基于FlexSim机群式布置木质家具生产线仿真

王 巍 王云婷 宋文龙

(1.东北林业大学工程技术学院 哈尔滨 150040；2.东北林业大学机电工程学院 哈尔滨 150040)

近年来，随着市场需求的多样化和个性化，多品种小批量生产已成为工业企业主要的生产方式之一(季学金，2005)。在家具领域，越来越多的木质家具生产线采用机群式布置生产，即将具有相同功能的同种设备集中在一个工作站内(曹振新等，2005)。这种生产方式的最大特点是能够灵活适应市场的多样化需求，但也由于其产品品种多、产量变化大(管在林等，2007；Wang，2009)，导致生产过程复杂，给生产和管理带来诸多困难。

Sivasubramanian等(2000)研究指出，先识别瓶颈工序再制订生产计划，能够高效完成从车间原材料到成品的资源转换过程。FlexSim7.lnk是一种离散事件仿真软件程序，可以快速、准确构建车间设备布置的三维模型，通过对现实车间进行仿真模拟，能够识别生产系统的瓶颈，获得生产数据资料，节约车间运行成本(葛安华等，2007；Srinivasetal.，2011；孙军艳等，2008)。学者们提出了基于FlexSim的流水线布置车间(即按产品原则布置车间的建模方法)(张卫德等，2005)、基于FlexSim的混流生产线建模仿真方法(马云等，2009)以及基于FlexSim的仓储作业系统仿真优化方法(朱小蓉，2012)等，而且还可通过分析最优生产技术(optimized production technology, OPT)的特点描述瓶颈资源，计算工作中心的负荷率识别瓶颈工作中心，并运用计算机技术实现了瓶颈识别模块，解决了车间作业计划存在的问题(张鹏，2009)。

目前，对机群式布置车间建模和仿真的研究较少。鉴于此，本研究以从事木质家具制造的A企业为例，对其一条集群式布置的木质家具生产线采用FlexSim7.lnk构建仿真模型，详细阐述建模的流程以及生产线的瓶颈识别方法，以期节约木质家具生产线的实际运行成本，为提高木质家具生产效率提供思路和方法。

1 A企业木质家具生产线概况

A企业木质家具生产线主要由下料、铣型、砂光、组装、喷漆和检测设备组成，属于多品种小批量生产方式。现有4个生产订单，分别生产CAH001、CAH002、CAH003、CAH004共4种不同型号的木质家具(表1)。

表1 家具订货计划

1.1 工艺流程

木质家具生产基础工艺流程包括下料、铣型、砂光、组装、喷漆和检测6道工序。根据生产线统计数据，4种不同型号木质家具各工序的生产工时见表2，各工序之间的运输工时见表3。叉车搬运的容量为10，4种型号产品原材料分别以4、6、4、8的批量每隔10 min到达生产线投入生产。

1.2 设备布置

木质家具生产线设备采用机群式布置，且生产线整体按U形布置(图1)，以方便叉车运输，减小运输距离和运输成本，提高生产效率。

设备的平均故障间隔时间(mean time between failure,MTBF)和平均维修时间(mean time to repair,MTTR)均服从均值为1 500 min和30 min的指数分布(尹静等，2014)，生产过程中有5%不合格品分别返回相应工段进行再加工，生产线各工序配备不同数量的设备(表4)。

1.3 生产作业计划预编制

根据订货计划以及各工序的生产工时和运输工时，从最后一道工序开始自后向前计算，得出木质家具生产作业计划预编制，CAH001型号木质家具开始下料的时间为第54 min，CAH002、CAH003和CAH004型号木质家具开始下料的时间分别为第552、504和110 min(表5)。

表2 家具生产工时

表3 工序间运输工时

图1 木质家具生产线布局

表4 工序设备数

表5 木质家具生产作业计划预编制

2 机群式布置木质家具生产线建模与仿真

2.1 模型建立

基于FlexSim7.1nk模拟生产过程，建立仿真模型。生产线用到的实体抽象成FlexSim仿真软件中的实体，主要包括发生器、处理器、暂存区、运输机、传送带、货架和吸收器。

表6生产线实体与模型实体的对应关系。

2.2 仿真参数设置

2.2.1 发生器 发生器作为生产线出口，可以创建通过模型的临时实体，且每个发生器可以创建一类临时实体。根据A企业生产计划，设现有4个生产订单分别对应4种不同型号的餐桌，在本模型中共创建4个发生器，临时实体的到达类型选为Arrival Schedule，发生器1的生产批量为4，临时实体类型为1，投料时间分别为第54、64和74 min，以此类推，直到第144 min。同理，可设置生产CAH002、CAH003、CAH004型号餐桌的发生器2、3、4的参数。在触发器选项卡中，临时实体离开触发器的颜色分别设置为白色、红色、蓝色和绿色。

表6 生产线实体与模型实体的对应关系

2.2.2 处理器 利用全局表设置各工序的加工时间，全局表命名为Process。处理器选项卡中的加工时间选择通过全局表，其中Row选择getitemtype(item)，表示类型1的临时实体对应Row1，类型2的临时实体对应Row2，Column选择该道工序对应的工序数。在故障选项卡中设置处理器的平均故障间隔时间(MTBF)和平均维修时间(MTTR)。

2.2.3 暂存区和运输机 暂存区的作用是存储后面实体目前不能存储的临时实体，本模型设有下料、铣型、砂光、组装、喷漆和检测暂存区，分别用于下料、铣型、砂光、组装、喷漆和检测工序前的缓存，临时实体流Flow选项卡中的输出端口Send To Port选项选择First available；当需要用运输机传送产品时，临时实体流Flow选项卡中勾选Use Transport选项。运输机主要用来将临时实体从一个实体运往另一个实体，根据现场计时得出本模型中运输机的最大速度为2 m·s-1，加速度、减速度均为1 m·s-2。

2.2.4 返工零件 检测工序在输出产品时会有5%不合格品返回相应工段，因此在检测工序临时实体流选项卡中，输出端口Send To Port选择By Percentage，通往传送带暂存区产品的比例占95%，通往返工暂存区产品的比例占5%。返工暂存区的产品会返回到问题工序进行再加工，返回各工序的概率均相同，下料、铣型、砂光、组装和喷漆工序的返回概率均为20%。

2.3 运行模型及仿真结果分析

2.3.1 瓶颈工序识别方法 在生产系统中，识别瓶颈工序就是将各工序的实际生产能力与其在给定时间内的可用能力相比，计划期内工序负荷率的计算公式如下：

(1)

式中：lk为工序k的负荷率；Ti为订单i在工序k上的加工时间，含生产准备时间；n为总订单数；td为工序k上加工的所有制品中允许完工的最迟日期；ts为工序k上加工的所有制品中允许开工的最早日期；h为工序k每天的运行时间。

实际上，这种方法是对各工序的生产速度进行比较，在生产系统中，加工速度最慢的工序很可能就是瓶颈工序。若整个企业所有工序的加工速度均小于市场的需求速度，则该企业相对于市场就是一个瓶颈。

利用仿真软件对企业的生产系统进行模拟，仿真整个生产过程可以得到企业在实际生产中的运行情况，根据仿真结果，通过对各工序前的在制品堆积程度判断瓶颈工序，工序前的在制品堆积越多，该工序就越有可能是瓶颈工序。

2.3.2 结果分析 运行仿真模型可以得到木质家具生产线各工序的状态参数，并得出仿真结果(表7)。根据仿真结果计算出各工序的平均空闲率、平均加工率和平均故障率见表8。

表7 工序状态参数

表8 木质家具生产线运行参数

由木质家具生产线运行参数可知，砂光工序的平均加工率最高(74.13%)，且砂光工序暂存区的释放率也最高(72.40%)，为此木质家具生产线的瓶颈工序。该工序的利用率低，同时生产系统容易受外界因素影响，导致生产延误等问题。

3 生产线的优化

3.1 设置时间缓冲

生产过程充满不确定性，而时间缓冲是保护瓶颈资源有效产出的最好机制(徐学军等，2001；Schrageheimetal.，1990)，因此，本研究在瓶颈工序之前设置瓶颈缓冲(bottleneck cushion，BC)，保护瓶颈工序不受前工序随机波动的影响，在交货点前设置出货缓冲(shipping cushion，SC)，保证在规定时间内满足顾客对提前期的要求(陈伟达等，2010)。瓶颈缓冲和出货缓冲的计算公式如下：

(2)

(3)

(4)

式中：BCi为订单i的瓶颈缓冲时间；SCi为订单i的出货缓冲时间；PTij为订单i在第j道工序上的加工时间；q表示第q道工序为瓶颈工序；m表示产品共经过m道工序；R为宽放系数，其值一般基于经验设定。

根据木质家具生产线实际生产可知，宽放时间包括工具借出与退还10 min，机器清扫与加油10 min，领导指示15 min，上洗手间10 min，聊天12 min，思考15 min，每日总上班时间为8 h，即480 min，因此宽放系数R=0.15。在此宽放系数下，得到各订单的缓冲时间见表9。

表9 各订单的缓冲时间

制订考虑时间缓冲的各订单开工时间和完工时间生产作业计划预编制见表10。

表10 考虑时间缓冲的生产作业计划预编制

3.2 运用SPT规则进行排产

瓶颈工序即砂光工序，4个生产订单的排程发生了冲突和等待。加工时间最短优先(shortest processing time,SPT)规则可使平均流程时间最短，从而减少在制品(叶明春，2005)。本研究运用SPT规则对4个订单进行瓶颈工序的排产。由于订单1和4的加工时间相同，而订单1先加工，为避免时间浪费，先对订单1进行排产。在考虑时间缓冲的基础上，设置4个订单在各工序上的开工时间和完工时间见表11。

表11 SPT规则下订单排产方案

3.3 仿真验证优化方案

为验证改进后生产线的效果，再次基于FlexSim对SPT规则下各订单的排产方案进行仿真模拟，得到生产线的运行参数见表12。

3.4 改善方案的实施

为验证排产方案的有效性和可行性，将改进后的方案应用于A企业生产线中。运用秒表计时法测得各订单的开工时间和完工时间见表13。

然后，根据式(5)、(6)分别计算出平均加工率(Rp)、平均空闲率(Ri)(表14)：

(5)

(6)

式中：tp为加工时间；ti为空闲时间；tb为故障时间。

再次基于FlexSim进行仿真，并与实际计算结果进行对比，计算误差，见表15。

表12 再次仿真模拟得到生产线运行参数

表13 秒表测定的生产线运行参数

表14 计算求得的生产线运行参数

表15 再次仿真结果与计算结果误差

4 结论

1)优化前下料、铣型、砂光、组装、喷漆和检测工序的平均加工率分别为45.30%、62.70%、74.13%、52.80%、54.53%和54.20%，砂光工序的平均加工率最高，可知砂光工序为此木质家具生产线的瓶颈工序，需进行优化。

2)由优化后的生产线运行参数可知，下料、铣型、砂光、组装、喷漆和检测工序的平均加工率分别为51.87%、82.75%、90.28%、73.70%、62.85%和61.73%，优化后砂光工序的平均加工率从74.13%提高到90.28%，比原始方案提高16.15%，整个生产线的加工效率都得到大幅度提升。

3)对比改善方案实施结果和仿真验证结果，生产线各工序的平均空闲率和平均加工率误差均在±5%范围内，表明改善结果较好。

本研究结果可对指导机群式布置生产线的建模仿真提供帮助，也可为提高木质家具生产效率提供思路和方法。