以下文章來源于智造苑 ，作者小智
導讀
通過模組化仿真手段對生産系統進行分析，由于更容易模拟實際生産過程，并且分析手段全面，越來越受到企業的重視。
文章資訊
本文引自：《生産系統模組化與仿真》，該書已出版（作者：華中科技大學朱海平教授），由清華大學出版社「智造苑」原創首發，數字化企業經授權釋出。
系統（system）是由若幹部分互相聯系、互相作用，形成的具有某些功能的整體。根據系統狀态變化的時間連續性與否，可将系統分為連續系統（continuous system）和離散系統（discrete system）。其中，離散系統是指系統的全部或關鍵組成部分的變量具有離散信号形式，系統的狀态在時間的離散點發生突變的系統。
描述系統的基本要素包括對象（object）、屬性（property）、活動（activity）、輸入輸出（I/O）。“對象”又稱為“實體（entity）”，它确定了系統的構成和邊界，可區分為臨時對象與永久對象，在系統中隻存在一段時間的對象叫臨時對象，比如顧客、工件、勞工等，它們一般是流動的，永久駐留在系統中的對象則叫永久對象，比如服務台、裝置等，它們一般是靜止的。“屬性”描述了每一個對象的基本特征，“活動”定義了對象之間的互相作用，進而确定了系統狀态随時間發生變化的過程，“輸入輸出”描述了系統與外部環境的物質和資訊互動。
生産系統模組化仿真的目标
在生産系統模組化領域，有許多經典的分析與優化問題，比如工廠中的房間布局規劃與重構、生産線平衡分析、工廠中的房間計劃排程、物流路徑規劃、物流排程、故障分析與維修決策等等，大量學者利用運籌學（operations research,OR）方法對這些問題進行了深入研究，取得了許多重要的理論成果，然而由于實際生産系統的複雜性，這些成果往往難以直接用于解決工程問題。通過模組化仿真手段對生産系統進行分析，由于更容易模拟實際生産過程，并且分析手段全面，越來越受到企業的重視。生産系統模組化仿真的根本目的在于：
（1）在系統布局設計階段，通過生産與物流活動的仿真，對系統運作性能進行定量分析，提前發現問題，為系統結構設計、資源配置設定、方案比選等提供資料決策支援，以保證系統設計的科學性、經濟性、魯棒性；
（2）在系統運作與持續優化階段，建立實體生産系統的數字孿生，通過基于數字空間的仿真試驗與優化，識别生産瓶頸，優化運作參數，評估系統在不同排程政策下的性能，确定高效的作業計劃和排程方案，輔助生産決策，提高實體系統的綜合運作效率。
生産系統的性能名額
對于現有或預期建設的生産系統，為了評價其性能的優劣，進而找到改善的方向，必須量定量化分析系統的性能名額，常見的性能名額有以下幾種。
（1）生産率（productivity）：它是一個相對名額，通常表示為産出和投入之比，根據投入要素的數量，分為單要素生産率、多要素生産率和總生産率，比如，投入要素為勞工，則表示為勞動生産率；
（2）生産能力（production capacity）：簡稱産能，指生産系統在一定時間内，在合理的技術條件下，生産某類産品或零部件的平均數量和最大數量。比如一條加工生産線，如果工件投入充足，運作一段時間後，生産線機關時間産出的工件數量會穩定到一個最高水準值，這就是生産線的最大能力（極限能力），實際情況下，未必能滿負荷投入工件，平均産量一般小于最大産量。進一步還可考慮裝置故障、工件缺陷、勞工離崗等因素，定義有效生産能力；
（3）在制品數量（number of work in process，WIP）：指已投産未完工的工件數量，包括處于工作、等待、運輸等狀态的工件數量之和。根據著名的Little公式，機關時間投入系統的工件越多，并且工件通過系統的時間越長，則在制品數量越多。在保證生産能力的情況下，在制品數量當然越少越好，是以，工件的投産時機選擇和生産排程政策都很重要；
（4）通過時間T：指工件進出系統（裝置、産線或工廠中的房間）的時間差，也稱系統逗留時間，它由加工時間、運輸時間和等待時間構成。一般統計一類工件的平均通過（逗留）時間；
（5）工件加工/運輸/等待時間占比：指工件通過時間中，加工/運輸/等待時間的比例，顯然，如果加工時間占比偏低，則說明物流效率低或生産排程不合理；
（6）等待隊長：指在等待加工或搬運任務的緩沖區中，最大和平均等待的工件個數。等待隊列決定了緩沖區的容量設計大小，并且，隊列越長，說明緩沖區之後的裝置是瓶頸；
（7）訂單按期完成率：訂單即生産作業計劃，在訂單下發時一般會給定期望完成時間。由于生産異常因素，或者生産負荷過重、排程不合理，部分訂單可能無法按期完成，導緻訂單按期完成率達不到100%。實際情況中，訂單提前太長時間完成可能也不合理，這時可以設定期望完工時間區間，并計算訂單準時完成率；
（8）直通率（first pass yield rate）：指産品從第一道工序開始一次性合格到最後一道工序的比例，與每道工序的合格率相關；
（9）裝置使用率（utilization ratio）：指裝置實際工作時間占總時間或有效時間的比例；
（10）裝置（OEE）：指裝置綜合效率，OEE=可用率⨉表現指數⨉品質指數；
（11）資源使用率：指物流車輛、人、工裝、工具的使用率；
（12）能源效率：指機關産品能耗或機關能耗産出；
（13）生産線平衡率（line balance rate）：指各工序作業時間和/（工序數⨉瓶頸工序時間）；
（14）物流運輸距離/成本：指機關時間内的物流運輸距離/成本或者産品的平均物流運輸距離/成本；
（15）平均故障間隔時間（mean time between failure，MTBF）；
（16）平均故障維修時間（mean time to repair，MTTR）；
（17）裝置可用率（availability）：MTBF/(MTBF+ MTTR)。
如果生産系統已經存在并運作了一段時間，理論上講，通過曆史資料統計可以計算出上述性能名額，但分析過程一般非常複雜；如果生産系統尚不存在，或者雖存在但亟待重構，新系統性能如何往往難以測算。現實中一般靠經驗估計或者簡單計算來分析生産系統性能，結果難以令人信服，此時，建立生産系統仿真模型，通過仿真運作來計算上述名額，并給出定量評價，就非常必要了。
模組化仿真的意義和過程
從某種程度上講，生産系統仿真和産品設計仿真（computer aided engineering，CAE）具有類似的含義。産品設計過程中，為了提前驗證産品的性能，需要利用CAE軟體，建立有限元分析模型，對産品的功能、性能與安全可靠性進行計算，對産品的工作狀态和預期行為進行模拟仿真，及早發現設計缺陷，改進和優化設計方案，證明未來産品的可用性與可靠性。同樣，在生産系統設計過程中也需要開展仿真分析，基于虛拟工廠模型，通過模拟、驗證、優化手段，實作低成本、快速、科學的工廠設計，當産品、工藝或物流發生變化時，基于虛拟工廠先進行重構和優化，持續保障工廠效能。是以，生産系統仿真分析可認為是針對工廠所開展的“CAE”工作。
具體而言，生産系統模組化仿真的實際意義在于：
（1）基于虛拟環境，可以較為真實地模拟生産與物流過程，進而快速、全面地獲得生産運作資料。在實體生産系統中，能擷取的資料往往是不全面的，盡管各種物聯網技術、生産管控技術（MES）等逐漸在推廣應用，但生産過程中有價值的資料仍然欠缺，這個時候，仿真技術就為資料的擷取提供了另外一個手段。通過工廠模組化，模拟設施、工藝、物流、人、控制與排程邏輯，導入或模拟生産計劃，模拟各種随機因素，然後進行仿真運作，可以在較短時間内得到大量的運作過程資料，比如，在1分鐘内完成1年生産訂單的運作模拟，得到幾千萬條資料。
（2）基于資料分析，定量評估分析工廠的性能，包括能力分析和效率分析。通過對生産系統性能名額的分析，可以迅速發現系統運作中存在的問題和有待改進之處，并及時進行調整與優化，減少後續生産執行環節對于實體系統的更改與返工次數，進而有效減低成本、縮短工期、提高效率。
（3）通過指導性資料分析（prescriptive analysis），主動尋找優化方案并仿真驗證。仿真分析和優化算法可以進行各種形式的融合，比如仿真分析與試驗設計的結合，仿真分析與遺傳算法的結合等等，算法提供了基本的優化邏輯，而仿真則為算法中的一些關鍵步驟提供了“黑箱”式計算方式，比如，遺傳算法中需要計算個體的适應度，然而對于複雜問題，很難給出适應度計算的解析公式，這時候就可以通過仿真來得到适應度值。
針對現實應用，生産系統模組化仿真的基本過程如圖1所示，主要包括5個階段。
圖1 生産系統模組化仿真的基本過程
仿真目标定義
在模組化仿真之前，首先要明确仿真的目标，即為什麼要進行仿真，要分析哪些名額等。實體生産系統存在與否、實際運作狀況如何、有哪些改善需求或願景等因素都會影響仿真的目的。比方說，實體工廠中的房間尚未建設，此時的仿真目的就是科學預知未來工廠中的房間的性能，如果工廠中的房間已存在但物流性能不佳，此時的仿真目的就是通過分析物流效率，找出瓶頸原因，然後提出改善方案并進行驗證。根據性質的不同可将仿真分析的目的分為4類。
（1）描述性分析（descriptive analysis）：通過仿真，模拟實體系統的運作，分析運作資料，計算統計值，繪制圖表，得到各項性能名額的量化值。描述性分析多用于對現有方案的模拟再現和驗證，是最基礎的分析；
（2）診斷性分析（diagnostic analysis）：基于描述性分析結果，分析生産系統的性能瓶頸并尋找原因，比如資源不足、生産線不平衡等等，嘗試改變生産布局和結構參數，多次運作仿真，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是以然的目的；
（3）預測性分析（predictive analysis）：模拟各種随機因素，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産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後的結果；
（4）指導性分析（prescriptive analysis）：将仿真與運籌學方法相結合，對生産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、計劃投産政策等等。通過指導性分析，提出生産系統的改善方案。
根據業務的不同可将仿真分析的目的分為産能驗證、瓶頸識别、使用率分析、物流效率分析、勞工效率分析、品質影響分析、故障影響分析、訂單排序優化、投産政策優化等等。
基礎資料收集
在仿真模組化過程中，需要一定的基礎資料支援，基礎資料的品質（全面性、真實性）對仿真結果的真實可信性有直接的影響，這些資料通常包括：
（1）工廠中的房間布局圖：描述了生産系統中的設施布局和物流路徑，一般為CAD模型，有精确的幾何資料；
（2）工藝資料：工廠中的房間中生産的每一類零件或部件的工藝路線，包含工序、工時、所需工具、所需裝置、勞工、毛坯等資訊，如果是裝配工序，還需給定物料清單（bill of material, BOM）資料；
（3）訂單資料：如果是進行産能分析，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，如果是進行生産計劃仿真，則需要給出詳細的生産計劃；
（4）資源資料：工具類資源、勞工（操作工、檢驗工、物流工等）類資源的類型、數量、使用規則等；
（5）物流類資料：包括物流運輸路徑、物流配送政策、物流設施及工作參數等資料，以及緩沖區和倉庫的位置、容量、出入庫政策等資料；
（6）故障類資料：裝置的故障模式、失效分布、維修特征等資料；
（7）品質類資料：缺陷類型、缺陷發生的機率分布、缺陷處理政策等資料；
（8）其他資料：比如工廠月曆、停機計劃、特殊生産規則等等。
仿真模組化
選擇一種生産系統仿真軟體，建立生産系統仿真模型。主流仿真軟體一般都提供了圖形化的模組化平台，仿真模組化的大緻過程如下：
（1）按照CAD布局，建立各類對象并準确擺放其位置；
（2）詳細定義對象屬性；
（3）導入基礎資料，建立對象和資料的關聯；
（4）定義物流過程；
（5）定義人員和資源模型及其通路機制；
（6）自定義腳本，實作各種邏輯控制。
仿真分析與優化
基于生産系統仿真模型，在離散事件仿真引擎和動畫引擎等的支援下，進行大量模拟運作，輸出仿真模型的運算結果統計，根據仿真結果，一方面用來驗證模型的有效性，另一方面用來指導生産物流規劃以及後期的運作管理，包括布局規劃、生産物流分析、參數優化計算和瓶頸分析優化等内容。
圖2 仿真分析與優化的過程（以布局分析與優化為例）
圖2（橫屏看圖）以布局分析和優化為例，描述了仿真分析與優化的基本過程。包括初始方案的仿真分析、關鍵參數試驗設計及對比分析、遺傳算法+仿真來實作尋優等三個過程。（The End）