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【A21】面向汽车排产的生产预演仿真系统的设计与开发【雪浪云】

1.命题方向

智能计算

2.题目类别

应用类

3.题目名称

面向汽车排产的生产预演仿真系统设计与开发

4.背景说明

【整体背景】

制造业正在朝产品个性化、生产柔性化、过程自动化的方向转变，现代制造工厂的内部结构和运行控制逻辑也越来越复杂，如何科学地进行工厂设计、定量分析工厂效率、质量、交期和成本等性能指标、并持续优化工厂运行，是智能工厂实施的重要内容。汽车行业作为制造业中技术含量、智能化程度和产业集中度较高的代表，在向智能制造迈进的过程中，仍旧面临着许多实际难题。例如，汽车企业逐渐从以产定销的大批量生产模式向个性化定制方向发展，产品配置增多，如何实现高效、低成本的定制化生产成为企业面临的主要难题。同时，汽车生产过程高度离散、产业链条长、突发状况频发，导致生产计划执行难，生产异常响应不及时，生产策略调整难，上下游协同效率低，加剧了制造成本的控制难度，同时对产业链库存造成了极大的压力。而汽车行业现有的信息化系统，尚无法实现制造及上下游业务的高效协同、预演与全局优化。

现如今，虚拟建模与仿真技术已广泛应用于工厂设计与优化过程中，与纯数学分析方法相比，它不仅能将各种复杂的生产与物流活动、调度与控制逻辑转换为直观的模型描述，而且能够充分考虑系统内外的随机因素影响，不仅能够建立静态模型，而且可以模拟其动态行为。基于虚拟建模与仿真技术，集成工厂运行状态数据，可建立虚实融合的工厂仿真模型，提前导入生产计划调度方案进行校验，实现生产计划的预演，并对生产过程中各种生产参数调整进行仿真分析与优化，实现对未来生产系统运行效率的预测性分析，并辅助智能决策。综上所述，虚拟建模和仿真技术将成为解决汽车行业痛点、实现汽车行业智能化转型的关键一环。

【公司背景】

雪浪云致力于建设国家级工业互联网平台，基于雪浪OS数据中枢系统为制造业企业建设“工厂大脑”，为工业企业提供跨行业、跨地域和全生命周期的数据智能服务。先后获得国家工业互联网产业联盟功能性能测评四星级平台（全国排名前8）、江苏省首批重点工业互联网平台等荣誉，公司核心知识产权累计申请30余项，参与科技部国家重点研发计划2项，先后服务龙头型制造业客户50余家，其中央企7家，上市企业11家，民营龙头35家，累计营收破亿。截止目前，雪浪云已服务了中国商飞集团、中铁工程装备集团、中国铁建重工集团、中国汽车技术研究中心、中国煤炭科工集团、中国中煤能源集团、双良集团、中信泰富特钢、兆丰集团、卧龙集团等50多家央企及上市龙头企业，聚焦在装备制造、航空、新能源汽车、钢铁冶金、矿业、化工6大行业。

【业务背景】

雪浪算盘是工业软件集成开发环境，一站式混合建模、求解与实时计算系统，基于庞大丰富的组件库和图形化编程方式，帮助工程师高效便捷地构建各类工业场景APP。同时，雪浪算盘首创全混合数据流计算技术，支持不同行业机理与数据模型、AI模型、业务模型的联合计算，实现智能调度与决策，通过组件复用与扩展，实现模板在行业内的不断复用，不同场景下仅需更换或者微调部分组件实现快速扩展与适配。通过平台独有的流计算技术处理多容器之间的数据流和协作，在页面上简单的几个拖拽和点击，无需任何命令行操作，可以实现应用的快速搭建与部署。

MetaM是基于雪浪算盘研发的生产仿真与实时优化系统，可基于每日排产计划与产线在制订单，对每日生产计划分析、评估及验证，可至少提前1天发现生产运行中可能存在的问题和风险，并及时进行调整与优化，减少后续生产执行环节对于实体系统的更改与返工次数，从而有效降低成本、缩短工期、提高效率。

短期来看，模拟过程中发现的问题可以被提前解决和改进，从而避免在实际生产时出现瓶颈、对产品出货造成影响，还有助于减少计划外的停机时间，最大化效率与产能；长期来看，模拟生产的所有参数，如原材料、边线物流、工序要求、设备健康状况等，都将被记录到工业互联网平台的数据库中，作为未来模拟时的历史数据，并反馈到管理层，协助战略决策。

5.项目说明

【问题说明】

本赛题为基于雪浪算盘工业互联网平台、MetaM生产仿真与实时优化系统完成生产预演系统的设计与开发，主要实现的模块包括但不限于：

（1） 产线布局模拟：根据主办方给出的产线布局说明与各设备的基本参数，完成汽车排产场景中的产线布局模拟，实现对多层级生产系统（设备、车间、工厂）等的仿真模拟，基于雪浪算盘构建模拟产线。其中，产线布局说明为简要的图文形式，用以阐述汽车工厂车间的大致布局；设备的基本参数以Excel/Csv表格形式给出，例如，传送带的运行速度、工位处理物料的时间等;

（2） 排产计划预演：根据主办方给出的排产计划，通过仿真生成物料（订单）过点预测报告。其中，排产计划以Csv形式给出，规定了不同类型车辆的排产序列，数据量在1000行以内;

（3） 物料验证与预警：根据主办方给出的汽车物料清单、仓储信息及齐套检查规则，基于仿真日志输出，通过Python编程，在雪浪算盘上自行开发物料验证与预警组件，计算、输出缺料时间、缺料数量等关键信息，并给出合理的物料缺口预警报告。其中，汽车物料清单以Csv形式给出，规定了不同汽车制造时所需的物料组成；仓储信息及其套检查规则以文字说明给出，规定了预警条件;

（4） 前端可视化展示：基于仿真日志输出，通过Python编程，在雪浪算盘上自行开发指标计算组件，计算、输出设备利用率，并采用雪浪算盘前面板组件，通过合理排布，搭建可视化前端页面。其中，设备利用率 = 设备工作时间 / 总时间;

（5）文档输出：一，在物料验证与预警模块，给出物料缺口预警报告；二，综合上述各模块，说明模型搭建思路、步骤，各计算过程代码说明、功能说明，最后给出综合性的排产计划评估报告；

【用户期望】

基于雪浪算盘工业互联网平台、MetaM生产仿真与实时优化系统，合理运用平台和系统已有内置组件，并根据实际需求开发新组件，完成生产预演仿真系统的搭建，完成生产计划预演与分析，并基于仿真结果，实现物料齐套验证与缺口预警、生产指标计算等功能，并给出综合性的排产计划评估报告、物料缺口预警报告，为一线排产人员提供合理、可靠的仿真模型、可视化指标及评价报告，助力其进行排产计划调整决策。

6.任务要求

【开发说明】

参考提供的雪浪算盘产品手册、MetaM使用手册来完成生产预演仿真系统的功能设计与开发，要求参赛选手结合工业场景问题（可参考其他工业软件和论文）完成系统开发。

【技术要求与指标】

在此项目中，要求以汽车排产场景为例，基于给定的厂区布局、设备参数、排产计划、物料齐套验证规则，详细阐述所设计的生产预演系统功能，充分考虑工厂中实际存在的场景。其中各部分功能覆盖的场景作为评分主要依据。评分标准包括：

（1）基础功能实现

①系统稳定运行，无报错；

②数据在合理范围内，无明显错误，遵循工厂及平台业务逻辑；

③功能完善，完成题干中要求的功能，并保证有数据流通；

④基于仿真输出，搭建合理的可视化图表，展示设备利用率。

（2）文档及视频

①给出物料缺口预警报告和排产计划评估报告；

②文档内容完善，对系统功能进行详细介绍；

③视频介绍条理清晰；

④文档及视频画面美观；

⑤无错别字、病句等阅读问题。

（3）创新与拓展

①基于仿真结果及相关理论依据/假设，输出其他工业相关指标（例如，产线平衡率），并进行可视化展示；

②对模型加以改动（例如，新增生产线/增大仓储容量等），模拟生产线布局调整，并给出调整后的工厂的性能提升点、与原布局的优劣对比等；

③对以上两条附加工作进行合理的文档说明。

【提交材料】

（1）项目概要介绍；

（2）项目简介PPT；

（3）项目详细方案；

（4）项目演示视频；

（5）企业要求提交的材料：

①“技术要求与指标”中规定的交付文档；

② 雪浪算盘项目及组件压缩包。

（6）团队自愿提交的其他补充材料。

【任务清单】

（1）完善的系统介绍文档及功能清单；

（2）可运行的雪浪算盘项目压缩包文件；

（3）提供项目要求的文档与视频材料。

【开发工具与资料】

（1）开发工具：雪浪算盘（https://sp.xuelangyun.com/）

（2）需提供的数据，届时将以压缩包形式提供

7.其他

无

8.参考信息

《雪浪算盘帮助文档》

9.评分要点

赛题评分要点见附件一：A 类企业命题初赛统一评分标准。