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    生產系統在進行建模仿真分析之前應該做什么
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    生產系統在進行建模仿真分析之前應該做什么

    發布時間:2023/4/11 來源:杰索 1298

      在建模和模擬之前,首先要明確模擬的目標,即為什么要進行模擬以及應該分析哪些指標。物理生產系統的存在、實際操作條件、改進需求或愿景等因素都會影響模擬的目的。例如,如果物理車間尚未建成,那么模擬的目的是科學地預測未來車間的性能。如果車間已經存在,但物流性能較差,則模擬的目的是分析物流效率,找出瓶頸的原因,然后提出改進計劃并進行驗證。根據性質的不同可將仿真分析的目的分為4類:

      描述性分析(Descriptive Analysis):通過仿真,模擬物理系統的運行,分析運行數據,計算統計值,繪制圖表,得到各項性能指標的量化值。描述性分析多用于對現有方案的模擬再現和驗證,是最基礎的分析;

      診斷性分析(Diagnostic Analysis):基于描述性分析結果,分析生產系統的性能瓶頸并尋找原因,比如資源不足、生產線不平衡等等,嘗試改變生產布局和結構參數,多次運行仿真,尋找更優方案。通過診斷性分析,給出診斷報告,達到知其然并且知其所以然的目的;

      預測性分析(Predictive Analysis):模擬各種隨機因素,設計大量仿真試驗,結合因果分析、回歸分析、相關分析等方法,對不同參數組合下生產系統性能的變化趨勢進行分析。通過預測性分析,建立響應變量和輸入變量之間的關系,預知輸入變量改變以后的結果;

      指導性分析(Prescriptive Analysis):將仿真與運籌學方法相結合,對生產系統的最優設計方案和最優運作方案給出建議,比如設施布局、物流路徑定義、計劃投產策略等等。通過指導性分析,提出生產系統的改善方案。

      根據業務的不同可將仿真分析的目的分為產能驗證、瓶頸識別、利用率分析、物流效率分析、工人效率分析、質量影響分析、故障影響分析、訂單排序優化、投產策略優化等等。

      基礎數據收集

      在仿真建模過程中,需要一定的基礎數據支持,基礎數據的質量(全面性、真實性)對仿真結果的真實可信性有直接的影響,這些數據通常包括:

      (1)車間布局圖:描述了生產系統中的設施布局和物流路徑,一般為CAD模型,有精確的幾何位置數據;

      (2)工藝數據:車間中生產的每一類零件或部件的工藝路線,包含工序、工時、所需工具、所需設備、工人、毛坯等信息,如果是裝配工序,還需給定物料清單(Bill Of Material, BOM)數據;

      (3)訂單數據:如果是進行產能分析,則根據經驗估計,給出每年(月)預計投入的訂單數量、訂單的工件構成、訂單的投放規律(間隔時間、批量)等,如果是進行生產計劃仿真,則需要給出詳細的生產計劃;

      (4)資源數據:工具類資源、工人(操作工、檢驗工、物流工等)類資源的類型、數量、使用規則等;

      (5)物流類數據:包括物流運輸路徑、物流配送策略、物流設施及工作參數等數據,以及緩沖區和倉庫的位置、容量、出入庫策略等數據;

      (6)故障類數據:設備的故障模式、失效分布、維修特征等數據;

      (7)質量類數據:缺陷類型、缺陷發生的概率分布、缺陷處理策略等數據;

      (8)其他數據:比如工廠日歷、停機計劃、特殊生產規則等等。

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