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毕业论文-罗丹0520-1

武汉理工大学毕业设计(论文)

装配生产车间仓储配送物流系统分析与优

院(系):物流工程学院

专业班级:物流工程卓越1102班

学生姓名:罗丹

指导教师:张煜教授

摘要

汽车零部件配送物流的优化是当前汽车生产企业降低成本、提高市场竞争力的关键,也是优化汽车物流供应链必不可少的环节。本文以专门服务于某汽车企业零部件配送的第三方物流公司为背景,在充分分析了其仓储配送物流现状的基础上,主要运用基于Simio建模仿真的研究方法进行配送系统的分析与优化。通过构建仿真模型还原配送系统运作模式,进而根据仿真结果分析配送系统存在的问题、确定优化目标,并引入惩罚函数的概念作为评价物流作业均衡性的目标函数。文章针对配送系统问题的优化,提出了应用遗传算法驱动仿真来实现配送时点优化的方法,以及台套配送模式优化的方法,最后通过仿真验证了两种方法相结合能够实现物流作业均衡、降低卸货平台拥堵的优化目标。

关键词:零部件物流;仓储配送;仿真;遗传算法;惩罚函数;

Abstract

Keyword:

目录

1绪论

1.1 研究背景及意义

零部件供应是汽车物流供应链的重要环节,其运营绩效很大程度上决定了供应链系统的整体性能表现,良好的零部件供应水平可以大幅缩短工期、降低成本,提高产品对市场的响应和制造过程的柔性。随着市场竞争的不断深化和加剧,在汽车物流供应链中建立竞争优势的关键,已由过去的节约原料的“第一利润源泉”,提高劳动生产率的“第二利润源泉”,转向建立高效的物流系统的“第三利润源泉”。因此,如何提高物流效率是国内汽车零部件企业必须面临的紧迫问题。欧美国家的发展经验表明,汽车零部件企业要想在竞争中取得胜利,就必须通过第三方物流来提高物流效率,降低运营成本。针对汽车零部件物流配送中心进行研究,可以解决汽车供应链发展中的瓶颈问题,不仅能不断增强企业自身的核心竞争力,同时也能降低物流成本和制造成本,获得更高的市场份额,最终形成良性循环,不断提升汽车工业的效益。

作为为汽车公司提供全面物流服务的第三方物流公司,第三方公司需要在零件采购领域、生产制造领域、商品车及售后备件领域与汽车制造公司进行全面的物流合作。第三方物流公司零部件配送服务的优劣直接影响到整个汽车制造行业的运作。此外,由于单一的汽车物流供应链已明显不能满足飞速发展的市场需要,要满足顾客的要求、提高市场占有率、降低成本以获得良好的经营利润,就必须对原有的供应链进行一体化的优化和管理。而第三方物流公司是供应商与生产商之间连接的纽带,因此能否实现第三方物流运作与其供给对象的产能匹配,提升流程的整体效率及品质,不仅是汽车零部件物流的研究关键,也是汽车物流一体化的关键。有鉴于此,本研究课题以某汽车行业的第三方物流公司为背景,针对其物流作业计划不均衡的问题,使用仿真和局部优化算法,对仓储配送实际情况和装配线生产能力和计划进行分析,通过调整零部件的配送时间和配送模式对原有的配送系统进行优化,最后提出一个较为完整的优化方案,从而改善配送系统的均衡性、优化供应链。

1.2国内外研究现状

针对汽车零部件物流的特点和配送系统的优化目标,本文分析和研究了现阶段国内外汽车零部件物流、配送系统建模仿真优化的研究现状,以及未来发展的方向。

由于汽车零部件物流的特性,它与传统的物流有共性,也存在着区别。传统物流中涉及的问题大多数都已有了较为成熟的研究。但专门致力于汽车零部件物流的研究为数不多。就这个问题Nils Boysen[i]等人以文献综述的形式,详述了汽

车零部件物流中各个工序中存在的重要决策问题,以及相应问题的现有文献和研究成果,并且分析了未来的发展趋势和研究方向。文章重点指出了关于汽车零部件物流现阶段的研究主要集中在订单接收、运输和配送物流的相关问题上,有些工序和决策问题很少或是几乎没有文章就此进行研究,例如,空箱回收、零部件接收以及零部件存储。

汽车行业中,第三方物流的中转仓库常常设置在离生产工厂较近的地方,那么这类配送问题的解决方式就可以借鉴传统配送物流的优化方法。Tauseef Aized,Jagjit Singh Srai[ii]使用Petri 网通过分层建模的方法研究分析了最后一公里物流配送系统。文章中所提出的方案适用于在确定的地理位置交货的路径和拥塞规划。研究虽然是针对最后一公里物流配送的,但它的方案对于路径规划和解决车辆堵塞问题有着一定的借鉴作用,可以扩展到汽车零部件的物流配送系统中去。使用这种方式解决汽车零部件物流问题的研究也是有的,例如Sadjadi[iii]等人提出的优化模型就将汽车行业的JIT循环取货处理为常见的带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的延伸。一般情况下,由于汽车行业中零部件物流的特殊性,运输物流的标准问题还不能适用于零部件物流,但作者通过对一般车辆路径问题进行延展,将特殊问题一般化,从而实现了使用常规的方法解决这一新兴领域的问题。

对于汽车的装配生产来说,混流装配线的研究和应用日益普及。相应的混流装配线的配送车辆调度越来越收到重视,例如Chuangjian Wang等人[iv]使用仿真软件结合遗传算法,对混装模型装配线进行了路径约束优化,同时提出了一种车辆运动的动态调度方法,这种方法可以在仿真过程中动态地调整控制策略和决策参数,有助于形成更加丰富的设计方案。王旭等人[v]为解决汽车混流装配线物料准确地动态配送问题,设计了基于RFID技术的汽车混流装配的零部件动态配送方案。周金波[vi]利用eM-Plant仿真平台建立了装配线物料配送仿真系统。仿真分析后发现原方案存在不合理之处。采用试验设计方法,研究了生产计划的完成时间与装配线物料缓冲区的大小和配送小车的数量、速度以及装载量之间相互关系。沈维蕾等人[vii]为了实现混流装配线高效率低成本的物料配送,结合制造执行系统特点,设计了一种动态的物料配送方案。

在汽车行业中,同种零件常常会存在着多种型号,因此台套配送成为零部件物流中常用的一种配送方式。台套配送是为了装配操作的方便,以一辆车或一个工段为单位划分的物料集中存放在一个或多个容器中成批配送的配送方式,它能够有效地充分利用容器的空间,提高运输车辆的积载率。Xiangguo Ma[viii]通过一个配送中心分拣系统的仿真和优化,对比了在相同条件下单一拣货和批量拣货这两种拣货策略的优劣,最后得出了批量拣货更优的结论。Limère[ix]论述了在汽车装

配行业中台套配送的优缺点,针对于汽车零部件物流的特殊性,台套配送具有其独特的优势,但是在实际中增加了人工劳动,同时该方法也受到零件尺寸和组装线空间的限制,应用时还需结合实际的情况进行决策。Limère等人[x]的论文,是基于Limère ix的论文提出的更详细的决策模型,这个模型主要用于台套采购和线边存储之间的决策问题。

Glock和Gross[xi]的论文是专门是致力于汽车行业零部件调度的。在汽车行业中,由于同一种零件的不同型号可能同时需要,因此拣货列表是有特殊结构的。关于这类问题,作者考虑了一些布局问题,例如,移动仓库的布局,在U形货架中合适的产品位置的问题,以及短期的配料和路径问题。对于后两个问题,他们提供了一种简单的启发式算法,并通过综合计算研究测试了该算法。未来的研究可以建立在这次汽车行业模拟零部件调度的基础上进行。例如,可以开发更精确的程序,而关于(长期)布局规划和(短期)配料、路径之间的相互依赖关系的进一步的研究将会有重大的意义。

在汽车零部件物流问题解决方法中,仿真方法得到广泛的应用,一般仿真软件有Flexsim,例如施文[xii],eM-Plant,例如周金波vi,Petri 网,例如Tauseef Aized 等人ii,AnyLogic,例如万力之[xiii]等。张凯等人[xiv]针对传统数值方法难以求解复杂排队系统模型的问题,采用了新一代面向对象的Simio仿真软件进行建模和仿真分析。作为比较新兴的一种仿真软件,Simio在汽车零部件物流中得到了应用,例如岳磊[xv],Chuangjian Wang等人iv。为了提高仿真优化方法解决问题的效率,常常将仿真优化过程与优化算法相结合,常用到的算法是启发式算法,例如Glock和Gross xi为解决短期的配料和路径问题,他们提供了一种简单的启发式算法;岳磊xv,Chuangjian Wang等人iv使用遗传算法驱动仿真软件。应用于汽车零部件物流比较新兴的一种算法是响应面法,例如施文xii,Wen Shi等人[xvi]多次使用响应面法来研究越库系统。

另外值得一提的是随着信息技术的发展,有越来越多对于汽车零部件物流的研究将信息技术考虑在研究之中。例如,王旭等人v通过RFID识别跟踪实际生产进度,将配送单动态地发给配送人员,采用惩罚函数对人员配送效率进行考核,并计算配送开始的最佳时间。最后结合算例验证了方案的可行性和实用性。沈维蕾等人[vii]通过引入工位信息元概念,通过构建产品装配过程实时状态监控模型,实时跟踪在制品信息,进而实现了装配车间实时生产进程信息和物料信息的集成,此外文章采用时间惩罚函数最小化的算法确定配送人员最佳出发时间,以达到装配线在不缺料停工的情况下单次配送数量、配送种类的最大化。

综上所述,物流配送系统的规划与优化的研究无论是数学建模还是仿真优化都有了较为成熟的决策模式和规划方法,但是对汽车物流零部件的配送领域专门

进行研究的还只是少数,在国外,汽车零部件物流中,订单接收、运输和配送物流的相关问题已经得到重视有了一定的研究,但空箱回收、零部件接收以及零部件存储这些领域却一直被忽视。国内汽车零部件物流的研究起步相对较晚,在实际应用中也还未得到有效的实施,汽车零部件物流所花费的成本仍然占较大的比重。因此在国内,汽车零部件物流的研究可以探讨以下几个方面问题:

a.随着自营物流逐渐转化为第三方物流,需要结合实际情况深入研究

第三方物流的经营模式的优化和实施。

b.国内汽车零部件混流配送领域,很多公司的运营还是主要依照过往

的经验在运作,研究可以结合公司案例使用建模仿真的方法对整个配送系统进行优化。

c.汽车物流中信息技术应用尚不成熟,信息系统不够完善,未来的研

究可以从优化汽车零部件物流的信息技术着手。

d.单一的汽车物流供应链已明显不能满足飞速发展的市场需要。要满

足顾客的要求、提高市场占有率、降低成本以获得良好的经营利润,就必须对原有的供应链进行一体化的优化和管理。因此未来的研究可以从汽车零部件物流供应链一体化着手。

综上所述,本文提出用仿真分析的方法对汽车物流配送系统进行研究,在课题中应用惩罚函数、遗传算法、台套配送这些技术手段对课题研究的配送系统进行优化,以实现系统物流作业均衡的目标。

1.3 研究方法与仿真工具

1.3.1研究方法

本课题所研究的物流配送系统由于其复杂的运作过程,具有诸多影响工作效率和产生约束的因素,所以如何规划配送系统、如何评价规划方案是否可以达到预期的要求是客户和工程师最关心的问题。配送系统大多是离散的、复杂的系统,最初,人们都是通过建立数学模型来对物流系统进行分析和求解的,但是人们对复杂事物和复杂系统建立数学模型并进行求解的能力是有限的,目标函数和约束条件往往不能以明确的函数关系表达,或由于系统在实际设计中有着诸多的不确定性,从而导致函数带有随机参、变量,使得基于数学模型的优化分析方法在应用于实际生产时,有其局限性甚至不适用。因此建模仿真的方法被提出,并在配送系统的规划中成为越来越重要的分析和决策方法。

此外,相较于建立数学模型来说,建模仿真的研究方法在体现人性化方面也有着一定的优势。对规划人员来说,他可以利用系统的建模与仿真对规划设计中的系统进行研究,通过仿真模拟来选定各有关要素的值。对决策者来说,通过规划人员提供的要素值即可获得系统运行后关于系统服务水平和可能产生的现象的有关信息,以便修订计划或者决策。对运营管理人员来说,系统的建模与仿真的方法可以对他们的管理工作提供帮助,例如对现有系统进行分析、剖析系统的流程、分析系统元素分配的合理性,为优化系统的各个环节提供依据。

总的来说,选用建模仿真的研究方法是因为通过这种方法对配送系统进行研究可以把配送系统中各成分有机地联系起来,从系统化、集成化的角度出发去分析、研究和改进系统,进而对现有系统进行更合理有效的规划,最终实现资源优化配置,有效并高效地降低配送中心的运作成本,节省优化过程的费用和时间,保证规划和决策的科学性。

离散事件进行建模仿真的一般步骤如图1.3所示,主要有系统建模、确定仿真算法、建立仿真模型、设计仿真程序、运行仿真模型以及分析仿真结果。本课题进行建模仿真分析也是基于这个基本步骤进行的。

图1.3 仿真方法解决问题的基本步骤

1.3.2 仿真工具

常用的一些仿真软件的功能与特点对比情况如下表1.1所示。

表1.1 常用仿真软件对比

软件建模

方法

编程语言

动画

支持

优化模块输入输出

Em-plant 面向

对象

C++ 2D GA算法

通过ODBC与Excel和Access通

Witness 面向

对象

无2D

Witness Opt优化模

块,核心:OptQuest

可直接读写Excel表,与ODBC

数据库驱动相连接,输入描述建

模元素外观特征的多种CAD图

形格式文件。

Flexsim 面向

对象

C++ 3D

OptQuest

优化器

通过ODBC 与外部数据库相

连,通过Socket接口与外部硬件

设备相连

Arena 面向

流程

SIMAN

仿真

语言

优化器OptQuest

for Arena采用Tabu

搜索算法和遗传算

支持与Excel、Access数据交换。

可将Visio 建立的流程图转化成

Arena 模型

AutoMod 面向

过程

操作

语句

(自带)

3D 最优化算法产生高质量的A VI格式的动画

Anylogic 面向

对象、

Agent、

系统动

力学

Java 3D

内置的OptQuest

优化器

与Excel、SQL进行数据读取。可

导出为Java小应用程序,以网页

形式运行。

Simio 面向

对象

VC

编程

2D/3

D

OptQuest优化器,

最新的KN(KIM

和NELSON博士)

算法

与Excel、SQL进行数据读取。开

发了API接口,使用.NET支持

50种语言进行深度开发,创建定

制化的步骤,元素和选择规则。

结合上述分析以及所研究的配送系统的特征,最终选用了Simio仿真软件。Simio是美国LLC Simio公司开发的通用仿真平台,既可用于离散事件仿真,也可用于连续事件仿真。其基于过程(而非基于代码)的对象允许用户通过完全图形化的附加过程对模型进行个性化定制,同时,软件也为希望使用编程来扩充系统功能的高级用户提供了一个开放的基于.NET的开发框架,这使Simio具有强大的扩展功能。Simio的2D模型与3D模型也是一体的,用户在建立2D模型的同时也建立了3D模型。另外,Simio对象本身也是智能实体,可以与其他对象交互,进行自主决策[xvii]。

Simio对象独特的三个层次结构,内部设计使用了三层的对象结构(即:定义-实例化-实现),把“对象定义”,“对象实例”和“对象实现”分成三部分。“对象定义”确定对象的行为,被对象所有实例所共享。“对象实例”就是父对象定义下的一个对象实例。“对象实例”定义每个单独的对象属性值,并被所有“对象实现”过程所共享。这个极为高效的结构对于大规模的应用,比如具有数以千计的“对象实现”的智能主体模型是非常关键的。这个结构使得对象规模非常小,执行速度更快。它使用先进的OPTQUEST优化器,和最新的KN算法,对多方案进行比较和筛选,效率非常高,Simio的分析功能还采用了Nelson博士的学术成果Measure of Risk & Error(SMORE),非常直观的比较方案的优劣。

因此Simio能够较好地针对复杂的物流配送问题,通过科学的方法快速地实现多个优化方案的比选,帮助研究者分析方案优劣并做出正确的决策。这也是本课题选择Simio软件进行研究的主要原因。

1.4研究内容及论文结构

本文是基于某汽车公司的装配生产车间仓储配送系统的背景进行研究的。在对装配生产车间仓储配送系统的研究中,首先进行了流程调研与数据调研,对收集到的信息与数据进行了分析。然后采用建模仿真的方法针对该配送系统物流作业不均衡的问题对配送系统的备货计划、配送方式进行了分析与优化。本文的主要研究目的是在物流仿真分析的基础上,为决策者提供合理的解决作业不均衡问题的方案,在合理的成本下实现物流作业的均衡性,对决策者及相关研究人员有着重要的参考价值和指导意义。本文总共分为五个章节:

第一章:绪论,主要介绍本课题的研究背景及意义、国内外现状以及本论文的主要研究内容,并且介绍了本课题的研究方法及软件的选择。

第二章:物流现状分析,主要是通过调研收集的信息与数据对该配送系统的现状进行定性和定量的分析。

第三章:基于Simio的装配生产车间仓储配送系统的仿真,主要介绍了针对装配生产车间仓储配送系统建立的Simio仿真模型,包括了模型的静态结构、逻辑结构以及仿真结果分析,验证了仿真模型的有效性。

第四章:配送系统的优化方案,介绍了针对配送系统中备货计划、配送方式的优化方案,包括了方案的思路及仿真分析的结果。

第五章:对几个优化方案进行了比较与分析,并进行了经济效益分析,总结了本文的主要工作及成果,对本文中尚待解决的问题进行了阐述,并对本课题未来的研究方向进行了展望。

2 装配生产车间仓储配送物流现状分析

2.1配送系统流程分析

由于该系统的流程中细节较多,因此文章将从整体与局部两个不同的视角分析该配送系统的作业流程。

2.1.1整体流程

本课题研究的配送系统包含了如图2.1所示的装配生产车间和中转配送中心两部分,系统作业的目的是从中转配送中心向装配生产车间的生产线配送所需零部件以保证生产线按照生产计划作业。中转配送中心有67个存储区域、7个出货平台,装配生产车间有与7个出货平台相对应的7个入货平台以及5条生产线。该配送系统主要的作业流程有备货作业、牵引作业、出货作业、运输作业、入库作业以及牵引作业。

图2.1 配送系统布局图

在一个配送系统中,资源的占用情况决定了系统的合理性,因此分析配送系统流程时有必要同时分析系统的资源。图2.2所示的是该配送系统的流程中资源的基本分布情况,其中资源分为固定资源和流动资源两个大类。固定资源指的是在配送过程会占用的不可流动的资源,主要包含了中转配送中心的存储区域、出货平台和装配生产车间的线边暂存区域、出货平台。流动资源指的是配送系统中用到的运输工具和容器,主要包含了笼车、平板车、叉车、中转车以及中转箱。

备货清单到达各区域

备货作业

牵引清单到达各出货平台

牵引作业

装车出货作业

到达装配生产车

间卸货作业

牵引入库清单到达各收货平台牵引入库作业牵引上线清单到达

存储区域牵引上线作业

中转配送中心作业流程

装配生产车间作业流程

固定资源流动资源

中转配送中心存储区域

中转配送中心出货平台

装配生产车间收货平台

装配生产车间线边暂存区

笼车、中转箱、

平板车

叉车、牵引车

中转车

叉车、牵引车

叉车、牵引车

图2.2 配送系统资源分布图

2.1.2局部流程

备货作业:首先,备货清单按照存储的区域的划分分别到达备货人员手中,备货人员按照备货清单上的时间、零部件种类及数量进行备货。备货人员在进行备货时需要考虑备货方式。如果零部件装在中转箱中,就用平板车进行备货,如果零部件装在笼车中,就要考虑是否需要堆垛,若需要堆垛就需要用到叉车进行堆垛。将零部件装载到平板车或完成堆垛后,就将货物放置在备货暂存区内等待牵引。备货的路径是无规划的、随机的。在实际情况中,备货人员会人为地合并备货单,将时点相邻且同一线边区域的备货单进行合并来提高平板车的积载率,备货过程的整体流程如图2.3所示。

备货单分

区域到达开始备货作业备货人员到各个落点进行备货

完成备货等待牵引

货物装在笼车中?选择平板车

是否

是否需要堆垛?

用叉车堆垛为两层是

将货物放置到备货区域

将货物放置到平板车上将货物放置到备货区域

图2.3 备货作业流程图

牵引作业:备货人员完成备货作业后,通过PDA向系统输入完成备货的时间以及该平板车(笼车)所在的位置,然后牵引人员同样按照牵引清单上的时间、数量对已备的货进行牵引。牵引流程为牵引人员拿到牵引单后扫描得到需牵引货物信息,找到相应货物后持PDA对目标产品扫描,核对产品类型及数量,录入实际牵引时间,然后装载后将物品牵引至指定出货平台,录入牵引完成时间,将物品交付给出货人员,牵引作业的整体流程如图2.4所示。

图2.4 牵引作业流程图

出货作业:牵引人员将货物牵引到出货平台后,验货人员开始进行验货作业,验货人员用PDA核对出货部品的种类,数量。若核对无误且有空闲的中转车到达平台,则出货人员将对应时点的货物装车,并PDA录入实际装车时间,表示该部品已经装车出库。若验货时发现错误,就重新进行备货。装车完成后,车辆离开出货平台发往装配生产车间,出货作业的整体流程如图2.5所示。

图2.5 出货作业流程图

卸货作业:零部件通过中转车从中转配送中心运到装配生产车间,中转车到达装配生产车间后,选择与出货平台相对应的入货平台进行卸货作业。如果卸货平台忙就进入等待,等待遵循先进先出规则。如果卸货平台状态为闲就开始进入到卸货作业,相应的卸货人员将中转车中的货物卸下等待入库作业,卸货作业的流程如图2.6所示。

图2.6 卸货作业流程图

入库作业:卸货完成后等待牵引入库,变速箱使用叉车牵引入库,笼车以及平板车使用牵引车牵引入库,这时需要先判断是否有闲置的车辆,如果存在着闲置的车辆就开始牵引入库作业,牵引人员根据牵引任务清单将货物投入相应库区,完成入库后就等待上线作业,入库作业的流程如图2.7所示。

图2.7 入库作业流程图

牵引上线作业:与入库作业相似,首先需要判断是否有闲置车辆,如果存在着闲置的车辆就开始牵引入库作业。牵引人员根据牵引任务清单将货物牵引到相应线边区域的暂存区,牵引上线作业的流程如图2.8所示。

图2.8 牵引上线作业流程

2.2配送现状数据及问题分析

2.2.1两种计划规则

通过调研总结出本课题研究的配送系统中有两个核心的规则,分别是零部件上线计划生成规则和备货清单生成规则。这两个规则是整个配送系统的驱动因素,决定了整个配送系统的作业流程和作业方式,因此这也是本课题研究的重点。

基于汽车的生产计划,配送系统物流作业必须保证将零件在指定的时间(定时)、按指定的数量(定量) 、送到指定的场所(定点)。零部件上线计划即在满足上述原则的基础上,按照每天的生产计划,计算每个时间节点的生产台数和所需的零件数量,再结合生产顺位表、生产节拍和先行度三个因素按照时间点逆推出

零件在各个环节供给的时间和数量,上线计划的生成规则如图2.9所示。

图2.9 上线计划生成规则

根据零部件的上线计划,即可进一步生成具有操作性的备货清单。备货清单的生成需要遵循备货规则,备货规则如图2.10所示,主要考虑以下几个因素:第一是时间,根据线上需求时间逆推得到;第二是班组,班组分为了三组,分别是笼车组、中转箱组和换装组;第三是平台,共有七个平台;第四是生产线,共五条;第五是部品类型,共有七种分别由三个班组进行管理,笼车班组管理笼车、贵重,中转箱班组管理容器、大物,换装班组管理换装后笼车、换装后中转箱;第六是线边区域,共73个,是对生产线进行细分后得来的。原则上同一时间节点、同一线边区域、相同出货类型(包括相同出货班组、相同出货平台、相同生产线、相同部品类型)的货物会被放到同一张备货清单上,同一张备货清单

的货物数量是没有限定的。

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