山东建筑大学 设施规划 实验 (2)

山东建筑大学管理工程学院工业工程专业实验报告

山东建筑大学设施规划实验报告

一、实验目的

1．初步了解Flexsim软件的环境和功能；了解仿真技术在物流配送及库存管理和库存控制领域中的应用，学习仿真结果分析的概念和稳态型仿真、终止型仿真，以及置信区间等相关概念；

2．加深对教学环节中所获知识（库存管理和库存控制）的理解和巩固，学习和培养针对具体案例进行实验的能力；

3．学习使用仿真软件对实际物流系统进行仿真分析和优化过程中的难点，并注意局部细节问题。

二、实验仪器、设备及材料

计算机，Flexsim软件

三、实验原理

某企业要投产一条简单的加工线，如图1所示，原材料经过4道工序加工成成品，入库存储，按照需求提货出库。由于企业认为市场情况好，认为能制造出来就能卖出去，因此选择了传统的推动式面向库存的生产模式。系统假设和参数如下：

① 保证原材料L_rm是充足的；

② 原材料送至机器R_m1前，每耗时uniform（120,20）s（即时间符合正态分布）加工出一件半成品；一单位原材料能加工出10件半成品。

③ 然后依次送到其他各道工序加工：到机器R_m2前加工，每件半成品加工时间为uniform（5,2）min；到机器R_m3前加工，加工时间normal（300,30）s；到机器R_m4前加工，加工时间为normal（6,1）min；最后成为最终产品

L_prod。

④ 每加工两个半成品之间需要uniform（60，10）s的调整时间。

⑤ 原材料经过四道工序加工成成品，如成品库存储；假设仓库容量足够大。

⑥ 当机器R_m1加工完一个原材料时，立即从原材料库中提料，保持持续生产。

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⑦ 当有订单或需求到达时，按照需求提货出库，订单到达时间间隔服从随机分布uniform（500，10）min；每个订单的需求量为normal（80，5）个单位的产品。

对这样一个生产库存系统进行建模仿真，分别按

1）连续一个月（每天按24h计算）运行；

2）每次运行24小时重复30次仿真运行，连续监测库存信息，即库存量随时间的变化情况，并统计有无缺货发生，缺货率和缺货量为多少。

假设存在以下情况，试建模仿真分析。

① 预测认为：每次需求量接近normal（80,5）的随机分布，分析这个投产方案的规划是否合理？生产中有没有瓶颈？库存随时间的变化是怎样的？

② 假设市场扩大需求增长，每次需求量增长为normal（90,5）的随机分布，仍然采用原来的配置方案，是否还能满足市场需求？为了满足需求从而占领市场，从扩大生产能力的角度如何调整系统的资源配置？

四．实验步骤及实验数据

1. 将实际问题抽象成两个子系统：生产模块和库存控制模块。

2. 按要求编写生产系统的逻辑代码。

3. 编写库存控制系统的逻辑代码。

4. 调试模型。

5. 运行输出与结果分析。

6. 系统调整与分析。

（1）控制第一次售出产品的时刻，避免还未生产出产品即有订货需求，在产生订单的source中注意对到达时间的设定，不选中Arrival at time 0复选框。（2）一个原材料加工出多个半成品的剪切式过程的实现，可以用separator这个object来进行逻辑等价实现。

（3）订单的生成采用Source和Separator两个object完成，其中，Source用于模拟订单到达时间，Separator用于把一个订单分解为多个产品。

（4）库存管理的实现：采用两个Queue来模拟仓库和订单需求。当有订货需求时（已经把订单具体分解为产品数量），比较仓库存货，然后从仓库和订单需求两个Queue中同时移除一个产品，重复循环。具体可在两个Queue的Triggers 中的OnEndCollecting中编程实现这一逻辑。

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（5）编程过程中要在一个object中调出或操作另一个object，因此需要把object 声明为全局实体指针（Global Object Pointers），否则编译会出错。具体可以单击界面上方的ToolBox按钮，然后选择Global Object Pointers来设置声明。

由题意可建立如下模型：

原材料经过4道工序加工成成品，入库存储，按照需求提货出库

五、思考题

1、软件及其使用简介

Flexsim是一个基于Windows的，面向对象的仿真环境，用于建立离散事件流程过程，像是制造业，物料处理和办公室工作流，这些全都配以令人瞠目结舌的三维虚拟现实环境。

2. 对给定应用案例进行仿真

采用面向订单的拉动生产方式取代本实际系统的推动式面向库存的生产方式：

3、此次实验的收获、不足以及改进建议

通过将实际的生产系统进行仿真，可以更直观的看到生产系统的运行结果，有助于我们在实际生活中发现生产系统的优点与不足。同时在建立模型的过程中

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也遇到了困难，在仿真运行的时候往往要求数据的准确性，由于对仿真模型的建立缺乏一定的认识，这就给我们造成了很大的压力，需要不断的对模型进行改进，以达到最佳结果。