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        基于決策樹算法對(duì)H 公司產(chǎn)線平衡提高的研究

        2022-03-09 07:25:16王昕燁馮國(guó)紅鄭顏菲
        關(guān)鍵詞:折線圖決策樹工作站

        王昕燁 馮國(guó)紅* 鄭顏菲

        (東北林業(yè)大學(xué),黑龍 江哈爾濱 150040)

        1 概述

        H 公司是一家中小型家用電器生產(chǎn)公司,公司工廠占地面積約130 余畝,建筑面積約10 萬平方米,擁有3 條國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的空調(diào)生產(chǎn)線。H 公司的EM Ⅱ型產(chǎn)品生產(chǎn)線為單一產(chǎn)品生產(chǎn)線,主要生產(chǎn)壁掛式變頻空調(diào)(KFR-35GW/05GJC23)。本空調(diào)適用于絕大數(shù)家庭安裝,通常懸掛于室內(nèi)墻壁上,無氟環(huán)保,能耗比較高,因此有著較大的銷售市場(chǎng)。EMⅡ型產(chǎn)品生產(chǎn)線位于18000 平方米的恒溫生產(chǎn)車間內(nèi),是一條生產(chǎn)大批量單一品種的生產(chǎn)線。EM Ⅱ型產(chǎn)品生產(chǎn)線每周運(yùn)行6 天,生產(chǎn)班次通常為每天1 班,每班工作13 小時(shí)。H 公司成立多年來有著過去企業(yè)所共有的生產(chǎn)弊端,即粗放型生產(chǎn)。隨著公司內(nèi)部工人、物料等成本不斷增加,顧客需求大量增多,現(xiàn)代社會(huì)資源短缺,而粗放型生產(chǎn)模式又難以改變,各種原材料浪費(fèi)嚴(yán)重,導(dǎo)致現(xiàn)有生產(chǎn)效率難以滿足市場(chǎng)需求。這種生產(chǎn)方式已然不適用于現(xiàn)在。生產(chǎn)線平衡率[1]是衡量生產(chǎn)線工序水平的重要指標(biāo)之一,它很大程度上影響著企業(yè)的盈利能力與企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力,占據(jù)著重要的地位。生產(chǎn)線平衡率的提升有利于縮短和減少各種浪費(fèi),提升整體生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量以及員工士氣,使之建立起良好的生產(chǎn)秩序,創(chuàng)立起良好的企業(yè)形象。因此,進(jìn)行產(chǎn)線平衡的研究是解決此問題的必要途徑。

        2 EMⅡ型產(chǎn)品生產(chǎn)線及工藝流程介紹

        EM Ⅱ型產(chǎn)品生產(chǎn)線位于18000 平方米的恒溫生產(chǎn)車間內(nèi),是一條生產(chǎn)大批量單一品種的生產(chǎn)線。EM Ⅱ型產(chǎn)品生產(chǎn)線的整個(gè)裝配過程有44 個(gè)具體的操作單元如表1 所示。

        表1 作業(yè)單元時(shí)間表

        為了解EM Ⅱ型產(chǎn)品生產(chǎn)線在流程上存在的問題,現(xiàn)對(duì)EMⅡ型產(chǎn)品生產(chǎn)線進(jìn)行流程程序分析,繪制作業(yè)順序圖,如圖1 所示。

        圖1 作業(yè)順序圖

        3 基于決策樹模型的分組方法

        3.1 Keamns 聚類法對(duì)工作位數(shù)的計(jì)算

        作業(yè)單元順序確定后,確定制定多少個(gè)工位數(shù),屬于分類問題之一。先采用Keamns 聚類算法對(duì)這一問題進(jìn)行研究。k 值聚類算法的原理是根據(jù)各點(diǎn)之間的距離對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整合。假設(shè)第i 道工序用時(shí)為ti,將時(shí)間長(zhǎng)度畫在坐標(biāo)軸上,以該工序的中心位置作為該點(diǎn)的位置,則第i 道工序與第i+1 道工序的時(shí)間距離為ti+ti+11/2。根據(jù)約束條件,按照從小到大的順序倒敘排列,第一道工序的時(shí)間權(quán)重為8.52,則在他之前的工序的權(quán)重如式(1)所示。

        對(duì)于支路的工序,只需要大于它的緊前工序即可,因此得到表2。假設(shè)該44 個(gè)工序共分為k 個(gè)作業(yè)站,每個(gè)工作站內(nèi)有ki個(gè)工作單元,且uk為每個(gè)工作站的重心,則每個(gè)作業(yè)站的畸變程度為式(2)(3)所示。

        表2 支路的作業(yè)權(quán)數(shù)表

        計(jì)算聚合系數(shù)繪制折線圖,得到聚合系數(shù)與工作站數(shù)的關(guān)系。根據(jù)肘部法則,在折線圖陡峭與平緩的轉(zhuǎn)折點(diǎn)即為最佳分類個(gè)數(shù)。聚合系折線圖如圖2 所示。

        圖2 聚類系數(shù)折線圖

        根據(jù)聚類點(diǎn),可以發(fā)現(xiàn)折線圖在k=6、7 處變得平緩。為精確分類個(gè)數(shù),不妨對(duì)k=6、7 分別求解,得到最佳工作站數(shù)。

        3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)

        通過聚類算法,我們基本已經(jīng)確定,最優(yōu)的工作站數(shù)目為6 或7 個(gè),因此要對(duì)此進(jìn)行討論,對(duì)工作站為6 以及工作站為7 分別考慮。當(dāng)工作站數(shù)為6 時(shí),已知總時(shí)間為533s,根據(jù)式(4)所示的計(jì)算公式可得節(jié)拍時(shí)間。

        假設(shè)第k 個(gè)工作站里最多可以安排Ck個(gè)工序,加入m個(gè)工序后工作站剩余時(shí)間為Skm,m

        用第m+1 道工序的時(shí)間tm+1與Skm作比較,當(dāng)tm+1

        3.3 決策樹算法的應(yīng)用

        由于緊前工序個(gè)數(shù)中共有三種屬性,根據(jù)CART算法構(gòu)建出的決策樹模型為二叉樹,對(duì)其各指標(biāo)進(jìn)行篩選,在此基礎(chǔ)上引入基尼系數(shù)。

        基尼系數(shù)為某特征值的屬性的雜亂程度,公式如(6)(7)所示[11]。

        T 為當(dāng)前節(jié)點(diǎn),T1為二分類結(jié)果1,T2為二分類結(jié)果2。S1為二分類結(jié)果1 條件下的結(jié)果數(shù)量,S2為二分類結(jié)果2 條件下的結(jié)果數(shù)量?,F(xiàn)對(duì)三種屬性分別計(jì)算基尼不純度得分,得分最高者位條件下的判斷標(biāo)志。

        根據(jù)公式(6),(7),對(duì)“1”個(gè)緊前工序"進(jìn)行計(jì)算。

        3.4 結(jié)果分析

        根據(jù)決策樹模型對(duì)37 個(gè)主線工序進(jìn)行分類,六個(gè)工作站的時(shí)間分別為:85.99、89.83、84.8、91.74、87.42、93.54。

        因此可以計(jì)算生產(chǎn)線平衡率為95.02%;

        當(dāng)工作站為7 時(shí),同理經(jīng)計(jì)算,生產(chǎn)線平衡率為84.6%;

        由此可見,工作站為6 時(shí)為最佳。得到分配結(jié)果如表3 所示。

        表3 工作站分配結(jié)果

        4 結(jié)論

        本文以H 公司EM Ⅱ型產(chǎn)品生產(chǎn)線為研究對(duì)象,以提高生產(chǎn)線平衡率為目的,從基礎(chǔ)工業(yè)工程和算法研究?jī)蓚€(gè)角度入手,運(yùn)用5W1H 提問法、ECRS 改善法則以及流程程序分析法優(yōu)化生產(chǎn)線。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)多種算法進(jìn)一步優(yōu)化改善,得出主要結(jié)論如下:

        圖3 cart 決策樹模型

        4.1 通對(duì)EM Ⅱ型產(chǎn)品生產(chǎn)線進(jìn)行流程程序分析,觀察出該生產(chǎn)線中搬運(yùn)、等待、檢查等不增值活動(dòng)較多,浪費(fèi)人力時(shí)間。運(yùn)用5W1H 提問法、ECRS 法則進(jìn)行分析,進(jìn)而得出改善之后的流程程序圖。通過對(duì)改善前后的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,各項(xiàng)指標(biāo)都有優(yōu)化。

        4.2 通過Keamns 聚類算法確定工作位數(shù),得到最佳工作站為6 或7。

        4.3 建立決策樹模型對(duì)作業(yè)單元進(jìn)行分組,計(jì)算各指標(biāo)的基尼系數(shù),設(shè)計(jì)算法求解得到優(yōu)化后的生產(chǎn)線平衡率達(dá)到95.02%。所以運(yùn)用決策樹建模有明顯的改善效果。

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