高成沖,董 鶯,王為民

(南京工程學院機械工程學院, 江蘇 南京 211167)

實施卓有成效的創(chuàng)新是中國從制造大國升級為制造強國的必需路徑和必要手段.因此,中國企業(yè)變革管理模式、重構(gòu)業(yè)務流程、優(yōu)化生產(chǎn)系統(tǒng),以期用管理創(chuàng)新來降低企業(yè)生產(chǎn)成本、增強產(chǎn)品的全球化市場競爭力.

在離散制造企業(yè),比如汽車及其配件制造公司,在從原材料購買入廠、各類零部件連續(xù)加工、直至多型號產(chǎn)成品組裝整個生產(chǎn)流程中,據(jù)統(tǒng)計分析,物料真正處于被加工狀態(tài)的時間僅占生產(chǎn)總流程時間的8%左右,也就是說,生產(chǎn)流程中的物料在絕大多數(shù)時間內(nèi)處于搬運、等待、存儲狀態(tài),導致制造企業(yè)的物料搬運費用占產(chǎn)品總成本的比例高達20%～30%.因此,追求不間斷的作業(yè)流程、消除多余的物料搬運浪費和時間等待浪費,成為制造企業(yè)持之以恒的追求.

由此,設施布置方法被廣泛應用于各類制造企業(yè)的設施選址和設施布局,通過構(gòu)建合理的設施布局,消除多余的物料搬運環(huán)節(jié)、減少不合理的物料搬運流程、避免不必要的物料存儲,成為制造企業(yè)提升生產(chǎn)效率、降低產(chǎn)品總成本、縮短產(chǎn)品上市周期的重要措施之一.

在傳統(tǒng)設施布置方法的基礎上,學者們提出了以系統(tǒng)化設施布置方法(system layout planning,SLP)為代表的若干典型設施布置方法[1].SLP布置法在量化物流量與非物流量的基礎上,借助多種方法作為分析工具,采取理性化、系統(tǒng)化推理過程,可有效規(guī)劃設施布局,得到了廣泛應用.鑒于這些方法并沒有給出正式的程序與算法且常需要借助費用分析法、層次分析法等定性定量方法來評價各規(guī)劃方案的優(yōu)劣[2],一些基于模型的布置算法被構(gòu)造,比如,基于距離或相似度的二次分配模型算法、基于圖論或排隊論的模型算法.同時,借助于計算機技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字仿真布置方法也得到長足發(fā)展和應用.

這些方法的本質(zhì)是有效減少物料搬運距離、降低物料流轉(zhuǎn)費用.雖然一些方法會考慮非物流因素,但沒有直接考慮諸如時間費用、裝卸作業(yè)費用等其他費用[3].鑒于產(chǎn)品生產(chǎn)周期及上市周期對企業(yè)降低產(chǎn)品生產(chǎn)成本、提升企業(yè)市場競爭力越來越重要,特別是在智能制造日趨成為主流制造業(yè)態(tài)下,智能化搬運給設施規(guī)劃帶來新的觀察視角[4],有必要在設施布局規(guī)劃時統(tǒng)籌考慮多種影響搬運效益的因素.

1 機器視覺特性及其對設施布置規(guī)劃的影響分析

作為物料搬運工具,自動導向小車(automated guided vehicle,AGV)因其可靈活、高效地完成物料的搬運而被廣泛應用在機電加工、物流倉儲等領(lǐng)域[5].確保AGV正確行走的導航引導技術(shù)一直是AGV研究與應用的核心內(nèi)容.傳統(tǒng)的AGV導航方式主要有電磁感應引導、激光反射引導、二維碼引導、色帶光學等.電磁感應導航實現(xiàn)相對簡單,但此時AGV只能按預埋設的導引線行走,無法實現(xiàn)智能避讓;激光反射導航需要在固定位置安裝精確的激光反射板,安裝與位置計算以及導引效果常受環(huán)境影響;二維碼導航面臨頻繁更換二維碼問題;色帶光學導航面臨頻繁更換色帶問題.這使得這些傳統(tǒng)方法難以在產(chǎn)品品種、類型更換時提供及時的AGV引導.特別是在個性化定制時代,多品種、小批量生產(chǎn)成為制造企業(yè)生產(chǎn)常態(tài),生產(chǎn)線的持續(xù)動態(tài)重構(gòu)成為常態(tài),常規(guī)引導方法難以適應制造行業(yè)的新要求.

在智能制造時代,伴隨著制造業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的持續(xù)推進,讓AGV在復雜的現(xiàn)場環(huán)境中快速移動、實現(xiàn)高效的智能物料運送成為制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的重要環(huán)節(jié)[6],因此,著力提升引導能力成為推動AGV發(fā)展與應用的重要方面.基于機器視覺的導航引導技術(shù)逐漸在AGV上得到應用.

以即時定位與地圖構(gòu)建(simultaneous localization and mapping,SLAM)為基礎,機器視覺利用安裝在AGV上的攝像機獲取AGV行駛過程中的現(xiàn)場環(huán)境圖像信息,通過特征識別方法對這些圖像信息進行處理,識別AGV所處環(huán)境、位置與方向,進而引導AGV下一步的運動.伴隨人工智能的長足發(fā)展,機器視覺技術(shù)成為當下熱門技術(shù),但機器視覺存在如何準確、高效地識別周圍環(huán)境,如何提升引導實時性等問題.

當智能物料搬運逐步取代人工、小推車等物料搬運方式時,機器視覺存在的問題給智能設備布置規(guī)劃帶來了挑戰(zhàn)：

1) 路徑特征的高可識別性,以保證視覺AGV能準確、高效地完成物料搬運;

2) 路徑通行的高流暢性,以保證視覺AGV能實時完成物料高速搬運.

在制造業(yè)向數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級時,基于智能物料搬運的智能設備布置規(guī)劃是實現(xiàn)智能制造的一個關(guān)鍵點.

2 基于機器視覺的設施布置規(guī)劃模型

2.1 機器視覺下物流費用計算方法

帶機器視覺引導的AGV等智能搬運車在搬運物料或返程過程中依靠視覺圖像引導行走.除車輛類型、運動方式等因素會限制智能搬運車的運動速度外,也受到機器視覺引導系統(tǒng)的限制,在設定的條件下其運行速度有確定的設定值.

2.1.1 重疊路徑的附加時間費用

機器視覺AGV在行走過程中需要不間斷地進行視覺監(jiān)測,一方面需要基于視覺圖像進行運動引導,另一方面還需要判斷是否與其他機器視覺AGV存在交匯、碰撞的可能.機器視覺AGV在運動過程中,相比其行走在非重疊路徑上的速度,其行走在重疊路徑上的運動速度會存在一定的速度損失,產(chǎn)生附加的時間成本.從而,在智能制造設備布置規(guī)劃時應減少機器視覺AGV行走路徑重疊,這將可縮短物料搬運時間、降低物料搬運成本.

設機器視覺AGV從場址i行走到場址j時正常運動速度為vij、搬運物流量為qij、所行走的路徑長度為dij,該路段的物流費用成本為:

wij=ρijqijdij

式中,ρij為單位物品單位距離的搬運費用.

當路徑為智能搬運車行走的重疊路徑時,設速度損失率為αij,因速度損失導致的該路段附加時間成本為:

zij=bqijσij

2.1.2 轉(zhuǎn)彎路徑的附加搬運費用

當機器視覺AGV在搬運物料或返程過程中需要轉(zhuǎn)彎時,AGV需要降低運動速度,從而引起附加搬運損耗.設單位物料單次轉(zhuǎn)彎附加搬運費用為τij,當物流量為qij、該路徑上存在lij個轉(zhuǎn)彎時,該路徑上因轉(zhuǎn)彎路徑產(chǎn)生的附加搬運費用為:

rij=τijqijlij.

2.1.3 圓弧路徑的搬運損耗

從集成制造系統(tǒng)視角,制造單元是一種常采用的、可提高生產(chǎn)效率的布置方式,此時,如果采取智能AGV來搬運物料,那么智能AGV行走路線通常為圓弧形.

當依靠機器視覺AGV行走在圓弧路徑上時,AGV需要時刻查看路徑情況,必然導致較大的運行速度損失.設機器視覺AGV行走在圓弧路徑上時速度損失率為φij,因速度損失導致的該路段附加時間成本為:

eij=φijqijdij.

2.2 智能搬運下設施布置規(guī)劃模型

將n臺設施布置在給定空間內(nèi),除考慮常規(guī)物料流動成本外,必須計量重疊路徑的附加時間費用、轉(zhuǎn)彎路徑的附加搬運費用以及圓弧路徑的附加費用.

常規(guī)物料搬運費用為：

(1)

重疊路徑的附加時間費用為：

(2)

轉(zhuǎn)彎路徑的附加搬運費用為：

(3)

圓弧路徑的附加搬運費用為：

(4)

因物料流動成本以及重疊路徑等附加時間費用都是追求最小化,故可將它們統(tǒng)一構(gòu)建總費用函數(shù)：

CT=Cw+Cz+Cr+Ce=

(5)

式中:β=0,1;γ=0,1;β+γ=1.

建立智能制造下基于機器視覺的設施布置規(guī)劃目標函數(shù):

minCT=min(Cw+Cz+Cr+Ce)

(6)

在給定約束條件下即可借助二次分配問題求解方法得到合理的布置規(guī)劃方案,也可利用該目標函數(shù)來評價多個布置規(guī)劃方案的優(yōu)劣.

3 實例分析

3.1 優(yōu)化方案構(gòu)建

某公司主導產(chǎn)品分為三大類,這三大類生產(chǎn)工藝流程相似,由注塑線生產(chǎn)各種類型空調(diào)外殼,由蒸發(fā)器線生產(chǎn)、組裝多種型號的蒸發(fā)器總成,并將它們與各種對應型號的外購件進行拼裝,最終形成顧客需要的各種規(guī)格空調(diào)成品,并發(fā)送出廠.

某公司的廠區(qū)設施布置原始方案如圖1所示.圖1中,R區(qū)為各類原材料的暫存區(qū).原材料經(jīng)分裝后,按生產(chǎn)訂單由員工用小車分別拖送到P、N、V區(qū),N區(qū)為外殼注塑生產(chǎn)線與儲存區(qū),V區(qū)為蒸發(fā)器生產(chǎn)線與儲存區(qū),P區(qū)為各類外購件儲存區(qū).P、V、N區(qū)儲存的外殼分總成、蒸發(fā)器分總成、各類外購件均按計劃由員工用小車送到分別位于L、D、M區(qū)的三條組裝線,對應組裝出三大類汽車空調(diào)產(chǎn)品,并運送到成品倉庫W區(qū).各區(qū)每天的物流量如表1所示.

圖1 廠區(qū)設施布置原始方案

表1 由生產(chǎn)區(qū)至組裝區(qū)的每天物流量 個

原始布置方案將生產(chǎn)與流程各環(huán)節(jié)嚴格區(qū)分,提升了各個環(huán)節(jié)間物流流動效率,保證了在制品的質(zhì)量,也提升了區(qū)域利用效率.但原材料配送及分裝流程不合理、運輸工具效能較低、物流過程效率有待提升、空間面積還沒有實現(xiàn)最優(yōu)化.

因此,采用SLP法對該廠區(qū)重新進行設施布置設計.通過計算各節(jié)點間物流量、確定物流關(guān)系與非物流關(guān)系、計算綜合相互關(guān)系量值,并根據(jù)各區(qū)面臨需求提出布置規(guī)劃改進方案[7],如圖2所示.

圖2 廠區(qū)設施布置改進方案(m)

此改進方案可優(yōu)化布局、提升物料效率,此外還具有3個優(yōu)點:1) 采用直送方式,將各類原材料直接送至指定的P、V、N區(qū),消除了多余物料活動;2) 考慮P、V、N區(qū)對L、D、M區(qū)的一對多聯(lián)通性,將P區(qū)、V區(qū)、N區(qū)三區(qū)出口并列,將L區(qū)、D區(qū)、M區(qū)三區(qū)并列;3) 滿足了各區(qū)生產(chǎn)與儲存作業(yè)的空間需求.

由圖2可見,該布局規(guī)劃方案中存在較多的重疊交叉路徑,在細節(jié)上沒有考慮到P、V、N各區(qū)對L、D、M各區(qū)在物流量上的差異.因而,在智能制造形態(tài)下,當將人工小車改為機器視覺AGV時,較多的重疊交叉路徑與各路徑上的物流量差異將降低整個廠區(qū)的物料流通效率、延長生產(chǎn)周期.

本文有針對性地對此改進方案進行優(yōu)化,提出廠區(qū)布置規(guī)劃的優(yōu)化方案如圖3所示.

圖3 廠區(qū)設施布置優(yōu)化方案(m)

3.2 方案對比分析

借助布局規(guī)劃模型對廠區(qū)設施布置改進方案和優(yōu)化方案物料費用進行計算分析.假設:

1) 兩方案在各類原材料進場物流量上,經(jīng)概算,優(yōu)化方案的物流費用較改進方案的物流費用略小,差異可忽略不計;

2) 從L、D、M各區(qū)到W區(qū)的產(chǎn)成品搬運物流量與物流費用變動極少;

3) 不考慮兩種方案從P、V、N各區(qū)到L、D、M各區(qū)的相同物流量(費用).

因此,重點計算兩方案從P、V、N各區(qū)到L、D、M各區(qū)的不同物流費用.

在改進布局方案下,從P、V、N各區(qū)到L、D、M各區(qū)(僅計及不同物流費用)的單次重疊路徑距離見表2所示;不計及并列設置的生產(chǎn)區(qū)—組裝區(qū)之間的轉(zhuǎn)彎數(shù)量,則從生產(chǎn)區(qū)至組裝區(qū)的單次轉(zhuǎn)彎數(shù)量見表2所示.

表2 改進方案的單次重疊路徑距離以及單次轉(zhuǎn)彎數(shù)量 (m,個)

為簡便計算,可假設ρij=ρ,σij=σ,τij=τ(i=1,2,…,n,j=1,2,…,n).將表1、表2中的數(shù)據(jù)代入機器視覺下設施布置規(guī)劃模型式(6),可得在改進方案下物流費用為：

((1×400+9×200+24×230)+

(14×350+4×300+11×160)+

(28×400+18×300+3×200))(ρ+σ)+

((200×2+230×2)+(350×2+160×2)+

(400×2+300×2))τ=

32 780(ρ+σ)+3 280τ

在優(yōu)化布局方案下,由生產(chǎn)區(qū)至組裝區(qū)的單次重疊路徑距離以及單次轉(zhuǎn)彎數(shù)量如表3所示.

表3 優(yōu)化方案的單次重疊路徑距離以及單次轉(zhuǎn)彎數(shù)量 (m,個)

將表1、表3中的數(shù)據(jù)代入機器視覺下設施布局規(guī)劃模型式(6),可得在優(yōu)化方案下物流費用為：

((19×400+29×200+4×230)+

(8×350+2×300+23×160)+

(6×400+16×300+9×200))(ρ+σ)+

((400×2+200×2)+(350×2+160×2)+

(300×2+000×2))τ=

30 400(ρ+σ)+3 220τ

與改進方案相比,優(yōu)化方案可節(jié)約物流費用為:

2 540(ρ+σ)+60τ.

4 結(jié)論

針對智能制造下如何降低物料流通時間和費用、提升物料流動效率問題,本文對智能物料搬運下的智能設施布置展開研究:

1) 在分析機器視覺特點的基礎上,剖析了機器視覺AGV對設施布置規(guī)劃的影響,要求智能設施布置應具有路徑特征的高可識別性和路徑通行的高流暢性;

2) 分析機器視覺AGV在重疊路徑、轉(zhuǎn)彎路徑和圓弧路徑上行走時時間損失費用產(chǎn)生原因,給出時間損失費用具體計算方法;

3) 考慮智能物料搬運時間損失費用,構(gòu)建基于機器視覺的智能設施布置規(guī)劃模型,為有效降低物流系統(tǒng)總費用提供了依據(jù);

4) 將本文設施布置方法應用于具體實例,驗證了基于機器視覺的設施布置規(guī)劃模型的有效性.

有效的智能設施布置規(guī)劃方法將有助于智能制造下制造企業(yè)降低產(chǎn)品生產(chǎn)總成本、縮短產(chǎn)品交貨期,并以此可獲得更多的市場競爭優(yōu)勢.