基于Plant Simulation的定制衣柜生產(chǎn)線及揉單生產(chǎn)批量優(yōu)化

秦曉宇，徐偉,2*

(1.南京林業(yè)大學(xué)家居與工業(yè)設(shè)計學(xué)院，南京 210037；2.南京林業(yè)大學(xué)智庫林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中心，南京 210037)

我國城鎮(zhèn)化進程促進了房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展，而房地產(chǎn)市場的繁榮有力地推動了它的相關(guān)配套行業(yè)——家具產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展[1]。作為家具產(chǎn)業(yè)的新勢力，定制家具行業(yè)市場競爭愈發(fā)激烈。近年來，揉單生產(chǎn)已成為現(xiàn)階段大規(guī)模板式定制家具企業(yè)采用的主要生產(chǎn)模式[2-3]。揉單生產(chǎn)是通過將零散的訂單按照組批規(guī)則揉合到一起實現(xiàn)以經(jīng)濟批量或更為高效的方式進行生產(chǎn)，從而保證生產(chǎn)的效率和質(zhì)量一致性水平，有效降低生產(chǎn)組織管控的復(fù)雜度[4-5]。

揉單生產(chǎn)模式下，需要將一個任務(wù)單中的訂單分成幾個批次生產(chǎn)，每個批次包含的訂單數(shù)量稱為生產(chǎn)批量。對于生產(chǎn)線生產(chǎn)批量的設(shè)置，通常由車間生產(chǎn)管理者與生產(chǎn)計劃管理者共同憑借經(jīng)驗制定一個模糊彈性的值。不恰當(dāng)?shù)纳a(chǎn)批量設(shè)置會導(dǎo)致板材成本、車間管理成本的上升，甚至降低車間生產(chǎn)效率，影響產(chǎn)品準(zhǔn)時交付。生產(chǎn)過程的耗時，即生產(chǎn)時間，是車間生產(chǎn)效率的最直接體現(xiàn)。生產(chǎn)批量優(yōu)化的目的是提高生產(chǎn)效率，縮短生產(chǎn)時間。

生產(chǎn)系統(tǒng)建模仿真一般通過仿真軟件創(chuàng)建數(shù)字模型，模擬實際生產(chǎn)系統(tǒng)的狀態(tài)和活動，從而為生產(chǎn)線布局設(shè)計及調(diào)度決策等提供依據(jù)[6-7]。Plant Simulation(舊稱為eM-Plant)是一款面向?qū)ο蟮募山７抡鎯?yōu)化軟件，能夠建立工廠、生產(chǎn)線、物流系統(tǒng)的數(shù)字化模型，可以對工廠產(chǎn)能、生產(chǎn)物流設(shè)計、資源配置等方面進行定量的驗證及優(yōu)化[8-9]。在生產(chǎn)批量研究方面，王龍等[10]用eM-Plant仿真軟件建立汽車玻璃預(yù)處理和烘彎工序的仿真模型，通過運行仿真模型獲取數(shù)據(jù)，建立了批量與成本之間的關(guān)系函數(shù)。裴小兵等[11]使用eM-Plant軟件首次針對作業(yè)車間生產(chǎn)批量優(yōu)化問題進行建模仿真，并通過優(yōu)化后的仿真模型修正理論最優(yōu)生產(chǎn)批量數(shù)學(xué)模型，求得可行的最優(yōu)生產(chǎn)批量。在家具制造領(lǐng)域，魏玲[12]通過eM-Plant軟件對自動化家具廠生產(chǎn)線的磨床加工時間和投料速度進行了優(yōu)化，有效提高了機器的生產(chǎn)效率，增加了產(chǎn)成品的產(chǎn)量。

目前，對于揉單生產(chǎn)模式板式定制家具生產(chǎn)批量方面的研究較少。筆者以A企業(yè)某定制衣柜生產(chǎn)線為例，選取Plant Simulation 15.0仿真軟件搭建該生產(chǎn)線的仿真模型模擬實際生產(chǎn)狀況，利用仿真模型輸出仿真生產(chǎn)時間，從而設(shè)計實驗探究該生產(chǎn)線的最優(yōu)生產(chǎn)批量。

1 A企業(yè)定制衣柜生產(chǎn)線概況及模型創(chuàng)建

1.1 A企業(yè)定制衣柜生產(chǎn)線概況

定制衣柜的生產(chǎn)過程主要是板件的加工過程。A企業(yè)某衣柜生產(chǎn)線采用揉單生產(chǎn)模式生產(chǎn)零售衣柜訂單的柜身板件。零售單廣泛來自全國各地的加盟商，計劃排產(chǎn)時以交付日期為約束，將交付日期一致的訂單作為一個任務(wù)單投產(chǎn)，導(dǎo)致一個任務(wù)單內(nèi)數(shù)量龐大的訂單發(fā)貨地址各不相同，花色品類也相當(dāng)繁雜[13]。生產(chǎn)線采用按照主花色組批的組批規(guī)則，首先限制生產(chǎn)批量，然后規(guī)定訂單中常見的花色為主花色，識別訂單中的主花色(訂單中面積最大的花色為訂單主花色)及膠色(封邊膠料分為白膠和黃膠，淺花色使用白膠封邊，深花色使用黃膠封邊)，將主花色相同的訂單組為一個批次，超過規(guī)定生產(chǎn)批量的訂單組到下一批次中，最后將幾個訂單數(shù)量過少的批次揉合為一個批次(訂單揉合需區(qū)分白膠黃膠)。

開料、封邊、鉆孔、分揀是揉單生產(chǎn)模式板件生產(chǎn)的四大主要工序[14]。由于定制衣柜外觀設(shè)計、結(jié)構(gòu)等的不同，處于產(chǎn)品不同部位的板件加工工藝也不相同，所有板件分為柜體板件、背板、拉手板件、異形板件四大類。其中柜體板件與背板需要組批，按照批次生產(chǎn)；拉手板件與異形板件由于數(shù)量較少，且需單獨經(jīng)過異形加工工序，則從所有板件批次中抽出，單獨成批進行排樣開料及后續(xù)工序處理。因為生產(chǎn)批量不會對拉手、異形板件的生產(chǎn)過程造成影響；而背板也與柜體板件分開生產(chǎn)，且占比少、工藝路線短，僅有開料、分揀兩工序，物流流動相對簡單，即使生產(chǎn)批量改變，對其生產(chǎn)過程造成的影響也十分有限；所以在生產(chǎn)線的建模仿真中主要以柜體板件的生產(chǎn)過程為研究對象，而不對背板、拉手板件、異形板件的生產(chǎn)過程進行建模，相關(guān)數(shù)據(jù)的收集也以柜體板件的各生產(chǎn)工序為對象。A企業(yè)某衣柜生產(chǎn)線柜體板件的日產(chǎn)能約為6 000塊，每個任務(wù)單的單量通常設(shè)置在250～320單，生產(chǎn)時間一般為20 h左右。

1.1.1 柜體板件生產(chǎn)工藝流程及設(shè)備

柜體板件分批后一般要經(jīng)過開料、封邊、鉆孔、按單分揀4個生產(chǎn)工序。由于柜體板件的尺寸規(guī)格各不相同且彼此之間有較大差異，同一工序的一種設(shè)備不能滿足所有板件的生產(chǎn)，如圖1所示，在統(tǒng)一經(jīng)過分批、開料之后，不同尺寸工件的封邊、鉆孔兩大工序需要通過不同的設(shè)備完成，加工設(shè)備的名稱、數(shù)量及與工件尺寸的對應(yīng)如表1所示。

圖1 柜體板件工藝路線Fig.1 Process routes of cabinet panels

表1 各工序設(shè)備種類及數(shù)量配置Table 1 Type and quantity of equipment in each process

1.1.2 生產(chǎn)線設(shè)備布局

定制衣柜生產(chǎn)線采用直線型工藝導(dǎo)向布局，如圖2所示，同一加工工序的設(shè)備集中在一個區(qū)域，整體分為開料區(qū)、封邊區(qū)、鉆孔區(qū)、分揀區(qū)，各工序區(qū)域之間為工件緩存區(qū)。生產(chǎn)線上物料流動為直線型，即工件流入設(shè)備與流出設(shè)備的出入口在一條直線上，工件從開料至分揀是直線式的從前向后流動。

圖2 生產(chǎn)線設(shè)備布局Fig.2 Equipment layout of production line

1.1.3 加工工時計算模型

建模仿真中需要明確工件在經(jīng)過的設(shè)備上的加工工時，而由于工件的規(guī)格尺寸不同，經(jīng)過各工序設(shè)備的加工時間也各不相同，需要對各工序各設(shè)備的加工工時進行作業(yè)測定[15]。本研究測定了A企業(yè)某定制衣柜生產(chǎn)線上各設(shè)備的基本時間和寬放率，然后通過計算整合建立了板件在各設(shè)備上的工時計算模型，如表2所示。獲取工件的長寬尺寸及各批次工件的數(shù)量即可計算出每塊工件經(jīng)過各工序各設(shè)備的加工時間。

表2 加工工時計算模型Table 2 Processing time calculation models

1.2 模型的創(chuàng)建

1.2.1 模型假設(shè)

仿真目標(biāo)是模擬生產(chǎn)線上柜體板件的加工和流轉(zhuǎn)狀況，輸出柜體板件的仿真生產(chǎn)時間，為生產(chǎn)批量實驗搭建平臺。為降低建模的復(fù)雜程度，使模型在理想狀態(tài)下運行，仿真的基本模型假設(shè)如下：

1)不創(chuàng)建工人資源，而是由設(shè)備參數(shù)設(shè)置和設(shè)備連接、控制方法模擬工件的加工和流轉(zhuǎn)；

2)每臺設(shè)備的可用性均為100%，即完成整個任務(wù)單的工作時間里設(shè)備不會發(fā)生故障；

3)加工過程中沒有不合格品，所有板件均不需要返工；

4)各設(shè)備服務(wù)原則為先到先服務(wù)；

5)整個生產(chǎn)過程不中斷；

6)連續(xù)投料，整個生產(chǎn)過程不會出現(xiàn)停工待料的狀況。

1.2.2 模型創(chuàng)建

首先按照設(shè)備布局在模型框架中創(chuàng)建如表3所示的物料源、工位、存儲、傳送帶等的物料流對象并連接，然后在類庫中按照工藝路線創(chuàng)建不同的零件類及對應(yīng)的托盤類屬性，如表4所示。

表3 生產(chǎn)線設(shè)備與模型對象的對應(yīng)Table 3 Corresponding relationship between production line equipment and model objects

表4 零件類與托盤類屬性Table 4 Part class and tray class properties

工件從物料源中生成進入開料工位，在工位上停留開料所需加工工時，模擬板件開料過程。開料完成后進入開料暫存區(qū)，當(dāng)暫存區(qū)內(nèi)某類工件的數(shù)量達到對應(yīng)托盤的最大容量時，在開料傳送輥道上生成對應(yīng)托盤，將該類工件轉(zhuǎn)移到托盤上轉(zhuǎn)運至封邊工序的緩沖區(qū)。模擬實際生產(chǎn)中托盤裝載同一工藝路線工件，當(dāng)托盤內(nèi)工件滿載時，移動至下一工序的過程。若某批次的工件全部開料完畢，則清空開料暫存區(qū)，將暫存區(qū)內(nèi)剩余工件全部轉(zhuǎn)運至封邊工序緩沖區(qū)。

根據(jù)工藝路線設(shè)置連線封邊緩沖區(qū)、長短封邊緩沖區(qū)。工件到達開料傳送輥道末端時觸發(fā)傳感器，卸載托盤內(nèi)的工件。工件通過流量控制按照零件類屬性分流進入兩封邊緩沖區(qū)，然后依次進入封邊工位加工，加工完成后進入封邊暫存區(qū)。工件在封邊暫存區(qū)與鉆孔緩沖區(qū)之間的轉(zhuǎn)運與開料暫存區(qū)至封邊緩沖區(qū)的轉(zhuǎn)運模式相同。設(shè)置無鉆孔緩沖區(qū)、通過式鉆孔緩沖區(qū)、六面鉆緩沖區(qū)、窄條鉆緩沖區(qū)，工件在鉆孔工序的分流與轉(zhuǎn)運和封邊工序相同。

鉆孔工序結(jié)束后，工件運輸至分揀暫存區(qū)，然后按批次退出進入分揀工位。分揀工序需要將工件分揀至對應(yīng)訂單的料箱。在模型框架中創(chuàng)建5個分揀輥道，每個分揀輥道上創(chuàng)建10個傳感器，每個傳感器旁創(chuàng)建工件暫存區(qū)，模擬料箱。當(dāng)工件進入分揀流量控制時，根據(jù)工件的訂單屬性分流進入對應(yīng)的分揀輥道。工件在輥道上移動觸發(fā)傳感器，若屬于當(dāng)前位置料箱對應(yīng)的訂單，則裝載至料箱；否則繼續(xù)移動，直至觸發(fā)工件所屬訂單對應(yīng)的傳感器。以此模擬實際生產(chǎn)中的分揀作業(yè)。

當(dāng)工件進入料箱時，判斷料箱內(nèi)工件是否齊套，如果是，則將料箱內(nèi)所有工件全部轉(zhuǎn)移至檢驗緩沖區(qū)，否則繼續(xù)等待工件進入料箱。工件通過檢驗緩沖區(qū)進入檢驗工位，檢驗完成后進入物料終結(jié)回收工件，模擬包裝入庫。

按照上述模型運行機理，通過Plant Simulation軟件的simtalk2.0編程語言編寫控制方法，完成對模型中工件加工及流轉(zhuǎn)的控制。創(chuàng)建完成的模型如圖3所示。

圖3 模型運行圖Fig.3 The operation of the simulation model

1.2.3 模型有效性驗證

選取3個待加工任務(wù)單的板件數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型，經(jīng)調(diào)試運行輸出仿真生產(chǎn)時間，記錄3個任務(wù)單在生產(chǎn)線的實際生產(chǎn)時間如表5所示。由表5可知，實際生產(chǎn)時間總是略高于仿真生產(chǎn)時間，平均誤差率為3.62%。這是由于仿真模型在理想狀態(tài)下運行，建模時進行了設(shè)備故障率為0、板件不合格率為0、原料板材充足等理想化假設(shè)，而在生產(chǎn)線實際運行中，各生產(chǎn)設(shè)備難免會出現(xiàn)故障，停工待料情況偶爾發(fā)生，板件生產(chǎn)過程中也有可能由于設(shè)備故障、加工失誤、運輸失誤等原因產(chǎn)生不合格板件，需要返工，從而延長整個任務(wù)單的生產(chǎn)時間。因此實際生產(chǎn)時間略高于仿真生產(chǎn)時間是合理的，且誤差率為3.62%，在可接受的范圍內(nèi)，仿真模型可以較好地模擬柜身生產(chǎn)線柜體板件實際的生產(chǎn)情況，模型輸出的仿真生產(chǎn)時間可以較大程度反映實際生產(chǎn)時間。

表5 仿真生產(chǎn)時間與實際生產(chǎn)時間誤差Table 5 The errors between simulated production time and actual production time

2 生產(chǎn)批量實驗與結(jié)果分析

2.1 平均生產(chǎn)批量實驗

選取生產(chǎn)線上3個任務(wù)單作為實驗樣本，分別是任務(wù)單1、任務(wù)單2、任務(wù)單3。任務(wù)單1包含311個訂單，13 954塊板件；任務(wù)單2包含287個訂單，13 440塊板件；任務(wù)單3包含255個訂單，11 543 塊板件。由于生產(chǎn)成本及場地限制，平均生產(chǎn)批量設(shè)置為20～50單。平均生產(chǎn)批量的上下限之間，任務(wù)單1可以分為7～15批，任務(wù)單2可以分為6～14批，任務(wù)單3可以分為6～12批。任務(wù)單總訂單數(shù)與批次數(shù)的比值，即平均生產(chǎn)批量。將任務(wù)單按照批次數(shù)平均分批取整，得到表6～8所示的各批次單量。

表6 任務(wù)單1平均生產(chǎn)批量實驗數(shù)據(jù)Table 6 Data of average production batch of Order 1

表7 任務(wù)單2平均生產(chǎn)批量實驗數(shù)據(jù)Table 7 Data of average production batch of Order 2

表8 任務(wù)單3平均生產(chǎn)批量實驗數(shù)據(jù)Table 8 Data of average production batch of Order 3

訂單每次重新分批均進行一次仿真實驗，得到不同平均生產(chǎn)批量下的仿真生產(chǎn)時間，結(jié)果見表6～8。分析可知：

1)隨著平均生產(chǎn)批量的增加，仿真生產(chǎn)時間總體呈上升趨勢。

2)任務(wù)單1平均生產(chǎn)批量在20.73～28.27單時，仿真生產(chǎn)時間增加緩慢；31.10單時，仿真生產(chǎn)時間增加明顯，達到最高點；34.56～38.88單時，仿真生產(chǎn)時間明顯減少；44.43單時，仿真生產(chǎn)時間又出現(xiàn)明顯增加。

3)任務(wù)單2平均生產(chǎn)批量在20.50～28.70單時，仿真生產(chǎn)時間增加較緩，22.08單時，出現(xiàn)波動；31.89單時，仿真生產(chǎn)時間明顯增加，為最高點；35.88～41.00時，仿真生產(chǎn)時間明顯下降；47.83單時，仿真生產(chǎn)時間明顯增加。任務(wù)單2與任務(wù)單1變化趨勢相似。

4)任務(wù)單3平均生產(chǎn)批量在21.25～25.50單時，仿真生產(chǎn)時間呈上升趨勢，并在23.18單時出現(xiàn)波動；在28.33單時仿真生產(chǎn)時間明顯增加，達到最大；在31.88～36.43單時，明顯下降；42.50單時，又明顯增加。任務(wù)單3變化趨勢與任務(wù)單1、任務(wù)單2相似。

結(jié)果表明，當(dāng)訂單量為250～320單時，且以訂單為單位平均分批時，仿真生產(chǎn)時間隨著平均生產(chǎn)批量的增加基本呈波動上升趨勢。平均生產(chǎn)批量為20～26單時，仿真生產(chǎn)時間為較低值，28～32單時，出現(xiàn)上升過程中的高值點，平均生產(chǎn)批量為36～41單時，出現(xiàn)上升過程中的低值點。選取20～26單或36～41單的數(shù)值作為平均生產(chǎn)批量，可以使仿真生產(chǎn)時間減少到較低值。

2.2 生產(chǎn)批量梯度實驗

在平均生產(chǎn)批量實驗中得到仿真生產(chǎn)時間低值點對應(yīng)的平均生產(chǎn)批量，任務(wù)單1為38.88單，任務(wù)單2為41.00單，任務(wù)單3為36.43單。生產(chǎn)批量梯度實驗進一步探究在平均生產(chǎn)批量不變的情況下，各批次單量不平均分配，而是設(shè)置一定的梯度時，仿真生產(chǎn)時間的變化狀況。

設(shè)置平均生產(chǎn)批量不變，梯度為0，1，2，3，4，5，分別求得對應(yīng)的各批次單量；以各批次單量分批，輸出0～5梯度對應(yīng)的仿真生產(chǎn)時間，結(jié)果如表9所示。

表9 梯度生產(chǎn)批量實驗數(shù)據(jù)Table 9 Data of graded production batch

由表9可知，與梯度為0時的仿真生產(chǎn)時間相比，梯度為1時，任務(wù)單1和任務(wù)單3略微增加，任務(wù)單2略微減少；梯度為2和3時，3個任務(wù)單均大幅增加；梯度為4時，3個任務(wù)單均仿真生產(chǎn)時間均明顯減少，但相較0梯度仍有明顯小幅增加；梯度為5時，仿真生產(chǎn)時間再次增加。

實驗結(jié)論：以各批次單量平均分配，即梯度為0作為對照，各批次單量梯度為1時，所得的仿真生產(chǎn)時間變化較小；梯度為2和3時，仿真生產(chǎn)時間明顯增加；梯度為4和5時仿真生產(chǎn)時間有小幅增加。單量分配方案為各批次單量平均分配或梯度為1時，仿真生產(chǎn)時間為較低值。

2.3 生產(chǎn)批量最優(yōu)取值

根據(jù)兩部分實驗結(jié)論可得：生產(chǎn)批量取20～26單或36～41單，且各批次單量平均分配或梯度控制在1時，可使生產(chǎn)時間減少到較低值。而生產(chǎn)批量同時對板材利用率有影響，板材利用率隨著生產(chǎn)批量的增加呈持續(xù)提升的趨勢，板材利用率提升可使生產(chǎn)的板材成本降低[13]。

故而綜合生產(chǎn)時間和板材利用率兩因素，最優(yōu)生產(chǎn)批量的取值為36～41單，且單量分配方案為各批次單量平均分配或梯度為1，此時可使生產(chǎn)時間縮短為較低值，且板材利用率為較高值。如表10所示，對比3個任務(wù)單生產(chǎn)批量優(yōu)化前后的仿真生產(chǎn)時間可知，生產(chǎn)批量優(yōu)化后仿真生產(chǎn)時間平均縮短了6.29%，即生產(chǎn)效率可平均提升6.29%。

表10 生產(chǎn)批量優(yōu)化前后仿真生產(chǎn)時間縮短率Table 10 Simulation production time shortening rates before and after batch optimization

2.4 最優(yōu)生產(chǎn)批量驗證

A企業(yè)衣柜業(yè)務(wù)有零售單、樣品單、工程單等分類。工程單是來自房地產(chǎn)開發(fā)商或酒店等的批量訂單。由于工程單包含大量尺寸規(guī)格、數(shù)量相同的訂單，所以本研究通過工程單設(shè)計實驗，驗證該生產(chǎn)線最優(yōu)生產(chǎn)批量在實際生產(chǎn)中的有效性。

選取的2個工程訂單信息如表11所示，工程單1共720個訂單，26 000塊板件，分5個任務(wù)單投產(chǎn)到該生產(chǎn)線，每個任務(wù)單投產(chǎn)144單，包括A、B、C、D、E、F戶型訂單各8套，共5 200塊板件。工程單2共632個訂單，25 024塊板件，分4個任務(wù)單投產(chǎn)到該生產(chǎn)線，每個任務(wù)單投產(chǎn)158單，包括A、B、C、D、E戶型訂單各8套，F(xiàn)戶型訂單6套，G戶型訂單4套，共6 256塊板件。各任務(wù)單均按主花色組批規(guī)則分批，各批次單量如表12所示，生產(chǎn)完成后記錄各任務(wù)單的生產(chǎn)時間。

表11 工程訂單信息Table 11 Data of engineering orders

表12 工程單生產(chǎn)時間數(shù)據(jù)Table 12 Production time data of project order

由表12可知，工程單1平均生產(chǎn)批量為28.8單時，生產(chǎn)時間達到極高值點，平均生產(chǎn)批量為36.0單時，生產(chǎn)時間達到極低值點；工程單2平均生產(chǎn)批量為31.6單時，生產(chǎn)時間達到極高值，平均生產(chǎn)批量增長為39.5單時，生產(chǎn)時間減少。由此可知，36.0單、39.5單分別是可使工程單1、工程單2生產(chǎn)時間達到較低值的平均生產(chǎn)批量。

綜合2個工程單的生產(chǎn)時間情況可知，仿真實驗所得的該生產(chǎn)線綜合最優(yōu)生產(chǎn)批量在實際生產(chǎn)中具有有效性。

3 結(jié) 論

依據(jù)對A企業(yè)某定制衣柜生產(chǎn)線的分析及數(shù)據(jù)采集，創(chuàng)建了基于Plant Simulation的生產(chǎn)線仿真模型，通過仿真模型設(shè)計生產(chǎn)批量實驗探究得出：該生產(chǎn)線的生產(chǎn)批量最優(yōu)取值及分配方式為平均生產(chǎn)批量36～41單，且各批次單量平均分配或梯度為1。通過工程單設(shè)計生產(chǎn)實驗，驗證了最優(yōu)生產(chǎn)批量的有效性。

本研究結(jié)果用于某定制衣柜生產(chǎn)線的生產(chǎn)批量決策，也可為同類生產(chǎn)線相似問題的解決提供思路和方法。