and linear programming technique to

and linear programming technique to attain the solution.
Examples of these papers will be briefly discussed here.
A simultaneous consideration of machine and worker
based on the worker skill through a multi-objective
mathematical model was proposed in 1993 [3]. The
optimal manpower assignment in manufacturing cells was
attempted using mixed integer programming and then
integer programming in 1996 [4]. It is a two-step
hierarchical method. Likewise, the integer programming
model was applied to assign workers to the manufacturing
cells and later another integer programming model was
utilized to schedule appropriate training program for these
workers in 1997 [5]. Similarly, another mixed integer
programming model was presented to verify that a
manufacturing cell was improved when worker skill is
taken into account for worker assignment and training
purpose in 2002 [6]. Another application of mixed
integer programming was used to assign workers to the
cell with an aim to minimize total intra-cell workforce
transfers in 2005 [7]. A goal programming model was
also implemented to design a cell and then assign workers
to these cells [8]. Again, an integer programming model
was designed to select workers for cross-training in the
cell [9]. A simulation model was also used to analyze
factors influencing the flexibility of cellular
manufacturing system [10]. It was found that cross trained
operators play an important role in the flexibility of the
cell. The similar result was obtained by another research
paper using decision rules together with simulation model
[11]. A Markov decision process was used to analyze the
performance of the manufacturing cells and revealed that
capacity balance and variability buffering can improve
performance of the cells [12]. Utilizing workload balance
as the main factor for assigning workers in the cell was
another application by the simulation model [13].
In terms of quantitative approach, there is an attempt
to decide the most efficient number of workers and
measurement method in the manufacturing cell. This
accomplished by data envelopment analysis in decision
model [14]. Recently, there is attempt to apply artificial
intelligent in the worker assignment problem. An
approach based on artificial neural network was proposed
[15].
It can be seen that most worker assignment problems
were accomplished using a mathematical model and a
simulation technique. Only a few apply artificial
intelligence together with heuristic rules. In this paper, a
quantitative approach is presented. Then a simulation
A Worker Assignment for Machine Cluster in the Manufacturing Cell
Suksan Prombanpong, Waraporn Seenpipat
Institute for Scientific and Technological Research and Services,
Department of Industrial Engineering, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand
([e-mail])
978-1-

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

และเทคนิคการเขียนโปรแกรมเชิงเส้นที่จะบรรลุการแก้ปัญหา.
ตัวอย่างของเอกสารเหล่านี้จะมีการหารือในเวลาสั้น ๆ ที่นี่.
พิจารณาพร้อมกันของเครื่องและคนงานขึ้นอยู่กับทักษะของผู้ปฏิบัติงานผ่านหลายวัตถุประสงค์แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่นำเสนอในปี1993 [3] มอบหมายกำลังคนที่ดีที่สุดในเซลล์ผลิตได้พยายามใช้การเขียนโปรแกรมจำนวนเต็มผสมแล้วเขียนโปรแกรมจำนวนเต็มในปี1996 [4] มันเป็นสองขั้นตอนวิธีการลำดับชั้น ในทำนองเดียวกันการเขียนโปรแกรมจำนวนเต็มรูปแบบถูกนำมาใช้ในการกำหนดคนงานที่จะผลิตเซลล์และต่อมาการเขียนโปรแกรมแบบจำนวนเต็มอีกใช้ในการกำหนดตารางโปรแกรมการฝึกอบรมที่เหมาะสมสำหรับทั้งคนงานในปี1997 [5] ในทำนองเดียวกันอีกจำนวนเต็มผสมแบบการเขียนโปรแกรมที่ถูกนำเสนอในการตรวจสอบว่าเซลล์ผลิตได้รับการปรับปรุงเมื่อทักษะของผู้ปฏิบัติงานจะถูกนำเข้าบัญชีสำหรับการมอบหมายผู้ปฏิบัติงานและการฝึกอบรมวัตถุประสงค์ในปี2002 [6] การประยุกต์ใช้ผสมอีกการเขียนโปรแกรมจำนวนเต็มถูกใช้ในการกำหนดคนงานกับมือถือที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อลดแรงงานภายในเซลล์รวมการถ่ายโอนในปี2005 [7] รูปแบบการเขียนโปรแกรมเป้าหมายของเราคือยังดำเนินการในการออกแบบมือถือแล้วกำหนดคนงานไปยังเซลล์เหล่านี้[8] อีกครั้งรูปแบบการเขียนโปรแกรมจำนวนเต็มได้รับการออกแบบเพื่อเลือกสำหรับการฝึกอบรมแรงงานข้ามในเซลล์[9] แบบจำลองนี้ยังถูกใช้ในการวิเคราะห์ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความยืดหยุ่นของโทรศัพท์มือถือระบบการผลิต[10] การศึกษาพบว่าการฝึกอบรมข้ามผู้ประกอบการที่มีบทบาทสำคัญในการยืดหยุ่นของเซลล์ ผลที่คล้ายกันที่ได้รับจากการวิจัยอื่นกระดาษโดยใช้กฎการตัดสินใจร่วมกันกับแบบจำลอง[11] กระบวนการตัดสินใจมาร์คอฟถูกใช้ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานของเซลล์ที่ผลิตและเผยให้เห็นว่าสมดุลของกำลังการผลิตและความแปรปรวนบัฟเฟอร์สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของเซลล์[12] ใช้ความสมดุลภาระงานเป็นปัจจัยหลักสำหรับการกำหนดแรงงานในเซลล์ที่ถูกโปรแกรมอื่นโดยการจำลองรูปแบบ[13]. ในแง่ของวิธีการเชิงปริมาณมีความพยายามที่จะตัดสินใจจำนวนประสิทธิภาพมากที่สุดของคนงานและวิธีการวัดในเซลล์ผลิต นี้สามารถทำได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลในการตัดสินใจห่อรูปแบบ[14] เมื่อเร็ว ๆ นี้มีความพยายามที่จะนำมาใช้ประดิษฐ์อัจฉริยะในปัญหาคนงานที่ได้รับมอบหมาย วิธีการขึ้นอยู่กับเครือข่ายประสาทเทียมถูกเสนอ[15]. จะเห็นได้ว่าส่วนใหญ่ปัญหาที่ได้รับมอบหมายปฏิบัติงานสำเร็จโดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และเทคนิคการจำลอง เพียงไม่กี่ใช้เทียมปัญญาร่วมกับกฎการแก้ปัญหา ในบทความนี้เป็นวิธีการที่จะนำเสนอในเชิงปริมาณ จากนั้นการจำลองการกำหนดคนทำงานเครื่องคลัสเตอร์ในเซลล์ผลิตสุขสันต์Prombanpong, วราภรณ์ Seenpipat สถาบันเพื่อการวิจัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีและบริการ, ภาควิชาวิศวกรรมอุตสาหมหาวิทยาลัยพระจอมเกล้าเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี, Bangkok, Thailand ([e-mail] ) 978-1-

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเขียนโปรแกรมเชิงเส้นและเทคนิคเพื่อให้บรรลุโซลูชั่น .
ตัวอย่างของเอกสารเหล่านี้จะสั้น ๆกล่าวถึงในที่นี้ การพิจารณาพร้อมกันของเครื่องจักรและคนงาน
ตามคนงานทักษะผ่านหลาย
แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เสนอในปี 1993 [ 3 ]
งานกำลังคนที่เหมาะสมในเซลล์ผลิต
พยายามใช้โปรแกรมจำนวนเต็มผสมแล้ว
เป็นการเขียนโปรแกรมในปี 1996 [ 1 ] มันเป็นสองขั้นตอน
ลำดับชั้นวิธี อนึ่ง การโปรแกรมจำนวนเต็ม
ประยุกต์ใช้แบบจำลองมอบหมายงานให้เซลล์ผลิต
และต่อมาอีกเป็นการเขียนโปรแกรมแบบใช้ตารางการฝึกอบรมที่เหมาะสม

สำหรับแรงงานเหล่านี้ในปี 1997 [ 5 ] ในทำนองเดียวกันอื่นผสมจำนวนเต็ม
การเขียนโปรแกรมแบบถูกเสนอเพื่อตรวจสอบว่า
การผลิตเซลล์ได้ดีขึ้น เมื่อคนงานมีทักษะ
พิจารณาสำหรับการมอบหมายงานให้กับพนักงานและวัตถุประสงค์การฝึกอบรม
ใน 2545 [ 6 ] อีกหนึ่งการประยุกต์ใช้โปรแกรมจำนวนเต็มผสม
ถูกใช้เพื่อกำหนดแรงงาน
เซลล์ด้วยจุดมุ่งหมายที่จะลดพนักงานทั้งหมดภายในเซลล์
โอนในปี 2005 [ 7 ] เป้าหมายการเขียนโปรแกรมแบบจำลอง
ยังใช้ในการออกแบบเซลล์แล้วให้คนงาน
เซลล์ [ 8 ] เหล่านี้อีกครั้ง , จํานวนเต็มรูปแบบโปรแกรม
ถูกออกแบบมาเพื่อเลือกแรงงานการฝึกอบรมข้ามใน
. [ 9 ] แบบจำลองถูกใช้เพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อความยืดหยุ่นของมือถือ

การผลิตระบบ [ 10 ] พบว่า ผู้ประกอบการที่ผ่านการอบรม
ข้ามมีบทบาทสำคัญในความยืดหยุ่นของ
เซลล์ ผลที่คล้ายกันได้รับการวิจัย
อีกกระดาษที่ใช้กฎการตัดสินใจร่วมกับแบบจำลอง
[ 11 ] การตัดสินใจแบบมาร์คอฟกระบวนการวิเคราะห์
ประสิทธิภาพของเซลล์การผลิต และเปิดเผยว่า ยอดการผลิตและความแปรปรวน

บัฟเฟอร์สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของเซลล์ [ 12 ] การสมดุลภาระงานเป็นปัจจัยหลัก
ให้คนงานในเซลล์ที่โปรแกรมอื่นโดยแบบจำลอง

[ 13 ]ในแง่ของวิธีการเชิงปริมาณ มีความพยายาม
เลือกหมายเลขที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดของคนงานและ
วิธีการวัดในการผลิตเซลล์ นี้ได้ โดยการวิเคราะห์วางกรอบข้อมูล

ในการตัดสินใจแบบ [ 14 ] เมื่อเร็วๆ นี้ มีความพยายามที่จะใช้ประดิษฐ์
ฉลาดในงานงานปัญหา การใช้โครงข่ายประสาทเทียม
วิธีการเสนอ

[ 15 ]จะเห็นได้ว่าปัญหา
การมอบหมายงานให้กับพนักงานส่วนใหญ่ได้ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และ
เทคนิคการจำลอง เพียงไม่กี่ใช้ปัญญาประดิษฐ์
ร่วมกับกฎแบบศึกษาสำนึก ในกระดาษนี้ ,
เชิงปริมาณคือแสดง แล้วจำลอง
คนงานงานสำหรับเครื่องคลัสเตอร์ในการผลิตเซลล์ prombanpong วรา seenpipat

สุขสันต์ ,สถาบันเพื่อวิทยาศาสตร์และการวิจัยและการบริการทางเทคโนโลยี
ภาควิชาวิศวกรรมอุตสาหการ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี กรุงเทพฯ ประเทศไทย ,
( สุขสันต์ . โปร @ gmail . com )
978-1 -