Feladatunk, hogy az alábbiakban látható tízgépes elrendezésre meghatározzuk az operátorok optimális kiosztását a vevői igények függvényében.

Hasonló dokumentumok
A standard munkavégzés

A Lean alapelvének megvalósulása: Információ áramlás VSM

Rugalmas gyártócellák kialakítása

TERMELÉS számítások 1

Ütemezés gyakorlat. Termelésszervezés

Kapacitástervezés: Fő mutatószámok

GAZDASÁGI NÖVEKEDÉS II.

A táblázat első sorában a feliratok vannak, ezért az x, y koordinátákat a második sortól kezdve az egymillió-egyedik sorig fogjuk elhelyezni.

1. A vállalat. 1.1 Termelés

2. Rugalmas állandók mérése

Járműipari gyártási folyamatok minőségbiztosítása, Tételek 1. Ászity Sándor

TUDOMÁNYOS ISMERETTERJESZTŐ TÁRSULAT 42. ORSZÁGOS TIT KALMÁR LÁSZLÓ MATEMATIKAVERSENY MEGYEI FORDULÓ HETEDIK OSZTÁLY JAVÍTÁSI ÚTMUTATÓ

Beszállítás AR Gyártási folyamat KR

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Stratégiai döntések a húzó rendszer bevezetése során

Vállalatirányítás HÁLÓTERVEZÉS. Tevékenység Jel Kódjel megelőző követő tevékenység jele. A - C 6 Munkaerő-szükséglet 2. B - F 8 műszaki tervezése 3.

PRÓBAÉRETTSÉGI MATEMATIKA május-június EMELT SZINT. Vizsgafejlesztő Központ

Mérés: Millikan olajcsepp-kísérlete

Lean menedzsment alapjai - tételek

Radioaktív anyag felezési idejének mérése

1. feladat megoldásokkal

Work measurement. Mozgáskódokra épülő folyamatfelmérés. Lengyel Kristóf CMC jelölt prezentáció

Tranziens jelenségek rövid összefoglalás

Amit a törtekről tudni kell 5. osztály végéig Minimum követelményszint

Általános algoritmustervezési módszerek

Szá molá si feládáttí pusok á Ko zgázdásá gtán I. (BMEGT30A003) tá rgy zá rthelyi dolgozátá hoz

Cellarendszerű gyártás

Folyamatfejlesztés Lean szemléletben. Gergely Judit A.A. Stádium Kft.

Sorozatok I. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma)

Boronkay György Műszaki Középiskola és Gimnázium

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok április Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját!

Logaritmikus erősítő tanulmányozása

Esettanulmány: Hogyan alakítottuk át egy vállalat termelési folyamatait - avagy hogyan lesz a hagyományos batch production Lean?

Matematikai geodéziai számítások 5.


Makroökonómia. 4. szeminárium Szemináriumvezető: Tóth Gábor

Közönséges differenciál egyenletek megoldása numerikus módszerekkel: egylépéses numerikus eljárások

Amit a törtekről tudni kell Minimum követelményszint

TU 7 NYOMÁSSZABÁLYZÓ ÁLLOMÁSOK ROBBANÁSVESZÉLYES TÉRSÉGÉNEK MEGHATÁROZÁSA ÉS BESOROLÁSA AZ MSZ EN :2003 SZABVÁNY SZERINT.

Hálózati folyamok. A használt fogalmak definiálása

Közgazdaságtan alapjai. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

7. el adás. Solow-modell III. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem


2. Rugalmas állandók mérése jegyzőkönyv javított. Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: Leadás dátuma:

Definíciószerűen az átlagidő a kötvény hátralévő pénzáramlásainak, a pénzáramlás jelenértékével súlyozott átlagos futamideje. A duration képlete:

4,5 1,5 cm. Ezek alapján 8 és 1,5 cm lesz.

Osztott algoritmusok

ábra Vezetőoszlopos blokkszerszám kilökővel

SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN

ANYAGÁRAMLÁS ÉS MŰSZAKI LOGISZTIKA

Numerikus integrálás

Második szemináriumi dolgozat a jövő héten!!!

Peltier-elemek vizsgálata

Az optimális megoldást adó algoritmusok

Makroökonómia. 8. szeminárium

TOL A MEGYEI SZILÁRD LEÓ FIZIKAVERSE Y Szekszárd, március óra 11. osztály

Az időtényező szerepe a cég logisztikai költségeiben

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Sorozatok II.

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

Mérést végezte: Varga Bonbien. Állvány melyen plexi lapok vannak rögzítve. digitális Stopper

TERMELÉSIRÁNYÍTÁS A HERBÁRIUM2000 KFT.-BEN

A BUBU-t kell választani!!!!!!!!!!!!!!!

Képzés leírása. A résztvevő a vizsga keretében konkrét veszteségcsökkentő projektet valósít meg a munkahelyén.

A Cournot-féle duopólium

W = F s A munka származtatott, előjeles skalármennyiség.

Termelési tényezők. Alapmodell

Frissítve: Csavarás. 1. példa: Az 5 gyakorlat 1. példájához hasonló feladat.

Idõtervezõ a konyhabútor helyének pontos elõkészítéséhez. Mindent a maga idejében - de mikor is?

Polinomok, Lagrange interpoláció

A deviza bináris opció bemutatása

Vektorgeometria (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Navier-formula. Frissítve: Egyenes hajlítás

GYAKORLÓ FELADATOK 4: KÖLTSÉGEK ÉS KÖLTSÉGFÜGGVÉNYEK

Egyutú, motoros szabályozó szelepek méretezése 2014/7

Lean menedzsment alapjai - tételek

2018. MAGYAR KERESKEDELMI ÉS IPARKAMARA. Szakma Kiváló Tanulója Verseny. Elődöntő KOMPLEX ÍRÁSBELI FELADATSOR. Szakképesítés:

SZÁMÍTÓGÉPES PROBLÉMAMEGOLDÁS

2018. MAGYAR KERESKEDELMI ÉS IPARKAMARA. Szakma Kiváló Tanulója Verseny. Elődöntő KOMPLEX ÍRÁSBELI FELADATSOR MEGOLDÁSA.

5. Fajhő mérése jegyzőkönyv. Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: Leadás dátuma:

2. modul MŰVELETEK RACIONÁLIS SZÁMOK KÖRÉBEN

DETERMINÁNSSZÁMÍTÁS. Határozzuk meg a 1 értékét! Ez most is az egyetlen elemmel egyezik meg, tehát az értéke 1.

Beszerzési és elosztási logisztika. Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV

ANNEX MELLÉKLET. a következőhöz: A BIZOTTSÁG (EU) /... FELHATALMAZÁSON ALAPULÓ RENDELETE

Kosztolányi János Schwahofer Gábor. Útmutató a lean gyakorlati alkalmazásához

GYÁRTÁSI STRUKTÚRÁK. 8. Szegmentált gyártás

Előadó: Dr. Kertész Krisztián

Az eltérő hajlású szarufák és a taréjszelemen kapcsolatáról 1. rész. Eltérő keresztmetszet - magasságú szarufák esete

Gibbs-jelenség viselkedésének vizsgálata egyszer négyszögjel esetén

Kosárra dobás I. Egy érdekes feladattal találkoztunk [ 1 ] - ben, ahol ezt szerkesztéssel oldották meg. Most itt számítással oldjuk meg ugyanezt.

Azonos és egymással nem kölcsönható részecskékből álló kvantumos rendszer makrókanónikus sokaságban.

Fényerősség. EV3 programleírás. Használt rövidítések. A program működésének összegzése

A SELECT működése. Ttanar tábla: Tdiak tábla:

5S Tréning. A minőségi munkakörnyezet kialakítása és fenntartása

Felhasználói kézikönyv

A technológiai berendezés (M) bemenő (BT) és kimenő (KT) munkahelyi tárolói

szemináriumi D csoport Név: NEPTUN-kód: Szabó-Bakos Eszter

Feladatok megoldásokkal a harmadik gyakorlathoz (érintési paraméterek, L Hospital szabály, elaszticitás) y = 1 + 2(x 1). y = 2x 1.

Makroökonómia. 13. hét

Vannak releváns gazdasági kérdéseink és ezekre válaszolni szeretnénk.

Átírás:

Kosztolányi János Operátorkiosztás tervezése Feladatunk, hogy az alábbiakban látható tízgépes elrendezésre meghatározzuk az operátorok optimális kiosztását a vevői igények függvényében. Első lépésként megismerkedünk a gyártósorral. Az anyag áramlását már látjuk, ami alapján tudjuk, hogy ez egy U alakú gyártósor, azaz optimális elrendezés az operátorok kiosztásának dinamikus változtatásához. Ezután meg kell határoznunk a gépi időket, a gépekhez és lokációkhoz tartozó kézi időket, valamint a sétaidőket. A gépi idő (MT) az az időtartam, amely a gép elindításától a gépi művelet elvégzéséig tart. A kézi idő (HT) az operátor munkaciklusának azon része, amelyet manuális munkavégzéssel tölt el. A sétaidő (WT) pedig az egyik művelettől a másikig tartó út megtételének időszükséglete. Ezek a következő ábrában láthatók: További szükséges adatok a vevői igény az adott műszakban, valamint a munkaidőből termeléssel töltött idő. Amint a fenti példa mutatja, nem használtuk a gyakorlatban használatos tizedmásodperces pontosságot, és ahol lehetett, 5 másodperccel osztható értékeket határoztunk meg a könnyű követhetőség kedvéért. További egyszerűsítés, hogy a gyártósor rendelkezésre állását 100% osnak tekintjük, azaz sem géphibák, sem anyaghiány, de még átállások sem csökkentik a termelésre fordítható időt. Így a következő képletet használhatjuk: termeléssel töltött idő = munkaidő szünetek = 28.800 1.800 = 27.000 s. 1

Következő fontos mérőszámunk az ütemidő. Az ütemidő a vevői igény üteme, azaz azt mutatja meg, hogy a vevőnek milyen gyakorisággal van szüksége egy termékre. A lean elveknek megfelelően, szeretnénk, ha minél jobban meg tudnánk közelíteni ezt az értéket a kibocsátási ütemünkkel. A kibocsátási ütem az az érték, amilyen gyakran ténylegesen elkészül egy termék a gyártósoron. A vevői igényen alapuló műszakos darabszámra 300 at választottunk. Az ütemidő így már könnyen kiszámolható a következőképpen: termeléssel töltött idő 27.000 ütemidő = = = 90 s. műszakos darabszám 300 Az operátorok szükséges számának meghatározásához tudnunk kell, hogy mennyi az elvégzendő emberi munka mennyisége a gyártósoron, ezt nettó időnek nevezzük. A nettó idő kiszámítása: nettó idő = ΣHT + ΣWT. Mivel a sétaidőt meghatározni pontosan csak a meglévő operátorkiosztás ismeretében tudjuk, ezért közelítenünk kell azt. A leggyakrabban használható közelítés, ha azt feltételezzük, hogy egy operátor dolgozik a gyártósoron, és neki kell az összes utat megtennie. Ebben az esetben összeadjuk az anyagfelvételtől az összes művelet elvégzésén keresztül a következő anyagfelvételig keletkező séták idejét. Esetünkben ez 40 s lesz. Jelenleg azért használhatjuk ezt a közelítést, mert az egymás mellett lévő gépek távolabb vannak egymástól, mint az egymással szemben lévő gépek. Így, ha az operátorok számát növeljük, akkor azt fogjuk elérni, hogy az egymás mellett lévő gépek közti sétákat egymással szemben vagy átlósan elhelyezkedő gépek közti sétára fogjuk cserélni. Azaz, ha több operátor fog dolgozni a gyártósoron, összességében kevesebbet kell majd sétálniuk. Más a helyzet, ha az egymással szemben lévő gépek vannak távolabb egymástól. Ilyenkor szinte bármilyen operátorkiosztásnál több sétát fogunk kapni, mint az előzőekben ismertetett egyoperátoros elrendezésnél. Ezért ilyenkor a közelítésre azt az operátorkiosztást használjuk, amikor az egymással szemben lévő gépekhez tartozik egy egy operátor, természetesen az anyagtároló lokációt is beleértve. Hogy ennek működését bemutassuk, az ábrán vízszintesen ábrázolt séták idejét megfelezzük, míg a függőlegest megduplázzuk. 2

Ebben az esetben az egyoperátoros kiosztásra 26 s adódik, míg az utóbb ismertetett megoldással 48 s. Ha biztosak szeretnénk lenni abban, hogy a jó közelítést használjuk, számoljuk ki mindkét esetet, és a nagyobbat vegyük figyelembe. A valós operátorkiosztások sétaidőigénye az itt használt közelítéseknél kevesebb lesz. Tehát a kis kitérő után nettó időre 155 s adódik. Az operátorok szükséges száma innen már könnyen kiszámítható az operátorok száma = ütemidő képlettel. Az eredmény esetünkben 1,72 munkaerő lesz, ami kerekítve 2 operátor. Az operátorok optimális elrendezésének meghatározását nem lehet könnyen algoritmizálni, ez szükségtelen is, hiszen kis gyakorlás után elég könnyen el tudjuk végezni manuálisan is. A leanben nagyon fontosnak tartjuk a változatokban való gondolkodást, ezért általában két három változatot készítünk, melyek, ha hasonlóan hatékonyak elméletben, akkor a gyakorlatban döntjük el, hogy melyiket alkalmazzuk. Sorunkon végül a következő operátorkiosztást határoztuk meg: Az ábrán a WIP ek helyzetét körökkel jelöltük. A WIP, más néven folyamatközi készlet, a készletnek az a minimális mennyisége, amely segítségével a lehető leghatékonyabban tudunk termelni. Ez biztosítja, hogy az egydarabos anyagáramot fent tudjuk tartani. 3

A két operátor ciklusideje így 76 és 75 s lesz, azaz a munkamennyiséget sikerült jól szétosztanunk. Nézzünk most meg ugyanezen a gyártósoron egy másik operátorkiosztást. A műszakos darabszámot most 490 ben határozzuk meg. Az ütemidőre így 55 s adódik. A nettó idő nem változott, így az operátorok szükséges száma 2,82 munkaerő, azaz kerekítve 3 operátor lesz. Az új elrendezés a következő ábrán látható: Bár az operátorok 5, 3, valamint 4 műveletet hajtanak végre, a ciklusidők mégis elég közel helyezkednek el egymáshoz (50 s, 51 s, valamint 52 s). Nézzük meg, hogy melyik kiosztás esetében nagyobb a munkaelosztás hatékonysága. Ezt a következő képlettel számíthatjuk ki: munkaelosztás hatékonysága =. ütemidő x operátorok száma Amint ránézésre is látszik, a kétoperátoros elrendezés esetén több várakozási időt kapunk az ütemidőhöz képest, márpedig ha az operátorok ennyivel hamarabb végeznek egy ciklussal, akkor a műszakos darabszámot is előbb fogják elkészíteni a szükségesnél, azaz a műszak vége előtt meg kell állítanunk a termelést a gyártósoron. Számszerűsítve: az első esetben a munkaelrendezés hatékonysága 83,9%, míg a második esetben 92,7%. Ha kiszámoljuk az ember gép arányt, akkor megtudjuk az operátoroknak azt a számát, amely felett a termelékenységet már nem lehet tovább növelni az operátorok számának növelésével. A képlet: ember gép arány =. szűk keresztmetszet gépi ciklusideje 4

Esetünkben az utolsó előtti gép lesz a szűk keresztmetszet, a gépi ciklusidő pedig 45 s, melyet a gépi idő és a géphez tartozó kézi idő összegeként határozunk meg. Tehát az ember gép arány 3,44 lesz. Azaz maximális igény esetén három gyártósori operátorral és egy gyártósoron kívüli operátorral kellene megoldanunk a termelést. Esetünkben a következő megoldást használtuk: Az első operátornak ciklusonként marad 12 s ideje, ami alatt akár végezhet gyártósoron kívüli teendőket is. A gyártósori kiegyenlítettség így a következő lesz: Eddig az operátoroknak csak egymás munkájára kellett várniuk, ami a nem 100% osan kiegyenlített gyártósornak szükségszerű velejárója. Ebben az esetben azonban a második operátornak a HSG 009 es gépre is várnia kell, ugyanis annak gépi ideje 20 s, míg az operátornak a HSG 002 kézi ideje plusz a két séta együttesen is csak 14 s. Így 6 s várakozás keletkezik, és emiatt az operátor ciklusideje pontosan meg fog egyezni a szűk keresztmetszetű gép gépi ciklusidejével. Ezzel az elrendezéssel el is értük a gyártósor teljesítőképességének határát. A gyártósor kibocsátási ütemét a gyártósor fejlesztése nélkül, eltérő operátorkiosztással tovább már nem növelhetjük. 5