আনুষ্ঠানিক পদ্ধতি সহ আসবাবপত্র উত্পাদন লাইনের লেআউট ডিজাইন

বিমূর্ত

এই কাগজ একটি আসবাবপত্র উত্পাদন কোম্পানিতে একটি বাস্তব সুবিধা লেআউট সমস্যার বিভিন্ন হিউরিস্টিক পদ্ধতির প্রয়োগের পরীক্ষা করে। সমস্ত মডেল AHP ব্যবহার করে তুলনা করা হয়, যেখানে আগ্রহের কিছু পরামিতি নিযুক্ত করা হয়। পরীক্ষাটি দেখায় যে আনুষ্ঠানিক বিন্যাস মডেলিং পদ্ধতিগুলি কার্যকরভাবে শিল্পে বাস্তব সমস্যাগুলির মুখোমুখি হতে পারে, যা উল্লেখযোগ্য উন্নতির দিকে পরিচালিত করে।

1. সূচনা

আসবাবপত্র শিল্প অন্যান্য অনেক শিল্পের মতোই অত্যন্ত প্রতিযোগিতামূলক যুগের মধ্য দিয়ে যাচ্ছে, তাই উৎপাদন খরচ কমানোর, মান উন্নত করার ইত্যাদি পদ্ধতি খুঁজে বের করার জন্য কঠোর প্রচেষ্টা চালাচ্ছে। (দ্য কোম্পানি = টিসি) নামক একটি উৎপাদনকারী কোম্পানিতে উৎপাদনশীলতা উন্নয়ন কর্মসূচির অংশ হিসেবে আমরা এই কোম্পানির দোকানের ফ্লোরে উৎপাদন লাইনের লেআউট ডিজাইন অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি প্রকল্প পরিচালনা করেছি যার লক্ষ্য অদক্ষ লেআউটের কারণে বর্তমান সমস্যাগুলি কাটিয়ে ওঠা। অনুশীলনে খুব কমই ব্যবহৃত হয় এমন আনুষ্ঠানিক পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে একটি প্রায় সর্বোত্তম লেআউট তৈরি করার জন্য বেশ কয়েকটি লেআউট মডেলিং কৌশল প্রয়োগ করার সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছিল। ব্যবহৃত মডেলিং কৌশলগুলি হল গ্রাফ থিওরি, ব্লক প্ল্যান, ক্রাফ্ট, সর্বোত্তম ক্রম এবং জেনেটিক অ্যালগরিদম। এরপর এই লেআউটগুলি মোট ক্ষেত্রফল, প্রবাহ * জেলা এবং সংলগ্ন শতাংশ নামে 3টি মানদণ্ড ব্যবহার করে মূল্যায়ন এবং তুলনা করা হয়েছিল। মোট ক্ষেত্রফল বলতে প্রতিটি মডেলের জন্য উৎপাদন লাইন দ্বারা দখলকৃত এলাকা বোঝায়। প্রবাহ * জেলা প্রবাহের পণ্যের যোগফল এবং প্রতিটি 2টি সুবিধার মধ্যে দূরত্ব গণনা করে। সংলগ্ন শতাংশ এমন সুবিধাগুলির শতাংশ গণনা করে যা সংলগ্ন হওয়ার প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে।

সর্বোত্তম বিন্যাসের নির্বাচনও আনুষ্ঠানিকভাবে ব্যবহার করে করা হয়েছিলবহু মানদণ্ডএক্সপার্ট চয়েস সফটওয়্যার ব্যবহার করে সিদ্ধান্ত নেওয়ার পদ্ধতি AHP (Satty, 1980)। লেআউট ডিজাইনের আনুষ্ঠানিক পদ্ধতির দ্বারা অর্জিত উন্নতিগুলি প্রদর্শন করতে বিদ্যমান লেআউটের সাথে সেরা বিন্যাসটির তুলনা করা হয়েছিল।

একটি উদ্ভিদ বিন্যাস সমস্যার সংজ্ঞা একটি দক্ষ অপারেশন প্রদানের জন্য শারীরিক সুবিধার সর্বোত্তম ব্যবস্থা খুঁজে বের করা (হাসান এবং হগ, 1991)। লেআউট উপাদান পরিচালনার খরচ, সীসা সময় এবং থ্রুপুট প্রভাবিত করে। তাই এটি গাছের সামগ্রিক উত্পাদনশীলতা এবং দক্ষতাকে প্রভাবিত করে। টম্পকিন্স অ্যান্ড হোয়াইট (1984) অনুসারে সুবিধাগুলির নকশাটি রেকর্ড করা ইতিহাস জুড়ে রয়েছে এবং প্রকৃতপক্ষে শহরের সুবিধাগুলি যা ডিজাইন ও নির্মিত হয়েছিল প্রাচীনকালে বর্ণনা করা হয়েছে

* সংশ্লিষ্ট লেখক

গ্রীস এবং রোমান সাম্রাজ্যের ইতিহাস। এই সমস্যাটি নিয়ে প্রথম যারা গবেষণা করেছেন তাদের মধ্যে আছেন আর্মার এবং বাফা প্রমুখ (১৯৬৪)। ১৯৫০-এর দশকে খুব কম প্রকাশিত হয়েছে বলে মনে হয়। ফ্রান্সিস এবং হোয়াইট (১৯৭৪) ছিলেন প্রথম ব্যক্তি যারা এই ক্ষেত্রের প্রাথমিক গবেষণা সংগ্রহ এবং আপডেট করেছিলেন। পরবর্তী গবেষণা দুটি গবেষণা দ্বারা আপডেট করা হয়েছে, প্রথমটি ডমস্কে এবং ড্রেক্সল (১৯৮৫) এবং অন্যটি ফ্রান্সিস এবং অন্যান্য (১৯৯২) দ্বারা। হাসান এবং হগ (১৯৯১) মেশিন লেআউট সমস্যায় প্রয়োজনীয় ডেটার ধরণের উপর একটি বিস্তৃত গবেষণার রিপোর্ট করেছেন। মেশিন লেআউট ডেটা একটি শ্রেণিবিন্যাসে বিবেচনা করা হয়; লেআউটটি কতটা বিস্তারিতভাবে ডিজাইন করা হয়েছে তার উপর নির্ভর করে। যখন লেআউটটি কেবল মেশিনের আপেক্ষিক বিন্যাস খুঁজে বের করার জন্য প্রয়োজনীয় হয়, তখন মেশিন নম্বর এবং তাদের প্রবাহ সম্পর্ক প্রতিনিধিত্বকারী ডেটা যথেষ্ট। তবে, যদি একটি বিস্তারিত লেআউট প্রয়োজন হয়, তবে আরও ডেটা প্রয়োজন। ডেটা খুঁজে পেতে কিছু অসুবিধা দেখা দিতে পারে, বিশেষ করে নতুন উৎপাদন সুবিধাগুলিতে যেখানে ডেটা এখনও উপলব্ধ নয়। যখন আধুনিক এবং স্বয়ংক্রিয় সুবিধাগুলির জন্য লেআউট তৈরি করা হয়, তখন ঐতিহাসিক তথ্য বা অনুরূপ সুবিধাগুলি থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য পাওয়া যায় না কারণ সেগুলি বিদ্যমান নাও থাকতে পারে। সুবিধা বিন্যাস সমস্যার সর্বোত্তম সমাধান পাওয়ার উপায় হিসাবে গাণিতিক মডেলিং প্রস্তাব করা হয়েছে। কুপম্যানস এবং বেকম্যান (১৯৫৭) দ্বারা একটি দ্বিঘাত অ্যাসাইনমেন্ট সমস্যা হিসাবে তৈরি প্রথম গাণিতিক মডেলের পর থেকে, এই ক্ষেত্রে আগ্রহ উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি পেয়েছে। এটি গবেষকের জন্য একটি নতুন এবং আকর্ষণীয় ক্ষেত্র উন্মুক্ত করেছে। সুবিধা বিন্যাস সমস্যার সমাধান অনুসন্ধানে, গবেষকরা গাণিতিক মডেলগুলি বিকাশে নিজেদেরকে যাত্রা শুরু করেছিলেন। হাউশিয়ার এবং হোয়াইট (১৯৯৩) লেআউট সমস্যাটিকে একটিপূর্ণসংখ্যা-প্রোগ্রামিংমডেল যখন রোজেনব্ল্যাট (1986) একটি গতিশীল প্রোগ্রামিং মডেল হিসাবে লেআউট সমস্যা তৈরি করেছিলেন। পালেকার প্রমুখ। (1992) অনিশ্চয়তার সাথে মোকাবিলা করে এবং Shang (1993) একটি ব্যবহার করেবহু মানদণ্ডপন্থা অন্যদিকে, Leung (1992) একটি গ্রাফ তত্ত্ব গঠন উপস্থাপন করেছেন।

সবুজ এবংআল-হাকিম(1985) অংশ পরিবারের পাশাপাশি কোষের মধ্যে লেআউট খুঁজে পেতে একটি GA ব্যবহার করেছে। তার প্রণয়নে, তিনি ঘরের বিন্যাসকে হয় রৈখিক একক সারি বা রৈখিক দ্বিগুণ সারি হিসাবে সীমিত করেছিলেন। উন্নত অ্যালগরিদম সেল সিস্টেম লেআউট, বা প্রোডাকশন ফ্লোরের লেআউট, সেল লেআউট বা মেশিন লেআউটের চেয়ে বেশি। কোষের মধ্যে মেশিনের প্রকৃত বিন্যাস বিবেচনা করা হয়নি। Banerjee and Zhou (1995) এর জন্য সুবিধা ডিজাইন অপ্টিমাইজেশন সমস্যা প্রণয়ন করেছেনএকক লুপজেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে লেআউট। বিকশিত অ্যালগরিদমটি সেল সিস্টেম লেআউটের জন্য এবং তাই সেলের মধ্যে মেশিনের লেআউট বিবেচনা করে না। ফু এবং কাকু (1997) একটি চাকরীর দোকান উত্পাদন ব্যবস্থার জন্য একটি উদ্ভিদ বিন্যাস সমস্যা প্রণয়ন উপস্থাপন করেছেন যেখানে উদ্দেশ্য হল প্রক্রিয়ায় গড় কাজ কম করা। তারা অনুমানের একটি সেটের অধীনে একটি খোলা সারিবদ্ধ নেটওয়ার্ক হিসাবে উদ্ভিদটিকে মডেল করেছে। সমস্যাটি কিউইং অ্যাসাইনমেন্ট প্রবলেম (QAP) এ কমে যায়। সিমুলেশন ব্যবহার করা হয়েছিল গড় উপাদান হ্যান্ডলিং খরচ কমাতে এবং প্রক্রিয়ায় গড় কাজ কমানোর জন্য।

2. মডেলিং এপ্রোচেস

মডেলগুলিকে তাদের প্রকৃতি, অনুমান এবং উদ্দেশ্য অনুসারে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। Muthor (1) দ্বারা বিকশিত প্রথম জেনেরিক সিস্টেম্যাটিক লেআউট পরিকল্পনা পদ্ধতিটি এখনও একটি কার্যকর পরিকল্পনা, বিশেষ করে যদি অন্যান্য পদ্ধতি দ্বারা সমর্থিত হয় এবং কম্পিউটার দ্বারা সহায়তা করা হয়। নির্মাণ পদ্ধতি, উদাহরণস্বরূপ, Hassan and Hogg (1955) শুরু থেকে একটি লেআউট তৈরি করে, যখন Improvement Methods, উদাহরণস্বরূপ, Bozer, Meller এবং Erlebacher (1991) ভাল ফলাফলের জন্য একটি বিদ্যমান লেআউট পরিবর্তন করার চেষ্টা করে। লেআউটের জন্য অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি এবং হিউরিস্টিকস হেরাগু (1994) দ্বারা ভালভাবে নথিভুক্ত করা হয়েছে।ডি-আলভারেঙ্গাএবং Gomes (2000) আলোচনা কমেটা হিউরিস্টিকসর্বোত্তম মডেলগুলির এনপি- কঠিন প্রকৃতিকে অতিক্রম করার উপায় হিসাবে পন্থা।

এই কাজে ব্যবহৃত বিভিন্ন মডেলিং কৌশল হল গ্রাফ থিওরি, ক্রাফট, অপ্টিমাম সিকোয়েন্স, ব্লকপ্ল্যান এবং জেনেটিক অ্যালগরিদম। একই মডেল করার জন্য প্রতিটি অ্যালগরিদম দ্বারা প্রয়োজনীয় প্যারামিটারগুলি নীচে ব্যাখ্যা করা হয়েছে।

গ্রাফ থিওরি

গ্রাফ তত্ত্ব (Foulds and Robinson, 1976; Giffin et al., 1984; Kim and Kim, 1985; এবং Leung, 1992) প্রয়োগ করেপ্রান্ত - ওজনসর্বাধিক প্ল্যানার গ্রাফ যেখানে শীর্ষবিন্দুগুলি (V) সুবিধাগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে এবং প্রান্তগুলি (E) সংলগ্ন স্থানগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে এবং Kn n শীর্ষবিন্দুগুলির সম্পূর্ণ গ্রাফকে নির্দেশ করে৷ একটি ওজনযুক্ত গ্রাফ G দেওয়া, সুবিধা লেআউট সমস্যা হল সর্বাধিক ওজনযুক্ত স্প্যানিং খুঁজে বের করাউপ-গ্রাফG এর G' হল প্ল্যানার।

এই গবেষণাপত্রে কেস স্টাডি মডেল করার জন্য দুটি ভিন্ন ধরণের পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে। প্রথম পদ্ধতিটি হলডেল্টা-হেড্রনফাউডস এবং রবিনসন (১৯৭৬) দ্বারা প্রণীত পদ্ধতি। এই পদ্ধতিতে প্রাথমিক K1976 ব্যবহার করে সহজ সন্নিবেশ করানো হয় এবং তারপরে একটি সুবিধার মানদণ্ড অনুসারে শীর্ষবিন্দুগুলি একের পর এক সন্নিবেশ করানো হয়। ব্যবহৃত দ্বিতীয় পদ্ধতি হল চাকা সম্প্রসারণ অ্যালগরিদম (সবুজ এবংআল-হাকিম,১৯৮৫)। এখানে প্রাথমিক K1985 প্রাপ্ত করা হয় সর্বোচ্চ w4 বিশিষ্ট একটি প্রান্ত নির্বাচন করে এবং তারপর সুবিধার মানদণ্ড অনুসারে পরপর দুটি শীর্ষবিন্দু সন্নিবেশ প্রয়োগ করে। এরপর অ্যালগরিদম একটি সন্নিবেশ প্রক্রিয়ার সাথে এগিয়ে যায়, যাকে চাকা সম্প্রসারণ পদ্ধতি বলা হয়। n শীর্ষবিন্দুতে একটি চাকাকে একটি চক্র হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়(এন -১)শীর্ষবিন্দু (যাকে রিম বলা হয়), যাতে প্রতিটি শীর্ষবিন্দু একটি অতিরিক্ত শীর্ষবিন্দু (যাকে হাব বলা হয়) এর সংলগ্ন থাকে। ধরা যাক W হল একটি চাকা যার হাব x। এই চক্রের দুটি শীর্ষবিন্দু k এবং l নির্বাচন করুন, যা এই চক্রের রিম। অব্যবহৃত শীর্ষবিন্দুগুলির সেট থেকে একটি শীর্ষবিন্দু তারপর বর্তমান আংশিকভাবে এই চাকায় ঢোকানো হয়উপ-গ্রাফযেমন y হল নতুন চাকা W′ এর একটি হাব যার রিম হিসাবে k, l এবং x রয়েছে এবং W এর সমস্ত রিম এখন শীর্ষ x বা শীর্ষ y এর সংলগ্ন। উপরোক্ত ফ্যাশনে প্রতিটি অব্যবহৃত শীর্ষবিন্দু পর্যায়ক্রমে সন্নিবেশ করার মাধ্যমে, চূড়ান্ত সর্বাধিক প্ল্যানার সাব গ্রাফ প্রাপ্ত হয়।

ক্রাফট ব্যবহার করে

CRAFT (কম্পিউটারাইজড রিলেটিভ অ্যালোকেশন অফ ফ্যাসিলিটিজ টেকনিক) একটি লেআউট ডেভেলপ করার জন্য পেয়ার ওয়াইজ এক্সচেঞ্জ ব্যবহার করে (Buffa et al., 1964; Hicks and Lowan, 1976)। CRAFT একটি উন্নত বিন্যাস তৈরি করার আগে সমস্ত সম্ভাব্য জোড়া ভিত্তিক বিনিময় পরীক্ষা করে না। ইনপুট ডেটাতে বিল্ডিং এবং সুবিধার মাত্রা, উপাদানের প্রবাহ বা সুবিধা জোড়ার মধ্যে ভ্রমণের ফ্রিকোয়েন্সি এবং প্রতি ইউনিট দূরত্ব প্রতি ইউনিট লোডের খরচ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। প্রবাহ (f) এবং দূরত্ব (d) এর গুণফল 2টি সুবিধার মধ্যে স্থানান্তরিত উপকরণের খরচ প্রদান করে। খরচ হ্রাস তারপর প্রাক এবং পোস্ট এক্সচেঞ্জ উপাদান পরিচালনা খরচ অবদান উপর ভিত্তি করে গণনা করা হয়.

সর্বোত্তম ক্রম

সমাধান পদ্ধতিটি একটি নির্বিচারে ক্রমিক বিন্যাস দিয়ে শুরু হয় এবং ক্রমানুসারে 2টি বিভাগ পরিবর্তন করে এটি উন্নত করার চেষ্টা করে (হেরাগু, 1997)। প্রতিটি ধাপে, পদ্ধতিটি 2টি বিভাগের সম্ভাব্য সমস্ত সুইচের জন্য প্রবাহ*দূরত্বের পরিবর্তন গণনা করে এবং সবচেয়ে কার্যকর জোড়া নির্বাচন করে। 2টি বিভাগ পরিবর্তন করা হয় এবং পদ্ধতিটি পুনরাবৃত্তি হয়। যখন কোনও সুইচের ফলে খরচ কমে না যায় তখন প্রক্রিয়াটি বন্ধ হয়ে যায়। সর্বোত্তম ক্রম ব্যবহার করে একটি লেআউট তৈরি করতে প্রয়োজনীয় ইনপুটগুলি মূলত ভবন এবং সুবিধার মাত্রা, উপাদানের প্রবাহ বা সুবিধা জোড়ার মধ্যে ভ্রমণের ফ্রিকোয়েন্সি এবং প্রতি ইউনিট দূরত্বে প্রতি ইউনিট লোড খরচ।

BLOCPLAN ব্যবহার করে

BLOCPLAN হল একটি ইন্টারেক্টিভ প্রোগ্রাম যা একক এবং বহুতল বিন্যাস (সবুজ এবং আল-হাকিম,1985)। এটি একটি সাধারণ প্রোগ্রাম যা বেশ কয়েকটি ইম্বেডেড বিকল্পের উপর ভিত্তি করে এর নমনীয়তার কারণে ভাল প্রাথমিক লেআউট তৈরি করে। এটি পরিমাণগত এবং গুণগত উভয় ডেটা ব্যবহার করে

বিভিন্ন ব্লক লেআউট এবং তাদের ফিটনেস পরিমাপ তৈরি করে। ব্যবহারকারী পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে আপেক্ষিক সমাধান চয়ন করতে পারেন।

জেনেটিক অ্যালগরিদম

জেনেটিক অ্যালগরিদম (GA) এর মাধ্যমে সুবিধা লেআউট সমস্যা তৈরির অসংখ্য উপায় রয়েছে। ব্যানার্জি, ঝোউ এবং মন্ট্রেউইল (1997) কোষ লেআউটে GA প্রয়োগ করেছিলেন। .. লেআউটের একটি শ্রেণীর প্রতিনিধিত্ব করার উপায় হিসেবে ওটেন (1) প্রথম গাছের কাঠামো স্লাইস করার পরামর্শ দিয়েছিলেন। পরবর্তীতে ট্যাম এবং চ্যান (1982) সহ অনেক লেখক এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করেছিলেন যারা জ্যামিতিক সীমাবদ্ধতার সাথে অসম এলাকা লেআউট সমস্যা সমাধানের জন্য এটি ব্যবহার করেছিলেন। এই কাজে ব্যবহৃত GA অ্যালগরিদমটি শায়ান এবং চিত্তিলাপ্পিলি (1995) দ্বারা স্লাইসিং ট্রি স্ট্রাকচার (STC) এর উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছিল। এটি একটি ট্রি স্ট্রাকচার্ড ক্যান্ডিডেট লেআউটকে 2004 মাত্রিক ক্রোমোজোমের একটি বিশেষ কাঠামোতে কোড করে যা একটি স্লাইসিং ট্রিতে প্রতিটি সুবিধার আপেক্ষিক অবস্থান দেখায়। GA অপারেশনে ক্রোমোজোম পরিচালনা করার জন্য বিশেষ স্কিম উপলব্ধ (Tam and Li, 2)। শায়ান এবংআল-হাকিম(1999)। GA এর মাধ্যমে নির্বাচিত সমাধানটি তারপর একটি স্লাইসিং লেআউটে রূপান্তরিত হয়। এটি একটি প্রাথমিক ব্লক দিয়ে শুরু হয় যাতে সমস্ত সুবিধা রয়েছে। লেআউট নির্মাণের অ্যালগরিদম অগ্রগতির সাথে সাথে নতুন পার্টিশন তৈরি করা হয় এবং নতুন উত্পন্ন ব্লকগুলির মধ্যে সুবিধাগুলি বরাদ্দ করা হয়, যতক্ষণ না প্রতিটি ব্লকে একটি মাত্র সুবিধা থাকে। ইতিমধ্যে প্রতিটি সুবিধার স্থানাঙ্কগুলিও গণনা করা হয়। সুবিধার সেন্ট্রোয়েডগুলির মধ্যে রেক্টিলীয় দূরত্ব সংশ্লিষ্ট ক্রোমোজোমের ফিটনেস মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়। যখন GA বন্ধ হয়ে যায়, তখন স্থানাঙ্কের সঞ্চিত মান ব্যবহার করে লেআউট প্রিন্ট করার জন্য একটি অঙ্কন পদ্ধতি গ্রহণ করে। উদ্দেশ্য ফাংশন সংকীর্ণ টুকরা এড়াতে একটি জরিমানা শব্দ আছে.

3. একটি কেস স্টাডির মাধ্যমে পরীক্ষা

পূর্বে বর্ণিত পদ্ধতিগুলির কার্যকারিতা পরীক্ষা করার জন্য, সেগুলি সমস্ত আসবাবপত্র উত্পাদনের ক্ষেত্রে বাস্তব ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয়েছিল। কোম্পানি 9টি বিভিন্ন শৈলীর চেয়ার, 2-সিটার এবং3-সিটারযথাক্রমে সমস্ত শৈলীর উত্পাদন একই কাজগুলির সেট অনুসরণ করে তবে বিভিন্ন কাঁচামাল জড়িত। সিট কুশন, ব্যাক কুশন, আর্মস সিট এবং ব্যাকস নামক 5 টি অংশ অভ্যন্তরীণভাবে বিভিন্ন আকারের ব্যাচে, বিক্ষিপ্ত এলাকায় (বিভাগ) তৈরি করা হয়। যন্ত্রাংশের নড়াচড়ার ফলে কাজ চলছে, যন্ত্রাংশ অনুপস্থিত, ঘাটতি, যানজট এবং ভুল বসানো সমস্যা তৈরি করে।

প্রতিটি পণ্য 11টি অপারেশনের মধ্য দিয়ে যায় যা ফ্যাসিলিটি 1-কাটিং এরিয়া থেকে শুরু হয় এবং ফ্যাসিলিটি 11-বোল্ট আপ এরিয়াতে শেষ হয়। প্রতিটি চূড়ান্ত সমাবেশকে একই নামের উপ-সমাবেশে বিভক্ত করা যেতে পারে। এই উপসমাবেশগুলি বোল্টে মিলিত হয়-উপচূড়ান্ত সমাবেশের সুবিধা। প্রতিটি সাবস্যাম্বলি স্বাধীনভাবে তাদের ক্রিয়াকলাপ শুরু করে এবং সবগুলি একটি নির্দিষ্ট সেটের অপারেশনের মধ্য দিয়ে যায় যা চিত্র 1-এ একটি সমাবেশ চার্ট আকারে দেখানো হয়েছে। বর্তমান বিন্যাসের সুবিধাগুলি অপারেশনের ক্রম অনুসারে স্থাপন করা হয় না।

এই কারণে উপকরণের কোন ক্রমিক প্রবাহ নেই, যার ফলে কাজ চলছে। সুবিধার মধ্যে মিথস্ক্রিয়া বিষয়গত পাশাপাশি উদ্দেশ্যমূলক ব্যবস্থা ব্যবহার করে নির্ধারণ করা যেতে পারে। ফ্লো চার্টের জন্য প্রয়োজনীয় প্রধান ইনপুট হল চাহিদা, উত্পাদিত উপকরণের পরিমাণ এবং প্রতিটি মেশিনের মধ্যে প্রবাহিত উপাদানের পরিমাণ। উপাদানের প্রবাহ গণনা করা হয় প্রতি 10 মাসে ভ্রমণকারী উপাদানের প্রবাহের পরিমাণের উপর ভিত্তি করে * পরিমাপের একক যা চিত্র 2 এ দেখানো হয়েছে। চিত্র 3 কেস স্টাডিতে ব্যবহৃত প্রতিটি বিভাগের ক্ষেত্রফল দেখায়। চিত্র 4 কেস স্টাডির বর্তমান বিন্যাস দেখায়।

কেস স্টাডির জন্য চিত্র 1 অ্যাসেম্বলি চার্ট

চিত্র 2 কেস স্টাডির জন্য উপাদানের প্রবাহ।

চিত্র 3 নম্বর বিভাগের সাথে সম্পর্কিত

চিত্র 4 আসবাবপত্র কোম্পানির বর্তমান বিন্যাস এবং কেস স্টাডির মডেলিংয়ে ব্যবহৃত প্রতিটি বিভাগের মাত্রা

4. মডেলিং পদ্ধতির আবেদন

এখানে ধারা 2-এ আলোচিত বিভিন্ন মডেলিং পদ্ধতি তুলনার জন্য বিকল্প লেআউট তৈরি করতে কেস স্টাডিতে প্রয়োগ করা হয়েছে।

4.1 গ্রাফ তত্ত্ব ব্যবহার করা

সারণী ১-এ গ্রাফ তত্ত্বের দুটি ভিন্ন পদ্ধতির তুলনা দেখানো হয়েছে, যথা: ফাউডস অ্যান্ড রবিনসন পদ্ধতি এবং হুইলস অ্যান্ড রিমস পদ্ধতি। সারণী ১-এ স্পষ্টভাবে দেখানো হয়েছে যে ফাউডস অ্যান্ড রবিনসন পদ্ধতি দুটি ফলাফলের মধ্যে সেরা। ফাউডস অ্যান্ড রবিনসন পদ্ধতির ফলাফল চিত্রগুলিতে বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করা হয়েছে।5-7।

সারণী ১: ব্যবহৃত গ্রাফ তত্ত্বের দুটি ভিন্ন পদ্ধতির তুলনা দেখানো একটি সারণী।

চিত্র 5 Foulds এবং Robinson পদ্ধতি ব্যবহার করে কেস স্টাডি ফলাফলের সংলগ্ন গ্রাফ।

চিত্র 6 গ্রাফ তত্ত্ব ব্যবহার করার পরে উন্নত বিন্যাস (ফোল্ডস এবং রবিনসন পদ্ধতি)

1-কাটিং,2- সেলাই, 3- ক্যালিকো পূরণ করুন, 4- ক্লোজ আপ, 5- কুশন সন্নিবেশ পূরণ করুন, 6- ফোম কাটিং, ফোমকাটিং, 7- ফ্রেম সমাবেশ, 8- স্টিকিং,9-বসন্তউপরে,10-গৃহসজ্জার সামগ্রী,11- বোল্ট আপ।

চিত্র 7 প্রবাহ * গ্রাফ তত্ত্ব ব্যবহার করে কেস স্টাডির জন্য দূরত্ব মূল্যায়ন চার্ট (ফোল্ডস এবং রবিনসন পদ্ধতি)

4.2 ক্রাফট ব্যবহার করা

CRAFT-এর জন্য ইনপুট ডেটা প্রবেশ করানো হয় এবং বর্তমান লেআউটের প্রাথমিক খরচ প্রথম গণনা করা হয়। চিত্র 1, 8,9-এ দেখানো জোড়াভিত্তিক তুলনা ব্যবহার করে এই খরচ কমানো যেতে পারে।

চিত্র 8 CRAFT ব্যবহার করে বর্তমান লেআউটের জন্য প্রাথমিক খরচ

চিত্র 9 CRAFT দ্বারা ধাপে ধাপে বিনিময়

CRAFT দ্বারা প্রাপ্ত ফলাফলগুলি সারণি 2 এ দেখানো হয়েছে। উপরের গণনার উপর ভিত্তি করে একটি নতুন এবং উন্নত বিন্যাস আঁকা যেতে পারে যা চিত্র 10 এ দেখানো হয়েছে

সারণি 2: ফলাফল দেখানো একটি টেবিল

চিত্র 10 CRAFT দ্বারা উত্পন্ন উন্নত বিন্যাস

4.3 সর্বোত্তম সিকোয়েন্স অ্যালগরিদম

ইনপুট ডেটা CRAFT-এর মতই একই, তবে এটি জোড়া অনুসারে তুলনার একটি ভিন্ন সেট অনুসরণ করে। সারণি 3 উন্নত লেআউট থেকে আঁকা ফলাফল দেখায়। চিত্র 11 সর্বোত্তম ক্রম ব্যবহার করে উন্নত বিন্যাস দেখায়।

সারণি 3 CRAFT ব্যবহার করে ফলাফল দেখানো একটি টেবিল