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【CISMA2019專家談】張欣:服裝縫制生產線仿真技術在智慧縫制工廠建設中的作用

    【CISMA2019專家談】張欣 
    陜西省服裝工程技術中心主任 教授

    服裝縫制生產線仿真技術
    在智慧縫制工廠建設中的作用

           服裝生產企業所關心的問題

           >訂單是否能夠按時完成?

           >加工能力是否滿足訂單的要求?

           >加工能力中設備、人員是否齊備?

           >生產計劃的編排是否合理?

           >生產計劃中,對工序、設備、人員的編排是否最優?

           >生產過程中,對現場的管理是否及時、有效?

           >生產過程中,設備是否有較高的利用率?

           >生產過程中,人員的工作是否均衡?

           >生產過程中,生產的節拍是否均衡?

           >如何培養一個合格的生產線管理人員(班組長)?

           【思考】在智慧縫制工廠中應如何理解、解決這些問題?
     
           服裝縫制生產線的特征主要表現在——
           復雜的、多因素耦合、隨機因素并存、動態變化的、離散的生產系統。因此,研究服裝縫制生產線的唯一方法是系統仿真。

            一、數字化仿真是建設智慧工廠的關鍵技術——

           在智慧工廠建設中,如果沒有對生產系統的數字化仿真,智慧工廠的以上主要特征難以在物聯網和企業數字化管理中體現。所謂的以產品生命周期的相關數據為基礎,對整個生產過程進行自動感知、自動分析、閉環控制的智慧工廠系統就是無源之水,無法落實。

           在現代科學技術領域,數字化仿真是與理論和物理實驗對等的科學方法。數字化仿真賦能制造業的數字化轉型和創新。虛擬工廠,虛擬建筑,虛擬樣機,虛擬服裝縫制生產線,虛擬功能性服裝……

           系統仿真的優勢

           >大多數復雜的、真實的具有隨機因素的系統不能用可解析求解的數學模型來精確描述,可以用仿真的方法來研究。

           >在某些計劃的一組運行條件下仿真可使人們估計一個現有系統的性能。

           >在仿真中我們可以更好地控制實驗條件,這些實驗條件在用真實系統本身做實驗過程里往往可能出現。

           >可以在計算機中,以壓縮時間的方式來模擬系統的運行。

           二、Simfactory系統仿真技術賦能智慧縫制工廠建設

           Simfactory系統簡介

           由香港紡織及研發中心(HKRITA)立項,香港制衣業訓練局(HKCITA)與西安工程大學、陜西省服裝工程技術研究中心聯合開發。

           系統是根據實際的縫紉生產模式而設計的虛擬縫紉生產線,用于培訓生產線組長及主管應用工業工程技術,支持他們作縫紉生產線資源分配決定。經過系統培訓后,他們可以獲得在工業工程基礎上安排人力、縫紉設備和縫紉生產過程管理的正確知識,從而提高自己的管理技能水平,更合理的安排縫紉生產線,提高車間生產效率。

           系統實現采用全仿真架構實現,可用于模擬復雜的縫紉生產線。

           Simfactory系統仿真技術主要從三方面賦能智慧縫制工廠——

           (一)通過仿真技術,提高生產管理系統的自主能力。


           1)數據采集與處理

           系統數據來源分為兩類:經驗數據和采集數據

           經驗數據:用戶按照所在企業實際情況,對工人、設備、工序等相關對應參數給出經驗數據,仿真系統對此經驗數據進行模擬,給出預測

           采集數據:用戶通過物聯網技術,將現場設備和仿真系統相連,仿真系統實時采集工作現場數據并進行模擬分析,通過分析給出下一步優化方案并實時反饋給現場,以此實現工作現場工作方案實時智能調整。

           2)分析判斷及規劃工人自身行為
           3)分析判斷及規劃物料自身行為



           (二)通過仿真技術,實現數字孿生的智慧縫制工廠

           智慧工廠的數字孿生模型

           >實際縫制生產線的數字孿生模型,例:西裝,女裝,牛仔褲…

           >生產訂單及其生產計劃編排的數字孿生模型

           >實際生產過程的數字孿生模型

    (仿真車間布局)


           通過實際縫制生產線的數字孿生模型,用戶可以按照需要的方式對車間進行布局。

    (仿真人、物的流轉路線)


           通過生產訂單及其生產計劃編排的數字孿生模型,可以對物料路線進行規劃。

    (系統仿真模擬某訂單的生產流程)


           通過實際生產過程的數字孿生模型,由系統算法進行驅動,按照用戶給定的參數進行模擬

           通過仿真實現數字孿生的智慧縫制工廠
           使用simfactory系統進行服裝縫制生產仿真流程

           1.建立數字化孿生工廠

           2.模擬排產

           3.模擬生產運行

           4.模擬結果報告

           三、通過仿真技術,實現生產管理系統的自我學習
           假設:根據現有的服裝縫制生產現狀,智慧工廠不可能完全機器取代人,而是人機共存的系統,人機之間具備互相協調合作關系,各自在不同層次之間相輔相成。(人、機器人、設備)。

           基于仿真系統的能力模型、業務模型、仿真模擬模型,采集分析在線數據和歷史數據,應用人工智能技術方法,實現系統的自我學習,賦能智慧縫制工廠制造過程資料信息的補充、更新。

            例如:基于工人、設備、工序等實體模型及其之間的關系模型,通過在線KPI指標數據采集,實現工人學習曲線動態變化。

    工人學習曲線模型?

    ?通過工人學習曲線模型,定義工人操作特定工序的學習能力。

    實體之間的關系模型?

    ?工人、設備和工序均為多對多關系,由工人能力曲線和能力矩陣模型來定義。

           通俗的理解,某人使用某設備加工某工序,可采用多個方案。
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