制造业物流拣货工效研究
本文选题:制造业 切入点:拣货物流 出处:《天津科技大学》2017年硕士论文 论文类型:学位论文
【摘要】:随着当今市场竞争日益激烈多变,制造企业为了在竞争中占有绝对优势,不仅要拥有高效的产品生产技术,同时,还需要科学的物流管理系统作为保障。拣货物流作为制造企业物流管理的重要组成部分,其准确性和准时性直接关系到生产计划能否顺利进行,生产线能否按时生产,成品库能否按期交货等问题。为了能够帮助企业及时掌握拣货物流管理信息,度量拣货物流管理性能,发挥精确的决策功能,实现资源的合理配置,企业需要能够反映实际拣货物流工效的有关数据。因此,为了满足企业的实际需求,计算制造业拣货物流工效,建立一套完善、适用的标准时间测定方法,势在必行。本文以制造业为例,专门针对拣货物流工效和计算工效的必要数据——标准时间进行研究。以S公司原材料拣货物流为背景,通过对拣货物流现场工作流程进行分解,采用生产流程作业分析法、秒表时间测定法和作业均值法,将拣货流程中存在的动态因素简单化、定量化,对周转箱货架区域、托盘货架区域、垂直立柜区域三大拣货区域作业所需的观测时间进行测试。在计算观测时间时,由于外界环境影响,所得到的时间会产生一定的误差,所以本文采用BP神经网络的观测时间评定法,考虑人员因素、设备因素以及环境因素对拣货工作人员拣货作业的影响,在此基础上建立影响因素评价指标体系,并运用模糊语言量表法对评价因子进行模糊赋值,之后建立基于BP的影响因素与修正系数的神经网络模型,计算出标准时间制定所需的观测时间修正系数。然后,根据实际工作管理情况,确定拣货作业的宽放时间。最后,建立单件产品和多件产品的整个拣货流程标准时间计算模型,即完成制造业拣货物流工效的制定,以满足企业的实际需求,实现资源的合理配置。
[Abstract]:With the increasingly fierce and changeable market competition, in order to take the absolute advantage in the competition, manufacturing enterprises should not only have efficient product production technology, but also, at the same time, As an important part of the logistics management of manufacturing enterprises, the accuracy and punctuality of the logistics management system is directly related to whether the production plan can be carried out smoothly and whether the production line can be produced on time. In order to help the enterprise to grasp the management information of picking goods flow in time, to measure the performance of sorting goods flow management, to give play to the accurate decision-making function, and to realize the rational allocation of resources. Enterprises need to be able to reflect the relevant data of actual cargo flow ergonomics. Therefore, in order to meet the actual needs of enterprises, to calculate the flow efficiency of goods picking in the manufacturing industry and to establish a set of perfect and applicable standard time measurement methods, It is imperative to take the manufacturing industry as an example to study the necessary data of picking goods flow efficiency and calculating work efficiency-standard time. Based on the background of S Company raw materials picking goods flow, the field work flow of picking goods flow is decomposed. By means of production process activity analysis method, stopwatch time measurement method and operation average method, the dynamic factors existing in the picking process are simplified and quantified. The observation time required for the operation of the three major pick-up areas in the vertical cabinet area is tested. When calculating the observation time, due to the influence of the external environment, the time obtained will produce certain errors. Therefore, this paper adopts the BP neural network method to evaluate the observation time, considering the influence of personnel, equipment and environment factors on the picking operation of the sorting staff, and then establishing the evaluation index system of the influencing factors. The fuzzy language scale method is used to assign fuzzy value to the evaluation factor, and then the neural network model based on the influence factor and the correction coefficient of BP is established to calculate the correction coefficient of the observation time needed for the formulation of the standard time. According to the actual work management situation, determine the wide release time of the picking operation. Finally, establish the standard time calculation model of the whole picking process of the single product and the multi-piece product, that is, to complete the formulation of the work efficiency of the picking goods flow in the manufacturing industry. In order to meet the actual needs of enterprises, realize the rational allocation of resources.
【学位授予单位】:天津科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F252
【参考文献】
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,本文编号:1559065
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