引自：《生產系統建模與仿真》（作者：朱海平）

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「?1. 生產流程描述?」

某全自動化加工生產線系統生產一種工件，該工件的生產流程如圖1所示。首先，根據定時配送指令，通過AGV系統將存放在立體倉庫中的工件毛坯件運輸到生產線入口緩沖區，并由線頭機器人上載到生產線。毛坯件隨即在生產線上流轉，經過三道工序加工后變為成品件。其中，工序1在設備M001、M002和M003中任一臺上完成，加工時長45s，工序2在設備M004、M005和M006中任一臺上完成，加工時長55s，工序3在設備M007、M008、M009和M010中任一臺上完成，加工時長1min15s。如果3道工序全部完成，該成品工件由線尾機器人下載到生產線出口緩沖區，并由AGV系統運回立體倉庫，如果工件未加工完成，則再次上載到生產線上并進行新一輪流轉，直到所有工序加工完畢。

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圖1?工件生產流程

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「?2.?仿真建模?」

基于FactorySimulation建立仿真模型，如圖2所示。該生產線采用U型布局，總長54m，運轉速度0.5m/s。在生產線上布置了10個工位點，每個工位對應一個頂升裝置（B001-B010）和一臺加工設備（M001-M010），如果頂升裝置中有工件，該工位就不能再接納工件。一旦某設備空閑，并且頂升裝置中有工件在等待，則呼叫對應的RGV，如果RGV空閑，則移動機器人將頂升裝置中的工件移至設備上加工。系統配備了3臺RGV，其中RGV1為M001、M002、M009、M010這4臺相鄰設備服務，RGV2為M003、M004、M007、M008這4臺相鄰設備服務，RGV3為M005和M006這2臺相鄰設備服務，3臺RGV軌道長度分別為7m、5.8m和3.2m，機器人移動速度為1m/s，上下料的時間均為2s。

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圖2?仿真模型

圖2中，模型區左邊是立體倉庫和AGV系統，AGV系統用于毛坯件和成品件運輸。其中，毛坯件從P01站點（立體倉庫的出入庫位置）運送到P02站點（生產線入口緩存處），成品件從P03站點（成品待配送緩存處）運送到P01站點，AGV路徑一周總長40.45m，AGV承載量是10，即每臺AGV一次運輸10個毛坯或成品件，AGV運輸速度0.5m/s，AGV數量為2臺，AGV上下料時間均為15s。

仿真建模時，需要定義兩個重要的腳本方法：

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（1）仿真運行中，工件在生產線上流轉，到達每一個工位點時要進行判斷，決定是否將工件移至該工位頂升裝置內，該判斷邏輯通過stationSensor腳本方法來實現，如下：

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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，則開始工序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，則開始工序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，則加工成成品if(flag) {@.MUType = "成品";@.MUColor = Color.green;return;}}//已到達線尾，如果是成品，則運送到生產線出口，否則送到生產線入口，繼續加工if(station.getNo().equals("999")) {if(@.MUType.equals("成品"))%{線尾機器人}%.call("生產線", "生產線出口", @);else%{線尾機器人}%.call("生產線", "生產線入口", @);}

（2）為了實現定時將毛坯件從立體倉庫出庫并通過AGV配送到生產線入口，定義觸發器及定時觸發方法。觸發器如圖3所示。從0時刻開始，每隔4min觸發一次，共觸發100次，每次自動執行pickAndDelivery方法。

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圖4?用于毛坯投入的定時觸發器

pickAndDelivery方法內容如下：

//從立體倉庫分揀出10個毛坯件ListmuList = %{立體倉庫}%.pick("毛坯|10", 0);//呼叫AGV，將毛坯件從立庫運輸到生產線入口，一次運輸10個，上載時間和卸載時間均為15秒%{AGV系統}%.call("P01", "P02", "立體倉庫", "生產線入口", muList, null, 15*1000, 15*1000);

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3.?仿真分析?

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首先分析生產線的產能和瓶頸。假定每4min從立體倉庫向生產線配送一個批次毛坯件（10個），共配送100次，合計生產1000個工件，通過仿真來觀察生產線的單位時間產量變化。

圖5顯示了產量隨時間變化的曲線，可以看出，總產量隨時間線性遞增，每小時產量則逐漸趨于穩定，穩定在155~160個/h。設備利用率如圖6所示，可以看出線頭和線尾機器人的工作時長占比均為81.42%，比較高，而3道加工工序各有一臺加工設備（M003、M006和M010）利用率不高，說明加工設備的能力富裕，機器人則可能是瓶頸。

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圖5?產量變化圖

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圖6?設備利用率

根據定性分析，一方面，縮短配送周期，同時提升線頭和線尾機器人的處理速度，應該有助于提升產能；另一方面，如果配送周期過短，由于生產線處理速度有限，可能造成毛坯件在生產線入口處積壓，或者在生產線上反復流轉，導致工件通過時長變長、在制品增多，因此，可能存在最佳的配送周期，為了驗證這一點，設計如下仿真試驗：

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（1）毛坯配送的時間間隔共7個水平值：1:30、2:00、2:30、3:00、3:30、4:00、4:30。

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（2）線頭/線尾機器人處理時長共2個水平值：15s和20s。

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（3）試驗的輸出參數：1000個工件加工的完成時間、每個工件的平均通過時間。

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采用全因子試驗，共試驗14次，試驗結果如表1所示。可以看出，配送間隔時間加長，加工完成時間基本呈增長趨勢，但平均通過時間呈下降趨勢。試驗5和試驗12的綜合效果是不錯的，因此，設定配送時間為3:30比較合適，機器人處理時長從15s變化到20s，對兩個輸出參數的影響不大。

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表1?仿真結果

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「?4.?三維仿真動畫?」

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FacotrySimulation內置了三維動畫引擎，可以瀏覽仿真過程的三維車間場景，如圖7所示。

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圖7?仿真過程的三維動畫