基于Flexsim的汽車零部件包裝流水線仿真優化

劉仁前，周溪召 （上海理工大學 管理學院，上海 200093）

0 引言

每輛汽車都會用到數萬個零件，零部件的供應及其管理直接影響整條產業鏈，迄今為止汽車仍然是大規模生產的民用產品之中最為復雜的一種。對生產過程的仿真優化具有重要的現實意義，目前學者們利用仿真軟件進行研究的方法主要有如下幾種：

有簡單地運用軟件模擬生產系統找出問題所在的。余流等人將生產線系統涉及方案轉換為Flexsim模型，找出方案中空閑率高的實體，以便對其進行改進[1]。

有直接驗證優化方案可行性的。孫影慧等人使用Flexsim對優化后的流水線進行仿真，驗證了方案的可行性[2]。馬云等人針對幾個影響流水線投產排序的因素運用Flexsim仿真軟件進行了研究，找出了尋求較優投產排序的方法[3]。張洪亮等人先使用工業工程手法為某電機廠提出改善措施，然后使用Flexsim進行了驗證[4]。

有先模擬生產系統，找出瓶頸進行優化，然后再驗證，或者多次反復的。寶斯琴塔娜等人使用Flexsim對多條流水線的改建方案進行多輪仿真以找到合適的改建方案[5]。龔立雄等人對涂裝流水線進行仿真，找到工藝瓶頸并優化，再次仿真驗證了優化方案，流水線達到平衡[6]。謝旦嵐等人利用Flexsim建立動態仿真模型，通過多次仿真實驗，發現新模式在實體總體空閑率和各小時利用率指標上均優于當前作業模式[7]。曹國安等人使用Flexsim對某汽車轉向架生產車間進行仿真，并針對仿真發現的問題進行優化，然后再次仿真，為方案實施提供依據[8]。江小云等人使用Flexsim對汽車軸承支架生產線進行模擬仿真，初步找出問題和改進方向，再以增產為目的，新增設備、調整人員和設備，仿真驗證方案可行性，最后以實際改造結果與仿真數據對比說明了仿真結果的可靠性[9]。李軍等人依據作業測定技術所獲得的數據，結合Flexsim仿真技術分析檢包線瓶頸，運用方法對檢包線進行平衡分析和優化設計，并通過Flexsim建立優化后的檢包線仿真模型驗證其有效性[10]。

還有創新應用以解決非常規問題的。楊銀等人用Flexsim對難以求解的數學模型進行仿真，以驗證模型的有效性[11]。尹超等人將基于Flexsim的三位可視化動態監控系統應用到某汽車零部件制造企業，用以克服常規二維圖表和數據報表在小批量機加車間生產任務跟蹤中的可視性差和不實時的缺點[12]。

某汽車零部件企業給汽車主機廠供貨，為保證產品質量，出庫前需要將產品裝入運輸包裝箱。包裝包含了內襯和外箱（如圖1所示），內襯是指適應產品形態起到保護和固定作用的包材，外箱是起到防撞、防水、防塵等作用的便于裝卸搬運的容器。企業通常會根據外箱大小及產品尺寸來決定一箱裝多少件產品及需要幾件內襯。

該企業根據實際場地的情況將某系列產品的包裝車間布局成如圖2所示的格局，該系列4種產品制造完成后從隔壁生產車間輸入到包裝流水線進行包裝作業。供應商根據用料計劃將包裝材料送進車間一側的小倉庫，包裝工人會用叉車將包裝運到包裝流水線。產品包裝完成之后會被運送到成品區準備裝車發運。

圖1 某種型號包材示意圖（左：包裝箱，右：內襯）

圖2 包裝車間布局圖

包裝作業車間目前存在一些問題需要進行優化改造。

1 現狀及問題描述

1.1 現狀分析

車間建筑物的情況：除一側可開門、開墻外其他墻面由于鄰近建筑物限制不可改動，門口有一塊備用區域用來存放廢料和給叉車充電。

車間設施設備及人員的情況：4條傳送帶將前道工序的產品導入包裝流水線、租用的4臺叉車（含叉車工）分別負責各成品線的包材及產成品裝卸搬運，4臺包裝機（各含1名包裝工）負責包裝作業。

包裝方案：一箱產品1需要一套外箱（T）和2件內襯（N），一箱產品2需要1套外箱（T）和3件內襯（N），一箱產品3需要1套外箱（T） 和3件內襯（N），一箱產品4需要1套外箱（T） 和1件內襯（N）。

表1 包裝BOM清單

包裝材料（簡稱包材）供料計劃：包材按生產計劃提前供貨，一天以8小時計，其中包裝類型1和類型4每半天供一次貨，包裝類型2和類型3每天早上供一次貨。

車間目前生產情況：每個工作日生產并包裝1、2、3、4四種成品約35箱、26箱、21箱和35箱。

1.2 問題描述

主要是車間內存在實物流規劃、安全等問題。運輸包裝的線路和運輸產品的線路存在交叉，實際生產作業過程中經常發生等待甚至碰擦事故，降低了運輸效率。包材存儲區離實際包裝作業區域較遠，頻繁依靠叉車長距離搬運，效率不高。

沒有固定的問題件處理流程。包裝流水線沒有專門的檢查點，也沒有應對問題包裝返工的流程。

2 改進措施及仿真評估

2.1 改進措施

針對上述問題，對包裝進入和存儲位置進行調整，將包材上貨流水線與產品導入流水線平行放置（如圖3所示），從而避免產品和包材在運輸中相互干擾，提高運輸的安全性及效率。該改進方式對產品導入的影響很小，基本不影響前道工序，且僅需調整包材貨架位置，不需要新購材料。

圖3 包材貨架與產品傳送帶平行

將備用區域改造成檢驗及分揀裝車區域，沒問題的包裝將會被自動分揀并傳送到裝車處，如若有異常，則經過拆解處理然后通過高層傳送帶在不干擾正常產品和包材入庫作業的情況下回流到對應的產品貨架和包材貨架（如圖4所示）。

圖4 分揀及問題件拆解返工

2.2 相關成本的變化

新增成品運輸、分揀和問題件拆解返工三段傳送帶。

新增一名檢測員。

新增一臺問題包裝拆解機器。鑒于歷史錯裝率很低，所以檢測員和拆解工設為同一人，檢測員在包裝作業停工的間隙到旁邊的拆解機對問題包裝進行拆解作業。

叉車和叉車工數量持平。

包裝機和包裝工數量持平。

包裝存儲貨架數量持平，僅移動位置并重新組裝。短期成本稍高，但是長期來看是劃算的。

2.3 模型建立

模型如圖5所示：

模型建立之后，還需要將從包裝車間采集的相關生產參數賦值給模型中的實體。

工作日一天以8小時計，合28 800秒。類型1包裝和類型4包裝每半天供一次貨，即每14 400秒供一次貨，第一次供貨在0秒的時刻，第二次供貨在14 400秒的時刻。類型2和包裝類型3包裝每天早上供一次貨，即每86 400秒（合24小時）供一次貨，第一次供貨也是在0秒的時刻。詳細的供貨周期及數量見表2：

從前道工序了解到的關于該系列4個產品的生產效率（按箱計算）即導入到包裝流水線的到達參數如下：

（1） 產品1的到達時間間隔：exponential（ 0,450, ）0；

（2） 產品2的到達時間間隔：exponential（ 0,820,0 ）；

（3） 產品3的到達時間間隔：exponential（ 0,1 000,0）；

（4） 產品4的到達時間間隔：exponential（ 0,480,0 ）。

包裝機加工時間分別為600秒/箱、700秒/箱、700秒/箱和450秒/箱。叉車搬運速度最高為1.3米/s，約合4.68公里/小時。

包材貨架的容量均為套箱貨架32套、內襯貨架96件，現實中也約為3倍的關系。

2.4 仿真結果分析

模型運行一天后，導入包裝流水線的各產品數（發生）數分別為：39箱，28箱，21箱，41箱。最終完成打包的4種成品（吸收） 數分別為：38箱，27箱，21箱，40箱。各產品分別增產8.57%、3.85%、0.00%和14.29%。

仿真后軟件主要實體參數如下：

表3顯示，作為關鍵工序的打包機始終較為繁忙，而叉車則較為空閑。實體之間的繁忙程度不一，這與包材及產品特性有關。

改進措施在解決包裝作業現場混亂的同時，總產量也有了不同程度的提高，這驗證了改進方案的有效性。

表4顯示了發生器，即包材供應和產品導入方面的數據，可見，阻塞率有高有低，這說明，如果后道工序能夠提高效率，整條流水線的產能還有大幅提升空間。

圖5 包裝車間模型

表2 包材供貨周期及數量

表3 仿真數據統計

表4 發生器數據統計

3 總結與展望

分析現狀并找到幾個主要的問題，提出合乎場地條件和生產狀況的改進措施并進行仿真檢驗，仿真結果顯示改進措施不僅解決了現場混亂的局面，還不同程度地提高了產能，結果驗證了改進措施的可行性，還找到了未來的改進方向。

在空間限制的情況下，該流水線未來可以考慮縮小保存存放區域、增加包裝機及操作工來提高包裝作業能力，然后通過供應商管理庫存的方案實時共享包材庫存數據、實現小批量多批次供貨。新的叫料方案能動態地在增強流水線作業可靠性、提高產能和降低成本之間找到平衡點。

本文沒有深入結合前道生產工序，因而沒能做到全局優化。限于篇幅限制，沒有進一步驗證發生器端數據變化對包裝車間總產能的影響及程度。以上這些不足將在未來的研究中展開。