本文是一篇物流論文,本文以區(qū)段式系統(tǒng)為研究對象,綜合考慮產(chǎn)品需求不確定性、AGV空載成本、設(shè)備和中轉(zhuǎn)緩存區(qū)尺寸、車間重布局成本等因素,研究設(shè)備布局與AGV路徑布置協(xié)同優(yōu)化方法,為企業(yè)降本增效提供新的方案。
第1章緒論
1.1研究背景及意義
隨著人工智能和電子商務(wù)的快速發(fā)展,勞動力成本和時間成本日益增高。一些制造企業(yè)為了快速響應(yīng)市場需求的不確定性,提升時間、質(zhì)量和成本三大核心競爭力,已逐步實現(xiàn)了由自動化系統(tǒng)向智能制造系統(tǒng)的轉(zhuǎn)型。然而,仍然存在一些依靠人工駕駛叉車進(jìn)行物料搬運的傳統(tǒng)企業(yè),為了降低企業(yè)生產(chǎn)運營成本并提升產(chǎn)能,物料搬運自動化成為制造系統(tǒng)首先要解決的難題。自動導(dǎo)引小車(Automated Guided Vehicle,AGV)是一種能幫助車間逐步實現(xiàn)自動化管理的物料搬運工具,一些半自動化車間則可借助AGV形成人機(jī)共存的柔性化制造系統(tǒng)。
1.1.1研究背景
車間布局和路徑規(guī)劃是影響制造企業(yè)物流成本和效率的關(guān)鍵因素。21世紀(jì)以來,以AGV為核心的定位、導(dǎo)航、傳感、路徑規(guī)劃、充電及多機(jī)器人系統(tǒng)交互等問題一直是社會各界的研究熱點,尤其是AGV路徑布置過程中涉及到的避碰和死鎖問題,早已成為制約各類物流系統(tǒng)整體效率的關(guān)鍵因素。因此,AGV路徑布置過程中的避障問題成為多AGV系統(tǒng)亟待突破的關(guān)鍵技術(shù)之一。近幾年,針對碼頭及各類倉儲環(huán)境的AGV路徑布置模型層出不窮,相關(guān)的智能求解算法也相繼被提出,無論是在模型完善還是算法改進(jìn)方面,都取得了不少成果。然而,大多數(shù)的研究都聚焦于如何快速尋找轉(zhuǎn)彎次數(shù)較少的最短路徑,很少有學(xué)者考慮AGV在執(zhí)行搬運任務(wù)過程中涉及到的空載距離或時間,即AGV的空載行駛成本。
1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
大量研究調(diào)查表明,設(shè)備布局和車間物料搬運路徑規(guī)劃不合理是導(dǎo)致制造系統(tǒng)生產(chǎn)運營成本居高不下的重要原因,且二者具有較強(qiáng)的耦合性。因此,在動態(tài)的市場環(huán)境下,研究設(shè)備布局與AGV路徑協(xié)同優(yōu)化具有十分重要的現(xiàn)實與理論意義。本文將從AGV路徑布置、車間設(shè)備布局、設(shè)備布局與AGV路徑協(xié)同優(yōu)化三個方面對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行歸納與分析。
1.2.1 AGV路徑布置研究現(xiàn)狀
網(wǎng)絡(luò)式路徑布置方式因其靈活性好而得到廣泛應(yīng)用,近年來,基于網(wǎng)絡(luò)式AGV系統(tǒng)的路徑規(guī)劃研究已取得不少成果。G.Demesure等[1]提出將AGV路徑布置與調(diào)度相結(jié)合,通過規(guī)劃AGV的假定軌道和優(yōu)先級策略,實現(xiàn)AGV的分散調(diào)度,避免碰撞沖突。N.Smolic-rocakd等[2]提出了一種基于時間窗控制的動態(tài)路徑選擇方法,實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)式布局倉庫的多AGV調(diào)度與監(jiān)控。仲美穌等[3]基于先到先服務(wù)的原則賦予每輛AGV不同的優(yōu)先級,通過“低優(yōu)先級減速,高優(yōu)先級加速”的策略實現(xiàn)無沖突路徑規(guī)劃。張素云等[4]綜合考慮AGV軌道容量、安全距離、行駛時間及速度等多個參數(shù),建立了自動化碼頭系統(tǒng)無沖突優(yōu)化控制模型。由此可見,在網(wǎng)絡(luò)式的多AGV系統(tǒng)中,由于AGV軌道相互交叉,執(zhí)行不同任務(wù)的搬運小車很容易發(fā)生碰撞、阻塞、沖突、死鎖等問題,從而導(dǎo)致系統(tǒng)的調(diào)度難度隨AGV數(shù)量的增加迅速增長,進(jìn)而引起AGV動態(tài)路徑規(guī)劃面臨較大挑戰(zhàn)。
為了避免調(diào)度系統(tǒng)因多AGV碰撞、死鎖等問題而效率低下,單回路式路徑布置方式應(yīng)運而生。M.S.Sedehi等[5]針對單回路AGV系統(tǒng),同時考慮布局和物料搬運系統(tǒng)規(guī)劃,以各回路之間的總物流距離最小化為目標(biāo)建立數(shù)學(xué)模型,并設(shè)計了一種集成算法進(jìn)行求解。R.Z.Farahani等[6]提出了一種可以同時求解單回路系統(tǒng)中AGV的回路布局及回路中拾取/發(fā)送(Pickup/Drop-off,P/D)站位置的精確算法,以達(dá)到進(jìn)一步降低回路循環(huán)總行駛距離的目標(biāo)。由于這種系統(tǒng)要求AGV在每次執(zhí)行任務(wù)時必須沿回路行駛一圈,導(dǎo)致系統(tǒng)工作效率較低,適用范圍有限。
第2章區(qū)段式AGV系統(tǒng)相關(guān)問題描述
2.1 AGV路徑布置形式
隨著柔性化制造系統(tǒng)的不斷升級,目前已有的AGV系統(tǒng)設(shè)備布局形式諸多,主要有網(wǎng)絡(luò)式(Network)布局、單回路式(Single Loop)布局、區(qū)域式(Tandem)布局和區(qū)段式(Segmented Flow Topolpgy)布局等。不同的AGV路徑布置形式各有特點,在實際布局規(guī)劃過程中,企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身產(chǎn)品特點進(jìn)行合理選擇。幾種常見的AGV系統(tǒng)示意圖如圖2-1所示。
(1)網(wǎng)絡(luò)式AGV系統(tǒng)
網(wǎng)絡(luò)式路徑布置方式作為最早投入使用且研究最多的AGV系統(tǒng),具有靈活性好、彈性高的優(yōu)點。如圖2-1中圖(a)所示,AGV行駛軌道在車間呈縱橫交錯的網(wǎng)絡(luò)式分布,機(jī)器設(shè)備分布在車間的軌道兩側(cè),AGV可在軌道內(nèi)雙向行駛。在多AGV系統(tǒng)中,由于多條橫向和縱向的AGV軌道相互交叉,執(zhí)行不同任務(wù)的搬運小車很容易發(fā)生碰撞、阻塞、沖突、死鎖等問題,從而造成系統(tǒng)的調(diào)度難度隨AGV數(shù)量的增加迅速增長。
(2)單回路式AGV系統(tǒng)
單回路式路徑布置方式大大降低了系統(tǒng)的調(diào)度難度,同時避免了AGV的死鎖、碰撞、阻塞、沖突等問題。如圖2-1中圖(b)所示,單回路式AGV系統(tǒng)將機(jī)器設(shè)備呈環(huán)形放置,車間軌道沿設(shè)備位置形成一個閉環(huán)。因此,首先需要設(shè)計出途經(jīng)所有機(jī)器設(shè)備的循環(huán)路徑,并選擇一條總距離最短的路徑作為AGV的運行軌道,AGV只能在這條最短路徑的軌道上單向運行。這種布置方式要求AGV每次執(zhí)行任務(wù)時必須沿著回路走完一圈,導(dǎo)致系統(tǒng)柔性不足,工作效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于網(wǎng)絡(luò)式AGV系統(tǒng)。
2.2不確定需求下的設(shè)備布局方法
為了應(yīng)對人們?nèi)找嬖鲩L的產(chǎn)品多樣性需求,“多品種,小批量”逐漸成為一種應(yīng)用越來越廣泛的生產(chǎn)模式,產(chǎn)品需求不確定性導(dǎo)致了生產(chǎn)各個階段的物流不確定性。在實際的車間設(shè)計階段,企業(yè)往往通過訂單或歷史信息進(jìn)行預(yù)測來獲取需求信息。在用戶需求充滿隨機(jī)性和波動性的市場環(huán)境下,需求預(yù)測的精確度直接影響到供應(yīng)鏈系統(tǒng)的穩(wěn)定性和設(shè)備布局的合理性,從而對車間的物流效率產(chǎn)生長期影響。目前,針對不確定需求布局問題,主要有魯棒性布局和動態(tài)布局兩種思路,本文在常規(guī)動態(tài)布局的基礎(chǔ)上,提出一種改進(jìn)的多周期動態(tài)布局方法。
2.2.1魯棒性布局方法
對于制造系統(tǒng),所謂魯棒性,是指車間系統(tǒng)應(yīng)對機(jī)器故障、需求變化等外界特殊情況時仍然能繼續(xù)維持正常生產(chǎn)連續(xù)性的能力。魯棒性布局本質(zhì)上也屬于靜態(tài)布局方法,其目的在于尋求一種最優(yōu)布局方案,在多階段的生產(chǎn)需求下,不要求其布局方案在每個階段內(nèi)均符合最優(yōu)布局,通過設(shè)置一個合理的魯棒性指標(biāo),使每個階段的優(yōu)化目標(biāo)與對應(yīng)階段最優(yōu)目標(biāo)的差值被限定在一個閾值范圍內(nèi),從而保證其目標(biāo)函數(shù)在整個計劃期內(nèi)達(dá)到整體最優(yōu)?,F(xiàn)有的魯棒性布局方法雖然在一定程度上保證了布局方案應(yīng)對需求變化的能力,但卻是以產(chǎn)品需求信息在計劃初期完全已知為前提,忽略了預(yù)測誤差和需求的不確定性,從而導(dǎo)致布局的持續(xù)可靠性受到影響。
2.2.2動態(tài)布局方法
由于產(chǎn)品的需求水平會隨時間的推移而發(fā)生變化,且產(chǎn)品需求信息的不確定性會隨生產(chǎn)階段的推移而不斷增大,因此,短期預(yù)測要比長期預(yù)測的可靠性高。動態(tài)布局方法往往根據(jù)行業(yè)情況不同將整個計劃期內(nèi)分成幾個生產(chǎn)周期,根據(jù)每個生產(chǎn)周期的具體需求對車間設(shè)備進(jìn)行重新布局,最終不同生產(chǎn)周期的最優(yōu)布局組成一個完整計劃期的設(shè)備布局方案,其中,每個生產(chǎn)周期求解最優(yōu)布局的過程也是采用靜態(tài)布局方法。其核心思想可被描述為:在靜態(tài)設(shè)備布局問題的基礎(chǔ)上,將整個計劃期分成多個相對較短的周期,在每個周期結(jié)束前,根據(jù)下一周期的訂單信息或市場最新動向?qū)π枨笮畔⑦M(jìn)行短期預(yù)測,通過這種階段性更新的方式大大降低需求的不確定性和預(yù)測誤差,同時使布局方案能根據(jù)市場情況動態(tài)調(diào)整,更符合實際生產(chǎn)需求,從而降低整個計劃期內(nèi)的物料搬運總成本。
第3章車間設(shè)備與AGV路徑布局協(xié)同優(yōu)化建模......................................24
3.1不確定需求的描述方式......................................24
3.2車間設(shè)備與AGV路徑靜態(tài)布局協(xié)同優(yōu)化模型........................................25
第4章求解算法..............................................38
4.1需求信息預(yù)處理.............................38
4.1.1產(chǎn)品的加工工藝順序.................................38
4.1.2產(chǎn)品的加權(quán)平均需求量...........................................39
第5章案例分析............................................56
5.1基于靜態(tài)模型的案例分析..........................................56
5.1.1算例數(shù)據(jù)........................................56
5.1.2算法參數(shù).............................................57
第5章案例分析
5.1基于靜態(tài)模型的案例分析
5.1.1算例數(shù)據(jù)
針對本文提出的車間設(shè)備布局與AGV路徑協(xié)同優(yōu)化模型和求解算法,本章將結(jié)合車間規(guī)劃實際情況設(shè)計合理的數(shù)值實驗,對模型和算法的有效性進(jìn)行分析和驗證。對比SEGA算法和標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法求解同一算例的結(jié)果,驗證算法的優(yōu)越性;調(diào)整算法和模型參數(shù),分別分析不同算法參數(shù)和模型參數(shù)對算法結(jié)果的影響;通過多次重復(fù)數(shù)值實驗,對比靜態(tài)協(xié)同優(yōu)化模型和動態(tài)協(xié)同優(yōu)化模型的優(yōu)劣性。
某車間長80米,寬60米,AGV最小通道為3米,最小安全距離2米,中轉(zhuǎn)緩存區(qū)邊長為10,中轉(zhuǎn)率系數(shù)的初值為0.5。車間需放置10組設(shè)備,設(shè)備組的尺寸如表5-1所示。
第6章論文總結(jié)
6.1研究成果
設(shè)備布局與AGV路徑布置是制造系統(tǒng)投產(chǎn)前的重要環(huán)節(jié)。在客戶需求隨時間不斷波動的市場環(huán)境下,車間布局柔性成為制造企業(yè)的核心競爭力。本文以區(qū)段式系統(tǒng)為研究對象,綜合考慮產(chǎn)品需求不確定性、AGV空載成本、設(shè)備和中轉(zhuǎn)緩存區(qū)尺寸、車間重布局成本等因素,研究設(shè)備布局與AGV路徑布置協(xié)同優(yōu)化方法,為企業(yè)降本增效提供新的方案。本文研究工作主要包括以下幾個部分:
(1)區(qū)段式AGV系統(tǒng)的描述與相關(guān)問題分析。分析了區(qū)段式布局形式在多品種小批量生產(chǎn)車間的適用性,并闡明區(qū)段式AGV系統(tǒng)中設(shè)備與路徑布置方式的特點;通過分析區(qū)段式系統(tǒng)中AGV路徑布置與設(shè)備布局之間的耦合性,提出將二者進(jìn)行并行設(shè)計的協(xié)同優(yōu)化方法;建立了區(qū)段式AGV系統(tǒng)的車間坐標(biāo)系,并對相關(guān)幾何約束進(jìn)行了描述;詳細(xì)闡述了區(qū)段式AGV路徑布局形式下的重載和空載搬運距離計算公式。
(2)基于不確定性需求的市場環(huán)境,建立了設(shè)備布局與AGV路徑布置協(xié)同優(yōu)化模型。首先介紹了需求不確定性的處理方法,在考慮設(shè)備組和中轉(zhuǎn)緩存區(qū)尺寸約束的情況下,以AGV空載和重載搬運成本總和最小化為目標(biāo),建立車間設(shè)備與AGV路徑靜態(tài)布局協(xié)同優(yōu)化模型;分析需求波動情況下的車間布局方法,基于靜態(tài)協(xié)同優(yōu)化模型,將車間重布局成本定義為固定資產(chǎn)損失和可變成本兩部分,以計劃期內(nèi)物料搬運成本和車間重布局成本總和最小為目標(biāo),建立基于多周期的設(shè)備與AGV路徑動態(tài)布局協(xié)同優(yōu)化模型。
(3)基于本文提出的不確定需求下設(shè)備與AGV路徑布局協(xié)同優(yōu)化模型,設(shè)計了一種雙鏈染色體編碼的增強(qiáng)精英保留遺傳算法。分析了算法進(jìn)行需求預(yù)處理的方式;基于靜態(tài)協(xié)同優(yōu)化模型的特點,闡述了算法在適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計、染色體編碼與解碼、種群個體選擇、交叉、變異等進(jìn)化過程中的改進(jìn)方法;設(shè)計了多周期動態(tài)協(xié)同優(yōu)化模型的重布局判斷條件和算法整體求解流程。
參考文獻(xiàn)(略)
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