基于Petri網的模具制造業(yè)生產流程仿真優(yōu)化*

覃羨烘,楊 斌,高志遠,黃永程

(廣東理工學院 智能制造學院,廣東 肇慶 526100)

生產流程分析是對企業(yè)整個生產經營過程進行全面分析,對其中可能遭遇風險的各個環(huán)節(jié)逐項分析,找出各種潛在的風險因素。在生產流程重組過程中,對生產流程的描述和建模是第1個環(huán)節(jié),進行生產流程的分析和診斷,判斷瓶頸環(huán)節(jié),對時間周期進行統(tǒng)計分析,優(yōu)化生產流程,縮短生產周期,提高生產效率。

1 生產流程分析方法

生產流程是由一系列邏輯相關的、產生特定企業(yè)輸出的活動所組成的,所以,對生產流程進行重組的過程就是改變這些活動及其邏輯關系的過程,也就是在提出新的流程活動的假設和規(guī)則的基礎上,對組成現(xiàn)有流程的活動進行增刪和改造,設計出新的流程。生產流程的分析改造技術可以歸結如下:取消、合并、重排、簡化、新增[1]。建立制造過程模型后,便可進行過程仿真。過程仿真的主要目的是對生產流程行為和特性進行計算、分析、評價等,形成對產品生產流程的定量或定性認識,作為生產流程方案的評價和優(yōu)化等提出借鑒的依據(jù)。

1.1 仿真流程分析

作為生產流程分析的主要手段之一,仿真不僅要有動態(tài)模擬系統(tǒng)運行的能力,而且要求及時、準確地采集運行的信息,為衡量流程的效果提供可量化的分析數(shù)據(jù)。

采用仿真方法進行生產流程分析優(yōu)化,其流程如圖1所示。

圖1 生產流程的仿真流程分析

1.2 仿真參數(shù)分析

根據(jù)生產流程仿真所得系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息對生產流程進行仿真運算的目的是分析和評價生產流程,進而尋找優(yōu)化方案。作為生產流程分析的手段,生產流程仿真過程中的仿真參數(shù)代表了生產流程的性能指標。一般選擇流程的成本和周期時間兩個指標作為參數(shù)進行仿真,本文選擇周期時間作為參數(shù)進行仿真。生產流程的周期時間長短反映了企業(yè)對市場需求的反應快慢,而在模具制造環(huán)境下,基于時間的競爭已經成為其主要特征。在激烈的市場競爭中,產品和服務的提供時間快慢往往被看成評價生產流程的最關鍵指標。在Petri網仿真執(zhí)行過程中,時間參數(shù)的計算主要依靠實體托肯的數(shù)據(jù)傳遞作用來實現(xiàn)的。

托肯的屬性:編號,用于標識托肯;托肯元素集,組成托肯元素的集合;計時時刻,使能時間。托肯元素具有顏色和元素值兩個屬性。托肯的方法有:對托肯元素集賦值;獲得托肯元素;對計時時刻和使能時間進行賦值。

一般情況下,一個活動中,普通托肯的時間參數(shù)發(fā)生如下變化:

OutToken.Time=
InToken.Time+Color.Time

(1)

式中,Color.Time為變遷中的時間托肯,它表示變遷的時間。而事實上,變遷時間包括等待變遷發(fā)生的時間和變遷本身的時間。在此情況下,就某一活動而言,時間計算方式為:

OutToken.Time=InToken.Time+
Waiting.Time+Act.Time

(2)

式中,InToken.Time是變遷發(fā)生之前,輸入庫所中托肯的時間數(shù)據(jù);OutToken.Time是變遷發(fā)生后,輸出庫所中托肯的時間數(shù)據(jù);Waiting.Time是等待變遷發(fā)生的時間;Act.Time是變遷執(zhí)行時間。

并行連接的時間計算:

OutToken.Time=
max(InToken.Time+Color.Time)

(3)

在此基礎上,得出某一生產流程的周期時間計算公式:

(4)

式中,InToken.Time是流程輸入時間;Waiting.Timei是流程中第i個活動的等待時間;Act.Timei是第i個活動執(zhí)行時間;Total.time是m個流程中的最大通行時間。

但在一般評價流程周期時間時,通常使用平均通行時間,平均通行時間計算式為:

(5)

仿真計算出流程周期時間,分析所花時間是否必要,從而找出有潛力的、可以進行重組的關鍵活動。把這些關鍵活動進行優(yōu)化改造,將明顯提高流程運作效率,同時,重新安排整個生產流程,使盡可能多的過程可以并行進行,這樣能夠最大限度地縮短時間。

2 生產流程優(yōu)化分析

下述以某模具廠的玩具手槍模具生產車間的生產流程為對象[2],模擬整個車間的生產流程動態(tài)運行狀態(tài),通過生產流程Petri網模型仿真,確定機械加工生產流程的瓶頸環(huán)節(jié)。對其進行仿真診斷,對仿真結果做出分析與評價,并提出優(yōu)化后的新生產流程。

2.1 舊的生產流程建模仿真診斷

通過資料,總結提煉出該廠生產的玩具手槍模具的一般制造生產流程,包括后期合模試模部分。在該廠的生產部以及組裝合模部門,完成試模過程,是通過產品/樣品制作,與客戶討論,檢測整副模具的性能,完成指標書。檢測合格則可以交付模具,完成訂單。其流程主要如下。

理順該玩具手槍模具中的主要活動及其結構關系,其制造生產流程如圖2所示。

圖2 某玩具手槍塑料模生產流程圖

根據(jù)上述流程圖,列出流程狀態(tài)表和事件表(見表1)。

表1 Petri網[3-5]模型的庫所變量和變遷變量

建立某玩具手槍模具制造生產流程Petri網模型如圖3所示。圖3中,T類代表各工序階段的工作內容及工作時間;P類代表物料流所能到達的工序;在某一時刻,黑點到達哪個P圈內,就代表該系統(tǒng)的生產流程已運行到此工序,即物料流已到達此位置。其中,各主要生產環(huán)節(jié)耗時見表2。

表2 主要生產環(huán)節(jié)耗時 (h)

圖3 玩具手槍塑料模制造生產流程Petri網模型

圖4 基于ExSpect的仿真模型

為了優(yōu)化流程,在對生產流程時間周期仿真時,將外購件和標準件的時間周期忽略,只對主要耗時的自制件生產流程進行仿真, 相應的事件耗時符號代替見表3。

表3 建模仿真后主要生產環(huán)節(jié)耗時

優(yōu)化后建立的ExSpect仿真模型如圖5所示。

圖5 優(yōu)化后基于ExSpect的仿真模型

ExSpect中要求為每一個庫所定義一個類型[6-7],庫所的類型與流經庫所的令牌類型必須一致,所以在圖5仿真模型中,可將系統(tǒng)中運行的令牌及所有庫所類型均設置為real。

在系統(tǒng)的初始狀態(tài)下,只有庫所P1中的初始令牌值為1,用以作為整個系統(tǒng)的觸發(fā)條件,其余庫所中均無初始值。對部分變遷所賦予的時間服從區(qū)間[tmin,tmax]上的均勻分布,ExSpect軟件包中用uniform [a:real, b:real, seed:real]:real表示函數(shù)在區(qū)間(a,b)上的均勻分布,其中由隨機數(shù)random作激發(fā)種子。

代碼的含義是利用一個簡單的“if…then…fi”語言來實現(xiàn)托肯的流動,當P1的運行初始條件被滿足時,就執(zhí)行P2所代表的操作,然后將加工所需的時間加入到緩存區(qū)中,操作完成。

由于在Petri網模型中存在著選擇結構,所以在仿真模型中流動的令牌要有2種值[8-9],在ExSpect軟件包中選用binomial [n:real, p:real, seed:real]:real函數(shù)來定義產生的兩種不同的選擇令牌值,其中將n設置為1.0,由參數(shù)p來決定產生令牌值為1.0的概率,由隨機數(shù)random作為激發(fā)種子(seed)。在仿真模型中,設自制件返工概率為0.1,那么審核合格概率為1-0.1=0.9,設質量驗收合格的概率為0.85,那么不合格的概率為1-0.85=0.15。在變遷T9中設定函數(shù)為binomial [1.0,0.9,random],那么T9就會以0.9的概率產生值為1.0的令牌,以0.1的概率產生值為0.0的令牌,再通過變遷T10依據(jù)令牌值來選擇執(zhí)行路徑,同樣的也在T16變遷中設定函數(shù)binomial [1.0,0.85,random],那么T16就會以0.85的概率產生值為1.0的令牌,以0.15的概率產生值為0.0的令牌,再通過變遷T17依據(jù)令牌值來選擇執(zhí)行路徑。

圖6 玩具手槍塑料模制造生產流程仿真結果

仿真結果分析如下:1)完成一個玩具手槍塑料模的制造生產流程,大約需要140 h;2)通過仿真數(shù)據(jù)比較,可知仿真偏差大;3)從總體上看,整個制造生產流程中,P2-P3-P4-P4-P6-P9-P10-P18-P19-P20是關鍵路徑。可以通過把關鍵路徑中的環(huán)節(jié)改成并行生產流程,來提高整個生產流程的效率。

分析該流程有如下弊端。

1)在目前的制造生產流程中,工藝卡和NC程序可在設計模具過程中通過設計部門先行完成,工藝卡的檢查及NC程序的仿真評估,可在產品加工前完成。

2)在該生產制造流程中,加工采用到普通機床進行粗精加工后再進行數(shù)控機床加工,此過程涉及到較多工序,如要先將工件搬運到普通機床,裝夾具、對刀、找工件原點等,直到工件加工完畢,然后QC檢測、卸料,然后搬運到數(shù)控機床加工,再重復裝夾具、對刀、找工件原點,輸入NC程序等步驟,工作過程重復,較浪費時間。而通過考察,該公司有足夠的數(shù)控機床可以用來加工制造,而且此工件總體尺寸不大,C1車間的機床都可加工該模具零件。在加工過程中,基本一個工人看管一臺機床,在零件自動加工時,工人無事可做,時間白白浪費。此時,可安排工藝檢查同時進行,統(tǒng)籌工作,不僅工人有事做,而且節(jié)省總體時間。

3)在加工制造過程中,因為要多次安裝、測量及卸料搬運移動,容易造成尺寸公差誤差大。

4)生產制造流程周期過長,且仿真結果方差大,反映其結果的離散程度過大,說明由于加工過程時間拉長,加工過程中出現(xiàn)不確定性因素較多,各項活動不確定性比較大。

2.2 改造后的新生產流程評價與優(yōu)化

根據(jù)上述分析出來的流程弊端,假設將自制毛坯件備料、電極圖、NC程序和工藝過程卡四者同一時間完成,不再使用普通機床,直接用數(shù)控機床或加工中心加工,可省去中間重復步驟。

優(yōu)化后的玩具手槍塑料模制造生產流程如圖7所示。

圖7 優(yōu)化后的玩具手槍塑料模制造生產流程

根據(jù)上述流程圖列出流程狀態(tài)表和事件表(見表4)。

表4 Petri網模型的庫所變量和變遷變量

優(yōu)化后的玩具手槍塑料模制造生產流程Petri網模型如圖8所示。其中,各主要生產環(huán)節(jié)耗時見表5。

表5 優(yōu)化后主要生產環(huán)節(jié)耗時 (h)

圖8 優(yōu)化后的玩具手槍塑料模制造生產流程Petri網模型

按圖8模型進行分析之后得到仿真模型如圖9所示。

圖9 基于ExSpect的仿真模型

優(yōu)化后的生產流程,相應的事件耗時符號代替見表6。

表6 優(yōu)化后仿真模型主要生產環(huán)節(jié)耗時

簡化后建立的ExSpect仿真模型如圖10所示。

圖10 簡化后基于ExSpect的仿真模型

圖11 優(yōu)化后的玩具手槍塑料模制造生產流程仿真結果

從圖11的仿真數(shù)據(jù)以及仿真模型可以作如下分析。

1)優(yōu)化后的新流程,增加了流程的并行環(huán)節(jié),并減少了一個不增值耗時環(huán)節(jié)。現(xiàn)在完成一個玩具手槍塑料模的制造,大約需要71 h,比優(yōu)化前的制造生產流程節(jié)省了較多時間,在很大程度上提高了生產流程的執(zhí)行效率。這樣,不但可以減少加工設備和工作量,而且可以降低加工測量的尺寸誤差。

2)從圖11中數(shù)據(jù)可以看到,仿真結果的方差明顯降低,處理過程不確定性也有所降低,能夠在很大程度上保證模件的生產。但是不確定性仍然存在,有個別值仍較大,后期還需要繼續(xù)研究如何進一步降低。

3 結語

優(yōu)化后的新生產流程,生產時間周期由140 h縮短到了約71 h,大幅提高了流程的執(zhí)行效率;同時,仿真結果的方差基本都有明顯降低,降低了處理過程的不確定性,在很大程度上提高了生產效率,實現(xiàn)了生產流程的優(yōu)化。從仿真結果來看,優(yōu)化改造后,生產流程的時間周期有了很大程度的降低,生產效率也有了較大的提高。但是真正的生產流程優(yōu)化不是單純考慮流程過程中的某個環(huán)節(jié)所能決定的,也不是單純的某個過程重組改造所能決定的。必須從整個生產流程出發(fā),涉及到企業(yè)內部的各個部門、各個員工、各個生產環(huán)節(jié),要通過改善整個體系才能得到根本性的改變。而這個改變有賴于各個部門的相互間聯(lián)系協(xié)作、各個員工的技術掌握程度,以及整個企業(yè)的運作模式,才能實現(xiàn)模具產品最簡單快捷、最準確、高質量的生產。