人工作业系统（MOS）建模与员工组织优化

发布时间：2020-05-04 09:00

【摘要】：在MOS中,员工是决定企业生产绩效的首要因素。员工的学习性、灵活性既为MOS应对复杂多变的环境提供了组织和优化控制的途径选择,同时又给MOS组织和优化控制提出了新的挑战。随着重复性操作次数的增加,提高了员工的劳动熟练度,进而提高了生产力。同时,重复作业易引发员工的倦怠情绪,从而对生产力、质量等指标产生负面影响。传统的作业系统建模鲜见对员工要素的关注,本学位论文从员工要素视角出发,考虑员工的学习、倦怠效应建立作业系统模型,研究人工作业系统的员工组织与优化问题。首先,本研究深入分析员工要素对生产力的影响,考虑员工学习、倦怠效应建立员工生产力数学模型。在此基础上,主要对以下三方面的内容进行研究：一、考虑员工学习、倦怠效应的员工规划研究。本章分析了面向订单需求随机波动的人工作业系统通过加班、招聘和解聘临时工策略来调节企业产能不足和产能闲置的问题。考虑到员工的学习、倦怠效应建立一个整数规划模型(MPS-H)。以可变成本为目标函数,对以下问题进行决策：(1)每个计划期需要的员工总数；(2)临时工、正式工加班的工时；(3)技能水平要求为熟练的和非熟练的岗位其正式工和临时工的数量；(4)需要招聘和解聘临时工的数量。最后,通过一个算例对MPS-H模型进行验证,并进一步对参数(正式工数量、临时工成本)进行分析,得到最优正式工数量的决策点；MPS-H成本对临时工成本的敏感性,得到正式工加班策略/临时工使用策略的决策点。二、考虑员工学习、倦怠效应的员工指派研究。本章分析了生产进度受员工技能差异和变化的影响通过合理指派员工缩短完工期的问题。考虑员工学习、倦怠效应对生产力的影响,以最小化完工期为目标,建立员工指派优化模型。分别探讨一人一岗、一岗多人和一人多岗三种模式下的员工指派问题。最后通过一个算例对模型效果进行分析,首先比较了员工学习、倦怠效应以及员工异质性对完工期和指派策略的影响。结果表明,员工学习、倦怠效应对完工期及指派策略具有显著影响。对员工异质性的关注有助于缩小理论研究与生产实践之间的差距。接下来,与生产实践中的两种现实指派模式—基于初始技能指派和基于学习率指派进行对比,结果表明本章所建立的优化模型有助于缩短完工期、优化员工指派。最后,进一步分析了基于初始技能指派策略与基于学习率指派策略对生产批量的敏感性。结果表明,存在一个指派策略的转折点χ*,当批量χχ*时,基于初始技能的指派最优；当χχ*时,基于学习率的指派最优。三、考虑员工学习、倦怠效应的员工轮换研究。工作专业化提高了员工的劳动熟练度,从而提高生产力,同时简单而重复的作业也容易导致员工的厌倦情绪,增加劳动的疲劳感,进而对效率、质量等生产指标产生负面影响。在这种情况下工作轮换是一种很好的解决方案。本章以企业整体生产绩效最大化为目标函数,考虑员工学习、倦怠效应研究员工工作轮换问题,对工作轮换时间间隔和轮换规则进行优化。考虑企业的生产现实,分别建立员工池静态下工作轮换模型、员工池动态下工作轮换模型、一人一岗、一人多岗和一岗多人的员工工作轮换模型。最后,结合算例对模型的有效性进行了验证。结果表明工作轮换有助于保持员工学习效应的优势,规避员工倦怠效应的负面影响,提高企业产能。本论文所获结果有助于考查行为因素对生产作业系统运作管理的影响,通过员工的有效组织进一步优化生产作业系统的运营和管理,为企业提供决策参考。
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F272.92;F224

【参考文献】