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最后更新:2024-02-01 作者 9 Min 了解

家具生產線布局設計

采用形式化方法進行家具生產線布局設計,實驗將不同的啟發(fā)式方法應用于家具制造公司的實際設施布局問題。

摘要

本文嘗試將不同的啟發(fā)式方法應用于家具制造公司的實際設施布局問題。所有模型都使用 AHP 進行比較,其中采用了許多感興趣的參數。實驗表明,正式的布局建模方法可以有效地用于解決行業(yè)面臨的實際問題,從而帶來顯著的改進。

1。 簡介

家具行業(yè)正經歷著與其他行業(yè)一樣的激烈競爭,因此,人們努力尋找降低制造成本、提高質量等方法。作為一家制造公司(以下簡稱“公司”=“TC”)生產力改進計劃的一部分,我們開展了一個項目,以優(yōu)化該公司車間生產線的布局設計,旨在克服當前因布局效率低下而導致的問題。我們決定應用多種布局建模技術,基于實踐中很少使用的正式方法生成近乎最優(yōu)的布局。使用的建模技術是圖論、Bloc Plan、CRAFT、最優(yōu)序列和遺傳算法。然后使用 3 個標準(即總面積、流量 * 距離和相鄰百分比)評估和比較這些布局。總面積是指每個開發(fā)模型的生產線所占的面積。流量 * 距離計算流量與每 2 個設施之間的距離的乘積之和。相鄰百分比計算滿足相鄰要求的設施的百分比。

最佳布局的選擇也正式使用多標準使用 Expert Choice 軟件的決策方法 AHP(Satty,1980)。將最佳布局與現有布局進行比較,以展示通過布局設計正式方法獲得的改進。

工廠布局問題的定義是找到物理設施的最佳布置,以實現高效的運營(Hassan 和 Hogg,1991 年)。布局會影響材料處理成本、交貨時間和產量。因此,它會影響工廠的整體生產力和效率。根據 Tompkins 和 White (1984) 的說法,設施的設計在整個有記載的歷史中一直存在,事實上,設計和建造的城鎮(zhèn)設施在古代就有描述

* 通訊作者

希臘和羅馬帝國的歷史。最早研究這個問題的人是 Armour 和 Buffa 等人 (1)。1964 世紀 1950 年代似乎很少有相關研究。Francis 和 White (1974) 是第一個收集和更新該領域早期研究的人。后來的研究由兩項研究更新,第一項由 Domschke 和 Drexl (1) 進行,另一項由 Francis 等人 (2) 進行。Hassan 和 Hogg (1) 報告了一項關于機器布局問題所需數據類型的廣泛研究。機器布局數據按層次結構考慮;取決于布局設計的詳細程度。當所需的布局只是找到機器的相對排列時,表示機器編號及其流動關系的數據就足夠了。但是,如果需要詳細的布局,則需要更多數據。在查找數據時可能會出現一些困難,尤其是在尚無數據的新制造工廠中。當為現代化和自動化設施開發(fā)布局時,所需的數據無法從歷史數據或類似設施中獲得,因為它們可能不存在。數學建模被認為是獲得設施布局問題最佳解決方案的一種方法。自從 Koopmans 和 Beckmann (1985) 開發(fā)出第一個數學模型作為二次分配問題以來,人們對該領域的興趣已經大大增加。這為研究人員開辟了一個新而有趣的領域。在尋找設施布局問題的解決方案時,研究人員開始開發(fā)數學模型。Houshyar 和 White (1992) 將布局問題視為整數規(guī)劃模型,而 Rosenblatt (1986) 將布局問題表述為動態(tài)規(guī)劃模型。Palekar 等人 (1992) 處理不確定性,而 Shang (1993) 使用多標準方法。另一方面,Leung (1992) 提出了圖論公式。

綠色和哈基姆(1985) 使用 GA 來查找零件系列以及單元之間的布局。在他的公式中,他將單元的排列限制為線性單排或線性雙排。開發(fā)的算法更傾向于單元系統(tǒng)布局或生產車間布局,而不是單元布局或機器布局。沒有考慮單元內機器的實際布局。Banerjee 和 Zhou (1995) 為單環(huán)使用遺傳算法進行布局。所開發(fā)的算法適用于單元系統(tǒng)布局,因此不考慮單元內機器的布局。Fu 和 Kaku (1997) 提出了一種針對車間制造系統(tǒng)的工廠布局問題公式,其目標是最小化平均在制品。他們在一系列假設下將工廠建模為開放排隊網絡。該問題簡化為排隊分配問題 (QAP)。使用模擬來最小化平均物料搬運成本并最小化平均在制品。

2. 建模方法

根據模型的性質、假設和目標,對模型進行分類。第一種通用的系統(tǒng)布局規(guī)劃方法由 Muthor (1) 開發(fā),它仍然是一個有用的方案,尤其是在得到其他方法的支持和計算機的協(xié)助的情況下。構建方法(例如 Hassan 和 Hogg (1955))從頭開始構建布局,而改進方法(例如 Bozer、Meller 和 Erlebacher (1991))則嘗試修改現有布局以獲得更好的結果。Heragu (1994) 詳細記錄了布局的優(yōu)化方法和啟發(fā)式方法。德阿爾瓦倫加和 Gomes (2000) 討論了元啟發(fā)式方法來克服最優(yōu)模型的 NP 難題。

本研究中使用的各種建模技術包括圖論、CRAFT、最優(yōu)序列、BLOCPLAN 和遺傳算法。下面解釋了每種算法建模所需的參數。

圖論

圖論(Foulds and Robinson,1976 年;Giffin 等,1984 年;Kim and Kim,1985 年;Leung,1992 年)應用了一種邊權重最大平面圖,其中頂點(V)表示設施,邊(E)表示鄰接,Kn 表示 n 個頂點的完全圖。給定加權圖 G,設施布局問題是找到最大加權生成子圖G 中的 G' 是平面的。

本文采用兩種不同的方法來模擬案例研究。第一種方法是三角面體Foulds 和 Robinson (1976) 的方法。該方法涉及使用初始 K4 進行簡單插入,然后根據收益標準逐個插入頂點。使用的第二種方法是輪式擴展算法(Green 和哈基姆,1985)。這里,初始 K4 是通過選擇具有最高 w8 的邊,然后根據收益標準應用 2 個連續(xù)頂點插入而獲得的。然后,算法繼續(xù)進行插入過程,稱為輪擴展過程。n 個頂點上的輪定義為(n-1)頂點(稱為輪輞),使得每個頂點都與一個額外的頂點(稱為輪轂)相鄰。讓 W 成為具有輪轂 x 的輪子。選擇 2 個頂點 k 和 l,它們是此循環(huán)的輪輞。然后將未使用的頂點集中的一個頂點插入當前部分中的此輪子子圖這樣 y 是新車輪 W′ 的輪轂,車輪 W′ 包含 k、l 和 x 作為輪輞,并且 W 中的所有輪輞現在都與頂點 x 或頂點 y 相鄰。通過按上述方式依次插入每個未使用的頂點,即可獲得最終的最大平面子圖。

使用 CRAFT

CRAFT(計算機化相對設施分配技術)使用成對交換來制定布局(Buffa 等人,1964 年;Hicks 和 Lowan,1976 年)。在生成改進的布局之前,CRAFT 不會檢查所有可能的成對交換。輸入數據包括建筑物和設施的尺寸、設施對之間的物料流量或行程頻率以及單位距離每單位負載的成本。流量(f)和距離(d)的乘積提供了在兩個設施之間運輸物料的成本。然后根據交換前后的物料處理成本貢獻來計算成本降低。

最優(yōu)序列

解決方法從任意順序布局開始,并嘗試通過按順序切換 2 個部門來改進布局(Heragu,1997)。在每個步驟中,該方法計算所有可能切換 2 個部門的流量*距離變化,并選擇最有效的一對。切換 2 個部門并重復該方法。當沒有切換導致成本降低時,該過程停止。使用最佳序列生成布局所需的輸入主要是建筑物和設施的尺寸、設施對之間的物料流量或行程頻率以及每單位距離每單位負載的成本。

使用 BLOCPLAN

BLOCPLAN 是一個交互式程序,用于開發(fā)和改進單層和多層布局(綠色和 哈基姆,1985 年)。這是一個簡單的程序,由于其基于幾個嵌入選項的靈活性,可以生成良好的初始布局。它使用定量和定性數據來

生成若干個塊布局及其適應度度量。用戶可以根據具體情況選擇相應的解決方案。

遺傳算法

通過遺傳算法 (GA) 制定設施布局問題的方法有很多。Banerjee、Zhou 和 Montreuil(1997) 將 GA 應用于單元布局。切片樹結構最初由 Otten (1) 提出,作為一種表示一類布局的方法。后來,許多作者都使用了這種方法,包括 Tam 和 Chan (1982),他們用它來解決具有幾何約束的不等面積布局問題。本文中使用的 GA 算法是由 Shayan 和 Chittilappilli (1995) 基于切片樹結構 (STC) 開發(fā)的。它將樹結構候選布局編碼為二維染色體的特殊結構,該結構顯示了切片樹中每個設施的相對位置。在 GA 操作中,可以使用特殊方案來操縱染色體 (Tam and Li, 2004)。Shayan 和 Chittilappilli (2) 還引入了一種新的“克隆”操作哈基姆(1999)。通過 GA 選擇的解決方案隨后轉換為切片布局。它從一個包含所有設施的初始塊開始。隨著布局構建算法的進展,新的分區(qū)被創(chuàng)建,設施被分配到新生成的塊之間,直到每個塊中只有一個設施。同時還計算每個設施的坐標。設施質心之間的直線距離用于評估相應染色體的適應度。當 GA 終止時,繪圖程序接管使用存儲的坐標值打印布局。目標函數有一個懲罰項以避免狹窄的切片。

3. 通過案例研究進行實驗

為了測試前面描述的方法的性能,它們都被應用于家具制造的真實案例場景。該公司生產 9 種不同風格的椅子、2 座和3 座分別。所有款式的生產都遵循相同的操作,但涉及不同的原材料。5 個部件,即座墊、靠背墊、扶手、座椅和靠背,在分散的區(qū)域(部門)內以不同尺寸的批次進行生產。零件的移動會產生諸如在制品、零件缺失、短缺、擁堵和錯誤放置等問題。

每件產品都要經過 11 道工序,從設施 1 - 切割區(qū)開始,到設施 11 - 螺栓固定區(qū)結束。每個最終組裝件都可以分解為同名的子組裝件。這些子組裝件在螺栓固定區(qū)匯合-向上最終裝配設施。每個子組件都獨立開始其操作,并且都經過一組固定的操作,該操作以裝配圖的形式顯示在圖 1 中。當前布局的設施不是按照操作順序放置的。

因此,材料沒有連續(xù)流動,導致工作正在進行中。設施之間的相互作用可以通過主觀和客觀措施來確定。流程圖所需的主要輸入是需求、生產的材料數量以及每臺機器之間流動的材料量。材料流量是根據每 10 個月的材料流量計算的 * 計量單位,如圖 2 所示。圖 3 顯示了案例研究中使用的每個部門的面積。圖 4 顯示了案例研究的當前布局。

案例研究的裝配圖

圖 1 案例研究的裝配圖

案例研究的材料流程。

圖 2 案例研究的材料流程。

部門對應號碼

圖3 部門對應編號

家具公司的當前布局以及案例研究建模中使用的每個部門的尺寸

圖 4 家具公司目前的布局以及案例研究建模中使用的每個部門的尺寸

4. 建模方法的應用

這里將第 2 節(jié)中討論的各種建模方法應用于案例研究,以生成可供比較的替代布局。

4.1 使用圖論

表 1 顯示了使用兩種不同的圖論方法(即 Foulds 和 Robinsons 方法以及 Wheels and Rims 方法)的結果比較。表 2 清楚地表明,Foulds 和 Robinsons 方法是兩種結果中較好的一種。Foulds 和 Robinsons 方法的結果在圖中進行了詳細說明5-7。

表 1:顯示所使用的兩種不同圖論方法的比較的表格。

表格顯示了所使用的兩種不同圖論方法的比較。

使用 Foulds 和 Robinson 方法的案例研究結果的鄰接圖。

圖 5 采用 Foulds 和 Robinson 方法的案例研究結果的鄰接圖。

使用圖論(Foulds 和 Robinsons 方法)后改進的布局

圖6 利用圖論(Foulds 和 Robinsons 方法)改進后的布局

使用圖論(Foulds 和 Robinsons 方法)進行案例研究的流程*距離評估圖表

1-切割,2- 縫紉,3- 填充印花布,4- 特寫,5- 填充墊子插入物,6- 泡沫切割,泡沫切割,7- 框架組裝,8- 粘貼,9 年春季向上,10-室內裝飾,11- 用螺栓固定。

圖7 使用圖論(Foulds 和 Robinsons 方法)對案例研究的流程*距離評估圖表

4.2 使用 CRAFT

輸入 CRAFT 的輸入數據,并首先計算當前布局的初始成本。可以使用成對比較來降低此成本,如圖 1、8,9 所示。

使用 CRAFT 的當前布局的初始成本

圖 8 使用 CRAFT 計算當前布局的初始成本

通過CRAFT逐步交換

圖 9 CRAFT 的逐步交換

CRAFT 得到的結果如表 2 所示。基于以上計算,可以繪制出新的改進布局,如圖 10 所示

表 2:結果表

顯示結果的表格

由 CRAFT 生成的改進布局

圖 10 CRAFT 生成的改進布局

4.3 最優(yōu)序列算法

輸入數據與 CRAFT 相同,只是它遵循不同的成對比較。表 3 顯示了改進布局的結果。圖 11 顯示了使用最佳序列的改進布局。

表 3 使用 CRAFT 的結果表

表 3 使用 CRAFT 的結果表

使用最佳序列后布局得到改善

圖 11 采用最優(yōu)序列后的改進布局

4.4 使用 BLOCPLAN

流量矩陣圖轉換為 REL 圖,如圖 12 所示,具有以下參數:

案例研究的 REL 圖表

圖 12 案例研究的 REL 圖表

顯示使用不同方法的結果

表 4 顯示了使用不同方法的結果??梢钥闯觯褂米詣铀阉鞯?BLOCPLAN 比使用構造算法的結果更好。

改進布局自動搜索

圖 13 改進的布局自動搜索

BLOCPLAN 布局的措施

表 4 BLOCPLAN 布局措施

4.5 使用遺傳算法

該算法找到的最佳解決方案如圖 14 所示。然后將其轉換為圖 15 中的布局,以便與其他模型進行常見比較。

通過遺傳算法開發(fā)的布局

圖 14 遺傳算法開發(fā)的布局

圖14 布局轉換

圖15 圖14布局轉換

表 5 顯示了使用遺傳算法的結果。

使用遺傳算法的結果表

表 5 遺傳算法結果表

5 AHP 試驗結果比較

表 6 總結了所有建模技術與當前布局的結果,以供比較。最佳布局部分將基于 3 個因素完成,即總面積(最小化)、流量 * 距離(最大化)和相鄰百分比(最大化)。主要目標是減少 WIP 并組織系統(tǒng)的材料流動。因此,流量 * 距離矩陣是最重要的參數。

使用所有建模技術的結果與當前布局的結果的總結

表 6 使用所有建模技術的結果與當前布局的結果的匯總

表 7 顯示了基于各種因素的備選布局的混合排名。例如,布局 1 在面積和 F*D 方面的排名較差,但在鄰接性方面排名最佳。這種組合使得很難選擇其中一個。我們建議使用 Expert Choice 軟件實現的正式技術 AHP。

根據目標對各種替代方案進行排序

表 7 各種替代方案相對于目標的排序

AHP 比較每對孩子相對于父母的相對重要性。一旦完成配對比較,該方法就會使用一些數學模型綜合結果以確定總體排名。圖 16 顯示了所有算法在最佳選擇解決方案目標方面取得的結果排名。

根據目標進行綜合

圖 16 相對于目標的綜合

最佳解決方案由 BLOCPLAN(自動搜索)實現,其次是使用 Foulds 和 Robinsons 方法的圖論,然后是遺傳算法。其他解決方案則差得多。請注意,由于固有的主觀性,排名并不是更好選擇的絕對指示,而是用戶可以根據需要進行的建議。

我們建議使用 BLOCPLAN 通過自動搜索生成的布局作為選定的解決方案。在做出決定后,進行了敏感性分析以確保選擇是可靠的。如果時間允許,在做出選擇之前,還應對其他接近的替代方案進行敏感性分析。

6。結論

本文的目標是使用各種建模技術為家具公司選擇最佳布局。最佳布局由 BLOCPLAN 使用自動搜索生成,如圖 17 所示。

使用建模方法的最佳布局

圖 17 使用建模方法的最佳布局

表 9 顯示了建議的解決方案相對于當前布局的改進。請注意,布局顯示了區(qū)塊及其相對位置。需要應用實際限制以滿足所有需求。然后,可以以相同的方式規(guī)劃每個區(qū)塊的更多細節(jié)(如果需要)。

使用建模技術改進當前布局

表 9:使用建模技術對當前布局進行改進

這個結果令該公司非常滿意,盡管他們并不了解其中的科學方法。

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