什么是加工生产线系统仿真?
引自：《生产系统建模与仿真》（作者：朱海平）
「 1. 生产流程描述 」 某全自动化加工生产线系统生产一种工件，该工件的生产流程如图1所示。首先，根据定时配送指令，通过agv系统将存放在立体仓库中的工件毛坯件运输到生产线入口缓冲区，并由线头机器人上载到生产线。毛坯件随即在生产线上流转，经过三道工序加工后变为成品件。其中，工序1在设备m001、m002和m003中任一台上完成，加工时长45s，工序2在设备m004、m005和m006中任一台上完成，加工时长55s，工序3在设备m007、m008、m009和m010中任一台上完成，加工时长1min15s。如果3道工序全部完成，该成品工件由线尾机器人下载到生产线出口缓冲区，并由agv系统运回立体仓库，如果工件未加工完成，则再次上载到生产线上并进行新一轮流转，直到所有工序加工完毕。
图1 工件生产流程
「 2. 仿真建模 」 基于factorysimulation建立仿真模型，如图2所示。该生产线采用u型布局，总长54m，运转速度0.5m/s。在生产线上布置了10个工位点，每个工位对应一个顶升装置（b001-b010）和一台加工设备（m001-m010），如果顶升装置中有工件，该工位就不能再接纳工件。一旦某设备空闲，并且顶升装置中有工件在等待，则呼叫对应的rgv，如果rgv空闲，则移动机器人将顶升装置中的工件移至设备上加工。系统配备了3台rgv，其中rgv1为m001、m002、m009、m010这4台相邻设备服务，rgv2为m003、m004、m007、m008这4台相邻设备服务，rgv3为m005和m006这2台相邻设备服务，3台rgv轨道长度分别为7m、5.8m和3.2m，机器人移动速度为1m/s，上下料的时间均为2s。
图2 仿真模型
图2中，模型区左边是立体仓库和agv系统，agv系统用于毛坯件和成品件运输。其中，毛坯件从p01站点（立体仓库的出入库位置）运送到p02站点（生产线入口缓存处），成品件从p03站点（成品待配送缓存处）运送到p01站点，agv路径一周总长40.45m，agv承载量是10，即每台agv一次运输10个毛坯或成品件，agv运输速度0.5m/s，agv数量为2台，agv上下料时间均为15s。
仿真建模时，需要定义两个重要的脚本方法：
（1）仿真运行中，工件在生产线上流转，到达每一个工位点时要进行判断，决定是否将工件移至该工位顶升装置内，该判断逻辑通过stationsensor脚本方法来实现，如下：
boolean flag = false;if(mutype.equals(毛坯)) {//毛坯件if(station.no.equals(1) && %{b001}%.allowentrance(@)) { @.move(b001);flag = true;} else if(station.no.equals(2) && %{b002}%.allowentrance(@)) { @.move(b002);flag = true;} else if(station.no.equals(3) && %{b003}%.allowentrance(@)) { @.move(b003);flag = true;}//工件已送至到b001或b002或b003，则开始工序1if(flag) {@.mutype = 工序1;@.mucolor = color.yellow;return;}} else if(mutype.equals(工序1)) {//工序1if(station.no.equals(4) && %{b004}%.allowentrance(@)) { @.move(b004);flag = true;} else if(station.no.equals(5) && %{b005}%.allowentrance(@)) { @.move(b005);flag = true;} else if(station.no.equals(6) && %{b006}%.allowentrance(@)) { @.move(b006);flag = true;}//工件已送至到b004或b005或b006，则开始工序2if(flag) {@.mutype = 工序2;@.mucolor = color.blue;return;}} else if(mutype.equals(工序2)) {//工序2if(station.no.equals(7) && %{b007}%.allowentrance(@)) { @.move(b007);flag = true;} else if(station.no.equals(8) && %{b008}%.allowentrance(@)) { @.move(b008);flag = true;} else if(station.no.equals(9) && %{b009}%.allowentrance(@)) { @.move(b009);flag = true;} else if(station.no.equals(10) && %{b010}%.allowentrance(@)) { @.move(b010);flag = true;}//工件已送至到b007或b008或b009或b010，则加工成成品if(flag) {@.mutype = 成品;@.mucolor = color.green;return;}}//已到达线尾，如果是成品，则运送到生产线出口，否则送到生产线入口，继续加工if(station.getno().equals(999)) {if(@.mutype.equals(成品))%{线尾机器人}%.call(生产线, 生产线出口, @);else%{线尾机器人}%.call(生产线, 生产线入口, @);}
（2）为了实现定时将毛坯件从立体仓库出库并通过agv配送到生产线入口，定义触发器及定时触发方法。触发器如图3所示。从0时刻开始，每隔4min触发一次，共触发100次，每次自动执行pickanddelivery方法。
图4 用于毛坯投入的定时触发器
pickanddelivery方法内容如下：
//从立体仓库分拣出10个毛坯件listmulist = %{立体仓库}%.pick(毛坯|10, 0);//呼叫agv，将毛坯件从立库运输到生产线入口，一次运输10个，上载时间和卸载时间均为15秒%{agv系统}%.call(p01, p02, 立体仓库, 生产线入口, mulist, null, 15*1000, 15*1000);
「
3. 仿真分析
」
首先分析生产线的产能和瓶颈。假定每4min从立体仓库向生产线配送一个批次毛坯件（10个），共配送100次，合计生产1000个工件，通过仿真来观察生产线的单位时间产量变化。
图5显示了产量随时间变化的曲线，可以看出，总产量随时间线性递增，每小时产量则逐渐趋于稳定，稳定在155~160个/h。设备利用率如图6所示，可以看出线头和线尾机器人的工作时长占比均为81.42%，比较高，而3道加工工序各有一台加工设备（m003、m006和m010）利用率不高，说明加工设备的能力富裕，机器人则可能是瓶颈。
图5 产量变化图
图6 设备利用率
根据定性分析，一方面，缩短配送周期，同时提升线头和线尾机器人的处理速度，应该有助于提升产能；另一方面，如果配送周期过短，由于生产线处理速度有限，可能造成毛坯件在生产线入口处积压，或者在生产线上反复流转，导致工件通过时长变长、在制品增多，因此，可能存在最佳的配送周期，为了验证这一点，设计如下仿真试验：
（1）毛坯配送的时间间隔共7个水平值：1:30、2:00、2:30、3:00、3:30、4:00、4:30。
（2）线头/线尾机器人处理时长共2个水平值：15s和20s。
（3）试验的输出参数：1000个工件加工的完成时间、每个工件的平均通过时间。
采用全因子试验，共试验14次，试验结果如表1所示。可以看出，配送间隔时间加长，加工完成时间基本呈增长趋势，但平均通过时间呈下降趋势。试验5和试验12的综合效果是不错的，因此，设定配送时间为3:30比较合适，机器人处理时长从15s变化到20s，对两个输出参数的影响不大。
表1 仿真结果
试验
次数
毛坯配送的
时间间隔
线头和线尾机器人处理时长/s
1000个工件加工的完成时间
每个工件的平均通过时间
1
1:30
15
6:3:29
1:52:53
2
2:00
15
6:8:56
1:32:2
3
2:30
15
6:10:33
1:7:46
4
3:00
15
6:8:19
42:25
5
3:30
15
6:17:55
23:37
6
4:00
15
6:50:43
14:16
7
4:30
15
7:38:26
12:48
8
1:30
20
6:28:8
2:4:56
9
2:00
20
6:27:25
1:41:10
10
2:30
20
6:31:25
1:17:19
11
3:00
20
6:31:7
51:10
12
3:30
20
6:24:8
25:53
13
4:00
20
6:51:1
14:54
14
4:30
20
7:40:24
14:46
「 4. 三维仿真动画 」
facotrysimulation内置了三维动画引擎，可以浏览仿真过程的三维车间场景，如图7所示。
图7 仿真过程的三维动画
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「 1. 生产流程描述 」 某全自动化加工生产线系统生产一种工件，该工件的生产流程如图1所示。首先，根据定时配送指令，通过agv系统将存放在立体仓库中的工件毛坯件运输到生产线入口缓冲区，并由线头机器人上载到生产线。毛坯件随即在生产线上流转，经过三道工序加工后变为成品件。其中，工序1在设备m001、m002和m003中任一台上完成，加工时长45s，工序2在设备m004、m005和m006中任一台上完成，加工时长55s，工序3在设备m007、m008、m009和m010中任一台上完成，加工时长1min15s。如果3道工序全部完成，该成品工件由线尾机器人下载到生产线出口缓冲区，并由agv系统运回立体仓库，如果工件未加工完成，则再次上载到生产线上并进行新一轮流转，直到所有工序加工完毕。
图1 工件生产流程
「 2. 仿真建模 」 基于factorysimulation建立仿真模型，如图2所示。该生产线采用u型布局，总长54m，运转速度0.5m/s。在生产线上布置了10个工位点，每个工位对应一个顶升装置（b001-b010）和一台加工设备（m001-m010），如果顶升装置中有工件，该工位就不能再接纳工件。一旦某设备空闲，并且顶升装置中有工件在等待，则呼叫对应的rgv，如果rgv空闲，则移动机器人将顶升装置中的工件移至设备上加工。系统配备了3台rgv，其中rgv1为m001、m002、m009、m010这4台相邻设备服务，rgv2为m003、m004、m007、m008这4台相邻设备服务，rgv3为m005和m006这2台相邻设备服务，3台rgv轨道长度分别为7m、5.8m和3.2m，机器人移动速度为1m/s，上下料的时间均为2s。
图2 仿真模型
图2中，模型区左边是立体仓库和agv系统，agv系统用于毛坯件和成品件运输。其中，毛坯件从p01站点（立体仓库的出入库位置）运送到p02站点（生产线入口缓存处），成品件从p03站点（成品待配送缓存处）运送到p01站点，agv路径一周总长40.45m，agv承载量是10，即每台agv一次运输10个毛坯或成品件，agv运输速度0.5m/s，agv数量为2台，agv上下料时间均为15s。
仿真建模时，需要定义两个重要的脚本方法：
（1）仿真运行中，工件在生产线上流转，到达每一个工位点时要进行判断，决定是否将工件移至该工位顶升装置内，该判断逻辑通过stationsensor脚本方法来实现，如下：
boolean flag = false;if(mutype.equals(毛坯)) {//毛坯件if(station.no.equals(1) && %{b001}%.allowentrance(@)) { @.move(b001);flag = true;} else if(station.no.equals(2) && %{b002}%.allowentrance(@)) { @.move(b002);flag = true;} else if(station.no.equals(3) && %{b003}%.allowentrance(@)) { @.move(b003);flag = true;}//工件已送至到b001或b002或b003，则开始工序1if(flag) {@.mutype = 工序1;@.mucolor = color.yellow;return;}} else if(mutype.equals(工序1)) {//工序1if(station.no.equals(4) && %{b004}%.allowentrance(@)) { @.move(b004);flag = true;} else if(station.no.equals(5) && %{b005}%.allowentrance(@)) { @.move(b005);flag = true;} else if(station.no.equals(6) && %{b006}%.allowentrance(@)) { @.move(b006);flag = true;}//工件已送至到b004或b005或b006，则开始工序2if(flag) {@.mutype = 工序2;@.mucolor = color.blue;return;}} else if(mutype.equals(工序2)) {//工序2if(station.no.equals(7) && %{b007}%.allowentrance(@)) { @.move(b007);flag = true;} else if(station.no.equals(8) && %{b008}%.allowentrance(@)) { @.move(b008);flag = true;} else if(station.no.equals(9) && %{b009}%.allowentrance(@)) { @.move(b009);flag = true;} else if(station.no.equals(10) && %{b010}%.allowentrance(@)) { @.move(b010);flag = true;}//工件已送至到b007或b008或b009或b010，则加工成成品if(flag) {@.mutype = 成品;@.mucolor = color.green;return;}}//已到达线尾，如果是成品，则运送到生产线出口，否则送到生产线入口，继续加工if(station.getno().equals(999)) {if(@.mutype.equals(成品))%{线尾机器人}%.call(生产线, 生产线出口, @);else%{线尾机器人}%.call(生产线, 生产线入口, @);}
（2）为了实现定时将毛坯件从立体仓库出库并通过agv配送到生产线入口，定义触发器及定时触发方法。触发器如图3所示。从0时刻开始，每隔4min触发一次，共触发100次，每次自动执行pickanddelivery方法。
图4 用于毛坯投入的定时触发器
pickanddelivery方法内容如下：
//从立体仓库分拣出10个毛坯件listmulist = %{立体仓库}%.pick(毛坯|10, 0);//呼叫agv，将毛坯件从立库运输到生产线入口，一次运输10个，上载时间和卸载时间均为15秒%{agv系统}%.call(p01, p02, 立体仓库, 生产线入口, mulist, null, 15*1000, 15*1000);
「
3. 仿真分析
」
首先分析生产线的产能和瓶颈。假定每4min从立体仓库向生产线配送一个批次毛坯件（10个），共配送100次，合计生产1000个工件，通过仿真来观察生产线的单位时间产量变化。
图5显示了产量随时间变化的曲线，可以看出，总产量随时间线性递增，每小时产量则逐渐趋于稳定，稳定在155~160个/h。设备利用率如图6所示，可以看出线头和线尾机器人的工作时长占比均为81.42%，比较高，而3道加工工序各有一台加工设备（m003、m006和m010）利用率不高，说明加工设备的能力富裕，机器人则可能是瓶颈。
图5 产量变化图
图6 设备利用率
根据定性分析，一方面，缩短配送周期，同时提升线头和线尾机器人的处理速度，应该有助于提升产能；另一方面，如果配送周期过短，由于生产线处理速度有限，可能造成毛坯件在生产线入口处积压，或者在生产线上反复流转，导致工件通过时长变长、在制品增多，因此，可能存在最佳的配送周期，为了验证这一点，设计如下仿真试验：
（1）毛坯配送的时间间隔共7个水平值：1:30、2:00、2:30、3:00、3:30、4:00、4:30。
（2）线头/线尾机器人处理时长共2个水平值：15s和20s。
（3）试验的输出参数：1000个工件加工的完成时间、每个工件的平均通过时间。
采用全因子试验，共试验14次，试验结果如表1所示。可以看出，配送间隔时间加长，加工完成时间基本呈增长趋势，但平均通过时间呈下降趋势。试验5和试验12的综合效果是不错的，因此，设定配送时间为3:30比较合适，机器人处理时长从15s变化到20s，对两个输出参数的影响不大。
表1 仿真结果
试验
次数
毛坯配送的
时间间隔
线头和线尾机器人处理时长/s
1000个工件加工的完成时间
每个工件的平均通过时间
1
1:30
15
6:3:29
1:52:53
2
2:00
15
6:8:56
1:32:2
3
2:30
15
6:10:33
1:7:46
4
3:00
15
6:8:19
42:25
5
3:30
15
6:17:55
23:37
6
4:00
15
6:50:43
14:16
7
4:30
15
7:38:26
12:48
8
1:30
20
6:28:8
2:4:56
9
2:00
20
6:27:25
1:41:10
10
2:30
20
6:31:25
1:17:19
11
3:00
20
6:31:7
51:10
12
3:30
20
6:24:8
25:53
13
4:00
20
6:51:1
14:54
14
4:30
20
7:40:24
14:46
「 4. 三维仿真动画 」
facotrysimulation内置了三维动画引擎，可以浏览仿真过程的三维车间场景，如图7所示。
图7 仿真过程的三维动画
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