基于WITNESS的衬衫缝制流水线仿真研究

何海洋

(河南工程学院 服装学院，河南 郑州 450007)

随着时尚潮流更新速度的加快和服装生命周期的不断缩短，为满足市场快速反应的要求，多品种、小批量的生产模式已逐渐成为订单式服装企业的必然选择.频繁变换的服装品种要求企业随时对现有生产流水线进行合理的配置变更，在有限的设备和人力资源条件下达到最优生产效率和最大的经济效益.对于企业而言，因款式变化而带来的流水线重新组织不仅费时费力，而且生产效率和计划进度在一定程度上无法得到很好的控制.

近年来，仿真技术在制造业得到了广泛应用.先进国家的生产企业在对生产线进行改扩建的前期或新产品投入生产之前，都会进行仿真测试，为生产线的调度决策、效率的提高以及生产能力的预测和设备的合理配置提供了量化依据[1].

对于订单式服装企业来说，如果在款式变化需要重新编排生产流水线之前，应用仿真技术及时发现流水线运行时可能出现的诸如瓶颈工序、设备利用率等问题，并对提出的解决方案进行模拟验证，将会极大地节省时间和资金成本，还可以为生产计划的制定和执行提供合理的量化预测.本研究以实地调研的企业为例，对以变化款式衬衫为代表的缝制流水线进行了仿真建模和分析，以期为其他品种服装生产线的仿真和优化提供借鉴思路.

图1 休闲长袖女衬衫款式图 Fig.1 Illustration of leisure blouse with long sleeves

1 流水线工艺流程的简化

调研中，以前生产普通男衬衫的某服装企业，在接到变化款式的休闲女衬衫订单后，需要对现有的普通衬衫生产流水线进行合理配置以适应新品种的变化.该订单服装为休闲长袖女衬衫，企领、普通衬衫袖，款式如图1所示.与普通男衬衫相比，此款女衬衫减少了左胸贴袋，增加了前后衣身功能性和装饰性分割线以及前门襟装饰性褶等工艺.

在仿真研究中，一个模型不可能呈现被模拟的现实系统的所有方面，即使有一个模型能表现真实系统所有的细节，也常常是非常差的模型，因为它过于复杂和难以理解[2].因此，考虑合并相近和耗时较短的工序并简化支线，将该衬衫缝制流水线工艺流程进行转换，如图2所示.同时，以现场调研和样衣制作时实际测量的数值为依据，得到该女衬衫缝制流水线上各工序标准工时等数据，如表1所示.

图2 女衬衫缝制简化工艺流程图Fig.2 Simplified flowchart of blouse sewing

工序名称标准工时/min主要机器种类投入机器台数平均单件工序耗时/minA 缝合后片0.75平缝机10.75B (支线1) 缝合左前片0.60平缝机10.60B (支线2) 缝合右前片0.60平缝机10.60C (支线1) 车左门襟和褶1.10平缝机11.10C (支线2) 车右门襟和褶1.10平缝机11.10D 合肩缝0.50平缝机10.50E 缝合左右袖和车袖口0.60平缝机10.60F 绱袖和合侧缝0.80平缝机10.80G 缝领1.20平缝机11.20H 绱领0.96平缝机10.96I 钉扣、剪线头1.00特种机11.00合计9.21119.21

对仿真模拟的生产流水线有以下几点说明：①初始仿真时，各道工序均设置为只有1台机器进入流水线；②半成品的传递方式为单件传递，移动方式为传送带传送；③生产开始时，各主线支线工序同时进行；④假设机器没有故障，流水线能够连续推进且不考虑有残次品出现的情况.

2 仿真模型

本研究使用WITNESS仿真软件对衬衫缝制流水线进行建模分析.WITNESS仿真软件是英国Lanner集团所开发的面向工业和商业系统的动态建模仿真软件，它以广泛的应用领域、众多的模型元素、强大的仿真引擎、方便的图形界面功能和层次建模等优点而成为世界主流仿真软件之一[3].

2.1 仿真元素及属性

WITNESS采用面向对象的建模机制，主要通过5类系统建模元素构建仿真模型——离散型、连续型、运输逻辑、逻辑型和图形元素.本研究选用了离散型元素中的零件(Part)、机器(Machine)、传送带(Conveyor)以及逻辑型元素中的属性和变量构建模型，各元素在模型中实现的功能如下：

(1)零件(Part)元素.考虑到流水线的实际情况和模型建立后的可操作性，将缝制流水线上的4个支线，分别对应工序流程图中第1，第2，第5和第7道工序，选为零件元素，属性设置为主动型(Active)，并根据各支线工序的标准工时设定初始到达时间值(First arrival)和输送间隔时间值(Inter arrival).

(2)机器(Machine)元素.主要包括了流水线上3个拼装作业工序和其他2道支线工序，分别对应工序流程图中第3，第4，第6，第8和第9道工序.它们根据仿真逻辑，接收由上道工序或传送带上发过来的半成品，并设置一定条件更新仿真事件并驱动仿真时间进行仿真，体现了流程图中各关键工序的关系.例如，机器元素“合肩缝”负责接收第1，3两道工序所加工过的3个零件元素(左右前片和后片)半成品，然后再加工成一个新的半成品继续向下传递，所以该机器元素的Type属性需要设置为“Assembly”(装配机).

(3)传送带(Conveyor)元素.主要作为流水线上作业工序之间半成品的传递工具.通过设置部件移动单位长度所用时间(Index time)、传送带容纳部件个数(Length in parts)和最大容量(Maximum capacity)属性来控制部件的传递方式和速度.为了更逼近生产实际，可在此元素中加入一定的宽放时间，如工人的生理和工作浮余等.

图3 模型的仿真逻辑Fig.3 Simulation logic of the model

(4)属性元素.设置上述3种离散型元素的相应属性.

(5)变量元素.用于识别零件元素的临时状态以进行仿真逻辑判断，并为输出分析统计数据.

2.2 仿真逻辑

仿真逻辑结构主要是半成品的装配判断逻辑，如图3所示.

由于各个零件元素加工的时间并不相等，到达拼装工序的时间也有差别，所以其中3个机器元素所代表的拼装工序(D，E，F)都需要设定严格的逻辑来进行判断.在进行仿真时，拼装工序需要判断部件是否齐全，如果齐全，则进行拼装操作并将半成品往下传递，否则继续等待.

2.3 建立模型

将表1各道工序的标准工时输入仿真系统，同时考虑到工人喝水、上卫生间等生理和工作浮余，将宽放时间参数加入传送带元素，得到的仿真模型如图4所示.

图4 衬衫缝制流水线仿真模型Fig.4 Simulation model of blouse production line

3 仿真实验及数据分析

仿真运行一天(即工作日8 h，共480 min)，得到实验运行数据如图5,图6和图7所示.

图5 机器元素运行数据Fig.5 Machine statistics reported by on shift time

图5反映的是流水线主线工序(即机器元素)的设备利用率情况，图中左右深浅色块的比例关系显示了各道拼装工序设备的工作(Busy)与闲置(Idle)情况.其中,第3道工序C1,C2“车门襟和褶”设备的利用率达到了91.56%，表明它是整条流水线上的薄弱环节，有可能成为该车间的瓶颈工序；而第4道拼装工序D“合肩缝”的设备利用率仅为38.05%，说明如果能够合理解决瓶颈工序的问题，该工序产能还有大幅度提升的空间.

图6 零件元素运行数据Fig.6 Part statistics reported by on shift time

图6反映的是各支线工序(即零件元素)零部件生产能力情况，从左至右不同深浅颜色的直方柱分别代表进入流水线加工部件数量(NO. Entered)、半成品积压数量(NO. Rejected)和在制品库存量(W.I.P)等主要指标.从图中可以看出，支线B1，B2和E这三道工序部件积压量较大，均接近400件，这和B1，B2支线所连接的下道工序C1，C2有直接关系，进一步证明工序C1，C2为该流水线上的瓶颈工序.从进入流水线的加工部件数量来看，基本上反映了该流水线目前的产能状况，仿真模拟结果为390件的日产量.如果对以瓶颈工序为代表的流水线工序进一步加以合理优化，则有望将产量提高至800件左右.此外，单件制成品的平均通过时间为30.43 min，对比表1中9.21 min的实际总加工时间可知，相当大一部分时间(70%左右)被消耗在了排队和等待当中.

图7 传送带元素运行数据Fig.7 Conveyor statistics on shift time

图7表示的是半成品沿着流水线上8条不同移动路线(即传送带元素)传递的情况，从图中可以看出，在传递到3道主线主要拼装工序(即D,F,H)的路线时，均有不同程度(百分比)的半成品积压(Blocked)和排队(Queue)情况，其他传递路线基本运行正常(Move)，说明这些主线工序加工能力低于支线加工能力，有成为潜在瓶颈工序的可能，可考虑尝试不同工序组合或增加主线工序设备的方法，使生产流水线达到总体平衡.

由上述仿真实验结果来看，拟对瓶颈工序C1,C2,主要拼装工序F,H,I和支线工序G进行调整，采用增加机器台数的办法优化流水线，使产能得到提高，改进方案如表2所示.

表2 衬衫缝制流水线各工序改进方案Tab.2 Improved program for each process in blouse sewing production line

改进后的方案总计增加投入机器7台，其中平缝机6台、特种机1台.按照该方案进行仿真实验，仍然运行一天，共计480 min，仿真结果以机器元素为例，设备利用情况如图8所示.

图8 改进方案后机器元素运行数据Fig.8 Machine statistics reported by on shift time of improved program

从图8不难看出，与图5相比，经过方案改进后，之前利用率不到40%的D(合肩缝)工序的设备利用率得到了大幅度的提高，为82.81%；该流水线总日产量则达到了783件，产能提升了1倍，工序基本得到平衡，有效提升了生产效率. 当然，对于设备利用率不高的工序，还可以进一步反复进行仿真优化，直到达到资源的最优配置.

4 结论

(1)运用WITNESS对变化款式女衬衫缝制流水线建立仿真模型，在多品种、小批量服装企业进行流水线改造和扩建时，利用所建模型输入相关实际参数，就能发现潜在的瓶颈工序，为优化流水线布局提供数据基础.同时，优化后的方案还可以重复输入仿真模型来进行验证和修改，节省了资金和时间成本.

(2)后续研究可和IE(工业工程)研究的数据相结合，进一步细分工序、细化流水线模型，比如改变部件传递和移动的方式、增加机器设备故障的维修等，得到更加符合生产实际的流水线模型.

参考文献：

[1] 王建青，邵延君.基于WITNESS的制造系统优化 [J].机械制造与自动化,2008(8):36-37,45.

[2] 王亚超，马汉武.生产物流系统建模与仿真：WITNESS系统及应用[M].1版.北京：科学出版社，2007.

[3] Lanner Group. Witness Technology for Knowing: Manufacturing Performance Edition Tutorial Manual[Z].UK:Lanner Group Ltd,2007.