Desain Tata Letak Jalur Produksi Mebel jeung Métode Formal

abstrak

Tulisan ieu nguji aplikasi pendekatan heuristik anu béda pikeun masalah perenah fasilitas nyata di perusahaan manufaktur jati. Sadaya model dibandingkeun nganggo AHP, dimana sababaraha parameter anu dipikaresep dianggo. Percobaan nunjukeun yen pendekatan modeling perenah formal bisa éféktif dipaké masalah nyata Nyanghareupan di industri, ngarah kana perbaikan signifikan.

1. BUBUKA

Industri jati ngalaman jaman anu pohara kompetitif kawas loba batur, sahingga striving teuas pikeun manggihan métode pikeun ngurangan biaya manufaktur, ngaronjatkeun kualitas jsb Salaku bagian tina program pamutahiran produktivitas dina parusahaan manufaktur dieu disebutna (The Company = TC) urang ngalaksanakeun hiji proyék pikeun ngaoptimalkeun desain tata perenah garis produksi di lantai toko parusahaan ieu dimaksudkeun dina overcoming masalah ayeuna attributed ka perenah teu efisien. Diputuskeun pikeun nerapkeun sababaraha téknik modeling perenah pikeun ngahasilkeun tata perenah anu optimal dumasar kana metode formal anu jarang dianggo dina prakték. Téhnik pemodelan anu digunakeun nyaéta Graph Theory, Bloc Plan, CRAFT, Optimum Sequence jeung Genetic Algorithm. Tata perenah ieu tuluy dievaluasi tur dibandingkeun ngagunakeun 3 kritéria nyaéta Total Luas, Aliran * Dist jeung Persentase Adjacency. Total Area nujul kana wewengkon dikawasaan ku garis produksi pikeun tiap model dimekarkeun. Aliran * Dist ngitung jumlah produk aliran sareng jarak antara unggal 2 fasilitas. Persentase Adjacency ngitung persentase fasilitas anu nyumponan sarat anu padeukeut.

Pamilihan tata perenah anu pangsaéna ogé dilakukeun sacara resmimulti-kriteriapendekatan nyieun kaputusan AHP (Satty, 1980) ngagunakeun software Expert Choice. Tata perenah anu pangsaéna dibandingkeun sareng perenah anu tos aya pikeun nunjukkeun perbaikan anu ditampi ku pendekatan formal pikeun desain perenah.

Watesan masalah tata tatangkalan nyaéta pikeun manggihan susunan pangalusna fasilitas fisik pikeun nyadiakeun operasi efisien (Hassan jeung Hogg, 1991). Tata perenah mangaruhan biaya penanganan bahan, waktos kalungguhan sareng throughput. Ku kituna mangaruhan produktivitas sakabéh jeung efisiensi pabrik. Numutkeun Tompkins and White (1984) desain fasilitas parantos aya sapanjang sajarah anu kacatet sareng memang fasilitas kota anu dirarancang sareng diwangun dijelaskeun dina jaman kuno.

* Pangarang anu cocog

sajarah Yunani sareng Kakaisaran Romawi. Di antara anu mimiti nalungtik masalah ieu nyaéta Armour sareng Buffa et al. (1964). Sigana saeutik anu diterbitkeun dina taun 1950-an. Francis sareng White (1974) nyaéta anu mimiti ngumpulkeun sareng ngapdet panalungtikan awal ngeunaan widang ieu. Panalungtikan engké parantos diénggalan ku 2 panilitian, anu kahiji ku Domschke sareng Drexl (1985) sareng anu sanésna ku Francis et al. (1992). Hassan sareng Hogg (1991) ngalaporkeun panilitian anu éksténsif ngeunaan jinis data anu diperyogikeun dina masalah tata letak mesin. Data tata letak mesin dianggap dina hirarki; gumantung kana kumaha rinci tata letak dirancang. Nalika tata letak anu diperyogikeun ngan ukur pikeun mendakan susunan relatif mesin, data anu ngagambarkeun jumlah mesin sareng hubungan aliranna cekap. Nanging, upami tata letak anu lengkep diperyogikeun, langkung seueur data anu diperyogikeun. Dina milarian data, sababaraha kasusah tiasa timbul khususna di fasilitas manufaktur énggal dimana data tacan sayogi. Nalika tata letak dikembangkeun pikeun fasilitas modéren sareng otomatis, data anu diperyogikeun moal tiasa diala tina data historis atanapi tina fasilitas anu sami sabab panginten henteu aya. Pemodelan matematis parantos disarankeun salaku cara pikeun kéngingkeun solusi anu optimal pikeun masalah tata letak fasilitas. Kusabab modél matematika ka-1 dikembangkeun ku Koopmans sareng Beckmann (1957) salaku masalah panugas kuadrat, minat kana daérah éta parantos narik kamekaran anu lumayan. Ieu muka widang énggal sareng pikaresepeun pikeun panaliti. Dina milarian solusi pikeun masalah tata letak fasilitas, para panaliti ngaluncurkeun diri kana ngembangkeun modél matematika. Houshyar sareng White (1993) ningali masalah tata letak salakuinteger-programmingmodel bari Rosenblatt (1986) ngarumuskeun masalah perenah salaku modél programming dinamis. Palekar et al. (1992) nungkulan kateupastian jeung Shang (1993) ngagunakeun amulti-kriteriangadeukeutan. Di sisi séjén, Leung (1992) nepikeun rumusan tiori grafik.

Héjo jeungAl-Hakim(1985) dipaké ga pikeun manggihan kulawarga bagian ogé perenah antara sél. Dina rumusanana, anjeunna ngawatesan susunan sél boh baris tunggal linier atawa baris ganda linier. Algoritma anu dikembangkeun langkung seueur kana tata perenah sistem sél, atanapi perenah lantai produksi, tinimbang perenah sél, atanapi perenah mesin. Tata perenah mesin saleresna dina sél henteu dianggap. Banerjee jeung Zhou (1995) ngarumuskeun masalah optimasi desain fasilitas pikeun atunggal-loopperenah ngagunakeun algoritma genetik. Algoritma anu dikembangkeun nyaéta pikeun perenah sistem sél sareng ku kituna henteu nganggap perenah mesin dina sél. Fu jeung Kaku (1997) nampilkeun rumusan masalah tata tatanén pikeun sistem manufaktur toko padamelan dimana tujuanna pikeun ngaminimalkeun rata-rata Gawé dina Prosés. Aranjeunna dimodelkeun pabrik salaku jaringan antrian kabuka dina susunan asumsi. Masalahna diréduksi jadi Masalah Antrian Tugas (QAP). Simulasi ieu dipaké pikeun ngaleutikan biaya Bahan Penanganan rata jeung ngaminimalkeun Gawé Rata-rata dina Prosés.

2. MODELING pendekatan

Model digolongkeun gumantung kana sifat, asumsi sareng tujuanana. Pendekatan Perencanaan Tata Letak Sistematis generik ka-1, dikembangkeun ku Muthor (1955), masih kénéh skéma anu kapaké upami dirojong ku pendekatan sanés sareng dibantuan ku komputer. Pendekatan konstruksi, Hassan and Hogg (1991) contona, ngawangun perenah ti mimiti bari Métode Perbaikan, Bozer, Meller and Erlebacher (1994) contona, nyobian ngarobih perenah anu tos aya pikeun hasil anu langkung saé. Métode optimalisasi sareng ogé heuristik pikeun perenah ku ogé didokumentasikeun ku Heragu (2007).De-Alvarengajeung Gomes (2000) ngabahas ameta-héuristikpendekatan salaku cara pikeun nungkulan NP- alam teuas model optimal.

Rupa-rupa téhnik modeling anu digunakeun dina ieu karya nyaéta Téori Graph, CRAFT, Sequence Optimum, BLOCPLAN jeung Algoritma Genetik. Dijelaskeun di handap ieu parameter anu diperlukeun ku unggal algoritma dina urutan model sarua.

Téori Grafik

Téori grafik (Foulds jeung Robinson, 1976; Giffin et al., 1984; Kim jeung Kim, 1985; jeung Leung, 1992) nerapkeuntepi-beuratgrafik planar maksimum nu vertex (V) ngagambarkeun fasilitas jeung edges (E) ngagambarkeun adjacencies na Kn ngalambangkeun grafik lengkep n Vertices. Dibikeun grafik bobot G, masalah tata perenah fasilitas nyaéta pikeun manggihan bentang beurat maksimumsub-grafikG' tina G anu planar.

Tulisan ieu ngagunakeun 2 rupa pendekatan pikeun model studi kasus. Pendekatan 1st nyaétaDelta-hedronmétode ku Foulds jeung Robinson (1976). Metoda ngalibatkeun sisipan basajan kalawan K4 awal, sarta vertex lajeng diselapkeun hiji-hiji nurutkeun kriteria benefit. Pendekatan ka-2 anu dianggo nyaéta algoritma ékspansi roda (Héjo sarengAl-Hakim,1985). Di dieu K4 awal diala ku milih hiji ujung ngabogaan w8 pangluhurna lajeng nerapkeun 2 sisipan vertex berturut-turut nurutkeun kriteria benefit. Algoritma lajeng proceeds kalawan prosés sisipan, disebut prosedur ékspansi kabayang. A kabayang dina n vertex dihartikeun salaku siklus dina(n-1)vertex (disebut pasisian), sahingga unggal vertex padeukeut jeung hiji vertex tambahan (disebut hub). Hayu W jadi kabayang ngabogaan hub x. Pilih 2 vertices k jeung l, nu rims siklus ieu. A vertexy tina susunan vertex henteu kapake lajeng diselapkeun kana kabayang ieu dina parsial ayeunasub-grafikSapertos y mangrupikeun hub tina roda W anyar anu ngandung k, l sareng x salaku pasisianna, sareng sadaya pasisian di W ayeuna padeukeut sareng vertex x atanapi vertex y. Ku cara nyelapkeun unggal vertex anu henteu dianggo sacara berturut-turut dina cara di luhur, sub graf planar maksimal ahir dicandak.

Ngagunakeun Karajinan

Karajinan (Computerized Relative Allocation of Facilities Technique) ngagunakeun pasangan wijaksana pikeun ngembangkeun perenah (Buffa et al., 1964; Hicks and Lowan, 1976). CRAFT henteu marios sadaya kamungkinan bursa wijaksana sateuacan ngahasilkeun perenah anu langkung saé. Data input ngawengku dimensi wangunan jeung fasilitas, aliran bahan atawa frékuénsi lalampahan antara pasangan fasilitas jeung ongkos per unit beban per unit jarak. Produk aliran (f) jeung jarak (d) nyadiakeun biaya pindah bahan antara 2 fasilitas. Pangurangan biaya teras diitung dumasar kana kontribusi biaya penanganan bahan sateuacan sareng pasca bursa.

Runtuyan optimal

Métode leyuran dimimitian ku tata perenah sequential sawenang-wenang jeung nyoba ningkatkeun deui ku ngaganti 2 departemén dina urutan (Heragu, 1997). Dina unggal léngkah, metode ngitung aliran * parobihan jarak pikeun sadaya saklar 2 departemén sareng milih pasangan anu paling efektif. 2 departemén anu switched sarta metoda repeats. Prosésna lirén nalika henteu aya saklar nyababkeun biaya anu ngirangan. Input anu dibutuhkeun pikeun ngahasilkeun perenah nganggo Sekuen Optimum utamina diménsi wangunan sareng fasilitas, aliran bahan atanapi frékuénsi perjalanan antara pasangan fasilitas sareng biaya per unit beban per unit jarak.

Ngagunakeun BLOCPLAN

BLOCPLAN mangrupikeun program interaktif anu dianggo pikeun ngembangkeun sareng ningkatkeun perenah tunggal sareng multi tingkat (Héjo sareng Al-Hakim,1985). Éta mangrupikeun program saderhana anu ngahasilkeun perenah awal anu saé kusabab kalenturanna dumasar kana sababaraha pilihan anu dipasang. Éta ngagunakeun data kuantitatif sareng kualitatif pikeun

ngahasilkeun sababaraha perenah blok sareng ukuran kabugaranna. Pangguna tiasa milih solusi relatif dumasar kana kaayaan.

Algoritma genetik

Aya seueur cara pikeun ngarumuskeun masalah Layout fasilitas ngaliwatan algoritma genetik (GA).Banerjee, Zhou, and Montreuil (1997) dilarapkeun GA kana perenah sél. Pendekatan ieu engké dipaké ku loba pangarang kaasup Tam and Chan (1) anu dipaké pikeun ngajawab masalah perenah aréa unequal kalawan konstrain geometric. Algoritma ga dipaké dina karya ieu dikembangkeun ku Shayan and Chittilappilli (1982) dumasar kana struktur tangkal slicing (STC). Éta kode tata perenah calon terstruktur tangkal kana struktur husus kromosom 1995 diménsi nu nembongkeun lokasi relatif unggal fasilitas dina tangkal slicing. Skéma khusus sayogi pikeun ngamanipulasi kromosom dina operasi GA (Tam sareng Li, 2004). Operasi "kloning" anyar ogé diwanohkeun dina Shayan sarengAl-Hakim(1999). Solusi anu dipilih ngalangkungan GA teras dirobih kana perenah nyiksikan. Dimimitian ku hiji blok awal anu ngandung sadaya fasilitas. Nalika algoritma pangwangunan perenah maju, partisi anyar didamel sareng fasilitas ditugaskeun antara blok anu nembé didamel, dugi ka ngan ukur hiji fasilitas dina unggal blok. Samentara éta koordinat unggal fasilitas ogé diitung. Jarak rectilinear antara centroids fasilitas dipaké pikeun evaluate kabugaran kromosom masing-masing. Nalika ga terminates, prosedur gambar nyokot leuwih pikeun nyitak perenah ngagunakeun nilai disimpen tina koordinat. Fungsi obyektif ngabogaan istilah pinalti pikeun nyegah keureut sempit.

3. Ékspériméntasi ngaliwatan studi kasus

Pikeun nguji kinerja metode anu dijelaskeun sateuacana, aranjeunna sadayana dilarapkeun kana skenario kasus nyata dina manufaktur jati. Pausahaan manufactures 9 gaya béda tina Kursi, 2- Seaters na3-Seatersmasing-masing. Produksi sadaya gaya nuturkeun set operasi anu sami tapi ngalibatkeun bahan baku anu béda. 5 bagian nyaéta bantal korsi, bantal tukang, korsi leungeun jeung tonggong dihasilkeun internal dina bets ukuran variatif, di wewengkon sumebar (departemén). Gerakan bagian ngahasilkeun masalah sapertos padamelan anu nuju lumangsung, bagian anu leungit, kakurangan, kamacetan sareng panempatan anu salah.

Unggal produk ngaliwatan 11 operasi nu dimimitian dina fasilitas 1 - motong Area sarta ditungtungan make fasilitas 11- Bolt up Area. Unggal assembly final bisa direcah jadi subassemblies ngaranna sarua. Subassemblies ieu papanggih di Bolt-Ka luhurFasilitas pikeun assembly final. Masing-masing subassemblies dimimitian operasi maranéhanana sacara mandiri sareng sadayana ngaliwat sakumpulan operasi tetep anu dipidangkeun dina bentuk bagan rakitan dina Gambar 1. Fasilitas tata perenah ayeuna henteu ditempatkeun dumasar kana sekuen operasi.

Kusabab ieu henteu aya aliran sekuensial bahan, nyababkeun padamelan nuju lumangsung. Interaksi antara fasilitas bisa ditangtukeun ngagunakeun ukuran subjektif jeung obyektif. Input utama anu diperyogikeun pikeun bagan aliran nyaéta paménta, kuantitas bahan anu diproduksi sareng jumlah bahan anu ngalir antara unggal mesin. Aliran bahan diitung dumasar kana jumlah aliran bahan iinditan per 10 bulan * Unit ukuran anu dipidangkeun dina Gambar 2. Gambar 3 nembongkeun aréa unggal departemén dipaké dina studi kasus. Gambar 4 nunjukkeun tata perenah Studi Kasus ayeuna.

Gambar 1 Bagan rakitan pikeun studi kasus

Gambar 2 Alur matéri studi kasus.

angka 3 Jumlah pakait jeung departemen

Gambar 4 Tata perenah ayeuna perusahaan mebel sareng diménsi unggal departemén anu dianggo dina modél studi kasus.

4. APLIKASI PENDEKATAN MODEL

Di dieu rupa-rupa pendekatan modeling dibahas dina bagian 2 dilarapkeun kana studi kasus pikeun ngahasilkeun layouts alternatif pikeun babandingan.

4.1 Ngagunakeun Téori Grafik

Tabél 1 nembongkeun babandingan hasil ngagunakeun 2 pendekatan béda tina Téori Graph nyaéta métode Foulds jeung Robinsons jeung métode Wheels jeung Rims. Méja 1 éta jelas nunjukkeun yén metode Foulds sareng Robinsons langkung saé tina 2 hasil. Hasil tina metode Foulds sareng Robinsons dipedar sacara rinci dina Gambar5-7.

Méja 1: Tabel anu nunjukkeun ngabandingkeun 2 metode anu béda tina téori grafik anu dianggo.

Gambar 5 Grafik Adjacency hasil studi kasus ngagunakeun métode Foulds jeung Robinson.

Gambar 6 Ngaronjatkeun tata perenah sanggeus ngagunakeun téori grafik (metoda Foulds jeung Robinsons)

1 - motong,2- Jahit, 3- Eusian Calico, 4- Tutup Up, 5 - Eusian bantal sisipan, 6- Busa Motong, Foamcutting, 7- Rangka Majelis, 8- Nempel,9 - CinyusuKa luhur,10-Jodok,11- Bolt Up.

Gambar 7 Alur * Bagan évaluasi jarak pikeun studi kasus ngagunakeun téori grafik (métode Foulds and Robinsons)

4.2 Ngagunakeun Karajinan

Data input pikeun CRAFT diasupkeun sareng biaya awal pikeun perenah ayeuna diitung 1st. Biaya ieu bisa dikurangan ngagunakeun pasangan wijaksana ngabandingkeun sakumaha ditémbongkeun dina Gambar 8,9.

Angka 8 Biaya awal pikeun perenah ayeuna nganggo CRAFT

angka 9 Step by step bursa ku CRAFT

Hasilna diala ku CRAFT ditémbongkeun dina Table 2. Dumasar kana itungan di luhur bisa digambar perenah anyar jeung ningkat nu ditémbongkeun dina Gambar 10

Méja 2: tabél némbongkeun hasil

angka 10 ningkat perenah dihasilkeun ku karajinan

4.3 Algoritma runtuyan optimal

Data input sami sareng CRAFT iwal ti éta nuturkeun set anu béda tina perbandingan wijaksana pasangan. meja 3 nembongkeun hasil ditarik tina perenah ningkat. angka 11 nembongkeun perenah ningkat ngagunakeun runtuyan optimal.

Méja 3 Tabel anu nunjukkeun hasil nganggo KERAJINAN