曹國安, 王 麗, 萬文杰, 李后天, 許 強
(合肥工業(yè)大學機械與汽車工程學院,安徽合肥 230009)
面對激烈的市場競爭,生產企業(yè)在不斷地運用各種方法尋求生產系統(tǒng)優(yōu)化,工業(yè)工程思想、精益生產理論、人因工程方法、價值流理論及系統(tǒng)建模仿真等已被廣泛地運用。企業(yè)尋求改進的主要目標就是降低生產成本,隨著物料成本和人力資源成本可降低的空間越來越小,物流成本成為主要的關注對象,生產企業(yè)對物流系統(tǒng)的研究越來越重視。
生產物流系統(tǒng)是指原材料、能源、外購件等投入生產后,經過下料、發(fā)料、運送到各加工和存儲點,以在制品的形態(tài),從一個生產單元流入另一個生產單元,按照規(guī)定的工藝路線,進行加工、儲存,借助一定的輸送裝置,在某個點內流入,又從某個點內流出,始終體現(xiàn)著物料實物形態(tài)的流轉過程是一個有機系統(tǒng)[1]。
在生產物流系統(tǒng)中,庫存占據(jù)了相當一部分物流成本,根據(jù)庫存控制理論,合理地減少庫存就是降低物流成本。生產物流系統(tǒng)中的在制品庫存是企業(yè)管理的重要內容,其管理的好壞程度直接影響著企業(yè)的核心競爭力。根據(jù)利特爾法則(Little's Law)[2],當生產率達到生產能力,并保持基本恒定時,生產節(jié)拍的變化量與在制品庫存的變化量成正比,因此,控制生產系統(tǒng)的在制品庫存等同于控制生產節(jié)拍[3]。
本文在對某汽車制造企業(yè)轉向節(jié)生產物流系統(tǒng)現(xiàn)狀調查研究的基礎上,結合相關的系統(tǒng)平衡知識和建模仿真方法[4],運用Flexsim仿真軟件建立仿真模型,對現(xiàn)狀進行分析,找出系統(tǒng)存在的問題,進而根據(jù)生產實際提出2種不同的優(yōu)化方案,為企業(yè)的管理決策提供可靠依據(jù)。
Flexsim軟件是新一代離散事件系統(tǒng)仿真的有效工具,是一套系統(tǒng)設計、制作與分析的工具軟件,所建立的物理仿真模型可以用三維動畫方式表現(xiàn)出來。它集計算機三維圖像處理技術、仿真技術、人工智能技術、數(shù)據(jù)處理技術為一體,專門面向制造、物流等領域。
運用Flexsim系列仿真軟件,可在計算機內建立研究對象的系統(tǒng)三維模型,然后對模型進行各種系統(tǒng)分析和工程驗證,最終獲得優(yōu)化設計或改善方案[5]。
目前,Flexsim軟件已經在物流及生產制造領域里成功地進行了多種系統(tǒng)的建模與仿真分析,如配送中心的揀選仿真、倉儲出入庫仿真、產品庫分揀仿真、生產物流系統(tǒng)仿真、高速公路交通仿真、集裝箱碼頭仿真、機場運作仿真、城市應急系統(tǒng)仿真等[6]。Flexsim具有強大的分析能力,可以通過各種圖表或統(tǒng)計信息直觀地顯示仿真結果,從而解決生產制造過程中存在的各種問題。
轉向節(jié)是組裝汽車前橋的關鍵零件,前橋是汽車的重要部件,轉向節(jié)的生產分為毛坯制造和成品機加工。汽車制造企業(yè)通常是從毛坯生產商那里直接購進某種型號的毛坯,然后通過自己的生產系統(tǒng)進行車、銑、鉆孔、鏜、磨、拉削、攻絲等一系列精細的機加工。
本文所研究的汽車轉向節(jié)生產系統(tǒng)目前布局是W型的主線和副線結構,由于主、副線的機加工時間是中線的2倍左右,所以毛坯從兩端進入生產系統(tǒng),經過平行的主線和副線2條生產線加工,最后匯集到中線,如圖 1所示。
圖1 轉向節(jié)生產系統(tǒng)現(xiàn)狀流程
提高產能是此生產系統(tǒng)最迫切的任務,目前最大產能是200只/d,但客戶需求隨著生產淡旺季的變化在200~400只/d之間,遠遠不能滿足客戶需求,主要原因是生產副線上有的設備作業(yè)時間過長或老化。目前只能依賴某些瓶頸工序的工人加班來勉強維持現(xiàn)狀,關鍵工序甚至要安排2班生產才能完成每天的生產任務,這樣就導致生產線上的產能不平衡、物流路線紊亂、在制品大量堆積等問題存在。
汽車轉向節(jié)生產系統(tǒng)有23道工序,為了研究方便,以操作工人為單位將其合并簡化;而機器加工時間遠大于人的操作時間,所以實際加工時間以機器加工時間為標準。
由于問題主要存在于主線和副線,根據(jù)工序清單的原理[7],本文只對生產線的主線和副線進行研究,并在此基礎上建立在制品庫存控制模型,中線取最大的機器加工時間。
根據(jù)各工序的加工時間約束確定工序組合,利用生產線平衡理論,將整個生產系統(tǒng)共劃分為9 個工作地 ,分別用 A 、B 、C 、D、E 、F 、G 、H 、I表示,如圖2所示。其中各工作地的加工時間分別在括號內給出。工人工作采用一班制,每班有0.5 h的準備時間,并假設每個工序所完成的產品都是合格的[8]。
圖2 簡化后的轉向節(jié)生產系統(tǒng)現(xiàn)狀流程
調研發(fā)現(xiàn),由于產能不平衡,各工作地作業(yè)時間相差較大,各工作地前的在制品大量堆積,如A 、B、C、D、E 、F、G 、H 、I工作地的前在制品數(shù)量分別為 12、24、77 、82、200 、182、0、0、467 只,整個生產系統(tǒng)中的在制品量平均達到1 044只。
運用Flexsim仿真軟件將上述生產系統(tǒng)中的實物進行建模仿真,參見文獻[5]。
為了表現(xiàn)仿真生產過程的真實情況,依據(jù)具體作業(yè)時間,仿真時間設置為27 000 s(1 d或7.5 h),仿真結果用標準仿真報告給出,具體見表1所列,其中t1、t2、t3分別為最短停留時間、最長停留時間及平均停留時間;K、J分別為空閑率和加工率。
表1 現(xiàn)狀流程仿真報告
(1)生產能力不平衡,該系統(tǒng)的瓶頸工序在工作地E中,其加工率為95.4%,工作時間強度最大,制約著整個生產系統(tǒng)的產能。
(2)整個生產線呈前緊后松的狀態(tài),即生產線靠近前端生產率較低而靠近后端生產率較高。若要使整個系統(tǒng)的生產率最大,生產線上瓶頸工作地的位置應盡量靠近生產線末端,生產線上各工作地的生產率應呈依次下降的趨勢[9]。
(3)在制品在各工序之間大量存在,沒有得到規(guī)范化管理,導致整個生產系統(tǒng)反應能力非常慢,不能應對即時的客戶需求。
不改變現(xiàn)有的生產線布局和各工序之間的關系,采用TOC理論和JIT思想相結合的方法,對生產系統(tǒng)中各工作地前的在制品數(shù)量進行優(yōu)化設置。
根據(jù)TOC理論[10],一個生產系統(tǒng)的生產率是由瓶頸的生產率決定的,所以,首先應該考慮在瓶頸工作地前設置合理的在制品庫存。結合JIT思想[11],非瓶頸工作地以瓶頸工作地為驅動源,生產任務直接下達到瓶頸工作地。
瓶頸工作地前采用拉動式生產以不斷滿足其需求,瓶頸工作地后則是以瓶頸為驅動來推動生產的。
圖3所示為生產物流系統(tǒng)優(yōu)化的在制品庫存控制模型。
圖3 優(yōu)化方案一的在制品庫存控制模型
在TOC理論下,考慮看板數(shù)量和容量的同時,系統(tǒng)瓶頸工作地前的在制品庫存的計算公式為:
其中,Rb表示瓶頸工作地的生產能力,即瓶頸工作地的生產率;T表示生產周期,即單位產品的生產周期[12]。
其它非瓶頸工作地前的在制品庫存的計算公式為:
其中,xi(t)為時刻t第i個在制品存儲區(qū)的庫存量(i=A,…,I-1);ui(t)為時刻t第i個工作地的生產率(i=A,…,I)[9]。
依據(jù)(1)式、(2)式,并結合看板原理,優(yōu)化方案一的各工作地前在制品數(shù)量分別為21、23、28、24、42、10、10 、10、150 只,總量為 318 只 。在此,取各工序間的看板數(shù)量為1,看板容量為10只。
此方案中工藝流程沒有發(fā)生變化,只通過限制每個工作地前的在制品數(shù)量來降低整個生產系統(tǒng)的在制品數(shù)量,即當在制品數(shù)量達到設定值時前工作地停止生產。優(yōu)化方案一的系統(tǒng)仿真參考文獻[6],仿真立體圖略。
優(yōu)化方案一的仿真結果用標準仿真報告給出,見表2所列。表2中的阻塞率Z表示后工作地前的在制品數(shù)量達到設定值時,前工作地停止生產的停工率。
表2 優(yōu)化方案一的流程仿真報告
通過圖2和現(xiàn)狀仿真結果,可以看出此系統(tǒng)運行的主要瓶頸是工作地E,即銑主銷孔端面和鉆主銷孔這2道工序。
基于系統(tǒng)平衡理論,增加這2道工序的機器設備,可以使生產系統(tǒng)趨于平衡。
在實際的生產現(xiàn)狀中,生產副線上的主要設備因故障或老化而作業(yè)時間過長,所以導致了生產系統(tǒng)不平衡。
從企業(yè)長遠的發(fā)展來看,維護設備或更新設備是非常有必要的。
優(yōu)化方案設計如下:
(1)對設施與物料搬運重新布局,將原來的W型布局變?yōu)閁型布局,即將主線、副線、中線和彎頭區(qū)的布局整合為前加工線和后加工線2部分,徹底消除混亂的物料搬運,并使布局更加合理。
(2)維護故障設備或更換新設備,根據(jù)實際分析論證,雖然維修費用或更換成本較高,但可提高整個系統(tǒng)的生產平衡性,并大大提升產能。這樣就增加了與工作地E的工序內容相同的另一工作地X,將其并入2條前加工線,改善整個生產系統(tǒng)中的瓶頸。
(3)經過工藝分析,主銷孔和1∶10錐孔加工的先后順序對整個加工工藝不產生影響,因此將G和H的工序移至E的工序前面,并入2條前加工線,徹底消除主銷孔與錐孔加工工序的逆流和阻塞問題。
(4)工作地D的鉆法蘭孔工序作業(yè)時間過長,經分析研究,原因為鉆孔刀具的老化所致,所以建議更換一套新的刀具,作業(yè)時間可以由原來的215 s至少降低為190 s,使整個生產系統(tǒng)更加趨于平衡。
(5)各工序間的在制品可根據(jù)看板原理進行設置。
依據(jù)優(yōu)化方案,優(yōu)化方案二的生產系統(tǒng)流程如圖4所示。
圖4 優(yōu)化方案二的轉向節(jié)生產系統(tǒng)流程
將優(yōu)化方案二的生產系統(tǒng)流程在Flexsim仿真軟件中進行建模仿真[5]。優(yōu)化方案二的仿真結果用標準仿真報告給出,見表3所列。
表3 優(yōu)化方案二的流程仿真報告
由分析可知,整個生產系統(tǒng)的在制品庫存得到了有效的降低,優(yōu)化后的在制品庫存比原來減少了69%,大大降低了庫存成本,提高了系統(tǒng)的反應能力,產能沒變。
流程仿真的立體圖顯示,優(yōu)化后整個生產系統(tǒng)前緊后松的生產狀態(tài)仍然沒有得到改善;根據(jù)表2仿真報告數(shù)據(jù),前5個工作地的加工率在80%以上,而其余工作地的加工率卻低于65%,并且工作地C和D出現(xiàn)阻塞情況。這說明整個生產系統(tǒng)的產能仍然不平衡,很多設備沒有得到充分利用[13]。
從流程仿真立體圖和表3可以看出,整個生產系統(tǒng)的平衡性大大改進。根據(jù)系統(tǒng)平衡理論和看板原理,各工作地前的在制品數(shù)量可以設置為看板容量,整個生產系統(tǒng)的工作地數(shù)量為23個,看板容量為10只,所以整個生產系統(tǒng)的在制品數(shù)量為230只,比原來減少了78%。
由于優(yōu)化后的生產系統(tǒng)平衡性得到了有效的改進,前緊后松的生產狀態(tài)得到了顯著的改善,各工作地前的在制品數(shù)量大大降低,各工作地的加工率在70%以上。工作地F的加工率達95.3%,為最大,即為新的瓶頸工序,是進一步改進的對象。此時生產系統(tǒng)的節(jié)拍為工作地F的作業(yè)時間即 95 s/只 ,產能為27 000/95=285(只/d),系統(tǒng)產能提升42.5%。
2種優(yōu)化方案是基于不同的優(yōu)化要求,所以得到了不同的優(yōu)化效果。方案一適合于企業(yè)近期的優(yōu)化目標,優(yōu)化成本也非常小,但只能達到優(yōu)化在制品數(shù)量的效果,整個生產系統(tǒng)前緊后松的生產狀態(tài)仍然沒有得到改善,物料搬運依舊存在逆流。方案二適合于企業(yè)長遠的優(yōu)化目標以及結合其它系統(tǒng)進行整體的改造,優(yōu)化成本明顯較大,但優(yōu)化效果非常顯著,系統(tǒng)的平衡性、物流路徑、在制品庫存、產能等都得到了很大的優(yōu)化。
本文利用現(xiàn)有管理方法和技術,對某汽車轉向節(jié)生產物流系統(tǒng)的現(xiàn)狀進行優(yōu)化。首先運用Flexsim仿真軟件分析系統(tǒng)現(xiàn)狀和存在的問題,然后針對不同的優(yōu)化目標給出了2種優(yōu)化方案。方案一是不改變現(xiàn)有的生產線布局和各工序之間的關系,采用 TOC理論和JIT思想相結合的方法,對生產系統(tǒng)中各個工作地前的在制品數(shù)量進行優(yōu)化設置。通過建立生產物流系統(tǒng)的生產與庫存控制模型,具體地計算出各工作地前的在制品庫存并進行設置,有效地降低了在制品庫存的數(shù)量。方案二是基于系統(tǒng)平衡理論,從優(yōu)化瓶頸的角度出發(fā),通過增加資源和重新布局生產線等手段,有效地改善了整個系統(tǒng)的平衡性,提高了各個工作地的生產率,減少了系統(tǒng)中的在制品庫存,增加了系統(tǒng)的生產能力。方案一適合于企業(yè)近期的優(yōu)化,方案二適合于企業(yè)長遠的優(yōu)化以及結合其它系統(tǒng)的整體改造。
[1]張躍剛.生產物流系統(tǒng)的計算機仿真應用的研究[J].煤礦機械,2007,28(7):80-81.
[2]M arek R P,Elkins D A,Smith D R.Understanding the fundamentals of Kanban and CONWIP pull systems using simulation[C]//Proceeding s of the 2001 Winter Simulation Conference.California,USA:IEEE,2001:921-929.
[3]Hopp W J,Spearman M L.Factory physics:foundations of manufacturing management[M].Burr Ridge,IL:Irwin,1996:420-424.
[4]孫小明.生產系統(tǒng)建模與仿真[M].上海:上海交通大學出版社,2006:56-72.
[5]張衛(wèi)德,嚴洪森,徐 成.基于Flexsim的生產線仿真與應用[J].工業(yè)控制計算機,2005,(9):46-47.
[6]張曉萍,石 偉,劉玉坤.物流系統(tǒng)仿真[M].北京:清華大學出版社,2008:11-16.
[7]Ortega M J.Analysis of production-inventory systems by dual-models of control-theoretic and discrete-event simulations[D].State University of New York at Buffalo,2001.
[8]朱耀祥,朱立強.設施規(guī)劃與物流[M].北京:機械工業(yè)出版社,2004:49-62.
[9]郭彩芬,王寧生.串行生產線生產率的最優(yōu)控制[J].機械科學與技術,2005,24(4):408-411.
[10]王玉榮.瓶頸管理[M].北京:機械工業(yè)出版社,2002:89-106.
[11]鄧 超,周炳海.以JIT為目標的柔性調度作業(yè)完工期求解算法[J].合肥工業(yè)大學學報:自然科學版,2009,32(2):206-210.
[12]Lodding H,Yu K W,Wiendahl H P.Decentralized WIP-oriented manufacturing control[J].Production Planning&Control,2003,14(1):42-54.
[13]扈 靜,蔣增強,葛茂根,等.基于改進遺傳算法的混合裝配生產線平衡問題研究[J].合肥工業(yè)大學學報:自然科學版,2010,33(7):1006-1009,1019.