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生产系统性能评估分析

   1. 生产能力分析

   生产能力(产能)指生产系统在一段时间内的有效产出量,比如每年的产量、每小时的产量等。产能有多种表述形式,比如最大产能、实际产能、标准产能、平均产能等。产能指标可以落脚在设备或工位,也可以落脚在生产线或车间。比如,针对单工位,如果是自动化设备,可用UPH(units per hour)表示产能,即每小时的产量UPH=年生产量/12月/每个月的工作日/8(每天8小时工作制),如果是人工工位,可用UPPH(units per people per hour)表示产能,即每小时每个人的产量UPPH=年生产量/12月/每个月的工作日/8/工人人数(每天8小时工作制,某个工位的工人数)。在计算产能时,要考虑以下诸多因素。 

  (1)工作日历:每天的有效工作时间。

  (2)节拍时间:对于单台设备,就是生产一个产品所需时间,对于生产线,就是相邻两个产品产出的平均间隔时间。

  (3)生产系统的复杂性:多台设备构成的生产系统的产能取决于瓶颈设备,但瓶颈识别较为困难,特别是在产品品种较多的情况下。

  (4)产品的规格和类型数量:如果生产多类产品,产能和不同产品的构成比例、生产顺序等的关系很大。

  (5)产品质量、设备可靠性等:产品质量低则有效产出低,设备可靠性不足也会减少设备工作时间,从而降低产能。

  如果生产系统较为复杂,仅凭计算来评估产能是较为困难的,最好能通过仿真来模拟生产过程运行并分析产能的动态变化,基本过程如下:

  (1)建立生产系统仿真模型,对影响产能的因素尽可能全面准确地进行描述,包括工艺路线、设备工时、工厂日历、设备故障与维修、物流时间等。

  (2)确定产品类型组合,比如车间生产A、B、C三类产品,比例分别为0.5,0.3,0.2。

  (3)设计产品的投入顺序和批量,调整产品投放间隔。一般来讲,合理的投放策略,可以得到最大产能,过密或过疏的产品投放间隔都可能降低产能。(过密易导致生产的相互干扰,过疏则导致设备等待)。

  (4)如果存在随机因素,就需要多次仿真运行,得到产能的平均值。比如,某生产线仿真5次,每小时平均产量分别为100,120,114,116,120,则最终的产能为(100+120+114+116+120)/5=114个/h。

  (5)产能分析与改善。如果产能达不到预期,改善途径包括调整工艺路线、增加设备能力、优化布局缩短物流时间、优化产品投放顺序、优化生产调度策略等,改善方案可通过仿真进行验证。

  「 2. 工件通过时间分析 

  工件从进入系统到离开系统的时间差称为通过时间。如图1所示,通过时间一般由等待时间、物流时间、工作时间和计划外时间4部分构成。

  (1)等待时间(waiting time)。在缓冲区或设备上的等待时间,包括物流等待时间和故障等待时间;

  (2)物流时间(logistics time)。与物流相关的时间,包括装卸时间(比如AGV装卸、机械手上下料)和移动时间(比如AGV运输时间);

  (3)工作时间(working time)。包括准备时间和加工时间;

  (4)计划外时间(unplanned time)。包括计划停机时间和非工作日历时间。  

  进行工件通过时间仿真分析的目的主要有两个:
  (1)计算工件通过时间及其数据分布。同一类型不同编号工件的通过时间一般是变化的,通过统计可以得到平均通过时间以及直方图分布。
  (2)计算等待时间、物流时间、工作时间的时长占比。定义有效工作时间=通过时间-计划外时长,工作时间在有效工作时间中占比越大,说明生产过程越高效,反之,则可能物流效率低,或者生产计划不够优化。
「 3. 缓冲区容量分析 
在生产系统中,缓冲区(buffer)起到临时存放在制品的作用,处于等待状态的零部件一般放置在缓冲区中。仿真运行过程中,缓冲区的工件数量随时间在不断变化。 

  进一步,可以分析缓冲区容量设置对于产能和生产效率的影响,缓冲区容量过小,可能引发金牌娱乐app_金牌娱乐注册-官网:的阻塞情况,导致工件无法及时离开当前位置,缓冲区容量过大,则造成资源浪费。为了确定最佳缓冲区容量,可以先设置无限容量缓冲区,通过仿真得到最大在制品数量n后,再限定缓冲区容量为n及周围几个数值,然后通过仿真试验方法找到最佳容量。  

「 4. 物流效率分析 
在仿真生命周期内,生产系统中各类物流对象(AGV、天车等)的时间分布如图3所示,包括3部分时间:
(1)等待时间。此时,物流设施已就绪,但无任务分配。
(2)计划外时间。非工作日历时间,或者物流设施在维修保养、充电等。
(3)服务时间。该时间又包括空载移动时间、负载移动时间和装卸时间。  

  仿真结束后,可自动统计出物流对象的有效利用率:有效利用率=服务时间/(服务时间+等待时间),如果有效利用率偏低,说明物流对象的数量可能偏多,进一步可以通过试验设计的方式来优化对象数量,如果有效利用率偏高,则说明物流设施的数量可能偏少,或者装载数量不合理(一次装载量太小)。

  除了时间因素外,行驶距离也是物流效率分析的指标,物流行驶距离过长,可能说明物流路径设置不合理,或者物流调度算法存在问题,导致工件耗费在运输上的时间过长,这时就需要对物流布局和调度算法进行优化。  

「 5. 设备利用率分析 
设备有7种常见状态,在仿真生命周期的任意时刻,设备都停留在这7种状态之一,并在特定事件发生后变迁到其他状态。仿真结束后,通过对状态停留时长的统计,可得到每种状态时长的占比。
如何定义设备利用率并没有一个公认的公式,如图4,可以定义:设备利用率=(工作时间+准备时间)/(总时间-计划外时间)

 

  得到仿真周期内设备利用率的平均值后,进一步还可以得到每个时间段的设备利用率,从而看出设备利用率的变化过程。

  设备综合效率(overall equipment effectiveness,OEE)也是一个常见的设备效率指标,用来表示实际的生产能力相对于理论产能的比率。它的计算公式为  OEE = 时间开动率×性能开动率×合格品率=合格产品的理论加工总时间/负荷时间 

  “开动率”也称为“稼动率”。

  例如,某设备某天工作时间8h,计划停机10min,故障停机30min,设备调整准备时间35min,产品的理论加工周期为1min/件,一天共加工产品400件,有20件废品。则

  实际运行时间=8×60-10-30-35=405(min)

  计划运行时间=8×60-10=470(min)

  时间开动率=405/470=0.86

  性能开动率=400×1/405=0.98

  合格品率=(400-20/400)=0.95

  OEE=0.86×0.98×0.95 = 0.80

  通过仿真,很容易得到所有设备的OEE指标值。

  「 6. 资源效率分析  

  生产系统中的资源类型很多,资源效率分析主要是对车间人员、设备、工装、物料和工时等进行分析与管理,保证生产正常进行。下面以物流搬运工人、操作/维修工人、工具类资源3类资源为例,说明资源效率分析的过程。 

  如果资源利用率偏低,一般意味着资源数量可以减少,具体能减少多少需要通过仿真来验证,通常采取试验设计方法,为不同资源设置多个水平值(即资源数量),针对所有可能组合都进行仿真,最后得到最佳资源数量组合。

  「 7. 生产瓶颈分析  

  生产瓶颈(production bottleneck),指生产过程中出现的阻碍生产顺利进行的因素。生产系统最大产能不是取决于作业速度最快的工位,而是取决于作业速度最慢的工位,也就是所说的瓶颈,最快最慢的差距越大,产能损失就越大。生产瓶颈的表现形式很多,比如:①设备瓶颈,如某台设备产能低下或者可靠性低,大量在制工件在该设备前等待;②物流瓶颈,如物流效率低,物流请求任务的响应慢,或者物流运输时间过长;③资源瓶颈,如资源数量和能力不足,任务等待资源的时间长;④供应瓶颈,如原材料或零配件供应跟不上,造成加工设备的闲置或者装配部件的不齐套;⑤质量瓶颈,如关键工序质量问题突出,造成大量返工返修或报废现象。

  所谓生产瓶颈分析,就是通过仿真运行和量化分析,识别出生产瓶颈,并通过对设备、物流、资源、供应以及生产调度等方案的调整,改善或消除瓶颈,并通过仿真进行验证。

  生产瓶颈的识别是第一步。某些生产系统的瓶颈识别较为简单,比如单一产品流水生产线,生产速率最慢的工位必然是瓶颈。混流生产线的瓶颈识别就要困难些,对于多产品多工艺路线并存、具有复杂物流与资源调度的离散制造车间来说,瓶颈识别更为困难,这时候,生产系统仿真分析的价值就非常明显了。

  通过仿真分析来识别生产瓶颈通常有如下方法:

  (1)寻找利用率较高的几台设备,这些设备可能是瓶颈;

  (2)寻找在制品数量最多的几个缓冲区,这些缓冲区出口对应的设备或者物流设施可能是瓶颈;

  (3)如果物流设施利用率较高,或者物流服务响应时间长,物流设施可能是瓶颈;

  (4)如果资源利用率较高,或者等待资源就绪的时间长,则资源可能是瓶颈;

  (5)产品装配时,总是在等待几个工件,这些工件的供应(加工或者仓储配送)可能是瓶颈。

  值得注意的是,上述瓶颈的判断仅仅是“可能性”,是否确实为瓶颈需要通过仿真来验证。如果对该“瓶颈”进行改善,生产能力和效率得到明显提升,那就是真正的瓶颈。生产瓶颈的改善是第二步。瓶颈的改善方案可通过仿真试验来提出。

  部分引自:《生产系统建模与仿真》(作者:朱海平)

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