Imudojuiwọn to kẹhin: 2024-02-01 Nipasẹ 9-iseju kika

Furniture Production Line Layout Design

Apẹrẹ apẹrẹ ti laini iṣelọpọ ohun-ọṣọ pẹlu awọn ọna adaṣe adaṣe ohun elo ti awọn isunmọ heuristic oriṣiriṣi si iṣoro ipilẹ ohun elo gidi ni ile-iṣẹ iṣelọpọ aga.

ABSTRACT

Ohun elo iwe yii ṣe idanwo ohun elo ti awọn isunmọ heuristic oriṣiriṣi si iṣoro ipilẹ ohun elo gidi ni ile-iṣẹ iṣelọpọ aga. Gbogbo awọn awoṣe ti wa ni akawe nipa lilo AHP, nibiti nọmba awọn aye ti iwulo ti wa ni iṣẹ. Idanwo naa fihan pe awọn isunmọ awoṣe adaṣe adaṣe le ṣee lo ni imunadoko awọn iṣoro gidi ti o dojukọ ni ile-iṣẹ, ti o yori si awọn ilọsiwaju pataki.

1. Ọrọ Iṣaaju

Ile-iṣẹ ohun-ọṣọ ni iriri akoko ifigagbaga pupọ bi ọpọlọpọ awọn miiran, nitorinaa n tiraka gidigidi lati wa awọn ọna lati dinku awọn idiyele iṣelọpọ, mu didara dara bbl Gẹgẹbi apakan ti eto imudara iṣẹ-ṣiṣe ni ile-iṣẹ iṣelọpọ kan ti a pe ni (Ile-iṣẹ = TC) a ṣe iṣẹ akanṣe kan lati jẹ ki apẹrẹ akọkọ ti laini iṣelọpọ ni ile itaja ti ile-iṣẹ ti ile-iṣẹ ti o pinnu lati bori awọn iṣoro lọwọlọwọ ti a sọ si ipilẹ ailagbara. O ti pinnu lati lo nọmba awọn ilana imuṣewe apẹẹrẹ lati ṣe agbekalẹ ipilẹ to dara julọ ti o da lori awọn ọna iṣe ti o ṣọwọn lo ninu iṣe. Awọn ilana imuṣewe ti a lo jẹ Imọye Aworan, Eto Bloc, CRAFT, Ilana to dara julọ ati Algorithm Jiini. Awọn ipalemo wọnyi ni a ṣe ayẹwo ati ṣe afiwe pẹlu lilo awọn iyasọtọ 3 eyun Agbegbe Lapapọ, Sisan * Dist ati Ogorun Adjacency. Lapapọ Agbegbe tọka si agbegbe ti o gba nipasẹ laini iṣelọpọ fun awoṣe kọọkan ti o dagbasoke. Sisan * Dist ṣe iṣiro apapọ awọn ọja ti sisan ati aaye laarin gbogbo awọn ohun elo 2. Ogorun Adjacency ṣe iṣiro ipin ogorun awọn ohun elo ti o pade ibeere ti wiwa nitosi.

Asayan ti ifilelẹ ti o dara julọ ni a tun ṣe ni deede ni liloolona- àwárí muọna ṣiṣe ipinnu AHP (Satty, 1980) nipa lilo sọfitiwia Aṣayan Amoye. Ifilelẹ ti o dara julọ ni a ṣe afiwe pẹlu iṣeto ti o wa tẹlẹ lati ṣe afihan awọn ilọsiwaju ti o jere nipasẹ awọn isunmọ deede si apẹrẹ akọkọ.

Itumọ iṣoro ipilẹ ọgbin ni lati wa iṣeto ti o dara julọ ti awọn ohun elo ti ara lati pese iṣẹ ṣiṣe to munadoko (Hassan ati Hogg, 1991). Ifilelẹ naa ni ipa lori idiyele ti mimu ohun elo, akoko adari ati igbejade. Nitorinaa o ni ipa lori iṣelọpọ gbogbogbo ati ṣiṣe ti ọgbin. Gẹgẹbi Tompkins ati White (1984) apẹrẹ awọn ohun elo ti wa ni ayika jakejado itan-akọọlẹ ti o gbasilẹ ati nitootọ awọn ohun elo ilu ti a ṣe apẹrẹ ati ti a kọ ni a ṣapejuwe ni atijọ.

* ti o baamu Author

Ìtàn ilẹ̀ Gíríìsì àti Ilẹ̀ọba Róòmù. Láàrin àwọn àkọ́kọ́ tó kẹ́kọ̀ọ́ nípa ìṣòro yìí ni Armour àti Buffa àti àwọn ẹlẹgbẹ́ rẹ̀ (1964). Ó dà bíi pé wọn kò tíì tẹ̀ ẹ́ jáde ní àwọn ọdún 1950. Francis àti White (1974) ni àkọ́kọ́ tó kó ìwádìí àkọ́kọ́ jọ tí wọ́n sì ṣe àtúnṣe sí i lórí agbègbè yìí. Àwọn ìwádìí méjì tí Domschke àti Drexl ṣe àtúnṣe sí i lẹ́yìn náà ni ìwádìí àkọ́kọ́ (1985) àti ìkejì láti ọwọ́ Francis àti àwọn ẹlẹgbẹ́ rẹ̀ (1992). Hassan àti Hogg (1991) ròyìn ìwádìí tó gbòòrò lórí irú ìwádìí tí a nílò nínú ìṣòro ìṣètò ẹ̀rọ náà. A gbé ìwádìí ìṣètò ẹ̀rọ náà yẹ̀ wò ní ìpele-ìpele kan; ó sinmi lórí bí a ṣe ṣe ìṣètò náà lẹ́kùn-únrẹ́rẹ́ tó. Nígbà tí ìṣètò tí a nílò bá jẹ́ láti wá ìṣètò ìbátan àwọn ẹ̀rọ nìkan, ìwádìí tí ó dúró fún nọ́mbà ẹ̀rọ àti ìbáṣepọ̀ ìṣàn wọn tó. Ṣùgbọ́n, tí a bá nílò ìṣètò kúlẹ̀kúlẹ̀, ìwádìí púpọ̀ sí i ni a nílò. Ní wíwá ìwádìí, àwọn ìṣòro kan lè dìde pàápàá jùlọ ní àwọn ibi ìṣelọ́pọ́ tuntun níbi tí ìwádìí náà kò tíì sí. Nígbà tí a bá ṣe àgbékalẹ̀ ìṣètò fún àwọn ohun èlò ìgbàlódé àti aládàáṣe, a kò le gba àwọn dátà tí a nílò láti inú dátà ìtàn tàbí láti inú àwọn ohun èlò tí ó jọra nítorí pé wọ́n lè má sí. A ti dámọ̀ràn àwòṣe ìṣirò gẹ́gẹ́ bí ọ̀nà láti gba ojútùú tí ó dára jùlọ fún ìṣòro ìṣètò ohun èlò náà. Láti ìgbà tí àwòṣe ìṣirò àkọ́kọ́ tí Koopmans àti Beckmann (1957) ṣe àgbékalẹ̀ gẹ́gẹ́ bí ìṣòro ìpín-mẹ́rìn, ìfẹ́ sí agbègbè náà ti fa ìdàgbàsókè púpọ̀. Èyí ṣí pápá tuntun àti ohun tí ó dùn mọ́ni sílẹ̀ fún olùwádìí. Ní wíwá ojútùú sí ìṣòro ìṣètò ohun èlò náà, àwọn olùwádìí bẹ̀rẹ̀ sí í ṣe àgbékalẹ̀ àwọn àwòṣe ìṣirò. Houshyar and White (1993) wo ìṣòro ìṣètò gẹ́gẹ́ bíodidi-sisetoawoṣe nigba ti Rosenblatt (1986) gbekale awọn ifilelẹ isoro bi a ìmúdàgba siseto awoṣe. Palekar et al. (1992) wo pẹlu aidaniloju ati Shang (1993) nlo aolona- àwárí muona. Ni apa keji, Leung (1992) ṣe agbekalẹ ilana agbekalẹ aworan kan.

Alawọ ewe atiAl-Hakim(1985) lo GA kan lati wa idile apakan bakanna bi ifilelẹ laarin awọn sẹẹli. Ninu agbekalẹ rẹ, o ni opin iṣeto sẹẹli bi boya ila kan laini laini tabi laini ila meji. Algoridimu ti o ni idagbasoke jẹ diẹ sii si ọna eto awọn sẹẹli, tabi ifilelẹ ti ilẹ iṣelọpọ, dipo ipilẹ sẹẹli, tabi ipilẹ ẹrọ. Ifilelẹ gangan ti awọn ẹrọ laarin awọn sẹẹli ko gbero. Banerjee and Zhou (1995) gbekale awọn ohun elo oniru ti o dara ju isoro fun anikan-lupuipalemo lilo jiini aligoridimu. Algoridimu ti o ni idagbasoke jẹ fun iṣeto awọn ọna ṣiṣe sẹẹli ati nitorinaa ko ṣe akiyesi ifilelẹ ti awọn ẹrọ laarin sẹẹli. Fu and Kaku (1997) ṣe agbekalẹ agbekalẹ iṣoro ipilẹ ọgbin fun eto iṣelọpọ ile-iṣẹ kan nibiti ibi-afẹde ni lati dinku apapọ Iṣẹ ni Ilana. Wọn ṣe apẹẹrẹ ohun ọgbin bi nẹtiwọọki isinyi ti o ṣii labẹ eto awọn arosinu. Iṣoro naa dinku si Isoro Ifiranṣẹ Queuing (QAP). A lo kikopa lati dinku apapọ awọn idiyele Mimu Ohun elo ati idinku Ise Apapọ ni Ilana.

2. Awọn ọna Awoṣe

Awọn awoṣe ti wa ni tito lẹšẹšẹ da lori iseda wọn, awọn ero inu ati awọn ibi-afẹde. Ilana Ilana Ipilẹṣẹ Ipilẹṣẹ Jeneriki 1st, ti a dagbasoke nipasẹ Muthor (1955), jẹ ero ti o wulo ni pataki ti o ba ni atilẹyin nipasẹ awọn isunmọ miiran ati iranlọwọ nipasẹ kọnputa. Awọn isunmọ ikole, Hassan and Hogg (1991) fun apẹẹrẹ, kọ ipilẹ kan lati ibere lakoko Awọn ọna Imudara, Bozer, Meller and Erlebacher (1994) fun apẹẹrẹ, gbiyanju lati yi ipilẹ to wa tẹlẹ fun awọn abajade to dara julọ. Awọn ọna ti o dara julọ ati tun awọn heuristics fun ipilẹ nipasẹ jẹ akọsilẹ daradara nipasẹ Heragu (2007).De-Alvarengaati Gomes (2000) jiroro ameta-heuristicona bi a ọna lati bori awọn NP- lile iseda ti aipe si dede.

Awọn ilana imuṣewe oriṣiriṣi ti a lo ninu iṣẹ yii jẹ Imọ-jinlẹ Graph, CRAFT, Ilana to dara julọ, BLOCPLAN ati Algorithm Jiini. Ti ṣe alaye ni isalẹ jẹ awọn paramita ti o nilo nipasẹ algorithm kọọkan lati le ṣe awoṣe kanna.

Awọn aworan atọka

Ilana aworan (Foulds ati Robinson, 1976; Giffin et al., 1984; Kim ati Kim, 1985; ati Leung, 1992) wayeeti – iwuwomaksimal planar awonya ninu eyi ti vertices (V) duro awọn ohun elo ati awọn egbegbe (E) soju adjacencies ati Kn ntọka awọn pipe awonya ti n Vertices. Ti fun ni iwọn G ti o ni iwuwo, iṣoro ifilelẹ ohun elo ni lati wa iwọn iwọn ti o pọjuiha-aworanG' ti G iyẹn jẹ́ planar.

Iwe yii nlo awọn ọna oriṣiriṣi meji meji lati ṣe apẹẹrẹ iwadi ọran naa. Ọna 2st niDelta-Hedronọna nipasẹ Folds and Robinson (1976). Ọna naa pẹlu ifibọ irọrun pẹlu K4 akọkọ, ati awọn inaro lẹhinna ni a fi sii ni ẹyọkan ni ibamu si ami ami anfani kan. Ọna 2nd ti a lo ni algorithm imugboroosi kẹkẹ (Green atiAl-Hakim,Ọdun 1985). Nibi K4 ibẹrẹ ni a gba nipasẹ yiyan eti ti o ni w8 ti o ga julọ ati lẹhinna lilo fifi sii fatesi itẹlera 2 ni ibamu si awọn ibeere anfani. Algoridimu lẹhinna tẹsiwaju pẹlu ilana fifi sii, ti a pe ni ilana imugboroja kẹkẹ. A kẹkẹ on n vertices ti wa ni telẹ bi a ọmọ lori(n-1)vertices (ti a npe ni rim), iru awọn ti kọọkan fatesi wa nitosi ọkan afikun fatesi (ti a npe ni hobu). Jẹ ki W jẹ kẹkẹ ti o ni ibudo x. Yan 2 vertices k ati l, eyi ti o jẹ awọn rimu ti yi ọmọ. A vertexy lati ṣeto ti ajeku vertices ti wa ni ki o si fi sii si yi kẹkẹ ni lọwọlọwọ apa kaniha-aworaniru awọn ti y jẹ ibudo kẹkẹ titun W′ ti o ni k, l ati x bi awọn rimu rẹ, ati gbogbo awọn rimu ni W ti wa ni bayi nitosi vertex x tabi fatesi y. Nipa fifi sii fatesi ajeku kọọkan ni itẹlera ni aṣa ti o wa loke, a gba ipin ipin ti o pọju ti o kẹhin.

Lilo CRAFT

CRAFT (Ipin ibatan ibatan ti Imọ-ẹrọ Awọn ohun elo) nlo paṣipaarọ ọlọgbọn meji kan lati ṣe agbekalẹ ipilẹ kan (Buffa et al., 1964; Hicks ati Lowan, 1976). CRAFT ko ṣe ayẹwo gbogbo paṣipaarọ ọlọgbọn meji ti o ṣeeṣe ṣaaju ṣiṣe ipilẹṣẹ ilọsiwaju kan. Awọn data igbewọle pẹlu awọn iwọn ti ile ati awọn ohun elo, sisan ohun elo tabi igbohunsafẹfẹ ti awọn irin ajo laarin awọn orisii ohun elo ati idiyele fun fifuye ẹyọkan fun ijinna ẹyọkan. Ọja ti sisan (f) ati ijinna (d) n pese iye owo awọn ohun elo gbigbe laarin awọn ohun elo 2. Idinku iye owo lẹhinna ṣe iṣiro da lori iṣaju ati ifiweranṣẹ paṣipaarọ ohun elo mimu idasi iye owo.

Ti o dara ju Ọkọọkan

Ọna ti ojutu bẹrẹ pẹlu lainidii ipalemo lesese ati ki o gbiyanju lati mu o nipa yi pada 2 apa ninu awọn ọkọọkan (Heragu, 1997). Ni igbesẹ kọọkan, ọna naa ṣe iṣiro ṣiṣan * awọn iyipada ijinna fun gbogbo awọn iyipada ti o ṣeeṣe ti awọn apa 2 ati yan bata to munadoko julọ. Awọn ẹka 2 ti yipada ati ọna naa tun ṣe. Ilana naa duro nigbati ko si awọn abajade iyipada ni idiyele ti o dinku. Iṣawọle ti o nilo lati ṣe ipilẹṣẹ ipilẹ kan nipa lilo Ilana to dara julọ jẹ awọn iwọn pataki ti ile ati awọn ohun elo, ṣiṣan ohun elo tabi igbohunsafẹfẹ ti awọn irin ajo laarin awọn orisii ohun elo ati idiyele fun fifuye ẹyọkan fun ijinna ẹyọkan.

Lilo BLOCPLAN

BLOCPLAN jẹ eto ibaraenisepo ti a lo lati ṣe idagbasoke ati ilọsiwaju mejeeji ẹyọkan ati ifilelẹ ile-itaja pupọ (Awọ ewe ati Al-Hakim,Ọdun 1985). O jẹ eto ti o rọrun eyiti o ṣe agbekalẹ awọn ipilẹ akọkọ ti o dara nitori irọrun rẹ ti o da lori ọpọlọpọ awọn aṣayan ifibọ. O nlo mejeeji pipo ati data ti agbara si

ṣe agbekalẹ ọpọlọpọ awọn ipalemo bulọọki ati iwọn amọdaju wọn. Olumulo le yan awọn ojutu ojulumo ti o da lori awọn ayidayida.

Alugoridimu Jiini

Awọn ọna lọpọlọpọ lo wa ti agbekalẹ awọn iṣoro Ifilelẹ ohun elo nipasẹ awọn algoridimu jiini (GA) .Banerjee, Zhou, and Montreuil (1997) lo GA si ipilẹ sẹẹli. Ọna naa nigbamii lo nipasẹ ọpọlọpọ awọn onkọwe pẹlu Tam and Chan (1) ti o lo lati yanju iṣoro ifilelẹ agbegbe ti ko dọgba pẹlu awọn ihamọ jiometirika. Algorithm GA ti a lo ninu iṣẹ yii jẹ idagbasoke nipasẹ Shayan and Chittilappilli (1982) ti o da lori awọn ẹya igi slicing (STC). O ṣe koodu ipilẹ eto oludije igi kan sinu eto pataki kan ti awọn chromosomes onisẹpo 1995 eyiti o fihan ipo ibatan ti ohun elo kọọkan ninu igi gige kan. Awọn ero pataki wa lati ṣe afọwọyi chromosome ni awọn iṣẹ GA (Tam ati Li, 2004). A titun "cloning" isẹ ti a tun ṣe ni Shayan atiAl-Hakim(1999). Ojutu ti o yan nipasẹ GA ti wa ni iyipada si ipilẹ slicing. O bẹrẹ pẹlu bulọọki ibẹrẹ kan ti o ni gbogbo awọn ohun elo ninu. Bi iṣeto ti n ṣe algorithm ti nlọsiwaju, awọn ipin titun ti wa ni ipin ati awọn ohun elo ti a sọtọ laarin awọn bulọọki tuntun ti a ṣẹda, titi ti ohun elo kan ṣoṣo yoo wa ni bulọọki kọọkan. Nibayi awọn ipoidojuko ti ile-iṣẹ kọọkan tun jẹ iṣiro. Aaye rectilinear laarin awọn centroids ti awọn ohun elo ni a lo lati ṣe iṣiro amọdaju ti chromosome oniwun. Nigbati GA ba pari, ilana iyaworan kan gba lati tẹ sita ifilelẹ naa nipa lilo awọn iye ti o fipamọ ti awọn ipoidojuko. Iṣẹ ibi-afẹde naa ni ọrọ ijiya lati yago fun awọn ege dín.

3. IDANWO NIPA NIPA IKỌ NIPA

Lati ṣe idanwo iṣẹ ti awọn ọna ti a ṣalaye tẹlẹ, gbogbo wọn lo si oju iṣẹlẹ ọran gidi kan ni iṣelọpọ aga. Ile-iṣẹ n ṣe awọn aṣa oriṣiriṣi 9 ti Awọn ijoko, 2- Seaters ati3-Seaterslẹsẹsẹ. Ṣiṣejade ti gbogbo awọn aza tẹle eto iṣẹ ṣiṣe kanna ṣugbọn pẹlu awọn ohun elo aise oriṣiriṣi. Awọn ẹya 5 eyun Awọn ijoko ijoko, Awọn iṣipopada ẹhin, Awọn ijoko Arms ati Awọn ẹhin ni a ṣe ni inu ni awọn ipele ti awọn titobi oriṣiriṣi, ni awọn agbegbe tuka (awọn ẹka). Gbigbe awọn ẹya n ṣe ipilẹṣẹ awọn iṣoro bii iṣẹ ni ilọsiwaju, awọn ẹya ti o padanu, awọn aito, isunmọ ati ipo ti ko tọ.

Ọja kọọkan lọ nipasẹ awọn iṣẹ 11 eyiti o bẹrẹ ni Ile-iṣẹ 1 - Agbegbe Ige ati pari ni Facility 11- Bolt Up Area. Olukuluku apejọ ikẹhin le ti fọ si awọn ile-ipin ti a npè ni kanna. Awọn ile-ipin wọnyi pade ni Bolt-PaOhun elo fun ik ijọ. Olukuluku awọn ile-iṣọ bẹrẹ iṣẹ wọn ni ominira ati gbogbo wọn lọ nipasẹ awọn iṣẹ ṣiṣe ti o wa titi ti o han ni irisi apẹrẹ apejọ ni Ọpọtọ 1. Awọn ohun elo ti iṣeto ti isiyi ko ni gbe ni ibamu si awọn ilana ti awọn iṣẹ.

Nitori eyi ko si ṣiṣan ti awọn ohun elo ti o tẹle, fifun iṣẹ ni ilọsiwaju. Ibaraṣepọ laarin awọn ohun elo le ṣe ipinnu nipa lilo ero-ara bi daradara bi awọn igbese idi. Iṣawọle akọkọ ti o nilo fun awọn shatti ṣiṣan ni ibeere, iye awọn ohun elo ti a ṣe ati iye ohun elo ti nṣan laarin ẹrọ kọọkan. Awọn sisan ti awọn ohun elo ti wa ni iṣiro da lori iye ti sisan ti awọn ohun elo ti rin fun osu 10 * Unit ti odiwon eyi ti o han ni Figure 2. Nọmba 3 fihan agbegbe ti kọọkan ninu awọn Eka ti a lo ninu awọn irú iwadi. Nọmba 4 ṣe afihan ifilelẹ lọwọlọwọ ti Ikẹkọ Ọran.

Apejọ chart fun awọn irú iwadi

Aworan 1 Apejọ apẹrẹ fun iwadi ọran

Sisan ohun elo fun iwadi ọran naa.

Ṣe nọmba 2 Sisan ohun elo fun iwadii ọran naa.

Nọmba ti o baamu si ẹka naa

olusin 3 Nọmba ti o baamu si ẹka naa

Ifilelẹ lọwọlọwọ ti ile-iṣẹ aga ati awọn iwọn ti ẹka kọọkan ti a lo ninu awoṣe ti iwadii ọran naa

Ṣe nọmba 4 Ifilelẹ lọwọlọwọ ti ile-iṣẹ aga ati awọn iwọn ti ẹka kọọkan ti a lo ninu awoṣe ti iwadii ọran naa

4. Ohun elo ti awọn isunmọ modeli

Nibi awọn ọna awoṣe oniruuru ti a jiroro ni apakan 2 ni a lo si iwadii ọran lati ṣe agbekalẹ awọn ipalemo yiyan fun lafiwe.

4.1 Lilo Aworan Yii

Tabili 1 ṣe afihan lafiwe ti awọn abajade nipa lilo awọn ọna oriṣiriṣi 2 ti Itọka Aworan eyun ọna Foulds ati Robinsons ati ọna Wheels ati Rims. Tabili 1 o fihan ni kedere pe awọn Foulds ati ọna Robinsons dara julọ ti awọn abajade 2. Awọn abajade ti Foulds ati Robinsons ọna ti wa ni alaye ni apejuwe awọn ni Awọn nọmba5-7.

Tabili 1: Tabili ti n ṣafihan lafiwe ti awọn ọna oriṣiriṣi 2 ti ilana iyaworan ti a lo.

Tabili ti o nfihan lafiwe ti awọn ọna oriṣiriṣi 2 ti ilana iyaworan ti a lo.

Iyara adjacency ti awọn abajade iwadii ọran nipa lilo Foulds ati ọna Robinson.

Aworan 5 Adjacency graph of case study results using Foulds and Robinson method.

Ifilelẹ ti o ni ilọsiwaju lẹhin lilo ilana awọn aworan (Foulds ati Robinsons ọna)

Ṣe nọmba 6 Imudara ipalẹmọ lẹhin lilo ilana awọn aworan (Foulds and Robinsons method)

Sisan * Atọka igbelewọn ijinna fun iwadii ọran nipa lilo ilana iwọn (Foulds ati ọna Robinsons)

1-Ige,2- Rinṣọ, 3- Kun Calico, 4- Pade, 5 - Fi sii timutimu, 6- Ige foomu, Ige Fọọmu, 7- Apejọ fireemu, 8- Lilẹmọ,9-orisun omiSoke,10-Aṣọ-aṣọ,11- Bolt Up.

Ṣe nọmba 7 Sisan * Atẹle igbelewọn ijinna fun iwadii ọran nipa lilo ilana awọn aworan (Folds ati ọna Robinsons)

4.2 Lilo CRAFT

Awọn data igbewọle fun CRAFT ti wa ni titẹ ati iye owo ibẹrẹ fun ifilelẹ lọwọlọwọ jẹ iṣiro 1st. Iye owo yii le dinku ni lilo afiwe ọlọgbọn meji bi o ṣe han ni Awọn nọmba 8,9.

Iye owo akọkọ fun iṣeto lọwọlọwọ nipa lilo CRAFT

Ṣe nọmba 8 Iye owo akọkọ fun iṣeto lọwọlọwọ nipa lilo CRAFT

Igbese nipa igbese paṣipaarọ nipasẹ CRAFT

Ṣe nọmba 9 Igbese nipa igbese paṣipaarọ nipasẹ CRAFT

Awọn abajade ti o gba nipasẹ CRAFT ni a fihan ni Table 2. Da lori awọn iṣiro ti o wa loke a le fa ipilẹ tuntun ati ilọsiwaju ti o han ni Nọmba 10.

Table 2: A tabili fifi awọn esi

A tabili fifi awọn esi

Ifilelẹ ilọsiwaju ti ipilẹṣẹ nipasẹ CRAFT

Olusin 10 Imudara ifilelẹ ti ipilẹṣẹ nipasẹ CRAFT

4.3 Ti o dara ju alugoridimu ọkọọkan

Awọn data igbewọle jẹ kanna bi fun CRAFT ayafi ti o tẹle eto ti o yatọ ti afiwe ọgbọn bata. Tabili 3 fihan awọn abajade ti o fa lati ipilẹ ti o ni ilọsiwaju. Nọmba 11 ṣe afihan ifilelẹ ti o ni ilọsiwaju nipa lilo Ilana to dara julọ.

Table 3 A tabili fifi awọn esi nipa lilo CRAFT

Table 3 A tabili fifi awọn esi nipa lilo CRAFT

Ifilelẹ ilọsiwaju lẹhin lilo ọna-ọna to dara julọ

Ṣe nọmba 11 Imudara ipalẹmọ lẹhin lilo ọna ṣiṣe to dara julọ

4.4 Lilo BLOCPLAN

Aworan matrix Sisan ti yipada si aworan apẹrẹ REL bi o ṣe han ni Nọmba 12 pẹlu awọn aye atẹle wọnyi:

REL Chart fun iwadi ọran naa

Ṣe nọmba 12 REL Chart fun iwadi ọran naa

fihan awọn abajade nipa lilo awọn ọna oriṣiriṣi

Tabili 4 fihan awọn abajade nipa lilo awọn ọna oriṣiriṣi. Gẹgẹbi a ti rii BLOCPLAN nipa lilo wiwa adaṣe ṣe afihan awọn abajade to dara julọ ju lilo Algorithm Ikole.

Imudara ipalẹmọ wiwa aladaaṣe

Ṣe nọmba 13 Imudara ipalẹmọ adaṣe adaṣe

Awọn iwọn fun awọn ipilẹ BLOCPLAN

Table 4 Awọn iwọn fun BLOCPLAN ipalemo

4.5 Lilo Jiini Algorithm

Ojutu ti o dara julọ ti a rii nipasẹ algoridimu ni a fihan ni Nọmba 14. Eyi lẹhinna yipada si ipilẹ ni Nọmba 15 fun awọn afiwera ti o wọpọ pẹlu awọn awoṣe miiran.

Ìfilélẹ ni idagbasoke nipasẹ jiini alugoridimu

Ṣe nọmba 14 Ifilelẹ ti idagbasoke nipasẹ jiini algorithm

Iyipada ti iṣeto ni aworan 14

Nọmba 15 Iyipada ti ifilelẹ ni aworan 14

Table 5 fihan awọn esi nipa lilo Jiini Algorithm.

Tabili ti n ṣafihan awọn abajade nipa lilo algoridimu jiini

Table 5 A tabili fifi awọn esi nipa lilo jiini alugoridimu

5. Awọn afiwe awọn esi idanwo nipasẹ AHP

Tabili 6 ṣe akopọ awọn abajade ti o gba lati gbogbo awọn ilana imuṣewe dipo Ifilelẹ lọwọlọwọ fun lafiwe. Abala ti ifilelẹ ti o dara julọ yoo ṣee ṣe da lori awọn ifosiwewe 3 eyun Agbegbe Apapọ (Dinku), Flow * Distance (Maximize) ati Adjacency ogorun (Maximize). Ohun akọkọ ni lati dinku WIP ati ṣeto eto sisan ohun elo. Bi abajade sisan * matrix ijinna jẹ paramita pataki julọ.

Akopọ ti awọn abajade ni lilo gbogbo awọn ilana imuṣewe si awọn abajade ti ifilelẹ lọwọlọwọ

Tabili 6 Akopọ ti awọn abajade nipa lilo gbogbo awọn ilana imuṣewe si awọn abajade ti ifilelẹ lọwọlọwọ

Tabili 7 ṣe afihan ipo idapọpọ ti awọn ipilẹ yiyan ti o da lori ọpọlọpọ awọn ifosiwewe. Fun apẹẹrẹ Ifilelẹ 1 ni ipo ti ko dara ni Agbegbe ati F * D lakoko ti o dara julọ ni Adjacency. Ijọpọ jẹ ki o ṣoro lati yan ọkan lori awọn miiran. A rọ lati lo ilana ilana kan, AHP, ti a ṣe nipasẹ sọfitiwia Aṣayan Amoye.

Ipo ti awọn orisirisi yiyan pẹlu ọwọ si awọn afojusun

Table 7 Ipo ti awọn orisirisi yiyan pẹlu ọwọ si awọn afojusun

AHP ṣe afiwe pataki ibatan ti bata ọmọ kọọkan pẹlu ọwọ si obi. Ni kete ti awọn afiwera bata naa ti pari, isunmọ isunmọ awọn abajade ni lilo diẹ ninu awọn awoṣe mathematiki lati pinnu ipo gbogbogbo. Nọmba 16 ṣe afihan ipo ti awọn abajade ti o waye lati gbogbo awọn algoridimu pẹlu ọwọ ibi-afẹde ti ojutu yiyan ti o dara julọ.

Akọpọ pẹlu ọwọ si awọn ìlépa

Nọmba 16 Akopọ pẹlu ọwọ si ibi-afẹde

Ojutu ti o dara julọ jẹ aṣeyọri nipasẹ BLOCPLAN (Ṣawari Aifọwọyi) ti o tẹle nipasẹ Imọ-jinlẹ Graph nipa lilo Foulds ati Ọna Robinsons, lẹhinna Algorithm Jiini. Awọn ojutu miiran ti buru pupọ. Ṣe akiyesi pe nitori ipo awọn koko-ọrọ atorunwa kii ṣe itọkasi pipe ti yiyan ti o dara julọ, dipo o jẹ iṣeduro ti olumulo le ṣe ere lati baamu awọn iwulo.

A daba iṣeto ti ipilẹṣẹ nipa lilo BLOCPLAN nipa lilo wiwa Aifọwọyi lati jẹ ojutu yiyan. Nigbati eyi ti pinnu, a ṣe itupalẹ ifamọ lati rii daju pe yiyan jẹ logan. Ti akoko ba gba eyi yẹ ki o ṣee ṣe fun awọn omiiran isunmọ miiran ṣaaju yiyan ti a ṣe.

6. Ipari

Ibi-afẹde ninu iwe yii ni lati lo ọpọlọpọ awọn imuposi awoṣe lati yan ifilelẹ ti o dara julọ fun ile-iṣẹ aga. Ifilelẹ ti o dara julọ jẹ ipilẹṣẹ nipasẹ BLOCPLAN ni lilo Wiwa Aifọwọyi bi ninu Nọmba 17.

Ifilelẹ ti o dara julọ nipa lilo awọn isunmọ awoṣe

Ṣe nọmba 17 Ifilelẹ ti o dara julọ nipa lilo awọn isunmọ awoṣe

Table 9 fihan awọn ilọsiwaju ti awọn dabaa ojutu lori awọn ti isiyi ifilelẹ. Ṣe akiyesi pe ifilelẹ naa fihan awọn bulọọki ati awọn ipo ibatan wọn. Awọn idiwọn adaṣe nilo lati lo lati baamu gbogbo awọn iwulo. Lẹhinna awọn alaye siwaju sii ti bulọọki kọọkan le ṣee gbero, ti o ba jẹ dandan ni ọna kanna.

Awọn ilọsiwaju lori ipilẹ lọwọlọwọ nipa lilo awọn ilana imuṣewe

Tabili 9: Awọn ilọsiwaju lori ipilẹ ti isiyi nipa lilo awọn imuposi awoṣe

Abajade jẹ itẹlọrun pupọ si ile-iṣẹ naa, eyiti ko ni imọ eyikeyi ti awọn ọna imọ-jinlẹ.

Siwaju kika

Bii o ṣe le Fi sori ẹrọ ati Lo NcStudio fun Ẹrọ olulana CNC?

2015-12-14Ti tẹlẹ

Bii o ṣe le Yan Laini iṣelọpọ Ohun-ọṣọ Paneli ti o Dara?

2015-12-26Itele

Jẹmọ Itọsọna

Kini idi ti O nilo Laini iṣelọpọ Awọn ohun-ọṣọ Panel ọlọgbọn?
2025-08-253-Minute Read

Kini idi ti O nilo Laini iṣelọpọ Awọn ohun-ọṣọ Panel ọlọgbọn?

Lati le ṣafipamọ owo ati ilọsiwaju iṣẹ ṣiṣe fun iṣowo ohun-ọṣọ nronu rẹ, laini iṣelọpọ ohun-ọṣọ nronu oye kan jẹ pataki.

Kini Ẹrọ Titẹ CNC Ṣe?
2021-08-313-Minute Read

Kini Ẹrọ Titẹ CNC Ṣe?

CNC tiwon ẹrọ ti wa ni lo lati ṣe gige, milling, liluho, punching, ati gbígbẹ fun nronu aga sise, minisita sise, ile Oso, onigi agbohunsoke, ati onigi ohun elo idana.

Panel Furniture Production Solutions lati STYLECNC
2025-08-252-Minute Read

Panel Furniture Production Solutions lati STYLECNC

Laini iṣelọpọ ohun-ọṣọ ẹrọ adaṣe ni kikun jẹ olulana CNC tuntun ti o ni idagbasoke pẹlu iṣẹ apapọ ti ikojọpọ ohun elo ati ṣiṣi silẹ fun ṣiṣe minisita, eyiti o lo pupọ ni awọn ohun-ọṣọ ile ati awọn ọṣọ, ile itaja ati awọn ọna ṣiṣe awọn ohun elo ọfiisi.

Bii o ṣe le Yan Laini iṣelọpọ Ohun-ọṣọ Paneli ti o Dara?
2019-08-102-Minute Read

Bii o ṣe le Yan Laini iṣelọpọ Ohun-ọṣọ Paneli ti o Dara?

Ninu iṣelọpọ awọn ohun-ọṣọ nronu, ẹrọ itẹwọgba CNC ni kikun jẹ pataki, nitorinaa, bawo ni a ṣe le yan laini iṣelọpọ ohun ọṣọ ti o tọ?

Fi Àtúnyẹ̀wò Kan Sílẹ̀

1 to 5-Star Rating

Sọ Ọ̀rọ̀ Rẹ Àti Inú Rẹ pẹ̀lú Àwọn ẹlòmíràn

Tẹ Lati Yi Captcha pada