考虑多平板车的船厂分段运输问题仿真建模与分析

2017-12-02陶宁蓉蒋祖华刘建峰

河北工业科技 2017年6期

陶宁蓉，蒋祖华，刘建峰，杨震

(1.上海海洋大学工程学院，上海 201306; 2.上海交通大学机械与动力工程学院，上海 200240；3.高新船舶与深海开发装备协同创新中心，上海 200240; 4. 上海外高桥造船有限公司，上海 200137)

陶宁蓉1，蒋祖华2,3，刘建峰4，杨震1

为了提高大型船舶建造的效率、有效解决大型船舶建造过程中船体分段在厂区内移动时的物流拥堵问题，综合考虑了船体分段的规格、工艺物流流向，以及厂区内分段堆场的布局和道路通行情况，通过船厂实际数据的收集和分析，考虑了多个平板车的任务干涉以及厂区内道路的通行能力和道路干涉，基于eM-Plant仿真软件建立了考虑多个平板车的船厂分段运输仿真模型。基于某船厂的实际数据，应用考虑多个平板车的船厂分段运输仿真模型进行仿真分析和优化，找出该船厂分段运输问题中的瓶颈，通过调整和优化平板车的配置，提高平板车使用率和分段运输效率，为仿真分析技术在船舶建造管理上的应用提供了有效的实例。

管理系统仿真；船舶建造物流；分段堆场；仿真；eM-Plant

中国造船业在改革开放以来发展日新月异，但近年来的航运市场低迷、新船订单下降使得造船业的发展面临着极大的挑战。现代造船模式“以中间产品为导向，按区域组织生产，壳、舾、涂作业在空间上分道，时间上有序，设计、生产、管理一体化，均衡，连续总装造船”[1]。每艘船的船体由成百上千个分段构成，每个分段在总组之前需要经过多道工序，而分段在车间外的运输都是依靠运输工具——平板车来实现的，这部分在船厂生产物流成本中占据极大比例。如何高效地分段运输是降低船厂生产物流成本、提高船舶建造效率的重要环节。然而目前分段在船厂内的运输和存放几乎完全依赖工作人员的调度经验，因调度不当造成分段提取困难或道路堵塞等现象常有发生。

目前针对船体分段运输问题的研究较少。文献[2—3]研究了针对分段临时堆场的平板车调度和分段分配问题，以最小化空载时的行驶距离为目标的。文献[4—5]研究了船厂内分段临时堆场的平板车调度和分段分配问题，解决分段分配到多个堆场时，多个平板车的运输调度问题。文献[4]以平板车空载距离和平板车干涉为优化目标研究了智能优化算法。文献[6]将分段运输问题转化为具有基于序列的准备时间和优先级约束的并行机调度问题，从而在调度周期内实现各平板车的工作量平衡。文献[7]构建了考虑堆场信息、分段进出场次序等因素的最短路模型并对其进行优化。文献[8]在此基础上考虑了分段进出堆场的任务顺序对调度方案的影响，运用启发式算法和禁忌搜索对结果进行了优化。文献[9]以最小化临时分段移动量和平板车在堆场中的行驶距离为优化目标建立优化模型，并运用分支定界法和启发式规则来确定分段的移动路径和停放位置。

各堆场间的分段运输问题可以看作运筹领域的一个经典问题旅行商问题，即如何调配这若干个平板车来完成分派任务[10-11]。近年来，计算机仿真技术在物流配送研究中得到了广泛应用[12]。文献[13]结合船舶生产模式的特点，提出了船舶曲面分段加工的虚拟流水线作业模式。文献[14]建立了从材料码头到分段装焊的仿真模型，并给出了仿真结果。文献[15]对船舶建造车间生产进行了仿真分析。但是以上仿真没有关注到车间之外的分段运输问题。文献[16-19]则就仿真技术在运输小车配置方面展开了研究。本研究考虑了分段重量及不同型号平板车的载重能力、道路通行能力、分段运输任务先后约束等，应用专业仿真软件eM-Plant建立包括船厂堆场、道路等与分段运输相关的整个系统仿真模型，通过在不同型号平板车配置下对模型的仿真模拟，进行结果对比分析，从而为决策者提供决策支持。

1 船厂分段运输问题描述

船厂分段运输问题是指对一系列分段运输任务，在满足一定约束条件的情况下，要求合理安排平板车及其运输路径，把分段从任务起点运输到运输终点，并达到一定目标如运输距离最短、运输任务执行效率最高、平板车使用率最高等。本研究通过分析船厂分段的运输需求，从绿色运输的角度出发，研究多种型号平板车共同运输的船厂分段运输问题。

平板车执行一次分段运输任务的流程如下：

1)提取分段运输任务，包括分段当前位置、目的地及分段基本信息等；

2)搜索平板车信息和实时位置，选择平板车；

3)选择当前无堵塞且最短的道路行到达堆场；

4)进行分段装载；

5)选择当前无堵塞且最短的运输路径；

6)运输分段，实时更新道路状况，反馈堵塞信息；

7)进行分段卸载，根据分段大小、重量，其卸载时间也不同；

8)完成任务，接收新的运输任务或回到停车区域进行检修并等待。

2 船厂分段运输仿真建模

2.1仿真数据

参考某船厂实际布局，根据以下对象来收集数据：船厂内道路的宽度、长度及通行能力；待运输的分段及其规格、重量、物流流向等；平板车的型号、载运能力及数量。本模型考虑了用于临时存放分段的堆场共8个物流节点，节点位置如图1中框选区域所示。每个分段堆场包含多个堆位，每个堆位可存放一个分段，分段不可以堆叠。

船厂道路有主道和辅道之分，其中主道可以允许两辆车通行，而辅道只允许一辆车通行，当平板车进入辅道时必须保证道路上没有反向平板车。本研究模型中考虑了10辆不同型号的平板车，表1列出了10辆平板车的基本信息。

图1 船厂仿真区域简图Fig.1 Schematic of simulation area in a shipyard

表1 平板车信息

船体分段有成千上百，按照质量分为320～400 t，250～320 t，150～250 t，90～150 t和0～90 t等5个等级，根据统计不同等级的分段数量并不相等。另外分段重量等级不同，平板车装卸时间也有差异。

2.2仿真模型

船厂分段运输调度过程中，涉及到的主要对象有：堆场区域、道路、平板车和分段等。其中静态对象有：堆场区域和道路；动态对象有：平板车和分段。据此仿真出图2所示厂区平面图，将每个对象的不同属性输入系统，构建出分段运输的物流模型。如图1和图2所示，仿真模型与某船厂实际分段堆场以及道路布局一一对应。

图2 船厂分段运输问题仿真模型图Fig.2 Simulation model of ship block transportation problem

模型有一个总输入端体，再以随机分配的原则产生分段运输任务，每条任务包涵分段的规格、物流流向等信息，如图3为模型中多型号平板车的分段运输任务的输入端。

图3 模型输入端Fig.3 Model input

设立平板车停放区，供每种型号的平板车停放。设立平板车等候区，在系统中没有对应分段运输请求时，平板车停靠在等候区内，等待对应任务请求再进行运输工作，其在本文模型中名称为MA1，MB1，MC1，MD1及ME1，分别对应5种型号的平板车，如图4所示。

图4 平板车等候区Fig.4 Waiting area for flat transporters

2.3仿真策略

模型中还包括了一系列对象控制程序以执行系统内部的逻辑。平板车路径选择采用动态最短路径选择策略，即根据模型中定义的道路节点和道路通行能力，结合当前道路阻塞情况，选择最短路径，道路通行则采用先行先过，在后出发的平板车根据路况，可以等待或更改自己的路径，其流程见图5。

图5 系统路径规划流程图Fig.5 Path planning flowchart of the system

初始状态下平板车停靠在等候区内，等待并判断系统中产生符合自己载运能力的分段运输任务，并且在装卸此分段的堆位处于空闲状态时才进行发车。

2.4评价指标

船厂分段运输效率可以从分段运输任务的响应速度和平板车运输效率这两个方面进行衡量。分段运输任务的响应速度越快、平板车运输效率越高，则认为船厂分段运输效率越高。结合本文模型中的设置，分段运输任务的响应速度可以用分段任务执行的延迟率来表示，而平板车运输效率可以用平板车的空载率来表示。则本研究使用的评价指标可以表示为

V=α×VG+β×VR,

式中:VG为分段任务执行的延迟率；VR为平板车的空载率，α+β=1。分段任务执行延迟率越小、平板车空载率越小，则评价指标越优，对应的配置方案也就越优。参考船厂需求可以将权重因子设置为α=β=0.5。

3 仿真结果分析

针对本研究船厂分段运输仿真模型，在模型调试通过后进行仿真模拟。图6为部分分段堆位上分段任务处理的效率，上区域越大、下区域越小代表该堆位对应的任务等待时间越长、处理效率越低，图中P31，P41及P81堆位的处理效率较低。

图6 优化前的仿真结果输出Fig.6 Simulation output before optimization

分析输出数据可知，A型平板车使用率为94.09%、空载率为5.91%，属于比较严重的超载状态，可知分段处理效率低下的几个堆位相对应的平板车也正是A型平板车。根据船厂专家意见，平板车的使用率保持在70%至90%是比较合适的，以免平板车状态下滑或者使用率不高造成资源浪费，在保证平板车高效的同时降低物流成本。

仿真实验结果显示部分型号的平板车运输负荷过重，其对应符合负载需求的分段运输任务的执行效率也明显下降。可见，通过仿真模型的模拟分析，可以较快地发现船厂分段运输问题的瓶颈所在，并通过合理地调整平板车的配置或者改变分段运输任务，将能够改善船厂内分段运输的整体效率。本文通过改变不同型号平板车的数量配置，收集数据并分析分段任务执行延迟百分数和平板车空载率的变化，从而给出在本文所述案例下多型平板车资源的优化配置方案。

图7为A型平板车的数量变化对分段任务处理效率和平板车空载率的影响。如图7所示，当A型平板车增加至2辆时，对应分段任务的延迟率已经下降到40%左右，系统评价指标值V=0.5×0.27+0.5×0.084=17.7%；但是当A型平板车增加至3辆时，平板车的空载率明显上升。则综合分段运输效率和平板车空载率的指标，认为2辆A型平板车为本案例的最优配置。

图7 A型平板车数量对评价指标的影响Fig.7 Relationships of A-type flat transporters quantity and evaluation indicators

除了A型平板车负荷过重，其他型号平板车处于较低负荷状态，因此在增加A型平板车的同时考虑减少其他平板车降低成本。最终确定为A型平板车为2辆、B型平板车5辆、C型平板车3辆、D型平板车1辆、E型平板车2辆，图8为在该配置下的仿真输出结果。通过结果分析，A—E 5种型号平板车执行分段任务的平均延迟率分别为12%，0%，8%，24%和15%；而A—E 5种型号平板车的空载率分别为8.4%，23.9%，21.7%，14%和26.9%。所有类型的平板车，空载率都低于30%，即使用率高于70%，不仅符合平板车使用率要求，也保证了分段运输效率。

图8 优化后的仿真结果输出Fig.8 Simulation output after optimization

4 结语

本研究基于eM-Plant仿真平台，对船舶建造过程中的分段运输问题进行了分析，构建了基于多型平板车的分段运输优化问题的仿真模型，在综合考虑分段运输任务完成效率与平板车使用效率的情况下，通过仿真实验和数据分析优化多型平板车的资源配置，展示了仿真技术在船厂分段运输优化方面的优越性。仿真分析技术是数字化造船的重要部分，后续将研究平板车的调度优化算法与调度仿真技术的结合，这对进一步提高我国船舶建造管理能力具有重要意义。

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Modeling and analysis of ship block transportation considering multi-type flat transportations

TAO Ningrong1, JIANG Zuhua2,3, LIU Jianfeng4, YANG Zhen1

(1.College of Engineering Science and Technology, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China; 2.School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China; 3. Collaborative Innovation Center for Advanced Ship and Deep-Sea Exploration, Shanghai 200240, China; 4. Shanghai Waigaoqiao Shipbuilding Company Limited, Shanghai 200137, China)

In order to improve the productivity of shipbuilding and effectively solve block logistics congestion in shipbuilding process, the ship block size, logistics flow and block stockyard layout, road passing condition are considered. Based on the shipbuilding actual data collection and analysis and the simulation software eM-Plant, a ship block transportation simulation model considering multi-type flat transporters is build. Through the analysis of simulation on the actual data, the bottleneck of transportation system is found, the set of transporters is optimized and the effectiveness is improved. The research gives an effective example which is provided for the application of simulation technology in shipbuilding management.

management system simulation; shipbuilding logistics; block stockyard; simulation; eM-Plant

1008-1534(2017)06-0389-06

TP391;U673

10.7535/hbgykj.2017yx06001

2017-06-16;

2017-10-21；责任编辑：张军

国家自然科学基金(71501125)；国家工业和信息化部项目(工信部联装[2014]507号)

陶宁蓉(1983—)，女，江苏盐城人，讲师，博士，主要从事生产计划、物流管理、调度优化等方面的研究。

E-mail:nrtao@shou.edu.cn

陶宁蓉，蒋祖华，刘建峰，等.考虑多平板车的船厂分段运输问题仿真建模与分析[J].河北工业科技,2017,34(6):389-394.

TAO Ningrong, JIANG Zuhua, LIU Jianfeng, et al.Modeling and analysis of ship block transportation considering multi-type flat transportations[J].Hebei Journal of Industrial Science and Technology,2017,34(6):389-394.