1. 生产能力分析
生产能力（产能）指生产系统在一段时间内的有效产出量，比如每年的产量、每小时的产量等。产能有多种表述形式，比如最大产能、实际产能、标准产能、平均产能等。产能指标可以落脚在设备或工位，也可以落脚在生产线或车间。比如，针对单工位，如果是自动化设备，可用UPH（units per hour）表示产能，即每小时的产量UPH=年生产量/12月/每个月的工作日/8（每天8小时工作制），如果是人工工位，可用UPPH（units per people per hour）表示产能，即每小时每个人的产量UPPH=年生产量/12月/每个月的工作日/8/工人人数（每天8小时工作制，某个工位的工人数）。在计算产能时，要考虑以下诸多因素。
（1）工作日历：每天的有效工作时间。
（2）节拍时间：对于单台设备，就是生产一个产品所需时间，对于生产线，就是相邻两个产品产出的平均间隔时间。
（3）生产系统的复杂性：多台设备构成的生产系统的产能取决于瓶颈设备，但瓶颈识别较为困难，特别是在产品品种较多的情况下。
（4）产品的规格和类型数量：如果生产多类产品，产能和不同产品的构成比例、生产顺序等的关系很大。
（5）产品质量、设备可靠性等：产品质量低则有效产出低，设备可靠性不足也会减少设备工作时间，从而降低产能。
如果生产系统较为复杂，仅凭计算来评估产能是较为困难的，最好能通过仿真来模拟生产过程运行并分析产能的动态变化，基本过程如下：
（1）建立生产系统仿真模型，对影响产能的因素尽可能全面准确地进行描述，包括工艺路线、设备工时、工厂日历、设备故障与维修、物流时间等。
（2）确定产品类型组合，比如车间生产A、B、C三类产品，比例分别为0.5，0.3，0.2。
（3）设计产品的投入顺序和批量，调整产品投放间隔。一般来讲，合理的投放策略，可以得到最大产能，过密或过疏的产品投放间隔都可能降低产能。（过密易导致生产的相互干扰，过疏则导致设备等待）。
（4）如果存在随机因素，就需要多次仿真运行，得到产能的平均值。比如，某生产线仿真5次，每小时平均产量分别为100，120，114，116，120，则最终的产能为(100+120+114+116+120)/5=114个/h。
（5）产能分析与改善。如果产能达不到预期，改善途径包括调整工艺路线、增加设备能力、优化布局缩短物流时间、优化产品投放顺序、优化生产调度策略等，改善方案可通过仿真进行验证。
「 2. 工件通过时间分析 」
工件从进入系统到离开系统的时间差称为通过时间。如图1所示，通过时间一般由等待时间、物流时间、工作时间和计划外时间4部分构成。
（1）等待时间（waiting time）。在缓冲区或设备上的等待时间，包括物流等待时间和故障等待时间；
（2）物流时间（logistics time）。与物流相关的时间，包括装卸时间（比如AGV装卸、机械手上下料）和移动时间（比如AGV运输时间）；
（3）工作时间（working time）。包括准备时间和加工时间；
（4）计划外时间（unplanned time）。包括计划停机时间和非工作日历时间。
（1）计算工件通过时间及其数据分布。同一类型不同编号工件的通过时间一般是变化的，通过统计可以得到平均通过时间以及直方图分布。 （2）计算等待时间、物流时间、工作时间的时长占比。定义有效工作时间=通过时间-计划外时长，工作时间在有效工作时间中占比越大，说明生产过程越高效，反之，则可能物流效率低，或者生产计划不够优化。在生产系统中，缓冲区（buffer）起到临时存放在制品的作用，处于等待状态的零部件一般放置在缓冲区中。仿真运行过程中，缓冲区的工件数量随时间在不断变化。
进一步，可以分析缓冲区容量设置对于产能和生产效率的影响，缓冲区容量过小，可能引发经典老虎机的阻塞情况，导致工件无法及时离开当前位置，缓冲区容量过大，则造成资源浪费。为了确定最佳缓冲区容量，可以先设置无限容量缓冲区，通过仿真得到最大在制品数量n后，再限定缓冲区容量为n及周围几个数值，然后通过仿真试验方法找到最佳容量。
在仿真生命周期内，生产系统中各类物流对象（AGV、天车等）的时间分布如图3所示，包括3部分时间：（1）等待时间。此时，物流设施已就绪，但无任务分配。（2）计划外时间。非工作日历时间，或者物流设施在维修保养、充电等。（3）服务时间。该时间又包括空载移动时间、负载移动时间和装卸时间。
仿真结束后，可自动统计出物流对象的有效利用率：有效利用率=服务时间/(服务时间+等待时间)，如果有效利用率偏低，说明物流对象的数量可能偏多，进一步可以通过试验设计的方式来优化对象数量，如果有效利用率偏高，则说明物流设施的数量可能偏少，或者装载数量不合理（一次装载量太小）。
除了时间因素外，行驶距离也是物流效率分析的指标，物流行驶距离过长，可能说明物流路径设置不合理，或者物流调度算法存在问题，导致工件耗费在运输上的时间过长，这时就需要对物流布局和调度算法进行优化。
设备有7种常见状态，在仿真生命周期的任意时刻，设备都停留在这7种状态之一，并在特定事件发生后变迁到其他状态。仿真结束后，通过对状态停留时长的统计，可得到每种状态时长的占比。如何定义设备利用率并没有一个公认的公式，如图4，可以定义：设备利用率=（工作时间+准备时间）/（总时间-计划外时间）
得到仿真周期内设备利用率的平均值后，进一步还可以得到每个时间段的设备利用率，从而看出设备利用率的变化过程。
设备综合效率（overall equipment effectiveness，OEE）也是一个常见的设备效率指标，用来表示实际的生产能力相对于理论产能的比率。它的计算公式为 OEE = 时间开动率×性能开动率×合格品率=合格产品的理论加工总时间/负荷时间
“开动率”也称为“稼动率”。
例如，某设备某天工作时间8h，计划停机10min，故障停机30min，设备调整准备时间35min，产品的理论加工周期为1min/件，一天共加工产品400件，有20件废品。则
实际运行时间=8×60-10-30-35=405（min）
计划运行时间=8×60-10=470（min）
时间开动率=405/470=0.86
性能开动率=400×1/405=0.98
合格品率=（400-20/400）=0.95
OEE=0.86×0.98×0.95 = 0.80
通过仿真，很容易得到所有设备的OEE指标值。
「 6. 资源效率分析 」
生产系统中的资源类型很多，资源效率分析主要是对车间人员、设备、工装、物料和工时等进行分析与管理，保证生产正常进行。下面以物流搬运工人、操作/维修工人、工具类资源3类资源为例，说明资源效率分析的过程。
如果资源利用率偏低，一般意味着资源数量可以减少，具体能减少多少需要通过仿真来验证，通常采取试验设计方法，为不同资源设置多个水平值（即资源数量），针对所有可能组合都进行仿真，最后得到最佳资源数量组合。
「 7. 生产瓶颈分析 」
生产瓶颈（production bottleneck），指生产过程中出现的阻碍生产顺利进行的因素。生产系统最大产能不是取决于作业速度最快的工位，而是取决于作业速度最慢的工位，也就是所说的瓶颈，最快最慢的差距越大，产能损失就越大。生产瓶颈的表现形式很多，比如：①设备瓶颈，如某台设备产能低下或者可靠性低，大量在制工件在该设备前等待；②物流瓶颈，如物流效率低，物流请求任务的响应慢，或者物流运输时间过长；③资源瓶颈，如资源数量和能力不足，任务等待资源的时间长；④供应瓶颈，如原材料或零配件供应跟不上，造成加工设备的闲置或者装配部件的不齐套；⑤质量瓶颈，如关键工序质量问题突出，造成大量返工返修或报废现象。
所谓生产瓶颈分析，就是通过仿真运行和量化分析，识别出生产瓶颈，并通过对设备、物流、资源、供应以及生产调度等方案的调整，改善或消除瓶颈，并通过仿真进行验证。
生产瓶颈的识别是第一步。某些生产系统的瓶颈识别较为简单，比如单一产品流水生产线，生产速率最慢的工位必然是瓶颈。混流生产线的瓶颈识别就要困难些，对于多产品多工艺路线并存、具有复杂物流与资源调度的离散制造车间来说，瓶颈识别更为困难，这时候，生产系统仿真分析的价值就非常明显了。
通过仿真分析来识别生产瓶颈通常有如下方法：
（1）寻找利用率较高的几台设备，这些设备可能是瓶颈；
（2）寻找在制品数量最多的几个缓冲区，这些缓冲区出口对应的设备或者物流设施可能是瓶颈；
（3）如果物流设施利用率较高，或者物流服务响应时间长，物流设施可能是瓶颈；
（4）如果资源利用率较高，或者等待资源就绪的时间长，则资源可能是瓶颈；
（5）产品装配时，总是在等待几个工件，这些工件的供应（加工或者仓储配送）可能是瓶颈。
值得注意的是，上述瓶颈的判断仅仅是“可能性”，是否确实为瓶颈需要通过仿真来验证。如果对该“瓶颈”进行改善，生产能力和效率得到明显提升，那就是真正的瓶颈。生产瓶颈的改善是第二步。瓶颈的改善方案可通过仿真试验来提出。
部分引自：《生产系统建模与仿真》（作者：朱海平）
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