纺织学报 ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (07): 154-159.doi: 10.13475/j.fzxb.20190707706

• 服装工程 • 上一篇    下一篇

基于遗传算法及仿真技术的服装生产流水线平衡

黄珍珍1,2(), 莫碧贤3,4, 温李红1   

  1. 1.闽江学院 服装与艺术工程学院, 福建 福州 350108
    2.福建省服装行业技术开发基地, 福建 福州 350108
    3.香港理工大学 纺织及服装学系, 香港 999077
    4.香港理工大学 深圳研究院, 广东 深圳 518000
  • 收稿日期:2019-07-31 修回日期:2020-04-13 出版日期:2020-07-15 发布日期:2020-07-23
  • 作者简介:黄珍珍(1986—),女,讲师,硕士。主要研究方向为服装数字化技术。E-mail: clhgirl@163.com
  • 基金资助:
    福州市科技计划项目(2018-G-94);福建省服装行业技术开发基地开放课题(MJXY-KF-201905);深圳市科技计划项目(JCYJ20170303160155330)

Garment production line balance based on genetic algorithm and simulation

HUANG Zhenzhen1,2(), MOK Pikyin3,4, WEN Lihong1   

  1. 1. Clothing and Design Faculty, Minjiang University, Fuzhou, Fujian 350108, China
    2. Fujian Clothing Industry Technology Development Base, Fuzhou, Fujian 350108, China
    3. Institute of Textiles & Clothing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong 999077, China;
    4. Shenzhen Research Institute, The Hong Kong Polytechnic University, Shenzhen, Guangdong 518000, China
  • Received:2019-07-31 Revised:2020-04-13 Online:2020-07-15 Published:2020-07-23

摘要:

针对大部分服装企业存在生产流水线编制效率较低以及生产周期长的普遍现象,提出一种服装工序编排方案自动生成和单件流生产线仿真运行的方法。首先分析服装生产工序编排方法和影响因素,采用拓扑方法和遗传算法相结合,在MatLab(R2016b)软件中建立自动优化模型,实现工序的自动编排;然后考虑服装生产数量和生产线设备情况,采用仿真技术,在Plant Simulation仿真软件中,根据实际生产对工序编排方案进行流水线仿真运行,得出直观可视的仿真结果,实现流水线平衡再优化。生产实例验证表明,流水线编制效率为90.8%,比原有效率提高12.8%,节省流水线编排方案在投产前的平衡调试时间,生产周期缩短。

关键词: 服装生产流水线, 生产工序编排, 遗传算法, 生产线平衡, 生产线仿真

Abstract:

The low production efficiency and the long production cycle are among the common problems in the clothing industry. A method for balancing the production line with automatic workstation scheduling and production simulation was proposed. By analyzing the influencing factors for balancing the garment production line, the garment production model using topology model and genetic algorithms was developed to optimize the production schedule using MatLab (R2016b). Based on the optimized schedule, simulation technology was adopted to further improve the flow balance, considering the order quantity and equipment status. The production flow was simulated according to actual production line formulation using the Plant Simulation software. Quantitative and visual simulation results were obtained, supporting the re-optimization of the production flow balance. The proposed method was verified with real production data. An efficiency of 90.8% was achieved for experimental production line, representing a 12.8% improvement comparing with the actual production data. It shows that the proposed method can shorten the production cycle, and it provides ideas for the development of the garment production flow optimization and simulation system.

Key words: garment production line, production process arrangement, genetic algorithm, production line balance, production line simulation

中图分类号: 

  • TS941

图1

服装生产流水线平衡算法流程"

图2

连衣裙款式图"

图3

连衣裙工序流程图"

图4

工序编排方案"

表1

调整后工序编排方案表"

工位编号 工序编号 节拍/s 设备 工位编号 工序编号 节拍/s 设备
A 4、10、11 94.92 四线锁边机、五线锁边机 G 15 108.00 平缝机
B 5、12 94.54 平缝机 H 16 104.73 五线锁边机
C 1、6 75.38 平缝机 I 2、17 58.91 四线锁边机
D 3、14 98.18 绷缝机、平缝机 J 18~26 122.18 平缝机
E 7、8 93.8 四线锁边机 K 18~26 122.18 平缝机
F 9、13 91.55 平缝机 L 18~26 122.18 平缝机

图5

生产流水线仿真模型"

图6

生产流水线仿真动态图"

图7

各工位生产节拍"

[1] 郭钊侠, 方建安. 遗传算法在服装生产流水线平衡问题中的应用[J]. 计算机仿真, 2003,20(11):98-99.
GUO Zhaoxia, FANG Jian. Application of genetic algorithm in production line balance of garment production[J]. Computer Simulation, 2003,20(11):98-99.
[2] 梁会芹, 费树岷. 自适应遗传算法在服装生产流水线平衡问题中的应用[J]. 工业控制计算机, 2009,22(11):57-59.
LIANG Huiqin, FEI Shumin. Adaptive general algorithm to assembly line balancing of clothing production[J]. Industrial Control Computer, 2009,22(11):57-59.
[3] 于昕辰, 曾培峰, 赵冉, 等. 基于蚁群算法的服装生产流水线作业平衡[J]. 东华大学学报(自然科学版), 2014,40(4):456-460.
YU Xinchen, ZENG Peifeng, ZHAO Ran, et al. The balance of production line of garment production based on antcolony algorithm[J]. Journal of Donghua University (Natural Science), 2014,40(4):456-460.
[4] 闫亦农, 刘立枝, 雒斌钰, 等. 基于粒子群算法的服装生产流水线编制[J]. 纺织学报, 2018,39(10):120-124.
YAN Yinong, LIU Lizhi, LUO Binyu, et al. Arrangement of garment production line by particle swarm algorithm[J]. Journal of Textile Research, 2018,39(10):120-124.
[5] 徐燕妮, 周海媚, 王立川, 等. 服装缝制流水线仿真与评价指标[J]. 纺织学报, 2015,36(12):146-151.
XU Yanni, ZHOU Haimei, WANG Lichuan, et al. Simulation of clothing sewing line and evaluation indexes[J]. Journal of Textile Research, 2015,36(12):146-151.
[6] CUI Huirong, YAN Yinong. The optimization design of uniform's hanging production line[J]. International Jouranl of Clothing Science and Technology, 2014,27(3):370-387.
[7] 王国新, 宁汝新, 王爱民. 基于仿真的生产调度优化技术研究[J]. 计算机集成制造系统, 2007,13(7):1419-1427.
WANG Guoxin, NING Ruxin, WANG Aimin. Production optimal scheduling technology based on simulation[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems, 2007,13(7):1419-1427.
[8] 刘谣. 基于ProModel仿真系统的服装混合流水线平衡优化[D]. 上海: 东华大学, 2015: 18-28.
LIU Yao. Clothing mixed-model assembly line balancing and optimization based on promodel simulation system[D]. Shanghai: Donghua University, 2015: 18-28.
[9] 马玉敏, 樊留群, 张为民, 等. 基于仿真的车间作业计划优化设计[J]. 系统仿真学报, 2007,19(19):4548-4552.
MA Yumin, FAN Liuqun, ZHANG Weimin, et al. Optimization of job-shop scheduling based on simula-tion[J]. Journal of System Simulation, 2007,19(19):4548-4552.
[10] 李彬彬. 基于遗传算法的多目标生产作业调度研究:以某服装企业为背影[D]. 上海: 东华大学, 2014: 12-16.
LI Binbin. The research on multi-objective production scheduling based on genetic algorithm:on the background of a clothing enterprise[D]. Shanghai: Donghua University, 2014: 12-16.
[11] 裴小兵, 谭林林. 基于Em-plant的作业车间生产批量优化研究[J]. 系统仿真学报, 2015,27(7):1458-1467.
PEI Xiaobing, TAN Linlin. Research on optimization lot sizing of job shop based on Em-plant[J]. Journal of System Simulation, 2015,27(7):1458-1467.
[12] 刘光富, 李苗. 基于精益思想的生产线改造仿真与研究[J]. 工业工程, 2008,11(6):76-79.
LIU Guangfu, LI Miao. Research on reconstruction and simulation of production line based on lean thought[J]. Industrial Engineering Journal, 2008,11(6):76-79.
[1] 张卓, 丛洪莲, 蒋高明, 董智佳. 基于交互式遗传算法的Polo衫快速款式推荐系统[J]. 纺织学报, 2021, 42(01): 138-144.
[2] 李亮, 倪俊芳. 绗缝机花样加工代码自动生成算法[J]. 纺织学报, 2020, 41(11): 162-167.
[3] 谢子昂, 杜劲松, 赵国华. 衬衫吊挂流水线的自适应动态调度[J]. 纺织学报, 2020, 41(10): 144-149.
[4] 张晓侠, 刘凤坤, 买巍, 马崇启. 基于BP 神经网络及其改进算法的织机效率预测[J]. 纺织学报, 2020, 41(08): 121-127.
[5] 郑小虎, 鲍劲松, 马清文, 周衡, 张良山. 基于模拟退火遗传算法的纺纱车间调度系统[J]. 纺织学报, 2020, 41(06): 36-41.
[6] 莫帅, 冯战勇, 唐文杰, 党合玉, 邹振兴. 基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化[J]. 纺织学报, 2020, 41(04): 161-166.
[7] 黄淇, 周其洪, 张倩, 王绍宗, 范伟, 孙会丰. 基于系统布置设计-遗传算法的纱线浸染生产线布局优化[J]. 纺织学报, 2020, 41(03): 84-90.
[8] 张旭靖, 王立川, 陈雁. 基于遗传算法的服装缝制生产线平衡优化[J]. 纺织学报, 2020, 41(02): 125-129.
[9] 王晓晖, 刘月刚, 孟婥, 孙以泽. 基于遗传算法和神经网络的3D增材印花工艺参数优化[J]. 纺织学报, 2019, 40(11): 168-174.
[10] 孟朔, 潘如如, 高卫东, 王静安, 周利军. 采用主目标进化遗传算法的织造排程研究[J]. 纺织学报, 2019, 40(08): 169-174.
[11] 任荟颖, 邹鲲, 胡小荣. 化纤长丝自动落卷系统仿真平台开发[J]. 纺织学报, 2019, 40(07): 151-157.
[12] 宋楚平 李少芹. 应用改进遗传算法的自动配棉模型优化与应用[J]. 纺织学报, 2016, 37(09): 151-155.
[13] 谷有众 高卫东 卢雨正 刘建立 杨瑞华. 应用遗传算法优化支持向量回归机的喷气涡流纺纱线质量预测[J]. 纺织学报, 2016, 37(07): 142-148.
[14] 杨建国 熊经纬 徐兰 项前. 应用混合种群遗传神经网络的精梳毛纺工艺参数反演模型[J]. 纺织学报, 2016, 37(07): 149-154.
[15] 姚桂国;钟小勇;梁金祥;左保齐. 基于遗传算法的织物疵点特征选择[J]. 纺织学报, 2009, 30(12): 41-44.
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