面向飛機脈動式裝配產線的智能物流協同優化

中圖分類號：TP278 文獻標志碼：A

0 引言

脈動式裝配生產線源自汽車移動式生產線理念，通過精心規劃飛機裝配流程、合理配置人員與工序，實現了高效且有序的制造[1]。飛機脈動式裝配產線作為現代航空制造系統的核心模式，通過節拍化、流水化作業顯著提升了大型復雜產品的生產效率，但其高度協同的裝配流程對物流系統提出了極高要求。郭春東等提出的方法通過預設閾值觸發物流任務分配，雖能實現簡單場景下的路徑規劃，卻難以動態響應突發擾動，導致全局效率下降。紀佳琪[3提出的方法以靜態數學優化為目標函數，通過實時監視貨庫運行狀態，動態處理物流業務數據，構建飛機總裝生產線物料精準配送模型。雖能在離線狀態下生成理論最優解，但實時計算復雜度呈指數級增長，未考慮多機器人避障、資源沖突等非線性約束，實際執行偏差高。基于此，文章提出了面向飛機脈動式裝配產線的智能物流協同優化研究。

1飛機脈動式裝配產線物流配送時間窗分類

收集飛機脈動式裝配產線中所有物流任務的歷史數據，包括任務類型、執行時間、物料種類以及配送距離等[4]。通過數據分析，識別出不同物流任務的時間敏感性和重要性。基于數據分析結果，將物流配送時間窗劃分為硬時間窗、軟時間窗和混合型時間窗三類[5]。針對每一類時間窗，文章明確設定了具體的時效要求，以確保物流活動能夠與裝配工序緊密配合，實現高效協同。

配要求的嚴格時間內將貨物送達指定裝配站位。硬時間窗的限制條件如圖1所示。

圖1硬時間窗形式

圖1中， [T₁，T₂}，[T₃，T₄}，[T₅，T₆] 表示允許的送達時間段。這些時間段之間無重疊，早到和晚到均不被允許。這種嚴格的時間限制適用于對裝配進度有決定性影響的關鍵物料配送任務[6]

軟時間窗則相對靈活，配送工具、運輸車輛在T₂～T₃ 段運達指定地點則完全符合裝配時間要求。若提前 (T₂-T₁) 或延后 (T₄-T₃) 時間會對裝配任務產生影響，受到懲罰函數的作用，如圖2所示。

圖2軟時間窗形式

硬時間窗是指裝配產線車間運輸車輛必須在裝圖2中， 均表示不符合裝配時間要求的懲

作者簡介：吳申杰（1992—），男，高級工程師，學士;研究方向：飛機總裝裝配調試與檢測及總裝產線規劃。

罰力度。這種時間窗適用于對裝配進度有一定影響，但允許一定時間波動的物流任務。

混合型時間窗則根據裝配需求、不同的任務，有不同的時間特性。在 T₂ 至 T₃ 段，配送工具、運輸車輛在最佳時間段送抵物料，若提前（ ）或延后(T₄-T₃) 時間會對裝配任務產生影響，同樣受到相應處罰函數的作用，如圖3所示。

圖3混合型時間窗形式

這種時間窗適用于裝配需求復雜多變、對物流任務時間要求差異較大的情況

明確不同物流任務的時效要求，為建立裝配工序與物流活動之間的時序關聯、預測裝配進度提供了前提條件。

2 預測裝配進度

基于時間窗分類結果，精準匹配裝配工序與物流活動時序關聯，以預測裝配進度。結合歷史與實時數據，運用時間序列分析方法，為飛機脈動式裝配產線提供準確進度預測。具體的預測公式可以表示為：

其中， Φ_yt^∧ 表示在時刻 Φ_t 的預測裝配進度； y_t-i 表示歷史裝配進度數據， i 為歷史數據的滯后階數； w_i 是權重系數，通過歷史數據擬合得到； ε_t 是誤差項，表示預測值與實際值之間的差異。該模型通過歷史數據來預測未來的裝配進度。

為了進一步提高預測的準確性，將實時生產信息融入預測模型中。假設實時生產信息為 x_t ，則融合后的預測公式可以表示為：

其中， Φ_yt^∧， 是融合實時生產信息后的預測裝配進度； θ 是融合系數，表示實時生產信息對預測結果的影響程度； Σ_xt^∧ 是根據歷史數據預測的實時生產信息值。

為了確保物流活動與裝配工序保持同步，文章建立了動態調整機制，根據裝配進度預測結果的實時變化，及時調整物流計劃。具體調整方案如表1所示。

表1物流計劃調整方案

3裝配產線智能物流調度任務協同優化分配

在飛機脈動式裝配產線中，智能物流調度任務的協同優化分配是確保裝配工序與物流活動緊密協同、高效執行的關鍵環節。為了實現這一目標，文章結合裝配進度預測結果和實時生產信息，對當前的物流需求進行深入分析，據此協同優化分配裝配產線的智能物流調度任務。

根據歷史物料消耗數據和裝配進度預測結果，對物流需求進行量化預測。物流需求預測公式可以表示為：

其中， D_i(t) 表示第 i 種物料在時刻 χ_t 的需求量;H(t-1) 是歷史物料消耗數據，用于捕捉物料需求的周期性或趨勢性變化; α_iβ_iN_i 是調整系數，分別用于反映物料需求與裝配進度、歷史消耗之間的線性關系以及常數項調整。

在獲得物流需求預測結果后，根據資源配置情況，協同優化分配裝配產線的智能物流調度任務。這一過程旨在確保每個物流任務都能得到最合適的物流資源來執行，同時提高物流資源的利用效率。調度任務分配原則如下：

其中， c_jk 是任務 j 分配給資源 k 的成本（包括時間成本、運輸成本等）； x_jk 是決策變量，若任務 j 分配給資源，則 k 為1，否則為0; d_ji 是任務 j 對第 i 種物料的需求； R_k 是資源 k 的容量或能力限制。該模型旨在最小化總成本，同時滿足每個任務只分配給一個資源、每個資源的容量限制等約束。

將調度任務分配給具體的物流資源后，執行物流任務并進行實時監控。這一過程旨在確保物流任務能夠按照計劃高效、準確地執行，及時處理執行過程中出現的問題和異常情況。實時監控與調整公式如下：

其中， u(t) 表示控制輸入，即調整措施，如增加或減少資源、調整運輸速度等； e(t) 表示誤差，即實際執行情況與計劃之間的差異； 分別是比例、積分、微分增益系數，用于調整控制輸入的響應速度和穩定性。該公式用于根據實時誤差調整物流任務執行計劃，確保物流活動的穩定性和準確性。

4實驗分析

本次實驗的研究對象為S航空制造企業的飛機脈動式裝配產線，該產線負責雙發寬體客機的總裝工作，如圖4所示。

圖4實驗環境布局

圖4展示了直線型布局的產線及站位分布，實驗期間產線保持正常生產節奏和人員配置，以真實模擬并評估智能物流優化方法的效果。

借鑒國內外飛機制造企業脈動式裝配產線實際生產狀況，結合行業規范與最佳實踐經驗，明確實驗任務組的選取范疇與準則。因不同類型裝配任務在生產中面臨各異物流難題，須綜合考量各類因素來設計任務組。依據物流協同優化理論及生產系統建模方法，構建飛機脈動式裝配產線仿真模型。經對不同任務組在仿真模型中的運行狀況分析，確定能有效驗證智能物流協同優化方法效果的任務組特性。在任務組選取時，充分考量影響生產效率的關鍵要素，如任務類型、規模及緊急程度等，以此保障實驗結果精準反映優化方法的實際成效。對實驗產線進行基礎數據收集，包括裝配任務、物流需求、設備狀態等，確保實驗前后數據可比。在數據收集完成后，按照傳統物流協同方式運行產線，詳細記錄裝配周期，即從飛機進入裝配產線到完成所有裝配任務所需的時間。按照上文設計的智能物流協同優化流程對產線進行改造和升級，然后再次運行產線，記錄相同的關鍵指標。為更直觀地展示優化效果，模擬設定了6組不同的裝配任務，對比優化前后的裝配周期，結果如圖5所示。

圖5裝配周期對比

由圖5的對比結果可知，智能物流協同優化方法在不同裝配任務組下均顯著縮短了裝配周期，提高了生產效率。

實驗組采用上文設計的智能物流協同優化方法，對照組A采用郭春東等提出的方法，對照組B采用紀佳琪[3提出的方法。郭春東等2與紀佳琪提出的方法在飛機總裝生產線物流優化上各有特點。郭春東等2的方法以預設閾值觸發物流任務分配，憑借簡單規則與算法實現簡單場景下的路徑規劃。紀佳琪[3的方法以靜態數學優化為目標函數，構建物料精準配送模型。通過實時監視貨庫運行狀態、動態處理物流業務數據，在離線狀態可生成理論最優解。以上方法都旨在提升物流配送效率，卻因實現方式、適用場景不同，性能表現各異。考慮其在物流配送方面的一致性，可以作為對比方法。

對比3種方法應用后物料配送到裝配站位的時間匹配程度值 P ，該值通過以下公式計算獲取：

P=T_s/T×100%

其中， T_s 表示實際到達時間窗內次數； T 表示總配送次數。通過比較歷次匹配程度值 P 的大小，判斷物流協同優化布置的合理性。 P 值越大，說明裝配產線配送越及時，智能物流協同優化布局越合理，反之，則說明裝配產線配送不及時，可能對飛機脈動式裝配過程造成延誤。3種方法應用后物料配送到裝配站位的時間匹配程度值 P 的對比結果如圖6所示。

圖6時間匹配程度 T 值對比結果

實驗結果顯示，實驗組采用的智能物流協同優化方法在時間匹配度上達 96% ，顯著優于對照組。該方法提高了物料配送的及時性和準確性，有效縮短了飛機脈動式裝配產線的裝配周期，提高了生產效率，支持產線的順暢運行。

5結語

面向飛機脈動式裝配產線的智能物流協同優化方法研究，是提升現代航空制造業競爭力與生產效率的關鍵探索。本研究通過深度融合先進信息技術、智能算法與物流管理理念，構建了一套高效、靈活且響應迅速的智能物流協同優化體系。文章不僅實現了物流需求預測的高精度與實時性，還通過動態調整機制確保了物流活動與裝配工序的緊密協同，有效避免了生產延誤與資源瓶頸。同時，基于PID控制理論的實時監控與調整策略，進一步增強了物流系統的穩定性與準確性，為產線的連續高效運行提供了堅實保障。

參考文獻

[1]常有超，解鵬飛，孔祥明.脈動裝配生產線物流管控及其精準配送系統設計[J].科學與信息化，2024(9) :80-82.

[2]郭春東，韓靜.基于價值流圖的RT公司裝配生產線優化[J].科技與創新，2023（7)：40-43.

[3]紀佳琪.基于大數據的制造企業生產與物流協同優化方法[J].發展改革理論與實踐，2024(12)：70-72.

[4]普月，劉皓明，王健，等.考慮多源激勵的港口能流-物流全過程協同調度優化[J].中國電機工程學報，2023(20):7912-7928.

[5]李文莉，田倩南，何珮洋，等.考慮差異化服務時間的零售物流協同調度優化研究[J].運籌與管理，2024(8) :86-92.

[6]馮鑫，陳旎珊.基于眾包物流配送模式的生產配送協同調度多目標優化[J].系統工程，2022(5)：94-103.

(編輯 王永超)

Collaborative optimization of intelligent logistics for the aircraft pulsating assembly production line

WU Shenjie，SUN Yulai，LIU Rui， GUO Lei，LIU Yu (Shenyang Aircraft Corporation，Shenyang11O85O，China)

Abstract:Aimingattheproblemofpoorflexibilityandlowefficiencyof traditionallogisticscollaborationmethods in aircraft pulsating assemblyproduction lines，an intellgentlogistics collboration optimization method is proposed.This method firstlyclasifies thelogisticsdeliverytimewindow，identifies theurgentrelationshipbetween processesand time requirements.Secondly，it establishesatemporalcorrelation betweenassmblyprocesssand logisticsactivities to predict assembly progress.Finally，it coordinates and optimizes logistics scheduling basedon progress and demand to reduce resource conflicts and idleness.The experiment shows that this method significantlyshortens the asembly cycle under different task groups，and the matching degree of material delivery time reaches over 96 % ， effectively improving the timelinessand accuracyof delivery，providing strong support for the efficientoperation of aircraft pulsating assembly production lines.

Key words:aircraft；pulsatile；assembly production line； intellgence；logistics；collaboration；optimization