CN113988377B - 一种智能车间agv充电站位置优化布置方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种智能车间的AGV充电站位置优化布置方法，通过工厂仿真，优化车间生产节拍以及工位布局；减少瓶颈，优化产线利用率；获得AGV行驶所有路径参数，包括不同路径的行驶次数以及相关工位的位置坐标；通过Python优化算法得到AGV充电站在所有可放置的位置坐标与AGV运行总距离的关系；最后获得三维可视化分析图。本发明通过数字化技术，以完整准确的数据为支撑，科学规划投资，减少车间物流运输距离，节约生产成本，帮助企业节能减排，提高企业经济效益。

Description

一种智能车间AGV充电站位置优化布置方法
技术领域
本发明属于离散型生产制造和智能工厂领域，尤其涉及一种智能车间AGV充电站位置优化布置方法。
背景技术
车间合理布局不仅能提高企业生产效率，还能降低智能车间运输成本，从而降低智能车间生产成本并实现节能减排。
在国内，大部分离散型制造企业的车间工艺布局仅凭经验，其布局设计更多是基于局部调整与试验，难以保证设备设施布局的合理性；厂房布局评估较为粗糙，人员流和物料流的分析手段缺乏，潜在瓶颈工位无法提前发现；量化计算方法简单，缺少完整准确的数据支撑，造成投资决策困难，时间与成本消耗大。
发明内容
本发明的目的在于，为克服现有技术缺陷，提供了一种智能车间AGV充电站位置优化布置方法，本发明方法基于工厂仿真软件以及优化算法实现合理车间布局以及AGV充电站位置最优解，以实现智能车间最短的物料运输距离。
本发明目的通过下述技术方案来实现：
一种智能车间的AGV充电站位置优化布置方法，所述AGV充电站位置优化布置方法包括：
S1：通过仿真软件导入智能车间的初始工艺布局图，设置生产线所有相关的工艺参数以及生产订单列表；
S2：通过仿真软件建立车间的数字模型，设置AGV各上下料点，并编写其运行逻辑；分析生产线的工位瓶颈、资源利用率、物料流量，通过迭代优化消除瓶颈并简化各工位的物料吞吐量，实现工位布局的优化；
S3：运行布局优化后的仿真模型，获得AGV运行总距离和AGV每段行驶路径次数，通过仿真软件获得新布局下AGV各上下料点车间位置坐标，并找出能够安装AGV充电站的位置坐标范围；
S4：通过python迭代算法计算出最优AGV充电站位置坐标，以及对应的运行距离；
S5：运行AGV充电站位置坐标确定后的仿真模型，对比优化前后生产效率及AGV运行总距离变化情况。
根据一个优选的实施方式，所述步骤S4具体包括：S41：基于步骤S3获得AGV各上下料点车间位置坐标参数信息，带入距离计算公式中完成跟AGV充电位置相关的路径长度计算；S42：通过Python迭代算法计算出所有可安装AGV充电站位置及对应AGV行驶距离；S43：通过可视化途径分析展示车间各AGV充电位置与其对应的AGV行驶总距离的关系，得出最优AGV充电站位置坐标，以及对应的运行距离。
根据一个优选的实施方式，所述步骤S41中，计算距离的公式为：
Figure GDA0004197028110000021
其中，(X,Y)为AGV上下料点的位置坐标，(i,j)为充电站位置坐标，m为路段编号，n为对应路段行驶次数，S为运行总距离，/i-b/为X方向路径重合段，/j-a/为Y方向重合段。
根据一个优选的实施方式，所述步骤S42具体包括：将新布局图中AGV上下料点车间坐标点通过Python判断语句判断坐标点是否在可安装AGV充电站范围内，如果该坐标未在范围内，判断下一个坐标点；如果在可安装AGV充电站范围内，则将相应坐标代入S41的计算公式计算出该坐标所对应的AGV行驶距离。
根据一个优选的实施方式，所述步骤S43包括：将步骤S42获得的可安装的位置坐标以及对应的行驶距离利用Python作出三维图，通过三维图直观展示车间所有AGV充电位置与其对应的AGV行驶总距离的关系。
根据一个优选的实施方式，所述步骤S43中行驶距离在Z轴方向表示。
前述本发明主方案及其各进一步选择方案可以自由组合以形成多个方案，均为本发明可采用并要求保护的方案。本领域技术人员在了解本发明方案后根据现有技术和公知常识可明了有多种组合，均为本发明所要保护的技术方案，在此不做穷举。
本发明的有益效果：本发明通过数字化技术，以完整准确的数据为支撑，科学规划投资，减少车间物流运输距离，节约生产成本，帮助企业节能减排，提高企业经济效益。
附图说明
图1是本发明方法的流程示意图；
图2是本发明方法中Python迭代算法的流程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参考图1和图2所示，本发明公开了一种智能车间的AGV充电站位置优化布置方法，通过工厂仿真，优化车间生产节拍以及工位布局；减少瓶颈，优化产线利用率；获得AGV行驶所有路径参数，包括不同路径的行驶次数以及相关工位的位置坐标；通过Python优化算法得到AGV充电站在所有可放置的位置坐标与AGV运行总路径的关系；最后获得三维可视化分析图。
具体地，本发明的AGV充电站位置优化布置方法包括如下步骤：
1)通过工厂仿真软件导入智能车间的初始工艺布局图，设置生产线所有相关的工艺参数以及生产订单列表；
2)通过工厂仿真软件建立车间的数字模型，设置AGV可到达的各上下料点，并编写其运行逻辑，在编写AGV运行逻辑时，添加能够获得各目标路径行驶次数的程序；分析生产线的工位瓶颈、资源利用率、物料流量；通过迭代优化以消除瓶颈并简化各工位的物料吞吐量，从而实现工位布局的优化；
3)在仿真软件平台上，通过运行布局优化后的产线数字化模型，获得AGV每段行驶路径次数，并通过仿真软件获取该布局下各上下料点坐标；找出所有可安装AGV充电站的位置坐标范围；
4)计算跟AGV充电位置相关的路径长度。根据布局图，行驶距离依据AGV充电位置计算公式有所不同，需根据AGV充电位置分段计算。根据曼氏距离，该计算公式可简化为
Figure GDA0004197028110000031
其中(X,Y)上下料点的位置坐标，(i,j)为充电站位置坐标，m为路段编号，n为对应路段行驶次数，S为运行总距离，/i-b/为X方向路径重合段，/j-a/为Y方向重合段。
5)通过Python迭代算法计算出所有可安装AGV充电站位置及对应AGV行驶距离，具体步骤为：将布局图的坐标点通过Python判断语句判断坐标点是否在可安装AGV充电站范围内。如果该坐标未在范围内，判断下一个坐标点；如果在范围内代入步骤4)的计算公式计算出该坐标所对应的AGV行驶距离；
6)三维可视化分析充电站位置与AGV行驶距离的关系：将步骤5)获得的可安装的位置坐标(X,Y)以及对应的行驶距离(Z轴)利用Python作出三维图，通过三维图可直观展示车间所有AGV充电位置与其对应的AGV行驶总距离的关系。
7)通过上述步骤可获得AGV充电最优位置坐标。根据此位置坐标利用工厂仿真软件重新模拟生产，对比优化前后生产效率及AGV运行用距离变化情况。
目前国内没有通过数字化技术手段优化AGV充电位置以实现最短智能车间运行距离相关技术，多是依靠相关人员的经验。本发明通过数字化技术，以完整准确的数据为支撑，科学规划投资，减少车间物流运输距离，节约生产成本，帮助企业节能减排，提高企业经济效益。
实施例
东方电气集团东方电机有限公司数字化无人冲剪车间利用此方法科学计算优化AGV充电站位置，提高了定子冲片生产效率与资源利用率，实现了节能减排。并通过三维图可清晰直观了解AGV充电位置坐标与AGV运行总距离的关系，从而指导无人化车间的工艺布局优化。
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 (4)

1.一种智能车间的AGV充电站位置优化布置方法，其特征在于，所述AGV充电站位置优化布置方法包括：
S1：通过仿真软件导入智能车间的初始工艺布局图，设置生产线所有相关的工艺参数以及生产订单列表；
S2：通过仿真软件建立车间的数字模型，设置AGV各上下料点，并编写其运行逻辑；分析生产线的工位瓶颈、资源利用率、物料流量，通过迭代优化消除瓶颈并简化各工位的物料吞吐量，实现工位布局的优化；
S3：运行布局优化后的仿真模型，获得AGV运行总距离和AGV每段行驶路径次数，通过仿真软件获得新布局下AGV各上下料点车间位置坐标，并找出能够安装AGV充电站的位置坐标范围；
S4：通过python迭代算法计算出最优AGV充电站位置坐标，以及对应的运行距离；
所述步骤S4具体包括：
S41：基于步骤S3获得AGV各上下料点车间位置坐标参数信息，带入距离计算公式中完成跟AGV充电位置相关的路径长度计算；
S42：通过Python迭代算法计算出所有可安装AGV充电站位置及对应AGV行驶距离；
S43：通过可视化途径分析展示车间各AGV充电位置与其对应的AGV行驶总距离的关系，得出最优AGV充电站位置坐标，以及对应的运行距离；
所述步骤S41中，计算距离的公式为：
Figure FDA0004197028090000011
其中，(X,Y)为AGV上下料点的位置坐标，(i,j)为充电站位置坐标，m为路段编号，n为对应路段行驶次数，S为运行总距离，/i-b/为X方向路径重合段，/j-a/为Y方向重合段；
S5：运行AGV充电站位置坐标确定后的仿真模型，对比优化前后生产效率及AGV运行总距离变化情况。
2.如权利要求1所述的AGV充电站位置优化布置方法，其特征在于，所述步骤S42具体包括：
将新布局图中AGV上下料点车间坐标点通过Python判断语句判断坐标点是否在可安装AGV充电站范围内，如果该坐标未在范围内，判断下一个坐标点；
如果在可安装AGV充电站范围内，则将相应坐标代入S41的计算公式计算出该坐标所对应的AGV行驶距离。
3.如权利要求1所述的AGV充电站位置优化布置方法，其特征在于，所述步骤S43包括：将步骤S42获得的可安装的位置坐标以及对应的行驶距离利用Python作出三维图，通过三维图直观展示车间所有AGV充电位置与其对应的AGV行驶总距离的关系。
4.如权利要求3所述的AGV充电站位置优化布置方法，其特征在于，所述步骤S43中行驶距离在Z轴方向表示。
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