馬茂源，李風剛，王林軍

(1.機械工業(yè)第六設計研究院有限公司 GBIM工程實驗室，河南 鄭州 450007；2.中鋼集團邢臺機械軋輥有限公司 信息部，河北 邢臺 054025；3.國機工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院有限公司 創(chuàng)新推廣中心，河南 鄭州 450007)

近年來，隨著數(shù)字化、智能化生產(chǎn)的發(fā)展，國內(nèi)制造企業(yè)對虛擬仿真技術(shù)越來越重視[1-2]。在制造業(yè)新廠區(qū)規(guī)劃設計階段，特別是面向大型廠區(qū)的復雜物流組織和多變業(yè)務場景，選用科學合理的量化分析手段來評估和優(yōu)化設計方案,是十分必要的。仿真分析技術(shù)的應用有利于有效評估方案并提出優(yōu)化建議，在降低成本的同時能夠提高生產(chǎn)效率，為管理者決策提供依據(jù)。

大型企業(yè)的全廠物流是一個大型、復雜的動態(tài)系統(tǒng)，投資巨大，在規(guī)劃設計階段進行建模和仿真，可為物流方案規(guī)劃設計提供量化的數(shù)據(jù)支撐。本文基于Plant Simulation在廠區(qū)物流仿真中的應用情況，研究在規(guī)劃設計階段對廠區(qū)物流進行仿真優(yōu)化的價值。

1 全廠物流分析

1.1 問題描述

國內(nèi)某大型冶金制造企業(yè)搬遷改造項目建設用地1 505畝，其中建筑面積約為35萬平方米，建設投資約為40億元，新廠區(qū)包含20余項單體工程。

全廠物流是一個非常復雜的系統(tǒng)，其最小單元是一條運輸線路，而每條運輸線路均由若干物流設備如運輸車輛、卸貨平臺、調(diào)度系統(tǒng)等組成。若干運輸線路構(gòu)成一個子系統(tǒng)，所有子系統(tǒng)相互連接而構(gòu)成全廠物流系統(tǒng)。初步擬定的全廠物流方案包括廠外物流和廠內(nèi)物流兩部分(圖1)。確定物流方案時應制定相應的物流控制策略。

圖1 全廠物流方案示意圖

1.2 數(shù)據(jù)采集

仿真結(jié)果的準確性與仿真給定的前提條件有密切的關(guān)系[3]。本文以某大型冶金制造企業(yè)現(xiàn)有生產(chǎn)最繁忙的2個月生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為仿真輸入數(shù)據(jù)。廠外物流關(guān)鍵數(shù)據(jù)采用2020年7-8月份的進發(fā)貨計劃數(shù)據(jù)，廠內(nèi)物流關(guān)鍵數(shù)據(jù)采用2020年配料中心的廠內(nèi)倒運記錄表中數(shù)據(jù)。

2 仿真模型建立

2.1 仿真平臺選擇

本文采用Plant Simulation軟件作為仿真平臺。該平臺能為建模、仿真運行和顯示提供面向?qū)ο?、圖形化與集成的工作環(huán)境，也可為通過標準和專用模塊庫建立系統(tǒng)仿真模型而提供條件。同時，它可用于項目規(guī)劃、物流仿真、生產(chǎn)工藝方案優(yōu)化等過程，特別是針對高度復雜的物流仿真場景，可運用其自帶的Simtalk語言編寫Method程序來控制模型的內(nèi)部運行邏輯，真實地還原實際物流過程[4-7]。

2.2 類庫搭建

搭建仿真模型時考慮的因素包括：實際物流系統(tǒng)的進發(fā)貨規(guī)則、路口交通規(guī)則、各車間物料轉(zhuǎn)運規(guī)則、物料轉(zhuǎn)運優(yōu)先級規(guī)則、車輛調(diào)度規(guī)則、車間正常產(chǎn)能和極限產(chǎn)能對物流的影響等。根據(jù)全廠物流特點，在模型文件中搭建Class Library庫(它包括廠區(qū)模型類庫、車間模型類庫、移動對象類庫)，并對廠區(qū)交通類庫(如十字形路口、T字形路口、軌道平車位等)進行開發(fā)，為后續(xù)建立仿真模型提供條件。

2.3 層次化建模

本文采用層次化建模方式構(gòu)建模型中各子系統(tǒng)，并針對每個子系統(tǒng)建立一個單獨的框架；先建立底層的子模型，再按照物流方案將各子模型的接口連接起來，以建立整體模型。

2.3.1 廠區(qū)外部模型

(1) 進貨建模：分別建立配料中心進貨、委托外加工及發(fā)運、車間進貨、成品發(fā)貨的“源”，用“交付表”驅(qū)動“源”產(chǎn)生車輛，如配料中心進貨表的發(fā)貨時間，在考慮原料進貨計劃、運輸時段優(yōu)先級等情況下，采用“z_uniform”均勻分布函數(shù)，隨機安排進廠時間、進貨種類，最大限度地模擬現(xiàn)實情況。

(2) 出貨建模：建立二級嵌套模型，模擬外發(fā)車輛的運輸過程。

2.3.2 廠區(qū)內(nèi)部模型

(1) 道路建模：采用TwoLaneTrack軟件進行道路建模，通過算法為全廠347條道路編號，為小車尋址提供標準格式；將路口定制類庫中T字形路口、十字形路口分別命名為T_road和Crossroad，建立全廠159個交叉路口。

(2) 分廠建模：對新廠區(qū)的鑄鋼分廠、鑄鐵分廠、鍛壓分廠、二分廠、五分廠、成品配送中心進行分廠建模。分廠建模時采用的嵌套模型包含物流門表、物料信息表、需求表和物料記錄表，它主要用于廠內(nèi)物料轉(zhuǎn)運任務的觸發(fā)、記錄等。

2.4 參數(shù)化建模

將該大型冶金制造企業(yè)2020年7-8月份數(shù)據(jù)整理成《廠區(qū)物流信息數(shù)據(jù)庫》《進發(fā)貨計劃表》《模型參數(shù)數(shù)據(jù)庫》 3個表。仿真模型采用Excel數(shù)據(jù)一鍵導入方式輸入數(shù)據(jù)，通過算法控制仿真的運行參數(shù)，并采用全局變量設置委外發(fā)貨比例、裝卸貨時間等參數(shù)。

車輛建模時在類庫中新建小車類型，并對每個小車進行自定義參數(shù)設置(圖2)，以驅(qū)動小車運行、記錄小車數(shù)據(jù)。如：“DestinationTab”用于定義小車目的地，“State”用于記錄小車狀態(tài)，“UnLoadTime”用于定義小車卸貨時間。通過算法，對小車的各種屬性參數(shù)進行賦值。

圖2 小車自定義參數(shù)設置界面

2.5 模型運行邏輯定義

(1) 委外運輸策略：使用全局變量參數(shù)化控制委外發(fā)貨比例。

(2) 極限產(chǎn)能策略：使用仿真工具中的Checkbox，通過勾選來確定極限產(chǎn)能比例。

(3) 車輛運行策略：采用觸發(fā)器工具，周期性觸發(fā)“車輛任務派發(fā)”算法和“車輛利用率”算法，實現(xiàn)車輛轉(zhuǎn)運任務的周期性派發(fā)和利用率統(tǒng)計，驅(qū)動整個模型運轉(zhuǎn)。

3 仿真實驗

將仿真控制器實驗時長設為60 d，分別針對極限產(chǎn)能物流瓶頸、車輛數(shù)量和噸產(chǎn)品的物料倒運量進行分析。

3.1 運輸能力

通過勾選極限產(chǎn)能Checkbox工具，分別進行正常產(chǎn)能與極限產(chǎn)能下的仿真實驗，以對比分析物流方案的不同情況。圖3所示為極限產(chǎn)能、正常產(chǎn)能下通行車輛數(shù)排名前九的道路和對應的通行車輛情況。極限產(chǎn)能與正常產(chǎn)能的情況相比，排名前九的道路基本相同，前者比后者的日通行車輛數(shù)增加了60～70輛。

圖3 通行車輛數(shù)排名前九的道路和對應的通行車輛情況

極限產(chǎn)能下發(fā)運成品時，自有車輛平均使用率超過90%，但是在仿真進行10 d后出現(xiàn)了車輛供應不足的情況，最大等待任務量為70個，比正常產(chǎn)能時增加了60個。

分析認為：雖然極限產(chǎn)能下，全廠道路的繁忙程度比正常產(chǎn)能時明顯增大，但現(xiàn)有物流方案能夠支持極限產(chǎn)能下全廠物流系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)；同時，廠外運輸方面，極限產(chǎn)能下需要增大委外運輸?shù)牧俊?/p>

3.2 機械化車隊的車輛數(shù)量

機械化車隊車輛采購方案(表1)的確定需經(jīng)過多次仿真迭代實驗。

表1 機械化車隊的車輛采購方案 輛

通過仿真可知：方案1的機械化車隊車輛平均利用率為4.11 h/d；方案2的機械化車隊車輛平均利用率為7.40 h/d，達到了較好的利用水平，相較方案1，車輛數(shù)減少了3輛，按機械化車隊所用車輛的市場價40萬元/輛計，可節(jié)省購置成本120萬元。

3.3 配料中心的車輛數(shù)量

配料中心是廠區(qū)內(nèi)運輸?shù)臉屑~，通過仿真迭代確定配料中心的車輛配置方案(表2)，具有重要的意義。

表2 配料中心的車輛配置方案 輛

通過仿真可知：原方案的配料中心車輛平均利用率為3.68 h/d；調(diào)整后方案1，配料中心車輛平均利用率為4.08 h/d；方案2，配料中心車輛平均利用率為 4.25 h/d；方案3，配料中心車輛平均利用率為5.90 h/d，利用率最高。最優(yōu)方案為調(diào)整后方案3，相較原方案，車輛減少了8輛，按配料中心所用車輛的市場價6萬元/輛計，可減少購置成本48萬元。

3.4 噸產(chǎn)品的物料倒運量

噸產(chǎn)品的物料倒運量，即生產(chǎn)每噸產(chǎn)品所需倒運物料的質(zhì)量，是衡量物流轉(zhuǎn)運方案優(yōu)劣的重要指標。通過對比新舊廠區(qū)噸產(chǎn)品的物料倒運量，可驗證新廠區(qū)物流方案的先進性。經(jīng)過多次仿真實驗和方案優(yōu)化，最終確定的新廠區(qū)各種車輛每年的物料倒運量如表3所示。

表3 新廠區(qū)各種車輛每年的物料倒運量 萬噸

從表3可算出，新廠區(qū)所有車輛每年的物料總倒運量為43.74萬噸。

仿真實驗結(jié)合數(shù)據(jù)統(tǒng)計可知，新、舊廠區(qū)的產(chǎn)品產(chǎn)量、物料倒運量如表4所示。

表4 新、舊廠區(qū)的產(chǎn)品產(chǎn)量和物料倒運量

根據(jù)表4中數(shù)據(jù)可算出，新廠區(qū)每年物料總倒運量比老廠區(qū)減少21.93萬噸，噸產(chǎn)品的物料倒運量減少了3.04 t。經(jīng)實際估算，運輸成本減少120萬元/年。

3.5 實驗結(jié)果分析

通過仿真實驗，全廠物流規(guī)劃的設計方案得到了驗證。通過優(yōu)化，新廠區(qū)比舊廠區(qū)機械化車隊車輛、配料中心車輛的購置成本分別減少120萬元和48萬元；因噸產(chǎn)品物料倒運量的減少而降低運輸成本120萬元/年?？梢哉J為，對全廠物流規(guī)劃設計方案的優(yōu)化，使項目投資成本減少了288萬元。

4 結(jié)束語

本文以某大型冶金制造企業(yè)新廠區(qū)物流規(guī)劃為例，運用Plant Simulation軟件構(gòu)建全廠物流仿真模型，并進行了全過程、多形式、多目標的仿真實驗。通過仿真優(yōu)化，確定了全廠物流規(guī)劃設計方案。按新廠區(qū)物流規(guī)劃設計方案，項目投資成本可減少288萬元。