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一轨双车滤棒高架库堆垛机利用率的影响因素研究

2023-11-30彭焕宇袁建华裴广山向琪玲文斌

科技与创新 2023年22期
关键词:货位堆垛中心线

彭焕宇,袁建华,裴广山,向琪玲,文斌

(湖南中烟工业责任有限公司常德卷烟厂,湖南常德 415000)

自动化立体仓库(以下简称“立体库”)是指将物流、计算机管理和控制、网络、信息、数据库等技术结合起来,自动化、信息化程度高,存储量大且存储时间长[1],有效满足了生产工艺要求,目前已成为烟草工业企业的首选模式。而堆垛机是自动化立体仓库的关键组成部分,保证堆垛机利用率大小在合适范围,既要充分发挥立体库的处理能力,也要保证任务产生后能及时处理完成[2]。研究堆垛机利用率影响因素,可以有效找到提升滤棒库效率的优化方向,满足更大的生产需求。

在目前一轨双车的作业模式下,存在让车频次多、任务路径长的问题,从理论计算、仿真实验、数据分析入手,研究站台区域设置、堆垛机运动区域设置、堆垛机作业模式等因素对利用率的影响,并在实际工作情况下加以验证。

1 滤棒高架库布局及主要参数

1.1 高架库布局

滤棒高架库为同层异侧、双排货架单巷道结构,各站台位置固定。货架规划按1 个货格放1 个料盘组设计货架,共2 排×86 列×8 层货架。

成型机侧共有11 台成型机,立柱占用6 列货位,再加1 个立柱与成型机侧开孔位置重合的4 个货位,有效货位为:80(列)×8(层)-11×5×4+4=424,发射机侧共有8 台发射机和1 个人工站台,有效货位为:86(列)×8(层)-8×5×4-3×4=516。库内总货位为516+424=940。

根据实际布局以及目前货位间绑定关系,绘制出可用货位绑定图,如图1 所示。

图1 可用货位绑定图

1.2 一轨双堆垛机双叉系统

项目采用一轨双堆垛机双叉系统,2 台堆垛机共用同一条轨道,协同作业,干涉区域作业时相互避让,不会出现机械碰撞、相互卡死的情况。该子系统处理能力介于单台堆垛机子系统和2 台独立运行堆垛机子系统之间。生产中如果干涉过大,可能会导致一轨双堆垛机子系统的处理能力急剧下降。堆垛机间的安全距离为7 列。330 堆垛机运行最大范围为1—79 列,331堆垛机运行最大范围为11—86 列。堆垛机运行参数如表1 所示。

表1 堆垛机运行参数

1.3 堆垛机作业模式

若机组初始清空,物流系统开始供应空料盘组(成型机组)或实料盘组(发射机组),系统为两叉堆垛机,机组入口输送机产生足以容纳2 个料盘组的空间时申请出库。经过一段生产时间后,当产生2 个完整的实料盘组(成型机组)或空料盘组(发射机组)时申请入库。

单一作业是出库和入库作业分开申请,期间堆垛机可以处理其他机组作业。单一作业出库/入库流程如图2 所示。

图2 单一作业出库/入库流程

复合作业是指堆垛机从执行出库任务将托盘送到选定站台[3],然后调度判断站台下层是否有入库任务,若有则执行该站台入库任务,将下层托盘送入库内,期间不会受到其他站台任务干扰。在复合作业方式中堆垛机会在一个循环里完成一个站台的出入库工作。复合作业出入库流程如图3 所示。

图3 复合作业出入库流程

单一作业出入库时间:T1=2×(t0+t1+2×t2)。

复合作业出入库时间:T2=t0+t1+4×t2+t3+t4。

在足够大的数据量情况下,默认跑位时间都相等,则t0=t1=t4。单一作业出入库时间与复合作业出入库时间差为:T=T1-T2=t0-t3。t0跑位时间(设备数据统计平均单次跑位时长8 s)大于t3载货台从站台上层下降到下层时间(实测时间2.3 s),所以复合作业模式下堆垛机出入库任务时间会得到有效缩短。

1.4 优先级策略

就近优先原则:在设定的站台范围内,中心列优先级最高,分别向左右2 个方向递减;同一列以入库站台对应层优先级最高,分别向上下2 个方向递减,查找优先级最高的货位作为目标地址。

先进先出原则:在设定的站台范围内,寻找入库时间最早,即库内存放时间最长的托盘组出库。

本系统中,入库均遵循就近优先原则,出库遵循先进先出原则。

1.5 站台信息设置

成型实盘入库站台、成型空盘出库站台、发射实盘出库站台、发射空盘入库站台4 种站台类型,均需分别进行“限定货架开始列”“中心列”“限定货架结束列”和“位置区域”的设置。其中,“中心列”通常以自身站台所在列为中心,而“位置区域”有3 种选项:①全区域(1—86 列);②A 区域(1—60 列);③B 区域(36—86 列)。

2 滤棒库区域设置仿真

2.1 滤棒库机组配置

成型机组:共11 台,其中D F 1 0(能力为1 000 m/min)5 台,KDF4(能力为600 m/min)6 台。

卷接机组:共36.5 组,其中PROTOS70(能力为每台7 000 支/min)29.5 台(PROTOS70 机组接入2 条发射机管道,0.5 代表机组接入1 条管道),PROTOS2-2(能力为每台16 000 支/min)4 台,PROTOS M5(能力为每台12 000 支/min)3 台。

卸盘机:YB19 型(能力为每台16000 支/min)8 台。

2.2 系统能力要求

入库流量(按11 台成型机组额定能力进行计算):(5×10 000 支/min+6×6 000 支/min)÷4 300÷22×60 min=54.5 组/h。要求空料盘组出库流量为54.5 组/h。出库流量(按卷接包机组额定能力,并考虑85%的设备利用率进行计算):[(29.5×7 000 支/min)+(3×12 000 支/min)+(4×16 000 支/min)]×0.85÷4÷4 300÷22×60=41.3 组/h。要求空料盘组返库量为:41.3 组/h。

人工站台处理流量:人工站台按处理2 组/h 进行流量计算。

要求堆垛机的处理能力:要求巷道堆垛机的最大处理能力为54.5×2+41.3×2+2=193.6 组/h。

2.3 仿真平台

采用的通用仿真平台是Autosimulations 公司出品的AutoMod12.3.1 物流仿真软件,可根据系统工艺平面布置图,按1∶1 比例建立三维实体模型,对项目进行系统和关键单机设备能力仿真。AutoMod 仿真软件中堆垛机利用率计算公式为一段工作时长内堆垛机最大可处理总数与立体库要求任务数之比。

2.4 仿真方案

站台中心线示意如图4 所示,每个站台(成型和发射机)占用5 列货位,站台中心线则为中间列,例如,9 号成型机的中心线为22 列,8 号成型机的中心线为31 列,7 号成型机的中心线为40 列。

图4 中心线示意图

方案一:330 堆垛机和331 堆垛机互不干涉,且承担负荷量相当。

330 堆垛机为1—46 列;331 堆垛机为47—86 列。站台起始列:330 堆垛机的运行区域内的站台选择区域为1—46 列;331 堆垛机的运行区域内的站台选择区域为47—86 列。中心列为站台中心线。

方案二:330 堆垛机和331 堆垛机存在重叠区域,且承担负荷量相当。

第一种情况,330 堆垛机为1—46 列,331 堆垛机为40—86 列,重叠区域为40—46 列。重叠区域外的站台:站台选择区域为区域内运行堆垛机的可运行范围。中心列为站台中心线。重叠区域内的站台:5#发射机站台选择区域有3 种设置方式,分别为20—60 列、15—70 列、1—86 列。中心列为站台中心线。

第二种情况,330 堆垛机为1—55 列,331 堆垛机为31—86 列,重叠区域为31—55 列。重叠区域外的站台:站台选择区域为区域内运行堆垛机的可运行范围。中心列为站台中心线。重叠区域内的站台:发射机4#、5#、6#,成型机6#、7#,3 种起始列设置方式分别为20—60 列、15—70 列、1—86 列。中心列为站台中心线。

第三种情况,330 堆垛机为1—66 列,331 堆垛机为21—86 列,重叠区域为21—66 列。重叠区域外的站台:站台选择区域为区域内运行堆垛机的可运行范围。中心列为站台中心线。重叠区域内的站台:发射机3#~7#,成型机4#~8#,起始列设置方式分别为15—70 列、1—86 列。中心列为站台中心线。

第四种情况,330 堆垛机为1—79 列,331 堆垛机为11—86 列,重叠区域为11—79 列(原有方案)。重叠区域外的站台:站台选择区域为区域内运行堆垛机的可运行范围。中心列为站台中心线。重叠区域内的站台:发射机2#~8#,成型机2#~11#,起始列设置为1—86 列。中心列为站台中心线。

2.5 仿真结果

仿真结果如表2 所示。从仿真结果可以看出,在理想生产情况下,一轨双车滤棒库中两车干涉区域越窄,堆垛机利用率会越低。但现场生产情况较为复杂,需要考虑生产中的其他问题,如成型两侧生产速率不平衡、人工站台抽样、空盘的供给等。所以在综合考虑下选择采用方案二第二种情况,既保证了低利用率,又有足够的重叠缓冲区,同时中间站台还可以在线调配2 个区域内的空盘、实盘占比,这更符合现场生产情况需要。

表2 仿真结果

3 结果与分析

3.1 利用率公式

通过仿真软件利用率算法,推导出实际运行方案中利用率计算公式。实际利用率计算公式:

式中:α为在线任务时长;β为故障时长;γ为干涉避让时长;T为运行总时长。

每小时堆垛机最大可处理组数计算公式如下:

式中:n为总时长内任务次数。

滤棒库需求任务量为193.6 组/h,则滤棒库堆垛机利用率η=193.6/ΣXi(i为堆垛机编号)。

该滤棒库系统中所采用的是双叉堆垛机,堆垛机一次接送货会执行两叉任务,故而一次堆垛机运行时间应为两叉中任务时间长的时间。为方便统计,默认两叉任务时间平均数为堆垛机运行时间,即0.5α。

3.2 运行数据分析

从设备HMI 中收集原有方案和优化方案一周内120 h 的运行数据,从数据库内采集不同方案干涉避让时长,代入推导出的利用率计算公式,得出实际滤棒库最大可处理组数和滤棒库堆垛机利用率。

3.2.1 原有方案

优化前堆垛机330 运行数据情况如表3 所示。

表3 优化前堆垛机330 运行数据

实际利用率:

最大可处理组数:

优化前堆垛机331 运行数据情况如表4 所示。

表4 优化前堆垛机331 运行数据

实际利用率:

最大可处理组数:

滤棒库堆垛机利用率:

优化前的原有方案中堆垛机运行区域和站台设置区域采用方案二第四种情况,仿真结果中的方案二第四种情况是在100%复合作业情况下测试数据,但现场的原有方案中复合作业覆盖率低,所以利用率无法达到仿真结果的96.8%。

3.2.2 优化方案

优化调度策略,改进电控程序,将复合作业覆盖率提高到90%以上。选用仿真方案二第二种情况中的站台区域和堆垛机运行区域。优化后堆垛机330 运行数据情况如表5 所示。

表5 优化后堆垛机330 运行数据

实际利用率:

最大可处理组数:

优化后堆垛机331 运行数据情况如表6 所示。

表6 优化后堆垛机331 运行数据

实际利用率:

最大可处理组数:

滤棒库堆垛机利用率:

3.3 综合分析

优化前后数据对比如图5 所示。根据优化方案中的2 个方向优化后,利用率比仿真中的方案二第二种情况更低,因为调度策略上将复合作业分配更加优化,某些特殊情况下会调度2 台堆垛机来一起作业而不是仿真中的100%复合作业,这样充分利用2 台堆垛机可以缩短任务路径、降低干涉避让率。堆垛机利用率由原本的99.1%降低到了90.1%,利用率有效下降了9.0%,滤棒库堆垛机效率提高,满足了系统能力要求。

图5 优化前后数据对比

4 结束语

随着现代物流行业的快速发展,现代企业对于仓储系统的出入库能力有了更高的要求,堆垛机利用率控制在合理范围对于生产运行就更为重要[4]。本文以一轨双车双叉滤棒高架库为研究对象,利用AutoMod 软件对仓库进行建模与仿真,找到滤棒库区域设置合适方案,再通过现场实际运行产生的设备数据和任务数据来计算利用率实际情况,将对利用率有影响的因素通过仿真、计算等方式得出结论,找到了降低利用率的优化方向,更好地满足了现场的生产需求。

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