基于“一个流“ 模式的车间生产线改善设计
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发表于2009-11-23 13:50 |您是本贴的第209个阅读者
引言
随着市场竞争的加剧。传统管理理念、经营方式、设备布局和操作方式已不能满足现代化企业的要求。在这种需求中精益生产理论和方法应运而生。美国麻省理工学院的Daniel T．Jones教授于1992年出版了《改造世界的机器》一书，把丰田生产方式定名为精益生产。而“一个流”生产方式是精益生产中最大限度地减少在制品数量的最好方法，是消除生产线浪费的秘方，国内外对此进行了大量研究。如：Suzaki教授很早就分析了“一个流”生产模式在精益生产中的作用和地位[1]。美国White、Pearson等人详述了“一个流”生产模式中10项实践管理经验[2]。浙江大学管理学院具体研究了“一个流”生产模式与流程再设计(BPR)的区别和联系[3]。天津大学管理学院和机械学院共同研究了如何运用精益生产思想对车间设施和生产节拍进行改善，其中就暗含了“一个流”的思想[4]。以上研究大多局限于理论研究阶段，和实际的联系较少。鉴于此，本文结合实际应用，详细分析了精益生产中“一个流”U型生产线布局及布局中人员优化组合等问题。
1 精益生产布局
生产系统中的布局问题包括在整个工厂中车间的布局，车间中生产单元的布局，以及生产单元中的每台设备的具体布局问题等。本文主要在生产单元的层次上进行设备布局问题的研究。
1.1 传统布局优化的模型
所有的空间布局问题都是由需要决定位置的布局物体所需的摆放空间和放置这些设备的布局容器的可用空间组成。根据追求的目标不同，具有不同的数学模型。在传统的车间布局中，需同时考虑总物流搬运最少和车间面积利用率最大化的布局目标”。
(1)最小化物流搬运费用的目标甬数
假定布局空间和需要放置的设备为矩形块状结构(图1中用M表示)，其长和宽已知，忽略它们的不规则细节形状。需要指出的是：这里的设备布局是按在制造单元设计以后的情况进行的，因此在布局中的设备不一定是单台的设备，也有可能是几台设备的组合，并都用矩形块状结构来表示，只是在长宽上有所差别。
图1 设备布局的拓扑模型
如图1，各设备分行排列，并与x轴平行，设备间的X轴向和Y轴向间距，由已知布局容器和设备的拓扑模型得出。L和H分别表示工作地的长和宽，这样工作地设备布局问题就简化为满足约束条件下的多行设备布局问题。
基于上述对问题的分析，工作地中的多行设备布局的目标就是满足各设备间总的物料搬运成本最小化，其目标函数模型可表达为：
1.2 “一个流”生产线布局
按精益生产的理念，除了以上的两个方面，还有更重要的因素需要考虑，精益生产布局追求的目标主要有以下几方面：
(1)使物料搬运成本最小化；
(2)空间的有效利用；
(3)劳动力的有效利用；
(4)便于员工之间、员工与管理者之间、员工与用户之间的信息沟通。
为了实现上面的目标，最好的方法就是要将设备布局成“U”型，实现“一个流”的生产。“一个流(One—Piece Flow)”生产方式是指产品在生产过程中尽量实现小批量的轮转，最好是单件的流动。它是减少在制品数量的最好方法，是消除生产线浪费的良策。它的基础是要使加工生产线像流水装配线一样流水化，但要牺牲非瓶颈工序设备的利用率，因此要尽量平衡生产线，减少设备的产能损失。
1.3 “U”型布置
生产线布置一般归纳为如下两种：传统“一”字型生产线布置(即按加工顺序排列设备)和u型布置。随着精益生产思想的推广，传统生产线越来越多地被U型生产线所代替，因为传统生产线布置有如下缺点：一个人操作多台设备时将存在“步行的浪费”，增加了劳动强度，同时也不能实现人员的柔性化调整。而在U型布置中，生产线摆放如U型，一条流水线的出口和人口在相同位置，一个加工位置中可能同时包含几个工艺，所以U型布置需要培养多能工。它减少了步行浪费和工位数，从而缩短周期、提高效率，同时也减少了操作工，降低了成本等。图2分别表示了传统和U型布置(其中图中小圆及其里面的数字代表一个工艺，圆右上角数字表示本道工艺时间)。u型生产线布置的优化目标如下：
其中P={l，…，P，…，|P|}代表规则的成对工艺数，它反映了工艺加工顺序，如P=(a，
b)表示与b紧连的前道工艺数为口。上面条件1保证所有工艺都被安排到工作站且每个工艺都被安排一次，2、3保证每个工作站容量不超过生产节拍，4、5保证前一工作站不影响限制后一工作站。满足这些条件后，工作站数量将实现最少化。
图2 “一”字型和“U”型生产线布置示意图
2“一个流”生产线布局应用实例
下面结合某车桥公司精益改善项目的样板线：“N系列桥壳加工线的一个流改善”的实例进行说明“一个流”的实施步骤。经分析改造前该生产线主要有以下问题：生产现场混乱；在制品堆积如山；生产周期长；人员的利用率低，产品常成批出现质量问题。
2.1 生产能力调查
生产能力调查是按照工艺路线对每道工序的加工时间的各个部分进行基础测算，主要包括前面介绍的上下料时问，加工时间(分手动和自动)，后处理时间；在此基础上对数据
进行处理。得出手动总时间、自动总时间、工序加工周期和单班工序日产量等，并从中找出最大的工序CT即瓶颈工序，作为以后人员组合的依据和标尺。
在不同的时间段和不同的人员操作情况下，对各道工序进行加工时间测算，对现有的设备能力进行调查记录。对工序进行编号，记录每道工序的设备数，自动加工时间和手动加工时间，计算工序的日产量。由此可以得出生产线的瓶颈工序为第10号：钻法兰孔(如表1)。
表1 装配线各个工序的生产能力表
对表1数据进行说明：“手动时间”是指需要人操作的时间，包括上下料，后处理，检验，手动操作设备等。实际测量时要分别连续测量一个周期的数据。在不同的时间段上，分别测量求平均值，再将其相加得出上表的数据。“自动加工时间”是指无需人员看管的时间，随着数控设备的改进，自动加工的时间将逐渐增加。并且数控加1二的时间相对精确，波动很小。单班工序日产量的计算工时是：
“有效时间”按照单班7小时计算。各个工序的日产量的最小数就是该生产线的产量。表1可以看出此生产线的单班产量为88台。
2.2 工艺流程分析
根据上面的生产能力调查表和加工工艺要求做出生产线加工工艺的优先图(如图3)。优先图上的数据代表的是该工序的手动加工时间而不是该工序的加工周期。其目的是更好地进行人员的组合。
图3 桥壳加工优先图
2.3 人员的组合搭配
在进行人员的组合搭配时我们首先确定生产线的节拍。通过生产能力调查我们可以得出瓶颈工序的周期为287s，即为生产线的节拍。我们只要保证其他的工序节奏和瓶颈工序节奏一致就会形成一个流生产。人员的总的工作时间(包括行走时间)不超过287s，并尽量使各个工序的人员利用率达到最大的平衡。理论的最少人员数N为：
所以如果人员的平均利用率是75％则实际的人数为13人。我们根据工序的优先图和行走距离最近原则进行人员组合，其组合示意图如图4。每个人员的工作内容和实际人员利用率统计如表2。得出实际的平均人员利用率为65％。
图4 桥壳加工线人员组合图
表2 桥壳机加工线人员组合统计
2.4 改善结果分析
通过以上的精益生产的“一个流”U型生产线的改善，使本条生产线的效果得到了很大的改观(如表3)。
表3 桥壳机加工线改善前后对比
从表中可以看出，除日产量之外，其他的指标都达到很好的改进。在精益生产的方式下生产的日产量是很难提高的，除非要分解瓶颈工序，相反在实施之初产量反而降低。其原因是由于按照一个流生产很多的设备都需要断续生产，一台设备出了问题就会耽误整个生产线的生产，所以产量会降低。而这正是我们以后继续改善的目标。
3 结束语
由于传统生产模式在空间、时间和人员利用率上存在很多浪费现象，而精益生产追求的目标之一就是消除浪费，“一个流”生产模式中生产线“U”型布置能够很好地解决传统生产模式中存在的问题，本文介绍了采用“一个流”模式对传统生产线布局进行了改善设计的实例，事实证明对解决传统生产线中存在的问题有很好的效果，主要体现在如下几个方面：①缩短了生产周期，提高生产效率；②在制品堆积数量得到明显减少，降低了生产等待时间；③减少了人员数、生产工位等，人员利用率得到明显提高。
[参考文献]
[1]Suzaki K．The new manufacturing challenge techniques for continuous improvement[M]．NewYork，NY：The Free Press，1987．
[2]Richard E．White，John N．Pearson，JIT system integration and customer service[J]．International Journal of Physical Distribution&Logistics Management．2001：
[3]X．B．Wu，J．Huang．Business Process Redesign Based on“One Piece Flow”：Concept Methodology Application[C]．Internationai Engineering Management Conforenee．2004．
[4]马彤兵，马可．基于精益生产的车间设施规划改善设计[J]．组合机床与自动化加工技术，2005(11)：110-112．
[5]吴永忠．面向大规模定制的生产线优化设计系统的研究与开发[D]．广东工业大学，2004．
[6]Hadi GOkPen，Kursad Agpak．A goal programming approach to simple U-line balancing problem[J]．European Journal of Operational Research，2006(171)：577-585．
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