基于Flexsim的仿真实验报告.doc

基于Flexsim的仿真实验报告 专业班级：XXXXXXX 姓 名：XXX 学 号：XXXXX X4 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、实验目的与规定1.1实验目的  Flexsim是一种基于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“有关操作、流程、动态系统的方案”进行实验、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，其成果寄存在报告、图表里，这样我们可以非常以便地运用丰富的预定义和自定义的行为批示器，像用处、生产量、研制周期、费用等来分析每一种情节同步很容易的把成果输出到象微软的Word、Excel等大众应用软件里此外，Flexsim具有强力的商务图表功能，海图(Charts)、饼图、直线图表和3D文书能尽情地体现模型的信息，需要的成果可以随时获得。

本实验的目的是学习flexsim软件的如下有关内容： l 如何建立一种简朴布局  l 如何连接端口来安排临时实体的途径  · l 如何在Flexsim实体中输入数据和细节  · l 如何编译模型  ·l 如何操纵动画演示  l 如何查看每个Flexsim实体的简朴记录数据  我们通过学习理解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营从而对其物流过程，加工工序流程进行分析，改善，从而得出合理的运营管理生产1.2实验规定（1） 结识Flexsim仿真软件的基本概念； （2） 根据示例建立简朴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他车间达到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毕加工，所有产品都必须送到一种公用的检查台进行质量检测质量合格的产品就会被送到下一种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。

我们但愿通过仿真实验找到这个车间的瓶颈所在，以回答如下问题：检查台能否及时检测加工好的产品？或者检查台与否会空闲？缓存区的大小重要吗？ 该仿真模型的概念模型如下：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查这两种类型的产品按照一定的时间间隔方式达到随后，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寄存类型 1的产品寄存在第 2个货架上，类型 2 的产品寄存在第 1个货架上我们但愿通过仿真运营来回答如下问题：这个检测流程的效率如何？与否存在瓶颈？如果存在，如何才干改善整个系统的绩效呢？这些问题都是我们但愿通过仿真分析得以解决的  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） 根据题目规定的系统数据为不同的模型实体设立相应的参数，已达到对各工序实行控制的目的；3. 模型建立之后，模型的运营与分析；4. 运营完毕后输出报表，查看每个模型实体的简朴记录数据；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实验，然后通过观测、记录、分析实时状态图和导出的仿真实验数据，得到最后的仿真成果三、实验心得 系统功能相对简朴，实现也很容易，且措施多样为使系统运营达到最优，可分析调节各设备参数及系统配备，以达到系统运营连贯顺畅，无积压无间断的目的  通过这次实验，加强了对物流系统的理解，也多理解了一种仿真软件，这个软件有三维功能，可以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长处，由于她将单向物流和双向物流区别看待，这样做更加条例清晰建模过程中每个参数的调节都是很容易实现的但在实际中，任何一种参数的调节都也许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此外，建模方案也许有诸多种，并且最优方案也也许有诸多，最后的方案选用，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照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成果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模拟仿真运营时的运营状态及模拟仿真成果4.2.1输出的模拟仿真运营时的运营状态截图，如下图所示：在描述系统中我们提到但愿能找出系统的瓶颈，有几种途径可以做到这点：第一种措施是，你可以从视觉上观测每个暂存区的容量。

如果一种暂存区始终堆积着大量的产品，这就表白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营时，由上图可以注意到第二个暂存区堆积诸多待加工的产品，而第一种暂存区的待加工产品较少，很显然是由于检查台，也就是processer4的工作能力较低导致的，阐明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善，以减少瓶颈带来的损失4.2.2模拟运营后的输出数据表:Flexsim State ReportTime: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，做出圆饼图进行观测各工序的工作状态：第一种机台Process1：第二个机台Process2：第三个机台Process3：检查台Process4： 4.2.4输出成果分析在描述系统中我们提到但愿能找出系统的瓶颈，第二种途径：从重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。

从以上几种重要工序的空闲与工作的比例元饼图中可以看出，检查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查台是瓶颈所在，而非那三台加工机床 目前已经找出了瓶颈，接下来将考虑瓶颈的改善这取决于与成本收益有关的多种因素，以及这个车间的长期规划目的在将来，与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 秒生成一种产品，而检测台也是平均每5 秒将一种成品送到Sink检查台的5 秒平均值是由其4 秒的检测时间和80/20 的途径方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 必须有更高的产品达到率（也就是说更短的达到间隔时间）如果不对检查台进行修改，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长直到无法再加为理解决这个问题，我们不得不添加一种检查台，由于检查台是整个系统的瓶颈所在 如果检查台处暂存区的容量很核心，那么同样需要我们添加一种检查台当检查台暂存区存货过高而导致过高成本时，添加一种检查台是很明智的，这样使得暂存区的容量不会过高，而该暂存区内待检查产品的等待时间也不会过长。

让我们来看看该暂存区的记录值继续运营此模型，你将会注意到这些数值随着仿真运营而变化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营的前期，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导致成本很高是，那么就有必要增长一种检查台，来缓和瓶颈五、附上实验3中产品测试工艺仿真与分析成果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模拟仿真运营时的运营状态及模拟仿真成果5.2.1输出的模拟仿真运营时的运营状态截图，如下图所示：运营状态: 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，阐明两台机床的加工效率较低，导致待加工产品堆积阐明加工机床的加工工序就是该模型中的瓶颈所在5.2.2模拟运营后的输出数据表:Flexsim State ReportTime:6628.26ObjectClassidleprocessingblockedgeneratingemptyreleasingwaiting for transporterconveyingtravel emptyTravel loadedoffset travel emptyoffset travel loadedSource1Source0.00%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%。