在线仿真系统在生产计划与调度中的应用

　　生产系统是一个复杂的动态系统,传统的计划调度方法已经不能满足车间管理和制造环境变化的需求.研究复杂系统的方法之一就是对系统建立仿真模型,详细地采集和处理制造过程中的细节,并用仿真实验进行“假设分析”,通过比较不同参数下的仿真结果来选择满意结局,降低决策错误带来的风险[1].很多研究成果证明,离散事件仿真方法是获得良好调度结果的有效工具.但大部分仿真模型都建立在静态和确定的环境下,没有考虑动态性和不确定性.仿真模型需要真实映射实际系统的生产数据与各种变化,并能快速建模和决策[2-3].面向对象建模技术及WebServices技术可以解决模型映射与集成的问题[4],但仿真系统数据模型的设计及仿真系统运行的控制问题仍需要进一步研究.

　　本文针对仿真系统与制造系统的数据交互问题建立了计划调度数据模型,并通过系统应用框架设计研究了在线仿真系统中需要解决的问题,给出了系统集成的方式.通过面向对象的仿真系统,研究了短期生产计划健壮性的验证问题,最后通过eM-Plant仿真软件给出了应用实例.

　　1　在线仿真系统应用框架

　　系统仿真的基本定义是:设计一个实际系统的模型,对它进行实验,以便理解及评价系统的各种运行策略.其基础是建立在系统的模型上,并以计算机为工具对系统进行研究的一种方法.在线仿真表示系统模型是根据实际系统的动态状况而建立的,随着实际系统的变化,仿真模型也随之发生变化.

　　应用在线仿真系统进行生产计划与调度可以分为静态调度和动态调度两个方面.

　　静态调度方面,可以通过离线仿真实验确定能够实现制造系统良好生产性能的生产策略和调度规则,这些策略和规则集合是实行动态计划的基础.根据系统的静态数据,如资源基本配置、生产大纲、零件工艺等,仿真系统可以对生产计划大纲进行验证,对工艺方案和设备布局优化以及对可能存在的能力与需求的矛盾进行预判.

　　动态调度则是在进行排产时考虑生产计划在实施过程中遇到的各种扰动因素,包括机床失效,临时插入新任务,工艺临时变更等,这些事件是随时的、动态的.在线仿真系统需要根据实时交互的数据,对当前的生产计划进行评估与分析,并实施动态调度,目标是尽量减少原有生产准备的变更.

　　将在线仿真系统应用于生产调度中进行动态调度需要解决4个主要问题:

　　1)建立仿真系统所需要的数据模型.数据模型是在线仿真系统的基础,生产计划与调度涉及到车间生产的各种复杂数据,数据的完整性和通用性决定了生产管理系统与仿真系统的集成性.

　　2)系统集成方式.在线仿真系统作为制造执行系统和ERP(EnterpriseResource Planning)系统的优化插件,需要与这些信息系统进行在线数据交互,系统无缝集成是系统应用的基础.