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尼龍磨耗板多因素生產(chǎn)車間布局優(yōu)化研究

2022-12-11 02:37:14朱成順黃俁鈞李濱城張輝呂玨
制造業(yè)自動(dòng)化 2022年11期
關(guān)鍵詞:優(yōu)化作業(yè)生產(chǎn)

朱成順,黃俁鈞,李濱城,張輝,呂玨

(1.江蘇科技大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,鎮(zhèn)江 212003;2.江蘇鐵科新材料股份有限公司,鎮(zhèn)江 212000)

0 引言

尼龍磨耗板是一種廣泛應(yīng)用于鐵路貨車行業(yè)的小型板類零件。目前該類板材基本采用離散化生產(chǎn)模式和工藝原則的設(shè)備布局形式,由工人操作半自動(dòng)化機(jī)床完成加工,手工對(duì)工件進(jìn)行搬運(yùn)。企業(yè)在進(jìn)行生產(chǎn)規(guī)劃過(guò)程中往往存在如下問(wèn)題:

1)設(shè)備憑經(jīng)驗(yàn)擺放,使得工位間物流量不平衡,物料搬運(yùn)時(shí)間與機(jī)床加工時(shí)間不協(xié)調(diào),設(shè)備利用率較低;

2)因工序分散和任務(wù)瑣碎,工人作業(yè)情況存在明顯的動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性,采用簡(jiǎn)化的數(shù)學(xué)模型難以對(duì)車間整體生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行準(zhǔn)確有效分析。由此,研究一種以提高生產(chǎn)效率和降低物流運(yùn)輸量為目標(biāo),綜合考慮工人作業(yè)情況的布局優(yōu)化方法具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。

布局優(yōu)化問(wèn)題是指基于生產(chǎn)過(guò)程中的物流情況,在給定空間內(nèi)對(duì)相關(guān)設(shè)備資源進(jìn)行合理布置,使得布局成本最小[1]。Finke等人[2]實(shí)驗(yàn)表明該問(wèn)題是NP-hard問(wèn)題,隨著設(shè)備數(shù)量和目標(biāo)函數(shù)的增加,求解難度呈指數(shù)增長(zhǎng)[3]。文獻(xiàn)[4]指出設(shè)施布局問(wèn)題應(yīng)包括人、機(jī)、料、物流路線在內(nèi)的多個(gè)生產(chǎn)要素。隨著模型和算法的優(yōu)化與發(fā)展以及各類復(fù)雜車間問(wèn)題的出現(xiàn),許多學(xué)者對(duì)于車間布局問(wèn)題展開(kāi)了多領(lǐng)域集成建模優(yōu)化研究。徐修立等[5]具體考慮了單元間距和橫豎放置問(wèn)題對(duì)車間進(jìn)行了精準(zhǔn)建模;杜吉旺等[6]采用可視圖算法對(duì)車間布局中的避障路徑規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行了分析;鄧?guó)檮Φ萚7]采用Delmia DPM,Plant Simulation等仿真軟件建立車間三維模型,模擬實(shí)際生產(chǎn),針對(duì)布局空間的合理性與通暢性問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)直觀的分析和優(yōu)化。

基于上述研究,針對(duì)尼龍承磨板生產(chǎn)車間布局優(yōu)化的綜合問(wèn)題,本文提出一種以加工時(shí)間和物流運(yùn)輸量最小為目標(biāo)的多要素生產(chǎn)車間布局模型,在模型中綜合考慮了工人站立點(diǎn)、行走路徑、工作方式等實(shí)際因素,結(jié)合遺傳算法與生產(chǎn)過(guò)程仿真對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。最后通過(guò)Plant Simulation仿真軟件及內(nèi)置算法庫(kù)對(duì)某尼龍板材生產(chǎn)車間進(jìn)行布局優(yōu)化,驗(yàn)證了本文方法的有效性。

1 多行多因素布局模型

多行多因素布局模型滿足如下基本要求和假設(shè):

1)忽略工作單位細(xì)節(jié)形狀,一律用矩形代替;

2)各工位依據(jù)線性布局形式,從車間左上角依次向右布置,工位間根據(jù)具體情況留有適當(dāng)距離,超出車間寬度時(shí)自動(dòng)換行;

3)每個(gè)工位內(nèi)基于不同功能劃分為設(shè)備區(qū)、工作區(qū)、上料區(qū)和下料區(qū)四個(gè)區(qū)域,工人在各區(qū)域內(nèi)工作點(diǎn)完成相應(yīng)工作;

4)工人以各工作點(diǎn)作為行走路線的出發(fā)點(diǎn)和目的地;

5)車間內(nèi)設(shè)置有用于存放成品的成品區(qū),成品區(qū)不與其它工位干涉。

基于上述要求和假設(shè),多行多因素布局模型如圖1所示,車間左上角為坐標(biāo)原點(diǎn),水平方向與x軸平行,豎直方向與y軸平行;各工位由數(shù)字依次標(biāo)注;L和W分別為車間的水平長(zhǎng)度和豎直寬度,I和w分別為各工位的水平長(zhǎng)度和豎直寬度;d為各工位間的水平距離,h1和h2分別為各行間的豎直距離,每行的豎直寬度為在此行中的工位最大豎直寬度;xn和yn分別為第n個(gè)工位中心點(diǎn)的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)。各工位內(nèi)區(qū)域劃分如圖1中工位3、工位9和工位n所示,其中三個(gè)小矩形區(qū)域從左至右依次為上料區(qū)、工作區(qū)和下料區(qū),各區(qū)域內(nèi)工作點(diǎn)位置根據(jù)具體情況而定,剩余大矩形區(qū)域?yàn)樵O(shè)備區(qū),用于擺放機(jī)床。車間中間行設(shè)置有墻體O,用于鋪設(shè)電路。各工位機(jī)床需靠墻擺放,便于供電及工人出入。成品區(qū)設(shè)置于車間角落。

圖1 多行多因素布局模型

本文采用可視圖法和Dijkstra算法[8]形成起點(diǎn)、障礙物頂點(diǎn)、終點(diǎn)之間的最短連線段,用以表示工人搬運(yùn)工件時(shí)避開(kāi)障礙物的行走路線,則工位間的物流運(yùn)輸距離即為該線段的長(zhǎng)度,如圖1中虛線S1和S2所示。

工人行走距離計(jì)算公式如下:

式(1)中Lab為工人從工作點(diǎn)a到工作點(diǎn)b的行走距離,N為工人經(jīng)過(guò)的起點(diǎn)、障礙物頂點(diǎn)、終點(diǎn)的數(shù)量之和,xi,yi為工人當(dāng)前所在點(diǎn)的坐標(biāo),xi+1,yi+1為工人基于上述算法確定的下一個(gè)目標(biāo)點(diǎn)的坐標(biāo)。

多行多因素布局模型約束條件如下:

式(2)、式(3)表示工位布局不能超過(guò)車間的總長(zhǎng)和總寬,式(4)、式(5)為工位橫縱坐標(biāo)計(jì)算公式。式(2)中xn為第n個(gè)工位的橫坐標(biāo),L為車間總長(zhǎng),ln為第n個(gè)工位的水平長(zhǎng)度;式(3)中yn為第n個(gè)工位的縱坐標(biāo),W為車間總寬,wn為第n個(gè)工位的縱向?qū)挾龋皇?4)中,nl為換行前工位數(shù)量,nj為第j個(gè)工位的水平長(zhǎng)度,di為第i與i+1個(gè)工位間的水平間距;式(5)中,H為當(dāng)前工位所在行,max{H-1}為第H-1行的工位最大縱向?qū)挾龋琱H-1為第H-1行與第H行的間距。

2 工人作業(yè)流程及目標(biāo)函數(shù)

已知磨耗板加工車間配備n臺(tái)設(shè)備和z個(gè)工人,其中,某生產(chǎn)周期內(nèi)有s個(gè)工件等待加工。為方便問(wèn)題研究,對(duì)加工過(guò)程中工人的作業(yè)流程做出如下假設(shè):

1)每臺(tái)設(shè)備作業(yè)時(shí)間分為裝夾時(shí)間t1和加工時(shí)間t2,其中裝夾時(shí)間t1內(nèi)人員與設(shè)備協(xié)同工作,加工時(shí)間t2內(nèi)設(shè)備單獨(dú)工作;

2)工件的工藝流程已定,且每道工序與設(shè)備一一對(duì)應(yīng);

3)同一設(shè)備與人員在某一時(shí)刻只能加工一個(gè)工件的某一道工序;

4)同一人員可在不同時(shí)刻操作多臺(tái)設(shè)備;

5)操作過(guò)程及設(shè)備加工過(guò)程不可中斷;

6)當(dāng)上料區(qū)工件不足或下料區(qū)工件達(dá)到一定數(shù)值,工人對(duì)工件成批搬運(yùn);

7)最后一道工序的工人每次將一批加工完成的工件搬運(yùn)至成品區(qū),代表車間成功出料一次。

基于上述假設(shè),工人作業(yè)流程如圖2所示。

圖2 工人作業(yè)流程

(1)出料次數(shù)mi及每批次工件數(shù)Qij初始值為0,前一工位工件抵達(dá)工位i上料區(qū),該工位上的工人k在工作點(diǎn)進(jìn)行工件裝夾;

(2)工人結(jié)束裝夾時(shí)間ti1,進(jìn)入加工時(shí)間ti2后處于空閑狀態(tài),在該段時(shí)間內(nèi)工人可執(zhí)行如下a,b,c,d四項(xiàng)工作:

a如無(wú)其他指令,工人原地待命,監(jiān)測(cè)機(jī)床運(yùn)行狀況;

b當(dāng)該工位下料區(qū)的工件數(shù)Qij達(dá)到U1件時(shí),工人到達(dá)下料點(diǎn),花費(fèi)時(shí)間將所有工件搬至推車上,并運(yùn)輸至下一工位的上料點(diǎn),再花費(fèi)時(shí)間將工件從推車搬至下一工位的上料區(qū)(若該工位為最后一道工序,則工人直接將工件搬運(yùn)至成品區(qū)),搬運(yùn)完成后原路返回工作點(diǎn),等待加工時(shí)間ti2結(jié)束或直接進(jìn)入下一次裝夾時(shí)間ti1;

c當(dāng)下一工位上料區(qū)的工件數(shù)Pi+1不足U2件,且該工位下料區(qū)工件數(shù)Qij未達(dá)到U1件時(shí),工人重復(fù)事件b中的操作;

d當(dāng)其他工位需要調(diào)用該工人進(jìn)行裝夾或搬運(yùn)時(shí),工人花費(fèi)時(shí)間tka完成作業(yè)后返回工作點(diǎn),等待加工時(shí)間ti2結(jié)束或直接進(jìn)入下次裝夾時(shí)間ti1。

上述事件的優(yōu)先級(jí)為b>c>d>a。

(3)當(dāng)成品區(qū)工件數(shù)達(dá)到s件時(shí),輸出完工時(shí)間T。

優(yōu)化模型目標(biāo)函數(shù)如下:

式(6)、式(7)為目標(biāo)函數(shù),式(6)表示總完工時(shí)間最小,用于反應(yīng)生成效率的提升,式(7)表示總物流運(yùn)輸量最小。式(6)中T為加工s個(gè)工件的完工時(shí)間,由生產(chǎn)過(guò)程仿真獲得,式(7)Lab中為第k個(gè)工人搬運(yùn)第j批次工件的行走距離。Qkj為該批次工件數(shù)量,mi為該工位總搬運(yùn)批次數(shù)。

參考文獻(xiàn)[5],采用加權(quán)法構(gòu)造新的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解,考慮到車間可能存在多種工件的加工,且每種工件的市場(chǎng)需求不同,對(duì)每種工件完工時(shí)間分開(kāi)計(jì)算,并取不同的權(quán)值:

式(8)中ai、ac為歸一化因子,wi為每種工件完工時(shí)間的加權(quán)因子,wc為車間總物流量的加權(quán)因子,滿足

工人作業(yè)流程的約束條件如下:

式(9)表示裝夾時(shí)間內(nèi)工人與機(jī)床必須協(xié)同工作,式(10)表示工件的實(shí)際完工時(shí)間不小于理論完工時(shí)間,式(11)、式(12)分別為工人理論完工時(shí)間與實(shí)際完工時(shí)間的計(jì)算方法,式(12)中tk為工位i到i+1的物料運(yùn)輸時(shí)間,v為工人平均行走速度,根據(jù)實(shí)際情況獲得。

3 集成生產(chǎn)過(guò)程仿真的遺傳算法優(yōu)化過(guò)程

針對(duì)上述車間布局優(yōu)化問(wèn)題,首先基于染色體編碼形成多行布局模型,通過(guò)生產(chǎn)過(guò)程仿真獲得目標(biāo)函數(shù),并采用遺傳算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解,具體流程如圖3所示。

圖3 結(jié)合生產(chǎn)過(guò)程仿真的遺傳算法流程

1)編碼設(shè)計(jì)

本文采用單行序列結(jié)合自動(dòng)換行策略對(duì)多行設(shè)備進(jìn)行編碼,以每個(gè)工位作為基因,則染色體(1,2,3,…,n)表示圖1中初始的布局順序,超出車間長(zhǎng)度時(shí)將進(jìn)行換行。每個(gè)染色體表示一種布局順序,一代種群包含了若干個(gè)染色體。

2)適應(yīng)度函數(shù)

參考文獻(xiàn)[9],將目標(biāo)函數(shù)式(8)的最小值問(wèn)題轉(zhuǎn)化為式(13)的最大值問(wèn)題,以便后文應(yīng)用優(yōu)化算法計(jì)算適應(yīng)度值,式中T為一個(gè)極小的正數(shù),用于避免分母為零的狀況出現(xiàn)。

3)遺傳算子及終止條件

選擇操作采用輪盤賭的方式,交叉操作采用順序交叉,交叉發(fā)生概率取0.8,變異操作采用逆轉(zhuǎn)變異,變異發(fā)生概率取0.1,終止條件為遺傳算法進(jìn)化到設(shè)定的世代數(shù)后自動(dòng)停止。

4 案例分析

某尼龍承磨板制造企業(yè)主要生產(chǎn)旁承磨耗板P1和支承磨耗板P2兩種小型尼龍板材,零件示意圖如圖4所示。

圖4 加工零件示意圖

已知生產(chǎn)工件P1共需8道工序,設(shè)置有11臺(tái)機(jī)床和9個(gè)工人,生產(chǎn)工件P2共需6道工序,設(shè)置有10臺(tái)機(jī)床和6個(gè)工人,零件P1日產(chǎn)量1200件,零件P2日產(chǎn)量600件,其工藝流程及初始布局如圖5所示。數(shù)字標(biāo)注的為支承座P2加工工位,字母標(biāo)注的為尼龍承磨板P1的加工工位,一個(gè)數(shù)字或字母代表一個(gè)擁有該項(xiàng)技能的工人,數(shù)字或字母相同的多個(gè)工位由同一個(gè)工人完成加工,毛坯從車間左上角運(yùn)入,各道工序從第一行車加工開(kāi)始。各工位共占據(jù)6行,已知第3、4兩行間鋪設(shè)有電器設(shè)備,第2~5行左側(cè)設(shè)置有防護(hù)欄,圖中用黑色粗線表示,工人無(wú)法從此處穿越,整個(gè)車間被分為上下兩個(gè)區(qū)域。第1、2和5、6兩行之間以及防護(hù)欄左側(cè)設(shè)置有工人通道,因此工人從車間上半?yún)^(qū)域向下半?yún)^(qū)域運(yùn)料只能走左側(cè)工人通道。

圖5 原始工藝流程及設(shè)備布局

經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研,該車間長(zhǎng)20m,寬19m,第一行各工位橫向間無(wú)工人通過(guò),最小間距為1m,從第二行開(kāi)始各工位橫向間均有工人通過(guò),最小間距為1.2m,工人通道寬1.7m,障礙物寬0.55m,車間內(nèi)存在較多閑置區(qū)域,下料區(qū)最大存儲(chǔ)量及工人一次搬運(yùn)量均為120件,上料區(qū)最小存儲(chǔ)量為15件,工人行走的平均速度約為1.2m/s,上下料時(shí)間均為5s,各工位尺寸及作業(yè)時(shí)間如表1所示。

表1 工位尺寸及作業(yè)時(shí)間

5 優(yōu)化結(jié)果

采用上文相關(guān)參數(shù),運(yùn)用Plantsimulation仿真軟件及內(nèi)置Simtalk編程語(yǔ)言建立布局模型和工人作業(yè)流程。以該車間兩種工件的日產(chǎn)量為終止條件計(jì)算目標(biāo)函數(shù),對(duì)模型中21個(gè)工位按順序編碼,采用Plantsimulation內(nèi)置遺傳算法庫(kù)對(duì)布局進(jìn)行優(yōu)化,考慮毛坯從車間左上角運(yùn)入且從車加工開(kāi)始,優(yōu)化過(guò)程中限制車加工工位編碼只能布置于第一行。設(shè)置種群規(guī)模為20,迭代次數(shù)為200,取加權(quán)因子1進(jìn)行實(shí)驗(yàn),優(yōu)化后的布局模型如圖6所示,圖中紅色矩形框?yàn)楣ぜ1加工工位,藍(lán)色矩形框?yàn)楣ぜ2加工工位,橙色細(xì)線為工人的行走軌跡。獲得優(yōu)化結(jié)果如表2所示。

圖6 基于Plant Simulation的仿真布局模型

表2 優(yōu)化結(jié)果

對(duì)比表2中數(shù)據(jù)可知,優(yōu)化后工件P1的完工時(shí)間及車間總物流運(yùn)輸量相較初始布局均獲得較大減少,驗(yàn)證了本文優(yōu)化方法的有效性;而工件P2的完工時(shí)間難以降低,說(shuō)明初始布局下P2完工時(shí)間已基本達(dá)到最優(yōu),需考慮其他方法進(jìn)一步優(yōu)化。

6 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)尼龍承磨板加工車間生產(chǎn)效率不足、物流頻繁的問(wèn)題,通過(guò)生產(chǎn)過(guò)程仿真與遺傳算法相結(jié)合的方式,實(shí)現(xiàn)完工時(shí)間和物流運(yùn)輸量的同步優(yōu)化。并在仿真過(guò)程中綜合考慮人員作業(yè)位置、作業(yè)流程和避障路徑,用以獲取更詳細(xì)的生產(chǎn)過(guò)程參數(shù)。最后通過(guò)某企業(yè)案例,證明了本文優(yōu)化方法的有效性。但布局調(diào)整的優(yōu)化效果有限,下一步將考慮工人調(diào)度與布局的集成優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的進(jìn)一步提升。

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