理解流程商店中设置的时间

流程商店调度是制造业的核心挑战,在制造过程中,多个工作必须按同样的顺序在一系列机器上处理。 目标是找到一个将总完成时间最小化的序列,称为“makepan ” , 或其他性能衡量标准。 在影响最佳调度的许多变量中,设置时间是一个关键但往往被低估的因素。

设置时间是指为处理新工作而准备机器所需的时间。这包括一些活动,如改变剪切工具、重新配置剪切器和固定装置、装入新程序、清理残余物以及调整温度或压力环境。 在一些行业,设置时间可以占生产总时间的30%,因此其管理对于效率至关重要。

设置时间类型

设置时间可以根据对工作序列的依赖来分类。 [[FLT: 0]] 序列独立设置时间[[FLT: 1] 对特定的工作来说是恒定的, 不管以前的工作是什么。 例如, 任何批次后清理搅拌机可能要花同样时间。 与此相反, [[FLT: 2] 序列独立设置时间[ 取决于工作的顺序。 从轻色到印刷机上的深色可能需要比反色少的清洗。 序列独立设置对模型和优化来说更具挑战性, 但它们反映了许多制造环境中的现实世界状况 。

测量设置时间

精确度测量是朝向改进的第一步。 公司使用时间和运动研究、自动从机器控制器获取数据以及人工观察来记录设置持续时间。这些测量输入了调度算法,有助于识别瓶颈。 常见的衡量标准包括每个工作的平均设置时间、设置时间占总处理时间的百分比以及内部(机器停止时)与外部(机器运行时)设置活动的比例。

设置时报对日程安排效率的影响

在流程商店调度中忽略设置时间会导致不尽人意的序列增加闲置时间,延长时间,增加成本。 当设置时间很长时,调度器必须平衡类似工作的分组之间的权衡,以减少设置和满足不同客户的到期日。

对产出和马斯潘的影响

在流程商店中,makepan是从第一个工作开始到最后一个机器上最后一个工作完成的时间。高设定时间直接将makepan充气。此外,如果设置取决于序列,低效率的序列会导致一系列延迟。例如,需要在第一个机器上长时间设置的工作将推回该机器上的所有后续工作,有可能将下游机器拖下游。研究表明,忽视设置时间可以在实际流程商店中增加15~40%。

对生产成本的影响

长期设置时间意味着机器在长时间内是非生产性的,这降低了商店的有效容量,迫使公司投资额外的机器或加班以满足需求。 劳动力成本也上升,因为操作者可能在设置期间闲置或需要支付超时更换的保险费。间接成本包括增加存货缓冲以弥补时间安排的不确定性。 通过减少设置时间并将其纳入优化,制造商可以大幅降低单位成本。

对铅时间和客户满意度的影响

周转时间包括从订单放置到交货的整个时间。 延长的设置时间会增加周转时间的可变性,从而更难于引用准确的交货日期。 延迟交货会损害客户的信任,并可能带来处罚。 高效的设定时间有助于稳定周转时间,使公司能够提供有竞争力的可靠交货承诺。 在订单转换环境中,这一点尤其关键。

流程商店设置时段的数学模型化

要优化一个带有设置的流程商店,问题就必须在数学上正式化. 经典流程商店模型只假定处理时间,随着设置时间的推移,该模型变得更加复杂,特别是在设置依赖于序列时.

序列- 依赖设置时间( SDST)

在SDST流程商店中,机器的设置时间取决于刚刚完成的工作和要处理的下一个工作。这可以用矩阵S表示,其中元素s]ij是工作i在工作j之前的设置时间。优化问题成为每台机器的行程销售员问题的变体,同时对机器之间一致的工作顺序施加额外限制。这是NP-硬的,准确的方法只能解决小的事例。

混合整数线性编程模型

用于流程商店调度的MILP配方, 设置时使用二进制变量来表示工作序列和起始和结束时间的连续变量。 制约迫使每个任务都得到一次处理, 机器处理工作顺序相同( 纯流商店) , 并且机器上设置在任务开始前。 客观函数通常会最小化 makespan 或 总体延迟 。 CPLEX 或 Gurobi 等商业解决方案可以处理中等规模的问题, 但对于大型工业事件, 需要用高压处理方式 。

设置时间的优化算法

鉴于这种复杂性,研究人员和从业人员已经开发出从精确到大致的多种算法,以便用设置解决流程商店调度问题。

约翰逊规则的扩展

对于没有设置的双机流店,约翰逊的规则提供了最佳的序列. 包含小设置时间的扩展存在,但也有限制. 一种方法将设置时间作为处理时间的一部分或使用修改后的排名规则. 对于更大的流店,约翰逊的规则很少直接适用.

NEH 高压与设置考虑

NEH heuristic 是 通路流店调度的最有效建设性方法之一。 它从工作按总处理时间排序开始, 然后将任务逐个插入到最佳位置。 为了计算设置, 插入成本是使用每个部分序列的全时( 处理+设置) 计算。 NEH 的变体已被显示为快速生成高质量的解决方案。 外部资源 : [[ [FLT: 0]] NEH Heuristic 在维基百科上 [[FLT: 1]] 。

冶金学:遗传算法与模拟安纳林

元数据被广泛用于大型SDST流店问题。 一个基因算法将工作序列编码为染色体, 并使用交叉和突变操作符来探索解析空间。 健身功能计算出包括设置时间在内的 manspan。 模拟血管内迭代扰动序列并接受更好的解决方案, 以及一些更糟糕的解决方案以避免局部的 Ottima。 粒子群优化和 Tapu搜索也是常见的。 这些方法可以处理数百个工作和机器, 并在合理的时间内产生近乎最佳的时间表 。

将设置时间最小化的战略

除了优化外,减少物理设置时间是强大的杠杆,更短的设置可以使调度更加方便,提高商店的灵活性.

SMED( 单米交换死亡)

由Shigeo Shingo为丰田开发, SMED 旨在将设置时间缩短到10分钟以下, 它区分了内部设置[](机器停止时的操作)和外部设置[(机器运行时的操作). 方法将内部步骤转换为外部步骤,精简剩余步骤,并实现程序标准化. 公司报告使用 SMED 设置了50%~90%的削减。 更多信息可在维基百科上查找 SMED ] 。

工作分组和手机制造

以工具、材料或工艺的相似性来组合工作,减少了重大转变的需要。在细胞制造中,机器被安排在专门用于部分家庭的细胞中。在一个细胞中,家庭成员之间的设置是最小的。这一方法与将整个家庭一起处理的日程安排相结合,大大缩短了总的设置时间。

自动化和标准化

自动工具更改器、快速改变装置和可编程的机器控制器减少了人类的参与和设置时间。标准化的工作指示和操作员培训确保一致性。数据获取系统可以跟踪设置时间,并突出需要改进的领域。

案例研究:减少汽车零部件制造商的安装时间

发动机部件的汽车供应商经营着一个有5台CNC机的流程商店。安装时间依顺序而定,每次更换平均25分钟。分析显示,设置占总轮班时间的35%。公司实施了SMED,将60%的内部设置步骤转换为外部(如预置工具、预置抵消),它们还按材料等级和工具要求对工作进行了分类。一个新的基于NEH的调度器纳入了已减少的设置矩阵。在六个月的时间里,平均设置时间缩短到11分钟,使平均时间缩短22%,实时交付率从78%提高到96%。所使用的软件是根据Ribas等人在SDST流程商店优化研究中描述的原则构建的。。]

结论

设置时间是流程商店调度优化的决定性因素。它们影响着makepan,成本,准备时间和客户满意度。制造商必须首先衡量和理解它们的设置模式 — — 特别是序列依赖性 — — 然后应用适当的数学模型和优化算法来有效排程。 结合SMED,分组和自动化等物理还原技术,公司可以在吞吐量和响应率方面实现巨大的收益。 将设定时间数据纳入生产规划系统并不是可选的;它是在高混合,低容量环境中竞争性制造的基础。