張旭靖, 王立川, 陳 雁
(蘇州大學(xué) 紡織與服裝工程學(xué)院, 江蘇 蘇州 215021)
隨著環(huán)境污染日益嚴(yán)重,低碳經(jīng)濟(jì)成為發(fā)達(dá)國家新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。我國是世界上最大的服裝加工國和出口國,其生產(chǎn)具有明顯的高能耗、高排放的特征[1-2]。物料配送是服裝生產(chǎn)碳排放的主要來源之一,以低碳配送為目標(biāo)研究服裝縫制生產(chǎn)物料配送路徑優(yōu)化方案具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。
對于物料配送優(yōu)化的研究主要是針對汽車等裝配生產(chǎn)線,有關(guān)服裝生產(chǎn)線物料配送的研究較少[3-5]。嚴(yán)正峰等[6]以皮卡生產(chǎn)總裝車間為例,以工位對物料到達(dá)時(shí)間的平均滿意度為約束條件,以最小化配送成本為目標(biāo),建立了帶模糊軟時(shí)間窗的物料配送優(yōu)化模型,提高了車間物料配送的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。張銘鑫等[7]在滿足生產(chǎn)線平衡條件下,以工位滿意度為約束條件,以最小配送成本為目標(biāo),建立帶模糊時(shí)間窗的物料配送優(yōu)化模型。李思淼等[8]根據(jù)車間工位緩存區(qū)有容量約束的限制,建立了面向裝配過程的物料配送優(yōu)化問題模型,有效降低了車間的配送費(fèi)用,提高了配送效率。李偉等[9]以某汽車裝配線為例,以配送路線最短和配送路線需求點(diǎn)配送頻次均衡化為優(yōu)化目標(biāo),建立了基于空箱拉動(dòng)模式的總裝線邊物料配送優(yōu)化模型,減少了約32%的配送路程。
綜上,現(xiàn)有對于物料配送路徑問題的研究,優(yōu)化目標(biāo)主要是運(yùn)輸成本最小化、車輛數(shù)目最小化、運(yùn)輸總路程最小化等[10-12]。然而,隨著低碳生產(chǎn)理念在制造業(yè)不斷深入,在提高運(yùn)輸效率、節(jié)約成本的同時(shí)實(shí)現(xiàn)綠色配送是服裝生產(chǎn)尚未解決的問題。本文以碳排放最小化、車輛數(shù)目最小化為目標(biāo)構(gòu)建物料配送碳排放多目標(biāo)優(yōu)化模型,使物料能夠及時(shí)準(zhǔn)確地送達(dá)工作地,并且減少碳排放。
服裝生產(chǎn)線物料主要是裁片和輔料。服裝縫制環(huán)節(jié)開始前,需要將縫制的物料運(yùn)送到相應(yīng)的縫制工作地中。服裝物料的配送一般主要以人力配送為主,所以主要考慮作業(yè)人員配送產(chǎn)生的呼吸碳排放。
在建立多目標(biāo)平衡模型時(shí),首先需要列出使得該模型成立的一些假設(shè)條件:1)只有1個(gè)物料配送中心;2)物料配送中心和每個(gè)工作地的位置已知;3)每個(gè)工作地物料的需求量已知;4)車輛為1種車型,且裝載量已知,車輛在對工作地進(jìn)行配送時(shí)不得超過其裝載量;5)每個(gè)工作地的需求必須得到滿足。
根據(jù)上述假設(shè)條件,物料配送路徑碳足跡多目標(biāo)優(yōu)化的決策變量設(shè)置如下:xijm=1,表示車輛(配送人員)m從需求工作地i到達(dá)需求工作地j;xijm=0,表示車輛(配送人員)m沒有從需求工作地i到達(dá)需求工作地j。
物料配送路徑碳足跡多目標(biāo)優(yōu)化的約束條件如下:
1)每個(gè)需求工作地有且僅有1臺車輛配送,即
式中:i為工作地?cái)?shù),i=1,2,…,N;m為配送車輛(配送人員)數(shù)量,m=1,2,…,M;M為負(fù)責(zé)物料配送任務(wù)的作業(yè)者人數(shù),每個(gè)工作地都可分配給任意1名作業(yè)者,每個(gè)配送人員都有1輛相同容量的物料車,向N個(gè)工作地配送物料;yim為每個(gè)需求工作地配送車輛數(shù)量(配送人員)。
2)每條路徑上的物料需求量不能超過車輛的載重量,即
式中:gi為每個(gè)需求工作地的需求量,捆;Q為車輛的最大載重量,捆。
3)配送車輛(配送人員)從配送中心出發(fā),即
4)配送車輛(配送人員)完成配送后返回配送中心,即
本文在考慮配送距離和配送車輛(配送人員)數(shù)量的同時(shí),將與環(huán)境因素相關(guān)的產(chǎn)品碳足跡考慮進(jìn)去,提出以物料配送過程的碳排放最小、車輛(配送人員)數(shù)量最少的多目標(biāo)優(yōu)化模型。
目標(biāo)1:碳排放量最少,即
式中:Z為物料配送過程的碳排放量,kgCO2e;i,j為工作地?cái)?shù),i,j=1,2,…,N,i,j=0表示配送車輛(人員)從配送中心出發(fā);Lij為各個(gè)需求工作地之間的距離,m;K為配送人員呼吸的碳排放系數(shù),kgCO2e/s;v為車輛運(yùn)輸(配送人員行走)的速度,m/s。
目標(biāo)2:車輛使用數(shù)量(配送人員數(shù)量)最少,即
式中,D為物料配送車輛(配送人員)數(shù)量。
對于物料配送碳排放多目標(biāo)優(yōu)化問題,采用NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行求解。
染色體采用實(shí)數(shù)編碼,由于車輛(配送人員)數(shù)目不確定,編碼是直接將所有的需要配送物料工作地依次編碼至一條染色體中。如圖1編碼示意圖所示,車輛A(配送員A)為工作地1、2和5配送物料; 工作地3、4和7由車輛B(配送員B)進(jìn)行配送;車輛C(配送員C)為工作地6、8和9配送物料。相應(yīng)的配送路徑為:路徑1,0-1-2-5-0;路徑2,0-3-4-7-0;路徑3,0-6-8-9-0。
圖1 編碼示意圖Fig.1 Example of coding operation
解碼,首先初始化一條新的配送路徑,然后將染色體中的基因值順序插入到當(dāng)前配送路徑中,若該基因值的插入導(dǎo)致該配送路徑的裝載量超過車輛的最大容量,則需要開始構(gòu)建新的配送路徑。重復(fù)上述操作,直到所有需要配送的工作地均被插入到配送路徑中。
采用隨機(jī)方式生成初始種群。由于染色體采用實(shí)數(shù)編碼方式,即每個(gè)個(gè)體為1~n的一個(gè)全排列,因此,初始化種群隨機(jī)生成滿足種群規(guī)模數(shù)量的染色體。
快速非支配排序首先是找到非支配最優(yōu)解并且分為等級為第1級非支配解,然后在其余的解中找出新的非支配解并且分為等級為第2級非支配解,依次重復(fù)循環(huán)直到所有的解都被分配。當(dāng)非支配解的等級相同時(shí),則需要根據(jù)非支配解的擁擠距離來區(qū)分非支配解的優(yōu)劣性,優(yōu)先選擇擁擠距離比較大,分布均勻的解。
為了保障非支配解前沿平均分散,選擇讓種群進(jìn)化沿著非支配最優(yōu)解的位置靠近。二進(jìn)制錦標(biāo)賽選擇的原理是任意挑選2個(gè)非支配解a和b進(jìn)入交配池,判定個(gè)體a優(yōu)于b,需要滿足以下條件:個(gè)體a的非支配等級級數(shù)小于個(gè)體b;如果2個(gè)個(gè)體的非支配等級相同,則個(gè)體a的擁擠距離大于b。采用精英保留策略以加快收斂速度。
交叉方式采用2點(diǎn)交叉。在個(gè)體編碼串中隨機(jī)設(shè)置了2個(gè)交叉點(diǎn),然后再進(jìn)行部分基因交換。
為了增加變異后染色體的多樣性,采用翻轉(zhuǎn)變異方式。根據(jù)變異概率得到變異父代個(gè)體,隨機(jī)選取父代染色體的2個(gè)變異點(diǎn)進(jìn)行翻轉(zhuǎn)操作,從而得到子代變異個(gè)體。
男式襯衫生產(chǎn)線物料以20件為1捆,每個(gè)工作地最少需要物料數(shù)量為2捆。由于服裝生產(chǎn)線是平衡優(yōu)化后的,各工作地的節(jié)拍相差不大,所以物料分批配送。需要配送的工作地各配送15次。每輛配送車輛的最大裝載量為20捆。配送人員行走速度為1 m/s。NSGA-Ⅱ算法初始種群規(guī)模選取200,遺傳代數(shù)選擇500。
表1 我國居民不同活動(dòng)狀態(tài)的短期呼吸量Tab.1 Short-term respiratory volume of Chinese residents
根據(jù)科學(xué)研究結(jié)果,人體吸入的空氣中二氧化碳占0.03%,而呼出的空氣中二氧化碳達(dá)到4.4%。根據(jù)表1我國居民不同活動(dòng)程度判定每分鐘呼吸量,設(shè)定人在不同活動(dòng)狀態(tài)下每分鐘呼吸量為Hp,每次呼出的空氣中二氧化碳約占4.4%,通常情況下二氧化碳密度為1.98 g/L。人呼吸的碳排放系數(shù)Kp為
Kp=1.98×4.4%×Hp
物料配送人員勞動(dòng)強(qiáng)度為重體力活動(dòng),每分鐘呼吸量為36.6 L/min,配送人員呼吸的碳排放系數(shù)為0.53×10-4kgCO2e/s。
男式襯衫縫制生產(chǎn)線分別按照工序流程、工藝種類和服裝部件3種方式布置工作地,其需要配送物料工作地的位置坐標(biāo)、需要配送的物料數(shù)量、配送到達(dá)的最早時(shí)間、配送離開的最晚時(shí)間、工作地配送的服務(wù)時(shí)間數(shù)據(jù)見表2~4。
表2 按照工序流程布置方式的工作地?cái)?shù)據(jù)Tab.2 Workstation data of process layout
表3 按照工藝種類布置方式的工作地?cái)?shù)據(jù)Tab.3 Workstation data of machine layout
表4 按照服裝部件布置方式的工作地?cái)?shù)據(jù)Tab.4 Workstation data of garment components layout
經(jīng)過計(jì)算得出男式襯衫縫制生產(chǎn)線按照工序流程、工藝種類、服裝部件方式布置工作地的物料配送路徑方案和距離,如表5所示。
表5 不同工作地布置方式的物料配送路徑方案與距離Tab.5 Material distribution path and distance of different workstation layouts
由表5可知,按照工序流程和工藝種類布置工作地,各需要4名配送人員。按照服裝部件布置工作地,工作地的數(shù)量比其他2種工作地布置方式多,所以需要5名配送人員。按照工序流程布置工作地,物料配送作業(yè)人員行走的總距離為3 004 m;按照工藝種類布置工作地,物料配送作業(yè)人員行走的總距離為2 979 m;按照服裝部件布置工作地,物料配送作業(yè)人員行走的總距離為5 279 m。
表6示出男式襯衫物料配送的碳排放量。由表可知:男式襯衫生產(chǎn)線按照工序流程方式和按照工藝種類方式布置工作地物料配送產(chǎn)生的碳排放量相差不大;按照服裝部件方式布置工作地物料配送產(chǎn)生的碳排放量最高。
表6 男式襯衫物料配送的碳排放量Tab.6 Carbon emission of men′s shirt material distribution
本文構(gòu)建了以工作地物料需求時(shí)間以及物料車裝載量為約束,以碳排放最小、車輛(配送人員)數(shù)量最少的物料配送路徑多目標(biāo)優(yōu)化模型,將NSGA-II算法用于求解該模型。通過男式襯衫生產(chǎn)線進(jìn)行實(shí)例分析與驗(yàn)證,結(jié)果表明,該模型能夠降低物流配送過程的成本和碳排放量。3種工作地布置方式下的縫制生產(chǎn)線物料配送經(jīng)優(yōu)化后,按照工藝種類布置工作地,物料配送作業(yè)人員行走的總距離最短,產(chǎn)生的碳排放量最少;按照服裝部件布置工作地,物料配送作業(yè)人員行走的總距離最長,產(chǎn)生的碳排放量最高。服裝企業(yè)可根據(jù)自身生產(chǎn)車間的實(shí)際情況,選擇相應(yīng)的物料配送方案,在提高運(yùn)輸效率和節(jié)約成本的同時(shí)減少碳排放。