基于Witness轎車焊裝車間焊接生產線的仿真與優化研究

魏安立，馬琳，胡登山

(安徽省計量科學研究院，合肥 230051)

轎車焊裝車間生產物流線系統是一個典型的離散事件系統，易受現場隨機因素的影響[1]。目前，焊接生產線的改造和優化大都基于經驗，通過工作現場的直接調試和驗證來實施。由于工作現場的限制和出于成本的考慮，很難柔性地對焊接生產線多種優化方案進行測試和評估，因此通過生產線的建模仿真，能夠為生產線的改造和優化提供決策的依據，并能夠實現優化方案的虛擬測試和評估，從而節約大量資金、人力和時間;同時能夠診斷出生產線所存在的“瓶頸”環節和資源利用率情況，并在此基礎上提出相應的優化或改進措施[2]。

1 系統仿真

系統仿真就是根據系統分析的目的，在分析系統各要素性質及其相互關系的基礎上，建立能描述系統結構或行為過程的，且具有一定邏輯關系或數量關系的仿真模型[3]，據此進行試驗或定量分析，以獲得正確決策所需的各種信息。

2 仿真模型的分析

2.1 Witness軟件簡介

Witness是由英國Lanner公司推出的一款關于生產、運輸、規劃等的仿真軟件。仿真時，其可以顯示仿真的整個過程，因此能讓使用者清楚地了解仿真過程中存在的問題，及時調整物流系統仿真模型的參數，實現物流生產系統的優化[4]。

2.2 某轎車焊裝車間生產物流系統的結構

文中以江淮汽車某轎車焊裝車間為研究對象，通過現場調研可知該車間生產物流系統主要由底板線、主焊線、側圍線和調整線以及各生產線之間的自動化輸送線組成。

3 仿真模型的建立

3.1 轎車焊裝車間生產線結構模型

根據現場調研和生產工藝的分析，可建立該車間生產線的結構模型，如圖1所示。

圖1 轎車焊裝生產線的結構模型Fig.1 Structure model of car welding production line

3.2 仿真模型的建立

根據結構模型圖，利用Witness仿真軟件，建立生產線仿真模型(如圖2所示)。

圖2 轎車焊裝焊接生產線仿真模型Fig.2 Simulation model of car welding production line

4 仿真實驗與優化

4.1 仿真目標

仿真前必須設定仿真目標，否則仿真將毫無意義，根據需求仿真目標設定如下[5]。

1)通過焊接生產線系統模型的仿真，獲得焊接生產線的性能指標，如設備利用率、人員空閑率以及系統的生產能力等。通過性能指標的分析，提出改進措施。

2)通過仿真，研究焊接生產線上設備故障時間對系統生產能力的影響。

4.2 仿真試驗設計

根據仿真目標，設計2組仿真試驗。

1)仿真試驗1。通過仿真，識別轎車焊接生產線的“瓶頸”工位，分析各工位的工作效率和設備利用率，針對“瓶頸”環節，提出優化措施，釋放“瓶頸”環節，保證生產線物流的順暢和資源的合理利用。由此，針對仿真試驗做以下假設[6－7]:假設焊裝車間操作人員的配置能夠永遠滿足生產;假設供應商對零部件的供應始終能夠保證車間正常的生產;假設設備能夠不停地運轉，無故障保證正常生產。

2)仿真試驗2。在仿真試驗1假設前2條成立的情況下，仿真設備故障時間對系統生產能力、設備利用率等性能參數的影響。

4.3 模型仿真

1)仿真試驗1。根據Witness仿真軟件系統默認設置1為模型運行1 s，仿真運行8 h(即運行28800個仿真時間單位)，設備信息統計見表1，勞動者信息統計見表2。

表1 設備信息統計Table1 Stastatical table of equipment

表2 勞動者信息統計Table2 Stastatical table of labor

2)仿真試驗2。運行仿真模型28800個仿真時間單位，分別仿真停線10，15，20 min的生產情況，對比不同停線時間對系統生產能力的影響，結果見表3。

3)仿真結果分析。根據試驗1仿真結果統計可知，設備利用率方面:調整線3#銅釬焊焊接工位(machine11)的設備利用率為 39.18%，阻塞率為24.18%;調整線4#銅釬焊打磨工位(machine12)設備利用率為45.76%，阻塞率為32.17%;調整線11#白車身拋光工位(machine20)設備利用率為58.43%，調整線下線檢測工位(machine21)設備利用率為40%。

表3 不同停線時間對產能的影響Table3 Different stop time effects on productivity

人員利用率方面:調整線3#銅釬焊焊接工位人員利用率為39.18%，空閑率為60.82%;4#銅釬焊打磨工位人員利用率為 45.76%，空閑率為54.24%;11#拋光工位人員利用率為58.41%，空閑率為41.57%，下線檢測工位人員利用率為40%，空閑率為60%。

設備產能匹配方面:根據仿真結果統計，可以計算出主焊線、調整線、側圍線設備的日最大生產能力(日最大生產能力=日生產能力/設備利用率)。各生產線設備日最大生產能力如圖3、圖4、圖5所示。

圖3 側圍線設備產能匹配分析Fig.3 Side line equipment capacity matching analysis

圖4 主焊線設備產能匹配分析Fig.4 Main welding line equipment capacity matching analysis

圖5 調整線設備產能匹配分析Fig.5 Assembly line equipment capacity matching analysis

根據設備產能匹配分析，側圍線總成1#是其生產線的最大瓶頸，主焊線后圍板焊接工位是其生產線的最大瓶頸，而調整線除了銅釬焊工位、銅釬焊打磨工位和下線檢測工位之外，其他設備產能匹配基本均衡。要實現側圍線和主焊線的產能匹配的均衡，則要提高側圍線總成1#和后圍板焊接工位的設備產能。此2個工位主要是由于加工時間過長，導致設備產能匹配不均。

根據仿真試驗2的仿真結果，停線10，15 min時，對產量影響不大，當停線20 min時，產量有較大程度的下降。通過對比得出如下結論:為了確保生產任務的完成，必須嚴格控制日均停線時間，日均停線時間必須小于等于15 min，才不影響系統的生產能力。

4.4 優化與仿真

4.4.1 優化措施

根據生產線工藝平衡方法，為實現生產線資源的優化，采取以下幾個優化措施。

1)將調整線3#銅釬焊焊接工位同4#銅釬焊打磨工位合并成一道工序，合并后工序作業時間為177 s。

2)將調整線11#白車身拋光工位同白車身下線檢測工位合并，合并后工序作業時間為187 s。

3)利用遺傳算法重新規劃點焊機器人的焊接路徑，縮短點焊機器人的作業時間。

人員配置方面:將原來調整線4#負責銅釬焊打磨的人員撤去，由原先3#的2名操作人員負責焊接和打磨;將原先負責白車身下線檢測的人員撤去，由白車身拋光工位的人員負責拋光和下線檢測。優化后的系統模型如圖6所示。

圖6 優化后的模型Fig.6 Optimized model

日均停線時間控制方面:利用兩班次間隙時間，進行設備保養和維護工作，確保將日均停線時間控制在15 min以下;建立搶修維護小組，將擅長機械、電氣等方面的工程師組織起來，實現各分廠之間資源的共享，在出現重大設備故障時，進行有效的調度，最大限度減少生產線停線時間，將停線時間對系統生產能力的影響降到最低，從而減少加班時間，降低相應的生產成本。

4.4.2 優化前后結果對比

對部分改進工位優化前后進行對比，拋光下線檢測工位(machine20)優化前后結果對比如圖7a所示。

銅釬焊焊接和打磨工位(machine11):優化前后結果對比如圖7b所示。

圖7 優化前后對比Fig.7 Comparision chart before and after optimization

5 結語

1)通過仿真研究，拋光下線檢測工位的設備空閑率由原來的41.9%下降到29.13%，設備利用率由原來的58.1%提高到70.77%;銅釬焊焊接和打磨工位的設備空閑率由原來的36.57%下降到27.81%，設備利用率由原來的39.03%提高到66.99%，阻塞率由原來的24.4%下降到5.2%。

2)通過仿真研究，調整線可以減少2個操作人員。

3)通過運用遺傳算法對作業時間過長的機器人工位焊接路徑進行規劃，作業時間可縮短5～7 s。

4)系統的單班產能由原來的144臺提高到現在的148臺，單臺能耗由原來的125.191 kW·h下降到現在的121.807 kW·h，單臺下降3.384 kW·h，實現了產能的提升和單臺能耗的降低。

通過對生產線的仿真研究，能夠提高設備利用率，合理配置人員，降低成本，同時為生產線的改造和優化提供有力的決策依據。

[1]樓佩煌.基于Em-Plant的汽車車身焊裝線系統仿真技術研究[J].工業控制計算機，2010，23(12):7 －8，10.

[2]王紅衛，謝勇.物流系統仿真[M].北京:清華大學出版社，2009:100 －102.

[3]王國新，寧汝新，王愛民，等.仿真優化在制造系統中的應用現狀及發展趨勢[J].系統仿真學報，2008(1):1－6.

[4]北京威特尼斯科技中心.Witness工業物流仿真平臺基礎教程[M].北京:北京威特尼斯科技中心，2006:78－81.

[5]張曉萍，石偉，劉玉坤.物流系統仿真[M].北京:清華大學出版社，2008:95－98.

[6]王道平，張學龍.現代物流仿真技術[M].北京:北京大學出版社，2010:201－206.

[7]王治軍.基于Em-Plant的汽車后橋裝備線系統建模與仿真技術研究[J].裝備制造技術，2009(8):13－15.