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PLANT SIMULATION 16 · LEARNING NOTE

项目教程:多品种机加工 FMS

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完成结果

你将建立一个包含 3 种零件、3 台可替代 CNC、检测工位、返工、托盘缓冲和 AGV 搬运的 FMS 模型,并回答:达到 420 件/班需要几台 CNC、几台 AGV、什么缓冲容量和哪种派工规则?

第一遍用简化搬运模型完成逻辑;第二遍再用 Transporter/Track 或可用物流对象建立详细物流。这样能把制造路由问题和物流问题分开验证。

1. 研究定义

目标

在 7.5 小时净生产班次、产品组合 A:B:C = 5:3:2 的条件下:

  • 良品产量达到 420 件/班;
  • 订单准时完成率不低于 95%;
  • 平均 WIP 不高于 35 件;
  • 不以单台设备长期超过合理负荷或大量换型为代价;
  • 在满足目标的方案中优先选择投资较低者。

这些数字是练习用假设,不是行业标准。

边界

模型从毛坯进入 FMS 开始,到合格件离开检测工位结束。原材料仓库、刀具寿命、详细机器人轨迹和成品包装暂不建模;如果实验表明它们可能改变结论,再扩展。

2. 概念流程

订单/毛坯
   ↓
托盘装载 → 输入缓冲 → 选择可用设备 → CNC1 / CNC2 / CNC3
                           ↑             ↓
                           └── 返工 ← 检测
                                      ↓合格
                                  卸载/成品

产品路线:

产品 比例 工序 10 工序 20 检测 返工目的地
A 50% 车削 必须 原加工设备组
B 30% 铣削 必须 原加工设备组
C 20% 车削 铣削 必须 失败的工序组

3. 最小模型

对象建议

业务对象 初始 Plant Simulation 表达
毛坯到达 Source
零件 3 个 MU 类或一个带 ProductType 属性的 MU
输入/工序间等待 Buffer
CNC 设备组 3 个 SingleProc,后续封装为子 Frame
检测 SingleProc
良品离开 Drain
路由/数据 TableFile + Method/出口控制
仿真控制 EventController
结果 统计属性、Chart、结果表

第一次参数

先关闭故障、换型和质量随机性,使用固定时间:

工序 A B C 单位
车削 150 180 秒/件
铣削 210 240 秒/件
检测 30 35 45 秒/件

建立 Source、输入 Buffer、三台 SingleProc、检测和 Drain。先让每种产品固定去一台指定设备,确认数量与时间守恒。

最小模型验收

运行 100 个预先确定顺序的零件,逐项检查:

  • A/B/C 数量是否为 50/30/20;
  • C 是否确实完成两道加工;
  • Drain 数量是否等于 Source 数量;
  • 每台设备 Working 时间是否等于其加工件数 × 固定加工时间;
  • 系统结束时 WIP 是否为 0。

任何一项不成立,都不要加入下一层复杂度。

4. 表驱动路由

不要把每个产品规则散落在多个 Method 中。建立 ProductRouting 表,建议字段:

ProductType OpNo ResourceGroup ProcTime_s EligibleMachines Priority
A 10 TURN 150 CNC1,CNC2 2
A 90 INSPECT 30 CMM1 2
B 10 MILL 210 CNC2,CNC3 2
C 10 TURN 180 CNC1,CNC2 1
C 20 MILL 240 CNC2,CNC3 1

MU 至少携带:ProductTypeOrderIdOperationNoDueDateReworkCountSystemEntryTime。属性名可以自定,但全项目一致。

5. 替代设备与派工

实现并比较三种规则:

  1. 固定分配:每种产品固定设备,便于验证和建立下界。
  2. 最短队列:在有资格的设备中选择队列长度最小者。
  3. 预计最早完工:考虑当前剩余加工、队列负荷、换型和搬运时间。

验证时构造一个只有 5 件的场景,让三台设备状态已知,手算每件应去哪里,再比对模型轨迹。不能仅凭“看起来分配均匀”判断正确。

6. 换型

换型矩阵示例(秒):

从/到 A B C
A 0 300 180
B 240 0 360
C 180 300 0

先采用确定性矩阵,再根据现场数据决定是否使用分布。验证要求:

  • 连续同产品不产生换型;
  • A→B 与 B→A 可不同;
  • 换型占用设备且不产生加工产量;
  • 报告换型次数、总换型时间及其占计划时间比例。

7. 故障与质量

在设备层加入故障前,先确认数据口径。练习值:

设备 MTBF(运行小时) MTTR(分钟) 备注
CNC1 18 18 高频短停之外的故障
CNC2 24 25 关键设备
CNC3 20 15
CMM1 30 12

质量练习:检测失败率 A/B/C 分别为 1%/2%/3%;最多返工一次,返工后仍失败则报废。检查守恒:

累计投入 = 累计良品 + 累计报废 + 当前 WIP

8. 物流建模

8.1 简化版

先用固定或分布式搬运延迟表达设备间移动,默认物流资源无限。这个模型用于验证生产路由和设备能力。

8.2 详细版

再使用安装许可证中可用的 Transporter、Track、Station 等对象表达:

  • 装载/卸载时间;
  • AGV 数量、速度和容量;
  • 单向/双向路径;
  • 取货派工和空驶;
  • 充电或换电(只有影响研究结论时才加入);
  • 交叉口和可能的循环等待。

物流模型必须做两个压力测试:所有 CNC 同时请求取货;一台 AGV 或关键路径暂时不可用。模型应能恢复,或明确证明真实规则会死锁。

9. 实验矩阵

因素 水平
CNC 数量 2、3、4
AGV 数量 1、2、3
输入/机前缓冲 4、8、12
派工规则 固定、最短队列、预计最早完工
批量策略 不成批、同产品最多 5 件

全因子为 3×3×3×3×2=162 个方案,可先筛选:固定一个可信基线,做单因素敏感性,再对候选区域跑完整组合。每个随机方案至少从 10 次重复起步,并根据置信区间宽度增加重复。

10. 输出与决策

每个方案输出:良品/班、准时率、WIP、Flow Time、设备状态占比、AGV 利用率与空驶率、换型次数/时间、报废、最大队列、死锁次数。

推荐不能只按产量排序。用约束先筛选:

产量和准时率达标
  → 排除死锁或高风险方案
    → 排除 WIP 超限方案
      → 比较投资、稳健性与扩展余量

最终至少给出:推荐方案、低投资备选、扩展方案、哪些输入最影响结论。

11. 交付检查