Линия сборки, Балансировки и Швейного Производства путем Моделирования

Линия сборки, Балансировки и Швейного Производства путем Моделирования

Senem Kurşun Bahadır1

[1] Стамбульский Технический университет, Факультет Текстильной Технологии и Дизайн", Стамбул, Турция

1. Введение

Строительство качество одежды требуется большое ноу-хау, много координации и планирования управления. Производство одежды состоит из различных категорий продуктов, материалов и укладки. Дело с постоянно меняются стили и потребительский спрос так трудно. Кроме того, адаптировать автоматизации для швейной системы очень трудно, потому что, кроме сложной структурой, также это очень трудоемкий процесс. Таким образом, производство одежды потребностей правильно рассчитала, технологии производства, управления и планирования (Глок et. al, 1995; Капуто, et. al., 2005).

В швейном производстве, до тех пор, пока одежда компоненты собраны в готовой одежды, они собираются через суб-процесс сборки. Процесс производства включает в себя набор рабочих станций, на каждой из которых конкретного задания осуществляется в ограниченной последовательности, с сотнями сотрудников и тысячи комплектов узлов, производящие различные стили одновременно (Chan et al, 1998). Объединение компонентов, известных как шить процесс, который является наиболее трудоемкой частью швейное производство, делает структуру комплекса, как некоторые произведения имеет приоритет перед сборкой (Cooklin, 1991). Кроме того, поскольку швейные процесс трудоемок; кроме материальных затрат в структуре себестоимости швейного процесса, также является важным. Таким образом, этот процесс является чрезвычайно важное значение, и необходимо планировать более тщательно (Тайлер, 1991). Как следствие, хорошая балансировка линии с небольшими запасами в линии должно быть обращено на повышение эффективности производства и качества выпускаемой продукции (Cooklin, 1991; Тайлер, 1991; Chuter, 1988).

Сборочная линия определяется как совокупность определенных задач, который присвоен набор рабочие станции соединены с помощью механизма передачи под подробная собирать последовательности, определяющие, как в процессе монтажа потоков от одной станции к другой (Тайлер, 1991). В сборочном конвейере балансировки, предоставление рабочих мест для машин основана на цели уменьшения рабочего процесса среди операторов, сокращение длительности производственного цикла, а также work in progress и, таким образом, увеличивая производительность. Делить работу между несколькими людьми называется разделение труда. Разделение труда должны быть сбалансированы по обеспечению время, проведенное на каждой станции примерно то же. Каждый отдельный шаг в сборке продукта должна быть тщательно проанализированы и выделены станций сбалансировано более доступные рабочие станции. Каждый оператор выполняет операции правильно и Рабочий процесс синхронизации. В подробном (work flow), синхронизированные линия включает в себя короткие расстояния между станциями, низкий объем незавершенного производства, точного планирования производства раза, и прогнозируемых объемов производства (Эберле et al, 2004).

В целом, важным критерием в швейном производстве - ли-монтажные работы будут завершены в срок доставки, как машины и сотрудников используются ли какие-то станции в сборочном конвейере отстает от графика, и как с конвейера делает общий (Глок & Куц, 1995; Хуэй И Нг, 1999). Для достижения такой подход, работа, обучение, линия сборки и балансировки моделирования могут быть применены для производства одежды линии, чтобы найти альтернативные решения для повышения эффективности швейная линия (Kursun & Kalaoglu, 2009).

Эта глава посвящена сборочной линии, балансировки и швейного производства с помощью моделирования. В этой главе, анализировать структуру пошива одежды, швейная линия будет направлена на. Во-первых, работа потока линии и хронологическую последовательность монтажных работ, необходимых для преобразования сырья в готовую одежду будет подробно описано. Затем, детального рабочего времени и исследования вдоль линии будут обобщены с учетом очередностью. После обучения, реальные данные взяты из заводских цехов будут обсуждаться распределение fit и goodness of fit. В главе говорится о создании модели швейных линии с помощью моделирования. Для того чтобы настроить модели, оснащены всем необходимым данным и распределение операций операторы будут переданы имитационной модели. Модель будет проверена путем сравнения фактических системы. В этой главе говорится о том, как имитационная модель может быть использована для анализа линия сборки проблем, таких, как " узкие места". Имитационная модель будет по сравнению с теми фактической системы по модели статистику : количество текущее и среднее содержание в рабочих станций в системе, время цикла, процент использования сервера, среднее время пребывания рабочих мест, средняя мощность, пропускную способность станций и т.д., Следовательно, в этой главе делается вывод, балансировка сборочной линии модели в швейном производстве, предлагая возможные сценарии, которые устраняют " узкие места вдоль линии различными анализа " что если " с помощью метода моделирования. Во всей этой главе, как сборочной линии, балансировки и швейного производства может быть сделано с помощью моделирования будут поняты.

2. Экспериментальная

В производстве одежды, на первый одежде модель предназначена. Затем, в соответствии с требованиями к модели, своего рода ткани вырежьте а также классифицировать из-за их последовательности шитья. Затем разрезать ткани зашиты и собрались, чтобы форма одежды. После шитья и прессования, одежда контролируется для устранения швейные недостатки, и, наконец, он посылается пакет и экспедиции.

В этой главе, анализировать структуру одежды процессы сборки, брюки швейная линия была рассмотрена. Первым шагом в этом исследовании было понять, штаны шить процессов компонентов и шить проблемы на линии. Цель была, чтобы иметь четкое представление о том, как брюки производство швейных потоков технологической линии и затем, как линия может быть сбалансированной, а также осуществление производственной линии может быть увеличена.

2.1. ШВЕЙНАЯ  ЛИНИЯ ПОТОКА

Весь брюки производственный цикл включает в себя последовательность различных этапах сборки операций. В Рис. 1, комплект монтажных операций по преобразованию сырья (cut ткани, аксессуары) в готовую продукцию брюки показано.

В производстве брюки, там, в основном, четыре последовательности фаз, а именно : (i) предварительной подготовки карманы, летать и этикетки, (ii) производство сзади брюки, (iii) производство перед брюки, и (iv) сборка частей ткани. Как видно в Рис.1., сначала карманы, летать и надписи были подготовлены, чтобы быть готовым для вставки для тканевых частей. Затем, как сзади и спереди карманы вставляются сзади и спереди ткань брюк, соответственно. Летать сшиты на лицевой ткани. Спереди и сзади ткани брюки готовятся индивидуально. Затем все тканевые части будут собраны для того, чтобы сформировать брюки последовательно: Back и front ткани собираются. Молнии прикреплена и, ремень и пояс прилагаются и сшиты. Наконец, рубцов, карманы, пояс петлю bartack швы выполняются и, таким образом пошив брюк закончена.

НА РИС. 1.

Брюки’ швейная линия потока

2.2. СРОК ОБУЧЕНИЯ

Чтобы сбалансировать швейная линия, а также для повышения эффективности линии, на первый подробный труда и времени на изучение было проведено, чтобы найти продолжительности задач (Нибель, 1976).

Однако, время, необходимое для выполнения задачи зависит от многих факторов, таких как задача, оператор, свойств ткани и суб материалов, рабочей среды, уровень качества продукции, в час дня, психологии оператора и др. (Fozzard et al,1996). Поэтому для вычисления приблизительного времени реального процесса задачи, 20 измерения были проведены для каждой задачи и оператор, работающий на линии. Время было выполнено исследование по линии на хронометр. Каждая операция была измеряется в секундах и в записи. Затем данные, полученные от задания пол был протестирован во-первых независимости. Здесь следует отметить, что данные взяты из работы пол должен быть независимым. Затем собранные данные были проверены на распределение fit и goodness of fit.

2.3. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ FIT И GOODNESS OF FIT

Для оценки распределения соответствующих fit собранных данных, гистограммы для каждого процесса был получен во-первых. Например, гистограммы процесса 1-передний карман бахромой шов, процесс 3-шов маленький карман, 18 процесса-закройте переднюю карман, процесс 19-карман края приведены в стежка Рис. 2. Расчетная распределений процессов, упомянутых выше, были получены в качестве Логистик (42.20,3.47), Вейбулла (23.95,7.10), Равномерную (43.76,60.24), Логнормальное (36,1.17,0 .972), соответственно. Красные линии в рисунках показаны по оценкам дистрибутивов. Аналогичным образом, распределение по оценкам, для всех задач были рассчитаны.

После оценки соответствия распределения, обосновать goodness of fit хи Квадрат, Колмогорова Смирнов тест и андерсон Дорогая тест может быть применен. В то время как хи-Квадрат тест асимптотика, которая действительна только в качестве число точек становится больше, она не может быть подходящим для этого исследования, а 20 измерения были проведены для каждого оператора. Поскольку Колмогорова Смирнов тест не ограниченного распространения, будучи подходит для любого размера выборки, было решено протестировать goodness of fit. Для того, чтобы сделать тесты, SPSS программы были использованы. Уровень значимости был установлен на уровне 0.05 (95% доверительный интервал) за Колмогорова Смирнов теста (Закон & Kelton, 2000; Brunk, 1960) и, соответственно, все подгонки распределения по оценкам, были проверены.Таблица 1 приводится оцененная fit дистрибутивы для всех процессов.

НА РИС. 2.

Примеры ожидаемых распределений для некоторых процессов

ТАБЛИЦА 1.

По оценкам распределений процессов

Например, как показано в Таблица 1, предполагаемое распределение процессов 10, 11, 16, 24, 25, 26, 29, 31, 34, 40 были найдены, как нормальный распределение. Для того чтобы проверить если нормальный распределение является подходящим для ввода данных или нет, Колмогоров Смирнов результаты теста были оценены. Со ссылкой на Таблица 2 результаты, было подтверждено, что, по оценкам, нормальный дистрибутивы для этих процессов являются подходящими для ввода данных. Как видно в Таблица 2"асимптота значительное (в 2-белохвост) значения вышеупомянутых процессов оказались выше, чем уровень значимости (0.05) для Kolmogrov Смирнов тест. Таким образом, эти результаты позволяют нам утверждать, чтонормальный распределений процессов, упомянутых выше, подходят и при этом распределение соответствовать была подтверждена. Аналогично, каждый предполагаемое распределение для каждого процесса была проверена для подгонки по Колмогорова-Смирнова испытания, и было установлено, что все оценки распределений и соответствующих входных данных, так что они готовы быть преобразованы в имитационной модели швейная линия.