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    基于改進(jìn)蟻群算法的Flexsim襯衣流水線仿真優(yōu)化

    2021-04-06 11:41:28張?zhí)K寧馬大力
    紡織學(xué)報(bào) 2021年3期
    關(guān)鍵詞:襯衣流水線工位

    張?zhí)K寧, 王 澤, 馬大力

    (1. 天津工業(yè)大學(xué) 紡織科學(xué)與工程學(xué)院, 天津 300387; 2. 天津工業(yè)大學(xué) 電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院, 天津 300387)

    隨著我國經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)性調(diào)整,各大服裝企業(yè)也面臨著轉(zhuǎn)型升級(jí)的壓力,紛紛發(fā)力創(chuàng)新優(yōu)化生產(chǎn)流水線、管理模式等,以適應(yīng)新形式下的市場(chǎng)變化[1]。只有不斷提高服裝流水線設(shè)計(jì)與編制水平和學(xué)習(xí)改良加工技術(shù)才能不斷地增強(qiáng)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力[2]。

    流水線優(yōu)化可采用工序拆分、重組等工序重構(gòu)優(yōu)化方案[3],但優(yōu)化后依舊有工位存在閑置和堆積的現(xiàn)象,缺少對(duì)實(shí)際環(huán)境的綜合考慮;還可采用服裝流水線模塊化優(yōu)化技術(shù),將關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的部分劃分為模塊進(jìn)行重構(gòu)優(yōu)化[4],雖適用于快速響應(yīng)的生產(chǎn)模式,但模塊劃分過程復(fù)雜,優(yōu)化水準(zhǔn)依賴于編排人員的工作經(jīng)驗(yàn),結(jié)果主觀性較強(qiáng)。有研究采用Flexsim仿真編制優(yōu)化技術(shù)得到了可視化的運(yùn)行結(jié)果[5],方便管理人員預(yù)判流水線編排方案的合理性,但其采用空閑工位協(xié)助瓶頸工位的組合兼顧方案有一定局限性,忽略了在制品的傳遞路徑,同時(shí)因協(xié)助所造成的工人往返取件也會(huì)有一定的時(shí)間耗損,進(jìn)而影響生產(chǎn)效率。還有研究采用遺傳算法對(duì)服裝生產(chǎn)流水線進(jìn)行優(yōu)化仿真[6],縮短了生產(chǎn)周期,但其流水線數(shù)學(xué)模型未考慮傳遞路徑。上述研究在提出優(yōu)化方案時(shí)均未顧及到在制品的傳遞時(shí)間因素和傳遞距離因素,導(dǎo)致編排方案在實(shí)際應(yīng)用時(shí)效果欠佳。

    為此,本文通過實(shí)地調(diào)研某服裝廠男襯衣流水線加工效率情況,在對(duì)流水線進(jìn)行重構(gòu)優(yōu)化的基礎(chǔ)上再對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)蟻群算法(IACO)優(yōu)化,利用Flexsim軟件對(duì)流水線進(jìn)行仿真運(yùn)行,以期幫助流水線管理人員對(duì)生產(chǎn)線情況進(jìn)行提前預(yù)判,提升編排效率,促進(jìn)服裝生產(chǎn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

    1 IACO服裝流水線平衡

    服裝生產(chǎn)流水線平衡屬于混雜系統(tǒng)[7]優(yōu)化問題,既有各工序的離散作業(yè)模式,又有各工序間配合的連續(xù)作業(yè)模式,存在著大量的非線性因素,因此,與普通啟發(fā)式算法優(yōu)化相異,針對(duì)混雜系統(tǒng)至今都沒有較優(yōu)的解決方法。

    1.1 IACO性能分析與比較

    由于服裝行業(yè)的特殊性,絕大多數(shù)工廠的機(jī)器位置是固定的,相應(yīng)工序是變化的,傳統(tǒng)的路徑優(yōu)化算法(TSP)不能完全適應(yīng)于服裝流水線的編排優(yōu)化模式,需因地制宜建立適合于實(shí)際生產(chǎn)線的數(shù)學(xué)模型及解決思路。

    針對(duì)相同TSP問題,橫向?qū)Ρ?種服裝流水線已有優(yōu)化算法,蟻群算法(ACO)相比于遺傳算法和禁忌算法,具有更突出的搜索能力;但傳統(tǒng)蟻群算法存在著初始信息素匱乏,路徑搜索規(guī)劃速度慢,找到近似最優(yōu)解需要花費(fèi)更長(zhǎng)時(shí)間的問題[8],因此,本文借鑒蟻群算法的優(yōu)化思路,結(jié)合服裝流水線切實(shí)存在的問題,對(duì)蟻群算法進(jìn)行恰當(dāng)改進(jìn),提出基于蟻群算法的改進(jìn)蟻群算法,改進(jìn)后的算法不但提高了蟻群算法的性能,且減少了局部極值的可能性。通過MatLab仿真驗(yàn)證以上結(jié)論,結(jié)果如圖1所示。

    圖1 優(yōu)化算法橫向?qū)Ρ葓DFig.1 Horizontal analysis chart of optimization algorithm

    1.2 編排方案評(píng)估指標(biāo)

    服裝廠的生產(chǎn)模式多為人機(jī)結(jié)合作業(yè),不同于機(jī)械加工流水線,人員運(yùn)動(dòng)、衣片傳遞和作業(yè)節(jié)奏不可能完全按照已定的計(jì)劃緊密進(jìn)行。影響服裝各工序作業(yè)時(shí)間的因素錯(cuò)綜復(fù)雜,因此,需建立適宜的評(píng)估指標(biāo)來判定流水線編排方案的合理性。

    1.2.1 理性平均節(jié)拍

    在實(shí)際生產(chǎn)中,工人1 d的工作分為定期性作業(yè)與不定期性浮余,浮余量又分為上工浮余、倦怠浮余、車間浮余。其中:上工的浮余量包括衣片的籌備、成品整理、斷線換線、失誤返修、記件等;倦怠的浮余量是規(guī)定休息時(shí)間以外的暫時(shí)性休息,包括擦汗、喝水、私語、去洗手間等;車間的浮余量包括商討事宜、作業(yè)等待、在制品傳遞、作業(yè)人員移動(dòng)等[9]。以往的流水線平均節(jié)拍以工廠每天規(guī)定的工作時(shí)間為基礎(chǔ),對(duì)流水線實(shí)際運(yùn)行缺乏理性判斷,導(dǎo)致評(píng)判結(jié)果不準(zhǔn)確。

    平均節(jié)拍Bt是流水線編制參考的主要約束條件,針對(duì)以上情況,在Bt中引入2個(gè)浮余參數(shù):有效加工時(shí)間系數(shù)α、在制品傳遞時(shí)間系數(shù)β,其計(jì)算公式為

    式中:M為日加工時(shí)間,s;R為目標(biāo)日產(chǎn)量;α∈(0,1);β∈(0,1)。

    引入浮余量參數(shù)的流水線平均節(jié)拍更加貼合實(shí)際,由此進(jìn)行下一步的工序評(píng)估和組合工作則更加科學(xué)有效。

    1.2.2 方案編制效率

    編制效率Pe是一個(gè)可快速評(píng)估優(yōu)化前后的流水線作業(yè)分配平衡程度指標(biāo),可對(duì)流水線仿真結(jié)果進(jìn)行二次檢驗(yàn),減少編排方案用于實(shí)際的誤差,提高效率,編制效率通常要達(dá)到85%以上。Pe計(jì)算公式為

    式中:tmax為瓶頸工序耗時(shí),s;T為單件服裝各工序總加工時(shí)間,s;N為參與生產(chǎn)的工人總數(shù)。

    1.2.3 流水線損失效率

    由于瓶頸工序會(huì)造成在制品積壓和工位閑置的問題,損失效率L可衡量工人的生產(chǎn)時(shí)間是否得到高效利用,損失效率越大,流水線生產(chǎn)效率越低。損失效率計(jì)算公式為

    式中,pi為流水線各道工序的加工時(shí)間,s。

    1.3 IACO算法流程設(shè)計(jì)

    由于傳統(tǒng)蟻群算法對(duì)于服裝流水線的優(yōu)化容易陷入局部極值的問題,故在傳統(tǒng)蟻群算法基礎(chǔ)上去除信息和期望因子,使用正態(tài)分布函數(shù)選擇出新一代種群,由此大幅降低了迭代次數(shù)和計(jì)算時(shí)間,且有效規(guī)避局部極值問題。IACO算法的流程如圖2所示。

    圖2 改進(jìn)蟻群算法流程圖Fig.2 Flow chart of improved ant colony algorithm

    步驟1,初始化工位數(shù)量Ng和工位位置Mg、禁忌表長(zhǎng)度、螞蟻數(shù)量m、隨機(jī)序列數(shù)量n、信息素量A等參數(shù)。

    步驟2,計(jì)算在制品傳遞路徑Di和信息素濃度A/Di。i∈(1,m)。

    步驟3,以最短傳遞路徑工序排列為均值μ,Di/A為正態(tài)分布方差σ2的概率,隨機(jī)選擇n個(gè)不在禁忌表中的隨機(jī)序列,計(jì)算新序列的傳遞路徑和信息素濃度,更新當(dāng)前的最小距離值。

    步驟4,是否滿足算法的迭代結(jié)束條件,如果沒有則重復(fù)步驟2~4。

    步驟5,滿足迭代條件,輸出最短距離的工位序列,并使用plot函數(shù)畫出其二維排列圖。

    步驟6,計(jì)算該排列的編排方案評(píng)估指標(biāo),包含瓶頸時(shí)間、編制效率、平均節(jié)拍和損失效率。

    步驟7,使用Flexsim軟件進(jìn)行流水線的可視化仿真驗(yàn)證,導(dǎo)出相應(yīng)的數(shù)據(jù),并與評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比。

    2 襯衣流水線實(shí)例

    2.1 襯衣工序分析

    實(shí)地調(diào)研某外貿(mào)服裝工廠,以其生產(chǎn)的男襯衣為例,該款男襯衣款式屬于法式襯衣,領(lǐng)尖后面有暗槽,用以插入特別的金屬領(lǐng)撐,袖口用袖扣固定雙層里襯,背部不打褶,無前襟貼片,扣眼底布加固部分在里側(cè),左前胸沒有貼袋。

    通過實(shí)測(cè)該款男襯衣的生產(chǎn)工序和工時(shí),得到此款男襯衣共有36道工序,其中使用了縫紉機(jī)、蒸汽熨斗、釘扣機(jī)、壓領(lǐng)機(jī)4種設(shè)備。襯衣工藝流程如圖3所示。

    圖3 男襯衣工序流程圖Fig.3 Men′s shirt process flow chart

    2.2 流水線數(shù)學(xué)模型的提出

    服裝廠由于熨斗的特殊性,相關(guān)的機(jī)器一般都放置于廠房的中央位置,因此,工廠男襯衣的生產(chǎn)流水線布置為U型結(jié)構(gòu)。U 型流水線的“入口”“出口”被安放在相同的位置上,U 型生產(chǎn)線上的工作站彼此間距離近、聯(lián)系相對(duì)簡(jiǎn)單,使得物料運(yùn)輸?shù)玫搅诉M(jìn)一步的簡(jiǎn)化,進(jìn)而使得過程控制、產(chǎn)品計(jì)劃變得更加容易,顯著提高了生產(chǎn)效率,并確保了產(chǎn)品質(zhì)量[10]。

    使用MatLab(R2019b)建立工廠流水線數(shù)學(xué)模型,該流水線數(shù)學(xué)模型考慮以下因素。

    1)由于工人的熟練度會(huì)存在一定的差異,使用尺度參數(shù)為1的拉普拉斯分布來描述工人的操作工時(shí)差異性,由此更加貼合實(shí)際生產(chǎn)線的運(yùn)行情況。

    2)工人從上一道工序傳遞或搬運(yùn)在制品到下一道工序的路徑距離D和傳遞時(shí)間T。

    3)工人在位置不相鄰的2道工序間搬運(yùn)的行進(jìn)速度為0.75 m/s,符合普通人步行速度。

    工廠1條流水線的6臺(tái)熨斗在中間隨機(jī)垂直擺放,其余設(shè)備U型環(huán)繞于面積為20 m×20 m的廠房,將每一個(gè)工位面積定義為2 m×2 m,每個(gè)點(diǎn)處于面積中心,編號(hào)即為流程圖的工序號(hào),工廠的襯衣流水線排布與傳遞路徑如圖4所示。

    圖4 流水線排布與傳遞路徑圖Fig.4 Assembly line layout and transmission path diagram

    2.3 流水線優(yōu)化

    2.3.1 重構(gòu)優(yōu)化

    重構(gòu)優(yōu)化遵循拆分大工序、合并小工序的原則。拆分大工序時(shí),能實(shí)現(xiàn)連續(xù)加工的大工序盡可能不要拆分加工;合并小工序時(shí),盡可能將合并的小工序放置于相同區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)一加工[11]。

    工廠男襯衣流水線每天標(biāo)準(zhǔn)工作時(shí)間為8 h,目標(biāo)產(chǎn)量為650件,根據(jù)工人1 d中的非上工時(shí)間得出有效生產(chǎn)時(shí)間系數(shù)α為0.8。排除掉襯衣生產(chǎn)過程中在制品在不同工序間的傳遞時(shí)間,得出在制品傳遞時(shí)間系數(shù)β為0.9。根據(jù)流水線平衡指標(biāo)公式,得出流水線平均節(jié)拍為31.9 s。流水線的編制效率為54.07%。生產(chǎn)線的效率遠(yuǎn)低于一般要求。通過分析襯衣的工藝流程發(fā)現(xiàn),有8個(gè)使用熨斗的工序,其中工序6,工序8,工序9,工序17和工序18的平均工時(shí)為5.4 s,遠(yuǎn)低于流水線平均節(jié)拍,因此,將工序8和9,工序17和18合并。同時(shí)發(fā)現(xiàn)工序4,5,19,31的工時(shí)遠(yuǎn)大于平均節(jié)拍,所以選擇增加1臺(tái)機(jī)器和工人,這樣單位時(shí)間內(nèi)產(chǎn)出量是優(yōu)化前的2倍, 新的工序總數(shù)為34個(gè),新的瓶頸工序時(shí)間為42 s。工序進(jìn)行優(yōu)化后與未進(jìn)行優(yōu)化前的各工位耗時(shí)情況對(duì)比如圖5所示,瓶頸工序耗時(shí)明顯降低,可見流水線得到了初步優(yōu)化。

    圖5 工序優(yōu)化前后對(duì)比圖Fig.5 Comparison chart of process flow optimization

    生產(chǎn)線進(jìn)行拆組優(yōu)化后的編制效率為75.95%,仍未達(dá)到85%以上。優(yōu)化后的新工序數(shù)為34個(gè),工序所需工人數(shù)為38個(gè),因此,流水線的損失系數(shù)為39.82%,流水線的生產(chǎn)過程仍有較大的損失,有待進(jìn)一步優(yōu)化。以往對(duì)工序進(jìn)行拆分、組合的優(yōu)化方式雖在一定程度上可提升流水線生產(chǎn)效率,但仍有一定主觀性,需要依賴生產(chǎn)管理人員的拆組經(jīng)驗(yàn),對(duì)于優(yōu)化的考慮因素主要還在工時(shí)上,而忽略了在制品傳遞路徑上所浪費(fèi)的時(shí)間,優(yōu)化程度具有一定的局限性。

    2.3.2 IACO優(yōu)化

    根據(jù)襯衣流水線排布模型和在制品在不同工位間的傳遞次序,只經(jīng)重構(gòu)優(yōu)化,計(jì)算單批襯衣加工過程中所走路徑的長(zhǎng)度,如圖4所示。單批襯衣加工完成所需路徑為41.964 3 m,浪費(fèi)在工序傳遞間的時(shí)間會(huì)嚴(yán)重影響流水線生產(chǎn)節(jié)拍,進(jìn)而影響日產(chǎn)量。

    為減少在制品于傳遞路徑上所消耗的時(shí)間,使用MatLab(R2019b)軟件根據(jù)改進(jìn)蟻群算法流程圖進(jìn)行迭代。初始化參數(shù)為:迭代次數(shù)1 000,螞蟻數(shù)量50,隨機(jī)選擇序列數(shù)量30,禁忌表長(zhǎng)度100,每只螞蟻信息素總量10,信息素重要程度參數(shù)1,信息素蒸發(fā)系數(shù)0.9。計(jì)算后得到優(yōu)化的結(jié)果,優(yōu)化后輸出的男襯衣在制品在各工位間的傳遞路徑如圖6所示。根據(jù)迭代結(jié)果發(fā)現(xiàn),單批男襯衣的加工傳遞路徑相較于IACO優(yōu)化前減少了26.6%。

    圖6 IACO優(yōu)化襯衣流水線路徑圖Fig.6 Optimized route map for shirt assembly line

    3 Flexsim 仿真實(shí)驗(yàn)

    3.1 流水線運(yùn)行仿真模型

    將Flexsim中1個(gè)處理器(Processor)和1個(gè)暫存器(Queue)組成1個(gè)工位,并配備1個(gè)操作員(Operator),組成一個(gè)完整的工序。由生成器(Source)生成物料并由工序1開始流水生產(chǎn),直到工序34,之后由接收器(Sink)接收成品,模型采用工廠流水線以號(hào)型批次傳遞的方式。襯衣流水線仿真模型如圖7所示。

    圖7 襯衣流水線仿真模型Fig.7 Simulation model of shirt assembly line

    3.2 優(yōu)化仿真驗(yàn)證

    將相應(yīng)的工序序號(hào)連接至其相對(duì)應(yīng)的各個(gè)工位,對(duì)于重構(gòu)優(yōu)化后和IACO優(yōu)化后的襯衣流水線分別進(jìn)行Flexsim模擬運(yùn)行,并將仿真后的結(jié)果輸出至數(shù)據(jù)板(Dashboard),數(shù)據(jù)如表1所示。

    表1 優(yōu)化前后仿真結(jié)果對(duì)比Tab.1 Comparison of simulation results

    由Flexsim仿真結(jié)果可知,改進(jìn)蟻群算法優(yōu)化后的流水線襯衣單批傳遞時(shí)間較優(yōu)化前減少了23.31%,日產(chǎn)量較優(yōu)化前提升了18.88%。根據(jù)編排方案評(píng)估指標(biāo)可以得出流水線平均節(jié)拍Bt為37.36 s,因此,改進(jìn)后的流水線編制效率Pe為88.96%,大于85%,證明改進(jìn)蟻群算法可以對(duì)服裝流水線進(jìn)行優(yōu)化。

    4 結(jié) 論

    本文在對(duì)流水線進(jìn)行重構(gòu)優(yōu)化后,發(fā)現(xiàn)流水線的編制效率仍未達(dá)到最優(yōu),進(jìn)而根據(jù)服裝流水線特性,設(shè)計(jì)了針對(duì)服裝流水線進(jìn)行優(yōu)化的改進(jìn)蟻群算法,利用算法對(duì)流水線進(jìn)行了重新編排,以在制品最小傳遞路徑為優(yōu)化目標(biāo),得出優(yōu)化后的流水線排布。同時(shí)借助 Flexsim 軟件建立流水線仿真模型,對(duì)改進(jìn)蟻群算法優(yōu)化前后的流水線分別進(jìn)行仿真運(yùn)行,實(shí)驗(yàn)證明優(yōu)化后日產(chǎn)量提升了18.88%。改進(jìn)蟻群算法確實(shí)可以有效提升服裝流水線生產(chǎn)效率,改進(jìn)傳統(tǒng)優(yōu)化方式的局限性。由于改進(jìn)蟻群算法和Flexsim軟件都具有開放性結(jié)構(gòu),因此,該方法可用于解決不同服裝流水線的優(yōu)化與仿真問題。

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