工厂物流仿真主要应用在新工厂建设、新产线规划、产线改造、产品换型以及日常生产运营等方面，可以发挥积极的作用。

通过工厂物流仿真进行规划和验证工艺、物流过程以及原料、资源需求（满足产能目标），规划和验证复杂的物流系统，识别物流过程中的“瓶颈”环节与关键路径，将生产流程中的不确定性因素降到最低，减少设备布局变更的损失，降低风险。

通过瓶颈分析等提高生产效率，增加产量，拉动物流，降低循环周期。

通过仿真校验生产调度计划，最大化设备利用率，合理安排人力，降低库存，减少在制品数量。通过对物料堆放区域进行分析，优化空间利用率。

通过还原整个生产运营过程，在事前进行成本核算，验证规划的合理性。

工厂物流仿真的实施步骤，通常经过数据准备、三维工厂布局、方案迭代验证和输出报告4个环节。

数据准备：在数据准备环节，通常需要准备3D模型，并将模型导入到系统中。对一部分缺失的模型，可以通过DELMIA或者其他设计软件进行模型绘制。模型非必须，对于快速输出，可以使用方块代替。

仿真之前，还需要对被仿真的产线等对象，调研了解其业务流程，物流流程，并且统计产品、设备工位节拍等等输入数据。

工厂布局：基于规划布局图将物理场景在DELMIA进行模型布局。

工厂仿真&输出报告：将物流方案抽象转化为仿真方案，基于仿真结果，输出仿真问题与改善建议，迭代仿真模型，评估改善建议，最终获得比初始状态有较大提升的改善方案。

（注：蓝色文本框代表为数据分析指标，灰色文本框代表输出报告内用于计算的数据）

案例背景：国内某大型工程机械集团，以集团内的分子公司事业部为试点，绘制智能智造规划蓝图，打造世界级领航工厂群。其中使用DELMIA工厂物流仿真解决方案，对试点单位的产线升级和新建规划开展了充分的验证工作。

实施目标：运用DELMIA工厂物流仿真解决方案，对试点单位现状布局进行仿真分析，识别当前存在的问题，结合精益分析总结归纳现场的痛点，运用先进技术，输出升级规划方案。再通过仿真对升级规划方案进行验证，输出产能与瓶颈。对于新建产线，通过仿真对规划方案进行迭代和优化，充分验证其可行性。实施过程中，对试点单位的人员进行赋能培训，指导其开展智能制造咨询方案的工厂仿真工作。

实施内容：案例中总计对试点单位的十余条产线进行了工厂物流仿真，产线涉及结构加工、整车装配以及产线所在园区的物流等，基本覆盖了工程机械行业的完整工艺链。

在产线仿真中，对产线从配盘区或立库到线边工位，产线生产加工，半成品或成品下线到缓存区、成品库等全过程进行了仿真。

在园区仿真中，从原材料进入园区的行走路径，到码头卸货，从半成品下线到线边缓存区周转，到涂装以及总装等过程进行了仿真。

通过仿真对计划投料顺序和产线布局等进行迭代验证，分析瓶颈，使产线的最终产能达到提升20%的效果；精确定义生产设备数量，对瓶颈工序和冗余工序调整后，平衡工位设备数量。在对物流系统验证后，共计减少十余台AGV的投入，并且识别出物流的拥堵点，以便优化物流路径和策略。结合节拍、线平衡、在制品数量等数据对多个方案进行了择优选择。

最经济的生产计划：由于工程机械行业的生产节拍长，部件大等特性，不同节拍的产品混线生产，就意味着产能损失，传统意义的精益改善需要花费较多精力规划、试验和验证。DELMIA工厂物流仿真解决方案可以将不同的生产计划作为输入，对不同型号产品的投产顺序、投产比例、班次时间等进行仿真。通过验证计划达成率和计算在制品数量，推导当前计划排程及生产节奏是否合理。从而获得一个产能最高、损失最少、在制品最少，较为经济的投产批次批量。

布局验证、规划产能与瓶颈分析：对产线布局、设备节拍进行仿真，根据仿真结果分析瓶颈，验证各工位产能。通过精确的3D模型对布局进行验证，可以从长宽高三个维度对布局合理性进行验证。产能验证部分，对于无法达产的产线，结合生产瓶颈、物流连接和在制品等方面，提出合理的布局改进建议，从而减少试错成本和风险。

精确定义生产设备、物流设备数量，评估物流策略：基于方案路径规划和AGV数量，根据AGV利用率和AGV各个状态时间分析当前的AGV数量和物流路径合理性。通过仿真迭代给出较为精确的AGV数量和桁车数量。提供物流策略建议，如配送提前期、AGV任务模式、物流方向以及交通管制等。通过仿真模拟布局调整后的物流拥堵状况，桁车卸货情况，量化货车拥堵时间、桁车利用率等数据。

仓储容量、在制品缓存区大小评估、多方案择优：通过仿真给出缓存区容量是否合理、缓存区利用状况以及拥堵程度。结合在制品分析结构件、涂装、装配的产能匹配关系，给出工序段的产能匹配建议，对多种产线规划方案择优选择。还可以结合仿真数据统计评估缓存区在制品周转时间等。

人才培养与锻炼：工厂物流仿真的应用、实施和分析是多学科的综合结果，通过工厂物流仿真可以锻炼出具备现场生产、仓储物流、工艺技术、仿真技术、运营数据分析等跨专业、跨学科的人才。