基于Plant Simulation的白酒包裝生產(chǎn)線設(shè)計(jì)

馬靖，黃士軒，胡曉兵*,

（1.四川省宜賓普什集團(tuán)有限公司技術(shù)中心，四川 宜賓 644007；2.四川大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，四川 成都 610065；3.宜賓四川大學(xué)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院，四川 宜賓 644005）

生產(chǎn)物流指的是生產(chǎn)過程中的物料流動[1]，當(dāng)原材料或外部加工件等投入生產(chǎn)之后，通過下料、發(fā)料、輸送等方式到達(dá)各個(gè)加工工位或緩存區(qū)，作為在制品，從一個(gè)生產(chǎn)單元流向下一個(gè)生產(chǎn)單元，再根據(jù)規(guī)定的生產(chǎn)工藝來進(jìn)行加工存儲，上述過程可以看成是一個(gè)不間斷的生產(chǎn)物料的流轉(zhuǎn)過程[2]。

虛擬仿真是采用計(jì)算機(jī)技術(shù)，通過對一個(gè)真實(shí)系統(tǒng)進(jìn)行模擬，構(gòu)建虛擬實(shí)驗(yàn)場景、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和操作對象，輔助設(shè)計(jì)和優(yōu)化，對資源進(jìn)行合理配置，從而提高整個(gè)物流系統(tǒng)的運(yùn)行效率[3]，大大縮減了資金成本。隨著仿真軟件的不斷發(fā)展，學(xué)者們對流水線優(yōu)化的仿真研究也不斷深入。Mendes等[4]在建模仿真照相機(jī)裝配生產(chǎn)線的基礎(chǔ)上優(yōu)化了物流線路的配置。李廣振等[5]對處于規(guī)劃階段的某自動化裝配線進(jìn)行產(chǎn)能、機(jī)器利用率分析與優(yōu)化，并設(shè)計(jì)了不同場景分別進(jìn)行仿真評估與比較。楊旻等[6]通過Flexsim軟件對全自動柑橘包裝生產(chǎn)線進(jìn)行仿真分析與平衡優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了柑橘的分級、整料、裝袋、裝箱等工序，降低了工作強(qiáng)度，提高了生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)了包裝過程的自動化。羅文科等[7]針對全自動道釘整理裝箱生產(chǎn)線建立了基于Flexsim的仿真模型，通過生產(chǎn)線平衡分析和平衡操作有效提高了生產(chǎn)效率，降低了生產(chǎn)成本。方赫等[8]利用Plant Simulation軟件對沖壓車間進(jìn)行仿真優(yōu)化，為車間管理問題提出可行解決辦法。肖海寧等[9-10]針對新能源汽車底盤裝配線以及內(nèi)飾生產(chǎn)線行仿真分析，提出了一種基于Plant Simulation的產(chǎn)線運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化方法。李慧[11]根據(jù)葉片機(jī)械加工工藝特點(diǎn)和生產(chǎn)線運(yùn)行流程建立生產(chǎn)線仿真模型，從產(chǎn)能、設(shè)備利用率、緩存區(qū)設(shè)置等多方面進(jìn)行了仿真分析與優(yōu)化。徐責(zé)等[12]利用Plant Simulation軟件對某企業(yè)涂裝線進(jìn)行仿真分析，通過優(yōu)化傳送帶容量配置，降低了生產(chǎn)線工位的阻塞率，提高了企業(yè)產(chǎn)能。

本文針對白酒包裝生產(chǎn)線進(jìn)行分析，結(jié)合現(xiàn)有的生產(chǎn)工藝，通過建立Plant Simulation仿真模型，全面模擬了生產(chǎn)實(shí)施過程，對產(chǎn)線提出了優(yōu)化設(shè)計(jì)方案，并對優(yōu)化模型進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

1 問題描述

根據(jù)企業(yè)調(diào)研結(jié)果，本文研究的白酒包裝生產(chǎn)工藝主要包括9道工序，其工藝流程如圖1所示。

圖1 白酒包裝生產(chǎn)工藝流程

聚對苯二甲酸乙二醇酯（Polyethylene Terephthalate，PET）原料[13]經(jīng)過混料器（加回收料）進(jìn)入干燥機(jī)（除去水分）進(jìn)入分料器（24根料管到對應(yīng)的注塑機(jī)），注塑機(jī)將PET原料進(jìn)行塑化成形出PET透明盒體，PET透明盒體通過傳輸帶進(jìn)入燙金機(jī)進(jìn)行燙金和熱轉(zhuǎn)印，燙完金的盒體進(jìn)入丟底座機(jī)（機(jī)器人加底座），盒體進(jìn)入傳輸線，人工往盒體上套袋，套完袋的產(chǎn)品進(jìn)入碼垛機(jī)進(jìn)行碼垛。碼完垛的托盤經(jīng)過自動導(dǎo)引運(yùn)輸車（Automated Guided Vehicle，AGV）轉(zhuǎn)運(yùn)到立庫，經(jīng)過掃碼入庫[14]。

白酒包裝的生產(chǎn)過程既存在連續(xù)工序加工，又存在離散工序加工。連續(xù)工序主要指注塑成型工序，在原料充足時(shí)，注塑機(jī)連續(xù)加工；而離散工序包括注塑成型之后的燙金、丟底座與碼垛工序。在連續(xù)工序與離散工序之間設(shè)置緩存區(qū)具有必要性，緩存區(qū)的存在可以避免加工產(chǎn)品因下道工序生產(chǎn)能力不足而滯留在注塑成型工位，有效維護(hù)了注塑成型加工的連續(xù)性，從而保證了產(chǎn)品加工質(zhì)量的穩(wěn)定性。

因此，白酒包裝生產(chǎn)線采用典型的單品種多并行工位串行作業(yè)形式，其產(chǎn)線構(gòu)型如圖2所示。生產(chǎn)線由若干個(gè)串行工位構(gòu)成，每個(gè)工位由1臺或多臺加工設(shè)備并聯(lián)而成，同一工位各加工設(shè)備性能相同且執(zhí)行同一道工序，各工位機(jī)器信息如表1所示。在兩兩連續(xù)工位之間設(shè)置緩存區(qū)。

表1 各工位加工設(shè)備生產(chǎn)節(jié)拍

圖2 白酒包裝生產(chǎn)線構(gòu)型

在產(chǎn)線設(shè)計(jì)階段，需要確定各工位配置的機(jī)器數(shù)量以及各緩存區(qū)容量配置使得產(chǎn)線生產(chǎn)效率最高。產(chǎn)線優(yōu)化問題集中于求解使得產(chǎn)線平衡率高的機(jī)器配置問題，然而緩存區(qū)配置問題同樣對制造企業(yè)具有重要價(jià)值。緩存區(qū)容量越大則設(shè)備故障對系統(tǒng)整體性能的影響就越小，然而相應(yīng)地會導(dǎo)致成本上升；反之其容量越小，成本也越低，然而生產(chǎn)系統(tǒng)卻不能充分發(fā)揮其生產(chǎn)能力，當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)局部故障時(shí)很容易影響到整個(gè)系統(tǒng)的生產(chǎn)性能。

為避免生產(chǎn)節(jié)拍無序擴(kuò)張并結(jié)合企業(yè)現(xiàn)實(shí)需求，限制產(chǎn)線末端工位（碼垛工位）配置機(jī)器數(shù)量為1。

2 仿真建模與分析

2.1 模型假設(shè)

為了能準(zhǔn)確表達(dá)研究目的，對相關(guān)模型要素做出假設(shè)和簡化：①加工設(shè)備只有正常工作和故障維修兩類狀態(tài)，設(shè)備發(fā)生故障后，經(jīng)維修即可恢復(fù)正常工作；②加工設(shè)備僅會發(fā)生操作型故障，即只在操作過程中發(fā)生故障，與仿真時(shí)間無關(guān)；③確保注塑成型工位不出現(xiàn)空閑，即有足夠多的原材料輸入，不會出現(xiàn)因原材料不足而停工的情況；④確保碼垛工位不出現(xiàn)堵塞，有足夠大的庫存接收加工完成的產(chǎn)品；⑤各設(shè)備的非加工時(shí)間均包括在其生產(chǎn)節(jié)拍內(nèi)；⑥緩存區(qū)以及物料傳輸系統(tǒng)均不會發(fā)生故障。

2.2 仿真建模

在真實(shí)的生產(chǎn)環(huán)境中，流水線中的加工設(shè)備均會出現(xiàn)故障。當(dāng)加工設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)，其上的任何當(dāng)前處理操作都被中斷，而且任何即將到來的生產(chǎn)訂單只能在故障排除后才能繼續(xù)加工。故障的發(fā)生具有隨機(jī)性，Plant Simulation常以可利用率和故障平均修復(fù)時(shí)間（Mean Time To Repair，MTTR）兩個(gè)指標(biāo)來刻畫真實(shí)的生產(chǎn)過程，如圖4所示。可利用率是一個(gè)介于0%和100%之間的值，表示加工設(shè)備處于可操作狀態(tài)的時(shí)間比例。可用性由平均故障間隔時(shí)間（Mean Time Between Failures，MTBF）和MTTR計(jì)算得到。MTBF是加工設(shè)備可靠性的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)，表示加工設(shè)備隨機(jī)故障之間經(jīng)過的平均時(shí)間。一般而言，MTBF符合負(fù)指數(shù)分布，MTTR符合Erlang分布。根據(jù)實(shí)地調(diào)研與數(shù)據(jù)分析，本文設(shè)置白酒包裝生產(chǎn)線中的各設(shè)備故障指標(biāo)如表2所示。

表2 加工設(shè)備故障指標(biāo)

根據(jù)以上產(chǎn)線相關(guān)信息，建立的初始仿真模型如圖3所示。加工設(shè)備的命名采用“M＋工位編號＋機(jī)器編號”的方式，緩存區(qū)的命名采用“BF＋緩存區(qū)編號”的方式，如M130表示1號工位（注塑成型工位）的第30號機(jī)器。仿真模型采用柔性建模方式，各工位的機(jī)器數(shù)量由全局變量控制。

圖3 初始白酒包裝生產(chǎn)線模型

2.3 仿真優(yōu)化設(shè)計(jì)

針對提出的機(jī)器配置與緩存區(qū)配置優(yōu)化問題，本文采用試驗(yàn)設(shè)計(jì)（Design of Experiment，DOE）方法進(jìn)行研究。DOE是一種常見的設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)和分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，通過對實(shí)驗(yàn)進(jìn)行合理設(shè)計(jì)安排，使得試驗(yàn)規(guī)模較小、試驗(yàn)時(shí)間較短、并以較小的試驗(yàn)成本獲得理想的試驗(yàn)結(jié)果，得出科學(xué)合理的結(jié)論。

為了減小試驗(yàn)規(guī)模，將DOE試驗(yàn)設(shè)計(jì)分為兩步：首先進(jìn)行兩級試驗(yàn)設(shè)計(jì)，定性研究影響指標(biāo)的主要影響因子及其交互作用；之后篩選出主要影響因子進(jìn)行多級試驗(yàn)設(shè)計(jì)，定量研究主要影響因子的配置方案對指標(biāo)的影響。針對機(jī)器配置問題，注塑成型工位機(jī)器數(shù)量N1、燙金工位機(jī)器數(shù)量N2和丟底座工位機(jī)器數(shù)量N3為影響因子，碼垛工位機(jī)器數(shù)量為常值1；針對緩存區(qū)配置問題，緩存區(qū)BF1容量C1、緩存區(qū)BF2容量C2以及緩存區(qū)BF3容量C3為影響因子。因此，針對本文研究問題一共有6個(gè)影響因子。

以N1、N2、N3、C1、C2和C3作為輸入值，以仿真時(shí)間內(nèi)產(chǎn)線總產(chǎn)量Output作為輸出值，利用ExperimentManager模塊進(jìn)行兩級DOE試驗(yàn)設(shè)計(jì)，各因子高低水平設(shè)置如表3所示，共進(jìn)行64次試驗(yàn)，設(shè)置每個(gè)實(shí)驗(yàn)的觀察數(shù)為5，置信度為 95%。設(shè)置運(yùn)行時(shí)間為200 h，預(yù)熱時(shí)間2 h，仿真得到的各因子的主效應(yīng)如表4所示，各影響因子之間的交互效應(yīng)如表5所示。

表3 產(chǎn)線配置兩級試驗(yàn)因子設(shè)計(jì)

表4 各因子對產(chǎn)量的主效應(yīng)

表5 各因子之間的交互效應(yīng)

分析試驗(yàn)結(jié)果可以看出：產(chǎn)線產(chǎn)能與各工位設(shè)備數(shù)量和工位間緩存空間均密切相關(guān)。緩存空間對產(chǎn)線生產(chǎn)效率的改進(jìn)效果十分有限，而各工位設(shè)備數(shù)量對產(chǎn)線生產(chǎn)效率的影響極其顯著，其主要原因在于緩存空間并不能提高設(shè)備的生產(chǎn)效率[15]。

因子N1、N2以及N3的主效應(yīng)遠(yuǎn)大于因子C1、C2和C3的主效應(yīng)，且C1、C2和C3與其他因子之間的交互效應(yīng)也相對較小，因此認(rèn)為N1、N2和N3為影響生產(chǎn)效率的三個(gè)主要影響因子，C1、C2和C3的影響可以忽略。重新建立的仿真模型如圖4所示，僅在“注塑成型－燙金”間設(shè)置緩存區(qū)BF1。

圖4 忽略次要影響因素后的白酒包裝生產(chǎn)線模型

本文研究的產(chǎn)線設(shè)計(jì)問題首先確定各工位機(jī)器配置，之后再為緩存區(qū)BF1選擇合理的容量配置，即先進(jìn)行N1、N2和N3的三因子多級試驗(yàn)設(shè)計(jì)，再進(jìn)行C1的單因子多級試驗(yàn)設(shè)計(jì)。

以N1、N2和N3作為輸入值，以仿真時(shí)間內(nèi)產(chǎn)線總產(chǎn)量Output作為輸出值，進(jìn)行三因子多級DOE試驗(yàn)設(shè)計(jì)，試驗(yàn)?zāi)康臑榇_定各工位的最小機(jī)器配置使得產(chǎn)線生產(chǎn)效率最高。各因子設(shè)計(jì)如表6所示，共進(jìn)行336次試驗(yàn)，設(shè)置每個(gè)實(shí)驗(yàn)的觀察數(shù)為5，置信度為95%。為避免緩存區(qū)BF1容量影響試驗(yàn)結(jié)果，將BF1容量設(shè)置為100 000。設(shè)置運(yùn)行時(shí)間為200 h，預(yù)熱時(shí)間2 h，得到的仿真結(jié)果如圖5所示。在得到的試驗(yàn)結(jié)果中，產(chǎn)量最大值為1951.4板，達(dá)到此最大值時(shí)的最小機(jī)器分配為 [N1, N2, N3]＝[41, 4, 4]。

表6 產(chǎn)線配置多級試驗(yàn)因子設(shè)計(jì)

圖5 機(jī)器分配多級試驗(yàn)結(jié)果圖

隨后，以C1作為輸入值，設(shè)置 [N1, N2, N3]＝[41, 4, 4]，以仿真時(shí)間內(nèi)產(chǎn)線總產(chǎn)量Output作為輸出值，進(jìn)行單因子多級DOE試驗(yàn)設(shè)計(jì)，試驗(yàn)?zāi)康臑榍蠼馐沟卯a(chǎn)線生產(chǎn)效率處于最大值的緩存區(qū)容量最小值。設(shè)置C1的低水平為100，高水平為2000，增量為100，共進(jìn)行20次試驗(yàn)，設(shè)置每個(gè)實(shí)驗(yàn)的觀察數(shù)為5，置信度為95%。設(shè)置運(yùn)行時(shí)間為200 h，預(yù)熱時(shí)間2 h，得到的仿真結(jié)果如圖6所示。

從圖6可以看出：從試驗(yàn)5之后，產(chǎn)量始終保持為1951.4板，即在緩存區(qū)BF1容量超過500之后，容量的增加不能使產(chǎn)量增加。因此，緩存區(qū)BF1的最小容量設(shè)置為500。

圖6 緩存區(qū)BF1容量配置多級試驗(yàn)結(jié)果圖

2.4 產(chǎn)線性能評估

優(yōu)化設(shè)計(jì)后的產(chǎn)線配置方案如下：注塑成型工位配置注塑機(jī)41臺，燙金工位配置燙金機(jī)4臺，丟底座工位配置丟底座機(jī)4臺，碼垛工位配置碼垛機(jī)1臺，在“注塑成型－燙金”間配置容量為500的緩存區(qū)，“燙金－丟底座”與“丟底座－碼垛”間物料并線合流運(yùn)輸，產(chǎn)線構(gòu)型如圖7所示。

圖7 優(yōu)化后的產(chǎn)線構(gòu)型

設(shè)置運(yùn)行時(shí)間為30 d，預(yù)熱時(shí)間為2 d，產(chǎn)線總產(chǎn)量為7056板，每小時(shí)吞吐量為9.8板，平均每板的加工時(shí)間為367 s。考慮碼垛機(jī)的生產(chǎn)節(jié)拍為360 s，產(chǎn)線的生產(chǎn)節(jié)拍為碼垛機(jī)單機(jī)作業(yè)的98.09%，基本上等于碼垛機(jī)的可利用率，產(chǎn)線性能已達(dá)最優(yōu)。

值得注意的是，以傳統(tǒng)的計(jì)算產(chǎn)線平衡率的方法[16]配置各工位機(jī)器數(shù)量，對于設(shè)備可能發(fā)生故障的產(chǎn)線優(yōu)化問題不再適用。根據(jù)傳統(tǒng)的計(jì)算方法，白酒包裝生產(chǎn)線的各工位機(jī)器數(shù)量的最優(yōu)配置為[N1, N2, N3]＝[40, 2, 2]，計(jì)算得到的產(chǎn)線平衡率高達(dá)96.7%，但是根據(jù)仿真

實(shí)驗(yàn)結(jié)果，傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法得到的產(chǎn)線配置方案只能達(dá)到8.158板的每小時(shí)吞吐量。因此認(rèn)為，本文采用的設(shè)計(jì)方法具有較強(qiáng)優(yōu)勢，能夠帶來生產(chǎn)效率約20%的提升。

圖8 各工位機(jī)器的資源統(tǒng)計(jì)信息

3 結(jié)論

以規(guī)劃設(shè)計(jì)階段的某白酒包裝生產(chǎn)線為例，研究了離散事件仿真平臺Plant Simuation在包裝印刷生產(chǎn)線規(guī)劃設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。根據(jù)白酒包裝加工工藝特點(diǎn)與生產(chǎn)工藝流程建立生產(chǎn)線仿真模型，以產(chǎn)能最大作為優(yōu)化指標(biāo)，利用DOE方法針對生產(chǎn)線各工位的最小機(jī)器分配數(shù)量和緩存配置進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。研究結(jié)果表明，優(yōu)化設(shè)計(jì)后的產(chǎn)線能夠有效的滿足生產(chǎn)需求，產(chǎn)線生產(chǎn)節(jié)拍已達(dá)理論最優(yōu)值，該設(shè)計(jì)方法對提高生產(chǎn)線設(shè)計(jì)質(zhì)量和設(shè)計(jì)效率有重要意義。