基于Flexsim仿真技术AGV调度系统的物流方案可行性分析

张 迪/文

基于Flexsim仿真技术AGV调度系统的物流方案可行性分析

张 迪/文

为了解决企业在确定AGV设备投入数量时面临的难题，本文运用Flexsim仿真技术对实际情况进行建模仿真，并使用编程语言准确模拟AGV调度系统，从而协助企业选择最佳的AGV数量配置，避免企业在投入AGV设备时因盲目决策而导致资金浪费或系统能力不足。

AGV、物流方案、Flexsim、建模仿真、可行性分析

AGV（Automatic Guided Vehicle，自动导引小车）具有灵巧、方便、智能、节省人力等优点，已被广泛应用于各大工厂车间的物流搬运系统中。大多数企业或供应商往往凭借经验来确定最终的AGV投入数量，很容易导致在实际生产过程中，不是AGV系统能力不足，就是设备投入过多。

本文运用系统模拟仿真技术，试图通过建模、仿真、数据输出的方法，通过定量分析协助企业解决这一难题。

一、模型简介

本文选取大型企业物流系统为研究对象，例如某企业拟投入一套大型的AGV系统，用来连接其B2、B1、C2三栋厂房，实现AGV的自动对接、自动运输、自动卸货等过程。则此系统的简要流程为：AGV自动行进到B2厂房的立体库（原材料库），与传送带进行自动接驳，物料到达AGV上之后，AGV将物料运送到人工上料点、热处理区、B1厂房、C2厂房。其中B2厂房与B1、C2厂房之间通过空中连廊相连接，因此AGV在运输至B1厂房、C2厂房的过程中要完成自动上提升机、自动上连廊等过程，物料运输到指定的需求点之后，如果需求点刚好有空托盘产生，则AGV将自动对接接受空托盘并运送返回立体库。模型平面布局图和物流流程图，分别如图1和图2。

此模型的物流系统属于大型物流系统，整体流程相对复杂，根据具体方案可将模型的AGV路线进行分段，即从立体库运送至人工上料点和热处理区并返回的循环路线为路线1，从立体库上提升机并通过连廊卸载至B1厂房衔接传送带的循环路线为路线2，从立体库上提升机并通过连廊卸载至C2厂房衔接传送带的循环路线为路线3，C2厂房内从衔接传送带接受物流并运送至对应的九条流水线的循环路线为路线4，B1厂房内从衔接传送带接受物流并运送至对应的四条流水线的循环路线为路线5。为更清晰展示路线划分图，此处直接放上建模完成后的路线图，具体如图3。

AGV具有灵巧、方便、智能、节省人力等优点，已被广泛应用于各大工厂车间的物流搬运系统中

图1 ：模型平面布局图

图2 ：物流流程图

图3 ：建模完成后的路线图

二、模型建模及控制逻辑

模型根据实际CAD布局按1:1进行建模，根据方案要求，实现B1、B2、C2三座厂房之间定转子的AGV运输过程。如仿真布局图3所示，将方案中的AGV路线共分为五个部分：分别为环线1、环线2、环线3、环线4、环线5。模型运行过程假设生产无异常及设备无异常，具体逻辑为：

环线1：AGV从RGV下料点接受实筐，将实筐运输入库，再从库中接收空筐送到RGV空筐上料点，同时当上端定转子存储区存在定转子时，AGV接到命令接收暂存区的定转子并运输入库；

环线2：AGV从立体库中接收物料通过环线2上提升机，并通过连廊将实筐送至B1厂房，同时接收空筐返库；

环线3：AGV从立体库中接收物料通过环线3上提升机，并通过连廊将实筐送至C2厂房，同时接收空筐返库；

环线4：AGV接到立体库中转运的实筐送至各生产线物料接驳位，并运送空筐返回；

环线5：AGV接到立体库中转运的实筐送至各生产线物料接驳位，并运送空筐返回。

模型对应的五条路线上分别投入一定数量的AGV小车，路线2和路线3的小车运行轨迹与路线1存在交叉，路线4和路线5的小车仅在对应路线完成循环运动，所有的AGV小车由一套中央调度系统控制。因部分区域小车运动轨迹存在交叉，且AGV小车要完成自动对接提升机、连廊及衔接传送带等动作，此模型整体控制逻辑较为复杂。根据模型的逻辑要求，每台AGV小车中均需要使用脚本语言设置相应的代码来控制小车的运行，每个衔接传送带中也均需使用脚本语言写入相应的任务控制序列。

AGV中控制代码如下：

图4 ：AGV设备利用率（数量为6台）

图5 ：AGV设备利用率（数量为8台）

图6 ： AGV设备利用率（数量为9台）

三、模型数据输入

在模型中输入表1、表2、表3、表4等数据。

四、模型仿真

方案采用AGV类型为移载式AGV，AGV路线既有单向路线也有双向路线。在给定物流量的前提下，向五条AGV路线各投放一台AGV设备，多次运行仿真模型，如发现在这种情况下，路线1出现严重阻塞，那是因路线1与其它路线存在交叉关系导致其它路线也无法正常运转，说明此种情况下路线1中AGV数量不足，需增加路线1中AGV数量。

方案评价采取AGV设备的利用率为指标，根据企业的产能扩张策略，即后续每年的产能都会在此模型数据的基础上有所增加，按照企业的要求，设定80%的AGV设备利用率为理想状态，此状态下也更加有利于工厂应对突发状况的能力（突发状况包括生产异常和设备异常等，此模型未考虑这些因素，因此AGV设备的利用率应得到严格控制，极端情况下也需保证不能超过90%）。

1.路线1至路线5分别投放AGV数量为2台、1台、1台、1台、1台，即总数量为6台时，假定工厂每天工作20小时，模型设定运转时间为20小时，多次运行该模型，根据模型输出数据得出所有AGV设备的利用率，如图4所示。

如图4所示，当AGV设备数量为6台时，即路线1至路线5的数量分别为2台、1台、1台、1台、1台时，除路线5和路线3外，其它路线的AGV小车利用率都在94%以上，处于满负载运转。此种情况非常不利于企业后续产能提升，同时说明生产现场应对生产异常和设备异常的能力也不足，非常容易导致产线停线停产，影响正常生产；而且AGV利用率过高对AGV设备的磨损也较为严重，极容易导致AGV设备寿命缩短。因此，6台AGV设备无法满足实际的生产需求，路线1、路线2、路线4均需增加设备数量（为使模型更加严谨，采取控制变量法的试验方法，即路线1的AGV数量暂不增加，增加路线2和路线4的数量考察对整个模型的影响）。

2.路线1至路线5分别投放AGV数量为2台、2台、1台、2台、1台，即总数量为8台时，假定工厂每天工作20小时，模型设定运转时间为20小时，多次运行该模型，根据模型输出数据得出所有AGV设备的利用率，如图5。

图7 ：模型仿真运行过程图

表1 ：路线1物流量参数

表2 ：路线4物流量参数

表3 ：路线5物流量参数

表4 ：AGV设备参数

如图5所示，当AGV数量为8台时，即路线1至路线5的数量分别为2台、2台、1台、2台、1台时，路线2至路线5的AGV设备利用率均有了较大改善，不至于达到满负载运转影响设备寿命，导致停线停产等，但是路线1的设备利用率仍然偏高，需再次增加路线1的AGV设备数量，其它路线设备数量保持不变。

3.路线1至路线5分别投放AGV数量为3台、2台、1台、2台、1台，即总数量为9台时，假定工厂每天生产20小时，模型设定运转时间为20小时，多次运行该模型，根据模型输出数据得出所有AGV设备的利用率，如图6。

如图6所示，当AGV设备数量为9台时，即路线1至路线5的数量分别为3台、2台、1台、2台、1台时，路线1的AGV设备利用率也得到了明显降低，说明整体AGV设备的利用率都在可接受范围内，大大缓解了AGV设备过度利用及能力不足等问题，也有利于工厂后续的产能提升。此设备数量组合可作为设备投入的最优解。

五、仿真结果

通过以上分析，最佳的AGV设备数量为9台，即路线1、路线2、路线3、路线4、路线5的AGV设备数量分别为3台、2台、1台、2台、1台，此方案可保证满足实际的生产需求，解决设备过度利用的问题，同时也为企业后续产能提升预留了一定的空间。

附模型仿真运行过程图，如图7。

六、结束语

本文的创新点在于通过仿真技术手段协助企业找到设备投入数量的最佳组合，解决实际生产过程中的难点，与仅仅通过仿真对一些方案进行改善优化不同，本文对企业在AGV系统投入前的决策过程具有较大的指导意义。

在物流行业，AGV小车的应用已经非常广泛，很多企业在物流规划过程中也越来越倾向于选择AGV小车，但是如何科学、有效、合理地布局小车路线及投入数量仍缺少有效手段。而本文的研究方法建立在仿真技术基础上，准确模拟了实际生产过程中的AGV调度系统。事实证明，即使面对大型复杂系统，亦可使用本文的研究方法给予解决，此方法对企业后续投入设备的决策过程有一定的指导意义。

作者单位为珠海格力电器股份有限公司