🚗 ကားတပ်ဆင်လိုင်း တိုက်ရိုက်မော်ဒယ်

အခြေခံ — ကိန်းဂဏန်းများနောက်ကွယ်ရှိ မော်ဒယ်

ဆင်မျူလေတာအသုံးပြုသော ဆက်စပ်ချက်တိုင်းကို ရင်းမြစ်နှင့်အတူ ဖော်ပြထားသည်။ ယူဆချက်အဖြစ် အမှတ်အသားပြုထားသော ကိန်းသေများသည် ဥပမာချိန်ညှိမှုများဖြစ်သည်။

OEE သည် ရရှိနိုင်မှု၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အရည်အသွေးကို မြှောက်ထားပြီး ပိတ်ဆို့မှုအမှတ်တွင် တိုင်းတာသည်၊ စံပြလည်ပတ်ချိန် × ကောင်းသောယူနစ်များ ÷ စီစဉ်ထားချိန်နှင့် ညီသည်။

OEE = A × P × Q; A = (T_plan − T_stop)/T_plan, P = CT_ideal · N_bn / (T_plan − T_stop), Q = N_first-pass / N_out; OEE = CT_ideal · N_good / T_plan when N_bn = N_out[1][2]ထုတ်ကုန်သည် စံလည်ပတ်ချိန် × ကောင်းသောယူနစ်များ ÷ စီစဉ်ထားသောအချိန်နှင့် ညီမျှသည်မှာ ပိတ်ဆို့မှုအမှတ်၏ ထွက်ရှိမှုသည် လိုင်း၏ထွက်ရှိမှုနှင့် ညီမျှနေစဉ်သာဖြစ်သည်; စတေရှင် 3 နှင့် လိုင်းအဆုံးကြားတွင် ရှိနေသေးသော ယူနစ်များက အနည်းငယ်ကွာခြားစေသည်။

စခန်းတစ်ခုသည် နောက်ဘဖာတွင် နေရာရှိမှသာ ၎င်း၏ယူနစ်ကိုဆက်ပို့သည် (မဟုတ်လျှင် ပိတ်ဆို့သည်) နှင့် ယခင်ဘဖာတွင် ယူနစ်ရှိမှသာ စတင်သည် (မဟုတ်လျှင် ငတ်သည်)။

station i: cycle = c_i / v; moves on iff buffer_i < K (else blocked); starts iff buffer_{i−1} > 0 (else starved)[3][4]

လိုင်းသည် အနှေးဆုံးစခန်းထက် ဘယ်တော့မှ မမြန်နိုင်ပါ၊ တက်ခ်ချိန်ဆိုသည်မှာ ရရှိနိုင်သောအချိန်ကို လိုအပ်ချက်ဖြင့် စားထားခြင်းဖြစ်သည်။

r_line ≤ r_b = v / max_i c_i; takt = available time / demand = 60 / plan [min/unit][5][7]

အမြန်နှုန်းဖိစီးမှု: အမြန်နှုန်းကြောင့်ဖြစ်သော ဆုံးရှုံးမှုများသည် လိုင်းက ၎င်း၏ကိရိယာများနှင့် အော်ပရေတာများ၏ ကန့်သတ်ချက် (သတ်မှတ်အမြန်နှုန်း၏ 105 %) သို့ ချဉ်းကပ်လာသည်နှင့်အမျှ ကန့်သတ်မဲ့ တိုးလာသည်။

σ_n(v) = ((1.05 − 0.85) / (1.05 − v))^n (σ = 1 at 85 %; σ_1: 2× at 95 %, 4× at 100 %; σ_2: 4× at 95 %, 16× at 100 %)ယူဆချက်: လည်ပတ်ချိန်၊ ပျက်စီးချိန်နှင့် ပြုပြင်ချိန်၊ ချို့ယွင်းချက်နှင့် အတုရပ်တန့်မှုနှုန်းများ၊ အမြန်နှုန်းဖိစီးမှုဥပဒေနှင့် အဖွဲ့အရွယ်အစားများသည် သရုပ်ပြတန်ဖိုးများဖြစ်ပြီး အမှန်တကယ်စက်ရုံ၏ ဒေတာမဟုတ်ပါ။

စတေရှင်များသည် အလုပ်လုပ်နေစဉ်သာ ပျက်သည်၊ လိုင်းက ၎င်း၏ကန့်သတ်ချက်နှင့် ပိုနီးကပ်စွာ လည်ပတ်လေ ပိုမကြာခဏ ပျက်လေဖြစ်သည်; ဒုတိယနည်းပညာရှင်ဝင်လာလျှင် ပြုပြင်ချိန် တိုလာသည်။

P(fail in Δt) = 1 − exp(−λ_i · t_work), λ_i = σ_1(v) / MTBF_i; repair work ~ Erlang-3(mean MTTR_i), done at rate 1 + 0.6·(n−1), n ≤ 2[4][1]ယူဆချက်: လည်ပတ်ချိန်၊ ပျက်စီးချိန်နှင့် ပြုပြင်ချိန်၊ ချို့ယွင်းချက်နှင့် အတုရပ်တန့်မှုနှုန်းများ၊ အမြန်နှုန်းဖိစီးမှုဥပဒေနှင့် အဖွဲ့အရွယ်အစားများသည် သရုပ်ပြတန်ဖိုးများဖြစ်ပြီး အမှန်တကယ်စက်ရုံ၏ ဒေတာမဟုတ်ပါ။

ချို့ယွင်းချက်များသည် အမြန်နှုန်းနှင့်အတူ ပျက်စီးမှုများထက်ပင် ပိုမတ်ကြောင်းတက်သည်။ အန်ဒွန်ဖြင့် ချို့ယွင်းချက်အများစုကို စတေရှင်တွင် ဖမ်းပြီးပြင်သည်၊ ရပ်တန့်မှုတိုတိုများ၏ ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် (အချို့မှာ အတုသတိပေးချက်များ); မဟုတ်လျှင် လိုင်းအဆုံးစမ်းသပ်မှုက အချို့ကိုဖမ်းပြီး ကျန်သည်များ လွတ်သွားသည်။

p_i = p0_i · σ_2(v) (+0.12 excursion at S4); andon: detect 90 %, stop 1.5 min, fix; false stops 0.3 % · σ_2(v) per unit and station; end-of-line test catches 70 %[7][1]ယူဆချက်: လည်ပတ်ချိန်၊ ပျက်စီးချိန်နှင့် ပြုပြင်ချိန်၊ ချို့ယွင်းချက်နှင့် အတုရပ်တန့်မှုနှုန်းများ၊ အမြန်နှုန်းဖိစီးမှုဥပဒေနှင့် အဖွဲ့အရွယ်အစားများသည် သရုပ်ပြတန်ဖိုးများဖြစ်ပြီး အမှန်တကယ်စက်ရုံ၏ ဒေတာမဟုတ်ပါ။

လစ်တယ်၏ ဥပဒေ: လိုင်းမှ ဖြတ်သန်းချိန်ပျမ်းမျှသည် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်ဆဲပစ္စည်းကို ထွက်ရှိမှုဖြင့်စားထားသည်နှင့် ညီသည်။

lead time W = WIP / throughput (L = λW)[6][5]

မော်ဒယ်တွင်သုံးသော အခြားလည်ပတ်မှုကိန်းသေများ။

cycle c = 0.62/0.64/0.90/0.75/0.72 min at rated speed (S3 = bottleneck) · MTBF 120/100/200/110/150 min of work, MTTR 4/4/3/4/3 min at 85 % speed · S2 part replacement 40 technician-min · p0 = 0.15/0.15/0.2/0.2/0.05 % per unit · excursion contained after 3 andon pulls or 15 units caught at test · rework 4 min/unit, team of 3 for 1 h per call · 40 line operators · moving averages over 30 minယူဆချက်: လည်ပတ်ချိန်၊ ပျက်စီးချိန်နှင့် ပြုပြင်ချိန်၊ ချို့ယွင်းချက်နှင့် အတုရပ်တန့်မှုနှုန်းများ၊ အမြန်နှုန်းဖိစီးမှုဥပဒေနှင့် အဖွဲ့အရွယ်အစားများသည် သရုပ်ပြတန်ဖိုးများဖြစ်ပြီး အမှန်တကယ်စက်ရုံ၏ ဒေတာမဟုတ်ပါ။

ကျပန်းဖြစ်မှု- seed ပါသော mulberry32 ဂျင်နရေတာ၊ သုံးသောဖြန့်ဝေမှုများ — တူညီ၊ ထပ်ကိန်း (ပြောင်းပြန် CDF)၊ ပုံမှန် (Box–Muller)၊ ပွာဆွန် (Knuth)။ seed ကို ပြသပြီး မျှဝေနိုင်သည်။

ရင်းမြစ်များ

1. S. Nakajima — Introduction to TPM: Total Productive Maintenance (OEE = availability × performance × quality; six big losses) — Productivity Press, 1988
2. ISO 22400-2:2014 — Automation systems and integration — KPIs for manufacturing operations management — Part 2: Definitions and descriptions (availability, effectiveness, quality ratio, OEE index) — ISO, 2014
3. J. A. Buzacott, J. G. Shanthikumar — Stochastic Models of Manufacturing Systems (flow lines with finite buffers, blocking, starvation) — Prentice Hall, 1993
4. Y. Dallery, S. B. Gershwin — Manufacturing flow line systems: a review of models and analytical results (operation-dependent failures, blocking after service) — Queueing Systems 12, 1992
5. W. J. Hopp, M. L. Spearman — Factory Physics, 3rd ed. (bottleneck rate, variability buffering, Little’s law) — Waveland Press, 2011
6. J. D. C. Little — A Proof for the Queuing Formula L = λW — Operations Research 9(3), 1961
7. T. Ohno — Toyota Production System: Beyond Large-Scale Production (jidoka, stopping the line on abnormalities, takt) — Productivity Press, 1988