基于Flexsim的仿真实验报告

基于Flexsim的仿真实验报告专业班级：XXXXXXX姓名：XXX学号：XXXXXX4基于Flexsim的仿真实验1.实验报告2.提交Flexsim的仿真图基于Flexsim的仿真实验报告一、实验目的与要求1.1实验目的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。Flexsim是工程师、管理者和决策人对提出的“关于操作、流程、动态系统的方案”进行试验、评估、视觉化的有效工具。Flexsim能一次进行多套方案的仿真实验。这些方案能自动进行，其结果存放在报告、图表里，这样我们可以非常方便地利用丰富的预定义和自定义的行为指示器，像用处、生产量、研制周期、费用等来分析每一个情节。同时很容易的把结果输出到象微软的Word、Excel等大众应用软件里。另外，Flexsim具有强力的商务图表功能，海图(Charts)、饼图、直线图表和3D文书能尽情地表现模型的信息，需要的结果可以随时取得。本实验的目的是学习flexsim软件的以下相关内容：如何建立一个简单布局如何连接端口来安排临时实体的路径如何在Flexsim实体中输入数据和细节如何编译模型如何操纵动画演示如何查看每个Flexsim实体的简单统计数据我们通过学习了解flexsim软件，并使用flexsim软件对实际的生产物流建立模型进行仿真运行。从而对其物流过程，加工工序流程进行分析，改进，从而得出合理的运营管理生产。1.2实验要求（1）认识Flexsim仿真软件的基本概念；（2）根据示例建立简单的物流系统的仿真模型；（3）通过Flexsim仿真模型理解物流系统仿真的目的和意义1.2.1实验2．多产品单阶段制造系统仿真与分析某工厂加工三种类型产品的过程。这三类产品分别从工厂其它车间到达该车间。这个车间有三台机床，每台机床可以加工一种特定的产品类型。一旦产品在相应的机床上完成加工，所有产品都必须送到一个公用的检验台进行质量检测。质量合格的产品就会被送到下一个车间。质量不合格的产品则必须送回相应的机床进行再加工。我们希望通过仿真实验找到这个车间的瓶颈所在，以回答如下问题：检验台能否及时检测加工好的产品？或者检验台是否会空闲？缓存区的大小重要吗？该仿真模型的概念模型如下：机台1检验台机台3机台21类产品3类产品2类产品80%不合格产品20%不合格产品1.2.2实验3．产品测试工艺仿真与分析某工厂车间对两类产品进行检验。这两种类型的产品按照一定的时间间隔方式到达。随后，不同类型的产品被分别送往两台不同的检测机进行检测，每台检测机只检测一种特定的产品类型。其中，类型1的产品到第一台检测机检测，类型2的产品到第二台检测机检测。产品检测完毕后，由传送带送往货架区，再由叉车送到相应的货架上存放。类型1的产品存放在第2个货架上，类型2的产品存放在第1个货架上。我们希望通过仿真运行来回答如下问题：这个检测流程的效率如何？是否存在瓶颈？如果存在，怎样才能改善整个系统的绩效呢？这些问题都是我们希望通过仿真分析得以解决的。机台1传送带机台2产品1产品2传送带货架2货架1二、实验过程1.建立概念模型2.建立Flexsim6的模型：（1）确立概念模型中各元素的模型实体；（2）在新建模型中加入模型实体；（3）根据各个模型实体之间的关系建立连接；（4）根据题目要求的系统数据为不同的模型实体设置相应的参数，已达到对各工序实施控制的目的；3.模型建立之后，模型的运行与分析；4.运行完成后输出报表，查看每个模型实体的简单统计数据；5.根据输出数据对生产工艺流程进行分析，找出瓶颈工序，并合理规划工序流程，合理的进行运营管理。仿真周期设为1小时，使用复演法做多次独立的仿真试验，然后通过观察、统计、分析实时状态图和导出的仿真实验数据，得到最终的仿真结果。三、实验心得系统功能相对简单，实现也很容易，且方法多样。为使系统运行达到最优，可分析调整各设备参数及系统配置，以达到系统运行连贯顺畅，无积压无间断的目的。通过这次试验，加强了对物流系统的理解，也多了解了一个仿真软件，这个软件有三维功能，能够从不同的角度看出系统存在的问题，并且模型的连接分了不同的种类，A连接和S连接，我觉得这一点仅仅是本软件的优点，因为他将单向物流和双向物流区别对待，这样做更加条例清晰。建模过程中每个参数的调整都是很容易实现的。但在实际中，任何一个参数的调整都可能会极大的影响着成本和收益，因此模型中达到的最优未必能完全应用到实际中去。另外，建模方案可能有很多个，而且最优方案也可能有很多，最终的方案选取，仍需要管理者综合考虑各方面因素进行决策。但系统建模和仿真对实际决策有着重要的参考价值。随着科技的发展，系统建模和方针必将日益显现出其重要的作用。四、附上实验2中多产品单阶段制造系统仿真的结果4.1实验2的模型图输出的实验2多产品单阶段制造系统仿真的截图，如下图所示：4.2模拟仿真运行时的运行状态及模拟仿真结果4.2.1输出的模拟仿真运行时的运行状态截图，如下图所示：在描述系统中我们提到希望能找出系统的瓶颈，有几种途径可以做到这点：第一种方法是，你可以从视觉上观察每个暂存区的容量。如果一个暂存区始终堆积着大量的产品，这就表明从该暂存区取货的一台或几台加工机床形成了系统的瓶颈。在该模型仿真运行时，由上图可以注意到第二个暂存区堆积很多待加工的产品，而第一个暂存区的待加工产品较少，很显然是由于检查台，也就是processer4的工作能力较低造成的，说明processer4即检查台就是该模型中的瓶颈工序。需要对该工序进行改进，以减少瓶颈带来的损失。4.2.2模拟运行后的输出数据表:FlexsimStateReportTime:48301.85ObjectClassidleprocessingbusyblockedgeneratingemptycollectingreleasingQueue1Queue0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%3.49%0.00%96.51%Processor1Processor11.41%88.59%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%Processor2Processor15.96%84.04%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%Processor3Processor23.05%76.95%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%Queue6Queue0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%5.14%0.00%94.86%Processor4Processor1.83%98.17%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%Sink8Sink0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%100.00%0.00%Source1Source0.00%0.00%0.00%0.00%100.00%0.00%0.00%0.00%4.2.3根据输出数据，以各个加工工位的加工和空闲时间进行对比，做出圆饼图进行观察各工序的工作状态：第一个机台Process1：第二个机台Process2：第三个机台Process3：检查台Process4：4.2.4输出结果分析在描述系统中我们提到希望能找出系统的瓶颈，第二种途径：从主要工序的空闲与工作的比例元饼图分析，工作的比重最大且接近于100%的即是瓶颈工序。从以上几个主要工序的空闲与工作的比例元饼图中可以看出，检验台工作的时间占总仿真时间的比例是最大的。通过这些圆饼图，我们可以很容易的发现检验台是瓶颈所在，而非那三台加工机床。现在已经找出了瓶颈，接下来将考虑瓶颈的改善。这取决于与成本收益相关的多个因素，以及这个车间的长期规划目标。在将来，是否需要以更快的速率加工产品呢？在这个模型中，Source平均每5秒生成一个产品，而检测台也是平均每5秒将一个成品送到Sink。检验台的5秒平均值是由其4秒的检测时间和80/20的路径策略计算得出的。因此随着时间的推移，这个模型的总生产能力下降。如果这个工厂想加工更多的产品，Source必须有更高的产品到达率（也就是说更短的到达间隔时间）。如果不对检验台进行修改，模型中就会不断积累越来越多的待加工品，而暂存区的容量也会不断增加直到无法再加。为了解决这个问题，我们不得不添加一个检验台，因为检验台是整个系统的瓶颈所在。如果检验台处暂存区的容量很关键，那么同样需要我们添加一个检验台。当检验台暂存区存货过高而导致过高成本时，添加一个检验台是很明智的，这样使得暂存区的容量不会过高，而该暂存区内待检验产品的等待时间也不会过长。让我们来看看该暂存区的统计值。继续运行此模型，你将会注意到这些数值随着仿真运行而改变。查看平均容量和平均逗留时间值。逗留时间指流动实体在暂存区中停留的时间。在仿真运行的前期，暂存区的平均容量较小，但随着仿真的继续，增大到几百，如果暂存区的容量不是很大或造成成本很高是，那么就有必要增加一个检验台，来缓解瓶颈。五、附上实验3中产品测试工艺仿真与分析结果5.1实验3的模型图输出的实验3产品测试工艺仿真的截图，如下图所示：5.2模拟仿真运行时的运行状态及模拟仿真结果5.2.1输出的模拟仿真运行时的运行状态截图，如下图所示：运行状态:由图可以看出暂存区1的堆积的待加工产品非常多，而缓存区2的容量就几乎没有堆积，说明两台机床的加工效率较低，造成待加工产品堆积。说明加工机床的加工工序就是该模型中的瓶颈所在。5.2.2模拟运行后的输出数据表:5.2.3输出每个模型实体的简单统计数据：FlexsimStateReportTime:6628.26ObjectClassidleprocessingblockedgeneratingemptyreleasingwaitingfortransporterconveyingtravelemptyTravelloadedoffsettravelemptyoffsettravelloadedSource1Source0.00%0.00%1.43%98.57%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%Queue2Queue0.00%0.00%0.00%0.00%4.68%95.32%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%Processor3Processor4.46%73.75%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%Processor4Processor7.31%69.30%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%Conveyor5Conveyor0.00%0.00%0.00%0.00%73.94%0.00%0.00%26.06%0.00%0.00%0.00%0.00%Conveyor6Conveyor0.00%0.00%0.00%0.00%72.13%0.00%0.00%27.87%0.00%0.00%0.00%0.00%Queue7Queue0.00%0.00%0.00%0.00%28.51%0.00%71.49%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%Rack8Rack100.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%Rack9Rack100.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%Transporter11Transporter16.44%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%35.11%15.07%4.45%28.92%Source1Queue1:Processer1:Processer2:\Queue2:Transporter:5.2.4输出结果分析该检测流程的效率较低，很明显通过source1的