CN108364099B - 一种基于仿真的物流配送系统及配送方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于仿真的物流配送系统及配送方法，该系统包括MES子系统、APS子系统、物流配送子系统及仿真优化子系统；MES子系统用于采集并输出订单数据、总体基础数据和现场实时数据，并输出派工计划；APS子系统用于根据总体基础数据建立排程模型，并根据现场实时数据、订单数据及排程模型确定生产排产计划；物流配送子系统用于根据配送基础数据和生产排产计划确定不同备货间隔不同配送周期下的物料配送计划；仿真优化子系统用于根据总体基础数据进行生产建模获得仿真模型，输出不同备货间隔不同配送周期下的物料配送计划的生产评估值，并将生产评估值最优的物料配送计划作为最终物料配送计划输出，该物流配送计划满足生产不缺料。
Description
技术领域
本发明属于智能制造技术领域，具体地，涉及一种基于仿真的物流配送系统及配送方法。
背景技术
在制造企业中，由于正常生产工序消耗物料导致线边的物料量减少，当线边库存达到一定的最小值却因无法及时供料，导致生产线缺料而致停工，造成无法满足订单而损失。
目前物流系统需要满足，在最合适的时间、向各工位投放最合适的数量的零件，如果同时有N个工位需补充零件，配送发送顺序应遵循什么规则，所领取的各种装配零件数量在一段时间内已配送量，是否需要补充。
目前大多物流系统主要存在着物料不平衡、出货不平衡、线边库存不足、运输小车存在排队现象、货物拥堵、车辆积载率较低等问题。物料需求不均衡，日生产计划不同则需要生产不同的型号，不同型号对零件的需求量存在差异，且物料需求计划的计算模式偏向经验化，使出货和上线工作受到影响，缺乏理论上的进一步优化。上线计划制定不合理，在制定各前置作业计划时，设置的间隔时间过长，且所有物料按一种模式以固定间隔时间配送，没有考虑物料的特性及需求的波动，易导致物流量出现峰值，造成存储区域的拥堵和车辆排队等待。备货规则不合理，在制定备货清单时只考虑了相同时点、相同出货平台、相同线边区域等原则，没有考虑物料的特性。系统中算出准确的备货时间后，备货清单以一小时为单位切割，即实际准备备货时间由理论时间往极小值方向取整，如切割方式会使提前期增大，也增加了库存压力。
发明内容
针对上述缺陷，本发明的目的在于提供一种基于仿真的物流配送系统及配送方法旨在解决现有的物流配送系统采用经验导致物料不平衡的技术问题。
本发明提出，根据基础数据获得车间级物料待配送量，并将上述车间级物料待配送量进行生产仿真，对物流配送系统中的关键指标进行优化，最终得到优化后的车间级物料待配送量，从而降低系统中的在制品水平，缩短产品生产周期。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，本发明提供的一种基于仿真的物流配送系统，包括：
MES子系统、APS子系统、物流配送子系统及仿真优化子系统；
MES子系统，用于采集并输出订单数据、总体基础数据和现场实时数据，并依据APS子系统输出的生产排产计划输出派工计划；
APS子系统，其第一端同MES子系统的第一端连接，用于根据总体基础数据建立排程模型，并根据现场实时数据、订单数据及排程模型确定生产排产计划；
物流配送子系统，其第一端同APS子系统的第二端连接，其第二端同MES子系统的第二端连接，用于根据配送基础数据和生产排产计划确定不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划；
仿真优化子系统，其第一端同物流配送子系统的第三端连接，其第二端同MES子系统的第三端连接，用于根据总体基础数据进行生产建模获得仿真模型，并利用仿真模型、订单数据和不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划获得不同备货间隔配送周期下的初始物料配送计划的生产评估值，并将生产评估值最优的初始物料配送计划作为最终物料配送计划输出。
优选地，所述总体基础数据包括工艺数据、设备数据、BOM数据、班组人员数据、班次数据及各物料前置物流作业时间；
其中，工艺数据包括工艺参数数据、制造工艺数据、各工位单位节拍所消耗的物料标准用量及生产节拍；各物料前置物流作业包括备货作业、牵引作业、运输作业及卸货作业。
优选地，所述现场实时数据包括报工数据和设备状态；
其中，报工数据包括已完成生产数量、正在加工的库存量及线边剩余物料量。
优选地，所述配送基础数据包括BOM数据、工艺数据、报工数据及各物料前置物流作业时间。
按照本发明的另一方面，本发明提供了一种基于仿真的物流配送方法，包括如下步骤：
步骤1：从生产线获得总体基础数据、现场实时数据及订单数据；
步骤2：根据总体基础数据进行排程建模获得排程模型，并根据排程模型和订单数据获得生产排产计划；
步骤3：根据配送基础数据和生产排产计划确定不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划；
步骤4：根据总体基础数据进行生产建模获得仿真模型，并利用仿真模型、订单数据和不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划获得不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划下的生产评估值，并将生产评估值最优的初始物料配送计划作为最终物料配送计划输出。
优选地，步骤3包括如下子步骤：
步骤(3.1)根据BOM数据及工艺数据确定物料单位包装量的消耗时间；
步骤(3.2)根据生产排产计划、物料单位包装量的消耗时间及报工数据确定每个工位每个时间点的物料配送计划；
步骤(3.3)根据物料容器、运输小车的容量、备货间隔及每个工位每个时间点的物料配送计划对物料进行组合确定不同备货间隔下不同配送周期的初始物料配送计划。
优选地，步骤4包括如下子步骤：
步骤(4.1)根据总体基础数据进行生产建模获得仿真模型；
步骤(4.2)利用仿真模型、订单数据和不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划获得不同备货间隔不同配送周期下的物料配送计划对应各项指标值；
步骤(4.3)对不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划对应各项指标值进行加权平均获得不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划的生产评估值；
步骤(4.4)将生产评估值最优的初始物料配送计划作为最终物料配送计划输出。
优选地，所述初始物料配送计划对应的各项指标值包括储存积压量的评估值、卸货等待队长的评估值、物流量波动的评估值、中转车运输趟次的评估值及安全库存的评估值。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
1、本发明提供的物流配送系统，由MES子系统提供的数据至APS子系统、物流配送子系统及仿真优化子系统，实现多个子系统的数据共享，能够及时有效的生产线管控衔接，实现工序协同，促使多个子系统建立不同模型的便利，异常数据等动态数据促使仿真动态调整建模优化。
2、物流配送系统采用了仿真验证和优化技术，可在物料计划执行前进行结果预测和参数设定，对整个系统和物料配送计划进行优化，且验证优化方案的合理性和有效性，为最终方案的优化确定提供依据。
附图说明
图1为本发明提供的基于仿真的物流配送系统的结构示意图；
图2为本发明提供的基于仿真的物流配送系统的集成数据流示意图；
图3为本发明提供的基于仿真的物流配送方法的流程图；
图4为本发明提供的基于仿真的物流配送方法中生成物流配送计划的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
物流配送系统应实现的主要目标如下：
1、能将相关的零件以合适的数量在合适的时间运送到相关的工位，周期化规律化合理制定物料准备计划的时间点和对应需求物料的数量、品种等清单数据，有效地控制流水线上的生产过程；
2、能事先准确评估各工位的物料消耗状态与资源状况，对装配流水线上各工位安装零件的种类及装配速率的变化做出及时响应，对生产流水线上所产生的数据，能生成报表；
3、能查询流水线上各零件的种类、批次、数量等历史信息，精准地知道各种零配件的入库数量、出库数量、库存数量。
然而，在一个复杂的生产制造系统中，存在很多不确定性因素，而这些不确定因素的积累会导致最终的结果与预测的结果有很大的差距。因此不能忽略这些不确定因素。同时，因为经济发展，产品更新换代时间大大缩短，如果仅仅针对一个产品在真实系统中做大量的实验进行优化，不仅增加整个系统的生产成本，而且会大大增加产品的研发制造周期。那么就需要通过建立仿真模型的方式，间接地进行系统的验证和测试。
本发明基于多系统的数据集成，在由数据驱动的仿真优化子系统进行生产仿真并根据数据差异进行动态调整物流配送方案，并运用优化算法的优化车间物料配送量，并做出最合理优化的方案。
本发明旨在建立一种基于仿真的物流配送系统和配送方法，能够在生产线正常的物料消耗和物料的及时配送。由于生产线制造活动较为复杂，而且在实际生产中对决策时间有较高的要求，很多因数据的无法实时支持建模导致模型和数据的不匹配，各个对象的状态变换及导致状态变换的事件无法在数据中及时提现，因此本发明涉及多系统的数据集成，致力于解决数据变化的及时响应。建立仿真模型并在仿真模型上验证生产，可以形成调度方案并统计性能事件，通过数据集成不断更新为仿真系统提供实时仿真数据，并且在仿真模型中对物流配送的方案进行验证和优化，根据有效指标进行优化设计，以便评价。本发明旨在寻求一种提高物流配送的效率并在基础上减少物流配送的成本。
本发明提供的物流配送系统采用仿真优化子系统，通过对系统范围设定，确定建模目标，采集模型数据，可以快速建立系统的仿真模型，在确保仿真模型和真时系统具有本质上的一致性之后，可以只通过对仿真模型的研究，对真实系统进行预测和优化。通过仿真可以实现提前对物料计划的结果进行预测；通过运行大量仿真实验，找到最优化的系统参数组合，对整个系统和物料配送计划进行优化。
本发明提供了一种动态数据驱动的以仿真实验为主要优化工具的，基于APS、MES与仿真优化数据集成的物流配送计划的系统方法，其中包括APS、MES与仿真优化的数据集成系统，且此基础上开发的物流配送方法，仿真实验及优化物流配送系统的方法。数据的及时共享和相互流动，实时的数据数据驱动APS、MES与仿真系统的自动建模，在动态数据驱动下的在线仿真优化模型的结果与其他系统尤其是物流配送系统的交互，根据差异对比动态调整仿真模型并作出优化方案使物流配送方案与实时生产状况匹配且最为适宜，使得建立一种符合生产不缺料、满足高效生产的物流配送方法，根据订单计划排程、物料清单确定所需配送种类和数量，根据生产节拍、容器及AGV的最大利用率等约束确定最佳配送量，综合提前运输时间、实现周期和规律化物流配送方法。仿真包括(1)设定指标及约束、数据输入；(2)仿真模型的实现；(3)实验方法的设计；(4)仿真的运行及优化处理。通过仿真验证分析、优化较为满意又符合目标的结果，通过MES调整之后作为生产中看板展示。通过JIT的物料配送模式、满足物料拉动式配送需求。
图1为本发明提供的基于仿真的物流配送系统的结构示意图，该物流配送系统中包括：APS子系统、MES子系统、仿真实验子系统模块。其中，MES子系统设有三个端口，APS子系统设有两个端口，物流配送子系统设有三个端口，仿真优化子系统设有两个端口。
MES子系统用于采集生产线上的总体基础数据、现场实时数据及订单数据，总体基础数据包括工艺数据、设备数据、BOM数据、班组人员数据、班次数据、各物料前置物流作业时间。其中，工艺数据包括制造工艺数据、工艺参数数据、各工位单位节拍所消耗的物料标准用量及生产节拍。制造工艺数据为生产过程中的加工过程中所用到的物料数据、人员数量数据、设备数据及各个加工工序路线数据。工艺参数数据为生产过程中各个加工工序中使用到的参数。设备数据指设备数量、设备类型及设备用途的数据。各物料前置物流作业包括备货作业、牵引作业、运输作业、卸货作业。现场实时数据包括报工数据及设备状态，报工数据为已完成生产数量、正在加工的库存量及线边剩余物料量。
MES子系统的第一端口同APS子系统的第一端口连接，MES子系统向APS子系统提供总体基础数据和订单数据，APS子系统根据总体基础数据建立排程模型，并根据订单数据和排程模型获得生产排产计划，APS将生产排产计划传送至MES系统，MES根据生产排产计划制定派工计划，并实时采集生产线上传的报工数据及设备状态，使得APS子系统根据订单数据、报工数据、设备状态及排程模型调整生产排产计划。
MES子系统的第二端同物流配送子系统的第二端连接，物流配送子系统的第一端同APS子系统的第二端连接，MES子系统向物流配送子系统提供配送基础数据，其中，配送基础数据包括BOM数据、工艺数据、报工数据及各物料前置物流作业时间。物流配送子系统根据配送基础数据和生产排产计划确定不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划。
MES子系统的第三端同仿真优化子系统的第二端连接，仿真优化子系统的第一端同物流配送子系统的三端连接，仿真优化子系统根据总体基础数据进行生产建模获得仿真模型，并利用仿真模型、订单数据和不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划获得不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划的生产评估值，并将生产评估值最优的初始物料配送计划作为最终物料配送计划输出。
图2为本发明提供的基于仿真的物流配送系统的集成数据流示意图。MES子系统提供总体基础数据和现场实时数据，整合数据采集共享，可以为APS子系统进行基础模型提供所需的工艺数据、设备数据等数据需要；对物流配送子系统提供所需的物料清单数据、线边余料数据等数据；对APS子系统的滚动排程的模型进行派工并执行，根据报工、设备状态调整计划；对物流配送看板的展示，指导现场实际配送。
MES子系统包括基础数据模块和派工计划模块；其中，基础数据模块用于获取生产线的现场实时数据及总体基础数据，派工计划模块用于根据APS子系统输出的生产排产计划输出派工计划。
APS子系统用于根据总体基础数据建立排程模型，并根据排程模型和订单数据获得生产排产计划，并将生产排产计划传递MES系统的计划执行，在此基础上进行计划滚动排程，根据排程模型和订单数据、报工数据、设备状态数据滚动计划调整。
APS子系统包括基础模型模块和排程计划模块；其中，基础模型模块是根据MES系统提供的生产线的总体基础数据建立排程模型；排程计划模块主要是根据基础模型进行排程，安排订单合理生产，且根据派工计划模块的报工、设备状态执行反馈进行滚动计划。
物料配送子系统的总体要求应以车间流水生产线上各工位待装配的零件需求为对象，通过平台对流水线各工位进行零件运输的最佳数量、最佳频率和最优路径进行分析、计算，再把计算的数据结果传送到执行机构里，从而完成路径的选择和零件的传送。
物流配送子系统用于获取生产排产计划，同时获取MES中相关物料清单数据和线边余料数据，根据BOM数据及工艺数据确定物料单位包装量的消耗时间；根据生产排产计划、物料单位包装量的消耗时间及在制品数据确定每个工位每个时间点的物料配送计划；根据物料容器、运输小车的容量、备货间隔及每个工位每个时间点的物料配送计划对物料进行组合确定不同备货间隔下不同配送周期的初始物料配送计划，实现周期和规律化物流配送方法。
物流配送子系统包括生产下达模块及物料分配模块；生产下达模块，用于根据BOM数据及工艺数据确定物料单位包装量的消耗时间；根据生产排产计划、物料单位包装量的消耗时间及报工数据确定每个工位每个时间点的物料配送计划；物料分配模块，根据物料容器、运输小车的容量、备货间隔及每个工位每个时间点的物料配送计划对物料进行组合确定不同备货间隔下不同配送周期的初始物料配送计划，并与仿真优化实验系统进行交互。
仿真优化子系统需要应用于收集的数据以提取参数，并为仿真模型的输入开发场景。可通过仿真优化获得可行的建议。仿真优化子系统需要完成以下功能：包括(1)设定指标和输入数据；(2)仿真模型的实现；(3)仿真的运行及比较结果。在物流配送系统给出既定的配送路径和逻辑，通过仿真优化出较为满意又符合目标的最佳配送数量和最佳配送时间，既不缺料也会最大限度的利用AGV保证生产的正常运行，通过调整之后作为生产中看板展示。
选定最优方案后，现场实施人员通过对参数进行修改，同时反馈至物流配送子系统，得到新的物料配送计划，仿真系统对新的物料计划进行评估。
本发明提出一个MES、APS、仿真优化系统和物料配送系统的数据集成与处理框架，通过各个系统将数据的交互，通过MES实时采集数据，APS制定订单排程计划，物料配送系统生成物料计划，然后将这所有数据输入到仿真模型中，仿真系统主要功能是在物料计划执行前进行结果预测和参数优化。通过对关键参数进行组合优化的仿真实验，找到最优参数组合，将仿真系统的和其他各个系统进行数据交互，将最优参数组合反馈至物流配送子系统，从而降低系统在制品水平和产品制造周期。
图3为本发明提供的基于仿真的物流配送方法的流程图，具体包括以下步骤：
步骤1：由MES子系统采集总体基础数据、现场实时数据及订单数据，其中，总体基础数据包括工艺数据、设备数据、BOM数据、班组人员数据、班次数据、各物料前置物流作业时间；工艺数据包括、工艺参数数据、装配工艺路线数据、各工位单位节拍所消耗的物料标准用量、生产节拍；各物料前置物流作业包括备货作业、牵引作业、运输作业、卸货作业。现场实时数据包括报工数据和设备状态，报工数据为已完成生产数量、正在加工的库存量及线边剩余物料量。
步骤2：根据上述总体基础数据进行排程建模获得排程模型，并根据排程模型和订单数据获得生产排产计划；
步骤3：根据配送基础数据和生产排产计划确定不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划。其中，配送基础数据包括BOM数据、工艺数据、报工数据及各物料前置物流作业时间。
图4为本实施例提供的生成物流配送计划的子流程示意图。生成物流配送计划包括如下子步骤：
步骤(3.1)根据BOM数据及工艺数据确定物料单位包装量的消耗时间；
步骤(3.2)根据生产排产计划、物料单位包装量的消耗时间及报工数据确定每个工位每个时间点的物料配送计划；最终实现将物料计划分配到各个工位，形成各个工位的在各个时间点物料需求量。
步骤(3.3)根据物料容器、运输小车的容量、备货间隔及每个工位每个时间点的物料配送计划对物料进行组合确定不同备货间隔下不同配送周期的初始物料配送计划。实现周期和规律化物流配送方法。
以单元容器的容量为切入点，制定初步配送方案，主要是确定物料配送节拍和配送数量；首先由生产节拍，得到单位节拍消耗的物料量和最小包装量所提供的物料的消耗时间，然后综合容器规格，得到单位容器最多承载量，在不同备货间隔时间段将相同出货类型和路径的物料进行组合，单位包装量的倍数化组合配送确定多种不同备货间隔下不同配送周期初始物料配送计划。
在初始物料配送方案中，会根据不同类型物料的差异可导致不同物料进行组合配送，按照需求量×单位体积排序，按照顺序进行小车内组合；物料和容器的尺寸导致物料数量的不同，单元配送量一般等于单元容器容量或其整数倍，件物料考虑单独配送；备货时间切割的不同导致不同时间段配送组合和容器数量同；此三个输入指标给定多个不同的初始配送方案，备货清单时间切割例以半小时、45分钟、60分钟和90分钟为单位分别用仿真模型进行试验。
原则上同一时点、同一线边区域、相同出货类型(包括相同出货班组、相同出货平台、相同生产线、相同部品类型)以及相同零件分类的货物会被放到同一张备货清单上。
步骤4：根据总体基础数据进行生产建模获得仿真模型，并利用仿真模型、订单数据和不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划获得不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划下的生产评估值，并将生产评估值最优的初始物料配送计划作为最终物料配送计划输出。
步骤(4.1)获取总体基础数据，采用数据驱动技术，建立仿真基于物料配送的生产线模型；
步骤(4.2)利用仿真软件建立仿真模型，并确保仿真模型和真时系统具有本质上的一致性之后，输入订单数据和不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划，运行仿真模型，获得不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划对应的生产评估值。
生产评估指标确定分析：选取系统中对仿真结果有影响的指标进行单独分析，仿真优化评估指标主要有储存积压量、卸货等待队长、物流量波动、中转车运输趟次及安全库存；
例如：每个工位的安全库存对系统中需要优化的在制品水平有显著影响，通过系统在制品水平对每个工位上安全库存值的变化敏感性进行分析，选出对系统目标影响最大的几个关键指标。
当线边库存低于安全库存量，此时生产线可能会有停线的危险，按照缺少零件的数量给予一个较大惩罚；当线边库存高于安全库存量，此时线边库存过多造成了一定的资源浪费，按照超出零件的数量给予一个较小的惩罚。在本发明提供的实施例中，生产线关于线边库存的生产评估公式为：
P指8个工位的惩罚之和，Pi指的是第i号工位线边库存第j次改变的惩罚。
生产线不能停线的情况下，线边库存值实现满足较少值。
其他生产评估指标的解释说明如下表所示，其中，存储积压量的评估值为实际存储积压量同存储积压量的期望值之间差值，并将差值与存储积压的惩罚量相乘后得到存储积压量的评估值，存储积压量的期望值和存储积压的惩罚量根据当时经济情况确定。
卸货等待队长的评估值为实际卸货等待队长同实际卸货等待队长的期望值之间差值，并将差值与卸货等待队长的惩罚量相乘后得到卸货等待队长的评估值，卸货等待队长的期望值和卸货等待队长的惩罚量根据当时经济情况确定。
物流量波动的评估值为实际物流量波动同实际物流量波动的期望值之间差值，并将差值与物流量波动的惩罚量相乘后得到物流量波动的评估值，物流量波动的期望值和物流量波动的惩罚量根据当时经济情况确定。
中转车运输趟次的评估值为实际中转车运输趟次同实际中转车运输趟次的期望值之间差值，并将差值与中转车运输趟次的惩罚量相乘后得到中转车运输趟次的评估值，中转车运输趟次的期望值和中转车运输趟次的惩罚量根据当时经济情况确定。
上述实际存储积压量、实际卸货等待队长、实际物流量波动及实际中转车运输趟次为对初始物料配送计划和订单数据进行生产模拟获得的。
步骤(4.3)根据各个关键指标的重要性进行组合评价方案的实验结果，根据需要选择运用权重法和专家评估法对每种选定的指标以及运行的方案综合打分，得到优化的方案。
步骤(4.4)选定最优方案后，现场实施人员通过对参数进行修改，同时同步到和物料配送系统，得到新的物料配送计划。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于仿真的物流配送系统，其特征在于，包括：MES子系统、APS子系统、物流配送子系统及仿真优化子系统；
MES子系统，用于采集并输出订单数据、总体基础数据和现场实时数据，并依据APS子系统输出的生产排产计划输出派工计划；
APS子系统，其第一端同MES子系统的第一端连接，用于根据总体基础数据建立排程模型，并根据现场实时数据、订单数据及排程模型确定生产排产计划；
物流配送子系统，其第一端同APS子系统的第二端连接，其第二端同MES子系统的第二端连接，用于根据配送基础数据和生产排产计划确定不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划；
仿真优化子系统，其第一端同物流配送子系统的第三端连接，其第二端同MES子系统的第三端连接，用于根据总体基础数据进行生产建模获得仿真模型，并利用仿真模型、订单数据和不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划对不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划对应各项指标值进行加权平均，获得不同备货间隔配送周期下的初始物料配送计划的生产评估值，并将生产评估值最优的初始物料配送计划作为最终物料配送计划输出。
2.如权利要求1所述的物流配送系统，其特征在于，所述总体基础数据包括工艺数据、设备数据、BOM数据、班组人员数据、班次数据及各物料前置物流作业时间；
其中，工艺数据包括工艺参数数据、制造工艺数据、各工位单位节拍所消耗的物料标准用量及生产节拍；各物料前置物流作业包括备货作业、牵引作业、运输作业及卸货作业。
3.如权利要求1或2所述的物流配送系统，其特征在于，所述现场实时数据包括报工数据和设备状态；
其中，报工数据包括已完成生产数量、正在加工的库存量及线边剩余物料量。
4.如权利要求1或2所述的物流配送系统，其特征在于，所述配送基础数据包括BOM数据、工艺数据、报工数据及各物料前置物流作业时间。
5.一种基于权利要求1所述的物流配送系统的物流配送方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：从生产线获得总体基础数据、现场实时数据及订单数据；
步骤2：根据总体基础数据进行排程建模获得排程模型，并根据排程模型和订单数据获得生产排产计划；
步骤3：根据配送基础数据和生产排产计划确定不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划；
步骤4：根据总体基础数据进行生产建模获得仿真模型，并利用仿真模型、订单数据和不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划获得不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划下的生产评估值，并将生产评估值最优的初始物料配送计划作为最终物料配送计划输出。
6.如权利要求5所述的物流配送方法，其特征在于，步骤3包括如下子步骤：
步骤(3.1)根据BOM数据及工艺数据确定物料单位包装量的消耗时间；
步骤(3.2)根据生产排产计划、物料单位包装量的消耗时间及报工数据确定每个工位每个时间点的物料配送计划；
步骤(3.3)根据物料容器、运输小车的容量、备货间隔及每个工位每个时间点的物料配送计划对物料进行组合确定不同备货间隔下不同配送周期的初始物料配送计划。
7.如权利要求5或6所述的物流配送方法，其特征在于，步骤4包括如下子步骤：
步骤(4.1)根据总体基础数据进行生产建模获得仿真模型；
步骤(4.2)利用仿真模型、订单数据和不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划获得不同备货间隔不同配送周期下的物料配送计划对应各项指标值；
步骤(4.3)对不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划对应各项指标值进行加权平均获得不同备货间隔不同配送周期下的初始物料配送计划的生产评估值；
步骤(4.4)将生产评估值最优的初始物料配送计划作为最终物料配送计划输出。
8.如权利要求7所述的物流配送方法，其特征在于，所述初始物料配送计划对应的各项指标值包括储存积压量的评估值、卸货等待队长的评估值、物流量波动的评估值、中转车运输趟次的评估值及安全库存的评估值。
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