30、离散事件仿真：智能制造的强大支撑工具

离散事件仿真：智能制造的强大支撑工具

1. 引言

当前全球市场趋势充满不确定性，客户需求日益多样化，这对传统制造和生产模式提出了挑战，要求其具备更高的灵活性，以应对产品复杂度和种类的增加、质量要求的提高以及竞争压力。传统的生产计划和运营控制方法在这种新趋势下逐渐显得力不从心。

制造企业面临着两大挑战。一是客户需求频繁变化，这要求生产计划能够快速响应，生产布局和流程具备敏捷性。二是复杂制造过程的生产率提升困难，像瓶颈等问题难以识别。为应对这些挑战，智能制造应运而生，它能够根据客户需求自动调整生产线和系统。智能制造的核心技术包括生产数据管理、人工智能强化学习、生产系统仿真和数字孪生建模，目前的仿真解决方案趋势是将这些核心技术进行整合。

仿真对于规划者和决策者优化制造过程至关重要。它是一种强大的方法，能让决策者捕捉复杂系统的动态特性。在规划阶段，可用于识别瓶颈、资源利用的最值，并可视化规划方案；在实施阶段，可测试性能、分析未来需求问题、模拟事故和培训新员工；在执行阶段，可测试控制方案、审查应急策略、保证质量和管理故障。此外，仿真还能为强化学习提供有价值的数据。

在制造相关的仿真方法中，离散事件仿真（DES）、系统动力学（SD）和基于代理的建模（ABM）最为流行，其中DES应用最广泛。DES能在几分钟内模拟工厂数年的运营，它跟踪模型组件状态变化，事件可调度其他事件。DES主要用于两类系统：
- 排队系统：研究对象与服务设备之间的效率问题，如患者与医生、工件与机床等。
- 库存系统：研究库存因客户需求而产生的动态变化过程，目标是比较库存策略、降低原材料成本和防止缺货。

大多数生产和服务系统都包含排队和库存系统。与连续仿真不同，DE