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    自動化立體倉庫入庫輸送係統的物流仿真優化

      信息來源:   發布時間:2021-07-30  點擊數:

    隨著自動化立體倉庫(AS/RS)[1,2]技術發展得越來越成熟,其在國內各行各業的應用也越來越普遍,而引入一套自動化立體倉庫,就必然需要為其配置自動化程度與其相當或更高的入庫、出庫等物流輸送係統[3],若在入庫、出庫等輸送環節出現瓶頸,則必然會影響自動化立體倉庫的倉儲效率,導致沒有發揮出其應有的作用。

    Flex Sim[4,5,6]是一款通用離散仿真軟件,集計算機三維圖像處理技術、仿真技術、數據處理技術等為一體,為製造業、物流業等領域服務。運用Flex Sim對係統進行仿真,可以在計算機內建立研究對象的係統三維模型,然後,對模型進行各種分析和數據驗證,最終獲得優化設計和改造方案。

    本案例以某在建造紙廠的成品紙自動化立體倉庫的“入庫輸送係統”為研究對象,首先,對係統建立Flex Sim模型,然後,對模型進行仿真運行,發現“擁堵點”,分析關鍵設備的統計數據,再根據這些信息進行模型優化,最後,對優化前後的統計數據進行對比,以證實優化結果的有效性[7]

    1 係統分析

    該輸送係統方案中,實際設備數量為105台,設備種類及功能見表1,係統布局見圖1。

    表1 設備種類及功能     下載原表

    表1 設備種類及功能

    1.1 係統主要工藝流程

    本輸送係統主要功能有:紙垛輸送、托盤輸送、拆盤、托盤置入、成品紙垛入庫等,通過係統中各輸送設備及處理設備實現。具體工藝流程見圖2。

    2 係統建模

    2.1 模型布置

    根據該係統的實際設備尺寸、位置、輸送方向等,在Flex Sim模型界麵中布置128個實體來實現該係統的功能,具體實體種類及實現的功能見表2。

    圖1 係統布局圖

    圖1 係統布局圖   下載原圖


    圖2 輸送係統工藝流程圖

    圖2 輸送係統工藝流程圖   下載原圖


    2.2 模型連線及屬性設置

    根據係統工藝流程,對模型中所有實體進行連線,以實現臨時實體(紙垛、托盤、成品紙垛)的輸送去向。

    對每個固定實體進行屬性設置,主要設置參數見表2。

    表2 模型實體種類及功能     下載原表

    表2 模型實體種類及功能

    2.3 模型仿真運行

    “重置———運行”模型,觀察係統運行情況:(1)2台發生器(升降機)每30秒發出一個臨時實體,每個臨時實體具備不同的顏色,表示其不同的類型;(2)托盤從托盤發生器進入輸送係統,根據指令輸送至對應的托盤輸送線路,在分解器處分解為8個托盤,準備進入合成器工位;(3)臨時實體到達合成器,托盤同時進入,合成器輸出1件與原臨時實體顏色一樣的臨時實體;(4)臨時實體根據類型分別被輸送至對應的入庫位。

    模型及運行情況見圖3。

    圖3 Flex Sim模型及運行情況

    圖3 Flex Sim模型及運行情況   下載原圖


    3 模型分析

    3.1 係統擁堵分析

    觀察係統運行,發現經過線路一、二、三加工完成後的成品紙垛,都需要匯入線路四,故在此交匯處產生擁堵導致停機,為“擁堵點”,如圖4。

    3.2 主要設備利用率分析

    分析處理器(托盤置入裝置)和分解器(拆盤機):分解器的處理時間為70s,而處理器的處理時間為45s,這就導致紙垛輸送至處理器處時,需要等待分解器完成托盤拆垛工作再進行處理,從而處理器存在空閑時間,利用率較低。

    圖4 係統擁堵點

    圖4 係統擁堵點   下載原圖


    模型運行24小時,處理器的統計數據如圖5。

    圖5 模型運行24小時處理器的統計數據

    圖5 模型運行24小時處理器的統計數據   下載原圖


    3.3 係統總入庫量

    統計係統運行24小時的總入庫量,以便與優化後的係統進行數據對比,如圖6。

    圖6 模型運行24小時的總入庫量

    圖6 模型運行24小時的總入庫量   下載原圖


    4 係統優化

    4.1 優化策略及結果

    (1)考慮處理器的利用率低,故可以將線路二中的處理器二取消,從而撤銷線路二;

    (2)保留為線路二提供托盤的拆盤機二所在的線路,改為可以為線路一、線路三的處理器隨時補充托盤,此規劃可以緩解處理器一、三的等待問題。

    優化後的係統布局見圖7,Flex Sim模型見圖8。

    圖7 優化後的係統布局圖(部分)

    圖7 優化後的係統布局圖(部分)   下載原圖


    圖8 優化後的Flex Sim模型

    圖8 優化後的Flex Sim模型   下載原圖


    4.2 優化數據分析

    4.2.1 處理器統計數據

    係統優化前後運行24小時處理器(托盤置入裝置)的統計數據見表3,對比可看出,單台設備輸出量增加50%左右,設備利用率提高27%左右。

    4.2.2 係統入庫總量統計數據

    係統優化前後總入庫量統計數據見表4,可以看出,單個貨位入庫量雖然有不同程度的上下浮動,但總入庫量是一樣的。

    表3 處理器統計數據對比     下載原表

    表3 處理器統計數據對比

    表4 總入庫量統計數據對比     下載原表

    表4 總入庫量統計數據對比

    4.2.3 設備數量及成本

    經過優化,對係統中的設備進行了重新配置,減少了一台專機(托盤置入裝置)和9條輸送線,係統總設備數從105台減至95台。

    4.3 優化效果分析

    通過以上數據,可以得出:(1)設備數量減少10%,故硬件成本減少10%;(2)2台處理器(托盤置入裝置)的利用率大幅提高;(3)係統通過優化,無擁堵;(4)雖然設備數量減少,但是總入庫量保持不變。

    5 結論

    通過對本案例中自動化立體倉庫“入庫輸送係統”的Flex Sim建模、仿真,分析了模型的運行情況及係統瓶頸,針對性的做了新的設備規劃,在保證係統輸送入庫產品總量不變的前提下,通過提高瓶頸設備的使用效率,減少了設備數量,降低了硬件成本。

    本次工作驗證了利用Flex Sim等計算機仿真軟件對物流係統整體規劃方案進行建模、仿真、優化的工作的可行性、有效性。

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