陶寧蓉,蔣祖華,劉建峰,楊 震
(1.上海海洋大學(xué)工程學(xué)院,上海 201306; 2.上海交通大學(xué)機械與動力工程學(xué)院,上海 200240;3.高新船舶與深海開發(fā)裝備協(xié)同創(chuàng)新中心,上海 200240; 4. 上海外高橋造船有限公司,上海 200137)
考慮多平板車的船廠分段運輸問題仿真建模與分析
陶寧蓉1,蔣祖華2,3,劉建峰4,楊 震1
(1.上海海洋大學(xué)工程學(xué)院,上海 201306; 2.上海交通大學(xué)機械與動力工程學(xué)院,上海 200240;3.高新船舶與深海開發(fā)裝備協(xié)同創(chuàng)新中心,上海 200240; 4. 上海外高橋造船有限公司,上海 200137)
為了提高大型船舶建造的效率、有效解決大型船舶建造過程中船體分段在廠區(qū)內(nèi)移動時的物流擁堵問題,綜合考慮了船體分段的規(guī)格、工藝物流流向,以及廠區(qū)內(nèi)分段堆場的布局和道路通行情況,通過船廠實際數(shù)據(jù)的收集和分析,考慮了多個平板車的任務(wù)干涉以及廠區(qū)內(nèi)道路的通行能力和道路干涉,基于eM-Plant仿真軟件建立了考慮多個平板車的船廠分段運輸仿真模型?;谀炒瑥S的實際數(shù)據(jù),應(yīng)用考慮多個平板車的船廠分段運輸仿真模型進行仿真分析和優(yōu)化,找出該船廠分段運輸問題中的瓶頸,通過調(diào)整和優(yōu)化平板車的配置,提高平板車使用率和分段運輸效率,為仿真分析技術(shù)在船舶建造管理上的應(yīng)用提供了有效的實例。
管理系統(tǒng)仿真;船舶建造物流;分段堆場;仿真;eM-Plant
中國造船業(yè)在改革開放以來發(fā)展日新月異,但近年來的航運市場低迷、新船訂單下降使得造船業(yè)的發(fā)展面臨著極大的挑戰(zhàn)。現(xiàn)代造船模式“以中間產(chǎn)品為導(dǎo)向,按區(qū)域組織生產(chǎn),殼、舾、涂作業(yè)在空間上分道,時間上有序,設(shè)計、生產(chǎn)、管理一體化,均衡,連續(xù)總裝造船”[1]。每艘船的船體由成百上千個分段構(gòu)成,每個分段在總組之前需要經(jīng)過多道工序,而分段在車間外的運輸都是依靠運輸工具——平板車來實現(xiàn)的,這部分在船廠生產(chǎn)物流成本中占據(jù)極大比例。如何高效地分段運輸是降低船廠生產(chǎn)物流成本、提高船舶建造效率的重要環(huán)節(jié)。然而目前分段在船廠內(nèi)的運輸和存放幾乎完全依賴工作人員的調(diào)度經(jīng)驗,因調(diào)度不當(dāng)造成分段提取困難或道路堵塞等現(xiàn)象常有發(fā)生。
目前針對船體分段運輸問題的研究較少。文獻[2—3]研究了針對分段臨時堆場的平板車調(diào)度和分段分配問題,以最小化空載時的行駛距離為目標(biāo)的。文獻[4—5]研究了船廠內(nèi)分段臨時堆場的平板車調(diào)度和分段分配問題,解決分段分配到多個堆場時,多個平板車的運輸調(diào)度問題。文獻[4]以平板車空載距離和平板車干涉為優(yōu)化目標(biāo)研究了智能優(yōu)化算法。文獻[6]將分段運輸問題轉(zhuǎn)化為具有基于序列的準(zhǔn)備時間和優(yōu)先級約束的并行機調(diào)度問題,從而在調(diào)度周期內(nèi)實現(xiàn)各平板車的工作量平衡。文獻[7]構(gòu)建了考慮堆場信息、分段進出場次序等因素的最短路模型并對其進行優(yōu)化。文獻[8]在此基礎(chǔ)上考慮了分段進出堆場的任務(wù)順序?qū)φ{(diào)度方案的影響,運用啟發(fā)式算法和禁忌搜索對結(jié)果進行了優(yōu)化。文獻[9]以最小化臨時分段移動量和平板車在堆場中的行駛距離為優(yōu)化目標(biāo)建立優(yōu)化模型,并運用分支定界法和啟發(fā)式規(guī)則來確定分段的移動路徑和停放位置。
各堆場間的分段運輸問題可以看作運籌領(lǐng)域的一個經(jīng)典問題旅行商問題,即如何調(diào)配這若干個平板車來完成分派任務(wù)[10-11]。近年來,計算機仿真技術(shù)在物流配送研究中得到了廣泛應(yīng)用[12]。文獻[13]結(jié)合船舶生產(chǎn)模式的特點,提出了船舶曲面分段加工的虛擬流水線作業(yè)模式。文獻[14]建立了從材料碼頭到分段裝焊的仿真模型,并給出了仿真結(jié)果。文獻[15]對船舶建造車間生產(chǎn)進行了仿真分析。但是以上仿真沒有關(guān)注到車間之外的分段運輸問題。文獻[16-19]則就仿真技術(shù)在運輸小車配置方面展開了研究。本研究考慮了分段重量及不同型號平板車的載重能力、道路通行能力、分段運輸任務(wù)先后約束等,應(yīng)用專業(yè)仿真軟件eM-Plant建立包括船廠堆場、道路等與分段運輸相關(guān)的整個系統(tǒng)仿真模型,通過在不同型號平板車配置下對模型的仿真模擬,進行結(jié)果對比分析,從而為決策者提供決策支持。
船廠分段運輸問題是指對一系列分段運輸任務(wù),在滿足一定約束條件的情況下,要求合理安排平板車及其運輸路徑,把分段從任務(wù)起點運輸?shù)竭\輸終點,并達到一定目標(biāo)如運輸距離最短、運輸任務(wù)執(zhí)行效率最高、平板車使用率最高等。本研究通過分析船廠分段的運輸需求,從綠色運輸?shù)慕嵌瘸霭l(fā),研究多種型號平板車共同運輸?shù)拇瑥S分段運輸問題。
平板車執(zhí)行一次分段運輸任務(wù)的流程如下:
1)提取分段運輸任務(wù),包括分段當(dāng)前位置、目的地及分段基本信息等;
2)搜索平板車信息和實時位置,選擇平板車;
3)選擇當(dāng)前無堵塞且最短的道路行到達堆場;
4)進行分段裝載;
5)選擇當(dāng)前無堵塞且最短的運輸路徑;
6)運輸分段,實時更新道路狀況,反饋堵塞信息;
7)進行分段卸載,根據(jù)分段大小、重量,其卸載時間也不同;
8)完成任務(wù),接收新的運輸任務(wù)或回到停車區(qū)域進行檢修并等待。
2.1仿真數(shù)據(jù)
參考某船廠實際布局,根據(jù)以下對象來收集數(shù)據(jù):船廠內(nèi)道路的寬度、長度及通行能力;待運輸?shù)姆侄渭捌湟?guī)格、重量、物流流向等;平板車的型號、載運能力及數(shù)量。本模型考慮了用于臨時存放分段的堆場共8個物流節(jié)點,節(jié)點位置如圖1中框選區(qū)域所示。每個分段堆場包含多個堆位,每個堆位可存放一個分段,分段不可以堆疊。
船廠道路有主道和輔道之分,其中主道可以允許兩輛車通行,而輔道只允許一輛車通行,當(dāng)平板車進入輔道時必須保證道路上沒有反向平板車。本研究模型中考慮了10輛不同型號的平板車,表1列出了10輛平板車的基本信息。
圖1 船廠仿真區(qū)域簡圖Fig.1 Schematic of simulation area in a shipyard
表1 平板車信息
船體分段有成千上百,按照質(zhì)量分為320~400 t,250~320 t,150~250 t,90~150 t和0~90 t等5個等級,根據(jù)統(tǒng)計不同等級的分段數(shù)量并不相等。另外分段重量等級不同,平板車裝卸時間也有差異。
2.2仿真模型
船廠分段運輸調(diào)度過程中,涉及到的主要對象有:堆場區(qū)域、道路、平板車和分段等。其中靜態(tài)對象有:堆場區(qū)域和道路;動態(tài)對象有:平板車和分段。據(jù)此仿真出圖2所示廠區(qū)平面圖,將每個對象的不同屬性輸入系統(tǒng),構(gòu)建出分段運輸?shù)奈锪髂P?。如圖1和圖2所示,仿真模型與某船廠實際分段堆場以及道路布局一一對應(yīng)。
圖2 船廠分段運輸問題仿真模型圖Fig.2 Simulation model of ship block transportation problem
模型有一個總輸入端體,再以隨機分配的原則產(chǎn)生分段運輸任務(wù),每條任務(wù)包涵分段的規(guī)格、物流流向等信息,如圖3為模型中多型號平板車的分段運輸任務(wù)的輸入端。
圖3 模型輸入端Fig.3 Model input
設(shè)立平板車停放區(qū),供每種型號的平板車停放。設(shè)立平板車等候區(qū),在系統(tǒng)中沒有對應(yīng)分段運輸請求時,平板車??吭诘群騾^(qū)內(nèi),等待對應(yīng)任務(wù)請求再進行運輸工作,其在本文模型中名稱為MA1,MB1,MC1,MD1及ME1,分別對應(yīng)5種型號的平板車,如圖4所示。
圖4 平板車等候區(qū)Fig.4 Waiting area for flat transporters
2.3仿真策略
模型中還包括了一系列對象控制程序以執(zhí)行系統(tǒng)內(nèi)部的邏輯。平板車路徑選擇采用動態(tài)最短路徑選擇策略,即根據(jù)模型中定義的道路節(jié)點和道路通行能力,結(jié)合當(dāng)前道路阻塞情況,選擇最短路徑,道路通行則采用先行先過,在后出發(fā)的平板車根據(jù)路況,可以等待或更改自己的路徑,其流程見圖5。
圖5 系統(tǒng)路徑規(guī)劃流程圖Fig.5 Path planning flowchart of the system
初始狀態(tài)下平板車停靠在等候區(qū)內(nèi),等待并判斷系統(tǒng)中產(chǎn)生符合自己載運能力的分段運輸任務(wù),并且在裝卸此分段的堆位處于空閑狀態(tài)時才進行發(fā)車。
2.4評價指標(biāo)
船廠分段運輸效率可以從分段運輸任務(wù)的響應(yīng)速度和平板車運輸效率這兩個方面進行衡量。分段運輸任務(wù)的響應(yīng)速度越快、平板車運輸效率越高,則認(rèn)為船廠分段運輸效率越高。結(jié)合本文模型中的設(shè)置,分段運輸任務(wù)的響應(yīng)速度可以用分段任務(wù)執(zhí)行的延遲率來表示,而平板車運輸效率可以用平板車的空載率來表示。則本研究使用的評價指標(biāo)可以表示為
V=α×VG+β×VR,
式中:VG為分段任務(wù)執(zhí)行的延遲率;VR為平板車的空載率,α+β=1。分段任務(wù)執(zhí)行延遲率越小、平板車空載率越小,則評價指標(biāo)越優(yōu),對應(yīng)的配置方案也就越優(yōu)。參考船廠需求可以將權(quán)重因子設(shè)置為α=β=0.5。
針對本研究船廠分段運輸仿真模型,在模型調(diào)試通過后進行仿真模擬。圖6為部分分段堆位上分段任務(wù)處理的效率,上區(qū)域越大、下區(qū)域越小代表該堆位對應(yīng)的任務(wù)等待時間越長、處理效率越低,圖中P31,P41及P81堆位的處理效率較低。
圖6 優(yōu)化前的仿真結(jié)果輸出Fig.6 Simulation output before optimization
分析輸出數(shù)據(jù)可知,A型平板車使用率為94.09%、空載率為5.91%,屬于比較嚴(yán)重的超載狀態(tài),可知分段處理效率低下的幾個堆位相對應(yīng)的平板車也正是A型平板車。根據(jù)船廠專家意見,平板車的使用率保持在70%至90%是比較合適的,以免平板車狀態(tài)下滑或者使用率不高造成資源浪費,在保證平板車高效的同時降低物流成本。
仿真實驗結(jié)果顯示部分型號的平板車運輸負(fù)荷過重,其對應(yīng)符合負(fù)載需求的分段運輸任務(wù)的執(zhí)行效率也明顯下降。可見,通過仿真模型的模擬分析,可以較快地發(fā)現(xiàn)船廠分段運輸問題的瓶頸所在,并通過合理地調(diào)整平板車的配置或者改變分段運輸任務(wù),將能夠改善船廠內(nèi)分段運輸?shù)恼w效率。本文通過改變不同型號平板車的數(shù)量配置,收集數(shù)據(jù)并分析分段任務(wù)執(zhí)行延遲百分?jǐn)?shù)和平板車空載率的變化,從而給出在本文所述案例下多型平板車資源的優(yōu)化配置方案。
圖7為A型平板車的數(shù)量變化對分段任務(wù)處理效率和平板車空載率的影響。如圖7所示,當(dāng)A型平板車增加至2輛時,對應(yīng)分段任務(wù)的延遲率已經(jīng)下降到40%左右,系統(tǒng)評價指標(biāo)值V=0.5×0.27+0.5×0.084=17.7%;但是當(dāng)A型平板車增加至3輛時,平板車的空載率明顯上升。則綜合分段運輸效率和平板車空載率的指標(biāo),認(rèn)為2輛A型平板車為本案例的最優(yōu)配置。
圖7 A型平板車數(shù)量對評價指標(biāo)的影響Fig.7 Relationships of A-type flat transporters quantity and evaluation indicators
除了A型平板車負(fù)荷過重,其他型號平板車處于較低負(fù)荷狀態(tài),因此在增加A型平板車的同時考慮減少其他平板車降低成本。最終確定為A型平板車為2輛、B型平板車5輛、C型平板車3輛、D型平板車1輛、E型平板車2輛,圖8為在該配置下的仿真輸出結(jié)果。通過結(jié)果分析,A—E 5種型號平板車執(zhí)行分段任務(wù)的平均延遲率分別為12%,0%,8%,24%和15%;而A—E 5種型號平板車的空載率分別為8.4%,23.9%,21.7%,14%和26.9%。所有類型的平板車,空載率都低于30%,即使用率高于70%,不僅符合平板車使用率要求,也保證了分段運輸效率。
圖8 優(yōu)化后的仿真結(jié)果輸出Fig.8 Simulation output after optimization
本研究基于eM-Plant仿真平臺,對船舶建造過程中的分段運輸問題進行了分析,構(gòu)建了基于多型平板車的分段運輸優(yōu)化問題的仿真模型,在綜合考慮分段運輸任務(wù)完成效率與平板車使用效率的情況下,通過仿真實驗和數(shù)據(jù)分析優(yōu)化多型平板車的資源配置,展示了仿真技術(shù)在船廠分段運輸優(yōu)化方面的優(yōu)越性。仿真分析技術(shù)是數(shù)字化造船的重要部分,后續(xù)將研究平板車的調(diào)度優(yōu)化算法與調(diào)度仿真技術(shù)的結(jié)合,這對進一步提高我國船舶建造管理能力具有重要意義。
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Modeling and analysis of ship block transportation considering multi-type flat transportations
TAO Ningrong1, JIANG Zuhua2,3, LIU Jianfeng4, YANG Zhen1
(1.College of Engineering Science and Technology, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China; 2.School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China; 3. Collaborative Innovation Center for Advanced Ship and Deep-Sea Exploration, Shanghai 200240, China; 4. Shanghai Waigaoqiao Shipbuilding Company Limited, Shanghai 200137, China)
In order to improve the productivity of shipbuilding and effectively solve block logistics congestion in shipbuilding process, the ship block size, logistics flow and block stockyard layout, road passing condition are considered. Based on the shipbuilding actual data collection and analysis and the simulation software eM-Plant, a ship block transportation simulation model considering multi-type flat transporters is build. Through the analysis of simulation on the actual data, the bottleneck of transportation system is found, the set of transporters is optimized and the effectiveness is improved. The research gives an effective example which is provided for the application of simulation technology in shipbuilding management.
management system simulation; shipbuilding logistics; block stockyard; simulation; eM-Plant
1008-1534(2017)06-0389-06
TP391;U673
A
10.7535/hbgykj.2017yx06001
2017-06-16;
2017-10-21;責(zé)任編輯:張 軍
國家自然科學(xué)基金(71501125);國家工業(yè)和信息化部項目(工信部聯(lián)裝[2014]507號)
陶寧蓉(1983—),女,江蘇鹽城人,講師,博士,主要從事生產(chǎn)計劃、物流管理、調(diào)度優(yōu)化等方面的研究。
E-mail:nrtao@shou.edu.cn
陶寧蓉,蔣祖華,劉建峰,等.考慮多平板車的船廠分段運輸問題仿真建模與分析[J].河北工業(yè)科技,2017,34(6):389-394.
TAO Ningrong, JIANG Zuhua, LIU Jianfeng, et al.Modeling and analysis of ship block transportation considering multi-type flat transportations[J].Hebei Journal of Industrial Science and Technology,2017,34(6):389-394.