托盘

从周转托盘料架数量计算方式看东西方工程文

发布时间:2022/5/15 15:45:28   
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有一条机加工生产线,有4个工序,托盘(一个托盘装一个产品)在4个工序间流转。就像这样:

假设要您确定合适的周转托盘数量,您需要哪些其他的信息?怎样去确定周转托盘的数量呢?

好好想一想,不要急着看下面,看看您和六号的想法有哪些不同。

视角一:

先不要考虑托盘数量的问题,先要想想平衡的问题,如果考虑极限的情况,工序1,2,3,4的周期时间(cycletime)完全相同,也就是说1,2,3,4这四个工序的生产能力相同的情况下:

1、不考虑一些托盘搬运的时间,应该4个托盘就能搞定。

2、如果考虑一些托盘搬运的时间,只要将每个搬运的时间除以这四个工序相同的cycletime的结果向上取整就行了。比如cycletime是1分钟,托盘从1到2的搬运时间是0.5分钟,那么所需托盘应该是0.5/1=0.5,向上取整=1。这样依次算出2到3,3到4,4到1所需托盘数量,然后全部加起来就行了。

上述1就是大家渴望看到的单件流的极限情况。上述2也不错,一般性工厂内也会称之为单件流了。能这样做的前提条件是:

a、1,2,3,4工序的cycletime真的是丝毫不差。

b、1,2,3,4工序的可靠程度为%。

但是ab是不可能实现的。但是,大家有没有发现,诞生于东方的LP的做法就是不断努力,无限接近这不可能实现的前提条件。

以上就是思考一,先搞定a、b这两个前提条件,使得托盘数量降至最低。

视角二:

既然让我们求托盘数量,我们不绕弯,就来求托盘数量!

托盘的数量说白了就是要知道系统内在制品(WIP)数量。有多少在制品,就要多少托盘。但是因为:

1、系统刚刚进入生产,还没有进入稳态,波动较大。

2、即使进入稳态之后,还会因为每个工序的可靠性、每个工序cycletime标准差等原因产生一些波动。

这两个原因,所以系统中的WIP数量是动态波动的。按照时间间隔进行采样之后,会发现WIP数量的概率分布。可能有较小的概率,WIP数量相当大的,近乎于无穷大。但托盘不可能也对应做这么多,托盘只要在满足一定的概率下够用就行了,比如99%。

了解了以上过程,我们就可以着手去计算托盘数量了。这里需要一款仿真软件来帮助我们。我们需要知道:

1、工序1,2,3,4的cycletime平均值,标准差(一般都是高斯分布,有条件的可以自己拟合概率分布)。

2、工序1,2,3,4的可靠性的概率模型(一般使用历史数据进行分析,失效间隔时间采用指数分布,有条件的,有自己的设备失效模型)。

3、工序1-2-3-4-1间的搬运时间平均值,标准差。

知道以上内容,我们就可以在仿真软件中搭建起一条生产线模型了!

然后让模型跑起来,我们就能得到WIP的概率模型啦!

接着我们就可以按照之前说的满足99%的概率,求出对应的值,这个值就是所需的托盘数量!

以上就是思考二,这个是典型的西方工程思维去求需要的托盘数量。大家应该能感受到和思考一的不同。

当然,随着世界文化的互相学习,融合。你会发现现在大家并不是单纯用一种方法,而是各种方法的融合,混搭。

你所在的企业是偏向于哪种工程文化呢?

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