[发明专利]一种基于设备故障调度模型的车间调度仿真方法

权利要求书

1.一种基于设备故障调度模型的车间调度仿真方法，其特征在于，该方法通过对车间生产任务进行规划、任务分解、过程融合、过程优化，将生产任务动态分解成不同层次、相互联系的若干个具有逻辑时序的不同粒度的任务，基于每一类设备的故障模型，每一生产任务通过设备选择与匹配，分配给最合适的设备，这样车间调度也就动态形成。

2.如权利要求1所述的基于设备故障调度模型的车间调度仿真方法，其特征在于，该方法具体步骤流程包括建立设备故障调度模型、运行模型进行数据分析、修改模型、实施试验、更换数据进行二次仿真、分析瓶颈、分析仿真结果；

建立设备故障调度模型通过建立一个Frame，在模型层中插入研究对象，设置仿真时间，仿真时间为连续的100h，即4d4h，然后设置模型全局变量，通过Method编程，最终确定参数，完成建模过程；

运行模型进行数据分析是指打开EventController，运行模型，并对加工时间、单次仿真的运行产出数量和产出率数据进行分析；

修改模型是指以最后一个工站为例，讨论工站故障率变化如何来影响产出率，通过单击模型层主菜单Toos，在下拉菜单中选择Custom Attribute，增加两个变量:Availability5和MTTR5，均为实数类型，同时更改Availability的值，修改Reset，运行EventController，最后显示运行结果；

实施试验是指以第二生产线的产出率OutRate_Line2作为系统指标y，设备故障率Availability5是影响y的一个x，通过讨论x和y之间的关系，生成设备故障率与产能之间的关系与回归方程；

更换数据进行二次仿真是指当最后一个工站的设备利用率从70%到100%之间进行更换数据发生变化时，第二生产线的产量将会发生变化，产量和生产率的变化关系也会改变，通过第二次仿真得到更换数据后的 Availability5 和 OutRate_Line2 的回归方程；

分析瓶颈是指每台机器的故障率对产出率并不都会造成明显的影响，通过对模型参数做一些改动，分析哪台机器的故障率对产出率的影响最大；

分析仿真结果是指利用遗传算法，按加工顺序的设备，分析每台设备上的操作时间、等待时间、阻塞时间和设备故障时间的分布规律，并分析单机故障在工作站间无暂存区的情况下，多机故障对系统产出的影响、 瓶颈工序的故障率对系统产出率的影响。

3.如权利要求1所述的基于设备故障调度模型的车间调度仿真方法，其特征在于，所述的建立设备故障调度模型中的设置的模型全局变量可以分为两类：需要显示信息的和可以不用显示信息的，将不用显示的信息的全局变量采用单击模型层主菜单Tools，在下拉菜单中选择Custom Attribute，在弹出的对话框中单击New按钮，弹出变量定义对话框，按变量及数据类型分别定义全局变量，定义完成后如果要进行修改、删除操作，则分别选择“Edit→Delete”来执行。

4.如权利要求1所述的基于设备故障调度模型的车间调度仿真方法，其特征在于，所述的建立设备故障调度模型中的Method编程有两条流水线，上面一条称为Line1，用变量Output_Line1来统计Line1的产出；下面一条称为Line2，用变量Output_Line2来统计Line2的产出，用 Output_Line2 和 Output_Line1 的比值作为两条线产出比，Method编程的具体步骤包括：双击CalOutPut，输入SimTalk语句；双击Drain1，在Entrance后面的文本框中输入CalOutPut后单击OK按钮退出，Drain2的设置操作相同；双击Reset打开，在do和end之间插入Set_Vars；双击Set_Vars运行，对模型进行参数设置了。

5.如权利要求1所述的基于设备故障调度模型的车间调度仿真方法，其特征在于，任务划分、任务的输入/输出属性及任务之间的逻辑时序关系构成了车间调度的层次结构。

6.如权利要求1所述的基于设备故障调度模型的车间调度仿真方法，其特征在于，该方法根据设备故障模型支持动态车间调度，车间调度规划与实施是交替进行的，能够根据车间设备实际状况，仿真车间调度过程。