আসবাবপত্র উত্পাদন লাইন 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
The furniture industry is experiencing a very competitive era like many others, thus striving hard to find methods to reduce manufacturing costs, improve quality etc. As part of a productivity improvement program in a manufacturing company herein called (The Company = TC) we conducted a project to optimize the layout design of the production line at the shop floor of this company aiming at overcoming the current problems attributed to the inefficient layout. It was decided to apply a number of layout modelling techniques to generate a near optimal layout based on formal methods that are rarely used in practice. The modelling techniques used are Graph Theory, Bloc Plan, CRAFT, Optimum Sequence and Genetic Algorithm. These layouts were then evaluated and compared using 3 criteria namely Total Area, Flow * Dist and the Adjacency Percentage. Total Area refers to the area occupied by the production line for each model developed. Flow * Dist calculates the sum of products of the flow and the distance between every 2 facilities. Adjacency Percentage calculates the percentage of the facilities that meet the requirement of being adjacent.
সর্বোত্তম বিন্যাসের নির্বাচনও আনুষ্ঠানিকভাবে ব্যবহার করে 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
history of Greece and the Roman Empire. Among the 1st who studied this problem are Armour and Buffa et al. (1964). Little seems to have been published in the 1950’s. Francis and White (1974) were the 1st who collected and updated the early research on this area. Later research has been updated by 2 studies the 1st by Domschke and Drexl (1985) and the other by Francis et al. (1992). Hassan and Hogg (1991) reported an extensive study on the type of data required in the machine layout problem. The machine layout data is considered in a hierarchy; depending on how detailed the layout is designed. When the layout required is only to find the relative arrangement of machines, data representing machine number and their flow relationships are sufficient. However, if a detailed layout is needed, more data is required. In finding data some difficulties may arise especially in new manufacturing facilities where the data is not yet available. When the layout is developed for modern and automated facilities, the required data cannot be obtained from historical data or from similar facilities since they may not exist. Mathematical modelling has been suggested as a way to get an optimal solution for the facility layout problem. Since the 1st mathematical model developed by Koopmans and Beckmann (1957) as a quadratic assignment problem, interest in the area has attracted considerable growth. This opened up a new and interesting field for the researcher. In searching for a solution to the facility layout problem, researchers launched themselves into developing mathematical models. Houshyar and White (1993) looked at layout problem as an
সবুজ এবং
2. মডেলিং এপ্রোচেস
Models are categorised depending on their nature, assumptions and objectives. The 1st generic Systematic Layout Planning approach, developed by Muthor (1955), is still a useful scheme specially if supported by other approaches and assisted by computer. Construction approaches, Hassan and Hogg (1991) for example, build a layout from scratch while Improvement Methods, Bozer, Meller and Erlebacher (1994) for example, attempt to modify an existing layout for better results. Optimising methods and also heuristics for layout by is well documented by Heragu (2007).
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 করে
This paper uses 2 different kinds of approaches to model the case study. The 1st approach is the
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
The method of solution starts with an arbitrary sequential layout and tries to improve it by switching 2 departments in the sequence (Heragu, 1997). At each step, the method computes the flow*distance changes for all possible switches of 2 departments and chooses the most effective pair. The 2 departments are switched and the method repeats. The process stops when no switch results in a reduced cost. The input required to generate a layout using Optimum Sequence are mainly dimensions of the building and facilities, the flow of material or frequency of trips between facility pairs and cost per unit load per unit distance.
BLOCPLAN ব্যবহার করে
BLOCPLAN হল একটি ইন্টারেক্টিভ প্রোগ্রাম যা একক এবং বহুতল বিন্যাস (সবুজ এবং
বিভিন্ন ব্লক লেআউট এবং তাদের ফিটনেস পরিমাপ তৈরি করে। ব্যবহারকারী পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে আপেক্ষিক সমাধান চয়ন করতে পারেন।
জেনেটিক অ্যালগরিদম
There are numerous ways of formulating facilities Layout problems through genetic algorithms(GA).Banerjee, Zhou, and Montreuil(1997) applied GA to cell layout.. Slicing tree structure was 1st suggested by Ot10 (1982) as a way to represent a class of layouts. The approach was later used by many authors including Tam and Chan (1995) who used it to solve the unequal area layout problem with geometric constraints. The GA algorithm used in this work was developed by Shayan and Chittilappilli (2004) based on slicing tree structures (STC). It codes a tree structured candidate layout into a special structure of 2 dimensional chromosomes which shows the relative location of each facility in a slicing tree. Special schemes are available to manipulate the chromosome in GA operations (Tam and Li, 1991). A new “cloning” operation was also introduced in Shayan and
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 এবং
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
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
Table 1 shows the comparison of the results using 2 different approaches of Graph Theory namely the Foulds and Robinsons method and the Wheels and Rims method. Table 1 it clearly shows that the Foulds and the Robinsons method is the better of the 2 results. The results of the Foulds and Robinsons method are explained in detail in Figures
Table 1: A table showing the comparison of the 2 different methods of graph theory used.
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)
চিত্র 7 প্রবাহ * গ্রাফ তত্ত্ব ব্যবহার করে কেস স্টাডির জন্য দূরত্ব মূল্যায়ন চার্ট (ফোল্ডস এবং রবিনসন পদ্ধতি)
4.2 ক্রাফট ব্যবহার করা
The input data for CRAFT is entered and the initial cost for the current layout is 1st calculated. This cost can be reduced using a pair wise comparison as shown in Figures 8,9.
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
4.4 BLOCPLAN ব্যবহার করা
নিম্নলিখিত পরামিতি সহ চিত্র 12-এ দেখানো হিসাবে ফ্লো ম্যাট্রিক্স চার্টটি একটি REL চার্টে রূপান্তরিত হয়েছিল:
কেস স্টাডির জন্য চিত্র 12 REL চার্ট
সারণি 4 বিভিন্ন ধরণের পদ্ধতি ব্যবহার করে ফলাফল দেখায়। যেমন দেখা যায় BLOCPLAN একটি স্বয়ংক্রিয় অনুসন্ধান ব্যবহার করে নির্মাণ অ্যালগরিদম ব্যবহার করার চেয়ে ভাল ফলাফল দেখিয়েছে।
চিত্র 13 উন্নত লেআউট স্বয়ংক্রিয় অনুসন্ধান
সারণি 4 BLOCPLAN লেআউটের জন্য ব্যবস্থা
4.5 জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করা
অ্যালগরিদম দ্বারা পাওয়া সর্বোত্তম সমাধানটি চিত্র 14-এ দেখানো হয়েছে। তারপরে এটিকে অন্যান্য মডেলের সাথে সাধারণ তুলনার জন্য চিত্র 15-এর লেআউটে রূপান্তরিত করা হয়।
চিত্র 14 বিন্যাস জেনেটিক অ্যালগরিদম দ্বারা উন্নত
চিত্র 15 চিত্র 14-এ লেআউটের রূপান্তর
সারণী 5 জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ফলাফল দেখায়।
সারণি 5 জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ফলাফল দেখানো একটি টেবিল
5. AHP দ্বারা পরীক্ষা-নিরীক্ষার ফলাফলের তুলনা
Table 6 summarizes the results obtained from all the modelling techniques versus the Current Layout for comparison. Section of the best layout will be done based on 3 factors namely Total Area (Minimze), Flow * Distance (Maximize) and the Adjacency percentage (Maximize). The main objective is to reduce the WIP and organise a systematic flow of materials. As a result the flow * distance matrix is the most important parameter.
সারণী 6 বর্তমান লেআউটের ফলাফলের বিপরীতে সমস্ত মডেলিং কৌশল ব্যবহার করে ফলাফলের সারাংশ
সারণী 7 বিভিন্ন কারণের উপর ভিত্তি করে বিকল্প লেআউটগুলির মিশ্রণ র্যাঙ্কিং দেখায়। উদাহরণস্বরূপ লেআউট 1 এরিয়া এবং F*D-এ একটি খারাপ র্যাঙ্ক রয়েছে যখন অ্যাডজাসেন্সিতে সেরা। সংমিশ্রণটি অন্যদের থেকে একটি বেছে নেওয়া কঠিন করে তোলে। আমরা বিশেষজ্ঞ চয়েস সফ্টওয়্যার দ্বারা বাস্তবায়িত একটি আনুষ্ঠানিক কৌশল, AHP ব্যবহার করার আহ্বান জানাই৷
সারণি 7 উদ্দেশ্য সাপেক্ষে বিভিন্ন বিকল্পের র্যাঙ্কিং
AHP পিতামাতার প্রতি সম্মানের সাথে প্রতিটি জোড়া সন্তানের আপেক্ষিক গুরুত্বের তুলনা করে। একবার জোড়া তুলনা সম্পন্ন হলে, পদ্ধতিটি সামগ্রিক র্যাঙ্কিং নির্ধারণ করতে কিছু গাণিতিক মডেল ব্যবহার করে ফলাফল সংশ্লেষণ করে। চিত্র 16 সব অ্যালগরিদম থেকে অর্জিত ফলাফলের র্যাঙ্কিং দেখায় এবং সর্বোত্তম পছন্দের সমাধানের লক্ষ্যকে সম্মান করে।
চিত্র 16 লক্ষ্য সাপেক্ষে সংশ্লেষণ
সর্বোত্তম সমাধান BLOCPLAN (স্বয়ংক্রিয় অনুসন্ধান) দ্বারা অর্জিত হয়, তারপরে Foulds এবং Robinsons Method ব্যবহার করে গ্রাফ থিওরি, তারপর জেনেটিক অ্যালগরিদম। অন্যান্য সমাধানগুলি আরও খারাপ। মনে রাখবেন যে অন্তর্নিহিত বিষয়গততার কারণে র্যাঙ্কিং আরও ভাল পছন্দের সম্পূর্ণ ইঙ্গিত নয়, বরং এটি এমন একটি সুপারিশ যা ব্যবহারকারীর চাহিদা অনুসারে বিনোদন করতে পারে।
আমরা স্বয়ংক্রিয় অনুসন্ধান ব্যবহার করে BLOCPLAN ব্যবহার করে তৈরি করা বিন্যাসটিকে নির্বাচিত সমাধান হিসাবে প্রস্তাব করছি। যখন এটি সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছিল যে পছন্দটি শক্তিশালী কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য একটি সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। যদি সময় অনুমতি দেয় তবে পছন্দ করার আগে এটি অন্যান্য ঘনিষ্ঠ বিকল্পগুলির জন্য করা উচিত।
6. উপসংহার
এই কাগজের লক্ষ্য ছিল একটি আসবাবপত্র কোম্পানির জন্য সেরা বিন্যাস নির্বাচন করতে বিভিন্ন মডেলিং কৌশল ব্যবহার করা। চিত্র 17-এর মতো স্বয়ংক্রিয় অনুসন্ধান ব্যবহার করে BLOCPLAN দ্বারা সেরা বিন্যাস তৈরি করা হয়েছে।
চিত্র 17 মডেলিং পদ্ধতি ব্যবহার করে সেরা বিন্যাস
সারণী 9 বর্তমান লেআউটের উপর প্রস্তাবিত সমাধানের উন্নতি দেখায়। নোট করুন যে লেআউট ব্লক এবং তাদের আপেক্ষিক অবস্থানগুলি দেখায়। সমস্ত প্রয়োজন অনুসারে ব্যবহারিক সীমাবদ্ধতা প্রয়োগ করতে হবে। তারপর একই পদ্ধতিতে প্রয়োজনে প্রতিটি ব্লকের আরও বিস্তারিত পরিকল্পনা করা যেতে পারে।
সারণী 9: মডেলিং কৌশল ব্যবহার করে বর্তমান বিন্যাসের উপর উন্নতি
ফলাফলটি কোম্পানির কাছে বেশ সন্তোষজনক ছিল, যার বৈজ্ঞানিক পদ্ধতির কোন জ্ঞান ছিল না।