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。
表1方差分析结果
图5设备平均利用率主效应
图6AGV平均利用率主效应
图7AGV行走路线总长度主效应
由表1可知:(1)AGV的运输能力P值均大于0.05,说明AGV的运输能力与设备平均利用率、AGV平均利用率和AGV行走路线总长度没有显著统计性差异;(2)AGV数量P值均等于0,说明AGV数量与设备平均利用率、AGV平均利用率和AGV行走路线总长度有显著差异。
由图5、图6和图7可知,AGV运输能力在主效应图中是一条围绕中线波动很小的折线。由图5可知,随着AGV数量增加,设备平均利用率先快速上升,当AGV数量达到4之后趋于平稳。由图6可知,随AGV数量增加,AGV平均利用率先缓慢下降,当AGV数量达到6之后呈直线下降趋势。由图7可知,随AGV数量增加,AGV行走路线总长度先快速上升,当AGV数量达到6之后趋于平稳。因此,AGV的运输能力对3种因变量没有显著性影响,同时可以看到当AGV数量为2、3时,设备平均利用率不超过60%;当AGV数量为8时,AGV平均利用率不足70%。
3.3 AGV配送方案优化配置的敏感性分析
因运载能力无显著统计性影响,AGV数量与设备平均利用率、AGV行走路线总长度是正相关,与AGV平均利用率是负相关。因此,如何权衡AGV数量是解决问题的重点。采用响应优化方法,通过Minitab修改3个因变量的目的、权重和约束等,输入数据以49组实验结果为依据,AGV运输能力为200个。设置设备平均利用率目标为最高的设备平均利用率,权重为9.6;AGV平均利用率目标为最高的平均利用率,权重为0.2;行走路线总长度目标为最短的路线,权重为0.2。AGV物流配送优化方案如表2所示,当AGV数量为6时,AGV行走路线总长度、AGV平均利用率和设备平均利用率达到均衡,此方案为智能车间的物料配送的较优方案。
表2AGV物流配送优化方案
3.4 与原方案的性能对比
新能源电池包智能装配车间,原方案需订购3辆运载能力为300个/辆的AGV。优化后的方案订购6辆运载能力为200个/辆的AGV。对比优化前后的方案,结果如表3所示。
表3车间性能比较
由表3可得:从AGV成本来看,可以选购运载能力比较低的AGV,同时AGV的数量增加了一倍;从结果来看,设备平均利用率跟成品下线数量得到了显著提高,分别提高了30%、28%,同时AGV平均利用率和AGV行走路线总长度出现了负面影响,其中AGV平均利用率降低了95%、AGV行走路线总长度增加了166%。但是,由于设备平均利用率的权重远远大于AGV平均利用率和AGV行走路线总长度的权重,而且单个电池包的净利润在1万元左右,产能提升带来的利润远远大于AGV成本的投入。
因此,优化后的方案权衡了智能装配车间的成本投入和利润,使企业的收益最大化。企业可根据自身情况赋予设备平均利用率、AGV平均利用率和AGV行走路线总长度不同的权重,来权衡企业的资源投入,对于提高企业的生产效率、降低成本、增加利润有一定参考。
四、结论
本文以某新能源企业的智能装配车间为研究对象,利用SIMIO仿真软件构建仿真模型,对物料配送小车的运载能力和物料配送小车数量进行分析。介绍了模型构建的主要过程和运行机制,设置了2因子7水平,进行了49组实验,得到了不同组合下的实验数据。借助Minitab软件对所得数据进行处理,通过方差分析得出因子与实验指标的相关关系来控制无关因子,最后通过响应优化得到了一个较优方案。研究成果为智能车间AGV的配置提供了有效的方法,权衡了智能装配车间的AGV成本投入和成品利润,保证车间的生产效率,提高利润。文中仅考虑了设备与AGV连续运行状态的模型构建,未来可考虑设备与AGV故障率等因素,以进一步贴近生产实际。
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