方案 #103
由 jane 更新于 大约 2 年 之前
Effectively optimize the current state by comparing different kaizen activities through dynamic VSM model with simulation
h2. 1. Selection of product family (by using ABC method ）用ABC分类法挑选产品族
该企业的产品
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ABC分析将基于每种产品的产量（以吨为单位）。表二列出了月产量的产品。从结果中可以明显看出，最受监控的产品组包括以下产品：2+1X0,30, ABC分析[30]将基于每种产品的产量（以吨为单位）。表二列出了月产量的产品。从结果中可以明显看出，最受监控的产品组包括以下产品：2+1X0,30, 2+2X0,28, 2X0,30和4X0,28. 这四种产品的优先级最高，因此价值流分析将集中在这些关键产品上
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h2. 2.Dynamic model of current state map 开发当前价值图的动态模型
1)需要基于目前生产流程图
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2)收集最新最近的数据
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3）建立动态VSM模型（当前图）
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_当前价值图（红色主线显示了A30-2+1X0.30的产品交期）
_
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_增值指数（VAi）是一个参考系数，反映增值过程步骤的时间百分比与交付周期成比例。所有四种产品的模拟结果如表V所示_
h2. 3. Evaluate current state of simulation data 评估仿真数据下的当前状态，考虑可能的改善
过处理当前状态图，找到了挤出1和挤出2过程瓶颈的基础数据和可视化。此外，还包括单个流程的工作百分比和等待时间，以及所有产品的生产前置时间、附加值指数、流程步骤数以及设计和创建未来状态图各种变体所需的其他基本数据。在分析当前状态后，发现存在挤出1和挤出2过程，其中出现了问题，需要解决。生产过程中的这些瓶颈是低效和浪费的，有必要关注这些瓶颈。可以考虑相应改善，比如：
1.过程中存储区2和3的等待处理时间过长
2.每周计划需要分解为每日计划
3.有必要引入看板系统来确保有效的日间计划的运行
h2. 4 Proposal variantsof future state 设计未来的状态图
提出了两种方案：
方案一（变体A)在生产模拟中使用单一看板系统。方案二（变体B）在生产模拟中最多使用三种看板系统。在设计新的工作区时，超市和先进先出（FIFO）被用来代替仓库，为了将系统从推式改为拉式，实施了看板卡系统。看板系统的实施减少了库存，消除了停机时间。确定了生产过程中最薄弱的因素：Crowding_out_1 and Crowding_out_2。基于拉动原理的看板卡确保了物料的顺畅流动。随着看板卡的部署，生产站之间的互联程度更高，因为看板系统的工作原理是从最后一个工作站传输看板信号，并始终发送工作站可以接受半成品的信号。有了看板卡，信息流和工作场所的沟通更加高效。将模拟设置为30天，在模拟运行后，可以比较变方案1和方案2的结果并对其进行评估。
方案一（变体A）
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方案二（变体B）
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拉动建立后，即方案一中的产品直接通过FIFO区域，无延迟地进入下一个直径控制过程。在方案二中，产品临时存储在超市中，并在看板卡到达之前从中选择。从供应商到生产的材料投入也存在差异。方案A中的超市1从PPS生产管理部门接收信息，在方案二中，超市1由看板卡系统控制。产品交付周期（见下图）表明了两个方案中产品A30-2+1的交期。该产品的不同型号之间的差异为0.1945天。该产品的在两个方案中的差异为0.1945天。其他产品表所示。可以推断，方案一对3种产品更有利，而方案2仅对一种产品更有利.
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我们还可以看一下方案一和方案二在模拟30天后超市的利用率：
每种产品的最大库存约为19-20件。最低库存量不是。方案一的平均库存水平为每种产品2到3件。方案二的平均库存为每种产品7件。方案一的库存较低，因此在存储所需的空间方面更具优势。这表明，在企业中更合适的实施方案是方案一。
h2. 5 Value Conclusion 价值总结
这种方法尤其适用于高容量低混合（HVLM），因为可变性和平行物流对其使用效率有负面影响。目前，有必要消除产品定制方面的这些限制，分别是生产方向（按订单生产），从而扩大其适用范围。在工业4.0和日益激烈的竞争环境中，对分析过程和设计价值流的要求也在增加。传统VSM方法中的一个重要元素是直接影响生产系统性能的产能控制领域。经过处理的案例研究表明，需要在选定的模拟程序中对VSM数字化和价值流进行模拟，这有助于未来解决方案的复杂分析和设计。只有在数字企业全面实施后，即在CPS/网络物理系统、物联网/物联网等应用之后，数字VSM的潜力才能得到充分利用。它能够在元素和单元之间创建网络和通信，并实时收集和处理数据，如大数据、云计算。
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