1攀枝花学院智能制造学院 四川 攀枝花617000
摘 要:本文对某企业饮水机装配线进行分析,利用REBA抽象提取出每个工序工人作业的人因疲劳值,作为平衡装配线时衡量操作工人的人因疲劳的指标。然后通过对多工序指派来达到生产线平衡率的最大化和疲劳平滑指数最小化,建立考虑人因疲劳的企业装配线多工序指派问题数学模型,利用遗传算法求解,结果表明在CT一定的情况下该模型能提高生产线平衡率,降低平滑指数,降低人因疲劳平滑指数,为企业提高生产效率奠定根基。
关键词:人因疲劳,REBA疲劳评价,多工序指派,遗传算法
1前言
W企业是M集团下的一个产品公司,主要生产饮水机、净水机、净水设备等产品,本文针对该公司该饮水机装配线展开研究。目前该饮水机装配线是手工装配流水线。流水线传动装置传送带是以一定速度移动的,工人均为站立操作。饮水机在装配线上经过各个工位,最后打包下线。
2 饮水机装配线平衡现状分析
采用三倍标准差法测时,发现目前装配线第9和第10两个工位的工作时常远高于其它工位的工作时常。目前该流水线有17个工位,工位上最长时间为104.9s,最短时间为35.3s,相差了69.6s。各个工位之间时间差异较大。为了平衡员工间的人因疲劳,这里根据REBA评分方法以及工人工作时的实际情况,对每个工序进行人因疲劳评分。
根据上述数据计算得出,目前该装配线平衡率为65.32,平滑指数为16.21较大,工作站的时间差异大,加工容易出现堆积、停滞。人因疲劳平滑指数为6.55较大,工人间的人因疲劳差异大,各工位工人闲忙不均,已造成工人心里不平衡,进而导致产品生产效率较低,生产线上存在较严重的堵塞。
3 考虑人因疲劳的企业装配线多工序指派问题模型构建
3.1 模型假设
假设1:工作环境对员工疲劳影响不变。
假设2:每个员工都熟悉各个工位上的生产操作。
假设3:同一个工序只能被分配到一个工位上。
假设4:已知各工序的先后组合关系,且不会发生变化。
3.2 模型构建
本文主要解决第一类产线平衡问题,即在确立生产节拍时,取最小工作站和最大平衡率。采用遗传算法求出最小工作站和最大平衡率,同时本文还将加入了人因疲劳因素。
3.2.1相关参数设定
表1 模型参数的表达
i:作业元素编号 | :k工位的总时间 | :i工序人因疲劳指数 |
I:作业元素总数 | T:每个工序时间总和 | :k工位的人因疲劳指数 |
k:工作站序号 | CT:生产节拍 | :工位平均人因疲劳指数 |
K:工作站总数 | P:平衡率 | :人因疲劳平滑指数 |
:i工序的作业时间 | :i工序的紧前作业 | :表示权重系数 |
决策变量:
3.2.2 目标函数的设计
已知各个工序的时间,给定CT(生产节拍),通过求最小工作站数来求装配线出最大平衡率,如式(1)所示:
= (1)
为了装配线平衡更加完善,本文将考虑人因疲劳对装配线平衡问题进行优化。用REBA将疲劳值量化,通过各个工序的人因疲劳值求出各个工作站的人因疲劳值,计算出各个工作站的平均人因疲劳值,求人因疲劳平滑指数,如式(2)所示:
(2)
然后再按照一定的权重配比将目标单一化。由于目标是平衡率P最大,人因疲劳平滑指数最小,所以将人因疲劳平滑指数取倒数。则最终目标函数:
(3)
其中,针对公式(3)中的权重系数。本研究采用层次分析法将多目标转化回单目标。用MATLAB计算得到结果=0.67,.最大特征值为2.0000,CR=0<0.1,一致性检验通过,所以符合实际情况
3.2.3 约束条件
=1,i=1,2……I (4)
式(4)表示生产线各工位工序所有子工序应满足同一作业要素只能被分配到一个工位上。
,iI(j) (5)
式(5)表示生产线上工位应按照一定生产工艺安排,各工序所有子工序分配时应满足优先关系矩阵先后顺序。(优先顺序见工序图)
(6)
式(6)表示生产线上工序分配时应满足所有子工序都得到相应的分配。
≤ CT, k=1,2,…,K (7)
式(7)每个工位的总作业时间小于等于生产节拍
(8)
式(8)表示工序要按照工序的优先组合进行排序
3.3 模型求解
在考虑操作者人因疲劳的基础上,建立基于人因约束的第I类装配线,采用遗传算法来解决该模型。设置种群数量NP=50,遗传代数G=200代。交叉率Pc=0.8,变异率Pm=0.2。从程序运行的结果可以看出,考虑人因疲劳之后,从工人的角度考虑的更多,考虑的更加全面,得到的结果更科学,实用性更强。
参考文献
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[4]邓超,胡瑞飞,蒋捷峰,殷国富.考虑工人分配的多目标装配线平衡优化[J].组合机床与自动化加工技术,2021,(06):116-121+126.
本项研究成果受攀枝花学院校级科研项目(2020YB013),攀枝花市2021年度市指导性科技项目计划项目(2021ZD-G-3),攀枝花学院国家级大学生创新创业计划项目(202011360033)支持。
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