基于Quest的生产线资源优化研究

周尔民，郑亚波，彭小剑

（华东交通大学 机电工程学院，南昌 330013）

0 引言

工厂/车间布局及生产节拍的控制对生产效率高低和资源利用率高低等有直接的影响，并直接影响到企业生产是否可顺利进行。由于生产系统的复杂程度高，运用传统的数学模型，很难进行车间方案的优化。DELMIA/Quest是达索公司开发的分析车间布局和工艺流程的柔性的、面向对象的离散事件仿真工具，是对生产工艺流程的准确性与生产效率进行仿真与分析的三维数字工厂环境。通过物理建模和逻辑建模将实际生产线映射到虚拟环境中，可以建立反映实际生产线几何和逻辑属性的虚拟仿真模型[1,2]。

1 生产线工艺流程及设备平面布局

以某型号变速器的内输入轴加工工艺为例，毛坯从仓库进入机加工车间后加工流程如图1所示。

图1 内输入轴的加工工艺图

精车内输入轴外圆表面，之后进行滚齿&去毛刺&挤棱（数控机床的功能集成）、滚轧花键和钻孔的工艺处理，至此工件热处理前工艺加工完成，之后进行热处理以改变工件内部金相组织增加轴表面硬度；热后工序喷丸（清理和强化轴表面的过程）、校直、磨齿、为进一步增加内输入轴齿轮的精度采用强力珩加工工件，最后超精加工和清洗。内输入轴所有工艺完成，之后轴将进入待装配区。

根据工艺路线在CAD中建立设备布局图是元素建模的基础。 由于 Quest 不支持 CAD 下常见的DWG格式，所以我们需要将DWG格式的生产线布局图转化为Quest可以识别的DXF格式，导入即可。图2中可以看到整个内输入轴的工艺路线以及物料由毛坯到成品的整个物流路线，整个工厂的布局采用单元式布局，提取其中的内输入轴生产线的布局进行生产能力的讨论[3]。

图2 内输入轴平面布局图

2 内输入轴生产线Quest仿真建模

在Quest环境下需要对生产线进行建模，提供以物料的输送、处理和存储为线索的仿真环境，包含机床、缓冲区、处理工艺、故障率、维修、操作者、路径和物料出口等快速建模的素材元素[4]。利用建立好的模型可以直观的发现生产线的运作与物流情况。根据现有的工艺流程，建立内输入轴生产线的仿真模型。

Quest模型可以分为两个部分：物理模型和逻辑模型。CAD模型是用于建立真实的物理模型的，而真正控制仿真运行的是逻辑模型。

可以建立虚拟物理模型的生产资源包括机床、原料站（Source）、缓冲站（Buffer）、卸料 (仓储站（Sink）、自动导向小车（Automated Guided Vehicles,简称AGV）、工人（Labor）及装卸机器等生产资源，物理设备类按其层次结构关系将其派生出加工设备类、物流设备类和检测辅助设备类[5]。

将建立好的几何模型元素—连接(connection)，先后选择零件的流入几何模型和流出几何模型，这样就建立起零件从一个几何模型移动到另一个几何模型的可视化连接线。仿真运行时，quest将显示零件的几何模型沿连接线运动的动画。

Source1_1-＞Buffershort_1-＞Machine1_1-＞BufferLong1_1-＞Machine2_1-＞ BufferShort_2-＞Sink 1_1

同样的连接：

Source2_1-＞Buffershort_3-＞Machine3_1-＞BufferLong_2-＞Machine4_1-＞ BufferShort_4-＞Sink 2_1

逻辑控制类的属性有控制器标识、控制对象数量、逻辑运行优先级来控制生产线的工序能力[6]。通过逻辑控制完成内输入轴的生产资源的选择和调度等功能，同样通过控制精车、滚齿机、钻孔机、清洗机和珩齿机等加工机械在特定时间下与资源对象进行交互活动的决策行为。通过以上的逻辑控制可以对已经建立的几何模型加载逻辑关系从而控制仿真的准确运行。

表1为内输入轴节拍时间、检测时间、机器台数、平均零件时间的数据；将表1中的数据导入到图2中罗列的工艺，映射到制造概念中的资源中。非增值功能例如：质量检测、物流和搬运等也在此阶段规划进来，但在这里的仿真中我们将不予以考虑；最后，将每台设备在每道工序中分派，能精确地确定其工作与利用率。

受产量和加工工艺的影响，在加工过程中清洗、热处理、清理喷丸和校直，属于几种轴类零件共用工序，即变速器的四根轴均需在这几台设备上进行工艺处理。在Quest仿真模型建立的时候，可以将这几台机床的工序能力控制模块设置为无限能力，即可在仿真结果对比中将这几个模块的数据忽略。

表1 各个机床的节拍时间表

3 生产线模型的运行与分析

通过建立虚拟生产线模型，对生产车间的布局和车间物流进行仿真，将需要的工艺、资源和工时状况等导入到Quest中。运用物流系统的知识，合理安排各项零件在装配线中的运行路线，然后在Quest中进行仿真运行。图3为建好的变速器生产线模型，通过Quest的仿真可以发现装配线布局规划是否合理，是否有阻滞现象或机床闲置现象发生，寻找出瓶颈点，评估生产中关键设备能力、缓冲站数量或运输速度等对产能造成的影响。

图3 改进前运行3000S的整体情况

工件在机器之间运转是以托盘为单位流入到下一道工序，仿真同样也以托盘为单位流入下一道工序，模型运行3000S之后得到的库存现状图及机器的空闲状态。

图4 改进后运行3000S的整体情况

通过对现有的瓶颈 “钻深孔、油孔”工序增加一台设备之后，工序5 的零件加工时间变为22.3S，对比改变前后改变之后可以发现在图4中的库存量有明显的减少。

结合对内输入轴仿真，我们可以发现调整之后的设备整体利用时间都有所增加，同时也可在计算机数字环境中随意调整生产工艺，相关设备配置，资源规划，得到运行结果。以提高企业生产计划的准确度，减少了技术决策风险，降低了技术协调成本，提高了产品质量，缩短了产品交付周期，产生可观的经济效益。

表2 各个设备相对于瓶颈工序的利用率的对比表

从表2中可以发现通过增加一台钻深孔、油孔设备之后，设备的工作时间都有所增加。同样可以从虚拟生产线仿真模型中找出生产线不平衡的原因。通过生产线机床设备的闲置（Idle）状态、繁忙状态、阻塞状态、利用率、添加工件数、制成产品数和产品生产率等参数，可对生产线进行优化调整，达到较理想的生产线运行状态。

4 结论

运用Delmia/Quest工具，对变速器内输入轴生产线进行资源动态评估与优化，找出了生产线瓶颈点、关键能力、缓冲站不足和运输速度不够等环节，并以此作为后序分析基础，可减少实际生产线调整中资源的浪费，为生产线的改造扩建和调整提供了参考。从而提高企业快速应变能力，满足不同用户需求，产生可观的经济效益，使企业数字化迈上一个新台阶。

[1] 张丽, 郭佳, 刘春, 马玉鹏.基于Delmia/Quest的钣金零件生产线的仿真与分析[J].机械工程师, 2011, 1: 48-50.

[2] 陈宁, 解彦琦, 吕庆伦.基于DELMIA的发动机装配过程可视化仿真[J].计算机辅助工程, 2010, 19(14): 66-69.

[3] 李晓峰, 王晓枫.基于Quest的车间物流建模和仿真[J].物流科技2011, 11: 85-89.

[4] 崔东.DELMIA在机械加工领域中的应用[J].航空制造技术, 2007, 12: 100-102.

[5] 底振华.基于分形理论的车间布局研究[D].合肥工业大学, 2008.

[6] 何治斌.船舶空调系统的建模与仿真[D].大连海事大学,2011.

[7] 吴重光.仿真技术[M].北京: 化学工业出版社, 2000.

[8] Tahar R B M, Adham A A J.Design and Analysis of Automobiles Manufacturing System Based on Simulation Model[J].Modern Applied Science, 2010, 4(7): 130-134.

[9] James Tannock, Bing Cao, Richard Farr, Mike Byrne.Data-driven simulation of the supply -chain -Insights from the aerospace sector[J]International Journal of Production Economics, 2007, 110(1～2): 70～84

[10] B.K.Choi and B.C.Park, DEVS-based simulator for virtual prototyping of AMS,Technical Report (VMS-2003-01),VMS Lab., Department of Industrial Engineering, KAIST,Republic of Korea, 2003.