面向装配节点平衡的产品生产物流协调优化研究
发布时间：2021-01-10 16:31
在由多个并行零件生产线和装配线组成的产品生产物流中,各生产线的瓶颈工序制约了装配节点及其整个生产物流的平衡.为此,基于约束理论和JIT（Just In Time）思想,提出主、次瓶颈的概念及其判别方法和主瓶颈拉动次瓶颈、瓶颈前后拉动生产与平行顺序移动生产相结合的生产策略,研究了基于负荷率的瓶颈工序负荷控制方法和主瓶颈触发次瓶颈拉式生产的时间控制方法,使瓶颈工序利用率最大化,各个零件到达装配节点的同步性得到改善.算例的SIMIO仿真结果表明,装配节点的在制品存量大幅度减少,利用率提高.
【文章来源】：宁波大学学报(理工版). 2020,33(03)
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
面向装配节点平衡的产品生产物流协调解决方案
第3期张正,等:面向装配节点平衡的产品生产物流协调优化研究29提前kj,LT向上游工序要货进行生产,否则,次瓶颈工序相较于主瓶颈延迟kj,LT向上游工序要货.5算例仿真分析5.1算例数据某产品生产物流由3个零件生产线和1条装配线组成[17],如图3所示,其中零件1生产线有4道工序—–M1、M2、M3、M4,零件2生产线有3道工序—–M5、M6、M7,零件3生产线只有1道工序—–M8,装配线有3道工序—–M9、M10、M11,装配节点M9对零件1、2、3的需求数量分别为2、1、1.生产过程中产生的返修品有专门的返修区返修.各工序的相关生产数据见表1.图3产品生产物流结构图表1制造工序相关数据工序Tij/minδij/%fQ(Cp)tij/minqij/个pij/个Vij/minM14802-0.468932181.10M248031.240.528898251.65M348031.090.576829242.15M448041.310.300828330M548031.360.768595172.32M648021.020.648595120M74802-0.456595110M848030.931.074394122.335.2协调优化的仿真建模装配节点平衡的优化流程如图4所示.5.2.1主、次瓶颈判别根据表1数据,按照式(1)计算各工序的瓶颈指数,从表2的计算结果可知,M3、M5、M8分别为3条生产线的瓶颈工序.再按照式(3)计算瓶颈工序的装配节点影响指数,结果如表2,可见M3为主瓶颈,M5、M8为次瓶颈.5.2.2建立装配节点平衡的仿真模型借助于SIMIO仿真软件,对图3的产品生产物
第3期张正,等:面向装配节点平衡的产品生产物流协调优化研究315.3.1平均在制品存量比较图8(a)显示,优化后各生产线瓶颈工序M3、M5、M8的平均在制品存量为9.6、4.3、4.1个,较优化前分别减少了33.79%、96.37%、98.01%,次瓶颈M5、M8前的在制品存量降幅尤为明显,对所属生产线以及装配节点平衡的影响大为改善.装配节点M9优化后的平均在制品存量仅有4.4个,较优化前下降了102.2个,降幅达95.87%,大大缓解了传统推动式生产模式下等待装配的零件堆积,使装配节点前在制品堵塞现象明显改善.5.3.2工序利用率对比由图8(b)可知,3条生产线的瓶颈工序M3、M5、M8在优化前后均保持较高利用率,几乎达到满负荷运行状态,这是因为瓶颈工序负荷率最大.而M9工序装配节点的利用率从优化前的79.68%上升到85.82%,表明各个零件到达装配节点的同步率得到提高,当然同步率还有改善的空间.总体而言,经过负荷控制、主次瓶颈协调优化后,装配节点以及各瓶颈工序在提高利用率的同时,大大降低了在制品存量,提高了装配零件的准时到达率,降低了总体库存费用,初步达到了优化目标.6结语本文针对并行生产线多瓶颈及装配节点平衡的问题,基于装配节点平衡影响因素的分析,提出了主、次瓶颈的概念,并构建了装配节点影响指数模型,用于判别并行生产线中瓶颈工序的主、次关系;在此基础上,提出了瓶颈工序负荷控制以及主瓶颈拉动次瓶颈、瓶颈前后采用拉动生产与平行顺序移动生产相结合的生产策略,研究了瓶颈工序负荷率控制、主次?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于瓶颈指数的生产物流瓶颈监测研究[J]. 刘金波,张正,方志梅. 宁波大学学报(理工版). 2019(04)
[2]基于IE方法的组装生产线平衡研究——以A公司为例[J]. 张磊,李中原. 工业工程. 2017(03)
[3]基于仿真的某发动机混合生产线的均衡改进[J]. 范林胜,邓建新,陈一辉,张琦,周哲轩. 组合机床与自动化加工技术. 2016(08)
[4]面向存在瓶颈的一般流水车间的集成负荷控制方法[J]. 周宏明,陈亚绒,管在林,李沛,郑志明. 系统工程. 2015(10)
[5]基于价值流图的抽油杆生产线平衡优化研究[J]. 荆全忠,杨晶. 工业工程与管理. 2014(05)
[6]基于JIT思想对汽车玻璃生产线WIP的控制策略[J]. 丘浩. 价值工程. 2014(25)
[7]基于两种瓶颈度的制造车间多瓶颈动态预测方法[J]. 刘志,蒋增强,龚本刚. 中国机械工程. 2014(14)
[8]基于JIT的流水线生产效率提升方法研究[J]. 蔺宇,郭洁. 工业工程与管理. 2012(03)
[9]基于精益设计的生产能力分析与现场物流改善[J]. 高举红,陈思宇,刘晓宇. 工业工程. 2010(01)
博士论文
[1]基于瓶颈的BTO供应链响应时间优化与控制研究[D]. 许一敏.华中科技大学 2009
本文编号：2969037
【文章来源】：宁波大学学报(理工版). 2020,33(03)
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
面向装配节点平衡的产品生产物流协调解决方案
第3期张正,等:面向装配节点平衡的产品生产物流协调优化研究29提前kj,LT向上游工序要货进行生产,否则,次瓶颈工序相较于主瓶颈延迟kj,LT向上游工序要货.5算例仿真分析5.1算例数据某产品生产物流由3个零件生产线和1条装配线组成[17],如图3所示,其中零件1生产线有4道工序—–M1、M2、M3、M4,零件2生产线有3道工序—–M5、M6、M7,零件3生产线只有1道工序—–M8,装配线有3道工序—–M9、M10、M11,装配节点M9对零件1、2、3的需求数量分别为2、1、1.生产过程中产生的返修品有专门的返修区返修.各工序的相关生产数据见表1.图3产品生产物流结构图表1制造工序相关数据工序Tij/minδij/%fQ(Cp)tij/minqij/个pij/个Vij/minM14802-0.468932181.10M248031.240.528898251.65M348031.090.576829242.15M448041.310.300828330M548031.360.768595172.32M648021.020.648595120M74802-0.456595110M848030.931.074394122.335.2协调优化的仿真建模装配节点平衡的优化流程如图4所示.5.2.1主、次瓶颈判别根据表1数据,按照式(1)计算各工序的瓶颈指数,从表2的计算结果可知,M3、M5、M8分别为3条生产线的瓶颈工序.再按照式(3)计算瓶颈工序的装配节点影响指数,结果如表2,可见M3为主瓶颈,M5、M8为次瓶颈.5.2.2建立装配节点平衡的仿真模型借助于SIMIO仿真软件,对图3的产品生产物
第3期张正,等:面向装配节点平衡的产品生产物流协调优化研究315.3.1平均在制品存量比较图8(a)显示,优化后各生产线瓶颈工序M3、M5、M8的平均在制品存量为9.6、4.3、4.1个,较优化前分别减少了33.79%、96.37%、98.01%,次瓶颈M5、M8前的在制品存量降幅尤为明显,对所属生产线以及装配节点平衡的影响大为改善.装配节点M9优化后的平均在制品存量仅有4.4个,较优化前下降了102.2个,降幅达95.87%,大大缓解了传统推动式生产模式下等待装配的零件堆积,使装配节点前在制品堵塞现象明显改善.5.3.2工序利用率对比由图8(b)可知,3条生产线的瓶颈工序M3、M5、M8在优化前后均保持较高利用率,几乎达到满负荷运行状态,这是因为瓶颈工序负荷率最大.而M9工序装配节点的利用率从优化前的79.68%上升到85.82%,表明各个零件到达装配节点的同步率得到提高,当然同步率还有改善的空间.总体而言,经过负荷控制、主次瓶颈协调优化后,装配节点以及各瓶颈工序在提高利用率的同时,大大降低了在制品存量,提高了装配零件的准时到达率,降低了总体库存费用,初步达到了优化目标.6结语本文针对并行生产线多瓶颈及装配节点平衡的问题,基于装配节点平衡影响因素的分析,提出了主、次瓶颈的概念,并构建了装配节点影响指数模型,用于判别并行生产线中瓶颈工序的主、次关系;在此基础上,提出了瓶颈工序负荷控制以及主瓶颈拉动次瓶颈、瓶颈前后采用拉动生产与平行顺序移动生产相结合的生产策略,研究了瓶颈工序负荷率控制、主次?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于瓶颈指数的生产物流瓶颈监测研究[J]. 刘金波,张正,方志梅. 宁波大学学报(理工版). 2019(04)
[2]基于IE方法的组装生产线平衡研究——以A公司为例[J]. 张磊,李中原. 工业工程. 2017(03)
[3]基于仿真的某发动机混合生产线的均衡改进[J]. 范林胜,邓建新,陈一辉,张琦,周哲轩. 组合机床与自动化加工技术. 2016(08)
[4]面向存在瓶颈的一般流水车间的集成负荷控制方法[J]. 周宏明,陈亚绒,管在林,李沛,郑志明. 系统工程. 2015(10)
[5]基于价值流图的抽油杆生产线平衡优化研究[J]. 荆全忠,杨晶. 工业工程与管理. 2014(05)
[6]基于JIT思想对汽车玻璃生产线WIP的控制策略[J]. 丘浩. 价值工程. 2014(25)
[7]基于两种瓶颈度的制造车间多瓶颈动态预测方法[J]. 刘志,蒋增强,龚本刚. 中国机械工程. 2014(14)
[8]基于JIT的流水线生产效率提升方法研究[J]. 蔺宇,郭洁. 工业工程与管理. 2012(03)
[9]基于精益设计的生产能力分析与现场物流改善[J]. 高举红,陈思宇,刘晓宇. 工业工程. 2010(01)
博士论文
[1]基于瓶颈的BTO供应链响应时间优化与控制研究[D]. 许一敏.华中科技大学 2009
本文编号：2969037
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