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user: 4. 仿真模型的应用 根据车载雷达智能车间生产实际，随机生成多份订单待完成；AGVS中央系统获得订单后，将待加工原材料储存于理料区，并开始发布任务。AGV每次可载原材料12套，AGV运行速度为0.5 m/s，原材料取料及上料时间均为50 s，空托盘卸载时间为30 s，半成品托盘取料及上料时间均为60 s，成品托盘装卸时间为60 s。 为简化模型，设该生产车间共有三个加工单元，其中加工单元1与加工单元3生产节拍均为48 s，加工单元2完成老化测试，节拍为30 min。产线上料阈值设置为4套，即当线边暂存区库存低于4套时，发布产线上料任务。老化测试批量为100套，成品入库批量为150套。 4.1. 基于AGV配置数量的仿真 AGV成本昂贵，AGV数量过多，不仅会造成资源浪费，也容易引起AGV之间的干涉和冲突，造成堵塞，增加调度的难度。反之，若AGV数量不足，将无法满足生产需求，造成设备等待和停机，影响车间的经济效益。 为此，本项目首先基于系统仿真模型和上述的参数设置，评估保证生产车间满负荷运行、稳定运行所需要的AGV数量，在此基础上制定AGV调度策略。仿真时，将系统中所需AGV数量作为可变参数，逐渐增加模型中的AGV数量。在每一种AGV数量下，运行仿真模型48 h，记录AGV执行运输任务的时间和各工位利用率等性能指标。 方案1：一辆AGV，先将全部物料配送至物料柜后再进行产线上料。 方案2：两辆AGV，先将全部物料配送至物料柜后再进行产线上料。 方案3：三辆AGV，先将全部物料配送至物料柜后再进行产线上料。 方案4：一辆AGV，同时进行物料柜上料与产线上料。 方案5：两辆AGV，同时进行物料柜上料与产线上料。 方案6：三辆AGV，同时进行物料柜上料与产线上料。 方案7：两辆AGV，交替运行，同时进行物料柜上料与产线上料。 Table 1 Data of simulatio 方案 各任务耗时/% 各工位利用率/% 产量/套 物料柜送料 产线送料 检测下料 老化上料 成品入库 充电 空闲 加工单元1 加工单元2 加工单元3 1 21.78 28.86 2.68 2.35 1.17 18.88 24.28 54.74 19.79 50.42 1691 2 13.89 16.15 1.81 1.43 0.71 18.86 47.15 61.69 23.96 60.94 2194 3 10.27 12.28 1.28 1.08 0.52 18.85 55.72 70.45 27.08 66.50 2244 4 18.63 37.58 3.54 2.82 1.45 18.88 18.63 65.12 25.00 61.26 2194 5 13.04 20.78 2.03 1.67 0.83 18.87 42.73 73.91 28.12 69.60 2494 6 11.60 14.25 1.42 1.18 0.60 18.87 52.07 74.27 30.20 72.38 2544 7 14.13 31.42 3.59 2.44 1.22 18.82 28.38 82.93 31.25 78.92 2782 表1. 仿真数据 由表1中的数据，可以得出以下结论： 1) 方案1至方案3区别在于：AGV配置数量不同。均采用将全部物料配送至物料柜后再开始上料规则。当AGV数量为1时，产线内各工位利用率及产出仍可提高，设备的加工能力并未得到充分利用。此时AGV数量不能满足生产任务需求，AGV数量是产能的制约因素。当AGV数量大于1时，AGV空闲率显著上升，且当AGV数量由1辆增加至2辆时，工位利用率及产出并未获得较大提高，说明此时AGV配置数量已能满足当前任务需求。此时，制约系统产能进一步提升可能的原因包括：生产前需将全部物料配送至物料柜，准备时间过长；AGV充电时无法完成上料任务。为此提出方案4至方案6。 2) 方案2与方案5区别在于：方案5采用同时进行物料柜上料与产线上料，即当物料柜有库存物料时开始向产线上料，产线上料任务优先级高于物料柜上料任务。从仿真结果可知：方案5与方案2相比，加工单元1利用率提升12.22%，加工单元2利用率提升4.16%，加工单元3利用率提升8.66%，产能提高300套。此方案改善了方案1至方案3生产前准备时间过长导致产出无法提升的制约。然而，方案5中AGV平均空闲率为42.73%，且AGV同时充电时无法完成任务产线停滞问题仍未解决，为此提出方案7。 3) 方案7与方案5区别在于：方案7配置2辆AGV，当任务数量过多时2辆AGV同时运行；当1辆AGV足以满足任务需求时，2辆AGV交替运行避免出现同时充电现象发生。 与方案5相比，方案7中加工单元1利用率提升了9.02%，加工单元2利用率提升3.13%，加工单元3利用率提升9.32%，产能提高288套。但是，AGV空闲率达28.38%，AGV运力没有充分利用。 基于上述研究，可以得出以下结论：在现有参数下，两辆AGV可以为车间提供有效服务，加工单元有较高的利用率，但AGV的空闲率比较高、仍有待进一步改善。 为此，在上述仿真方案的基础上，进一步开展AGV参数优化仿真。 4.2. 基于AGV参数的仿真 本仿真实验通过改变AGVS中AGV的参数以及调度规则，以评估AGVS的最大服务能力。仿真模型的加工任务、加工单元性能和其它参数均与上节相同，AGV配置数量和运行策略与上节中方案7相同。 为评估AGV最大服务能力，改变以下模型参数：1) AGV运行速度；2) 产线上料阈值。在此基础上，评估AGVS的最大服务能力。 AGV运行速度与车间主要性能指标之间关系如表2所示。 Table 2 The relationship between AGV running speed and workshop KP AGV速度(m/s) 各任务耗时/% 各工位利用率/% 产量/套 物料柜送料 产线送料 检测下料 老化上料 成品入库 充电 空闲 加工单元1 加工单元2 加工单元3 0.5 14.13 31.42 3.59 2.44 1.22 18.82 28.38 82.93 31.25 78.92 2782 0.75 15.43 28.27 3.28 2.42 0.98 18.83 30.79 83.43 31.77 79.48 2802 1 15.37 27.63 2.87 2.31 0.70 18.85 32.27 85.04 32.29 81.06 2823 表2. AGV运行速度与车间主要性能指标之间关系 由表2可以看出，提高AGV运行速度可以提高AGVS服务能力。当AGV速度由0.5 m/s提升到1 m/s时，各加工单元利用率分别提高了2.11%、1.04%、2.14%，产出提高了41套，提升并不显著，这是由于该AGVS路径网络较为简单，各节点间距离较短，路径柔性较低，提升AGV运行速度不能发挥应有的作用。 表3为在保持AGV运行速度不变，即AGV运行速度为0.5m/s，各节点装卸时间不变的条件下，通过改变产线上料阈值，车间主要性能指标的变化。 Table 3 The relationship between production Line‘s feeding material threshhold and workshop KP 产线上料阈值/套 各任务耗时/% 各工位利用率/% 产出/套 物料柜送料 产线送料 检测下料 老化上料 成品入库 充电 空闲 加工单元1 加工单元2 加工单元3 2 13.44 27.59 3.12 2.23 1.24 18.85 33.34 77.28 29.79 74.44 2644 3 13.39 31.35 3.36 2.72 1.29 18.87 29.02 80.60 30.56 77.28 2704 4 14.13 31.42 3.59 2.44 1.22 18.82 28.38 82.93 31.25 78.92 2782 5 16.44 30.33 3.12 2.59 1.28 18.91 27.33 84.31 32.29 80.22 2828 6 17.34 29.19 3.21 2.48 1.40 18.88 27.50 84.28 32.29 80.11 2824 7 17.51 29.15 3.36 2.72 1.40 18.90 26.97 84.82 32.29 80.80 2849 8 16.55 30.26 3.35 2.48 1.46 18.91 26.99 85.06 32.29 80.92 2854 表3. 产线上料阈值与车间主要性能指标之间关系 由表3可知：当阈值由2设置为5时，各加工单元利用率可获得较大提升，分别为7.03%，2.50%，5.78%，产出提高了184套；当继续增加阈值时，设备利用率并未获得显著提升，并且更高的阈值将会导致线边暂存区容量增大。 4.3. 仿真结果验证 在某动车车载雷达智能制造车间物流输送系统建设时，充分参考了前述不同仿真参数配置组合下的仿真模型输出分析结论。在当前生产任务负荷水平下，选用了两台AGV进行物料配送的方案，经过3个月的试运行，物料配送准时率满足业务部门要求，达到了系统应用设计目标。