍時間，從而縮短整個生產周期。對A型車每個臺位的工藝流程作出調整，將臺位流水節拍縮短，與B型車的臺位流水節拍一致。

對仿真模型進行調整后，1條A型車生產線運行一年300 d，生產的A型車數目為145節。經計算得出，調整后的生產線可組裝出120列機車，余下50節A型車5節B型車。相比現狀95列有明顯提高，但A型車的產量還是過大。

分析上述結果，由于改進后A型車和B型車的生產節拍相同CT=49.7 h/節，但兩者生產線之比為2:5。由于車體數目之比為1:3，所以必然會造成A型車產量過大。需要對一條A型車的生產線進行調整，使其混合生產，即部分時間生產A型車，部分時間生產B型車。假定這條生產線年產X節A型車，Y節B型車，可列出方程組

經求解得出，X=108，Y=36。即一年 300 d，當該生產線生產108節A型車，36節B型車時，兩種車體的總產量之比為1:3，正好能組裝出126列機車。

（2）仿真驗證。為確保計算所得結論正確，需要對計算得出的數據進行仿真驗證。修改仿真模型，在混合生產的A型車生產線的入口Source處增加Method對象，用于記錄A型車生產線調整轉而生產B型車時的仿真時間，SimTalk程序如下：

if source.statNumOut>107 then

.Models.DEMO.EventController.stop;

print EventController.simtime;

end;

表示當入口Source處的退出車體數大于107時，仿真模型停止，在控制臺打印出仿真時間；否則仿真繼續進行。

調用上述程序，運行仿真模型得出：當A型車生產線生產108節車體時，仿真模型停止，仿真時間為216:00:07:17.7000。即在第216天，該條A型車生產線轉而生產B型車。剔除該程序，繼續運行仿真，當仿真時間為300:00:00:00.0000時，車體總數為144節，增加了36節B型車體。經過仿真驗證得出，調整方案成立。

（3）改進前后對比。機車預組裝生產線改進前后相關數據比較如表1所示。

表1 改進前后數據對比

從表中得知，縮短A型車的生產周期后，機車產量提高26列，為120列；縮短A型車的生產周期，一條A型車生產線混合生產時，機車的產量達到最大化，為126列。

5 結束語

本文研究表明，面對機車生產線生產節拍規劃及生產線平衡問題，運用eM-Plant仿真軟件，可以對基于生產線建模的生產情況進行全局物流仿真。通過物流仿真模型的運行，發現生產線中存在的瓶頸，并經推理驗證進行方案調整，從而，在一定程度上達到了優化工藝，節約成本，提高效率的目的，進一步提高了機車生產水平。

[1]張曉東，嚴洪森.一類Job-shop車間生產計劃和調度的集成優化[J].控制與決策，2003，18(5)：582-584.

[2]Yan H S，Wang N S，Zhang J G.Modelling,Scheduling and Simulation of Flexible Manufacturing Systems Using Extended Stochastic High-leve Evaluation Petri Nets[J].Robtics and Computer-Integrated Manufacturing，1998，14(2)：121-140.

[3]姚海鳳，馮勛省，郭丁俊.基于eM-Plant的汽車零部件生產線平衡技術的仿真研究[J].計算機集成制造系統，2010，(6)：114-117.

[4]Siemens Co.eM-Plant Version 6.0 User Manual[K].Munich:Tecnomatix Group，2006.

[5]齊繼陽，竺長安.基于DELMIA_QUEST制造系統仿真模型的研究[J].機械設計與制造，2010，(4)：113-115.

[6]劉明周，胡 震，郭 嘉，王 雁.虛擬制造環境下模特法的應用[J].機械工程師，2005，（4）：56-58

[7]劉興堂，吳曉燕.現代系統建模與仿真技術[M].西安：西北工業大學出版社，2011.

[8]Xu Zhiwei，Liu Yongxian.Mechanical Production Line Simulation and Optimization Analysis[J].Proceedings of the IEEE International Conference on Automation and Logistics，2008，（9）:2925-2930.

[9]康鳳舉.現代仿真技術與應用[M].北京：國防工業出版社，2001.