Клиент для планирования в целом для работы магазина

Клиент заказа Планирование в общей эко-магазин Работа *

РЕЗЮМЕ

Основная цель данного исследования является изучение производительности порядка основе диспетчерских правил в общем магазин работу, где экологические факторы использования магазина и за счет герметичности даты. Порядка определяется как совокупность рабочих мест, которые поставляются в качестве группы заказа для клиента, только после завершения последнего места работы в порядке. Мы, в частности сравнить диспетчерских правил из прошлого работу основе исследований определенным правилам адаптировать, чтобы охватить порядка характеристик. Стандартный течения времени и медлительность меры используются, но кроме того, принять меры, которые сочетают средней производительности с изменением в попытке захвата выполнения большинства заказов обрабатывается в магазине. Из 16 диспетчерских правила тестирования, наши результаты показывают, что четыре простых правила доминируют другие. Мы также обнаружили, что порядок основе правил лучше, чем их работа основе коллегами. В исследовании использования многомерного статистического анализа, в дополнение к обычной одномерные тесты, которые могут предоставить дополнительные сведения для менеджеров с использованием критериев в процессе принятия решений.

Предметные области: Работа Магазин Scheduling, многомерной статистики и моделирование.

ВВЕДЕНИЕ

Производительность эффективности работы магазина, по крайней мере в научной литературе, уже давно измеряется по отношению к времени завершения каждого задания обрабатываются. Многочисленные исследования, моделирования проверили различных диспетчерских правил, чтобы увидеть, которые обеспечивают максимальную производительность, в первую очередь в зависимости от течения времени работы или из-за даты. Результаты этих исследований не могут быть экстраполированы на магазин, где было несколько работ составляют частности по заказу клиента и ничего не поставлено заказчику до заказ выполнен. Сосредоточив внимание на сроки завершения работы в этих исследованиях не рассматривается более общая и все более реалистичные условия, в которых производительность основан на момент завершения заказу клиента.

Хотя эффективность работы является одним из показателей производительности магазин, она не вполне отвечает обслуживания клиентов путем измерения исполнения заказов может. Действительно, в недавней статье Шапиро, Rangan и Sviokla (1992), ситуация описывается в котором внутренние измерительной системы компании обнаружили, что 98% заказов вышел на время, опрос своих клиентов показал, что только 50% были удовлетворены поставок. Резкое различие в восприятии, по-видимому, было связано с разницей в том, как фирмы и ее клиентов измеряется обслуживания клиентов. Во внутренней системе компании, если заказ состоит из 100 пунктов, и компания правильно отгружены 99 пунктов, доклад о результатах внутренней зарегистрировано 99% совершенного отгрузки. Но заказчик, который нуждается во всех 100 пунктов, записал порядка, полный провал.

Несколько аналогичных условиях были обнаружены авторами. Металлообрабатывающие цеха получил заказы на регулярной основе поставщика автомобильных частей для замера качества управления. Новая продукция представлена автомобильная фирма всегда требуется набор инструментов для измерения и контроля различных аспектов качества части. Для механического цеха включены требования, касающиеся нескольких различных датчиков, каждый из которых отвечает за измерение различных характерных части. Производительность машины магазин, измеряемый поставщика автокомплектующих, был основан на время доставки заказа (все пункты в порядке), а не на время доставки любого из датчиков (работ) порядка . Таким образом, диспетчеризации и управления в механический цех должен был сделать, чтобы улучшить лучшие исполнения заказов, а не индивидуальной производительности работы.

В другой фирме, которая применяется логотипов на майки, куртки и другие одежды, несколько пункта заказов прибыли из разных розничных продавцов. Это включает национальные сети, такие как Kmart, региональных фирм, таких как Finish Line, а также малые города momand поп-магазинах. Для любого из этих розничных торговцев может содержать требования к шелкотрафаретный или вышитые сорочки, куртки, одежда и другие с различных колледжей и профессиональных эмблема команды. Фирма посмотрел на этот порядок также ряд работ, где каждая работа требует другого компьютера или другой установки машины. Почти во всех случаях, полном порядке должны были быть доставлены к продавцу, как одна партия, делая заказ основе процедур контроля в пределах производственной необходимости для обеспечения хорошего обслуживания клиентов.

Хотя Есть много примеров о необходимости порядка основе оценки результатов работы, только в последнее время исследования потока в "порядок планирования" развиваются. Большинство аналитических исследований и предполагает статические среды, в которой вся информация известна и определенные в начале проблемы горизонта. Большинство использовать для потока времени, цели. Жюльен и журнал (1990) изучали 1 машина, минимальная задача течения времени, в котором все заказы, имеющиеся на начало горизонта планирования и переналадки требуется между различными производимой продукции. Ахмади и Bagchi (1996) рассмотрел проблемы для планирования в многомашинных, сосредоточены заводских условиях, где каждая машина посвящен определенной продукции и производительности основывается на порядке течения времени, и сроки. Блохера и Chhajed (1997) смотрел на сведение к минимуму время для течения в параллельной среде машины. Гупта, Хо, и ван дер Вин (1997) смотрел на двух критериев для задач составления расписаний на одной машине с участием как течения времени и makespan. И наконец, Жюльен (1992) предложил рамки для задач для планирования.

Из-за сложности задачи календарного планирования работы магазина, существующих исследований для производственного контроля работы магазина ориентирована прежде всего на развивающихся и сравнивая диспетчерского правила и сроки механизмы определения при помощи моделирования анализа. Исследование Бейкер (1984) является представителем данного исследования. Поскольку эти исследования мера работу производительности, основанного на наши бумаги добавляет к этому потоку исследований, сосредоточив внимание на порядок основе показателей работы в динамичной среде магазин работу. В единственном исследовании мы обнаружили, связанных заказов в магазине динамической работы, Ким (1990) использовали моделирование для изучения заказы из нескольких идентичных работ, каждая из которых может иметь альтернативный маршрут. Нет реальных идей для общей работы магазина могут быть получены из этого исследования, однако, из-за особой структуры заказов и альтернативных маршрутов.

Основная цель данного исследования заключается в изучении влияния различных диспетчерских правила, когда для производительности, основанного на мерах, а не работу базирования, используемые для определения производительности в динамическом магазин работу. Мы разрабатываем диспетчерского правила, основанные на характеристиках Приказ (распоряжение основе правил) и сравнить их в машину и работу основе коллегами. Эти правила аналогичны для многих простых диспетчерских правила, введенные в предыдущих исследованиях работы магазинов. Мы изучаем их работу по обширной эксперимент моделирование, посвященных различным использования магазин и надлежащих условий герметичности даты.

В оставшейся части этого статья организована следующим образом. Описание диспетчерской правила и показатели следует в следующем разделе. В третьем разделе, подробности имитационная модель и магазин окружающей среды описаны. Это включает в себя обсуждение порядка срока настройки механизма, который параллели даты настройки идеи от работы основе литературы. В четвертом разделе мы рассмотрим некоторые общие замечания о результатах и следить, чтобы в следующем разделе при статистическом анализе эксперимента. За этим следует обсуждение некоторых дополнительных экспериментов и, наконец, с кратким изложением результатов и направления для дальнейшей работы.

ПРАВИЛА диспетчеризации и показатели

Мы тестируем различные машины, трудоустройство, порядка основе диспетчерских правил, которые могут быть разделены на 5 классов: прибытие ориентированной, срок ориентированных время обработки ориентированной, профессиональной сложности ориентированным, а соотношение направленность. Эти правила установить приоритет для обработки заданий в очереди перед машиной. Хотя идеи, лежащие в наши правила аналогичны тем, которые в прошлом, мы предлагаем несколько новых, специально полагаться на порядок-информации. За все эти правила, связи разбиты, выбрав работу, которая приходит к системе можно скорее. Таким образом, первым пришел, первым обслужен правило FCFS.o (см. ниже) не используется. Для описания диспетчерских правил, следующие обозначения:

Прибытие ориентированной правил

Прибытия ориентированных правила основаны на первый пришел, первым обслужен (ПСС) идея. Первый из них основан на время прибытия на работу компьютера (FCFS.m), а вторая основана на время прибытия заказа в магазине. Потому что все рабочие места для прибыть в то же время, порядок и работу первым пришел, первым обслужен правил (FCFS.o и FCFS.j, соответственно) эквивалентны. Бейкер (1974) называл это первый приезд в магазине первый служил, FASFS.

FCFS.m = Приоритет обработки задания в любой момент машина идет на работу, что ждет на машины, имеющие минимальное а, ..

FCFS.o = Приоритет обработки задания в любой момент машина идет на работу, что ждет на машины с минимальным Al.

Обработка-Time-ориентированной правил

Время обработки ориентированных правила основаны на общих кратчайшие время обработки (SPT), а остальные кратчайшие время обработки (SRT) идеи.

SPT.m = Приоритет обработки задания в любой момент к машине идет эта работа ждет на машины с минимальным P ^ ^ IJK к югу.

SPF.j = Приоритет обработки задания в любой момент машина идет на работу, что ждет на машины с минимальным P ^ ^ т к югу.

SET.o = Приоритет обработки задания в любой момент машина идет на работу, что ждет на машины с минимальным табл. SRT.j = Приоритет обработки задания в любой момент машина идет на работу, что ждет на машины с минимальным RPij.

SRT.o = Приоритет обработки задания в любой момент машина идет на работу, что ждет на машины с минимальным ИРЦ.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ

Ниже приводится описание общих условий работы магазина моделируется в симуляции. Простой гипотетический магазин схожих по параметрам с другими исследованиями магазин работе (см., например, Rohleder

Магазин, используемые в данном исследовании состоит из 6 машин, в соответствии с многих исследований, которые, как правило, от 4 до 10 машин фирмы. Как Бейкер (1974, стр. 214) заявил, что "гипотетический магазинов, в частности, как правило, состоит из небольшого количества машин, как правило, меньше, чем 10. Модели фактической магазины иногда с 100 или даже 1000 машин, но есть никаких доказательств, что количество машин оказывает решающее влияние на относительную эффективность планирования правил ". Экологические характеристики эксперимента использования и надлежащей герметичности даты. Три уровня каждого из этих факторов привело к общей 9 сценариев для оценки в основном эксперименте. 16 диспетчерских правила, представленные в предыдущем разделе, были проверены на всех этих сценариев. С 10 репликаций в сценарий, в общей сложности 9 х 16 х 10 = 1440 моделирование выполнено.

Заказать характеристики, времени прибытия, и процесс маршрутизации

Каждый заказ был создан, чтобы включать от одного до пяти отдельных рабочих мест, где каждая работа требуется от одного до шести операций в процессе маршрутизации. Время обработки заданий для каждой из операций был взят из экспоненциального распределения со средним значением 1,0. Эти параметры следует, что средний объем работы в целях составляет 10,5 единиц времени (3,0 рабочих мест в целях умножается на 3,5 операций в работу умножается на 1,0 единицу времени обработки на одну операцию). Мы ссылаемся на единицу времени обработки, как "период".

Для каждой работы, последовательность операций была случайным с равной вероятностью изначально, начиная с любого из 6 машин. После начала работы была равной вероятностью проведения любых других машин 5-чисто случайной маршрутизации. Наша логика аналогична Рагац и Mabert (1988, p. 174), которые утверждали: "Несмотря на самые настоящие магазины работу проявляют некоторые картина течения преобладание в их маршруты чисто случайного потока используется здесь должны представлять более сложной задаче управления. Таким образом , каких-либо предубеждений представил счет использования чисто случайных маршрутов должны быть более консервативными направлении ". Магазин использования уровней U = 70%, U = 80%, а U = 90% были использованы и были сохранены использованием interarrival раз для каждого заказа, созданного по распределению Пуассона со средним значением лямбда = 10,5 / (U х 100).

Сроки

Конуэй, Максвелла и Миллер (1967) выделены и описаны простые срок назначения эвристики использования информации на базе рабочих характеристик. Одним из таких эвристических используется в ряде исследований является общей работы (TWK) правила. Это правило было установлено, что превосходит многих предыдущих исследований (например, Бейкер, 1984; канет

Используя обозначения этого документа, правила TWK даст Di = А КПИ. Тем не менее, мы обнаружили, что в порядке, окружающей среды, было бы полезно, чтобы настроить время обработки заказа на количество рабочих мест. Это дает срок Ди = А KPI / п. Эта корректировка (деления на п) был использован для компенсации возможных параллельной обработки заказов, принадлежащих к порядку, который должен делать сравнения с другими исследованиями магазин работу более разумно. Заметим, что этот вопрос одновременной обработки не существует в работу-среде, поскольку работа может обрабатываться только на одном компьютере одновременно.

Моделирование характеристик

Каждый моделирования запуска модели 1000 заказов клиентов, а также дополнительно 200 заказов использовать в качестве первоначального развертывания до приведения модели устойчивого состояния. Стационарного состояния было проверено использование Уэлч (1983) методике, изложенной в Законе и Келтон (1991, с. 545-551). Мы обнаружили, что общая длина всех очередей в ожидании sixmachine система стабилизировалась и не наблюдается никакого систематического картина примерно через 150 заказов были завершены. Кроме того, мы провели мониторинг устойчивого состояния государственных путем изучения отдельных длины очереди в течение периода сбора данных. Это включает проверку длины очереди для каждого из 6 машин в системе после завершения каждого 20 заказов. Мы обнаружили, что длина каждой очереди и место узкое разнообразные случайно.

Входной файл был создан с помощью всех соответствующих характеристик, чтобы количество рабочих мест и их обработки раз, работа маршрутов, порядок прибытия и порядок срок. Этот файл затем был использован в качестве вклада в симулятор магазина работу. Обратите внимание, что как время прибытия и сроки были созданы для полного набора заказов до экспериментального запуска было начато. Таким образом, общий средний показатель использования и надлежащей герметичности даты были сохранены, но нет контроля, чтобы сохранить эти уровни постоянной над любым короткий период времени.

РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Во-первых, несколько общих замечаний о результатах. Простейших правил выполнения диспетчерских очень хорошо, об эффективности мер, изложенных выше, при самых различных обстоятельствах, в то время как более сложные правила выполнения довольно слабо. Четыре правила-ЭДД, SPT.m, SPT.o и FCFS.o доминируют все другие правила 9 сценариев, рассмотренных в данном исследовании. Из других правил 12, половина из themLRO.j, SPTj, SPO.j, SPO.o, CR.j и CR.o-это не только доминирует, но работает плохо, удивительный результат для нас, но не один, что неизбежно несовместимым с предыдущего места работы основе исследований. Обратите внимание, что три из этих четырех доминирующих правил, ЭДД, SPT.o и FCFS.o, прямо или косвенно координировать работу по порядку. Цифры от 1 до 4 показаны результаты для среднего течения времени, означает 2s потока времени, среднее число опозданий и среднего 2s опоздания производительности для всех диспетчерских правила для всех сценариев. Напомним, что единицей времени является мерой на период, который является мерой для течения времени и опоздание на вертикальной оси. На горизонтальной оси названием "Сценарий", первый номер представляет собой использование и второй номер из-за герметичности даты. Эти данные не только показывают относительные характеристики правил, но показывают, что влияние использования на производительность будет выше, чем из-за герметичности даты.

Это не соответствует действительности, однако, доля задержек. Для этой меры, как использование и за счет герметичности день можно увидеть на рисунке 5 имеет одинаковые относительные результаты. Доминируют правила были исключены из этого рисунка для большей ясности. (Полный числовых таблиц первичных результатов работы приведены в Приложении.).

Каждый из четырех "доминирующее" правил имеет свои сильные и слабые стороны, как можно было ожидать. Электронная доставка документов является хорошим на сведение к минимуму опоздания и среднего 2s медлительность, SPT.m хорошо на сведение к минимуму среднего течения времени, SPT.o хорошо свести к минимуму долю запоздалым и FCFS.o имеет наилучшие показатели для среднего течения времени 2s. В соответствии с тем, что один видит в работе научно-исследовательские, среднее время поток свести к минимуму SPT.m, однако, этот результат является несколько неожиданным, поскольку SPT.m не делается попытки синхронизировать рабочие места, принадлежащие к порядку. Кроме того, поскольку ПСС типа правила были признаны держать разница вниз в работе научно-исследовательские, это не удивительно, что FCFS.o хорошо сделал для среднего течения времени 2s. Мы, однако, несколько удивлен тем, что FCFS.m не делать лучше свести к минимуму среднего течения 2s времени. Мы считаем, что это из-за одного или нескольких рабочих мест в какой-то порядок застрять в очереди и тем самым подняв весь заказ.

Интересно, что SPT.o находится в пределах 10% от SPT.m для всех сценариев в то время как SPT.j сделал довольно плохо, от 33% до 59% хуже, чем SPT.m. Таким образом, работа основе правило может быть контрпродуктивным для окружающей среды. Мы подозреваем, что это правило SPTj не в состоянии сгладить времени завершения отдельных заданий порядка и, следовательно, один или несколько рабочих мест получить оттеснены дальше, чем, если бы размер заказа находится на рассмотрении.

ЭДД диспетчерского правило хороших результатов при поиске в среднем на медлительность и даже среднего 2s опоздания, в соответствии с выполнением ЭДД для обоих среднем медлительность и медлительность разница в более стандартных исследований магазин работу. Правило ЭДД выполняет лучше для среднего опоздания для использования при низких магазин и свободно из-за герметичности день, в то время, когда срок становится крепче и использования возрастает, правила SPT.m становится доминирующей, как показано на рисунке 6. Это похоже на кроссовер влияние упомянутых Бейкер (1984) и документально недели (1979) при использовании работу основе мер.

Для доля запоздалым, хотя, ЭДД и SPT.m правила не делать, а вблизи. Это основанное на заказах меры SPT.o, по большей части, превосходит другие правила. Эти результаты несколько противоречат тому, что мы находим в традиционной литературе планирования магазин, в котором работа основе диспетчеризации и из-за правил назначения даты анализируются. В самом деле, для жестких сроков, правила электронной доставки документов делает очень плохо, как можно увидеть на рисунке 5. Взаимодействия эффект очевиден, а здесь, при переходе от ЭДД хорошо или лучше плохо, как плотность сроки увеличивается.

Диспетчерская грубости Правило производительности

Менеджеры обычно выглядят более чем на один критерий при оценке их деятельности. Отлично общую производительность может быть определена как хорошие показатели по ряду ключевых мер в целом ряде изменений, часто неконтролируемый, окружающей среды. Зная, какие правила являются надежной, поэтому, может быть важнее, чем узнать, что правило "победы" в каждом отдельном обстоятельство.

Чтобы оценить надежность, производительность каждой из этих мер, и каждый сценарий проверяется правило, находится в пределах определенной процентной доли от лучших правило для этого сценария. Результаты приведены в таблице 1, с указанием о том, правила был лучшим, в пределах 10% лучше, или в пределах 20% из лучших. Этот анализ показывает, что электронная доставка документов является достаточно надежной с точки зрения количества и показателей эффективности в различных сценариях.

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

Статистического эксперимента была разработана, чтобы воспользоваться полным факторным, трехходовый дизайн с 10 репликаций в каждой ячейке. Оба ANOVA одномерных и многомерных MANOVA статистического анализа были использованы для исследования факторов и зависимых переменных. Рассмотрены независимыми факторами являются очереди диспетчерского правило (DISP), средний уровень использования магазин (UTIL), а плотность сроки (ДДТ). Есть четыре обращения уровней фактора DISP представляющих четыре доминирующих диспетчерского правила определены ранее: SPT.m, SPT.o, FCFS.o, ЭДД. Этот выбор исключает доминируют диспетчерского правила прежде всего потому, анализа большого числа правил может увеличить возможность привлечения ошибочным выводам. Все три уровня использования, 70%, 80% и 90%, и все три срока плотность уровней, 6, 10 и 14, используются в качестве лечения уровни для двух других независимых факторов.

5 зависимые переменные, используемые в ANOVA и MANOVA анализа среднего течения времени порядка, среднее опоздание порядка, доля запоздалый заказов, средняя 2s потока времени, и означает 2s опоздания. Таблица 2 показывает, что все Пирсон двумерных корреляций между 5 зависимые переменные являются значительными, за исключением процентов между запоздалым и среднего течения времени 2s и процент запоздалым и среднего опоздания 2s. Поскольку многие зависимые переменные сильно коррелируют, считается, что MANOVA испытания, по сравнению с обычно используется одномерный ANOVA испытаний, могут помочь лучше объяснить результатах деятельности. Анализ MANOVA можно объяснить взаимодействие между зависимыми переменными, что очень важно, когда производительность оценивается с несколькими критериями.

Одна из присущих предположения MANOVA является эквивалентность дисперсий и ковариаций между экспериментальных факторов. Для этого исследования, как одномерные и многомерные тесты используются для проверки предположения об однородности variancecovariance матрицы. Во-первых, одномерные F-Бартлетт-Box тесты применяются для проверки этого предположения в отношении каждой из зависимых переменных. Затем, многомерного Box M испытания проводятся для изучения, есть ли существенная разница между дисперсий и ковариаций, когда все зависимые переменные совместно рассматривать. Статистические меры с обеих одномерных и многомерных тестов указывают на значительные различия между ковариационной матрицы, что указывает на равных предположение ковариационной нарушается. Тем не менее, мы считаем, что негативные последствия в связи с нарушением является минимальным, так как экспериментальные факторы содержат равное число образцов (см. волос, Андерсон, Татам,

Два многомерных тестов, лямбда Уилкса и критерий Пиллаи, которые используются для оценки степени различий между независимыми факторами. Оба теста по структуре очень похожи в том, что они рассматривают все характеристические корни и возможные дискриминантных функций. Кроме того, они могут быть аппроксимированы F статистики. В соответствии с волос и др.. (1995),

Мера использования является одним из наиболее иммунных нарушений предположения, лежащие в MANOVA и в то же утверждает, большая сила. Существует договоренность о том, что критерий либо Пиллаи или лямбда Уилкса лучшие удовлетворения этих потребностей, хотя опыт показывает, что критерий Пиллаи более надежна и должна быть использована, если уменьшается объем выборки, неравных размеров ячейки появляется или однородности ковариаций нарушается. (Стр. 278)

Таблица 3 приведены результаты этих испытаний значимости. Как и ожидалось, Уилкс 'лямбда-критерий Пиллаи, и одномерные испытаний F свидетельствуют о значительном использования (UTIL) основной эффект. Аналогичные результаты были получены при рассмотрении диспетчерского правило (DISP) основной эффект. Результаты неоднозначны, однако, для должной мере герметичности даты. Хотя MANOVA тесты показывают, что плотность срок играет важную роль в определении исполнения, когда все пять меры рассматриваются одновременно, одномерные ANOVA испытания показывают, что нет существенной разницы между даты плотность уровней при измерении среднего течения времени или среднего течения 2s времени. Это не удивительно, так как благодаря герметичности даты должны иметь никакого влияния на показатели связаны с установленные сроки.

Одномерные DISP взаимодействием UTIL является значительным по отношению к каждой зависимой переменной, за исключением среднего опоздания, подразумевая, что выбор диспетчерского правила должны быть основаны на среднем уровне использования магазина. Во-вторых, ДДТ взаимодействия DISP не имеет существенного значения во всех случаях, кроме одного, подразумевая, что благодаря герметичности дата не имеет отношения к выбору диспетчерских правил, если количество заказов запоздалый не является главным критерием оценки. В-третьих, одномерные ДДТ взаимодействия UTIL имеют важное значение для опоздания порядка и доля запоздалые меры. Для этих мер, если они используются самостоятельно, выбор срока следует принимать во внимание уровень магазин использования. В отличие от одномерных тестов, многомерных тестов показывают, что все 2-способ взаимодействия существенным, когда все зависит меры рассматриваются одновременно. Эти результаты позволяют предположить, что компромиссы существуют между показатели, когда операционная среда изменилась, и, таким образом, менеджер будет необходимо пересмотреть магазин диспетчерского политики, когда любой операционной среде изменений. Очевидно, что Есть значительное взаимодействие между зависимыми переменными, которые числятся пропавшими без вести в одномерном испытаний ..

3-способ DISP ДДТ, в результате взаимодействия UTIL оказывается значимым на уровне 0,000 по обоим тестам MANOVA. ANOVA испытаний свидетельствуют о значительных трехстороннего взаимодействия только в отношении доли запоздалый заказов. Например, менеджер заинтересован во всех пяти показателей деятельности необходимо рассмотреть вопрос об изменении магазин диспетчерского политики, когда из-за герметичности дату и использования изменены. Однако, если одна мера применяется, то только для proportionof-запоздалым-рабочих мест мера менеджера необходимо рассмотреть вопрос об изменении правил диспетчерской, когда есть изменения как за счет герметичности дату и цех утилизации.

Опубликовать Специальный анализ

Потому что три основных фактора все существенные на основе многомерных тестов и в разной степени на основе одномерных испытаний F, попарно сравнения между различными уровнями этих факторов были проведены с использованием как T2 многомерных Хотеллинга и одномерные Тьюки B испытаний. Эти тесты используются, чтобы увидеть, есть ли статистические различия в производительности, когда магазин фактор меняется от одного уровня к другому. Результаты этих испытаний приведены в таблице 4 для каждого из трех основных факторов, и за все пять зависимых переменных.

Для фактором DISP, многомерный результаты показывают, что существует значительная разница между любой парой диспетчерских правил. Иными словами, испытания позволяют предположить, что четыре диспетчерских правил статистически отличаются друг от друга (в см =. Уровне операционной системы), когда все показатели рассматриваются одновременно. С другой стороны, если такие мероприятия будут рассматриваться отдельно (одномерный тест F), выполнение некоторых правил, невозможно отличить от других правил. Например, при измерении среднего течения времени, результаты показывают, что нет существенной разницы между SPT.m и SPT.o, и нет никакой разницы между ЭДД и FCFS.o. Таким образом, вертикальная линия используется в таблице, чтобы подключить те факторы, которые не могут быть статистически дифференцированы. Одномерные испытаний F также показывают, что SPT.m SPT.o и эффективнее, чем все другие правила для среднего течения времени.

Когда коэффициент использования считается, Есть никаких неожиданностей. Оба одномерных и многомерных тестов показывают, что существует значительная разница производительности при использовании уровня меняется. Тем не менее, интерпретации из-за фактора день более интересно. Как и следовало ожидать, одномерные тесты показали, не разница в производительности между любого уровня ДДТ, при рассмотрении одного из потока времени меры самостоятельно. Также как и ожидалось, из-за герметичности день является важным фактором при оценке процентов задержек. Тем не менее, несколько удивительно, что результаты показывают, что благодаря герметичности сегодняшний день не имеет значительный эффект на среднем или среднем опоздание 2s мер. Наконец, когда все пять меры исполнения рассматриваются одновременно, все три уровня из-за герметичности день влияет на общую производительность цеха.

Вспомогательных опытов

Поскольку наши исследования продвинулись, мы исследовали два пункта, которые не были частью нашей оригинальным дизайном, но задето наш интерес, как мы столкнулись с ними. Для того, окружающая среда, рабочие места, которые должны ждать готовой, по сути, как готовой продукции, до последнего места работы в том же порядке завершена. Таким образом, мы были заинтересованы в воздействии диспетчерского правила на лету времена, когда поток времени был разделен на части, на основе инвентаризации в процессе производства и готовой продукции инвентаризации. Кроме того, чтобы мы могли якорь наши выводы исследования относительно работы основе литературы, мы посмотрели на производительность наборов данных, как если бы отдельные работы могут быть доставлены независимо от каком порядке они прибыли с. Хотя это не очень похоже на нормальную работу основе экологически рабочих мест прибывают в качестве партии-это обеспечить некотором общем смысле сравнения.

Дополнительный анализ потока времени

Хотя средние течения времени работы в работу окружающей среды в целом считается хорошим суррогатом мерой стоимости товарно-материальных запасов, эта мера не может быть истолковано таким же образом, в порядке, окружающей среды. Вакансии закончил в порядок окружающую среду могут ждать, как готовых изделий, прежде чем в сочетании с другими рабочих мест и поставляется в полном порядке. Таким образом, мы хотели бы видеть, если нарушение этого среднего срока впадают в работе-в-процессе (WIP) и готовой продукции (FG) какие-либо значение. Время работы ждет, чтобы быть обработаны рассматривается как течения времени WIP. Время закончила работу ждет другую работу в порядке, будет завершено (так, что заказ может быть отправлен) рассматривается как течения времени FG. На рисунке 7 показана схема разбивки этого течения времени. Заметим, что эти WIP и время ФГ потока не совсем аналогичный порядок потока времени, поскольку WIP и время ФГ потоков суммируются все рабочие места в порядке. Для определения этих мер, пусть будет су момент завершения работы J порядка I.

Среднее время для потока существенно сумма среднего течения времени, WIP, средний поток Ф. времени, и среднее время обработки заказов. Если менеджер больше озабочен магазин заторов, чем сведение к минимуму общего течения времени, то минимизации WIP поток времени может быть более подходящим. Однако, если реальный интерес держится на минимальном уровне готового продукта (например, возможно, окончательный собраны работы имеет ограниченный срок), то минимизации Ф. поток времени может быть желаемого результата. Результаты моделирования эксперимента показывают, что сводит к минимуму SPT.m WIP потока времени, а также общего течения времени, но время ФГ потока минимизируется FCFS.o. Этот результат находится в согласии с нашими предыдущими выводами о SPT.m SPT.o и эффективности использования в среднем течения времени. Кроме того, результаты по времени поток Ф. косвенно связаны с тенденцией правило FCFS.o свести к минимуму среднего течения 2s времени (как сообщалось ранее). FCFS.o также должны быть эффективными на осуществление контроля в пределах порядка работы изменения, в результате чего более сбалансированной время завершения работы в рамках заказа. Это, по сути, сокращает время ожидания завершила работу в форме запасы готовой продукции.

Работа Сравнение производительности

Хотя основное внимание в этом исследовании, является поведение магазин в порядок окружающей среды, а заключительный эксперимент, мы измерили производительность цеха диспетчерского и правила, более традиционные меры производительности труда. Это обеспечивает некоторую сравнению с прошлым исследований магазин работу, и в то же время, дает некоторое представление выполнения работ выпущен в пакетах (потому что, когда заказ выпустили, и все рабочие места, что для освобождения). Мы оцениваем эффективность работы с потоком времени, F ', работа медлительность, J, и доли рабочих мест с запоздалым, где:

Как и следовало ожидать, один из четырех правил доминирующего множества капель от картины. SPT.o не является оптимальным для любой ситуации. SPT.m, ЭДД и FCFS.o (что было бы так же, как лечение рабочих мест, ПСС, или FCFS.j) доминировать над всеми другими правилами. Мы не нашли никакой поддержки для более сложные правила (например, критическое отношение, расслабленные и оперативные сроки) в любом случае, вывод несколько отличается от других исследований. Тем не менее, поддержку сложных правил из этих предыдущих исследований, как правило, связано с более сложной маршрутизации продукт и монтаж конструкций или связано со случаями, в которых сроки относительно свободно. Мы проводим тестирование общей работы магазина и потому, что мы выпускаем работу в партии, даже "потерять" из-за даты может выглядеть жесткой в магазин, когда партия рабочих мест, все они освобождены в то же время. Результаты этих экспериментов можно увидеть на рисунках 8 и 9.

Как и ожидалось, поток времени сводится к минимуму SPT.m, с общей тенденции примерно столько же, видел в том порядке, окружающей среды. Тем не менее, среднее опоздание и доля запоздалые меры работе были также свести к минимуму SPT.m по большей части, хотя и ЭДД было несколько лучше, в нескольких низкой нагрузке, свободно из-за случаев даты. Эти результаты в целом согласуются с литературными работу магазин для потока времени, если учесть, что из-за работы изданы в сериях, использования производственных мощностей является жесткий в течение коротких периодов времени. Таким образом, результаты не могут быть, что удивительно для опоздания и доля запаздывает: SPT правила были найдены делать хорошо, на многих мероприятиях в последние исследования в области высоких случаев использования.

ОБСУЖДЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Потому что это первое общее исследование о порядке планирования работы в магазине, трудно делать какие-либо радикальные выводы. Однако, основываясь на среду мы проверили, мы можем сказать, что простейшие правила диспетчерской работает очень эффективно в самых различных обстоятельствах, в то время как более сложные правила выполняются довольно слабо.

Четыре простых правила, ЭДД, SPT.m, SPT.o и ПСС, а выполнять в том порядке, окружающей среды. Выбор которых будет использование должно определяться не только желаемые показатели деятельности (ы), но из-за герметичности дату и цех утилизации.

На основании среднего показателя по всем девяти категорий испытания, ЭДД следует диспетчерского правила выбора для опоздания и среднего 2s опоздания; SPT.m должен быть выбор при минимизации среднего течения времени; FCFS.o для среднего течения времени 2s и СПД. о для доля задержек.

ЭДД, как представляется, наиболее устойчивых правил.

Чтобы свести к минимуму общего кадастра или магазин заторов из запасов незавершенной продукции, SPT.m следует диспетчерского правила выбора. FCFS.o следует использовать, когда инвестиции в запасы готовой товаров должно быть минимизировано.

Управленческой это хорошая новость методологии контроля не должны быть сложными, ни компьютерной системы на основе простых правил. Пять из порядка основе правила, предложенные-SRT.o, LRO.o, LS.o, SPO.o и CR.o-потребуют степени сложности системы, что может оказаться слишком сложным для многих магазинах, учитывая использование в настоящее время информационных технологий в магазине. Несмотря на то, путешествуя по работе магазина обычно проводит необходимую информацию для работы основе правил с ним, это было бы верно для порядка-информации. Заказать статистики должны быть составлены на регулярной основе и будут доступны для всех операторов на порядок основе правил к работе. В настоящее время, это может быть сложной задачей для операторов. Для поддержания порядка статистика тока, работа информации должны быть собраны, обработаны и затем распределяются по операторам. Чем короче время обработки этих рабочих мест, тем чаще система должна быть обновлена. Однако, если посмотреть на современных тенденций в сфере компьютеризированных оборудования для переработки, имея эту информацию доступной для всех, в магазине, постепенно становится все более распространенным явлением.

В то же время, поскольку правила SPT.o показала лучшие результаты на долю запоздалой мерой и вторым лучшим для среднего течения времени, наша интуиция, что руководители считают для свойств при приоритетов работы и оценки результатов, по крайней мере несколько проверяется. Это управленческих выгоды, которые это правило не требуют постоянного обновления информации. Мы, однако, несколько удивлен тем, что основанное на заказах правило (ы) не лучше, чем простой ЭДД, SPT.m и FCFS.o в большинстве случаев. Другие важные результаты включают в себя:

Высшее использования, тем более важно правильно выбрать правило критерии лучшего.

Заказать основе правил, как правило, лучше работать в порядок окружающей среды, чем правила jobbased делать в задании условий. Кроме того, благодаря работе основе правил в порядке, окружающей среды может привести к плохим результатам.

Для магазинов, используя несколько критериев для оценки результатов работы, многомерного анализа могут быть необходимы для выявления существенных различий между фактором уровней за счет взаимодействия между зависимыми переменными.

Хотя все больше исследований, могут быть необходимы, чтобы подтвердить, укрепить и расширить наши результаты, мы считаем, что многие, если не большинство, заказы попадает в окружающую среду работы магазина многих рабочих заказов и, следовательно, обращая внимание на порядок характеристики должны быть давать столько веса, как ничто другое, что-то явно не хватает в современной практике и в литературе. Мы надеемся, что это начало исследование могло бы привести к более интерес в этой важной управленческой проблемы.

Одним из очевидных продление данного исследования является изучение влияния оперативной сроки, потому что власть ЭДД делал так в некоторых средах. Другим направлением исследования является влияние выбросов и механизмов контроля в целях основе окружающей среды. Как уже отмечалось в разделе, посвященном вспомогательным характеристики выполнения работ, выпуск серии рабочих мест может привести к скачкам использования. Это может быть контролируемой, освободив рабочие места для в разное время, в надежде, что плавный прибытия бы, возможно, поможет производительности. Наконец, в структурированной ситуации в сборе или магазин, в котором Есть более сильные потоки, общие идеи, представленные здесь, могут оказаться еще более полезным, чем в "чистой" работы магазина мы проверили здесь. [В редакцию: 22 января 1997. Принято: 28 августа 1997.]

* Авторы хотели бы отметить полезные замечания помощник редактора и двух анонимных рецензентов.

Ссылки

Ахмади, Р. Х.,

Управление науки, 30 (9), 1093-1104.

Бертран, J. В. М. (1983). Влияние нагрузки зависит должной даты эффективность работы магазина. Управление науки, 29 (7), 799-816. Блохер, J. D.,

Конвей, Р. В., Максвелл, В. Л.,

Могилы, К. С. (1981). Обзор планирования производства. Исследование операций, 29 (3), 646-675.

Gupta, J. Н. Д. Хо, J. C.,

Волосы, J. F., Андерсон, Р. Е., Татам, Р. Л.,

Жюльен, Ф. М. (1992). Общие рамки для 5 одной машине дозирования моделей. Рабочий документ, 92-04, Университет Оттавы, Оттава, Онтарио, Канада. Жюльен, Ф. М.,

Канет, J. J.,

Закон, А. М.,

Ли, Х. Л.,

Махмуди, F., Тирни, Е. J.,

Мортон, Т. Е.,

Рагац, Г. Л.,

Шапиро, Б. П., Rangan, В. К.,

Недели, J. К. (1979). Моделирование изучение предсказуемой из-дат. Управление науки, 25 (4), 363-373.

Уэлч, П. Д. (1983). Статистического анализа данных моделирования. В СС Lavenberg (ред.), компьютерного моделирования, исполнения руководства. Нью-Йорк: Academic Press, 268-328.

Вирт, Г. Т., Махмуди, F.,

Джеймс Д. Блочер

Келли школа бизнеса, Университет штата Индиана, Блумингтон, 47405-1701, адрес электронной почты: <a href="mailto:dblocher@indiana.edu"> dblocher@indiana.edu </ A> Dilip Chhajed

Университет Иллинойса в Урбана-Шампейн, Колледж торговли и делового администрирования, Champaign, IL 61820, адрес электронной почты: <a href="mailto:chhajed@cba.uiuc.edu"> chhajed@cba.uiuc.edu </> Отметить Leung

Келли школа бизнеса, Университет штата Индиана, Блумингтон, 47405-1701, адрес электронной почты: <a href="mailto:mleung@indiana.edu"> mleung@indiana.edu </ A>

Джеймс Д. Блочер является адъюнкт-профессор Университета Индианы Келли школы бизнеса. Его исследования внимание уделялось в первую очередь связаны и эвристического развития для различных машин планирования задач, в том числе для планирования. Его исследования появилась в Naval Research логистика, Институт международного образования Сделки, Европейский журнал исследования операций, Академия управления Journal, и другие.

Dilip Chhajed является адъюнкт-профессор делового администрирования в университете штата Иллинойс в Урбана-Шампейн. Его учение и научно-исследовательские интересы лежат в операции по управлению и более конкретно в планирование, управление цепочками поставок, и продакт-процесса проектирования. Он опубликовал в области исследования операций, Naval Research Логистика, Журнал операций управления, Институт международного образования Сделки, Европейский журнал исследования операций и другие.

Марк Т. Leung является докторант в университете Индианы. Он получил степень бакалавра и магистра делового администрирования степени в Университете штата Калифорния, а также степень магистра бизнеса в операции по управлению в университете Индианы. Его исследовательские интересы лежат в планировании и оптимизации планирования и управления производственными системами, приложениями методов А. И., прогнозирования и финансового моделирования.