Biçimsel Yöntemlerle Mobilya Üretim Hattının Düzen Tasarımı

ÖZET

Bu makale, bir mobilya üretim şirketinde gerçek bir tesis yerleşim problemine farklı sezgisel yaklaşımların uygulanmasını deniyor. Tüm modeller, ilgi çekici bir dizi parametrenin kullanıldığı AHP kullanılarak karşılaştırılıyor. Deney, resmi yerleşim modelleme yaklaşımlarının endüstride karşılaşılan gerçek problemlerde etkili bir şekilde kullanılabileceğini ve önemli iyileştirmelere yol açabileceğini gösteriyor.

1. GİRİŞ

Mobilya endüstrisi, diğer birçok endüstri gibi oldukça rekabetçi bir dönem yaşıyor ve bu nedenle üretim maliyetlerini düşürmek, kaliteyi artırmak vb. için yöntemler bulmak için çok çabalıyor. Burada (Şirket = TC) olarak adlandırılan bir üretim şirketindeki üretkenlik iyileştirme programının bir parçası olarak, bu şirketin atölyesindeki üretim hattının yerleşim tasarımını optimize etmek için bir proje yürüttük ve verimsiz yerleşime atfedilen mevcut sorunların üstesinden gelmeyi amaçladık. Pratikte nadiren kullanılan resmi yöntemlere dayalı olarak neredeyse optimum bir yerleşim oluşturmak için bir dizi yerleşim modelleme tekniğinin uygulanmasına karar verildi. Kullanılan modelleme teknikleri Grafik Teorisi, Blok Planı, CRAFT, Optimum Dizi ve Genetik Algoritma'dır. Bu yerleşimler daha sonra Toplam Alan, Akış * Dağılım ve Bitişiklik Yüzdesi olmak üzere 3 kriter kullanılarak değerlendirildi ve karşılaştırıldı. Toplam Alan, geliştirilen her model için üretim hattının kapladığı alanı ifade eder. Akış * Dağılım, akışın ürünlerinin ve her 2 tesis arasındaki mesafenin toplamını hesaplar. Bitişiklik Yüzdesi, bitişik olma gereksinimini karşılayan tesislerin yüzdesini hesaplar.

En iyi düzenin seçimi de resmi olarak şu şekilde yapıldı:çok kriterliKarar verme yaklaşımı AHP (Satty, 1980) Uzman Seçimi yazılımını kullanarak. En iyi düzen, düzen tasarımına yönelik resmi yaklaşımlarla elde edilen iyileştirmeleri göstermek için mevcut düzenle karşılaştırıldı.

Bir tesis yerleşim probleminin tanımı, verimli bir operasyon sağlamak için fiziksel tesislerin en iyi düzenlemesini bulmaktır (Hassan ve Hogg, 1991). Yerleşim, malzeme taşıma maliyetini, teslim süresini ve verimi etkiler. Bu nedenle tesisin genel üretkenliğini ve verimliliğini etkiler. Tompkins ve White'a (1984) göre tesis tasarımı kayıtlı tarih boyunca var olmuştur ve aslında tasarlanan ve inşa edilen şehir tesisleri antik çağda tanımlanmıştır

* Sorumlu Yazar

Yunanistan ve Roma İmparatorluğu tarihi. Bu sorunu ilk inceleyenler arasında Armour ve Buffa vd. (1964) yer almaktadır. 1950'lerde bu konuda çok az yayın yapılmış gibi görünüyor. Francis ve White (1974), bu alandaki erken dönem araştırmalarını derleyip güncelleyen ilk kişilerdi. Daha sonraki araştırmalar, Domschke ve Drexl (1985) ve Francis vd. (1992) tarafından yapılan iki çalışma ile güncellenmiştir. Hassan ve Hogg (1991), makine yerleşim problemi için gerekli veri türü üzerine kapsamlı bir çalışma raporlamıştır. Makine yerleşim verileri, yerleşimin ne kadar detaylı tasarlandığına bağlı olarak hiyerarşik bir şekilde ele alınır. Yerleşim sadece makinelerin göreceli düzenini bulmak için gerekli olduğunda, makine numarası ve akış ilişkilerini temsil eden veriler yeterlidir. Bununla birlikte, detaylı bir yerleşim gerekiyorsa, daha fazla veriye ihtiyaç duyulur. Veri bulmada, özellikle verilerin henüz mevcut olmadığı yeni üretim tesislerinde bazı zorluklar ortaya çıkabilir. Modern ve otomatikleştirilmiş tesisler için yerleşim planı geliştirilirken, gerekli veriler geçmiş verilerden veya benzer tesislerden elde edilemez, çünkü bunlar mevcut olmayabilir. Tesis yerleşim planı problemine en uygun çözümü elde etmenin bir yolu olarak matematiksel modelleme önerilmiştir. Koopmans ve Beckmann (1957) tarafından ikinci dereceden atama problemi olarak geliştirilen ilk matematiksel modelden bu yana, bu alana olan ilgi önemli ölçüde artmıştır. Bu, araştırmacılar için yeni ve ilginç bir alan açmıştır. Tesis yerleşim planı problemine bir çözüm arayışında, araştırmacılar matematiksel modeller geliştirmeye yönelmişlerdir. Houshyar ve White (1993) yerleşim planı problemine şu şekilde bakmışlardır:tamsayı programlamamodel, Rosenblatt (1986) düzen problemini dinamik bir programlama modeli olarak formüle ederken. Palekar ve diğerleri (1992) belirsizlikle ilgilenir ve Shang (1993) birçok kriterliÖte yandan Leung (1992) bir grafik teorisi formülasyonu sundu.

yeşil veEl-Hakim(1985) parça ailesini ve hücreler arasındaki düzeni bulmak için bir GA kullandı. Formülasyonunda, hücre düzenlemesini doğrusal tek sıra veya doğrusal çift sıra olarak sınırladı. Geliştirilen algoritma, hücre düzeni veya makine düzeni yerine hücre sistem düzeni veya üretim katının düzenine daha yakındır. Hücreler içindeki makinelerin gerçek düzeni dikkate alınmamıştır. Banerjee ve Zhou (1995) bir tesis tasarımı optimizasyon problemini formüle ettitek döngülügenetik algoritmalar kullanarak düzen. Geliştirilen algoritma hücre sistemleri düzeni içindir ve bu nedenle hücre içindeki makinelerin düzenini dikkate almaz. Fu ve Kaku (1997), hedefin ortalama İşlemdeki İş'i en aza indirmek olduğu bir iş atölyesi üretim sistemi için bir tesis düzeni problemi formülasyonu sundular. Tesisi bir dizi varsayım altında açık bir kuyruk ağı olarak modellediler. Problem, bir Kuyruk Atama Problemi'ne (QAP) indirgenir. Simülasyon, ortalama Malzeme Taşıma maliyetlerini en aza indirmek ve Ortalama İşlemdeki İş'i en aza indirmek için kullanıldı.

2. MODELLEME YAKLAŞIMLARI

Modeller, doğalarına, varsayımlarına ve hedeflerine göre kategorilere ayrılır. Muthor (1) tarafından geliştirilen 1955. genel Sistematik Düzen Planlama yaklaşımı, özellikle diğer yaklaşımlarla desteklendiğinde ve bilgisayar tarafından desteklendiğinde hala yararlı bir şemadır. Örneğin, Hassan ve Hogg (1991) gibi İnşaat yaklaşımları, sıfırdan bir düzen oluştururken, Bozer, Meller ve Erlebacher (1994) gibi İyileştirme Yöntemleri, daha iyi sonuçlar için mevcut bir düzeni değiştirmeye çalışır. Düzen için yöntemleri ve ayrıca sezgisel yöntemleri optimize etmek Heragu (2007) tarafından iyi belgelenmiştir.De Alvarengave Gomes (2000) birmeta-sezgiselOptimal modellerin NP-zor doğasının üstesinden gelmenin bir yolu olarak yaklaşım.

Bu çalışmada kullanılan çeşitli modelleme teknikleri Grafik Teorisi, CRAFT, Optimum Dizi, BLOCPLAN ve Genetik Algoritma'dır. Aşağıda her algoritmanın aynı şeyi modellemek için ihtiyaç duyduğu parametreler açıklanmıştır.

Grafik teorisi

Grafik teorisi (Foulds ve Robinson, 1976; Giffin ve diğerleri, 1984; Kim ve Kim, 1985; ve Leung, 1992) birkenar-ağırlıktepe noktalarının (V) tesisleri ve kenarların (E) bitişiklikleri temsil ettiği ve Kn'nin n Tepe noktasının tam grafiğini belirttiği maksimal düzlemsel grafik. Ağırlıklandırılmış bir grafik G verildiğinde, tesis yerleşim problemi, maksimum ağırlıklı bir yayılma bulmaktıralt grafikG'nin düzlemsel olan G'si.

Bu makale vaka çalışmasını modellemek için 2 farklı yaklaşım türü kullanır. 1. yaklaşımDelta-hedronFoulds ve Robinson (1976) tarafından kullanılan yöntem. Yöntem, başlangıç ​​K4 ile basit bir eklemeyi içerir ve köşeler daha sonra bir fayda kriterine göre tek tek eklenir. Kullanılan 2. yaklaşım, tekerlek genişletme algoritmasıdır (Green veEl-Hakim,1985). Burada başlangıç ​​K4, en yüksek w8'e sahip bir kenar seçilerek ve ardından fayda kriterlerine göre 2 ardışık tepe ekleme uygulanarak elde edilir. Algoritma daha sonra tekerlek genişletme prosedürü adı verilen bir ekleme işlemiyle devam eder. n tepe noktasındaki bir tekerlek, bir döngü olarak tanımlanır(n-1)köşeler (kenar olarak adlandırılır), böylece her köşe bir ek köşeye (göbek olarak adlandırılır) bitişiktir. W, x göbeğine sahip bir tekerlek olsun. Bu döngünün kenarları olan 2 köşe k ve l'yi seçin. Kullanılmayan köşeler kümesinden bir köşe daha sonra geçerli kısmialt grafikböylece y, k, l ve x'i kenarları olarak içeren yeni bir tekerlek W'nin göbeğidir ve W'deki tüm kenarlar artık x tepe noktasına veya y tepe noktasına bitişiktir. Yukarıdaki şekilde kullanılmayan her tepe noktasını sırayla ekleyerek, nihai maksimal düzlemsel alt grafik elde edilir.

CRAFT'ı kullanma

CRAFT (Bilgisayarlı Göreceli Tesis Tahsisi Tekniği), bir düzen geliştirmek için çiftler halinde değişim kullanır (Buffa ve diğerleri, 1964; Hicks ve Lowan, 1976). CRAFT, iyileştirilmiş bir düzen oluşturmadan önce tüm olası çiftler halinde değişimi incelemez. Giriş verileri, bina ve tesislerin boyutlarını, malzeme akışını veya tesis çiftleri arasındaki seyahat sıklığını ve birim yük başına birim mesafe başına maliyeti içerir. Akışın (f) ve mesafenin (d) çarpımı, 2 tesis arasında malzeme taşımanın maliyetini verir. Daha sonra maliyet azaltımı, değişim öncesi ve sonrası malzeme taşıma maliyeti katkısına göre hesaplanır.

Optimum Sıra

Çözüm yöntemi, keyfi bir ardışık düzen ile başlar ve dizideki 2 departmanı değiştirerek bunu iyileştirmeye çalışır (Heragu, 1997). Her adımda, yöntem 2 departmanın tüm olası anahtarlamaları için akış*mesafe değişimlerini hesaplar ve en etkili çifti seçer. 2 departman değiştirilir ve yöntem tekrarlanır. Hiçbir anahtarlama olmadığında süreç durur ve maliyet düşer. Optimum Sıra kullanılarak bir düzen oluşturmak için gereken girdi, esas olarak bina ve tesislerin boyutları, tesis çiftleri arasındaki malzeme akışı veya gezi sıklığı ve birim yük başına birim mesafe maliyetidir.

BLOCPLAN'ı kullanma

BLOCPLAN, hem tek katlı hem de çok katlı yerleşim planlarını (Yeşil ve El-Hakim,1985). Birkaç gömülü seçeneğe dayalı esnekliği sayesinde iyi başlangıç ​​düzenleri üreten basit bir programdır. Hem nicel hem de nitel verileri kullanır

birkaç blok düzeni ve bunların uygunluk ölçütlerini üretir. Kullanıcı, koşullara göre ilgili çözümleri seçebilir.

Genetik Algoritma

Tesis Düzeni problemlerini genetik algoritmalar (GA) ile formüle etmenin çok sayıda yolu vardır. Banerjee, Zhou ve Montreuil (1997) GA'yı hücre düzenine uyguladılar. Dilimleme ağacı yapısı ilk olarak Otten (1) tarafından bir düzen sınıfını temsil etmenin bir yolu olarak önerildi. Yaklaşım daha sonra geometrik kısıtlamalarla eşit olmayan alan düzeni problemini çözmek için kullanan Tam ve Chan (1982) dahil olmak üzere birçok yazar tarafından kullanıldı. Bu çalışmada kullanılan GA algoritması, dilimleme ağacı yapılarına (STC) dayanarak Shayan ve Chittilappilli (1995) tarafından geliştirilmiştir. Bir ağaç yapılandırılmış aday düzeni, dilimleme ağacındaki her bir tesisin göreceli konumunu gösteren 2004 boyutlu kromozomların özel bir yapısına kodlar. GA işlemlerinde kromozomu manipüle etmek için özel şemalar mevcuttur (Tam ve Li, 2). Shayan ve Li'de yeni bir "klonlama" işlemi de tanıtıldı.El-Hakim(1999). GA ile seçilen çözüm daha sonra dilimleme düzenine dönüştürülür. Tüm tesisleri içeren bir başlangıç ​​bloğuyla başlar. Düzen oluşturma algoritması ilerledikçe, yeni bölümler yapılır ve tesisler yeni oluşturulan bloklar arasında atanır, ta ki her blokta yalnızca bir tesis kalana kadar. Bu arada her tesisin koordinatları da hesaplanır. Tesislerin merkezleri arasındaki doğrusal mesafe, ilgili kromozomun uygunluğunu değerlendirmek için kullanılır. GA sonlandığında, koordinatların depolanan değerlerini kullanarak düzeni yazdırmak için bir çizim prosedürü devreye girer. Amaç fonksiyonu, dar dilimleri önlemek için bir ceza terimine sahiptir.

3. BİR VAKA ÇALIŞMASI ARACILIĞIYLA DENEY

Daha önce açıklanan yöntemlerin performansını test etmek için, hepsi mobilya üretiminde gerçek bir durum senaryosuna uygulandı. Şirket 9 farklı stilde Sandalye, 2 Kişilik Sandalye ve3-Kişiliksırasıyla. Tüm stillerin üretimi aynı operasyon setini takip eder ancak farklı ham maddeler içerir. 5 parça, yani Koltuk minderleri, Sırt minderleri, Kolçaklar ve Sırtlıklar, çeşitli boyutlardaki partiler halinde, dağınık alanlarda (departmanlarda) dahili olarak üretilir. Parçaların hareketi, devam eden iş, eksik parçalar, kıtlıklar, sıkışıklık ve yanlış yerleştirme gibi sorunlara yol açar.

Her ürün, Tesis 11 - Kesim Alanı'nda başlayıp Tesis 1 - Cıvatalama Alanı'nda sona eren 11 işlemden geçer. Son montajın her biri aynı adı taşıyan alt montajlara ayrılabilir. Bu alt montajlar Cıvatalama Alanı'nda birleşir.YukarıSon montaj tesisi. Alt montajların her biri bağımsız olarak operasyonlarına başlar ve hepsi Şekil 1'de bir montaj şeması şeklinde gösterilen sabit bir operasyon kümesinden geçer. Mevcut düzenin tesisleri operasyon sırasına göre yerleştirilmemiştir.

Bu nedenle, malzemelerin ardışık akışı yoktur ve bu da devam eden bir çalışmaya yol açar. Tesisler arasındaki etkileşim, öznel ve nesnel ölçümler kullanılarak belirlenebilir. Akış şemaları için gereken ana girdi, talep, üretilen malzeme miktarı ve her makine arasında akan malzeme miktarıdır. Malzeme akışı, 10 ayda seyahat eden malzeme akış miktarına göre hesaplanır * Şekil 2'de gösterilen ölçü birimi. Şekil 3, vaka çalışmasında kullanılan her bir departmanın alanını göstermektedir. Şekil 4, Vaka Çalışmasının mevcut düzenini göstermektedir.

Şekil 1 Vaka çalışması için montaj şeması

Şekil 2 Vaka çalışması için materyal akışı.

Şekil 3 Departmana karşılık gelen numara

Şekil 4 Örnek olayın modellenmesinde kullanılan mobilya şirketinin mevcut düzeni ve her departmanın boyutları

4. MODELLEME YAKLAŞIMLARININ UYGULANMASI

Burada, 2. bölümde tartışılan çeşitli modelleme yaklaşımları, karşılaştırma için alternatif düzenler oluşturmak amacıyla vaka çalışmasına uygulanmaktadır.

4.1 Grafik Teorisini Kullanma

Tablo 1, Foulds ve Robinsons yöntemi ve Tekerlekler ve Jantlar yöntemi olmak üzere Grafik Teorisinin 2 farklı yaklaşımı kullanılarak elde edilen sonuçların karşılaştırılmasını göstermektedir. Tablo 1, Foulds ve Robinsons yönteminin 2 sonuçtan daha iyi olduğunu açıkça göstermektedir. Foulds ve Robinsons yönteminin sonuçları Şekillerde ayrıntılı olarak açıklanmıştır5-7.

Tablo 1: Grafik teorisinde kullanılan 2 farklı yöntemin karşılaştırılmasını gösteren tablo.

Şekil 5 Foulds ve Robinson yöntemi kullanılarak vaka çalışması sonuçlarının komşuluk grafiği.

Şekil 6 Grafik teorisini kullandıktan sonra iyileştirilmiş düzen (Foulds ve Robinsons yöntemi)

1-Kesme,2- Dikiş, 3- Kaliko Doldurma, 4- Yakın Çekim, 5- Dolgu yastık ek parçası, 6- Köpük Kesimi, Köpük Kesimi, 7- Çerçeve Montajı, 8- Yapıştırma,9-YayYukarı,10-Döşemelik,11- Cıvatalayın.

Şekil 7 Akış * Grafik teorisini kullanan vaka çalışması için mesafe değerlendirme çizelgesi (Foulds ve Robinsons yöntemi)

4.2 CRAFT'ı Kullanma

CRAFT için giriş verileri girilir ve mevcut düzen için ilk maliyet önce hesaplanır. Bu maliyet, Şekil 1'da gösterildiği gibi çiftler arası karşılaştırma kullanılarak azaltılabilir.

Şekil 8 CRAFT kullanılarak mevcut düzen için ilk maliyet

Şekil 9 CRAFT tarafından adım adım değişim

CRAFT tarafından elde edilen sonuçlar Tablo 2'de gösterilmiştir. Yukarıdaki hesaplamalara dayanarak, Şekil 10'da gösterilen yeni ve geliştirilmiş bir düzen çizilebilir.

Tablo 2: Sonuçları gösteren tablo

Şekil 10 CRAFT tarafından oluşturulan iyileştirilmiş düzen

4.3 Optimum Sıra Algoritması

Giriş verileri, farklı bir çiftler arası karşılaştırma kümesini izlemesi dışında CRAFT için olanla aynıdır. Tablo 3, iyileştirilmiş düzene göre elde edilen sonuçları gösterir. Şekil 11, Optimum Sıra kullanılarak iyileştirilmiş düzeni gösterir.

Tablo 3 CRAFT kullanılarak elde edilen sonuçları gösteren bir tablo