本文選題：混流生產(chǎn)線　切入點：批量流　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：本文主要研究的是混流生產(chǎn)線的作業(yè)批量和人員優(yōu)化配置問題�；炝魃a(chǎn)線是在實際生產(chǎn)中應(yīng)用比較廣泛的生產(chǎn)線,具有較大的代表性。本文從某制造企業(yè)的生產(chǎn)實際出發(fā),針對混流生產(chǎn)線現(xiàn)存的問題進行深入分析,建立混流生產(chǎn)線批量流數(shù)學(xué)模型,優(yōu)化了作業(yè)批量;同時,從操作人員的勝任力和操作人員技能培訓(xùn)的角度出發(fā),對操作人員進行了優(yōu)化配置。在混流生產(chǎn)線的批量流優(yōu)化方面:首先,抽象出理論數(shù)學(xué)模型;根據(jù)所建立的數(shù)學(xué)模型,采用Lingo軟件進行了驗證。在算法求解中,選用人工蜂群算法,改進編碼方式,提出8種變換解的方式;其次,提出離散人工蜂群算法,并將離散人工蜂群算法與變鄰域算法、離散差分進化算法進行比較,驗證了算法的有效性;最后,將該算法用于求解混流生產(chǎn)線的作業(yè)批量及順序,得出特定停止條件下的結(jié)果。數(shù)據(jù)表明,優(yōu)化后產(chǎn)品總加工時間減少了8.08%,該算法快捷有效。在操作人員的優(yōu)化配置方面:首先,從操作人員的勝任力和操作人員技能培訓(xùn)的角度出發(fā),以最大化整條生產(chǎn)線的勝任力指數(shù)和最小化總的技能培訓(xùn)成本為目標(biāo),建立了多目標(biāo)的優(yōu)化模型對操作人員進行配置;其次,根據(jù)實際生產(chǎn),選定員工技能等級、工序時間等因素,對勝任力進行評價;最后,根據(jù)實際混流生產(chǎn)線操作人員與工位的對應(yīng)情況,采用窮舉法和變鄰域算法對操作人員進行了優(yōu)化配置。通過對比分析可知,對批量流及操作人員的改善與優(yōu)化,有利于混流生產(chǎn)線生產(chǎn)效率的提高,可以有效地保證各工序的生產(chǎn)質(zhì)量,同時,對于員工滿意度的提高也有很大益處。
[Abstract]:In this paper, we mainly study the problem of batch and personnel optimization of mixed-flow production line, which is a widely used production line in actual production and has a large representation. This paper starts from the production practice of a manufacturing enterprise. In view of the existing problems of mixed-flow production line, the mathematical model of batch flow of mixed-flow production line is established, and the batch operation is optimized. At the same time, from the point of view of competence of operator and skill training of operator, the mathematical model of batch flow of mixed-flow production line is established. In the aspect of batch flow optimization of mixed-flow production line, firstly, the theoretical mathematical model is abstracted. According to the established mathematical model, Lingo software is used to verify the algorithm. The artificial bee colony algorithm is selected to improve the coding method, and eight transformation solutions are proposed. Secondly, the discrete artificial bee colony algorithm is proposed, and the discrete artificial bee colony algorithm is compared with the variable neighborhood algorithm and the discrete differential evolution algorithm. The validity of the algorithm is verified. Finally, the algorithm is used to solve the batch and order of the mixed flow production line, and the results under the specific stop condition are obtained. After optimization, the total processing time of the product is reduced by 8.08, and the algorithm is fast and effective. In terms of the optimal configuration of the operator: first, from the point of view of the competence of the operator and the skill training of the operator, In order to maximize the competency index of the whole production line and minimize the total skill training cost, a multi-objective optimization model is established to configure the operators. Secondly, according to the actual production, the employee skill level is selected. Finally, according to the corresponding situation of the operator and the working station of the actual mixed-flow production line, the exhaustive method and the variable neighborhood algorithm are used to optimize the configuration of the operator. The improvement and optimization of batch flow and operator is beneficial to the improvement of production efficiency of mixed-flow production line, which can effectively guarantee the production quality of each process, and also benefit the improvement of employee satisfaction.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TB497

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本文編號：1572332