生產(chǎn)系統在進(jìn)行建模仿真分析之前應該做什么
生產(chǎn)系統在進(jìn)行建模仿真分析之前應該做什么
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生產(chǎn)系統在進(jìn)行建模仿真分析之前應該做什么

發(fā)布時(shí)間:2023/4/11 來(lái)源:杰索 1511

  在建模和模擬之前,首先要明確模擬的目標,即為什么要進(jìn)行模擬以及應該分析哪些指標。物理生產(chǎn)系統的存在、實(shí)際操作條件、改進(jìn)需求或愿景等因素都會(huì )影響模擬的目的。例如,如果物理車(chē)間尚未建成,那么模擬的目的是科學(xué)地預測未來(lái)車(chē)間的性能。如果車(chē)間已經(jīng)存在,但物流性能較差,則模擬的目的是分析物流效率,找出瓶頸的原因,然后提出改進(jìn)計劃并進(jìn)行驗證。根據性質(zhì)的不同可將仿真分析的目的分為4類(lèi):

  描述性分析(Descriptive Analysis):通過(guò)仿真,模擬物理系統的運行,分析運行數據,計算統計值,繪制圖表,得到各項性能指標的量化值。描述性分析多用于對現有方案的模擬再現和驗證,是最基礎的分析;

  診斷性分析(Diagnostic Analysis):基于描述性分析結果,分析生產(chǎn)系統的性能瓶頸并尋找原因,比如資源不足、生產(chǎn)線(xiàn)不平衡等等,嘗試改變生產(chǎn)布局和結構參數,多次運行仿真,尋找更優(yōu)方案。通過(guò)診斷性分析,給出診斷報告,達到知其然并且知其所以然的目的;

  預測性分析(Predictive Analysis):模擬各種隨機因素,設計大量仿真試驗,結合因果分析、回歸分析、相關(guān)分析等方法,對不同參數組合下生產(chǎn)系統性能的變化趨勢進(jìn)行分析。通過(guò)預測性分析,建立響應變量和輸入變量之間的關(guān)系,預知輸入變量改變以后的結果;

  指導性分析(Prescriptive Analysis):將仿真與運籌學(xué)方法相結合,對生產(chǎn)系統的最優(yōu)設計方案和最優(yōu)運作方案給出建議,比如設施布局、物流路徑定義、計劃投產(chǎn)策略等等。通過(guò)指導性分析,提出生產(chǎn)系統的改善方案。

  根據業(yè)務(wù)的不同可將仿真分析的目的分為產(chǎn)能驗證、瓶頸識別、利用率分析、物流效率分析、工人效率分析、質(zhì)量影響分析、故障影響分析、訂單排序優(yōu)化、投產(chǎn)策略?xún)?yōu)化等等。

  基礎數據收集

  在仿真建模過(guò)程中,需要一定的基礎數據支持,基礎數據的質(zhì)量(全面性、真實(shí)性)對仿真結果的真實(shí)可信性有直接的影響,這些數據通常包括:

  (1)車(chē)間布局圖:描述了生產(chǎn)系統中的設施布局和物流路徑,一般為CAD模型,有精確的幾何位置數據;

  (2)工藝數據:車(chē)間中生產(chǎn)的每一類(lèi)零件或部件的工藝路線(xiàn),包含工序、工時(shí)、所需工具、所需設備、工人、毛坯等信息,如果是裝配工序,還需給定物料清單(Bill Of Material, BOM)數據;

  (3)訂單數據:如果是進(jìn)行產(chǎn)能分析,則根據經(jīng)驗估計,給出每年(月)預計投入的訂單數量、訂單的工件構成、訂單的投放規律(間隔時(shí)間、批量)等,如果是進(jìn)行生產(chǎn)計劃仿真,則需要給出詳細的生產(chǎn)計劃;

  (4)資源數據:工具類(lèi)資源、工人(操作工、檢驗工、物流工等)類(lèi)資源的類(lèi)型、數量、使用規則等;

  (5)物流類(lèi)數據:包括物流運輸路徑、物流配送策略、物流設施及工作參數等數據,以及緩沖區和倉庫的位置、容量、出入庫策略等數據;

  (6)故障類(lèi)數據:設備的故障模式、失效分布、維修特征等數據;

  (7)質(zhì)量類(lèi)數據:缺陷類(lèi)型、缺陷發(fā)生的概率分布、缺陷處理策略等數據;

  (8)其他數據:比如工廠(chǎng)日歷、停機計劃、特殊生產(chǎn)規則等等。

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