韓曙光，蔣歡歡，胡覺亮

(浙江理工大學(xué)，a.理學(xué)院；b.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，杭州 310018)

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基于電子看板的裝配線物料配送優(yōu)化研究

韓曙光a，蔣歡歡b，胡覺亮a

(浙江理工大學(xué)，a.理學(xué)院；b.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，杭州 310018)

針對(duì)在使用電子看板拉動(dòng)式環(huán)境下，機(jī)械產(chǎn)品裝配線停線待料，線邊物料堆積，配送成本高等問題，以總成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，綜合考慮看板消耗速度參差不齊，線邊容量有限，生產(chǎn)線發(fā)送需求時(shí)間的不確定性和需求量確定性等特點(diǎn)，建立可分割式物料配送模型。以S公司電動(dòng)工具裝配線為例，應(yīng)用所建立的數(shù)學(xué)模型，利用Lingo編程求解并給出具體配送方案，且通過與傳統(tǒng)循環(huán)配送方案的對(duì)比結(jié)果證明了該模型的可行性及有效性。最后，物料看板數(shù)量的調(diào)整結(jié)果表明線邊最高庫存量是隨看板數(shù)量和揀貨時(shí)間的增加而不斷的增長，決策者可以根據(jù)實(shí)際線邊庫存容量選擇合適的揀貨時(shí)間和物料看板數(shù)量來優(yōu)化總成本。

電子看板；精益生產(chǎn)物流；物料配送；線邊庫存

隨著經(jīng)濟(jì)的全球化，制造行業(yè)由以前的局部競爭演變到如今全球范圍內(nèi)的激烈競爭[1]，這迫使國內(nèi)的一些制造企業(yè)苦練內(nèi)功，摒棄傳統(tǒng)粗廣式的生產(chǎn)轉(zhuǎn)向適應(yīng)多樣化市場需求的個(gè)性化生產(chǎn)。而精益生產(chǎn)以滿足客戶個(gè)性化需求為目標(biāo)，不斷消除浪費(fèi)，挖掘收益，贏得了企業(yè)管理者的青睞[2]。裝配是機(jī)械生產(chǎn)過程中必不可少的一部分，且其涉及眾多的物料、半成品再加上生產(chǎn)線線邊庫存面積有限，這給物料管理和物料配送增加了難度[3-5]。因此高效的物料配送系統(tǒng)是保證裝配線柔性和提高生產(chǎn)效率的關(guān)鍵支柱[6]。然而在實(shí)際生產(chǎn)活動(dòng)中，配送人員往往根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)判斷是否該進(jìn)行物料的配送及配送次數(shù)，所以經(jīng)常出現(xiàn)停線待料、生產(chǎn)線線邊物料堆積嚴(yán)重、配送設(shè)備閑置等現(xiàn)象，這已經(jīng)成為促進(jìn)進(jìn)一步實(shí)施精益生產(chǎn)的重要障礙。因此裝配線的物料配送問題引起了眾多學(xué)者的關(guān)注。

洪旭東等[7]研究了在傳統(tǒng)看板環(huán)境下物料循環(huán)配送模式，并提出其配送系統(tǒng)是在一個(gè)確定的時(shí)間段完成的，因此是一個(gè)定期訂貨的過程；蔣麗等[8]提出以工位為配送對(duì)象，以配送總時(shí)間最短為目標(biāo)的車輛調(diào)度模型；Boysen等[9]以工位旁最高庫存量最小為目標(biāo)建立準(zhǔn)時(shí)制物料配送模型，運(yùn)用模擬退火算法對(duì)其進(jìn)行求解；葛茂根等[10]研究了主動(dòng)式物料配送，實(shí)現(xiàn)了多條生產(chǎn)線多工位多零件的實(shí)時(shí)、小批量配送； Donati等[11]研究了客戶對(duì)時(shí)間依賴程度不同的車輛路徑問題；李晉航[12]以提高車輛滿載率為目標(biāo)，考慮車輛容量和服務(wù)時(shí)間等約束下的物料配送路徑問題；黨立偉等[13]根據(jù)制造BOM 和裝配工藝流程，求得其最優(yōu)配送周期和每次配送量；劉明周等[14]研究了不確定環(huán)境下的混流裝配線物料配送問題，構(gòu)建了基于射頻識(shí)別技術(shù)的物料配送控制系統(tǒng)；丁佳琪等[15]以成本最小為目標(biāo)，考慮線邊庫存容量和牽引車最大運(yùn)輸量約束，尋求出最優(yōu)循環(huán)周期和看板數(shù)量。

對(duì)于物料配送的相關(guān)研究，大多數(shù)是在傳統(tǒng)看板環(huán)境下，以多條產(chǎn)線，單一產(chǎn)品，單一物料為對(duì)象，研究其在不停線的情況下考慮各種因素后求得循環(huán)配送的最佳配送周期及看板數(shù)量，或變拉動(dòng)式為主動(dòng)式的物料配送模式以降低運(yùn)輸總成本等。而目前一些優(yōu)秀的制造企業(yè)已使用電子看板代替了傳統(tǒng)的手動(dòng)看板[16-17]，倉庫與生產(chǎn)線信息的傳遞由傳統(tǒng)的收取紙質(zhì)看板轉(zhuǎn)變?yōu)轭I(lǐng)料電子信號(hào)。電子看板環(huán)境下的循環(huán)配送，是在倉庫收集到物料員發(fā)送的需求信息后，將物料放置在小車內(nèi)，牽引車以一定的周期裝載小車循環(huán)配送至生產(chǎn)線的方式，其對(duì)物料員發(fā)送需求準(zhǔn)確性依賴較強(qiáng)。而實(shí)際生產(chǎn)中，裝配線柔性化程度高，生產(chǎn)換型較頻繁，裝配零部件繁多，各物料看板可消耗時(shí)間參差不齊，必然會(huì)發(fā)生因發(fā)送需求時(shí)間的延誤或提前而導(dǎo)致的生產(chǎn)線缺料和堆積。因此本文提出在接收到生產(chǎn)線領(lǐng)料信息后，綜合考慮線邊庫存面積有限、物料消耗速度參差不齊等特點(diǎn)，建立總成本最小可分割式物料配送模型，指導(dǎo)倉儲(chǔ)部門進(jìn)行物料的配送，降低人為因素導(dǎo)致的停線和物料堆積。

一、電子看板環(huán)境下的生產(chǎn)線物料配送

看板是用來表示某生產(chǎn)線的某個(gè)工位需要某種物料數(shù)量的卡片。電子看板，是將信息技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)可視化的一種工具[17]。生產(chǎn)線利用掃描設(shè)備自動(dòng)識(shí)別看板卡上的信息，并通過信息網(wǎng)絡(luò)直接將領(lǐng)料信息傳遞給倉庫，倉庫再根據(jù)信息揀貨、配送。電子看板改變了傳統(tǒng)的實(shí)物看板的投遞和統(tǒng)計(jì)的過程，避免了實(shí)物看板在傳遞過程中的丟失、涂改和損壞，也增加了信息的及時(shí)性和可靠性。

在電子看板環(huán)境下倉庫進(jìn)行物料配送的流程：倉庫接收生產(chǎn)線需求信息，打印揀貨單—揀貨—配送—回到倉庫。整個(gè)流程見圖1。

圖1所示的流程圖觸發(fā)點(diǎn)在于生產(chǎn)線發(fā)出物料需求信號(hào)，配送流程以回到倉庫為起點(diǎn)和終點(diǎn)。生產(chǎn)線通過電子看板將領(lǐng)料需求信號(hào)傳遞給倉庫；倉庫管理人員每隔一段時(shí)間處理并打印各生產(chǎn)線的領(lǐng)料請(qǐng)求，即生成揀貨單；揀貨員根據(jù)揀貨單信息分別去物料超市和倉庫揀貨，揀貨完畢后裝入小車；當(dāng)?shù)脚渌蜁r(shí)間時(shí)，配送人員出發(fā)，按照已經(jīng)安排好的路線到達(dá)生產(chǎn)線，若該生產(chǎn)線有已定物料則卸載該小車，若無，則是否有空小車，若有，則裝載；繼續(xù)行駛至生產(chǎn)線，最后回到倉庫，將空車交付于管理員，物料配送結(jié)束。

傳統(tǒng)看板環(huán)境下，物料員每次從線旁物料架取走物料并將領(lǐng)料看板放入該周轉(zhuǎn)箱，發(fā)出物料需求信息。雖然發(fā)送需求信息的時(shí)間不固定，但是配送人員卻按固定的周期到達(dá)生產(chǎn)線，收取看板和料盒并送貨，是一個(gè)定期訂貨的模式。但電子看板環(huán)境下，由于物料員發(fā)送物料需求時(shí)間不規(guī)律性，因此倉庫無法在固定的周期內(nèi)處理訂單信息時(shí)接收到該生產(chǎn)線該物料的需求信息，但是可根據(jù)收集到的物料需求信息，按需實(shí)施分車次配送，例如，倉庫收到的領(lǐng)料信息清單中，某些工位線邊已堆積，則倉庫可另外安排車次進(jìn)行配送，以此來減少線邊物料的堆積。

圖1 基于電子看板的生產(chǎn)線物料配送流程

二、物料配送模型

(一)問題描述

在電子看板環(huán)境下的生產(chǎn)線物料配送過程中，倉庫先由生產(chǎn)計(jì)劃獲知產(chǎn)品型號(hào)與數(shù)量，物料員通過電子看板將領(lǐng)料需求信息發(fā)送給倉庫，倉庫根據(jù)看板信息讀出物料需求數(shù)量，所在工位，產(chǎn)品的節(jié)拍，每個(gè)產(chǎn)品所需物料的數(shù)量，上一次物料配送的時(shí)間及配送后線邊的庫存量，然后決定配送該物料的時(shí)間，保證生產(chǎn)線不會(huì)缺料和避免堆積。假設(shè)：

a)文中所研究的物料配送指的是車間內(nèi)部物料的流動(dòng)，將物料從倉庫的緩存區(qū)配送到所需生產(chǎn)線或工位，并不包括場外的一切物料配送活動(dòng)。其中生產(chǎn)線各間距較短，牽引車行駛時(shí)間可忽略不計(jì)；

b)為確保生產(chǎn)及配送的可持續(xù)，物料超市及倉庫緩存區(qū)不缺貨；

c)每條生產(chǎn)線有多個(gè)工位，可生產(chǎn)多種產(chǎn)品，但某一時(shí)刻生產(chǎn)線只能生產(chǎn)一種產(chǎn)品，倉庫接收的領(lǐng)料信號(hào)都一一對(duì)應(yīng)某個(gè)產(chǎn)品，某個(gè)生產(chǎn)線和某個(gè)工位；

d)為節(jié)省拆包成本和防止零部件因拆包而引起氧化或損壞，采用原包裝上料，看板的數(shù)量為物料原包裝的數(shù)量；

e)生產(chǎn)線按生產(chǎn)計(jì)劃規(guī)定的節(jié)拍生產(chǎn)，沒有出現(xiàn)設(shè)備故障損壞等等；

f)每輛牽引車的配送范圍和生產(chǎn)線的數(shù)量已經(jīng)確定，且一次配送可滿足該范圍內(nèi)所有生產(chǎn)線工位的物料需求；

g)多條生產(chǎn)線多工位可同時(shí)發(fā)出領(lǐng)料需求，倉庫每隔一段時(shí)間處理此間隔期內(nèi)的所有領(lǐng)料需求；

h)不考慮因配送物料的數(shù)量引起的成本，只考慮車輛的啟動(dòng)成本。

(二)符號(hào)說明

i——零件的種類；

j——工位號(hào)；

k——配送的次數(shù)；

l——倉庫處理訂單的時(shí)刻；

h——倉庫揀貨的平均時(shí)間；

h1——車輛到達(dá)工位的平均時(shí)間；

c——總成本；

Oij——j工位i零件的線邊庫存量；

tij——j工位i零件的生產(chǎn)節(jié)拍；

μij——j工位i零件的系數(shù)；

C——一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)零件的線邊庫存成本；

a(k)——第k次車輛啟動(dòng)成本；

Nij——j工位i零件的看板數(shù)量；

T(k)——第k次車輛配送的時(shí)刻。

(三)配送模型

為降低線邊最高庫存量的同時(shí)降低物料配送成本，因此以總成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建可分割式物料配送模型：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

i=1,2,…，n，j=1,2,…，m，k=1,2,…，s.

式(1)為目標(biāo)函數(shù)，最高線邊庫存成本與配送成本之和最??；式(2)為第k次配送完零件的線邊庫存量；式(3)表示第k次是否啟動(dòng)車輛配送；式(4)表示發(fā)送一次領(lǐng)料需求后，該物料只能被配送一次，且配送數(shù)量為看板數(shù)量；式(6)和式(7)分別表示第1次配送或第k次配送的時(shí)間必須大于發(fā)出領(lǐng)料需求時(shí)間、揀貨時(shí)間和配送時(shí)間之和，且小于或等于最先消耗完的零件時(shí)間。

(四)模型結(jié)果集

模型的結(jié)果集是關(guān)于車次、車輛配送時(shí)刻、配送零件的種類及數(shù)量、所至工位的集合，因此可表示為：

(8)

三、算例分析

以S電動(dòng)工具公司廠內(nèi)物料配送系統(tǒng)為例驗(yàn)證本文所述的可分割式物料配送方案，倉庫每5分鐘處理一次生產(chǎn)線的物料需求，表1是某日上午倉庫接收到的來自生產(chǎn)線的物料需求，在現(xiàn)有的人力資源下需要15分鐘才能完成揀貨，車輛的啟動(dòng)成本為2元/次，其到達(dá)工位的時(shí)間很短，可忽略不計(jì)，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)零件的線邊庫存成本為2元/分鐘。

表1 倉庫接收到的生產(chǎn)線物料需求信息

結(jié)合以上數(shù)據(jù)和已建立可分割式配送模型可得：l=7:55，h=15，h1=0 ，

C=2，a(k)=2，k=1,2,…s.

然后利用Lingo編程求解得s=4，c=6667.18，配送方案結(jié)果集為：

(9)

(10)

式(9)表示第一次配送的時(shí)刻為08:15，配送isio機(jī)殼、齒輪箱；第二次配送的時(shí)刻為08:20，配送刀片附件、直流馬達(dá)、偏心輪；式(10)表示第三次配送的時(shí)刻為08:24，配送工具底板、開關(guān)；第四次配送的時(shí)刻為08:36，配送扳機(jī)、手柄。

S公司曾分別采用過5分鐘循環(huán)式配送與30分鐘循環(huán)式配送這兩種配送模式進(jìn)行物料的配送，在這兩種模式下具體配送方案如表2所示。圖2為可分割式配送方案，5分鐘循環(huán)式配送方案與30分鐘循環(huán)式配送方案下的各物料最高線邊庫存量對(duì)比圖，表3為這三種配送方案的停線時(shí)間的統(tǒng)計(jì)表。從表2、圖2和表3中可知，30分鐘循環(huán)式配送方案雖然最高線邊庫存量和總成本最低，但是停線時(shí)間最長，這就意味著生產(chǎn)線的物料需求得不到滿足，生產(chǎn)效率下降，時(shí)間浪費(fèi)多，并且很有可能影響公司在計(jì)劃時(shí)間范圍內(nèi)交付產(chǎn)品，其停線損失成本是不可估量的，因此若決策者要求保證生產(chǎn)線不停線的條件下以總成本最小為目標(biāo)，則可分割式的配送方案顯然優(yōu)于其他兩個(gè)方案；若從倉庫運(yùn)營管理的角度看，5分鐘與30分鐘循環(huán)一次的配送方案管理難度低于可分割式配送，因?yàn)榍皟烧卟恍鑲}庫在配送前計(jì)算各物料的配送時(shí)刻，只需進(jìn)行周期式的循環(huán)配送就可以，但30分鐘循環(huán)式配送停線時(shí)間較多，因此5分鐘循環(huán)配送方案會(huì)是倉庫管理者最佳選擇的配送方案；若以最高線邊庫存量為優(yōu)化目標(biāo)即生產(chǎn)線邊面積較小為決策重點(diǎn)，且允許一定時(shí)間的停線，則30分鐘循環(huán)一次配送方案為最優(yōu)配送方案。

表2 5分鐘與30分鐘循環(huán)式配送方案

圖2 不同配送方案的最高線邊庫存量的對(duì)比

表3 不同配送方案的停線時(shí)間 分鐘

從圖2中可看出，可分割式配送方案的最高線邊庫存量低于5分鐘循環(huán)式配送方案，分析其原因發(fā)現(xiàn)，表1中生產(chǎn)線發(fā)送的物料需求數(shù)量即看板數(shù)量可消耗時(shí)間參差不齊，5分鐘循環(huán)式配送只是按照周期進(jìn)行配送，不考慮各物料的消耗情況，而可分割式配送模式中物料的配送時(shí)間是根據(jù)各物料積壓線邊庫存量的消耗時(shí)間的不同來決定的，因此在保證生產(chǎn)線不停線的情況下，可分割式配送方案的最高線邊庫存量必然低于周期式的配送方案。

表4為看板數(shù)量調(diào)整前與調(diào)整后分別采用分割式配送的最高線邊庫存量統(tǒng)計(jì)表，從表4中的數(shù)據(jù)計(jì)算可得調(diào)整前平均線邊最高庫存量為140個(gè)，調(diào)整后平均線邊最高庫存量為59個(gè)。相較于看板數(shù)量調(diào)整前，調(diào)整后的最高線邊庫存量平均下降了58%，同時(shí)通過對(duì)調(diào)整前后總成本的比較發(fā)現(xiàn)，看板數(shù)量調(diào)整后總成本下降了55%。究其原因，平均看板數(shù)量相較于調(diào)整前的數(shù)量降低了68%，且看板可消耗時(shí)間一致，因此，在可分割式配送模式下，各物料看板消耗時(shí)間為常數(shù)值時(shí)，線邊最高平均庫存量和總成本會(huì)隨看板數(shù)量下降而下降。

表4 看板數(shù)量調(diào)整前后最高線邊庫存量統(tǒng)計(jì)表 個(gè)

由看板的數(shù)量計(jì)算公式可知，看板數(shù)量與波動(dòng)時(shí)間和揀貨時(shí)間有關(guān)。然而在一段時(shí)期內(nèi)，車間內(nèi)生產(chǎn)物流的波動(dòng)時(shí)間不會(huì)變，那么看板數(shù)量就與補(bǔ)貨時(shí)間有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，補(bǔ)貨時(shí)間越長，看板數(shù)越大，則線邊最高庫存量越高，相應(yīng)的線邊占地面積也會(huì)越大，因此補(bǔ)貨時(shí)間越短越好。然而補(bǔ)貨時(shí)間的縮短與倉庫投入的揀貨成本有關(guān)，成本越高，補(bǔ)貨時(shí)間越短，在這相互制衡的作用下可得到補(bǔ)貨時(shí)間h與總成本c′(運(yùn)輸成本，線邊最高庫存成本與補(bǔ)貨成本之和)的關(guān)系如圖3所示。若線邊面積為S時(shí)，h=h0,C′=C0，從圖3中發(fā)現(xiàn)若線邊面積最大庫存量可大于等于S，則h=h0時(shí)總成本最小；若線邊面積較小，線邊最大庫存量必須小于S時(shí)，則當(dāng)h=h1時(shí)，總成本為最小，因此倉庫決策者可根據(jù)線邊面積來決定揀貨投入的成本與看板數(shù)量。

圖3 揀貨時(shí)間與總成本的關(guān)系

四、結(jié) 語

分析了使用電子看板環(huán)境下生產(chǎn)線物料配送流程，建立了物料配送模型，變循環(huán)周期式配送為分割式配送，實(shí)現(xiàn)了物料靈活、及時(shí)、準(zhǔn)確的配送。以S公司電動(dòng)工具裝配線為例，利用Lingo計(jì)算結(jié)果來指導(dǎo)倉庫的物料配送，并通過與循環(huán)配送的對(duì)比結(jié)果驗(yàn)證了模型的可行性，并指出線邊的最高庫存量和看板數(shù)量受揀貨時(shí)間影響，決策者可根據(jù)線邊庫存面積來決策倉庫揀貨時(shí)間和看板數(shù)量，進(jìn)一步提高資源的利用率和物料配送效率，降低生產(chǎn)物流成本。但是目前物料配送都是靠經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行，缺乏系統(tǒng)的軟件和硬件的支持。為了不斷追求精益生產(chǎn)中“點(diǎn)庫存”和“一個(gè)流”的高效生產(chǎn)車間，未來可將生產(chǎn)線成品轉(zhuǎn)運(yùn)與物料配送相結(jié)合，構(gòu)建生產(chǎn)現(xiàn)場信息與配送系統(tǒng)信息實(shí)時(shí)交互系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)可視化，配送信息化及綠色化。

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(責(zé)任編輯： 陳和榜)

Research on Optimizing Material Distribution for Assembly Line Based on E-Kanban

HANShuguanga，JIANGHuanhuanb，HUJuelianga

(a.School of Science, Zhejiang Sci-Tech University；b.School of Economics and Management,Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China)

Aiming at the lack of materials, heavy stock near-line and high delivery cost problems during the assembly process of mechanical products in the environment of using E-Kanban system, the split material distribution model was established to minimize total cost. The model comprehensively considered uneven consumption rate of Kanban, on-line capacity, uncertain material delivery time and fixed quantity required etc. This paper took assembly line of power tools for example, applied the mathematical model and Lingo programming to work out the specific distribution scheme. In addition, the comparison result with traditional cyclic distribution scheme proves the feasibility and effectiveness of this model. Finally, the result of Kanban quantity adjustment indicates that the highest near-line inventory increases with the increase of number of Kanban and picking time, and the decision-makers can choose appropriate time and quantity to optimize overall cost.

E-Kanban; lean production logistics; materials distribution; storage near-line

10.3969/j.issn.1673-3851.2017.04.005

2016-08-06 網(wǎng)絡(luò)出版日期：2017-01-03

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11471286)

韓曙光(1977-)，男，江蘇建湖人，副教授，博士，主要從事供應(yīng)鏈管理與優(yōu)化、算法設(shè)計(jì)與分析方面的研究。

F224.9

A

1673- 3851 (2017) 02- 0120- 07