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    基于Plant Simulation的機(jī)械加工單元設(shè)備布局研究

    2018-08-03 01:49:36季江宇
    機(jī)電工程技術(shù) 2018年6期
    關(guān)鍵詞:順流布局遺傳算法

    李 慧,季江宇,張 超

    (1.中國(guó)航空規(guī)劃設(shè)計(jì)研究總院有限公司,北京 100120;

    2.中航工業(yè)江西洪都航空工業(yè)集團(tuán)有限責(zé)任公司,江西南昌 330024)

    0 引言

    機(jī)械加工單元以成組技術(shù)為基礎(chǔ),針對(duì)多品種、小批量生產(chǎn)問題,綜合運(yùn)用精益生產(chǎn)的多種方法實(shí)現(xiàn)的對(duì)策組合。面對(duì)當(dāng)前航空產(chǎn)品多品種小批量的生產(chǎn)方式,采用機(jī)械加工單元不但能減少物流距離、降低庫(kù)存,而且具有靈活性好、適應(yīng)力強(qiáng)、以及良好的溝通及信息流動(dòng)等諸多優(yōu)勢(shì)。機(jī)械加工單元中設(shè)備布局的優(yōu)劣將直接影響整個(gè)生產(chǎn)成本的高低。有資料研究[1]認(rèn)為,一個(gè)制造型企業(yè)的物料搬運(yùn)成本約為企業(yè)總生產(chǎn)成本的20%~50%,而優(yōu)良的布局設(shè)計(jì)可降低企業(yè)10%~30%的總生產(chǎn)成本,使生產(chǎn)效率提高3倍。到目前為止,已有眾多研究者針對(duì)單元?jiǎng)澐?、單元仿真以及單元布局等問題開展研究。王定益[2]將單元生產(chǎn)方式布局問題分成單元設(shè)計(jì)和設(shè)備布局兩部分,并采用改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化,最后利用工程實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證;李志華[3]以單向環(huán)形設(shè)備布局為對(duì)象,研究了設(shè)備的優(yōu)化布局技術(shù),構(gòu)建了一個(gè)新的啟發(fā)式算法,有效解決了設(shè)備的最優(yōu)布局序列問題;孫洪華[4]應(yīng)用遺傳算法對(duì)多品種中等批量機(jī)械制造車間進(jìn)行制造單元?jiǎng)澐?,并?yīng)用Flexsim軟件對(duì)制造單元進(jìn)行了3D建模和仿真研究;鄭永前[5]基于多粒子群協(xié)同進(jìn)化算法,考慮單元內(nèi)設(shè)施布局和單元間布局的交互作用,對(duì)其集成考慮并進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,并通過求解單元布局問題實(shí)例,驗(yàn)證了模型和算法的有效性。周亦波[6]利用模擬退火法研究了制造單元在車間平面內(nèi)的布局問題,并通過試驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。

    就眾多單元設(shè)備布局問題研究而言,多數(shù)研究對(duì)象的工藝流程相對(duì)較簡(jiǎn)單,而航空發(fā)動(dòng)機(jī)異型件結(jié)構(gòu)復(fù)雜,工藝流程長(zhǎng),存在大量往復(fù)回流現(xiàn)象,尤其在多種產(chǎn)品共同進(jìn)行生產(chǎn)時(shí),回流現(xiàn)象更是不可避免,但是為了能夠提高生產(chǎn)效率,必須盡可能地降低回流。設(shè)備布局除與物流量、加工順流程度等定量要求有關(guān)外,還與墻、柱、門窗等固定物的位置、是否便于一人多機(jī)操作等很多定性因素有關(guān)。本文以某航空發(fā)動(dòng)機(jī)異型件機(jī)械加工單元的設(shè)備布局問題為例,以Plant Simulation為仿真平臺(tái),建立了設(shè)備布局優(yōu)化模型,通過考慮物流量和順流程度等定量因素,首先求解出設(shè)備采用“U”型布置的最優(yōu)布局序列,然后依靠設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際要求進(jìn)行設(shè)備詳細(xì)布局。

    1 機(jī)械布局設(shè)計(jì)模型的建立

    1.1 基本假設(shè)

    在機(jī)械加工單元中,設(shè)備之間的物流量受產(chǎn)品品種、批量、加工工序和機(jī)床占用空間等多種因素的影響,是一個(gè)十分復(fù)雜的問題,為了將單元平面布置問題進(jìn)行量化處理,則需對(duì)研究的問題作適當(dāng)?shù)暮?jiǎn)化,約定如下:

    (1)單元內(nèi)設(shè)備種類為n,設(shè)備種類數(shù)與布置設(shè)備的位置數(shù)相等,暫不考慮某類設(shè)備數(shù)量問題(設(shè)備詳細(xì)布置時(shí)根據(jù)一人多機(jī)等要求再考慮);

    (2)忽略每一臺(tái)設(shè)備形狀、尺寸,將其視為一個(gè)幾何點(diǎn);

    (3)物料搬運(yùn)距離為設(shè)備之間的直線距離,且順流距離為正值,逆流距離為負(fù)值;

    (4)對(duì)于熱處理等不在單元內(nèi)的工序,則用其上一道工序到單元出口,再?gòu)膯卧肟诘狡湎乱坏拦ば虼妗?/p>

    1.2 布局設(shè)計(jì)模型的建立

    (1)順流程度

    為了提高物流系統(tǒng)的效率,必須盡可能地降低回流,順流程度[7]可以由公式(1)計(jì)算:

    其中,Wjk為產(chǎn)品Pj的工序Rjk與Rjk+1之間的物流強(qiáng)度,D為順流權(quán)值,一般情況下其取值方法:工序作業(yè)單位相鄰,且物料移動(dòng)正向時(shí),取權(quán)值為2;工序作業(yè)單位不相鄰,物料移動(dòng)正向時(shí),取權(quán)值為1;工序作業(yè)單位相鄰,且物料移動(dòng)負(fù)向時(shí),取權(quán)值為-1;

    工序作業(yè)單位不相鄰,物料移動(dòng)負(fù)向時(shí),取權(quán)值為-2。

    布局優(yōu)化模型中,順流權(quán)值可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)定。

    (2)目標(biāo)函數(shù)

    將設(shè)備間距離看作矢量,注意到順流和逆流的影響,所以將目標(biāo)鎖定在物流成本最小化的同時(shí),力求減少回流、降低物流的交叉程度。物流成本由公式(2)計(jì)算:

    其中,n為設(shè)備總數(shù);Fij表示設(shè)備i到設(shè)備j的物料搬運(yùn)量,可以用質(zhì)量或運(yùn)輸頻次表示;Dij表示設(shè)備i到設(shè)備j的物料運(yùn)輸距離,Wij為順流成本系數(shù),包括順流相鄰成本系數(shù)SX1、順流不相鄰成本系數(shù)SX2、逆流相鄰成本系數(shù)NX1與逆流不相鄰成本系數(shù)NX2。

    (3)布局設(shè)計(jì)模型

    單元內(nèi)布局設(shè)計(jì)是一個(gè)典型的二次分配問題,主要設(shè)計(jì)思路是,首先讀取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并進(jìn)行整理獲得物料運(yùn)輸從至表,之后通過選擇采用布置設(shè)計(jì)類型計(jì)算得到搬運(yùn)距離從至表,然后設(shè)置順流權(quán)值,接著以三者作為輸入,利用Plant Simulation平臺(tái)提供的通用遺傳算法求解工具GAwiz?ard求解目標(biāo)函數(shù),使得總物流成本最小;最后在考慮便于工人操作等因素的基礎(chǔ)上,進(jìn)行手動(dòng)調(diào)整?;赑lant Simulation平臺(tái),建立的單元內(nèi)布局設(shè)計(jì)模型及交互界面如圖1所示。

    圖1 單元內(nèi)布局設(shè)計(jì)模型及交互界面Fig.1 Layout optimization model and user interface of the inner cell

    表單數(shù)據(jù)是進(jìn)行初步布局設(shè)計(jì)的基礎(chǔ),利用函數(shù)readexcelfile(),讀取指定路徑下的表單信息包括單元內(nèi)設(shè)備表、零件表和零件工序工時(shí)信息表。

    表單設(shè)置主要有兩方面作用:一是利用函數(shù)set?DataType()修改表單格式,將表單默認(rèn)數(shù)據(jù)格式“string”修改為實(shí)際需求格式“time”、“integer”等;二是對(duì)零件工序工時(shí)表進(jìn)行處理,根據(jù)單元內(nèi)設(shè)備表識(shí)別出單元外工序,并將其用上一道工序到單元出口,再?gòu)膯卧肟诘狡湎乱坏拦ば虼妗?/p>

    ②布置類型選擇

    設(shè)備布置有直線型、U型、S型和環(huán)形布置等多種形式,由于U型布置具有減少搬送作業(yè)、利于一人多機(jī)操作減少人員走動(dòng)以及物流路線更加順暢等諸多優(yōu)點(diǎn),是機(jī)械加工單元中通常采用的一種布置方式。

    利用整型變量Type表示布置類型,例如1表示直線型布置,2表示U型布置。

    ③順流權(quán)值與順流成本系數(shù)

    利 用 變 量 “SD1、 SD2、 ND1、ND2” 和 變 量 “SX1、SX2、NX1、NX2”分別表示順流相鄰、順流不相鄰、逆流相鄰和逆流不相鄰時(shí)的順流權(quán)值和順流成本系數(shù),二者正負(fù)一致(順流為正值,逆流為負(fù)值),絕對(duì)值大小相反,即順流權(quán)值愈大,順流成本系數(shù)愈低,計(jì)算中可根據(jù)需要分別進(jìn)行設(shè)置,也可根據(jù)順流權(quán)值及二者關(guān)系計(jì)算順流成本系數(shù)。

    ④物料從至表和距離從至表

    根據(jù)單元內(nèi)零件的工序工時(shí)表單,形成物料運(yùn)輸從至表。手動(dòng)計(jì)算物料搬運(yùn)量從至表費(fèi)時(shí)費(fèi)力,尤其當(dāng)零件數(shù)量多且加工流程長(zhǎng)時(shí),更是容易出錯(cuò),因此采用程序自動(dòng)計(jì)算物料搬運(yùn)量從至表,分以下兩種情況:一是當(dāng)單元內(nèi)零件尺寸、運(yùn)輸難度等差別不大時(shí),自動(dòng)根據(jù)零件產(chǎn)量、周轉(zhuǎn)批量以及加工工藝流程等信息形成物料運(yùn)輸從至表;二是當(dāng)零件運(yùn)輸難度等差別較大時(shí),則需要根據(jù)各個(gè)零件實(shí)際情況賦予其不同的運(yùn)輸難度系數(shù),然后再根據(jù)產(chǎn)量、周轉(zhuǎn)批量等信息自動(dòng)形成物料運(yùn)輸從至表。

    根據(jù)布置類型變量Type確定設(shè)備布置形式,按照既定布置形式形成設(shè)備布置并記錄設(shè)備坐標(biāo),根據(jù)設(shè)備坐標(biāo)進(jìn)行計(jì)算形成距離從至表。需要說明的是,搬運(yùn)距離之所以設(shè)置為矢量,是因?yàn)樾枰鶕?jù)物料搬運(yùn)距離大小及方向,進(jìn)行順流權(quán)值取值判斷;在后續(xù)計(jì)算中則取物料搬運(yùn)距離的絕對(duì)值。

    ⑤物流量、順流程度及物流成本的計(jì)算

    布局設(shè)計(jì)的結(jié)果除輸出布局模型即設(shè)備序列外,還包含相應(yīng)的物流量、順流程度和物流成本。利用變量Flow、Flume和HandingCost分別表示物流量、順流程度和物流成本,其中物流量Flow根據(jù)搬運(yùn)距離和搬運(yùn)數(shù)量決定,順流程度Flume和物流成本HandingCost分別根據(jù)公式(1)和公式(2)計(jì)算。

    1.3 基于遺傳算法的求解

    遺傳算法[8]是美國(guó)J.Holland教授1975年提出的一種基于生物自然選擇與遺傳機(jī)理的隨機(jī)搜索算法。遺傳算法將問題的解表達(dá)成染色體,通過對(duì)染色體的選擇、復(fù)制、交叉及變異等操作,從而產(chǎn)生更適應(yīng)環(huán)境(即問題)的新染色體,這樣經(jīng)過若干代之后,算法收斂于最好的染色體,它很可能就是問題的最優(yōu)解或次優(yōu)解。近年來,由于遺傳算法求解復(fù)雜優(yōu)化問題的巨大潛力及其在工業(yè)工程領(lǐng)域的成功應(yīng)用,遺傳算法受到了廣泛的關(guān)注。這些成功的應(yīng)用包括成組技術(shù)、設(shè)備布置與分配以及其他的許多問題。

    Plant Simulation作為典型的面向?qū)ο蠓抡孳浖?,提供了通用的遺傳算法工具GASequence、GAwizard等,能夠比較方便地用于布局設(shè)計(jì)問題求解。其中GASequence用于定義機(jī)器序列,固定單元出入口和某些有固定位置約束要求機(jī)床的位置;GAWizard作為遺傳算法向?qū)?,用于控制整個(gè)遺傳算法的進(jìn)程,可用于設(shè)定優(yōu)化問題的描述、進(jìn)程終止條件、適應(yīng)度等。

    對(duì)遺傳算法對(duì)象GAwizard和GASequence進(jìn)行恰當(dāng)?shù)脑O(shè)置后,就可以開始優(yōu)化過程。程序運(yùn)行結(jié)束后,可以得到5個(gè)(根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)置)最優(yōu)解序列,以及相應(yīng)物流成本、物流量以及順流程度。

    2 設(shè)備布局設(shè)計(jì)實(shí)例

    以某航空發(fā)動(dòng)機(jī)異型件機(jī)械加工單元為例,說明應(yīng)用機(jī)械布局設(shè)計(jì)模型進(jìn)行設(shè)備布局設(shè)計(jì)的過程。

    2.1 基本設(shè)計(jì)輸入

    基本設(shè)計(jì)輸入信息包含3個(gè)部分:設(shè)計(jì)輸入信息表單,設(shè)備布置類型和順流權(quán)值。該加工單元選擇“U”型布置,即將布置類型變量Type設(shè)置為2,根據(jù)實(shí)際需求設(shè)置順流權(quán)值分別為2、1、-1、-2。

    該加工單元共生產(chǎn)110種零件,產(chǎn)量從10~200不等,單元內(nèi)包含8類加工設(shè)備,包括加工中心、普通銑床、數(shù)控車床、平面磨床及鉆床等,此外零件加工還涉及諸如研磨頭、珩磨機(jī)、超聲波沖洗、油封等不在單元內(nèi)工序。結(jié)合單元內(nèi)典型零件的工藝路線形成的工序過程見表1。

    2.2 運(yùn)算結(jié)果

    程序運(yùn)行結(jié)束后,可以得到5個(gè)最優(yōu)解序列,以及相應(yīng)物流成本、物流量以及順流程度,見表2。

    基于設(shè)備布局最優(yōu)序列表,通過考慮某類設(shè)備臺(tái)數(shù)、一人多機(jī)等實(shí)際要求,根據(jù)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)對(duì)設(shè)備布局進(jìn)行調(diào)整,其中數(shù)控快走絲2臺(tái),加工中心2臺(tái),然后按照調(diào)整后的設(shè)備布局運(yùn)行仿真模型,得到相應(yīng)物流成本、物流量以及順流程度,參見表2。由表2可以看出編號(hào)1的序列順流程度最高,而編號(hào)4的序列物流成本最低,綜合考慮后認(rèn)為編號(hào)為1的序列方案最優(yōu),調(diào)整后的設(shè)備布局如圖2所示。

    表2 最優(yōu)序列表Tab.2 Optimal sequence of machines

    圖2 調(diào)整后設(shè)備布局Fig.2 The adjusted Machine layout

    用相同方法獲取其他2個(gè)單元的設(shè)備布局圖,不再一一贅述。在生成了合理的加工單元后,則進(jìn)行單元間的布局。單元間布局設(shè)計(jì)與單元內(nèi)設(shè)備布局類似,將該機(jī)加車間3個(gè)單元相關(guān)信息輸入到模型中,經(jīng)過多輪計(jì)算及調(diào)整,最終得到優(yōu)化后的布置方案,如圖3所示。

    圖3 車間布局方案Fig.3 Process Layout of the workshop

    3 設(shè)備布局仿真分析

    由于離散事件的隨機(jī)性,不能僅由1次仿真結(jié)果而得出評(píng)價(jià)結(jié)論。本文利用Plant Simula?tion提供的Experiment Manager元件進(jìn)行仿真試驗(yàn),設(shè)定每次試驗(yàn)觀察次數(shù)為10次,置信率為95%。仿真過程中,全年工時(shí)按3 840小時(shí)計(jì)算,仿真運(yùn)算考慮屏蔽預(yù)熱期對(duì)最終結(jié)果的影響。具體措施為:先運(yùn)行一段時(shí)間認(rèn)為模型運(yùn)行達(dá)到穩(wěn)態(tài),記錄下該時(shí)段末的產(chǎn)品產(chǎn)量;再繼續(xù)運(yùn)行3 840小時(shí)后停止運(yùn)行,記錄下總時(shí)段末的各產(chǎn)品產(chǎn)量,最終兩者求差值得到仿真模型運(yùn)行3 840小時(shí)后的產(chǎn)量。

    3.1 物流分析

    在建立仿真模型時(shí)將外協(xié)、單元外工序以及工人池等放置在相同位置,以盡可能降低其對(duì)物流運(yùn)輸系統(tǒng)的影響?;诓煌牟贾梅桨?,在其他條件均相同的情況下,搬運(yùn)距離情況分別見表3和圖4。方案1是原方案,設(shè)備按工藝原則布置;方案2是新方案,按照產(chǎn)品族形成加工單元,并運(yùn)用工藝布局設(shè)計(jì)工具形成的。

    表3為仿真運(yùn)行結(jié)束后,各零件產(chǎn)量比較生產(chǎn)綱領(lǐng)均達(dá)標(biāo)的情況下,兩方案搬運(yùn)總距離,可以看出,方案2的人工搬運(yùn)總距離要比方案1減少約25%。圖4所示為兩方案生產(chǎn)單批次零件時(shí)的物料移動(dòng)距離,可以看出方案2幾乎所有零件的移動(dòng)距離都較方案1減少明顯,如Y1Part_13減少17.8,Y3Prt_44減少8%,而Y2Prt_68的減少量甚至超過了40%。

    表3 搬運(yùn)距離表Tab.3 Comparison of the handing distances between the first scheme and the second scheme

    3.2 產(chǎn)品滿足率及在制品庫(kù)存

    在假設(shè)機(jī)器無故障運(yùn)行的條件下,得出兩方案的年產(chǎn)量和在制品庫(kù)存情況見表4和表5。

    圖4 物料移動(dòng)距離比較Fig.4 Comparison of the shift distance between the first scheme and the second scheme

    由表6和表7可知,兩布局方案均能夠達(dá)到生產(chǎn)綱領(lǐng)要求,且在制品庫(kù)存量維持在較低水平。在制品庫(kù)存的大小與生產(chǎn)排成緊密相關(guān),相同的生產(chǎn)排成下,兩方案中單元2的在制品數(shù)量方案2較方案1偏少;而單元3中則方案2的在制品庫(kù)存量較方案1增加較多,這主要是由于設(shè)備負(fù)荷不均衡或生產(chǎn)排成不理想等原因造成的。

    表4 方案1產(chǎn)量滿足率及在制品庫(kù)存Tab.4 Simulated results of annual outputs and storage of semi-finished articles for the first scheme

    通過仿真分析可以看出,在兩方案均能滿足生產(chǎn)需求的前提下,就物流因素而言,方案2明顯優(yōu)于方案1,物流量減少約25%。

    由該實(shí)例也可以看出,利用遺傳算法求解設(shè)備之間的最優(yōu)布局序列,不僅能獲得優(yōu)化程度高的最優(yōu)解或次優(yōu)解,而且計(jì)算速度快、工程實(shí)用性好,且用Plant Simulation對(duì)設(shè)備布局進(jìn)行仿真建模,能夠簡(jiǎn)單真實(shí)地識(shí)別系統(tǒng)存在的問題,為評(píng)估、優(yōu)化起到較好的輔助作用。

    4 結(jié)語

    機(jī)械加工單元具有能夠減少物流距離、降低庫(kù)存、靈活性好、適應(yīng)力強(qiáng)以及良好的溝通等諸多優(yōu)勢(shì),非常適用于航空產(chǎn)品多品種小批量的生產(chǎn)環(huán)境。本文針對(duì)機(jī)械加工單元設(shè)備布局問題,以物流量最小和順流程度最優(yōu)為目標(biāo),構(gòu)建了機(jī)械加工單元設(shè)備布局的數(shù)學(xué)模型,并基于遺傳算法,構(gòu)建了布局設(shè)計(jì)模型,在Plant Simulation平臺(tái)上開發(fā)形成了布局優(yōu)化模塊,有效地解決了設(shè)備最優(yōu)布局問題;在生成合理的生產(chǎn)單元后,應(yīng)用該最優(yōu)化模型確定各單元在車間的具體布置,然后再利用Plant Simulation建立仿真模型,通過多次仿真模型試驗(yàn),從物流因素、產(chǎn)品滿足率及在制品庫(kù)存方面對(duì)方案進(jìn)行了分析比選,驗(yàn)證了布局設(shè)計(jì)結(jié)果的合理性。本文提出的方法能夠快速有效地應(yīng)對(duì)復(fù)雜的機(jī)械單元布局問題,在后續(xù)工作中應(yīng)考慮引入更多約束函數(shù),如考慮設(shè)備占位、干涉等條件。

    表5 方案2產(chǎn)量滿足率及在制品庫(kù)存Tab.5 Simulated results of annual outputs and storage of semi-finished articles for the second scheme

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