A worker assignment for machine clu

A worker assignment for machine cluster in the
manufacturing cell was discussed in this paper. The
objective of this paper is two folds. First, it aims to
demonstrate a calculation of the maximum number of
machines which one worker can optimally operate without
an idle time on the machine. Then, the simulation software
program is utilized to evaluate various proposed
improvement alternatives based on maximum machine
efficiency criteria. In this study one of the hard disk drive
manufacturers in Thailand was explored. Previously, one
worker was assigned to service eight semi-automated
machines in the cluster. The main tasks of the worker were
loading, checking and recording. Due to the fact that
workload of the worker and the machine cycle is not
balanced so the utilization of the worker cannot be
maximized. Therefore, the optimum number of machines
which one worker can ideally service is calculated. It is
found that one worker can optimally serve up to eleven
machines. However, other alternatives are also explored. As
a result, by systematic work elimination, one worker can
service up to fourteen machines per cycle with 96.09%
machine utilization.

Keywords – Worker assignments, machine cluster, single
manufacturing cell

I. INTRODUCTION
The single automated cells constitute the most
common system in the hard disk drive manufacturing
system industry. This cell operates independently of other
workstations in the factory [1]. It composed of a fully
automated machine which can be of unattended operation
for a longer period of time. This type of machine usually
equips with an automatic pallet change (APC) and
automatic tool change (ATC). The work-parts are kept at
the part storage subsystem and will be automatically
transferred and positioned to the machine. Due to the fact
that this machine does not require continuous attention
from an operator during its semi-automatic machine
cycle, the operator can be assigned more than one
machine to operate. A worker assignment task normally
is handled heuristically particularly at the cell
implementation level. Matching of worker experiences to
a production requirement is the most common practices.
This can lead to an unbalance workload, non utilization of
machine, and low efficiency. The company may not be
able to maximize utilization of workers and machine [2].
The number of research has been done in this area.
Most of the research papers employ mathematical models
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])
978-1-4577-0739-1/11/$26.00 ©2011 IEEE
352
model is utilized to compare performance of all
alternatives.

II. METHODOLOGY
1) Problem Description: In order to produce a hard
disk drive, many precision parts must be produced and
assembled. One of the most important parts is the motor
spindle shaft. This part must be machined by an automatic
machine which requires less effort from an operator.
Therefore, an operator is assigned to perform 3 different
tasks. The first one is a direct service to the machine such
as loading/unloading the work-part bin, inspection the
finished goods, correction minor machine problem and
reset alarm warning. The second task concerns an off-line
work-part preparation, counting and transporting the
finished work-parts. The last assignment is recording data
i.e. tool change and adjustment data, production output
and inspection data. It can be recognized that the operator
does not require attention to the machine at all time.
Consequently, one operator is able to service more than
one machine at a time. The total number of machines
which one operator can optimally handle without a
machine idle time is considered a machine cluster
problem.
The current manufacturing cell consists of 188 CNC
machines working in three shifts. Each shift needs 23
operators to attend these machines. Therefore, each
operator is currently assigned to handle eight machines at
a time. The current number of machines which one
operator can consecutively handle was not derived from
any calculation but merely from judgment. As a result, an
operator idle time at the end of each cycle can be
expected. Furthermore, the production line plans to
increase more machines in the cell. The management does
not only want to increase any more operators but also
expect to double a number of machines assigned to each
of the operator. Again, this number is from imagination.
Thus, a feasibility study must be performed.
2) Problem Solving: As mentioned earlier, the
number of machines assigned to one operator is not
optimum. Thus, the optimum number of machine must be
calculated. The solution can be obtained from (1). In this
equation, the nominator is a total time that a machine
needs to complete in a cycle. Note that this is a
combination of the machine cycle and the operator service
time i.e. unloading and loading time at the end of the
cycle. The denominator is a total time that an operator
must perform on the machine in addition to walking time
or repositioning time among the machine cluster.
N= Maximum integer ≤ os r
mc os
T T
T T

(1)
N= A group of machines which can be serviced by one
operator and it must be an integer; Tmc = machine cycle
time (min); Tos = operator service time to a machine
(min); Tr = repositioning time or operator walking time
among machine cluster (min). The data of the above
variables are collected and shown in Table I.
TABLE I
THE ESSENTIAL DATA FOR CALCULATION
Description Time(min)
Machine Cycle Time
Service Time
Repositioning Time
88.67
8.71
0.09
Thus, substitute Tmc= 88.67, Tos= 8.71 and Tr = 0.09 in
(1).
N ≤
8.71 0.09
88.67 8.71


Thus
N ≤ 11
As a result the optimal number of machines which one
worker can serve is equal to eleven machines. However,
the management prefers to explore higher number of
machines. Thus, an elimination of some activities together
with rearrangement in order to reduce operator service
time is inevitable. Therefore, a number of machines
varied from 12 to 14 are investigated. A recalculation of
Tos in (1) based on different number of N must be
performed to measure amount of work needed to be
eliminated. The result of calculation is shown in Table II.
It is obvious that if one worker must service more
machines in the cell, the amount of worker service time
must be reduced for compensation. As an example, for
12-machine, the operator service time will be 7.96
minutes and at least 45 seconds of work must be reduced.
Therefore, some unimportant tasks should be eliminated
equal to or greater than a reduction time. Typically, nonvalue
added works should be prioritized and
consecutively eliminated until no further works can be
logically discarded. A work value analysis is shown in
Table III. A list of works including their operation times
are shown in Table IV. Then, all of the alternatives are
simulated by a simulation software program. The
selection criterion is maximum machine utilization and
will be described in details next.
TABLE II
THE CALCULATED AMOUNT OF OPERATOR SERVICE TIME
No. of Machines Tos (min) Reduction Time (sec)
12-Machine
13-Machine
14-Machine
7.96
7.26
6.72
45.0
85.2
119.4
353
TABLE III
THE WORK VALUE ANALYSIS
Activity VA NVA Necessary
Check w

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การมอบหมายผู้ปฏิบัติงานสำหรับเครื่องคลัสเตอร์ในตัวผลิตเซลล์กล่าวถึงในเอกสารนี้ ที่วัตถุประสงค์ของเอกสารนี้คือ พับสอง ครั้งแรก มันมีวัตถุประสงค์เพื่อแสดงการคำนวณจำนวนผู้ปฏิบัติงานหนึ่งที่สามารถทำงานอย่างเหมาะสมโดยเครื่องจักรเวลาที่ใช้งานบนเครื่อง แล้ว ซอฟต์แวร์การจำลองโปรแกรมจะใช้เพื่อประเมินต่าง ๆ เสนอปรับปรุงทางตามเครื่องสูงสุดเกณฑ์ประสิทธิภาพ ในการศึกษาหนึ่งของฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์ผู้ผลิตในประเทศไทยที่อุดม ก่อนหน้านี้ หนึ่งผู้ปฏิบัติงานถูกกำหนดให้กับบริการแปดกึ่งอัตโนมัติเครื่องในคลัสเตอร์ งานหลักของผู้ปฏิบัติงานได้โหลด การตรวจสอบ และบันทึก เนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่าปริมาณงานของผู้ปฏิบัติงานและรอบเครื่องไม่สมดุลเพื่อใช้ประโยชน์ของผู้ปฏิบัติงานไม่ขยายใหญ่สุด ดังนั้น จำนวนสูงสุดของเครื่องแห่งสามารถให้บริการผู้ปฏิบัติงานที่หนึ่งเสมอ จึงพบว่าผู้ปฏิบัติงานหนึ่งอย่างเหมาะสมสามารถใช้ถึง 43เครื่องจักร อย่างไรก็ตาม ทางเลือกอื่น ๆ จะยังไป เป็นผล โดยตัดระบบงาน ผู้ปฏิบัติงานหนึ่งสามารถบริการเครื่องสิบสี่ขึ้นไปต่อรอบ 96.09%การใช้ประโยชน์เครื่องจักรคำสำคัญ – เครื่องคลัสเตอร์ เดี่ยว การมอบหมายผู้ปฏิบัติงานเซลล์ผลิตI. บทนำ เซลล์อัตโนมัติเดียวเป็นที่สุดระบบทั่วไปในการผลิตฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์ระบบอุตสาหกรรม เซลล์นี้ทำงานอิสระอื่น ๆเวิร์กสเตชันในโรงงาน [1] ประกอบด้วยตัวอย่างเครื่องแบบอัตโนมัติซึ่งสามารถดำเนินการแบบอัตโนมัติระยะเวลานาน โดยปกติเครื่องชนิดนี้สวมใส่กับแท่นวางสินค้าโดยอัตโนมัติการเปลี่ยนแปลง (APC) และเปลี่ยนเครื่องมืออัตโนมัติ (ATC) ชิ้นงานจะถูกเก็บไว้ที่ระบบย่อยการเก็บข้อมูลบางส่วน และจะโดยอัตโนมัติโอนย้าย และวางเครื่อง เนื่องจากว่า เครื่องนี้ไม่จำเป็นต้องให้ความสนใจอย่างต่อเนื่องจากการดำเนินการในระหว่างเครื่องกึ่งอัตโนมัติรอบ ตัวดำเนินการอาจใช้มากกว่าหนึ่งเครื่องจักรในการทำงาน ผู้ปฏิบัติงานการมอบหมายงานตามปกติจัดการสำนึกในเซลล์โดยเฉพาะอย่างยิ่งระดับการใช้งาน ตรงกับประสบการณ์ของผู้ปฏิบัติงานเพื่อความต้องการผลิตได้ปฏิบัติกันทั่วไปทำให้ปริมาณเป็นอัน ไม่ใช้เครื่อง และประสิทธิภาพต่ำ บริษัทอาจไม่สามารถขยายการใช้ประโยชน์ของแรงงาน และเครื่องจักร [2] แล้วจำนวนงานวิจัยในพื้นที่นี้ส่วนใหญ่ของรายงานการวิจัยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และเทคนิคการเขียนโปรแกรมเชิงเส้นเพื่อบรรลุการแก้ปัญหาตัวอย่างของเอกสารเหล่านี้จะสามารถย่อกล่าวถึงที่นี่ เพื่อประกอบการพิจารณาความพร้อมของเครื่องจักรและผู้ปฏิบัติงานขึ้นอยู่กับทักษะของผู้ปฏิบัติงานโดยวัตถุประสงค์หลายแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่เสนอในปี 1993 [3] ที่มีการกำหนดกำลังคนที่เหมาะสมที่สุดในการผลิตเซลล์พยายามใช้โปรแกรมเต็มที่ผสมแล้วการเขียนโปรแกรมจำนวนเต็มในปี 1996 [4] เป็นแบบสองขั้นตอนลำดับวิธีการ ในทำนองเดียวกัน เขียนเลขจำนวนเต็มใช้รูปแบบการกำหนดแรงงานการผลิตเซลล์และเขียนแบบจำลองอื่นเต็มใช้โปรแกรมกำหนดการฝึกอบรมที่เหมาะสมสำหรับเหล่านี้ผู้ปฏิบัติงานในปี 1997 [5] ในทำนองเดียวกัน อีกผสมเต็มเขียนได้นำเสนอเพื่อตรวจสอบว่า เป็นผลิตเซลล์ถูกพัฒนาขึ้นเมื่อทักษะของผู้ปฏิบัติงานนำมาพิจารณาสำหรับการมอบหมายผู้ปฏิบัติงานและการฝึกอบรมวัตถุประสงค์ในปี 2002 [6] โปรแกรมประยุกต์อื่นของผสมเขียนจำนวนเต็มถูกใช้เพื่อกำหนดไปเซลล์ที่ มีเป้าหมายเพื่อลดแรงงานทั้งหมดภายในเซลล์โอนย้ายในปี 2005 [7] แบบเขียนเป้าหมายได้นอกจากนี้ยัง ดำเนินการออกแบบเซลล์ และกำหนดผู้ปฏิบัติงานเซลล์เหล่านี้ [8] อีก แบบเต็มโปรแกรมจำลองถูกออกแบบให้เลือกแรงงานสำหรับการฝึกอบรมข้ามในเซลล์ [9] นอกจากนี้ยังใช้แบบจำลองเพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความยืดหยุ่นของมือถือผลิตระบบ [10] พบว่า ระหว่างการฝึกอบรมผู้มีบทบาทสำคัญในความคล่องตัวของการเซลล์ ผลคล้ายถูกรับ โดยงานวิจัยอื่นกระดาษที่ใช้กฎการตัดสินใจร่วมกับแบบจำลอง[11] . กระบวนการตัดสินใจของ A Markov ถูกใช้ในการวิเคราะห์การประสิทธิภาพของการผลิตเซลล์ และว่าสามารถเพิ่มกำลังการผลิตที่สมดุลและบัฟเฟอร์สำหรับความผันผวนประสิทธิภาพการทำงานของเซลล์ [12] ใช้ปริมาณดุลเป็นปัจจัยหลักสำหรับการกำหนดแรงงานในเซลล์โปรแกรมประยุกต์อื่น โดยแบบจำลอง [13] ในแง่ของวิธีการเชิงปริมาณ มีความพยายามการตัดสินใจจำนวนผู้ปฏิบัติงานมีประสิทธิภาพสูงสุด และวิธีการวัดในเซลล์ผลิต นี้โดยการวิเคราะห์เส้นห่อหุ้มข้อมูลในการตัดสินใจรุ่น [14] เมื่อเร็ว ๆ นี้ มีพยายามนำประดิษฐ์อัจฉริยะในปัญหาการมอบหมายผู้ปฏิบัติงาน มีมีการนำเสนอวิธีใช้โครงข่ายประสาทเทียม[15] จะเห็นได้ที่ปัญหาการมอบหมายผู้ปฏิบัติงานส่วนใหญ่ได้สำเร็จโดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และเทคนิคการจำลอง เพียงไม่กี่ใช้ประดิษฐ์ปัญญากับกฎแล้ว ในเอกสารนี้ มีการนำเสนอวิธีการเชิงปริมาณ แล้วการจำลองการมอบหมายผู้ปฏิบัติงานสำหรับเครื่องคลัสเตอร์ในเซลล์ผลิตสุขสันต์ Prombanpong กรรณิการ์ Seenpipatสถาบันวิจัยวิทยาศาสตร์ และเทคโนโลยีและบริการภาควิชาอุตสาหกรรมวิศวกรรม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี กรุงเทพ ไทย([e-mail])978-1-4577-0739-1/11/$26.00 © 2011 IEEE 352รูปแบบการใช้ประโยชน์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการทำงานทั้งหมดทางเลือกครั้งที่สองระหว่าง 1) คำอธิบายปัญหา: เพื่อผลิตยากไดรฟ์ แม่นยำมากมายที่ต้องผลิตชิ้นส่วน และรวบรวม ส่วนสำคัญเป็นกลไกแกนเพลา ส่วนนี้ที่ต้องกลึง โดยอัตโนมัติเครื่องจักรที่ต้องใช้ความพยายามน้อยจากการดำเนินการดังนั้น กำหนดตัวดำเนินการแตกต่างกัน 3งาน คนแรกก็คือ บริการโดยตรงไปยังเครื่องดังกล่าวเป็นการโหลด/การโหลดส่วนงานถัง ตรวจสอบการเสร็จสิ้นสินค้า การแก้ไขปัญหาเครื่องรอง และตั้งปลุกเตือน งานที่สองเกี่ยวข้องกับการออฟไลน์เตรียมสอบ การตรวจนับ และการขนส่งทำงานส่วนตัวสำเร็จรูปผลิตชิ้นส่วน กำหนดสุดท้ายมีการบันทึกข้อมูลเช่นเครื่องมือการเปลี่ยนแปลงและปรับปรุงข้อมูล ผลผลิตและตรวจสอบข้อมูล การรับรู้ที่ตัวดำเนินการต้องให้ความสนใจกับเครื่องตลอดเวลาดังนั้น หนึ่งตัวจะสามารถให้บริการมากกว่าเครื่องหนึ่งครั้ง จำนวนรวมของเครื่องจักรหนึ่งตัวซึ่งสามารถจัดการอย่างเหมาะสมโดยการเวลาว่างของเครื่องถือว่าเครื่องคลัสเตอร์ปัญหา ประกอบด้วยเซลล์ผลิตปัจจุบัน 188 CNCเครื่องจักรที่ทำงาน 3 กะ กะละต้องการ 23ผู้ประกอบการเข้าร่วมเครื่องเหล่านี้ ดังนั้น แต่ละปัจจุบันมีการกำหนดให้ดำเนินการกับจัดการเครื่องแปดที่เวลา ปัจจุบันจำนวนเครื่องที่หนึ่งสามารถดำเนินการอย่างต่อเนื่องจัดการไม่ได้มาจากการคำนวณจากคำพิพากษาแต่เพียง ดังนั้น การสามารถดำเนินการเวลาว่างในตอนท้ายของแต่ละรอบที่คาดไว้ นอกจากนี้ สายการผลิตแผนการเพิ่มเครื่องจักรเพิ่มเติมในเซลล์ ผู้บริหารไม่ต้องการเพิ่มการดำเนินการใด ๆ เพิ่มเติมแต่ยังไม่เพียงคาดว่าจำนวนเครื่องที่กำหนดให้กับแต่ละคู่ตัวดำเนินการ อีก หมายเลขนี้มาจากจินตนาการดังนั้น การศึกษาต้องสามารถทำ 2) แก้ปัญหา: ตามที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ การจำนวนเครื่องที่กำหนดให้หนึ่งตัวไม่เหมาะสม ดังนั้น ต้องเป็นหมายเลขสูงสุดของเครื่องคำนวณ การแก้ปัญหาได้จาก (1) ในที่นี้สมการ nominator ที่มีเวลารวมที่เครื่องจักรต้องทำให้เสร็จในวงจร หมายเหตุว่าเป็นการรอบเครื่องและบริการดำเนินการเวลาการโหลด และโหลดเวลาที่สิ้นสุดเช่นการวงจร ตัวหารคือ จำนวนรวมเวลาที่ดำเนินการต้องทำนอกจากเวลาเดินเครื่องหรือให้เวลาระหว่างเครื่องคลัสเตอร์ N = r สูงสุดเต็ม≤ osmc osT TT T (1)N =กลุ่มของเครื่องซึ่งสามารถให้บริการโดยดำเนินการและต้องเป็นจำนวนเต็ม Tmc =รอบเครื่องเวลา (นาที); Tos =เวลาบริการตัวเครื่อง(min); Tr =ให้เวลาหรือตัวเวลาเดินระหว่างเครื่องคลัสเตอร์ (นาที) ข้อมูลข้างต้นตัวแปรเก็บรวบรวม และแสดงในตารางที่ผมโต๊ะผมข้อมูลสำคัญสำหรับการคำนวณรายละเอียด Time(min)เวลาวงจรเครื่องเวลาการให้บริการให้เวลา88.678.710.09ดังนั้น แทน Tmc = 88.67, Tos = 8.71 และ Tr = 0.09 ใน(1) N ≤8.71 0.0988.67 8.71ดังนั้น N ≤ 11ดังนั้น จำนวนสูงสุดของเครื่องที่หนึ่งผู้ปฏิบัติงานสามารถให้บริการเท่ากับเครื่อง 11 อย่างไรก็ตามผู้บริหารต้องการของเครื่องจักร ดังนั้น การตัดกิจกรรมบางอย่างร่วมกันมี rearrangement เพื่อลดบริการดำเนินการเวลาเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยง ดังนั้น หมายเลขเครื่องvaried from 12 to 14 are investigated. A recalculation ofTos in (1) based on different number of N must beperformed to measure amount of work needed to beeliminated. The result of calculation is shown in Table II.It is obvious that if one worker must service moremachines in the cell, the amount of worker service timemust be reduced for compensation. As an example, for12-machine, the operator service time will be 7.96minutes and at least 45 seconds of work must be reduced.Therefore, some unimportant tasks should be eliminatedequal to or greater than a reduction time. Typically, nonvalueadded works should be prioritized andconsecutively eliminated until no further works can belogically discarded. A work value analysis is shown inTable III. A list of works including their operation timesare shown in Table IV. Then, all of the alternatives aresimulated by a simulation software program. Theselection criterion is maximum machine utilization andwill be described in details next.TABLE IITHE CALCULATED AMOUNT OF OPERATOR SERVICE TIMENo. of Machines Tos (min) Reduction Time (sec)12-Machine13-Machine14-Machine7.967.266.7245.085.2119.4 353TABLE IIITHE WORK VALUE ANALYSISActivity VA NVA NecessaryCheck w

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานงานเครื่องคลัสเตอร์ในการผลิตเซลล์
กล่าวถึงในบทความนี้
บทความนี้มีวัตถุประสงค์ 2 ประการ คือ ครั้งแรก โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อ
แสดงการคำนวณจำนวนสูงสุดของเครื่องหนึ่งซึ่งคนงานจะดีที่สุด

เวลาผ่าตัดโดยไม่ใช้ในเครื่อง จากนั้นโปรแกรมจำลองซอฟต์แวร์ใช้เพื่อประเมินต่าง ๆเสนอ

ทางเลือกในการปรับปรุงตามสูงสุดเครื่อง
ประสิทธิภาพตามเกณฑ์ ในการศึกษาหนึ่งในผู้ผลิตฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์
ในประเทศไทยก็ได้ถูกค้นพบ ก่อนหน้านี้ หนึ่งในคนงานที่ได้รับมอบหมายให้บริการ 8

เครื่องจักรกึ่งอัตโนมัติ ในกลุ่ม ภารกิจหลักของคนงานถูก
โหลด , ตรวจสอบและบันทึก เนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่า
ภาระงานของคนงานและวงจรเครื่องไม่ได้
สมดุล ดังนั้น การใช้คนงานไม่สามารถ
ขยายใหญ่สุด ดังนั้น จำนวนเครื่องที่เหมาะสมซึ่งสามารถให้บริการคนงานหนึ่ง
นอกจากจะถูกคำนวณ ก็พบว่าคนงานสามารถเหมาะสม
หนึ่งให้ถึงเครื่อง 11

อย่างไรก็ตาม ทางเลือกอื่น ๆ นอกจากนี้ยังสำรวจ โดย
ผล โดยตัดการทำงานอย่างเป็นระบบ หนึ่งคน สามารถให้บริการได้ถึงสิบสี่
%
96.09 เครื่องต่อรอบกับการใช้เครื่อง

คำสำคัญ–คนงานกลุ่มงาน เครื่องเดียว



ผมแนะนำการผลิตเซลล์เดียวเซลล์เป็นอัตโนมัติมากที่สุด
ทั่วไประบบในฮาร์ดดิสก์ผลิต
ระบบอุตสาหกรรม เซลล์นี้ทำงานอิสระของเวิร์กสเตชันอื่น ๆในโรงงาน
[ 1 ] มันประกอบด้วยเครื่องอัตโนมัติเต็ม

แบบอัตโนมัติซึ่งสามารถปฏิบัติการสำหรับระยะเวลานานของเวลา ประเภทนี้ของเครื่องมักจะ
equips กับเปลี่ยนพาเลทอัตโนมัติ ( APC ) และ
เปลี่ยนเครื่องมืออัตโนมัติ ( ATC ) ส่วนการทำงานจะถูกเก็บไว้ที่
ส่วนพุพองและจะถูกโอนโดยอัตโนมัติ
และจัดวางให้กับเครื่อง เนื่องจากว่าเครื่องนี้ไม่ต้องใช้

สนใจอย่างต่อเนื่องจากผู้ประกอบการในช่วงวงจรของเครื่อง
กึ่งอัตโนมัติผู้ประกอบการสามารถได้รับมากกว่าหนึ่ง
เครื่องเพื่อใช้งาน งานงานงานปกติ
ถูกจัดการโดยเฉพาะอย่างยิ่งในเซลล์ heuristically
ใช้งานระดับ การจับคู่ของประสบการณ์ทำงาน

การผลิตความต้องการคือการปฏิบัติที่พบมากที่สุด นี้สามารถนำไปสู่ความไม่สมดุล

เครื่องใช้งานไม่ได้ และประสิทธิภาพต่ำ บริษัทอาจไม่สามารถ
สามารถเพิ่มการใช้แรงงานและเครื่องจักร [ 2 ] .
จำนวนของการวิจัยได้รับการทำในพื้นที่นี้ .
ส่วนใหญ่ของงานวิจัยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์
และเทคนิคโปรแกรมเชิงเส้นเพื่อให้บรรลุโซลูชั่น .
ตัวอย่างของเอกสารเหล่านี้จะสั้น ๆกล่าวถึงในที่นี้ การพิจารณาพร้อมกันของเครื่องจักรและคนงาน
ตาม ในงานทักษะผ่านหลาย