郭 晨,鲁玉军,贾江鸣(浙江理工大学 机械与自动控制学院,浙江 杭州 310018)
随着低成本、高质量、定制的产品和服务越来越成为客户关心的重点,原有的大批量生产低成本、稳定的质量、标准化的产品和服务已无法满足客户的个性化需求[1]。企业根据客户提出的个性化需求,分析出客户需求产品的共性部分和个性部分,利用企业已有的设计资源进行产品设计,设计产品的同时也要考虑到生产和装配的效率问题,这就要求企业既要满足客户的个性化需求,又要提高生产率,而制约产品生产效率的一个重要因素是标准工时的制定。
本研究通过使用“方法-时间-测量-通用系统”(method-time-measurement universal analysis system,MTM-UAS)方法对大批量定制的产品进行动作分析,对时间进行模块化划分,提高产品的生产效率、响应速度。
19世纪80~90年代,泰勒和吉尔布雷斯夫妇[2]发起动作和时间研究,将人的动作划分为17个动作单元,形成了MTM基本动作的前身;美国人西格[3]将时间研究和动作研究相结合提出了动作时间分析法;美国学者H.B梅那德等人[4]开发了MTM基本方法(MTM-1),对MTM方法基本原理进行了总结;1957年MTM标准成为国际标准,在世界范围内得到了广泛应用[5];1962年德国MTM协会成立并致力于MTM的推广应用和研究,协助企业培训专业人才并提供咨询服务[6];1970年以后,预定时间标准系统结合计算机使用,走向了另一个历史里程碑。
国内也对MTM进行了研究。张明应用MTM方法计算F-Zeit,并根据F-Zeit进行节拍平衡,制定了标准化作业;陈平等人[7]提出将MTM-USA法和虚拟仿真技术相结合,利用该方法对人机、工艺流程、设备及工位场地布置等三方面进行标准化,投产前评估出理论标准工时;严骏[8]则提出时间数据压缩方法,建立了一套基于MTM-UAS预定时间系统;邱驾云[9]运用MTM理论对不必要的动作进行优化,消除动作瓶颈,提高了生产效率;周振纲[10]用MTM-1方法对喷油器装配线瓶颈工位进行改善,降低节拍时间,提高生产线的效率。现在MTM-UAS方法在企业中常用的预订时间法包括工作因素法、方法时间测量和模特法。
时间分析法的类别如图1所示。
图1 时间分析法的类别
大批量定制是一种集企业、客户、供应商和环境等于一体,以大批量生产的成本、高质量和高效率提供定制产品和服务的生产方式。装配工时模块的重用性是提高生产效率的必然要求[11],利用大批量定制的重用性原理可以帮助企业合理的重复利用已有装配工时数据以及工时模块[12],从而不必再利用MTM-UAS重复分析操作工的相似或相同的动作单元。
在实施标准化作业过程中,MTM是对操作动作内容时间评估的一个重要工具。MTM法是一种将动作流程分解成基本动作的方法。每个基本动作都有规定的时间值,时间值的大小是通过所考虑的影响因素来预先确定[13]。
UAS通用分析系统是用于组织、计划和描述人工可影响的操作流程的工具,并根据完成操作所需要方法确定时间。
UAS方法包括7个基本操作:够取和放置、放置、使用辅助工具、启动操作、动作循环、身体动作,视力控制。
MTM-UAS时值卡如表1所示。
某公司主要产品是电动工具,采用大批量生产的方式进行生产,根据市场预测提前对各类产品进行备货,工业工程师运用MTM-UAS方法对操作动作进行分析,然后对工人动作及工位环境进行改善。
运用MTM-UAS法对产品A的工位2进行动作分析,分析结果如表2所示。
不同的产品在不同装配线上进行装配时,使用MTM-UAS方法对工序进行动作时间研究,但该方法会对相似或者相同的零部件重复分析,并且操作过程动作的划分过细,以致该方法使用过于繁琐、分析效率太低,既加大了规划员和工业工程师的工作量,也增加了在实际使用中由于判断量过多造成的分析失误的可能。
表1 MTM-UAS时值卡
注:表头中数字1-动作长度小于或等于20 cm;数字2-动作长度范围20 cm~50 cm(含);数字3-50 cm~80 cm(含)
表2 STO2工时分析
本研究针对以上问题,提出改善措施,将企业原有的大批量生产方式转变成按订单装配的生产方式。按订单装配的定制产品通常具有通用或相似零部件,不同的作业实际上都是由一些基本操作按一定顺序组合而成的。根据这个特点,将这些顺序组合成基本模块,存储在模块库中。
大批量定制与MTM在制定装配工时上的应用思路如图2所示。
图2 大批量定制与MTM在装配工时上的应用思路
如图2所示,接到新订单后,分析出产品的共性部分和个性部分,共性部分查看模块库,个性部分重新进行动作分析,从而计算出每个产品的欲装配时间,从而提高产品的响应速度。
本研究对表2中的动作重新分析,将表2中序号6、7项进行合并,并命名为固定铝头。
固定铝头工时分析如表3所示。
本研究将序号11、12、13、14、15、16、17项进行合并,并命名为安装风扇、轴承、小齿;这两个动作组合模块经常出现在其他产品中,因此将这两个组合模块放入模块库中。
安装风扇、轴承、小齿工时分析如表4所示。
表3 固定铝头工时分析
表4 安装风扇、轴承、小齿工时分析
现公司生产产品A批量100个,产线14个工位,节拍时间25 s;产品B批量300个,产线8个工位,节拍时间20 s;产品C批量400个,产线10个工位,节拍时间28 s;产品D批量600个,产线12个工位,节拍时间30 s;产品E批量1 000个,产线15个工位,节拍时间36 s。MTM工程师拍摄视频时使每个工位延迟2 min,期间开早会10 min,工作前准备20 min,吃饭40 min,其他中断时间30 min。
按照原来方法分析产品的种类、产量、节拍时间、产线工位个数和MTM工程师导致的延迟时间,各类产品对应的工位、产量等情况如表5所示。
表5 各类产品对应的工位、产量等情况
生产效率为:
(1)
式中:P—生产效率;nj—产品的产量,i=A,B,C,D……;CTi—节拍时间,i=1,2,3……;Tk—宽放时间。
将上述表5内的数据代入公式(1)得到:
P=(25×100+20×300+28×400+30×600+36×1 000)÷(14×2×60+8×2×60+10×2×60+12×2×60+15×2×60+10×60+20×60+40×60+25×100+20×300+28×400+30×600+36×1 000)×100%=73 700÷(11 280+73 700)=86.73%
本研究利用面向大批量定制的MTM方法对以上情况进行分析,可以发现,该方法减少了MTM工程师的重复分析,产品A减少了6次,产品B减少了4次,产品C减少了3次,产品D减少了5次,产品E减少了6次,有效提高了工作效率。
各类产品对应的工位、产量等情况分析结果,如表6所示。
表6 各类产品对应的工位、产量等情况
本研究将上述表6内的数据代入式(1),可以得
到改善后生产效率:
P=(25×100+20×300+28×400+30×600+36×1 000)÷(8×2×60+4×2×60+7×2×60+7×2×60+9×2×60+10×60+20×60+40×60+25×100+20×300+28×400+30×600+36×1 000)×100%=73 700÷(4 200+73 700)×100%=94.61%
由此可见,通过改善节约了MTM工程师时间48 min,提高了其工作效率,装配线的生产效率由原来的86.73%提高到94.61%。具体改善前、后MTM工程师导致的延误时间和生产效率的对比结果,如表7所示。
表7 改善前、后MTM工程师导致的延误时间和生产效率的对比
本研究在原有的MTM-UAS法在装配线上应用的基础上进行改善,利用大批量定制的模块化原理,从大批量定制的产品结构中选择出相似或者相同的零部件,笔者利用MTM-UAS方法对该零部件进行动作时间分析,将其分析结果作为模块存储在模块库中。
研究结果表明:该方法可节约工程师对其他产品中相似或者相同零部件的分析时间达48 min,生产效率可提升8.12%。
由于分析效率较低、不同熟练程度的动作时间不同,本研究结果存在一定误差。在下一阶段,本研究将对所有产品进行模块化分析,分析出工时模块,建立完整的模块库并加以进一步完善,将其作为一个分析工时的平台。
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