基于Petri網的模具制造業生產流程仿真優化*

覃羨烘,楊 斌,高志遠,黃永程

(廣東理工學院 智能制造學院,廣東 肇慶 526100)

生產流程分析是對企業整個生產經營過程進行全面分析,對其中可能遭遇風險的各個環節逐項分析,找出各種潛在的風險因素。在生產流程重組過程中,對生產流程的描述和建模是第1個環節,進行生產流程的分析和診斷,判斷瓶頸環節,對時間周期進行統計分析,優化生產流程,縮短生產周期,提高生產效率。

1 生產流程分析方法

生產流程是由一系列邏輯相關的、產生特定企業輸出的活動所組成的,所以,對生產流程進行重組的過程就是改變這些活動及其邏輯關系的過程,也就是在提出新的流程活動的假設和規則的基礎上,對組成現有流程的活動進行增刪和改造,設計出新的流程。生產流程的分析改造技術可以歸結如下:取消、合并、重排、簡化、新增[1]。建立制造過程模型后,便可進行過程仿真。過程仿真的主要目的是對生產流程行為和特性進行計算、分析、評價等,形成對產品生產流程的定量或定性認識,作為生產流程方案的評價和優化等提出借鑒的依據。

1.1 仿真流程分析

作為生產流程分析的主要手段之一,仿真不僅要有動態模擬系統運行的能力,而且要求及時、準確地采集運行的信息,為衡量流程的效果提供可量化的分析數據。

采用仿真方法進行生產流程分析優化,其流程如圖1所示。

圖1 生產流程的仿真流程分析

1.2 仿真參數分析

根據生產流程仿真所得系統數據信息對生產流程進行仿真運算的目的是分析和評價生產流程,進而尋找優化方案。作為生產流程分析的手段,生產流程仿真過程中的仿真參數代表了生產流程的性能指標。一般選擇流程的成本和周期時間兩個指標作為參數進行仿真,本文選擇周期時間作為參數進行仿真。生產流程的周期時間長短反映了企業對市場需求的反應快慢,而在模具制造環境下,基于時間的競爭已經成為其主要特征。在激烈的市場競爭中,產品和服務的提供時間快慢往往被看成評價生產流程的最關鍵指標。在Petri網仿真執行過程中,時間參數的計算主要依靠實體托肯的數據傳遞作用來實現的。

托肯的屬性:編號,用于標識托肯;托肯元素集,組成托肯元素的集合;計時時刻,使能時間。托肯元素具有顏色和元素值兩個屬性。托肯的方法有:對托肯元素集賦值;獲得托肯元素;對計時時刻和使能時間進行賦值。

一般情況下,一個活動中,普通托肯的時間參數發生如下變化:

OutToken.Time=
InToken.Time+Color.Time

(1)

式中,Color.Time為變遷中的時間托肯,它表示變遷的時間。而事實上,變遷時間包括等待變遷發生的時間和變遷本身的時間。在此情況下,就某一活動而言,時間計算方式為:

OutToken.Time=InToken.Time+
Waiting.Time+Act.Time

(2)

式中,InToken.Time是變遷發生之前,輸入庫所中托肯的時間數據;OutToken.Time是變遷發生后,輸出庫所中托肯的時間數據;Waiting.Time是等待變遷發生的時間;Act.Time是變遷執行時間。

并行連接的時間計算:

OutToken.Time=
max(InToken.Time+Color.Time)

(3)

在此基礎上,得出某一生產流程的周期時間計算公式:

(4)

式中,InToken.Time是流程輸入時間;Waiting.Timei是流程中第i個活動的等待時間;Act.Timei是第i個活動執行時間;Total.time是m個流程中的最大通行時間。

但在一般評價流程周期時間時,通常使用平均通行時間,平均通行時間計算式為:

(5)

仿真計算出流程周期時間,分析所花時間是否必要,從而找出有潛力的、可以進行重組的關鍵活動。把這些關鍵活動進行優化改造,將明顯提高流程運作效率,同時,重新安排整個生產流程,使盡可能多的過程可以并行進行,這樣能夠最大限度地縮短時間。

2 生產流程優化分析

下述以某模具廠的玩具手槍模具生產車間的生產流程為對象[2],模擬整個車間的生產流程動態運行狀態,通過生產流程Petri網模型仿真,確定機械加工生產流程的瓶頸環節。對其進行仿真診斷,對仿真結果做出分析與評價,并提出優化后的新生產流程。

2.1 舊的生產流程建模仿真診斷

通過資料,總結提煉出該廠生產的玩具手槍模具的一般制造生產流程,包括后期合模試模部分。在該廠的生產部以及組裝合模部門,完成試模過程,是通過產品/樣品制作,與客戶討論,檢測整副模具的性能,完成指標書。檢測合格則可以交付模具,完成訂單。其流程主要如下。

理順該玩具手槍模具中的主要活動及其結構關系,其制造生產流程如圖2所示。

圖2 某玩具手槍塑料模生產流程圖

根據上述流程圖,列出流程狀態表和事件表(見表1)。

表1 Petri網[3-5]模型的庫所變量和變遷變量

建立某玩具手槍模具制造生產流程Petri網模型如圖3所示。圖3中,T類代表各工序階段的工作內容及工作時間;P類代表物料流所能到達的工序;在某一時刻,黑點到達哪個P圈內,就代表該系統的生產流程已運行到此工序,即物料流已到達此位置。其中,各主要生產環節耗時見表2。

表2 主要生產環節耗時 (h)

圖3 玩具手槍塑料模制造生產流程Petri網模型

圖4 基于ExSpect的仿真模型

為了優化流程,在對生產流程時間周期仿真時,將外購件和標準件的時間周期忽略,只對主要耗時的自制件生產流程進行仿真, 相應的事件耗時符號代替見表3。

表3 建模仿真后主要生產環節耗時

優化后建立的ExSpect仿真模型如圖5所示。

圖5 優化后基于ExSpect的仿真模型

ExSpect中要求為每一個庫所定義一個類型[6-7],庫所的類型與流經庫所的令牌類型必須一致,所以在圖5仿真模型中,可將系統中運行的令牌及所有庫所類型均設置為real。

在系統的初始狀態下,只有庫所P1中的初始令牌值為1,用以作為整個系統的觸發條件,其余庫所中均無初始值。對部分變遷所賦予的時間服從區間[tmin,tmax]上的均勻分布,ExSpect軟件包中用uniform [a:real, b:real, seed:real]:real表示函數在區間(a,b)上的均勻分布,其中由隨機數random作激發種子。

代碼的含義是利用一個簡單的“if…then…fi”語言來實現托肯的流動,當P1的運行初始條件被滿足時,就執行P2所代表的操作,然后將加工所需的時間加入到緩存區中,操作完成。

由于在Petri網模型中存在著選擇結構,所以在仿真模型中流動的令牌要有2種值[8-9],在ExSpect軟件包中選用binomial [n:real, p:real, seed:real]:real函數來定義產生的兩種不同的選擇令牌值,其中將n設置為1.0,由參數p來決定產生令牌值為1.0的概率,由隨機數random作為激發種子(seed)。在仿真模型中,設自制件返工概率為0.1,那么審核合格概率為1-0.1=0.9,設質量驗收合格的概率為0.85,那么不合格的概率為1-0.85=0.15。在變遷T9中設定函數為binomial [1.0,0.9,random],那么T9就會以0.9的概率產生值為1.0的令牌,以0.1的概率產生值為0.0的令牌,再通過變遷T10依據令牌值來選擇執行路徑,同樣的也在T16變遷中設定函數binomial [1.0,0.85,random],那么T16就會以0.85的概率產生值為1.0的令牌,以0.15的概率產生值為0.0的令牌,再通過變遷T17依據令牌值來選擇執行路徑。

圖6 玩具手槍塑料模制造生產流程仿真結果

仿真結果分析如下:1)完成一個玩具手槍塑料模的制造生產流程,大約需要140 h;2)通過仿真數據比較,可知仿真偏差大;3)從總體上看,整個制造生產流程中,P2-P3-P4-P4-P6-P9-P10-P18-P19-P20是關鍵路徑?？梢酝ㄟ^把關鍵路徑中的環節改成并行生產流程,來提高整個生產流程的效率。

分析該流程有如下弊端。

1)在目前的制造生產流程中,工藝卡和NC程序可在設計模具過程中通過設計部門先行完成,工藝卡的檢查及NC程序的仿真評估,可在產品加工前完成。

2)在該生產制造流程中,加工采用到普通機床進行粗精加工后再進行數控機床加工,此過程涉及到較多工序,如要先將工件搬運到普通機床,裝夾具、對刀、找工件原點等,直到工件加工完畢,然后QC檢測、卸料,然后搬運到數控機床加工,再重復裝夾具、對刀、找工件原點,輸入NC程序等步驟,工作過程重復,較浪費時間。而通過考察,該公司有足夠的數控機床可以用來加工制造,而且此工件總體尺寸不大,C1車間的機床都可加工該模具零件。在加工過程中,基本一個工人看管一臺機床,在零件自動加工時,工人無事可做,時間白白浪費。此時,可安排工藝檢查同時進行,統籌工作,不僅工人有事做,而且節省總體時間。

3)在加工制造過程中,因為要多次安裝、測量及卸料搬運移動,容易造成尺寸公差誤差大。

4)生產制造流程周期過長,且仿真結果方差大,反映其結果的離散程度過大,說明由于加工過程時間拉長,加工過程中出現不確定性因素較多,各項活動不確定性比較大。

2.2 改造后的新生產流程評價與優化

根據上述分析出來的流程弊端,假設將自制毛坯件備料、電極圖、NC程序和工藝過程卡四者同一時間完成,不再使用普通機床,直接用數控機床或加工中心加工,可省去中間重復步驟。

優化后的玩具手槍塑料模制造生產流程如圖7所示。

圖7 優化后的玩具手槍塑料模制造生產流程

根據上述流程圖列出流程狀態表和事件表(見表4)。

表4 Petri網模型的庫所變量和變遷變量

優化后的玩具手槍塑料模制造生產流程Petri網模型如圖8所示。其中,各主要生產環節耗時見表5。

表5 優化后主要生產環節耗時 (h)

圖8 優化后的玩具手槍塑料模制造生產流程Petri網模型

按圖8模型進行分析之后得到仿真模型如圖9所示。

圖9 基于ExSpect的仿真模型

優化后的生產流程,相應的事件耗時符號代替見表6。

表6 優化后仿真模型主要生產環節耗時

簡化后建立的ExSpect仿真模型如圖10所示。

圖10 簡化后基于ExSpect的仿真模型

圖11 優化后的玩具手槍塑料模制造生產流程仿真結果

從圖11的仿真數據以及仿真模型可以作如下分析。

1)優化后的新流程,增加了流程的并行環節,并減少了一個不增值耗時環節?，F在完成一個玩具手槍塑料模的制造,大約需要71 h,比優化前的制造生產流程節省了較多時間,在很大程度上提高了生產流程的執行效率。這樣,不但可以減少加工設備和工作量,而且可以降低加工測量的尺寸誤差。

2)從圖11中數據可以看到,仿真結果的方差明顯降低,處理過程不確定性也有所降低,能夠在很大程度上保證模件的生產。但是不確定性仍然存在,有個別值仍較大,后期還需要繼續研究如何進一步降低。

3 結語

優化后的新生產流程,生產時間周期由140 h縮短到了約71 h,大幅提高了流程的執行效率;同時,仿真結果的方差基本都有明顯降低,降低了處理過程的不確定性,在很大程度上提高了生產效率,實現了生產流程的優化。從仿真結果來看,優化改造后,生產流程的時間周期有了很大程度的降低,生產效率也有了較大的提高。但是真正的生產流程優化不是單純考慮流程過程中的某個環節所能決定的,也不是單純的某個過程重組改造所能決定的。必須從整個生產流程出發,涉及到企業內部的各個部門、各個員工、各個生產環節,要通過改善整個體系才能得到根本性的改變。而這個改變有賴于各個部門的相互間聯系協作、各個員工的技術掌握程度,以及整個企業的運作模式,才能實現模具產品最簡單快捷、最準確、高質量的生產。