توسعه مدل D-Optimal دومرحله ‏ای به منظور انتخاب ترکیب اجزای سیستم‏ های تولید انعطاف پذیر

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکترا مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت صنعتی، پردیس بین المللی کیش، دانشگاه تهران، کیش، ایران

2 دانشکده مهندسی صنایع، دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران

3 گروه مدیریت، دانشکده مدیریت و مالی، دانشگاه خاتم

10.22059/imj.2023.349193.1007992

چکیده

هدف: سیستم تولید انعطاف‌پذیر FMS، متشکل از ایستگاه‏های تولیدی هستند که توسط سیستم خودکار به یکدیگر متصل شده و توسط یک کامپیوتر مرکزی کنترل می‏شوند. هدف اصلی مقاله، بهینه‌سازی انتخاب اجزا و ترکیبات تجهیزات با حداقل آزمایش و بیشترین دقت نتایج در این سیستم می‏باشد که می‏تواند در کاهش هزینه‏ها، بهبود فرآیندها و افزایش راندمان تولید تاثیر بسزایی داشته باشد. مطالعه موردی بررسی شده در این تحقیق در صنعت الکترونیک می‏باشد و در آن فرآیندهای تولیدی بسیار پیچیده بوده و استفاده از اتوماسیون امری ضروری می‏باشد. در واقع انتخاب بهترین ترکیب از تجهیزات پیشرفته و اتوماتیک برای دستیابی به انعطاف پذیری سیستم تولیدی مسئله بسیار مهم برای مدیران خط بوده تا بتوانند پاسخگویی بموقع به سفارشات مشتریان داشته باشند. این در حالی هست که مسئله از نوع H2C می‏باشد و می‏بایست ترکیب بهینه از تجهیزات انتخاب شوند.
روش: در این تحقیق از روش D-Optimal دو مرحله‏ای برای دستیابی به بهترین ترکیب از تجهیزات استفاده شده است. برای محاسبه شاخص‏های تولید به ازای ترکیبات تجهیزات مورد استفاده در وضعیت فعلی خط تولید و سایر ترکیبات، شبیه‌سازی گسسته صورت می‏گیرد. طبق نتایج محاسبه شده شاخص‏ها و روش‏ وزن‌دهی، سطح پاسخ “y” مربوط به آزمایش‌ها محاسبه می‏گردد. هر یک از نتایج بدست آمده، ورودی یک آزمایش در طرح D-Optimal می‏باشد. آزمایش‌ها بر اساس سطح اتوماسیون تجهیزات، دسته‏بندی شده و به دلیل نزدیک بودن سطح پاسخ آنها، فقط برای هر دسته از آنها شبیه‌سازی صورت می‏گیرد تا نتایج دقیق‏تر با آزمایش‌ها و هزینه کمتر به دست بیاید. در فاز اول طرح، کلیه ترکیبات از تجهیزات مورد بررسی قرار گرفته و در فاز دوم طرح، شبیه سازی کلیه حالات دسته‏بندی انتخاب شده از فاز اول صورت گرفته و با توجه به سطح پاسخ بدست آمده آنها، طرح مورد بررسی قرار می‏گیرند.
یافته‏ها: در فاز اول کلیه حالات از سطح اتوماسیون تجهیزات دسته‏بندی شده و از هر دسته یک مورد انتخاب می‏گردد، سپس کلیه حالات ترکیبات از اجزای FMS و تجهیزات اتوماتیک مورد بررسی قرار گرفته است. بر اساس محاسبات صورت گرفته، سطح پاسخ بهترین ترکیب در این فاز برابر با 147133.09 محاسبه شده است و با بررسی دقیق جزئیات سطح پاسخ‏های این دسته و کلیه حالات آن در فاز دوم که مقدار سطح پاسخ 151317.88 برای بهترین حالت محاسبه شده، این نتیجه حاصل می‌شود که درصد استفاده بهینه از تجهیزات اتوماتیک 92.8% می‏باشد. همچنین لیست تجهیزات در خصوص بهترین ترکیب تجهیزات انتخاب شده پیشنهاد می‏گردد. سپس بهره‏وری خط در بهترین حالت از ترکیبات تجهیزات مشخص شده با حالت دوم محاسبه شده از ترکیبات بهینه و وضع موجود خط مورد مقایسه قرار می‏گیرد.
نتایج: طبق نتایج بدست آمده از طراحی آزمایش‌ها، استفاده از تجهیزات کاملاً اتوماتیک، صرفاً باعث افزاش کارایی سیستم‏های تولیدی نمی‏شود و برآورد میزان اتوماسیون در خطوط مونتاژ نیاز به محاسبات بسیار دقیق دارد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Developing a Two-Stage D-Optimal Design to Choose the Flexible Manufacturing Systems Component

نویسندگان [English]

  • Nima Pasha 1
  • Fariborz Jolai 2
  • Seyed Hossein Razavi Hajiagha 3
1 Ph.D. Candidate in Industrial Management, Faculty of Management, Kish International Campus, University of Tehran, Kish, Iran
2 School of Industrial Engineering, Collage of Engirting, University of Tehran, Tehran, Iran
3 Department of Management Faculty of Management and Finance, Khatam University, Tehran, Iran
چکیده [English]

Objective: Flexible Manufacturing Systems (FMS) are integrated production workstations with computer-controlled systems that use the equipment components. The central computer controls this system and have significant impacts on improving the production process and its efficiency. Accordingly, a case study in an FMS electrical manufacturing system that have high complexity of production processes is investigated and the degree of automation of the production line is very important. Choosing an optimized number of advanced equipment is a very hard and important issue for their managers to improve the productivity of their production line and have the highest responsibility for customers’ orders and it’s a Hard-to-Change model and changing the equipment costs a lot.
Methods: In this paper the two-stage D-Optimal method is used to optimize the combination of FMS elements and equipment. The input of the D-Optimal response level is calculated in discrete-event simulation results. In fact, for different conditions, the various FMS equipment is allocated to each process. So, each one of the simulation results for elements combination is an input for experimental design. Also, the response level (y) of experiments from the various FMS indexes are calculated by weighting method. All of the combinations are categorized based on the number of automated and manual equipment to decrease the number of experiments and increase the accuracy of data in a case study with Hard to Change parameters. In this paper, two-stage of D-Optimal design is defined. In the fisrt stage, all of the combinations in these categories are investigated and in the second one, the optimized one of the first one is elaborated to determine the best combination. So, all of the experiments in the best category of first stage are simulated and considered in the D-Optimal second stage.
Results: In the first phase, all the FMS, advanced production equipment and elements are considered and after choosing the best calculated “y”, in this category which was 147133.09, another D-Optimal is optimized in the second phase to choose the best combination that its “y” is gained 151317.88 from the best category in the first phase of D-Optimal design. So, it needs to elaborate to the optimize combination achieved from the first phase of D-Optimal. As the results of the developed D-Optimal and second phase of this method show the best combination of equipment is using the automated and FMS equipment approximately 92.8% of total components. Finally, the list of FMS equipment is suggested and its productivity is compared with the productivity of current and another higher degree of automation status for this production line.
Conclusion: In summary, as the results of experiment design shows, using advanced production systems aren’t necessary improve the efficiency of the system and calculating the optimal combinations needs accurate calculations.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Computer-Aided Design of Experiments
  • Flexible Manufacturing Systems
  • Two-Stage D-Optimal Design
  • Work-in-Process