The Kanbans are distributed to the

The Kanbans are distributed to the next to last downstream workstation first and slowly moved upstream. Their basis for this procedure is the following intuitive argument. This phenomenon occurs
because at upstream workstations the chances of being blocked are higher, while at down-stream workstations the chances of starving are higher. Another intuitive argument is that when Kanbans are allocated at the down stream workstations, the bottleneck is moved to the upstream workstations. However, when Kanbans are allocated to the upstream work-stations, the bottleneck is moved to the down stream workstations.
3.1. Stochastic models for determining number of Kanbans Stochastic demand models are very complex in nature. Most authors have used Markovian or queuing theories for the optimization models, but simulation is very widely used.
3.1.1. Tandem and cyclic queues. Berkley [4, 5] emphasized the problem of setting the number of Kanbans to achieve a given per formance level. In his papers he determines the base configurations of a system with a minimum number of Kanbans under idea conditions. Once the base configuration having the desired production rate is found, it is used
to establish minimum performance levels for each station. Two experiments are shown to provide sufficient but not necessary conditions to guarantee desired production rates indepen dently of the average station processing times.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คัมบังจะกระจายไปกับสเตล่าสุดปลายน้ำแรก และช้าย้ายต้นน้ำ พื้นฐานของพวกเขาสำหรับขั้นตอนนี้เป็นอาร์กิวเมนต์ง่ายต่อไปนี้ ปรากฏการณ์นี้เกิดขึ้นเนื่องจากที่เวิร์กสเตชันขั้นต้นน้ำ โอกาสที่ถูกบล็อกสูง ในขณะที่สตรีมลงสเต โอกาสอดอยากจะสูง อาร์กิวเมนต์ที่ใช้งานง่ายอีกคือ ว่า เมื่อคัมบังมีการปันส่วนที่เมนสตรีมลง รองถูกย้ายไปเวิร์กสเตชันขั้นต้นน้ำ อย่างไรก็ตาม เมื่อคัมบังที่ปันส่วนให้กับสถานีงานที่ขั้นต้นน้ำ ขวดถูกย้ายไปเมนสตรีมลง3.1. รุ่นสโทแคสติกสำหรับการกำหนดหมายเลขของแบบจำลองความต้องการคัมบัง Stochastic จะซับซ้อนมากในธรรมชาติ ผู้เขียนส่วนใหญ่จะใช้ Markovian หรือทฤษฎีการจัดคิวสำหรับแบบจำลองเพิ่มประสิทธิภาพ แต่การจำลองถูกใช้อย่างกว้างขวางมาก3.1.1. ตัวตามกันไปและคิวทุกรอบ Berkley [4, 5] ย้ำปัญหาการตั้งค่าจำนวนของคัมบังเพื่อให้การกำหนดแต่ละระดับ formance ในเอกสารของเขา เขากำหนดค่าพื้นฐานของระบบที่มีตัวเลขต่ำสุดของคัมบังภายใต้เงื่อนไขความคิด เมื่อพบมีอัตราการผลิตต้องกำหนดค่าพื้นฐาน การใช้เพื่อกำหนดระดับประสิทธิภาพต่ำสุดในแต่ละสถานี ทดลองจะแสดงเพื่อให้เพียงพอ แต่ไม่จำเป็นเงื่อนไขรับประกันต้องผลิตราคา indepen dently เวลาประมวลผลเฉลี่ยสถานี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

kanbans จะกระจายไปยังถัดไปที่จะมีอายุการใช้งานเวิร์คสเตชั่ปลายน้ำครั้งแรกและค่อย ๆ ขยับต้นน้ำ พื้นฐานของพวกเขาสำหรับขั้นตอนนี้เป็นอาร์กิวเมนต์ที่ใช้งานง่ายต่อไปนี้
ปรากฏการณ์นี้เกิดขึ้นเพราะในเวิร์คสเตชั่ต้นน้ำโอกาสในการถูกบล็อกที่มีสูงขึ้นในขณะที่เครื่องลูกข่ายลงกระแสโอกาสของการอดอาหารที่สูงขึ้น อีกอาร์กิวเมนต์ที่ใช้งานง่ายก็คือว่าเมื่อได้รับการจัดสรร kanbans ที่เวิร์คสเตชั่กระแสลงขวดจะถูกย้ายไปเวิร์คสเตชั่ต้นน้ำ แต่เมื่อได้รับการจัดสรร kanbans สถานีทำงานต้นน้ำคอขวดจะถูกย้ายไปลงเวิร์คสเตชั่กระแส.
3.1 รุ่น Stochastic สำหรับการกำหนดจำนวน kanbans ความต้องการรูปแบบ Stochastic มีความซับซ้อนมากในธรรมชาติ ผู้เขียนส่วนใหญ่ได้ใช้ทฤษฎีมาร์คอฟหรือเข้าคิวสำหรับรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพ แต่การจำลองใช้กันอย่างแพร่หลายมาก.
3.1.1 ตีคู่และการรอคิวเป็นวงกลม เบิร์กลีย์ [4, 5] เน้นปัญหาของการตั้งค่าจำนวน kanbans เพื่อให้เกิดการรับต่อระดับ formance ในเอกสารของเขาที่เขากำหนดฐานการกำหนดค่าของระบบที่มีจำนวนต่ำสุดของ kanbans ภายใต้เงื่อนไขความคิด
เมื่อกำหนดค่าฐานที่มีอัตราการผลิตที่ต้องการจะพบมันถูกใช้เพื่อสร้างระดับประสิทธิภาพขั้นต่ำสำหรับแต่ละสถานี สองการทดลองแสดงให้เห็นเพื่อให้เพียงพอ แต่ไม่เงื่อนไขที่จำเป็นเพื่อรับประกันอัตราการผลิตที่ต้องการ INDEPEN dently ของเวลาการประมวลผลที่สถานีเฉลี่ย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ kanbans กระจายไปยังหน้าสุดท้ายก่อนและค่อยๆย้ายจากสถานีน้ำ พื้นฐานของกระบวนการนี้คือ อาร์กิวเมนต์ที่ใช้งานง่ายต่อไปนี้ ปรากฏการณ์นี้เกิดขึ้นที่สถานีต้นน้ำ
เพราะโอกาสที่ถูกบล็อคจะสูงกว่า ในขณะที่เครื่องสตรีมลงโอกาสที่อดอยากจะสูงขึ้นอีกอาร์กิวเมนต์คือเมื่อ kanbans ง่ายมีการจัดสรรที่สถานีห้วยลง คอขวดที่ถูกย้ายไปยังสถานีน้ำ อย่างไรก็ตาม เมื่อ kanbans จะจัดสรรให้สถานีงานคอขวดเป็นต้น ย้ายไปอยู่ที่สถานีสตรีมลง .
1 . แบบสุ่มเพื่อกำหนดจำนวนของ kanbans Stochastic ความต้องการรูปแบบซับซ้อนมากในธรรมชาติผู้เขียนส่วนใหญ่ได้ใช้ทฤษฎี markovian หรือคิวเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลอง แต่จำลองถูกใช้กันอย่างแพร่หลายมาก .
3.1.1 . และแบบเรียงคิว . Berkley [ 4 , 5 ] เน้นปัญหาของการตั้งค่าจำนวนของ kanbans บรรลุให้ต่อระดับ formance . ในรายงานของเขาเขาจะกำหนดฐานการตั้งค่าของระบบที่มีจำนวนต่ำสุดของ kanbans ภายใต้สภาวะความคิดเมื่อฐานการปรับแต่งมีอัตราการผลิตที่ต้องการพบ มันถูกใช้เพื่อสร้างระดับประสิทธิภาพ
ขั้นต่ำสำหรับแต่ละสถานี สองการทดลองแสดงให้เพียงพอ แต่เงื่อนไขที่จำเป็นที่จะไม่รับประกันอัตราการผลิตที่ต้องการ indepen dently ของเฉลี่ย

สถานีการประมวลผลครั้ง