计算机仿真技术在我国自动化物流系统中的应用
计算机仿真技术在我国自动化物流系统中的应用
06:22 共计180次阅读 编辑：傻博士&0
通过此页你可以了解计算机仿真技术在我国自动化物流系统中的应用的意思、计算机仿真技术在我国自动化物流系统中的应用的具体内容及计算机仿真技术在我国自动化物流系统中的应用的相关案例与参考文献。
出自 亿维网()
摘要：主要讲述了计算机仿真技术在我国自动化系统中的发展和应用；根据在烟草的应用实例，介绍计算机仿真的基本步骤和方法；并阐述了未来计算机仿真技术在我国物流行业中的重要地位和发展前景。
　　1.引言
　　计算机仿真就是利用计算机运算系统的来达到对被仿真系统的分析、研究、设计等目的。仿真技术是集计算机技术、、通讯技术、控制技术于一身的现代高科技，它能仿真出一个其实的环境，一种真实的感受，可应用于宇宙飞船、核电站、飞机、轮船等大中型高精密仪器操作者的仿真练习，也可应用于我国正在兴建的自动化物流系统的规划、设计、、演示和分析。自动化物流系统是集光、机、电技术为一体的复杂的。能够实现物料传输、识别、分拣、堆码、、检索和发售等各个环节的全程自动化作业。该系统主要包括：自动化高架立体系统（AS/RS）；自动化输送机输送系统（Conveyor Systems）；自动导引车和/或往复式穿梭车系统（PathMover Systems）；逻辑控制系统（PLC）和计算机集成化物流治理系统等。
　　2.我国自动化物流系统应用计算机仿真技术的必要性
　　随着物流行业生产自动化水平的不断提高，越来越复杂，生产节奏越来越快，生产治理者对生产改进的每一决策，都需谨慎考虑。措施不当，往往需要付出高昂的代价。而正是由于系统的复杂性，快节奏和柔性，要想猜测每一个决策给系统带来的后果，已经是人的大脑无法胜任的了。计算机仿真技术正是弥补了这一不足，成为自动化物流系统治理者的有用工具，成为生产系统规划设计人员的得力助手。
　　对我国兴建的自动化物流系统应用计算机仿真技术，不仅可以避免建立物理试验模拟系统的，减少设计，而且可以通过计算机技术进行精确计算和验证分析，提高系统方案的可行性。根据的工艺设备参数和工艺流程建立起来的计算机仿真系统，可以形成直观立体的三维仿真动画，提供生产系统的生产量，确定位置，报告资源利用率。还可以被用来支持投资决定，校验的合理性，通过对不同的物流策略进行仿真实验来找出最优解。仿真运行结束后可根据生成仿真报告，显示各个物流设备的利用率、空闲率、阻塞率等数据。可根据仿真报告提供的数据对物流系统的优缺点进行判定，做出。
　　3.计算机仿真技术在烟草自动化物流系统中的应用实例
　　中邮科技有限责任在烟厂片烟自动配方库、辅料平衡库以及成品库的自动化设计中成功的应用了计算机仿真技术，取得了很好的效果。应用计算机仿真技术规划设计的柳州卷烟厂自动化物流系统，已经于2003年6月实际生产运行，该自动化物流系统流程通畅，完全能够满足柳州卷烟厂物流系统的实际需求。应用计算机仿真技术规划设计的北京市海淀区烟草自动系统也已经安装调试。应用计算机仿真技术规划设计的南宁卷烟厂自动化物流系统，也已经设计完成，该自动化物流系统正在建设中。
　　4.计算机仿真的基本步骤和方法：
　　4.1 选择合适的计算机仿真软件
　　适于的软件有许多，要根据自己的实际情况和需要进行选择。中邮科技公司采用美国物流仿真软件AutoMod10.0为平台。该软件主要的模块如下：
　　Conveyor：含积放式传输系统，非积放式传输系统，滚筒传输系统、皮带传输系统以及链条输送系统等。可以设定系统的速度、加速度、减速度、宽度、斜坡等参数。
　　Pathmover：用于沿路线或轨道运动的模型汽车，如人工驾驶的升降机、自动导引车AGV、往复式穿梭车等。
　　AS/RS：自动仓取系统，通过选取货架的规格（巷道数目、排、层等），定义出入库的位置，设定存放货物的区域，以及设定堆垛机的参数（速度、加减速度、取放货物时间等），来定义一个AS/RS系统。
　　Kinematic：模拟机构的简单运动。在实体造型中，定义机构的运动和自由度，具体模拟实体的机构动作。如模拟码盘机器人的码盘动作、机械手的动作等。
　　Bridge Crane：在轨道上的起重机通过移动来拾起或放下货物。如物流系统中的起重、搬运装置。
　　Power %26 Free：与Conveyors类似，但是所处理的货物是悬挂着的，而不是沿输送机移动的货物。一般采用铰链悬挂在链条上的空中货车。
　　Tanks %26 Pipes / Trains：传递的物体形态是液体或气体，如啤酒、饮料、煤气等工业中的配制、生产、传输等。
　　AutoView：可以答应用户通过AutoMod模型定义场景和摄像机的移动，产生高质量的AVI格式的动画。用户可以缩放或者平移视图，或使摄像机跟踪一个物体的移动，如叉车或的运动。AutoView可以提供动态的场景描述和灵活的显示方式。
　　Autostat：用于分析仿真后的结果。根据要实现的目的，如系统内采用的AGV的数量、操作工人的数量、传输系统的速度、车辆的速度等等，都可以用来作为优化的对象，生成产量、成本、利用率等图表。
　　4.2 建立仿真模型
　　根据自动化物流系统的需求和工艺流程建立系统的计算机仿真模型，并确立系统基本设备的运行参数。
　　4.3 编写逻辑控制程序
　　根据系统的工艺流程和系统的逻辑控制关系，以及动过程中，设备处理该物料所需的时间等编写逻辑控制程序。
　　4.4 运行仿真系统
　　根据物流系统的需求流量，计算出物料出现的时间频率，把这个频率值输入系统，即可运行此仿真系统。仿真运行时间可以根据实际物流系统的生产班次，也可按照最大物流量进行模拟。
　　4.5 仿真结果分析和优化
　　根据流程运行结果，进行分析，系统是否存在瓶颈，流程是否畅通，物流量能否满足需求。根据最后的数据统计结果，分析物流量能否满足需求。假如系统运行后，结果有不理想之处，要根据相应的原因，调整方案或者改变参数，直至满足物流系统的生产需求。生成三维动画输出结果及仿真报告，提交给自动化物流系统的治理者和设计者，进一步优化和完善。
　　由于采用计算机仿真技术，系统规划设计周期短，在实际生产系统未建立前就能够直观地看到并了解系统实际运行的全部，因此，使投资者和系统者对方案的实际运行便于直接调整和改进。合理的物流系统方案是建立一个科学的物流系统的前提。
　　5.计算机仿真技术在物流行业中的发展前景
　　我国的计算机仿真技术目前已广泛应用于电力、航空、通信、交通运输、军事、化工、生物、等各个领域，并且，随着计算机仿真技术的发展将发挥更加重要的作用。
　　在我国的自动化物流系统中应用计算机仿真技术，不仅能够大大缩短物流中心的规划设计周期，还可根据计算机仿真结果对方案进行优化。在开放的人机界面上，可以看到未来实际中系统设备的全时空信息，看到未来的生产现场中各输送、存储设备和AGV、穿梭车、堆垛机、辊道等的状态，仿真系统将反映系统中发生阻塞和瓶颈的位置和情况。可以改变参数输入，通过模拟生产情况及波动对系统造成的冲击，从而避免了在理想化状态下系统设计所无法预料的各种因素，对系统的堵塞有着形象和直观的解决方案。在系统未投资建立之前，就可全方位地了解未来自动化物流系统的实际流程和生产信息。
　　由于我国现代刚刚兴起，因此，在规划设计自动化物流系统中应用计算机仿真技术，不但可以避免新上马的许多的重大失误，而且可以使我国新建的自动化物流系统更科学更合理。只有进行了计算机仿真的自动化物流系统，才能真正地为解决实际问题，规划和设计出切实可行的工艺方案，才能使我国的自动化物流系统迈向国际先进水平的行列。
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3秒自动关闭窗口物流系统优化
物流系统优化
22:04 共计371次阅读 编辑：heilo&<em id="num_num_
通过此页你可以了解物流系统优化的意思、物流系统优化的具体内容及物流系统优化的相关案例与参考文献。
出自 亿维网()
　　优化是指确定物流系统发展目标，并设计达到该目标的策略以及行动的过程，它依据一定的方法、程度和原则，对与物流系统相关的因素，进行优化组合，从而更好实现物流系统发展的目标。
　　对于大多数的企业来说，物流系统优化是其降低运营总的最显著的商机所在。由物流优化技术给出的解决方案，除非现场操作人员能够执行，能够确认预期的回报已经实现，否则就是不成功的。
　　对于大多数的企业来说，物流系统优化是其降低供应链运营的最显著的商机所在。但是，物流系统优化过程不仅要投入大量的资源，而且是一项需要付出巨大努力、克服困难和精心管理的过程。
　　美国领先的货运计划解决方案Velant的总裁和CEO-Don Ratliff博士集30余年为企业提供货运决策优化解决方案的经验，在2002年协会（CLM）年会上提出了"物流优化的10项基本原则"，并认为通过物流决策和运营过程的优化，企业可以获得降低10%-40%的商业机会。这种成本的节约必然转化为企业的提高。
　　1．目标（Objectives）：设定的目标必须是定量的和可测评的。
　　制定目标是确定我们预期愿望的一种方法。要优化某个事情或过程，就必须确定怎样才能知道目标对象已经被优化了。使用定量的目标，计算机就可以判断一个物流计划是否比另一个更好。层就可以知道优化的过程是否能够提供一个可接受的投资回报率（Return On Investment）。
　　2．模型（Models）：模型必须忠实地反映实际的物流过程。
　　建立模型是把物流运营要求和限制条件翻译成计算机能够理解和处理的某种东西的方法。例如，我们需要一个模型来反映货物是如何通过组合装上卡车的。一个非常简单的模型，不能充分地反映实际的物流情况。如果使用简单的重量或体积模型，许多计算机认为合适的载荷将无法实际装车，而实际上更好的装载方案会由于计算机认为不合适而被放弃。所以，如果模型不能忠实地反映装载的过程，则由优化系统给出的装车解决方案要么无法实际执行，要么在上不合算。
　　3．数据（Data）：数据必须准确、及时和全面。
　　数据驱动了物流系统的优化过程。如果数据不准确，或有关数据不能够及时地输入系统优化模型，则由此产生的物流方案就是值得怀疑的。对必须产生可操作的物流方案的物流优化过程来说，数据也必须全面和充分。例如，如果卡车的体积限制了载荷的话，使用每次发货的重量数据就是不充分的。
　　4．集成（Integration）：必须全面支持数据的自动传递。
　　因为对物流系统优化来说，要同时考虑大量的数据，所以，系统的集成是非常重要的。比如，要优化每天从向门店送货的过程就需要考虑订货、客户、卡车、驾驶员和道路条件等数据。人工输入数据的方法，哪怕是只输入很少量的数据，也会由于太花时间和太容易出错而不能对系统优化形成支持。
　　5．表述（Delivery）：系统优化方案必须以一种便于执行、管理和控制的形式来表述。
　　由物流优化技术给出的解决方案，除非现场操作人员能够执行，管理人员能够确认预期的投资回报已经实现，否则就是不成功的。现场操作要求指令简单明了，要容易理解和执行。管理人员则要求有关优化方案及其实施效果在时间和资产利用等方面的关键标杆更综合、更集中。
　　6．算法（Algorithms）：算法必须灵活地利用独特的问题结构。
　　不同物流优化技术之间最大的差别就在于算法的不同（借助于计算机的过程处理方法通常能够找到最佳物流方案）。关于物流问题的一个无可辩驳的事实是每一种物流优化技术都具有某种特点。为了在合理的时间段内给出物流优化解决方案就必须借助于优化的算法来进一步开发优化技术。因此，关键的问题是：（1)这些不同物流优化技术的特定的问题结构必须被每一个设计物流优化系统的分析人员认可和理解;（2)所使用的优化算法应该具有某种弹性，使得它们能够被"调整"到可以利用这些特定问题结构的状态。物流优化问题存在着大量的可能解决方案（如，对于40票的发货来说，存在着1万亿种可能的装载组合）。如果不能充分利用特定的问题结构来计算，则意味着要么算法将根据某些不可靠的近似计算给出一个方案，要么就是计算的时间极长（也许是无限长）。
　　7．计算（Computing）：计算平台必须具有足够的容量在可接受的时间段内给出优化方案。
　　因为任何一个现实的物流问题都存在着大量可能的解决方案，所以，任何一个具有一定规模的问题都需要相当的计算支持。这样的计算能力应该使得优化技术既能够找到最佳物流方案，也能够在合理的时间内给出最佳方案。显然，对在日常执行环境中运行的优化技术来说，它必须在几分钟或几小时内给出物流优化方案（而不是花几天的计算时间）。采取动用众多计算机同时计算的强大的集群服务和并行结构的优化算法，可以比使用单体PC机或基于工作站技术的算法更快地给出更好的物流优化解决方案。
　　8．人员（People）：负责物流系统优化的人员必须具备支持建模、数据收集和优化方案所需的领导和技术专长。
　　优化技术是"火箭科学"，希望火箭发射后能够良好地运行而没有"火箭科学家"来保持它的状态是不可能的。这些专家必须确保数据和模型的正确，必须确保技术系统在按照设计的状态工作。现实的情况是，如果缺乏具有适当技术专长和领导经验的人的，复杂的数据模型和软件系统要正常运行并获得必要的支持是不可能的。没有他们大量的工作，物流优化系统就难以达到预期的目标。
　　9．过程（Process）：商务过程必须支持优化并具有持续的改进能力。
　　物流优化需要应对大量的在运营过程中出现的问题。物流目标、规则和过程的改变是系统的常态。所以，不仅要求系统化的数据监测方法、模型结构和算法等能够适应变化，而且要求他们能够捕捉机遇并促使系统变革。如果不能在实际的商务运行过程中对物流优化技术实施监测、支持和持续的改进，就必然导致优化技术的潜力不能获得充分的发挥，或者只能使其成为"摆设"。
　　10．回报（）：投资回报必须是可以证实的，必须考虑技术、人员和操作的总成本。
　　要证实物流系统优化的投资回报率，必须把握两件事情：
　　一是诚实地估计全部的优化成本；二是将优化技术给出的解决方案逐条与标杆替代方案进行比较。
　　在计算成本的时候，企业对使用物流优化技术的运营成本存在着强烈的低估现象，尤其是在企业购买的是"供业余爱好者自己开发使用"的基于PC的软件包的情况下。这时要求企业拥有一支训练有素的使用者团队和开发支持人员在实际运行的过程中调试技术系统。在这种情况下，有效使用物流优化技术的实际年度运营成本极少有低于技术采购初始成本的（如软件使用许可费、工具费等）。如果物流优化解决方案的总成本在第二年是下降的，则很可能该解决方案的质量也会成比例的下降。
　　在计算回报的时候，要确定物流优化技术系统的使用效果，必须做三件事：一是在实施优化方案之前根据关键指标（Key Performance Indicators）测定基准状态；二是将实施物流优化技术解决方案以后的结果与基准状态进行比较；三是对物流优化技术系统的绩效进行定期的评审。
　　要准确地计算投资回报率必须采用良好的方法来确定基准状态，必须对所投入的技术和人力成本有透彻的了解，必须测评实际改进的程度，还必须持续地监测系统的行为绩效。但是，因为绩效数据很少直接可得，而且监测过程需要不间断的实施，所以，几乎没有哪个公司能够真正了解其物流优化解决方案的实际效果。
　　常用的物流系统优化方法有:
　　 ( 1 )数学规划法。
　　包括静态优化和动态优化规划法。主要运用解决物资调运、和人员分派的优化问题;运用法选择适当的厂(库)址和流通中心位置;采用对路线进行扫描求优。
　　( 2 )法。
　　（3）探索法。
　　（3）分割法。
　　另外,中的论和也是较好的优化方法。
↑ 丁立言、张铎.[M]
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