基于Plant Simulation的煙草柔性分揀系統(tǒng)仿真與優(yōu)化

楊 姣，楊旭東，李露莎，劉 旭，周 林

（1.貴州大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，貴州 貴陽 550025；2.貴州省煙草公司黔南州公司，貴州 黔南 558000）

0 引言

我國是卷煙大國，隨著國家對煙草實施專賣專營管理制度，煙草行業(yè)已經(jīng)成為我國財政的重要來源。近年來，異型卷煙以其包裝的獨特性、口味的多樣化等特點深受消費者喜愛，其銷售數(shù)量與日俱增。由于卷煙分揀的品規(guī)種類和數(shù)量不斷增加，造成客戶訂單多呈現(xiàn)“多品規(guī)、少數(shù)量、多批次”的特點。在這些現(xiàn)實情況下，設(shè)計分揀系統(tǒng)效率最高、成本最低的最優(yōu)方案成為在產(chǎn)品投入生產(chǎn)之前的重要問題。而很多企業(yè)的生產(chǎn)運作方案主要是靠經(jīng)驗設(shè)計，可能在實際運行中會發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計缺陷、資源配置不合理等問題。所以借助Plant Simulation仿真軟件，在虛擬環(huán)境中對生產(chǎn)的合理性和效率等進(jìn)行仿真驗證，為設(shè)計得到最優(yōu)方案提供借鑒與參考。

1 Plant Simulation仿真

Plant Simulation是一款關(guān)于生產(chǎn)、物流和工程的系統(tǒng)仿真軟件，具有面向?qū)ο蟆D像化和集成化等主要特點。它提供了大量可模擬現(xiàn)實物流環(huán)境中生產(chǎn)環(huán)節(jié)和設(shè)備的模型，且在模型中可直觀和準(zhǔn)確的顯示系統(tǒng)情況，如整體生產(chǎn)效率、設(shè)備利用率、工人勞動程度和模型運行流暢度等。Plant Simulation仿真建模步驟一般為：首先進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)研，了解系統(tǒng)的運行狀況和相關(guān)問題，從而確定好仿真目標(biāo)；其次是建立仿真模型，從軟件中找到能夠代表現(xiàn)場設(shè)備的實體，根據(jù)現(xiàn)場實際情況設(shè)置好各個工位之間的關(guān)系，達(dá)到“一比一”貼合實際；再次是確定相關(guān)程序和參數(shù)，以保證仿真軟件能夠準(zhǔn)確反映現(xiàn)場實際生產(chǎn)情況，之后驗證仿真模型，若仿真模型不能夠準(zhǔn)確模擬現(xiàn)場情況，則重新檢查和改進(jìn)仿真模型，反之運行仿真模型；最后得到仿真結(jié)果后和現(xiàn)場數(shù)據(jù)相比較，若相差太大，可改變相關(guān)位置的程序和參數(shù)直至得到正確結(jié)果，反之直接輸出。具體步驟如圖1所示。

圖1 仿真流程

2 仿真模型的分析與建立

2.1 分揀系統(tǒng)流程描述

目前現(xiàn)有的大部分物流配送中心都是集倉儲和分揀于一體，而訂單分揀則是煙草物流配送中心的核心環(huán)節(jié)，某煙草物流配送中心的訂單分揀流程如圖2所示。件煙通過輥道從密集倉儲庫中輸送到貨架，再由人工拆箱后上煙。根據(jù)訂單分配策略，條煙從不同煙倉出煙到皮帶機(jī)后，向前輸送到達(dá)合單工位，然后與上層或下層條煙進(jìn)行合單。條煙輸送到打碼位置時，激光打碼器會根據(jù)煙草公司配發(fā)的編碼在對應(yīng)條煙上進(jìn)行打碼，再在碼垛包裝工位對條煙碼垛和煙垛包裝，最后貼標(biāo)機(jī)對煙包信息進(jìn)行貼標(biāo)。主要的工序集中在條煙合單和包裝位置，所以這些工位可能會存在瓶頸，從而影響分揀效率。

圖2 系統(tǒng)簡化流程

2.2 分揀系統(tǒng)仿真假設(shè)

由于仿真系統(tǒng)的內(nèi)部環(huán)境和現(xiàn)場的不確定性，仿真模型運行時不可能和現(xiàn)場完全一致，我們只需要仿真出核心部分和環(huán)節(jié)，所以有必要對模型進(jìn)行合理的假設(shè)：

（1）根據(jù)現(xiàn)場實際情況，將不同合單工位設(shè)備設(shè)置不同的可用性比率（Availability）和平均修復(fù)時間（MTTR），見表1。

表1 主要設(shè)備可用性比率

（2）除去作業(yè)中途吃飯、休息等時間，按照每天平均在線分揀作業(yè)8h計算。

（3）不考慮缺煙和條煙損壞的情況。

2.3 建立Plant Simulation仿真模型

運用Plant Simulation仿真軟件定義各個實體參數(shù)，建立實體之間的邏輯關(guān)系，部分模型實體設(shè)計見表2。此分揀系統(tǒng)中含有標(biāo)煙、細(xì)支煙、類標(biāo)煙和特異型煙等四種條煙類型，設(shè)置不同Entity實體參數(shù)來代表不同類型的卷煙。Plant Simulation模型中可以使用最常用的TableFile表來存儲信息，將其作為物流對象的數(shù)據(jù)來源，這樣編寫的程序語句才可以通過使用系統(tǒng)標(biāo)識或者自定義標(biāo)識來讀取表中某個單元格的數(shù)據(jù)。分揀系統(tǒng)模型定義的Dingdan表一次性生成了卷煙的MU類型、Number和Name以便控制煙倉出煙順序，并根據(jù)Dingdan表在Frame中設(shè)置不同工位的Method程序，Conveyor皮帶機(jī)速度設(shè)置為1.0m/s，得到的仿真模型如圖3所示。

表2 模型實體設(shè)計表

圖3 Plant Simulation系統(tǒng)仿真模型

此外，在實際生產(chǎn)中，條煙的出煙順序、出煙間隔和訂單間隔都是采用虛擬托盤技術(shù)進(jìn)行控制，讓每一條煙和每一訂單之間都有一定的間隔，以防止條煙重疊。假設(shè)每一條煙占據(jù)一個寬度為d的MU小托盤，不同訂單占據(jù)N個MU小托盤，所以一個訂單的托盤距離D為：

當(dāng)不同訂單之間的間距為固定值l時，得到皮帶機(jī)上前一訂單首位MU小托盤和后一訂單首位MU小托盤的距離為：

設(shè)皮帶機(jī)速度為v，則不同訂單之間的時間間隔t為：

在仿真模型中，虛擬托盤根據(jù)Dingdan表的順序在皮帶機(jī)上輸送，當(dāng)托盤上的MU屬性和煙倉中實體條煙Name屬性一致時，觸發(fā)傳感器后，對應(yīng)的煙倉就會分揀出Dingdan表中MU所對應(yīng)的Number數(shù)量，設(shè)計的虛擬托盤SimTalk算法語言如下：

var MudiHao:integer

var MudiMing:string

MudiMing:=copy(@.name,2,3)

MudiHao:=str_to_num(MudiMing)

count:=count+1;

if liu=0

liu:=@.liushuihao

else

if liu/=@.liushuihao

if Mudihao<61

@.move(line1)--判斷條煙輸送軌道

hedan1.entrancelocked:=true

liu:=@.liushuihao if count=zongshu[1,liushui]

liushui:=liushui+1

@.liushuihao:=zongshu[2,liushui]--計算同一訂單

條煙總數(shù)

wait t--不同訂單之間的間隔

hedan1.entrancelocked:=false

end

end

end

end

3 仿真結(jié)果分析

以某煙草物流配送中心某天訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，不設(shè)置固定的仿真時間，直到當(dāng)天訂單仿真完成為止，只通過Event Controller仿真控制器設(shè)定仿真時速度，在仿真完成生產(chǎn)總量的情況下，從仿真軟件的瓶頸分析器Bottleneck Analyzer中得到各個工位的工作情況，見表3。

表3 工位工作情況

由表3可知，在皮帶機(jī)Line41和Line6合單處，即合單6工位堵塞情況最為嚴(yán)重，其堵塞率達(dá)到了45.41%，主要是由于四層子線的條煙都將在此進(jìn)行合單后打碼輸送，所以設(shè)備利用率較低。類似情況下的前方三層子線合單5處的堵塞情況也較為嚴(yán)重，堵塞率達(dá)到39.66%。碼垛AB是機(jī)械手和疊煙機(jī)共同碼垛工位，除了存在堵塞情況外，還由于后方合單處堵塞嚴(yán)重而導(dǎo)致條煙輸送設(shè)備空閑等待，相同訂單條煙可能會被機(jī)械手和疊煙機(jī)分別進(jìn)行碼垛后再合單，所以會導(dǎo)致處理不及時而造成長時間的等待和堵塞，自身設(shè)備利用率較低，只有56.97%。所以可在多層子線合單容易造成堵塞處增加緩存區(qū)，以減少堵塞情況，而在碼垛合單處可以考慮再增加一個碼垛包裝機(jī)和出口，減少因碼垛合單不及時而造成的等待時間過長和堵塞情況。

4 仿真優(yōu)化分析

4.1 確定緩存區(qū)容量的單因子多水平試驗

緩存區(qū)是前后相鄰工位之間的紐帶，在本次仿真模型中，首先采取在工位合單5和合單6后方增加緩存區(qū)的優(yōu)化方法，但是緩存區(qū)的容量不能隨意設(shè)置，容量過大容易造成前后設(shè)備等待時間過長，反之無用。所以利用試驗設(shè)計的思想，首先明確試驗指標(biāo)、影響試驗指標(biāo)的影響因子和設(shè)計合適的試驗方法，最后科學(xué)的分析結(jié)果。本次模型的仿真優(yōu)化將產(chǎn)出率作為試驗指標(biāo)，緩存區(qū)容量大小作為影響因子，通過對不同影響因子進(jìn)行仿真試驗，得到仿真結(jié)果，從而選擇最合適的緩存區(qū)容量配置。在仿真軟件中的Experiment Manager模塊中的Output Values中確定產(chǎn)出率為試驗指標(biāo)，Input Values中確定0、5、10、15、20、25、30、35、40、45、50等11個影響因子。利用相同訂單數(shù)據(jù)，確定仿真時間為8h，點擊RESET重置后開始仿真，得到的緩存區(qū)容量和產(chǎn)出率的關(guān)系如圖4所示。

圖4 緩存區(qū)容量對產(chǎn)出率的影響

由圖4可以看出，當(dāng)緩存區(qū)容量為0時，產(chǎn)出率最低，在緩存容量為0~15時產(chǎn)出率上升速率最快，隨著緩存區(qū)容量增加到30，產(chǎn)出率趨于平穩(wěn)，不會再有大幅度的增加。所以當(dāng)緩存區(qū)容量選取小于30時，產(chǎn)出率并沒有達(dá)到最高，沒有最大化的利用緩存區(qū)的優(yōu)勢，所以不予考慮。而大于30時，雖然產(chǎn)出率還在增加，但是以極小幅度增加，并且緩存量過大會造成工位等待時間過長也會影響效率，所以選取30作為最優(yōu)緩存容量。以下的仿真優(yōu)化分析都是基于緩存區(qū)容量為最優(yōu)進(jìn)行分析。

4.2 添加緩存區(qū)和碼垛工位優(yōu)化分析

在異標(biāo)合一包裝機(jī)中一般標(biāo)煙和細(xì)支煙是由疊煙機(jī)碼垛，特異型煙經(jīng)過機(jī)械手碼垛，如果同一訂單中含有不同類型的卷煙，則由不同碼垛位碼垛完成之后進(jìn)行合單包裝。且由于本次模型中含有標(biāo)煙、細(xì)支煙、類標(biāo)煙和特異型煙，會有部分訂單會在碼垛后的鏈板處進(jìn)行合單，因此，機(jī)械手和疊煙機(jī)碼垛處會產(chǎn)生等待時間和一定的堵塞情況?？紤]增加一臺異標(biāo)合一包裝機(jī)，即分別增加一個機(jī)械手和疊煙機(jī)碼垛工位分擔(dān)工作?；谠黾泳彺鎱^(qū)和碼垛工位進(jìn)行仿真，利用相同訂單數(shù)據(jù)，即相同總產(chǎn)量進(jìn)行仿真，改進(jìn)前后工位工作情況見表4，利用軟件自帶的Chart圖可以直觀地看到改進(jìn)前后各個工位的資源占比信息情況，如圖5所示。

表4 改進(jìn)后工位工作情況

圖5 各工位資源占比情況

從表4和圖5可以直觀看出，在工位Availability不變的情況下，各個工位的工作占比都有所增加，堵塞情況都得到了改善。且堵塞最為嚴(yán)重的工位合單6的設(shè)備工作率占比從38.71%上升到79.21%，堵塞率從45.41%下降到2.84%。由于打碼后分層處采取動態(tài)分配原則，所以兩碼垛包裝工位都不會產(chǎn)生長時間的等待和堵塞情況，最終分別處理了近似數(shù)量的條煙，工作運行狀態(tài)幾乎相同且良好，原來碼垛工位的等待時間減少了6.96%，堵塞情況減少了8.26%，工作占比增加了15.22%，整體分揀系統(tǒng)的分揀情況都得到了良好的改善。

4.3 仿真優(yōu)化后效率分析

通過對從某市煙草物流中心獲得的實際訂單6天的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實驗，但在Event Controller中不設(shè)置仿真結(jié)束時間，當(dāng)訂單中的條煙總數(shù)分揀完成后仿真自動停止，得到以下實驗數(shù)據(jù)，見表5。

表5 分揀效率統(tǒng)計表

根據(jù)效率計算公式可以得到，在某一天生產(chǎn)總量確定的情況下，效率與時間成反比。在總產(chǎn)量確定的情況下，優(yōu)化后的分揀系統(tǒng)完成相同分揀任務(wù)的時間明顯減少，在條煙總量多達(dá)87 679條時，分揀完成時間從原來的13.06h減少到9.18h，減少了3.88h，極大地提高了分揀效率。且平均效率可以達(dá)到8 866.08條/h，相較于優(yōu)化前的系統(tǒng)平均效率6 362.89條/h，其效率增加了1.39倍。但是由于每天的訂單總量與結(jié)構(gòu)有所不同，會造成不同的時間差，因此碼垛合流的等待時間也會有所不同，其效率會略有差別，但正常范圍內(nèi)可以滿足需求。

5 結(jié)語

以某煙草物流中心為例，以提高效率為主要目標(biāo)，在現(xiàn)有設(shè)備模型的基礎(chǔ)上，利用Plant Simulation仿真軟件建立系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真分析，通過添加緩存區(qū)和碼垛工位的優(yōu)化方法進(jìn)行優(yōu)化分析，在確定仿真時間的前提下，以產(chǎn)出率為試驗指標(biāo)，緩存區(qū)容量為影響因子的試驗分析方法確定緩存區(qū)容量的最優(yōu)解。最后在相同產(chǎn)量下，不設(shè)置仿真時間進(jìn)行優(yōu)化對比分析。結(jié)果表明，該優(yōu)化方法不僅提高了分揀效率，而且減少了終端配送時間，滿足了某煙草物流中心的現(xiàn)場卷煙分揀需求。