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        基于FWSJ 算法對分支工序位置變動的產線平衡研究

        2022-03-24 10:27:08王昕燁鄭顏菲趙世杰
        科技與創(chuàng)新 2022年6期
        關鍵詞:作業(yè)

        王昕燁,鄭顏菲,趙世杰,陸 娟

        (東北林業(yè)大學,黑龍江 哈爾濱 150040)

        生產線平衡率是衡量生產線工序水平的重要指標之一,生產線平衡率的提升有利于減少各種浪費,提升整體生產效率、產品質量以及員工士氣等。在研究產線平衡的過程中,可以發(fā)現(xiàn)工序分為主干工序和分支工序2 類。主干工序的作業(yè)順序固定,其分配較為容易;但分支工序在插入時,只要將其分配至規(guī)定工序之前的任意一個位置即可滿足約束條件,供選擇的方案很多。因此其插入的過程較為復雜,應主要對分支工序的分配進行研究。

        1 產線平衡

        每條作業(yè)流水線往往由一條主干道路以及多條分支道路構成,主干道路為流水線中最主要的生產線,分支則為附加工序,此類工序往往較短且不在主干范圍內。用xi表示主干工序[1-3],ti為主干工序時間,i=1,…,N。用jx′ 表示分支工序,jt′為主干工序時間,j=1,…,M。ijky′ 為分支工序的約束范圍,即分支工序jx′ 只能在主干工序xi之后,主干工序xk之前完成,每個分支工序對應一個約束范圍,分支工序之間在滿足約束條件的前提下順序無要求。整條流水線關鍵工序時間為T,不可再壓縮。

        1.1 用Keamns 聚類法計算工作位數(shù)

        作業(yè)單元順序確定后,首先要確定工位數(shù),使生產線平衡的分配達到最優(yōu),屬于分類問題之一。本文采用Keamns 聚類算法對這一問題進行研究。K 值聚類算法的原理是根據(jù)各點之間的距離對數(shù)據(jù)進行分類整合,首先對現(xiàn)有M+N個工作站進行處理權數(shù)賦值,將作業(yè)時間轉化為距離長度[4-5]。建立一維時間坐標軸,按照工序順序,時間無間隔地將各個工序按序排放,且取該工序時間的中間時間點作為定點位置。第i道工序用時為xi,則第i道工序與第i+1 道工序的時間距離為。分支工序的順序在滿足其自身約束條件前提下位置可調。確定第一個工序時間為t1,則后續(xù)工序權值如公式(1)所示。

        對于分支權數(shù),在滿足約束條件ijky′ 的條件下確定一個不等式范圍,即分支作業(yè)的權數(shù)為方便計算,對范圍進行幾何平均,作為分支權數(shù)的基礎權數(shù),如公式(2)所示。

        工序權值分配完畢后,進行系統(tǒng)聚類分析,設置初始的系統(tǒng)聚類中心,得到初始分組個數(shù)l,ml為每組工作站內的工序數(shù),ul為工作站總時間的重心,根據(jù)畸變程度計算聚合系數(shù),如公式(3)[6-7]所示,并利用繪圖聚類系數(shù)折線圖,根據(jù)肘部法則,在折線圖轉折點處的數(shù)量即為最佳分類數(shù)量k。

        1.2 確定主干工序位置

        當工作站數(shù)k確定后,已知總時間為T,根據(jù)公式(4)—(6)所示的計算公式可得節(jié)拍時間,瓶頸時間比節(jié)拍時間約多出一個平均工序的時間,作為工序分配的活動空間。

        假設k個工作站里分別最多可以安排Ci(i=1,…,k)個工序,加入m個工序后工作站剩余時間為Skm,m﹤Ck。加入的工序的時間分別為ti,按照作業(yè)權重順序,由大到小依次地安排工序。每個工作站每加入一道工序,工作站的剩余時間如公式(7)所示。

        用第m+1 道工序的時間tm+1與Skm作比較,當tm+1﹤Skm時,加入該工作站,否則加入下一個工作站。

        根據(jù)工作環(huán)境以及設備要求,配合瓶頸工序的時間限制,對主干工序進行排序。對于分支工序,由于其作業(yè)權重為不等式,因此選擇最后作為調整量進行安排。

        1.3 利用FWSJ 技術確定分支工序位置

        該生產線有分支工序M個,每個分支工序的作業(yè)范圍內包含的個數(shù)為qi(i=1,…,M)個,則所有的分支工序的插入組合有種,若種類較少,可采用窮舉法進行,這種方法全面可靠,可以得到最佳安排方式。但是針對較大的流水線,往往存在幾十個工序,存在的種類很多,種類過多時會導致工作量擴大成本漸高?,F(xiàn)采用分支工序范圍縮減技術(FWSJ 技術)確定最佳的組合情況。

        通過首次安排可以得到,k個工作站gi(i=1,…,k)中每個工作站實際包含si(i=1,…,M+N)個工序。根據(jù)各個工作站的時間Ti(i=1,…,k),計算此次分配方式下的產線平衡率P1,根據(jù)與節(jié)拍工序時間C.T.差距的畸變程度分別賦予不同的信息素,差距越大信息素越強,即為首要調整的工作站。

        通過第一次排列,確定信息素最強的工作站為gmax,其中該工作站中實際包含的工序∈(xa,xb),為第a到第b個工序。匹配與工作站包含范圍重疊的分支工序,即判斷m個分支工序的范圍,與工作站g是否有重疊,如公式(8)所示。

        若無重疊,(x1i,x1j)∩{(x1i,x1k)∪(x2i,x2k),…,∪(xmi,xmk)}=φ,則不存在可插入的分支工序,需對分支工序進行重新排序。若存在重疊,(x1i,x1j)∩{(x1i,x1k)∪(x2i,x2k),…,∪(xmi,xmk)}≠φ。確定存在重疊的分支工序jx′(j∈1,…,m),若存在多個分支工序,按時間進行降序排序并判斷最多可插入的分支工序jx可′ ,以及分支工序當前所處的工作站位置jp′,要求滿足。

        若可插入的分支工序在gmax之前的工作站中,分支工序的插入位置縮減到與該工作站位置重疊的后部分范圍,即若jp′﹤gmax,i﹤b,k﹥a,該分支工序的范圍從。

        若可插入的分支工序在gmax之后的工作站中,分支工序的插入范圍縮減到與該工作站位置重疊的后部分范圍,即若jp′﹥gmax,i﹤a,k﹥b,該分支工序的范圍從縮減到。

        接下來處理信息素強度排第二的工作站gsecmax,依次是第三工作站gthrmax,……,依次處理后得到新的分支工序范圍,再次采用輪盤賭法進行M次隨機重排,重新獲得第二次插入方式f2,計算此次分配方式下的產線平衡率P2,并對各工作站進行信息素強度賦值,確定排序中的最強信息素,在初次縮減的基礎上進行相應二次范圍縮減,循環(huán)迭代該過程,直至達到迭代次數(shù)或者分支工序無法再迭代。選擇得到最大生產線平衡率的分配方式。

        2 案例驗證

        百盛家居有限公司是2016年投資設廠后,在縣區(qū)建立起來的小型企業(yè),主要負責對衣柜、櫥柜等家具產品的柜體進行設計和生產的家具公司。產品OF-0016是百盛家居有限公司組成衣柜柜體板材的一種,在該公司是比較熱門的產品,該產品需求量較大,同時也是與合作公司組合出貨需求量最大的產品。本文選取產品OF-0016 作為研究對象,得到工作站劃分情況如表1 所示。

        表1 44 工序時間表

        為研究44 個工作單元,經過實地觀察和研究工藝流程,繪制出作業(yè)順序圖。發(fā)現(xiàn)該生產線存在6~7、10、15、19、22、39 共6 組7 個分支工序,共有5760000種安排方式,種類多,采用FWSJ 技術進行安排。首先確定主干工序的作業(yè)權數(shù)wi和7 個分支工序的作業(yè)權數(shù),進行系統(tǒng)聚類后根據(jù)公式(3)計算聚類系數(shù),并繪制聚類系數(shù)折線圖,得到最佳工作站數(shù)為7。為減少試錯范圍,可在第一次安排工序時認為較精確的安排(8、12、21、21、27、40),減少迭代步驟,得到分配方式如表2 所示。

        表2 工作中分配表

        3 結束語

        生產線平衡率是衡量生產線工序水平的重要指標之一,本文為研究分支工序的最佳位置,采用FWSJ技術,結合Keamns 算法進行產線平衡的研究。通過不斷調整分支工序的位置,得到最佳的工序分配情況,有效提高了生產線平衡率。

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