Заказать диспетчеризации и труда уступки в клеточных системах производства

РЕЗЮМЕ

Хотя порядок и диспетчерского труда на производстве настройки работы магазина были исследованы на протяжении ряда последних трех десятилетий, его представление реальных процессов, встречающихся в практике сегодня ограничены в связи с переходом на производство сотовых (СМ). Производство клетки стали важным подходом к серийное производство в течение последних двух десятилетий, а также их расположение структура обеспечивает доминирующей структуры потока на часть маршрутов. Характера течения цех изготовления клеток добавляет упрощения структуры к проблеме планирования заданий и рабочий порядок выбросов, что делает его более пригодным для использования методов оптимизации. В данной работе мы используем эту особенность и представить две математические подходы моделирования для принятия порядка отправки и назначения трудовых / решения назначений в двух разных настройках CM. 2 составов оцениваются в динамическое моделирование настройки и по сравнению с эвристические процедуры с использованием медлительность в качестве основного определения эффективности деятельности. Формулировки выше эвристический подход и может быть включен в подробности системы планирования, которые осуществляются корпорациями использованием планирования ресурсов предприятия (ERP) систем сегодня ..

Предметные области: Сотовые производства, труда Планирование, заказ Диспетчерская, математического программирования, а также моделирование.

ВВЕДЕНИЕ

В большинстве производственной среды, существует множество факторов, влияющих на издержки производства зафиксировано в краткосрочной перспективе. Эти факторы включают в себя затраты на рабочую силу (за исключением сверхурочную работу), место работы центров, выбор технологии производства, численности рабочей силы, профессиональная подготовка работников, а также ограничения классификации должностей. В краткосрочной перспективе, роль растений и руководитель отдела по эффективному использованию фиксированного пула имеющихся ресурсов для производства товаров, что им выгодно и своевременно. Три важных решений, связанных с управлением этого пула ресурсов по цеху включают: (1) для диспетчерских решений, (2) присвоение труда / решения назначений, и (3) работы последовательность решений. Желаемого результата от этих решений является производство товаров для удовлетворения отгрузок при сохранении запасов на разумном уровне. Предыдущие исследования в этой области значительной степени полагался на эвристических методов управления производственными ресурсами.

Хотя это исследование опирается на прошлых научных исследований, практических последствий очень важны. В последние 10 лет тысячи компаний (Kirkpatrick, 1998) внедрили системы планирования ресурсов предприятия (ERP) системы от сторонних производителей, таких как SAP, Oracle, JD Edwards и улучшения эксплуатационных характеристик. Хотя эти ERP системы привели к повышению качества, оперативности и доступности данных в предприятие, на котором была ограничена сокращения эксплуатационных расходов в связи с ERP (Mabert, Сони,

В следующих разделах мы представляем две математические подходы моделирования и один эвристический подход для создания порядка отправки и назначения трудовых / решения назначений в двух различных сотовых производства (CM) параметры и оценивать эффективность их работы в различных операционных средах. Мы начинаем с детального обсуждения характера и масштабов типичных сред CM, а затем внедрение математических моделей для решения порядка отправки и назначения трудовых / переводе в настройках CM. Далее, мы наметим ряд вопросов сотовой операционную основу опытно-конструкторских которых исследования проводились, и представить результаты основных исследований и чувствительность эксперимента. Наконец, окончательных выводов и наблюдений приводятся.

ОКРУЖЕНИЯ СОТОВОЙ СВЯЗИ ПРОИЗВОДСТВО

Большая часть научных исследований, связанных с CM для одной клетки с ограниченными ресурсами (Мосьер, Элверс,

До исследований, связанных с двойным ограниченными ресурсами производства клеток обычно включают один или несколько ячеек, которые рассматриваются в качестве независимых субъектов (например, клетки, изображенного на рис 1), каждая из которых способным выполнять все необходимые операции по части он делает. Эти части, в окончательном виде в клетке, находятся в инвентаризации, пока они необходимы для сборки. На практике в большинстве сотовых приложений как правило, не рассматриваются в качестве независимых субъектов. Часто они тесно связаны с другими клетками в то, что было названо Связанные-Cell производственная система (L-CMS), которая обсуждалась в черном (1991).

В L-CMS, таких как показано на рисунке 1, b, сбор по изготовлению и / или блоку клеток поставки частей одного или нескольких клеток окончательный монтаж, где готовые изделия в сборе. Для подтверждения этого типа сотовой конфигурации и оказывать помощь в структурировании исследование, две производственные мощности были посещены: Square D и Allison Transmission. Завод компании Square D в Перу, штат Индиана, работают L-КМП производства силовых и осветительных распределительных щитов; Allison Transmission в Индианаполисе, штат Индиана, использует L-КМП к машине компонентов для его монтажа. (Более подробное обсуждение этих двух сотовых приложений, которые можно увидеть в Дэвис, 1996).

В двойной дефицит ресурсов CM окружающей среды, приказ об освобождении и назначении работника / переводе решения являются важными элементами для завершения работы в срок и контроля за расходами инвентаризации. Эти решения еще более важное значение для L-CMS, чем множество независимых клеток из-за взаимозависимости действий в одной ячейке, что каскадов на другой. Поскольку L-КМП включить изготовление и монтаж ячеек в единую систему, есть насущная необходимость для координации производства и распределения ресурсов в рамках всей системы, чтобы обеспечить хорошие результаты в плане инвентаризации работы в прогресс и заседание из-за даты собрал продукции.

Назначение труда / Передача

В общем двойного ограниченными ресурсами настройки, необходимо перевести рабочих между рабочими центрами, поскольку Есть меньше рабочих, чем рабочие места на заводе. В свою новаторскую работу, Нельсон (1967) использовали централизованного пула труда рабочих, из которых были переданы в различные центры работают. Он исследовал и 1-отдела магазина, в которой любой работник может передавать на любой машине, а 2-отдела магазина, в которой рабочие должны были передать в рамках их соответствующих ведомств. Последующие двойного ограниченными ресурсами исследования использовали те же основные методы, либо используя центральный бассейн труда или при выполнении "1-времени" перегородки рабочей силы (например, деления работников в отделах или работы), на которых постоянно диктует работы центров которой каждый работник имеет право передачи.

Хотя Wemmerlov и Хайер (1989, стр. 1522) сообщают, что 39% фирм в их обследования передачи труда между клетками, весь процесс неясен, потому что клетки часто работают рабочие группы, а не отдельных лиц. Таким образом, один работник передачи изучении прошлого двойного ограниченными ресурсами исследования не подходят для среды CM. Одним из преимуществ использования CM относительно макета магазин работа, что улучшение качества обычно происходит. Считается, что это улучшение качества результатов от совместной работы, своевременную обратную связь, когда возникают проблемы качества и ответственности со стороны работников за качество своей работы. Если "1-отдела" подхода были использованы, рабочие смогут свободно передавать от одной клетки к другой, ставя под угрозу коллективной работы и принятия концепции отчетности и обратной связи трудно. Кроме того, результаты исследования, проведенного Фрайер (1974) полагают, что время, которое требуется работник отправиться в далекий центр работы и адаптироваться к новым задача может совершать дальние расстояния переводы силы для борьбы с краткосрочными колебаниями в работе нагрузки. Кроме того, "многочисленные департамента" подход может быть использован, чтобы не дать работникам передачи между ячейками. Хотя это может решить проблемы, упомянутые выше, она носит слишком ограничительный характер в условиях, таких, как Allison Transmission, где нагрузки в некоторых клетках значительно варьируется от недели к неделе ..

Эффективного назначения трудовых / переводе механизм CM должен обеспечивать баланс между необходимостью обеспечения стабильности в потребность в гибкости для учета движения работников между клетками. В обоих Allison Transmission и Square D компании, работники относятся к области работы, именуемый в дальнейшем работать зон, которые состоят из небольшого числа рабочих местах или машины в клетке. Цифры, а и б дают иллюстрации возможных зон для работы в автономных и связанных ячейки среды, соответственно, с каждой рабочей зоны, состоящие из 3:58 центров работы. Есть правило, меньше рабочих, чем рабочие места, так что потенциал системы сдерживается и труд и трудовые ресурсы центра, а также способность может быть увеличена в рабочей зоне путем добавления дополнительных рабочих до числа рабочих центров в рабочей зоне. Как правило, назначение работника на работу зоны на период не меньше, чем продолжительность рабочей смены и часто больше, иногда в течение недели или более. В течение этого периода назначения (время работники, входящие в их соответствующих зонах работы), рабочие по мере необходимости передачи между работой центров в районах их деятельности. Это обеспечивает необходимую гибкость для работы всех рабочих местах и баланса возможностей объемом требований, но сохраняет стабильность работы в команде, постоянное качество и ответственность.

Соображения затрагивающих труда уступке

Значительное внимание, с которыми сталкиваются такие компании, как Allison Transmission и Square D при присвоении труда рабочих зон, что все работники не в равной степени квалифицированных. Из-за различных видов тренировок и / или требований соглашений с профсоюзами, бассейн работников могут быть разделены на две или более высокой квалификации и классификации должностей, которые указывают, которые работают центры они могут и не может функционировать. Наличие квалификации классификаций, из-за подготовку и / или соглашений с профсоюзами, ограничивает гибкость при назначении работников для работы зоны. В качестве иллюстрации, диаграммы 1a и 1b показывают, независимых и связанных ячеек, где рабочие являются однородными и все рабочие места, требует такого же классификации мастерства. С другой стороны, 2a и 2b иллюстрации аналогичных условиях с 3 классификации мастерство, когда, например, работники со знанием класса могут быть присвоены только работать, требующее навыка зонах класса А.

Хотя в некоторых случаях классификации мастерства иерархический характер, так что работник может выполнять все задачи на уровне или ниже своего уровня квалификации, наше исследование считает умение классификации, которые nonhierarchical (например, работник может выполнять задачи, связанные с его или ее искусство классификации). классификаций Nonhierarchical умение может быть результатом союза правила, запрещающие назначение работника задачи выходят за рамки своих навыков классификации. Мастерство классификации может быть nonhierarchical из-за связанных характер навыков, необходимых в магазине (например, производство металлов и электромонтажные работы собраний не являются иерархически связаны друг с другом).

Еще одно соображение, не отразилось на способности в рабочей зоне, является степень ухода работника требуется на работу центра. Традиционная концепция двойной системе с ограниченными ресурсами, что работник должен быть в центре работы 100% времени, что продуктивная деятельность происходит (100% уход). Как правило, это имеет место в Square D, а также для многих клеток на Allison Transmission. Однако, некоторые из клеток Аллисон включают в себя новые, полуавтоматическая обрабатывающие центры, где работник нагрузки заготовки, не все необходимые настройки или замер, а затем свободно, как правило другую машину, потому что центр может работать в автоматическом режиме обработки цикла (менее 100% уход). Хотя целый ряд тенденцию Возможны варианты, в исследовании сообщалось, здесь концентрируется на 100% уход состоянии.

Предыдущие литературе, считает работу последовательности и загрузки с независимыми двойного ограниченными ресурсами клеток (Рассел и др.., 1991; Вирт и др.., 1993; Аскин

МОДЕЛИ ДЛЯ КОМПЛЕКСНОЙ РЕШЕНИЯ

В центре нашего внимания в данном исследовании на уступки труда / переводе решений, которые (в сочетании с машины / трудовых ресурсов в центре) создание производственного потенциала в различных зонах работы. Для достижения высокой производительности, логично, что "создание создание" решения (трудовые задания) должны быть совместимы с "наращивание потребления" решения (приказ отправления). Мы представляем две процедуры для принятия труда назначения в переводе и порядок-диспетчерских решений: (1) одновременное (SIM) процедуры назначения трудовых и отправка заказов через единый, смешанные программы целое (ПМС); (2) последовательное (КСР) процедура, которая первой заказов рассылок использованием MIP с очень общих ограничений потенциала, а затем присваивает труда использованием нелинейной модели программирования. Хотя эти процедуры не являются конечной процедуры планирования, они имеют влияние на порядок опоздания через установленного срока по инициативе целевых функций и влияния на уровень работы inprogress инвентаризации путем ограничения предельного выпуска заказов.

Процедура SIM

С процедурой SIM, а число работников, направленных на изменения рабочей зоне, оценку того, насколько работа может выполняться в этой зоне в течение следующего сдвига (именуемый в дальнейшем возможности работы зоны) изменяется соответственно. По оценкам рабочей зоне потенциала в результате распределения труда ограничить для отправки.

Что только одного работника в рабочей зоне, до тех пор, как много работы предстоит сделать в любом из центров работы в пределах зоны, работник может быть занят 100% времени. Если дополнительные рабочие относятся к той же зоне, могут быть случаи, что работник находится в режиме ожидания, а не из-за отсутствия работы в рабочей зоне, а потому, что работник не имеет работы до полного завершения другого работника вверх по течению работы центра. Этот тип работника "вмешательством", которое может произойти, если более чем один работник имеет тенденцию и тот же набор работу центров, концептуально похоже на понятие машины вмешательства обсудили в Stecke (1992). Влияние вмешательства работника моделируется в SIM следующим образом. Постепенное увеличение проектной мощности зоны работы в результате того рабочего уменьшается с каждым дополнительным работником возложенных на зоны.

Следующие обозначения, используемые в разработке процедуры SIM:

Цель, уравнение (1), заключается в максимизации суммы [M - DDATE (я)], выбирая лучший набор заказов на освобождение. Ограничение множества (2) устанавливает потенциала для каждого из рабочих зон. Ограничение набора (3) ограничивает число работников, направленных в рабочих зонах требуется умение J классификации от общего числа работников, имеющих навыки классификации j. Ограничение набора (4) ограничивает выпуск заказов, заверив, что объем работы в каждой зоне работы на следующий период не превышает способность границы. Нагрузки в рабочей зоне является суммой незавершенной работы, которая была выпущена в предыдущие периоды, и нагрузка, связанная с заказов выпустили на следующий период. Если в правой стороне множество ограничений (4) были лишь CAP (к югу ^ J ^), то будет уклон в пользу освобождения меньше работы, чем действительно может быть завершена. Это потому, что оптимальное решение часто приводит к одному или нескольким левой части в (4) составляет менее, чем равно, соответствующие права. Чтобы компенсировать это смещение, верхняя граница увеличивается на небольшой процент от общего потенциала путем умножения CAP (к югу ^ J ^) на [1 TOL]. Ограничение множества (5) и (6), целостность ограничений, что сила решения переменные равны 0 или 1 ..

Процедура BASE

Основное различие между процедурами и SIM SEQ взаимосвязь между сроки назначения работников на создание потенциала рабочей зоны и сроки отправка заказов. С SIM, потенциал рабочей зоны создаются в то же время, как заказы будут доставлены отбор, а для SEQ, направление приходит первым, а затем по поручению работников, что происходит в отдельный этап.

Для обеспечения лучшего понимания возможностей SIM и SEQ, эвристические процедуры используются в качестве исходных данных (BASE) для оценки. С базой, а не диспетчерской множество заказов на начало периода, работа опубликована по мере необходимости. То есть, когда первый центр работы в клетке запускается без работы, первый заказ (отсортированный по сроку), что требует обработки в данной ячейке выделяется. Труд назначений являются простая настройка с трудом уступки и в предыдущий период, чтобы избежать избыточного скопления работы в любой из рабочих зон. Для каждой рабочей зоны, количество "лишних работы" рассчитывается как сумма незавершенного, направили работать для этой работы зоны менее оценка объема работ, что в настоящий момент назначены работники могут завершиться в следующем периоде. Для работы зон требует того же класса квалификации, работник переведен из рабочей зоны, которая меньше всего имеет (может быть отрицательным) избыточного труда, рабочей зоне B, которая наиболее избыточного работать, если после перевода, B до сих пор по крайней мере столько избыточное работать как и, а если остается, по крайней мере один рабочий. Все переназначения заседании предыдущего условия выполнены в виде пор, пока не рабочую зону прибыли или теряет больше, чем один работник в один период ..

Хотя распределение труда методы SIM и SEQ носят инициативный характер, что они назначить рабочих на основе работы, запланированные на следующий период, распределение труда BASE является реактивной в природе, с рабочими быть переданы где signif ных сексуальных поведений отставания работы прошли путь от предыдущих периода.

ПРОЦЕДУРА ОЦЕНКИ

Компьютерная модель среде с несколькими ячейки, написанная на С, был использован для моделирования как независимых, так и связанную ячейку систем оценки 3 процедуры SIM, SEQ, и BASE. Моделирование звонки подпрограммы описаны в Законе и Келтон (1991) для управления часами и обработки событий, и призывает LINGO (1994) программного обеспечения для решения SIM и SEQ формулировок. Нелинейной постановке (уравнения 12 - 18) решается с помощью алгоритма, представлен в Приложении.

Для сотовых производственной среды расследование и сообщила, здесь, 100% вот обслуживания станков требуется такое, что работа центра не может действовать в отсутствие работника. С акцентом управления находясь на своевременное и рентабельного производства, означает для опоздания (Tard) используется в качестве основной меры для оценки производительности. Другие показатели эффективности также, собранные в ходе моделирования включают среднего течения времени (поток), измеряется с момента первого порядка прибывает, пока не будет завершена, а средняя проект в ходе разработки (WIP), определяемый как завершил времени обработки от заказы, которые были направлены в заводском цеху, но не завершено. Оценки были разработаны для оценки эффективности предлагаемых процедур, признавая, что назначение трудовой гибкости и независимых против связанных операций ячейки могут повлиять на производительность.

Опытно-конструкторское

Наши первоначальные оценки были выявлены три фактора: труд Назначение / Order Диспетчерская процедуры (процедуры), настройки системы (SYSTEM) и труда уступке Гибкость (FLEX). В то время как три обращения уровнях процедуры были представлены ранее, уровень остальных факторов, обсуждаются ниже.

Конфигурация системы (SYSTEM) относится к той части маршрутов и расположения окружающей среды CM. 2 уровнях изучены независимых ячеек (IC) и связанных ячеек (LC), как показано на рисунке 1.

Гибкость труда уступке (FLEX) определяет, каким образом работники делятся на классы мастерство. В рамках этих навыков классов, работники являются однородными (в равной степени владеют операционных центров работы). FLEX оценивается на трех уровнях: HIGH, где есть один класс квалификации; LOW, где Есть три класса мастерство, и никто, где рабочие закреплены за работу зон (пропорционально долгосрочных средних нагрузку рабочих зон ) и периодические назначений не производится. Для случая, в которых нет трудовой гибкости назначения (NONE), процедура упрощается SIM целевой функции (1) и ограничение набора (4) и (5). Потому что рабочие не переданы каждого периода, CAP (к югу ^ J ^) стали постоянными, и SIM-релизы заказов на уровень нагрузки в каждой рабочей зоны во времени. Аналогичным образом, когда FLEX является NONE, труда назначений не является необходимым для процедуры SEQ, а также порядок основывается исключительно на целевую функцию (8) и ограничение набора (9) - (11), которая выбрать заказы на диспетчеризации.

Хотя одна альтернатива для проведения одного эксперимента с 3-фактор дизайн, любой анализ по уровням системы требует специального лечения, если оно должно быть осмысленным. Например, в конфигурации системы IC, части проходят через одну клетку, а с LC, собранные продукты произведены с маршрутов с участием как изготовление и монтаж клеток, что делает прямое сравнение показателей работы всей IC и LC смысла. Поэтому, чтобы уточнить данные анализа, оценки была разделена на две части, каждая из которых имеет два фактора (порядок, FLEX). 2 Основные эксперименты отличаются имеющих различный уровень настройки системы (например, IC и LC). Используя этот подход, прямое сравнение показателей работы являются значимыми в рамках основного эксперимента.

Подробная информация о имитационной модели

Хотя распределение работников на рабочих зон регулируется фактором ПРОЦЕДУРЫ, для всех экспериментальных настройки длинной очереди эвристический с централизованным управлением (Бобровский

CM конфигураций, используемых в имитационной модели различаются в зависимости от уровня системы и FLEX следующим образом. Для IC, цифры, а и 2а показать конфигураций использоваться для высоких и низких уровней FLEX, соответственно, либо быть удовлетворительным представление уровне NONE, где труд назначений не бывает. Кроме того, LC конфигурации приведены на рис 1b и 2b.

На основе наблюдений из экспериментальной трассы, для каждого моделирования перспективе первоначального переходного периода был удален после 50 смен, а затем данные о производительности были собраны в течение ближайших 50 смены. Как метод сокращения дисперсии, общей случайных чисел были использованы в создании порядка прибытия и время обработки. Пятнадцать замечания были собраны для каждого из 18 экспериментальных клеток. Наблюдаемый эффект размеров и мощности в среде LC поддерживает использование 15 наблюдений в ячейке будет сочтена уместной.

Заказать сроки устанавливаются произойти в конце смены, в соответствии с магазином работает над удовлетворением конца дня отгрузок. Потому что для диспетчерских происходит в начале смены, в кратчайшие возможные сроки для того, чтобы прибывает в течение дня сегодня будет в конце смены завтра (поскольку порядок придет после отправки уже имело место сегодня). Таким образом, в кратчайшие возможные сроки, рассчитывается как усеченный результате время для прибытия плюс 2,0 смены. Затем, после установленной даты для прибывающих рассчитывается как усеченный результате в кратчайшие возможные сроки, а также общее время обработки заказов умножается на константу. Значение константы определяется отдельно для IC и LC с помощью теста, например, что около 50% заказов завершила запоздалым.

При моделировании, для прибывших последующих распределения Пуассона с Среднее время interarrival от 0,15 сдвигов IC, и 0,28 перехода на LC. Заказать много размеров равномерно распределены U [5, 15] для IC, и U [2, 8] для LC. В среде IC, заказы требуют обработки в одной ячейке, тогда как для окружающей среды LC, заказы требуют изготовления деталей в 3 (случайно предварительно) от 4 изготовления клеток и собраний и собраний ячейки. Работа центра обработки раз взяты из гамма [4, 0,01] распределение (например, среднее время обработки 0,04 смены или 19,2 минут) усеченную в [0,025, 0,065], чтобы ликвидировать чрезвычайно коротким или длинным обработки. Для LC, время обработки окончательный монтаж ячейки умножается на 0,75, чтобы компенсировать тот факт, что все заказы через окончательной сборки, в то время как каждый заказ используются только три из четырех клеток изготовления. Хотя обработка раз генерируется случайным образом (стохастические), они считаются известными (детерминированных) с целью принятия диспетчерских решений на основе SIM и SEQ. С рабочей силы, состоящей из 17 рабочих, прежде прибытия, размер лота, а также обработки времени распределения были отобраны для достижения уровня использования ресурсов на 76% труда и 54% для работы центров.

ГИПОТЕЗЫ

Для основных экспериментов, три гипотезы были протестированы с использованием точный метод сопоставления запланированных в смешанных эффектов моделей, описанных в Линдман (1992). Первые две гипотезы были проверены в рамках уровней фактора системы, а третья гипотеза различных уровней системы.

H1: (а) выполнения SIM превосходит SEQ. Кроме того, (б) средняя производительность SIM и SEQ процедур превосходит выполнения BASE простой процедуры.

H2: (а) высокий уровень гибкости приведет к производительности лучше, чем LOW. Кроме того, (б), где средние показатели гибкости, высокой или низкой превосходит производительность при гибкость NONE.

H3: выбор процедуры является более важным в условиях аккредитива, чем в окружающей среде IC. То есть, существует большая относительная разница между лучшим и худшим, проводящих процедуру в среде LC, по сравнению с окружающей средой IC.

Потому что H3 предполагает сопоставление различных уровней системы, специальное внимание на то, чтобы обеспечить, что сравнение имеет смысл из-за различий в ИК и LC среды, такие как часть маршрутов. Делая такое сравнение, на каждом уровне системы, мы построили отношения исполнении лучших выполнения процедуры среднем производительность всех трех процедур (SIM, SEQ, и BASE) на этом уровне системы. По определению, это отношение должно быть меньше или равна 1, и чем меньше коэффициент, тем больше критических выбор процедуры.

РЕЗУЛЬТАТЫ

В таблице 1 представлены средние опоздания порядка (измеряется в эквиваленте рабочей смены) для всех комбинаций лечения испытания в первоначальной оценки процедур распределения ресурсов. Таблица разделена на две части, одна конфигурации системы IC и один для LC. Читатель должен заметить, что Есть довольно большие различия в производительности, как правило, величина 2:58 раз по лечению комбинаций. Как статистические и графические анализы проводились с целью определения важных факторов, влияющих на производительность. Из-за использования общих случайных чисел в симуляции, независимость предположения, необходимые для стандартных ANOVA нарушается. Эти данные были проанализированы с помощью повторных измерений ANOVA, с экспериментальными факторы, как фиксированные факторы и репликаций, как объемы случайных факторов, как согласуется с использованием общих случайных чисел. Потому что отдельные статистические исследования были проведены для каждого показатели деятельности (Tard, FLOW и WIP), альфа стоимость была установлена на уровне 0,05 / 3, чтобы гарантировать эксперимента стрелке ошибка со скоростью не более 0,05 для каждой конфигурации системы. Повторные Меры ANOVA результатов показатели деятельности Tard приведены в таблице 2. 2-способ взаимодействия являются существенными и могут повлиять на толкование запланированных сравнения как описано ниже.

В таблице 3 приведены результаты сравнения запланированных. HI касается различий в выполнении процедур распределения ресурсов, которая основное внимание в этом исследовании. HI (а) не было статистически значимым ни в ИМС или LC среды, о чем свидетельствует один хвост значение значения 1,000. В соответствии с предложением этом высокое значение вероятности, что подтверждено Тьюки HSD постфактум тесты, SEQ дает значительно лучшие показатели с точки зрения Tard чем SIM, которая является обратное тому, что ожидалось. В ретроспективе, одновременное распределение труда и порядок направления SIM, что непосредственное соответствие рабочего места с имеющегося потенциала, более жестко ограничивает выбор заказов выйдет, чем SEQ, что первые релизы заказов на основе более общих ограничений потенциала, а затем грубо пропорциональное распределение рабочей силы. Из-за этого, возможно, для SEQ быть несколько более чувствительны к срокам в диспетчерском заказов. H1 (б) было незначительным для IC, но весьма важное значение для LC. Постфактум испытаний далее пояснил, что для IC ни SIM ни SEQ имеет более низкую, чем среднее опоздание BASE, в то время как для ЖК и имеют статистически ниже, чем опоздание BASE.

Что касается H2, запланированных для сравнения 112 (а) в окружающую среду IC имеет важное значение, но и все другие запланированные сравнения незначительны. Тем не менее, значительное ПРОЦЕДУРЫ взаимодействиями FLEX (табл. 2) для IC и LC предложить пристальный взгляд на эти данные. Тьюки попарно постфактум испытаний по уровням FLEX приведены в таблице 1, с указанием подчеркнул пары незначительных результатов. ВЫСОКИЕ лучше всего подходит для SIM и SEQ, с различиями между низкими и NONE незначительно. Очень иная картина наблюдается в BASE, очевидной причиной существенного взаимодействия двух направлениях, в которых ни высоких, ни когда-либо LOW значительно лучше, чем ничего. В самом деле, никто не лучше, чем статистически LOW для IC и лучше, чем ВЫСОКИЙ для LC. Это означает, что реактивный способ перераспределения работников, используемых в BASE результаты ассигнований, которые являются менее эффективными, чем поддержание постоянной распределения рабочей силы. Следует отметить, что хотя средние значения опоздание с BASE / NONE комбинации не самые низкие чисел в таблице 1, они достаточно близко к самому низкому.

Здесь целесообразно рассмотреть вопрос о целесообразности намного проще BASE процедуры с точки зрения дополнительных мер производительности FLOW и WIP приведены в таблице 4. Измерения потока используется поток времени как это было отмечено клиента, то есть время, прошедшее с целью прибытия в целях завершения. Подробные графические и статистического анализа этот показатель замечания следует, что идут параллельно на Tard, и по этой причине не обсуждали подробно. С другой стороны, WIP, измеряемое как время обработки завершены по приказу, которые были направлены на заводе, но еще не завершен, дает значимые идеи об относительной эффективности этих процедур. Наиболее примечательным является значительно более высокий уровень WIP для BASE порядок по сравнению с SIM и SEQ. Подробный статистический анализ мера WIP здесь не представлена. Однако мы отмечаем, что разница в WIP между BASE и других процедур является статистически значимым. Хотя BASE / NONE сочетание хороших результатов в плане Tard и FLOW, средний уровень WIP была очень высокой по сравнению с SIM и SEQ, особенно в среде LC.

Логичным объяснением для особенно бедных WIP выполнения BASE / NONE в среде LC состоит в следующем. Система близоруких отправка заказов в BASE результаты процедуры накопления завершила частей изготовления клеток в области комплектации (рис. б), для которых дополнительные части, необходимые для завершения набора до окончательной сборки. Эти дополнительные части могут ждать для обработки в один или несколько изготовления клеток, которые имеют большой объем работы в очереди из-за близорукой системы для диспетчеризации. С трудовой гибкости таких нет, нет возможности для перераспределения рабочих в начале следующей смене ускорить завершение ожидается частей в следующую смену. Предпосылке, что для диспетчерского с BASE результаты в длинных очередях) для одного или нескольких изготовления клеток при поддержке сбора дополнительных данных. Статистика собранные число заказов в длинной очереди за вычетом числа в кратчайшие очередь, собираются раз в 0,1 смены и усредненное по всем наблюдениям. Разница в длине очереди было гораздо больше для BASE / NONE, чем для SIM / NONE или SEQ / NONE (средние значения 4,12, 1,21 и 1,50 заказы, соответственно. Заметим, что, в среднем, 3,57 заказов в смену приходят в магазин) .

Дальнейшие данные, собранные соответствует связь между высоким WIP и накопления деталей в комплектации области. Среднее время, прошедшее с того момента, два из трех частей, необходимых для набора доступных в районе убийства, пока третья часть приезжает и комплект может быть освобожден для сборки показывает гораздо дольше ждать последней части прибыть для BASE / NONE чем любой SIM / NONE или SEQ / NONE. (Средние значения были 0,72, 0,10 и 0,13 сдвигов, соответственно.).

С другой стороны, BASE / NONE выполняет хорошо с точки зрения Tard вероятно, связано с (1) для BASE в диспетчерской в течение всего дня (а не только один раз в смену), которая гарантирует, что никогда не бывает недостатка в работе; (2) Базы диспетчеризации в порядке установленного срока; и (3) эффективного использования работников в связи с NONE настройки, где работники, постоянно назначенных в рабочих зонах на основе долгосрочного потенциала требований (переход большего числа работников в рабочую зону можно увеличить количество работник вмешательства, рабочие время простоя ожидании работы в настоящее время обрабатываются на другую работу в центре). Хотя BASE / NONE может выполнить хорошо с точки зрения медлительность, читатель видит большую сумму в WIP, чтобы получить более низкий уровень с опозданиями.

Различие в относительной эффективности 3 процедуры, как тестирование с H3, больше в среде LC, чем в окружающей среде IC. Таким образом, функции планирования приказ об освобождении и назначении труда более критической в установлении связанных клеток.

Мы также собрали труда передачи данных, которые обобщены в таблице 5. Обзор средних и доля труда передачи опыт показывает некоторые интересные закономерности. Во-первых, если ГИБКОСТЬ устанавливается в NONE, в среднем на 3% до 18% рабочей силы будет передана каждой смены. Во-вторых, высокая гибкость труда привлекает больше переводов, чем лечение низкого уровня и NONE. В-третьих, SIM и SEQ процедуры перераспределения труда примерно той же степени, в то время как BASE перераспределит меньше, чем в два раза меньше. И в-четвертых, в целом, независимые ячейки (IC) имеют больший трудовой деятельности, чем передача связана клеток (ТК).

Хотя расчет времени, необходимого для всех трех процедур было очень разумно, простая процедура BASE требуется гораздо менее вычислительных усилий (Среднее время запуска компьютера за считанные секунды в смену: SIM 14,2; SEQ 4,6; BASE 0.1).

Оценки до этого момента показывает, что распределение и планирование ресурсов в сотовой окружающей среды является весьма сложным и зависит от таких факторов, как дизайн конфигурации системы и гибко. Результаты ясно показывают, что больше факторов срок дизайн важнейшими факторами, определяющими эффективность, как и следовало ожидать. Тем не менее, Есть другие краткосрочные проблемы, которые могут повлиять на их результаты, что руководство может иметь определенную свободу в управлении. В частности, магазин / элемент нагрузки изменчивости кажется ясно фактор, влияющий на производительность магазина.

НАГРУЗКИ ИЗМЕНЧИВОСТЬ

Лучший выбор распределения ресурсов подхода (процедура) и важность перераспределения гибкость работника (FLEX), вероятно, будут затронуты в результате степень изменчивости объема работы в рабочих зонах. Например, если рабочая нагрузка, остается практически неизменной по всей работы зон, практически не будет необходимости перераспределения работников, а если объем работы по всей зоны меняется значительно (например, в один период, рабочую зону х, возможно, больше работы, чтобы быть обработаны по сравнению с другими зонами работы, а в другой период может иметь намного меньше работы, чем в других зонах работы), то существует большая необходимость перераспределения работников.

Эта чувствительность эксперимент был проведен с использованием окружающей среды LC, поскольку вполне вероятно, наиболее чувствительны к изменениям в этом типе изменчивости. Выбор среды LC на окружающую среду IC объясняется тот факт, что показатели с точки зрения медлительность, поток времени, и WIP в системе, связанной ячейки существенно зависит от ячейки, которая не "идти в ногу" с другими клетками .

Этот эксперимент был предназначен для изучения последствий степень изменчивости нагрузки между клетками (и таким образом косвенно через рабочих зон). Степень изменчивости контролируется путем корректировки сезонности спроса на продукцию, произведенную в системе. Цель управления сезонность спроса в конечном счете контроль изменчивости нагрузки между клетками. Для достижения этой цели, мы моделируем систему, которая производит продукты, имеющие четыре различных требований обработки и структуре спроса. L-КМП используются 5-клеточных системах показано на рис фунтов и 2, б, где пятая ячейка окончательный монтаж ячейки. Хотя продукты в первоначальном эксперименте LC требуется монтаж деталей из трех из четырех клеток изготовления, это изменилось в настоящее время только две заготовки для каждого продукта, чтобы увеличить потенциал для изменчивости нагрузки между клетками. Спрос характеристики устанавливаются для достижения такого же коэффициента использования ресурсов, как указано выше, основными разницей, что спрос на продукты четыре являются сезонными, где времена года не совпадают. Для каждого продукта, синусоидальной функции вероятности используется для создания сезонных колебаний (см. Дэвис, 1996, для более подробной информации).

Вероятность функции продукта имеет максимум (минимум) значение 0,5 (0,0), то есть, 50% (0%) шанс, что прибывающие заказ будет, как было установлено для данного продукта. Периодичность этих функций вероятности, измеренная в рабочих смен, систематически разнообразны. Шесть уровней фактора СЕЗОН были созданы следующие значения: 1, 5, 10, 15, 20 и 25 сдвигов ..

Следуя той же процедуры моделирования описанных выше случайных чисел, стартовые условия и т.д., данные о производительности были собраны для этого теста и обобщены в 3 и 4. Рисунок 3 представляет собой набор графиков прокладки 3 показатели деятельности медлительность, поток времени, и инвентаря для комбинаций планирования процедур, гибко, и рабочей нагрузки сезонности длины. Некоторые замечания могут быть сделаны из графиков на рисунке 3. Во-первых, с увеличением нагрузки периодичность, как медлительность и поток времени рост стоимости для всех процедур, в то время WIP стремится остаться уровне, за исключением BASE процедуры. Во-вторых, процедуры SIM и SEQ обеспечивают очень близкие результаты для всех комбинаций с SEQ в целом, хотя и несколько лучше, и третий, BASE экспонатов процедуры широкого колебания в производительности по сравнению с 9 комбинаций представил. Эти результаты согласуются с ранее тесты для LC говорилось выше.

На рисунке 4 представлена средняя численность работников перераспределяются в смену для различных комбинаций процедуры, гибкость и сезонности. Полученные данные свидетельствуют, что, как правило, сокращение числа работников в смену перераспределены с увеличением СЕЗОН периодичностью. Этот вывод противоречит тому, что ожидали исследователи. Последующие рассмотрение этого решения были получены следующие в качестве возможного объяснения.

Рассмотрим ситуацию, в которой, по существу, "нулевой дисперсии" в объем работы предстоит сделать в каждой рабочей зоны для каждой рабочей смены. То есть, при наличии выбора заказов должны быть направлены, произвольные зоны работы X будет иметь объем C ^ х ^ к югу работы в очереди, а сумма C ^ х ^ к югу остается постоянным от перехода на смену. В этой ситуации, никогда не будет мотивации к оттоку рабочей силы из одной рабочей зоны в другую раз хорошее распределение рабочих было найдено. Представляя разница в системе создаст мотивацию для перераспределения рабочих время от времени. Поскольку объем разница увеличивается (по крайней мере, какой-то момент), то логично предположить, что движение рабочих среди рабочих зон, будет расти. Эта общая закономерность увеличения числа рабочих перераспределены в смену, как разница увеличивается ожидалось. Тем не менее, мы не начать с "нулевой дисперсии" ситуацию, и фактор сезон накладывает структуру или шаблон для дисперсии. Похоже, что это "Разница структурированного" приводит к меньшей необходимости перераспределения рабочих по сравнению с ситуацией, в которой разница более случайно. В частности, при больших значениях сезона, рабочей зоны будет "занято" периода, который продлится несколько смен затем "медленных" периоды, что хватит на несколько смен.

Как "занято" части цикла начинается, дополнительных работников будет выделено в рабочей зоне. Потому что "занято" время длится несколько смен, то будет стремление не к оттоку рабочей силы обратно из рабочей зоны в несколько смен. В противном случае, если разница менее структурированные, может быть больше шансов, что рабочие будут двигаться в и из рабочей зоны на более частой основе ..

ВЫВОДЫ

В данной работе мы разработали и оценки математического программирования основе процедур, которые используют структуру как независимых, так и связанных сотовой настройки производства для изготовления труда назначения в переводе и для диспетчерских решений, в начале рабочей смены. Это интересно отметить, что изучение более сложных SIM процедуры не доминирует подход, SEQ, что отражает динамичный характер решений, а также разница между связанными и независимыми ситуации клетки. В самом деле, SEQ статистически выше SIM для многих экспериментальных условиях в данном исследовании.

На основании этого исследования, следующие моменты представляются целесообразными. Во-первых, хотя прошлые исследователей, как отмечалось ранее, сделали ставку на эвристические процедуры отправки работы и распределение труда в динамичной, двойной дефицит ресурсов окружающей среды, наша работа показывает преимущества более точные процедуры, как SIM и SEQ над эвристический как BASE, особенно в окружающей среде LC. Во-вторых, наша работа показывает, что будущие исследователи должны разработать точные процедуры, которые захватывают более полно многих факторов, которые влияют и ограничивают решение переменной. И в-третьих, компьютер время, необходимое SEQ определения порядка релизы на уровне SKU и детализировать трудовых заданий не является чрезмерной, чтобы сделать эту процедуру привлекательной альтернативой для управления ресурсами. Это может быть очень важно, когда осуществляется на коммерческих условиях.

Эта работа дополняет увеличения объема знаний, используемых в передовых систем планирования (APS) для практикующих менеджеров с вопросами распределения ресурсов в цехе. Исходя из информации, собранной в 1998 году (APICS обзор, 1998), насчитывалось около 100 производителей программного обеспечения в Соединенных Штатах предоставления болт на системах, которые выделяют мощность, график ресурсов, а также последовательность работы с базы потенциальных пользователей на общую сумму свыше 100 тысяч. Например, Owens Далее недавно ввела пакет SAP APO для изоляционных материалов и BF Goodrich использует Manugistics программного обеспечения для планирования в своем дивизионе химических веществ в течение ряда лет. (Информация, представленная через личные интервью.) Это свидетельствует о большой спрос на этот вид помощи в планировании ресурсов. Поскольку эти системы развиваться, как и аксессуары продемонстрировали здесь могут быть включены и совершенствуется.

Важно отметить, что подходы исследованных в данной работе требуется наличие точных и своевременных оперативных данных для обоих рабочих мест и ресурсов. Прошлое практических подходов к деталям планирования были подозреваемого из-за ограниченности имеющихся данных, о чем свидетельствует неудача программного обеспечения системы ОПТ в конце 1980. Тем не менее, ситуация меняется. Например, Mabert и др.. (2000) сообщается, что предприятия обрабатывающей промышленности США существенно улучшить качество и своевременность представления оперативных данных за счет внедрения системы ERP. Достижений в области информационных технологий в виде автоматизированной системы сбора данных (лазерное сканирование), телекоммуникаций и ERP системы означает, что практические системы планирования возможны сегодня. Поэтому, исследуя оптимизации процедур практические выгоды для оперативного звена. [В редакцию: 5 августа 1999. Принято: 11 ноября 2000.]

Ссылки

APICS обзора. (1998). Конечные потенциала планирования программ обследования. APICS, преимущество в производительности, 8 (8), 60-70.

Аскин, Р. Г.,

Черный, J. Т.,

Бобровский, П. М.,

Берджесс, А. Р. (1962). Комментарии по моделированию в области применения материальных стимулов для нескольких машинах. Журнал "Промышленная инженерия", 13 (4), 264. Chen, H. (1995). Эвристика для оператора планирования в клетках группы технологий. Компьютеры и исследование операций, 22 (3), 261-276.

Конвей, Р. В., Максвелл, В. Л.,

Дэвис, Д. J. (1996). системы управления ресурсами в смежных ячейках производства. Неопубликованные докторской диссертации, Indiana University, Школа Бизнеса, г. Блумингтон, IN.

Экштейн, А. Л. Х.,

Феттер, Р. Н. (1955). Назначение операторов для обслуживания полуавтоматы. Журнал "Промышленная инженерия", 6 (5), 22-30.

Фрайер, J. С. (1974). Труд гибкость в multiechelon двойного ограниченными работы магазинов. Управление науки, 20 (7), 1073-1080.

Killingback, J. (1964). Циклические помехи между двумя машинами на другую работу. Международный журнал по производству исследований, 3 (2), 115-120.

Киркпатрик, D. (1998). Изделия электронной войны: конкурс доходит до корпоративного программного обеспечения. Fortune, 138 (11), 103-112.

Закон, А. М.,

Линдман, H. R. (1992). Дисперсионный анализ в экспериментальной конструкции. New York: Springer-Verlag.

LINGO: Оптимизация язык моделирования. (1994). Линдо Systems, Inc, Chicago, IL.

Mabert, В. М., Сони, А.,

Махмуди, F.,

Махмуди, F., Тирни, Е. J.,

машины: экспериментальное исследование. AIIE сделок, июнь, 97-104. Моррис, J. С.,

Мосьер, К. Т., Элверс, Д. А.,

Нельсон, Р. Т. (1967). Труда и машины ограниченными производственными системами. Управление науки, 13 (9), 648-671.

Owens Corning корпорации (2000). APO версия 3 семинара. Корпоративные программы обучения, 7-11 августа, Толедо, штат Огайо.

Рубен, Р. А., Мосьер, К. Т.,

Рассел, Р. С., Хуан, П. Ю.,

Stecke, К. Е. (1992). Машина вмешательства: Назначение машин для операторов. В Salvendy Г. (ред.), Справочник промышленного строительства (2-е изд.). Нью-Йорк: Wiley, 1460-1494.

Саер, Г. А. (1996). Оптимальный оператор присваивания и клетка, погрузка в трудоемких отраслях производства клеток. Компьютеры и организации промышленного производства, 31 (1 / 2), 155-158.

Wemmerlov, U.,

Wemmerlov, U.,

Вирт, Г. Т., Махмуди, F.,

Дарвин J. Дэвис

Департамент делового администрирования, Университет штата Делавэр, Ньюарк, DE 19716, адрес электронной почты: <a href="mailto:dd@udel.edu"> dd@udel.edu </ A>

Винсент А. Mabert

Департамент операций и принятие технологий, Университет штата Индиана, Блумингтон, 47405

Дарвин J. Дэвис доцент кафедры управления операциями в Департаменте делового администрирования в университете штата Делавэр. Он получил степень бакалавра по математике в Университет штата Юта, MBA в Университете штата Делавэр, и его кандидат в операциях управления Университета Индианы. Его исследовательские интересы включают сотовой производства, двойной системы с ограниченными ресурсами, планирования, качества и математического программирования.

Винсент А. Mabert является Джон Риз и Эстер профессор, профессор по управлению операциями в отделе ODT на Келли школа бизнеса,

Университет штата Индиана. После завершения докторской диссертацией, он провел назначения в Университете Индианы, Университет Пердью, Боулинг Грин государственный университет, Университет штата Огайо, и Arthur Andersen