□ 劉 曄,張一玨
(上海中船重工船舶推進設備有限公司,上海 200031)
隨著自動化立體倉庫(AS/RS)[1-2]技術發展得越來越成熟,其在國內各行各業的應用也越來越普遍,而引入一套自動化立體倉庫,就必然需要為其配置自動化程度與其相當或更高的入庫、出庫等物流輸送系統[3],若在入庫、出庫等輸送環節出現瓶頸,則必然會影響自動化立體倉庫的倉儲效率,導致沒有發揮出其應有的作用。
FlexSim[4-6]是一款通用離散仿真軟件,集計算機三維圖像處理技術、仿真技術、數據處理技術等為一體,為制造業、物流業等領域服務。運用FlexSim對系統進行仿真,可以在計算機內建立研究對象的系統三維模型,然后,對模型進行各種分析和數據驗證,最終獲得優化設計和改造方案。
本案例以某在建造紙廠的成品紙自動化立體倉庫的“入庫輸送系統”為研究對象,首先,對系統建立FlexSim模型,然后,對模型進行仿真運行,發現“擁堵點”,分析關鍵設備的統計數據,再根據這些信息進行模型優化,最后,對優化前后的統計數據進行對比,以證實優化結果的有效性[7]。
該輸送系統方案中,實際設備數量為105臺,設備種類及功能見表1,系統布局見圖1。

表1 設備種類及功能

圖1 系統布局圖
本輸送系統主要功能有:紙垛輸送、托盤輸送、拆盤、托盤置入、成品紙垛入庫等,通過系統中各輸送設備及處理設備實現。具體工藝流程見圖2。

圖2 輸送系統工藝流程圖
根據該系統的實際設備尺寸、位置、輸送方向等,在FlexSim模型界面中布置128個實體來實現該系統的功能,具體實體種類及實現的功能見表2。

表2 模型實體種類及功能
根據系統工藝流程,對模型中所有實體進行連線,以實現臨時實體(紙垛、托盤、成品紙垛)的輸送去向。
對每個固定實體進行屬性設置,主要設置參數見表2。
“重置——運行”模型,觀察系統運行情況:①2臺發生器(升降機)每30秒發出一個臨時實體,每個臨時實體具備不同的顏色,表示其不同的類型;②托盤從托盤發生器進入輸送系統,根據指令輸送至對應的托盤輸送線路,在分解器處分解為8個托盤,準備進入合成器工位;③臨時實體到達合成器,托盤同時進入,合成器輸出1件與原臨時實體顏色一樣的臨時實體;④臨時實體根據類型分別被輸送至對應的入庫位。
模型及運行情況見圖3。

圖3 FlexSim模型及運行情況
觀察系統運行,發現經過線路一、二、三加工完成后的成品紙垛,都需要匯入線路四,故在此交匯處產生擁堵導致停機,為“擁堵點”,如圖4。

圖4 系統擁堵點
分析處理器(托盤置入裝置)和分解器(拆盤機):分解器的處理時間為70s,而處理器的處理時間為45s,這就導致紙垛輸送至處理器處時,需要等待分解器完成托盤拆垛工作再進行處理,從而處理器存在空閑時間,利用率較低。
模型運行24小時,處理器的統計數據如圖5。

圖5 模型運行24小時處理器的統計數據
統計系統運行24小時的總入庫量,以便與優化后的系統進行數據對比,如圖6。

圖6 模型運行24小時的總入庫量
①考慮處理器的利用率低,故可以將線路二中的處理器二取消,從而撤銷線路二;
②保留為線路二提供托盤的拆盤機二所在的線路,改為可以為線路一、線路三的處理器隨時補充托盤,此規劃可以緩解處理器一、三的等待問題。
優化后的系統布局見圖7,FlexSim模型見圖8。

圖7 優化后的系統布局圖(部分)

圖8 優化后的FlexSim模型
4.2.1 處理器統計數據
系統優化前后運行24小時處理器(托盤置入裝置)的統計數據見表3,對比可看出,單臺設備輸出量增加50%左右,設備利用率提高27%左右。

表3 處理器統計數據對比
4.2.2 系統入庫總量統計數據
系統優化前后總入庫量統計數據見表4,可以看出,單個貨位入庫量雖然有不同程度的上下浮動,但總入庫量是一樣的。

表4 總入庫量統計數據對比
4.2.3 設備數量及成本
經過優化,對系統中的設備進行了重新配置,減少了一臺專機(托盤置入裝置)和9條輸送線,系統總設備數從105臺減至95臺。
通過以上數據,可以得出:①設備數量減少10%,故硬件成本減少10%;②2臺處理器(托盤置入裝置)的利用率大幅提高;③系統通過優化,無擁堵;④雖然設備數量減少,但是總入庫量保持不變。
通過對本案例中自動化立體倉庫“入庫輸送系統”的FlexSim建模、仿真,分析了模型的運行情況及系統瓶頸,針對性的做了新的設備規劃,在保證系統輸送入庫產品總量不變的前提下,通過提高瓶頸設備的使用效率,減少了設備數量,降低了硬件成本。
本次工作驗證了利用FlexSim等計算機仿真軟件對物流系統整體規劃方案進行建模、仿真、優化的工作的可行性、有效性。