论文部分内容阅读
摘 要：车间的设施布置直接影响企业的生产成本和车间的运作效率。以广东某公司为实例，通过系统布置设计（Systematic Layout Planning，SLP）方法分析车间各作业单位的物流与非物流关系，探讨各作业单位间密切程度，得出多个设施布置优化方案，采用加权因素比较法确定最优设施布置优化方案。分析表明，企业可通过优化车间作业单位的位置与面积设置，从而减少搬运工作、提高生产效率以及改善工作环境，达到降低企业生产成本、提高车间运作效率的目的。
关键词：车间设施布置;系统布置设计（SLP）;加权因素比较法
受2020年疫情影响，国内制造业遭受了巨大的冲击，大量劳动员工无法按期返岗。为日后应对此类难题，企业势必会愈发重视智能制造，减少对人工的依赖。在推动智能制造的同时，往往伴随的是高成本。如何优化企业内部生产系统达到降低成本的目标也成为企业的当务之急。其中，设施布置是影响生产成本的关键因素，企业可以通过优化车间设施布置以达到节省成本的目的。合理的设施布置可将其生产成本降低10%-30%，甚至更多。因此，如何优化车间设施布置也已成为企业需深入研究的重点。
SLP法是解决车间设施布置问题的经典方法，指通过定量（物流分析，量化设施之间的物流关系）与定性（非物流分析，表示设施之间的其他关系）相结合的方式对企业设施布置进行优化。本文将广东某公司车间作为研究对象，通过实地考察该公司车间的设施布置，收集并整理其生产数据，分析其设施布置方面存在的问题。结合SLP法和加权因素比较法对车间现有设施布置进行优化，实现提高车间生产效率、降低企业生产成本的目的，并为企业下一步建设提供客观科学的参考依据，具有一定的实际意义。
一、研究案例：广东某公司生产车间现状分析
后疫情时代，人们的环保意识大大提高，越来越注重人与自然的和谐共处。在家具行业中，“生态门”是从“生态家居”中衍生出的一个概念，其关键是环保和健康，因此生态门越来越受消费者的青睐。其中，我们所研究的广东某公司就是一家专注于生态门的设计研发、生产制造、销售服务为一体的典型民营公司。现主营的铝木门便是通过现代科学技术将环保饰面板和用于飞机羽翼的铝蜂窝填充芯进行结合，其材料更环保，结构更坚固，隔音更有效。为了快速响应市场对生态门的需求，优化该产品车间的设施布置对公司来说是至关重要，图1为该车间现行设施布置图。
原材料铝材运至加工区进行相应的裁剪，在铝材工艺区进行冲角码孔，并且将配件区配送的角码和组角片与已加工的铝材进行组装成铝合金龙骨;组装好的铝合金龙骨运至调试组装区，如图中红色箭头所示。
未加工的板材运至板材加工区进行精密裁板、平刨、压刨等操作后，再经由数控雕刻机对其进行冲锁孔，最后运至调试组装区，如图中黄色箭头所示。
角码和组角片等零配件运至铝材工艺区，将配件铝蜂窝门芯和包装材料运至调试组装区，如图中紫色箭头所示。
在调试组装区，对已处理的板材上胶，再与铝合金龙骨进行组装;组装好的铝木门进行包装后运至成品区，等待发货，如图中绿色箭头所标示。
二、基于SLP法的车间设施布置优化
SLP法是理查德·缪瑟在1961年提出的，通过物流与非物流分析来得出作业单位间关系密切程度以寻求合理布置的方法，具有很强的系统性和实用性，广泛应用于各种设施布置中。
1.物流分析
为了方便描述，对车间相关的作业单位编号，编号分别为：1.铝材库存区、2.铝材加工区、3.铝材工艺区、4.板材库存区、5.板材加工区、6.数控雕刻区、7.调试组装区、8.包装区、9.成品区、10.配件库存区、11.包装材料库存区。通过整理车间的生产资料，计算得出该车间各作业单元之间的物流强度和等级，见表1。
使用“曼哈顿距离”计算各作业单位之间距离，根据车间生产资料得到各作业单位间的物流量，通过这两个变量相乘得出各作业单位间的物流强度。再根据作业单位间的物流强度，对其进行等級划分（其中A代表绝对重要，其量化值为4;E代表特别重要，其量化值为3;I代表重要，其量化值为2;O代表一般，其量化值为1;U代表不重要，其量化值为0），以便对作业单位之间的关系密切程度比较。为简明地表示所有作业单位对之间的物流相互关系，绘制物流相关图，如图2所示。
2.非物流分析
各作业单位之间的关系受多方面因素制约，不仅受物流因素的约束，各作业单位的非物流因素更会影响车间的设施布置。因此，根据车间现在的实际情况，主要考虑以下5条因素：（1）工艺连续;（2）物料搬运;（3）生产服务;（4）共用设备设施;（5）人员联系。
将作业单位之间的非物流相互关系（非物流强度）划分等级，与之前不同的是增加另外一个重要的关系密切等级X，X代表的两个作业单位的关系为不可靠近。由此，绘制出非物流关系相关图，见图3。
3.综合关系分析
根据对该产品特点和车间工艺过程的分析，物流搬运在工艺过程中比较重要，确定物流与非物流的加权比例为m：n=2：1。公司车间的作业单位数是11，因此，总作业单位对数是55个，由于有较多的没有关联的作业对，所以只对有关联的进行加权。按照公式，计算这些作业单位对之间的相关密切程度CRij（CRij=mMRij+nNRij，MRij——物流相互关系等级，NRij——非物流相互关系等级），填入表2中。
根据表2，对综合关系划分密级，并将等级符号填入表2中的等级列。再根据经验和实际约束情况，来适当调整建立综合相关图，如图4所示。
通过上述的分析，发现该车间主要存在以下几个问题：数控雕刻区到调试组装区与铝材从库存区到加工区这两对作业单位间的物流量很大，且搬运距离长，使搬运成本增加，在一定程度上降低了生产效率。而且，数控雕刻区与铝材工艺区间出现路径重叠的现象其在制品同一时间段搬运导致路线的拥堵，致使生产现场混乱，影响了生产效率和搬运的流畅性。配件和包装材料在车间的东南角，到达调试组装区的距离很远，大大地提高搬运成本。此外，包装材料和配件同时搬运至组装区，致使该区摆放杂乱，一定程度上影响了工作效率。因此，该车间的设施布置不太合理，需要对其进行优化，以达到提高车间运作效率、降低搬运成本和提高车间工艺流畅性的目的。 4.车间设施布置优化方案
根据该车间的作业单元位置相关图，综合考虑物流路线、物料搬运以及人员工作的方便性等因素，得出两个车间设施布置图优化方案。
方案一的调整主要体现在将板材加工的相关作业单位与调试组装区、包装区和成品区进行了调换，使得数控雕刻区到调试组装区的物流强度明显地降低。且配件库存区与包装材料库存区更加靠近了与之对应的作业单位，缩短了其搬运距离。优化后，车间设施优化布置图（方案一），如图5所示。
通过调整，方案一的搬运距离为101.8米，比原设施布置缩短了29.4米。在物流强度上，比原来的降低了9589.9。方案一的物流量强度表，如表3。
方案二同样进行较大的调整。将板材库存右侧的空地利用起来，降低了板材库存区到板材加工区的距离。且将数控雕刻区和铝材加工区都放置在离调试组装区更近的位置，显著降低了物流强度。此外，方案二也是将配件库存区与包装材料库存区放置在离与之对应的作业单位更近的位置，大大地缩短了其搬运距离。优化后，车间设施优化布置图（方案二），如图6所示。
通过调整，方案二的搬运距离为107.3米，比原设施布置缩短了23.9米。在物流强度上，比原来的降低了22561.8。方案二的物流量强度表，如表4。
这两个车间设施布置优化方案不仅降低搬运距离和物流量，在工艺过程中搬运更加流畅，也提高车间的空间利用率。
三、最优设施布置优化方案的确定
设施布置对企业的生产有较大的影响，因此优化方案的评价与选择也是重要的决策。加权因素比较法是一个比较典型且常用的方法。利用加權因素比较法对广东某公司车间的设施布置的两个优化方案进行定量比较，从而得到最佳的设施布置优化方案。
按照公式，■（i=1，2，…，n;j=1，2，…，m）计算各方案得分。其中，i代表第i个方案，j代表第j个评价因素，Wi表示第i个方案的综合得分，Aj表示第j个评价因素的权数值，Bij表示第j个评价因素对第i个方案的评价等级分值。
其中，在考虑评价因素方面，Tompkins给出了35个评价因素，根据设施布置的基本要求和结合公司实际情况选取了以下七个因素：工艺连续、物料搬运量、空间利用、管理方便、可扩展性、人员联系和作业环境。确定评价因素权数值Aj，从该公司选择五位专家，分别是该车间的两名生产组长、两名工艺人员和一名物流人员。由五位专家将这七个因素进行比较，确定各因素的权数值Aj，最后他们结果汇总取平均值来确定各因素的权数，计入表5中。
由表6可知，原始方案的综合得分W0=97.4明显低于方案一W1=132.2和方案二W2=152.2，且方案二优于方案一综合得分15.13%。因而，方案二的设施布置是该车间的最优方案。
四、结论
企业在面临智能化带来的高成本的同时，如何降低其他方面的成本是当务之急。而合理的车间设施布置不仅会提高生产运作效率，在降低企业的生产成本方面也有较好的效果。本文运用SLP法优化车间设施布置，将作业单位进行物流与非物流分析，得出作业单位的相关密切程度。优化方案不仅提高工艺的流畅性、降低搬运成本，还提高了车间的生产运作效率。再通过加权因素比较法定量地评价选择最优设施布置优化方案。本文所用的方法，对于其他类似企业优化车间设施布置有一定的借鉴意义。
参考文献：
[1]伊俊敏，等编著.物流工程（第四版）[M].北京：电子工业出版社，2017.
[2]Richard Muther. Systematic Layout Planning[M]. Boston：Cahners.1973，55-56.
[3]戢守锋.现代设施规划与物流分析[M].北京：机械工业出版社，2013.
[4]黄芊芊，等.基于SLP方法的A公司布局研究[J].物流工程与管理.2018，40（2）：60-61.
[5]Tompkins，J.A & J.A.White & Y.A.Bozer & J.M.A.Tanchoco. Facilities Planning[M].New York：John Whley&Sons，2003，123-140.
作者简介：郑妍琪（1998.07- ）女，汉族，江西南昌人，江西财经大学信息管理学院，硕士研究生在读，研究方向：物流系统优化;梁雨蓉（1996.12- ）女，汉族，山西晋中人，江西财经大学信息管理学院，硕士研究生在读，研究方向：供应链管理
关键词：车间设施布置;系统布置设计（SLP）;加权因素比较法
受2020年疫情影响，国内制造业遭受了巨大的冲击，大量劳动员工无法按期返岗。为日后应对此类难题，企业势必会愈发重视智能制造，减少对人工的依赖。在推动智能制造的同时，往往伴随的是高成本。如何优化企业内部生产系统达到降低成本的目标也成为企业的当务之急。其中，设施布置是影响生产成本的关键因素，企业可以通过优化车间设施布置以达到节省成本的目的。合理的设施布置可将其生产成本降低10%-30%，甚至更多。因此，如何优化车间设施布置也已成为企业需深入研究的重点。
SLP法是解决车间设施布置问题的经典方法，指通过定量（物流分析，量化设施之间的物流关系）与定性（非物流分析，表示设施之间的其他关系）相结合的方式对企业设施布置进行优化。本文将广东某公司车间作为研究对象，通过实地考察该公司车间的设施布置，收集并整理其生产数据，分析其设施布置方面存在的问题。结合SLP法和加权因素比较法对车间现有设施布置进行优化，实现提高车间生产效率、降低企业生产成本的目的，并为企业下一步建设提供客观科学的参考依据，具有一定的实际意义。
一、研究案例：广东某公司生产车间现状分析
后疫情时代，人们的环保意识大大提高，越来越注重人与自然的和谐共处。在家具行业中，“生态门”是从“生态家居”中衍生出的一个概念，其关键是环保和健康，因此生态门越来越受消费者的青睐。其中，我们所研究的广东某公司就是一家专注于生态门的设计研发、生产制造、销售服务为一体的典型民营公司。现主营的铝木门便是通过现代科学技术将环保饰面板和用于飞机羽翼的铝蜂窝填充芯进行结合，其材料更环保，结构更坚固，隔音更有效。为了快速响应市场对生态门的需求，优化该产品车间的设施布置对公司来说是至关重要，图1为该车间现行设施布置图。
原材料铝材运至加工区进行相应的裁剪，在铝材工艺区进行冲角码孔，并且将配件区配送的角码和组角片与已加工的铝材进行组装成铝合金龙骨;组装好的铝合金龙骨运至调试组装区，如图中红色箭头所示。
未加工的板材运至板材加工区进行精密裁板、平刨、压刨等操作后，再经由数控雕刻机对其进行冲锁孔，最后运至调试组装区，如图中黄色箭头所示。
角码和组角片等零配件运至铝材工艺区，将配件铝蜂窝门芯和包装材料运至调试组装区，如图中紫色箭头所示。
在调试组装区，对已处理的板材上胶，再与铝合金龙骨进行组装;组装好的铝木门进行包装后运至成品区，等待发货，如图中绿色箭头所标示。
二、基于SLP法的车间设施布置优化
SLP法是理查德·缪瑟在1961年提出的，通过物流与非物流分析来得出作业单位间关系密切程度以寻求合理布置的方法，具有很强的系统性和实用性，广泛应用于各种设施布置中。
1.物流分析
为了方便描述，对车间相关的作业单位编号，编号分别为：1.铝材库存区、2.铝材加工区、3.铝材工艺区、4.板材库存区、5.板材加工区、6.数控雕刻区、7.调试组装区、8.包装区、9.成品区、10.配件库存区、11.包装材料库存区。通过整理车间的生产资料，计算得出该车间各作业单元之间的物流强度和等级，见表1。
使用“曼哈顿距离”计算各作业单位之间距离，根据车间生产资料得到各作业单位间的物流量，通过这两个变量相乘得出各作业单位间的物流强度。再根据作业单位间的物流强度，对其进行等級划分（其中A代表绝对重要，其量化值为4;E代表特别重要，其量化值为3;I代表重要，其量化值为2;O代表一般，其量化值为1;U代表不重要，其量化值为0），以便对作业单位之间的关系密切程度比较。为简明地表示所有作业单位对之间的物流相互关系，绘制物流相关图，如图2所示。
2.非物流分析
各作业单位之间的关系受多方面因素制约，不仅受物流因素的约束，各作业单位的非物流因素更会影响车间的设施布置。因此，根据车间现在的实际情况，主要考虑以下5条因素：（1）工艺连续;（2）物料搬运;（3）生产服务;（4）共用设备设施;（5）人员联系。
将作业单位之间的非物流相互关系（非物流强度）划分等级，与之前不同的是增加另外一个重要的关系密切等级X，X代表的两个作业单位的关系为不可靠近。由此，绘制出非物流关系相关图，见图3。
3.综合关系分析
根据对该产品特点和车间工艺过程的分析，物流搬运在工艺过程中比较重要，确定物流与非物流的加权比例为m：n=2：1。公司车间的作业单位数是11，因此，总作业单位对数是55个，由于有较多的没有关联的作业对，所以只对有关联的进行加权。按照公式，计算这些作业单位对之间的相关密切程度CRij（CRij=mMRij+nNRij，MRij——物流相互关系等级，NRij——非物流相互关系等级），填入表2中。
根据表2，对综合关系划分密级，并将等级符号填入表2中的等级列。再根据经验和实际约束情况，来适当调整建立综合相关图，如图4所示。
通过上述的分析，发现该车间主要存在以下几个问题：数控雕刻区到调试组装区与铝材从库存区到加工区这两对作业单位间的物流量很大，且搬运距离长，使搬运成本增加，在一定程度上降低了生产效率。而且，数控雕刻区与铝材工艺区间出现路径重叠的现象其在制品同一时间段搬运导致路线的拥堵，致使生产现场混乱，影响了生产效率和搬运的流畅性。配件和包装材料在车间的东南角，到达调试组装区的距离很远，大大地提高搬运成本。此外，包装材料和配件同时搬运至组装区，致使该区摆放杂乱，一定程度上影响了工作效率。因此，该车间的设施布置不太合理，需要对其进行优化，以达到提高车间运作效率、降低搬运成本和提高车间工艺流畅性的目的。 4.车间设施布置优化方案
根据该车间的作业单元位置相关图，综合考虑物流路线、物料搬运以及人员工作的方便性等因素，得出两个车间设施布置图优化方案。
方案一的调整主要体现在将板材加工的相关作业单位与调试组装区、包装区和成品区进行了调换，使得数控雕刻区到调试组装区的物流强度明显地降低。且配件库存区与包装材料库存区更加靠近了与之对应的作业单位，缩短了其搬运距离。优化后，车间设施优化布置图（方案一），如图5所示。
通过调整，方案一的搬运距离为101.8米，比原设施布置缩短了29.4米。在物流强度上，比原来的降低了9589.9。方案一的物流量强度表，如表3。
方案二同样进行较大的调整。将板材库存右侧的空地利用起来，降低了板材库存区到板材加工区的距离。且将数控雕刻区和铝材加工区都放置在离调试组装区更近的位置，显著降低了物流强度。此外，方案二也是将配件库存区与包装材料库存区放置在离与之对应的作业单位更近的位置，大大地缩短了其搬运距离。优化后，车间设施优化布置图（方案二），如图6所示。
通过调整，方案二的搬运距离为107.3米，比原设施布置缩短了23.9米。在物流强度上，比原来的降低了22561.8。方案二的物流量强度表，如表4。
这两个车间设施布置优化方案不仅降低搬运距离和物流量，在工艺过程中搬运更加流畅，也提高车间的空间利用率。
三、最优设施布置优化方案的确定
设施布置对企业的生产有较大的影响，因此优化方案的评价与选择也是重要的决策。加权因素比较法是一个比较典型且常用的方法。利用加權因素比较法对广东某公司车间的设施布置的两个优化方案进行定量比较，从而得到最佳的设施布置优化方案。
按照公式，■（i=1，2，…，n;j=1，2，…，m）计算各方案得分。其中，i代表第i个方案，j代表第j个评价因素，Wi表示第i个方案的综合得分，Aj表示第j个评价因素的权数值，Bij表示第j个评价因素对第i个方案的评价等级分值。
其中，在考虑评价因素方面，Tompkins给出了35个评价因素，根据设施布置的基本要求和结合公司实际情况选取了以下七个因素：工艺连续、物料搬运量、空间利用、管理方便、可扩展性、人员联系和作业环境。确定评价因素权数值Aj，从该公司选择五位专家，分别是该车间的两名生产组长、两名工艺人员和一名物流人员。由五位专家将这七个因素进行比较，确定各因素的权数值Aj，最后他们结果汇总取平均值来确定各因素的权数，计入表5中。
由表6可知，原始方案的综合得分W0=97.4明显低于方案一W1=132.2和方案二W2=152.2，且方案二优于方案一综合得分15.13%。因而，方案二的设施布置是该车间的最优方案。
四、结论
企业在面临智能化带来的高成本的同时，如何降低其他方面的成本是当务之急。而合理的车间设施布置不仅会提高生产运作效率，在降低企业的生产成本方面也有较好的效果。本文运用SLP法优化车间设施布置，将作业单位进行物流与非物流分析，得出作业单位的相关密切程度。优化方案不仅提高工艺的流畅性、降低搬运成本，还提高了车间的生产运作效率。再通过加权因素比较法定量地评价选择最优设施布置优化方案。本文所用的方法，对于其他类似企业优化车间设施布置有一定的借鉴意义。
参考文献：
[1]伊俊敏，等编著.物流工程（第四版）[M].北京：电子工业出版社，2017.
[2]Richard Muther. Systematic Layout Planning[M]. Boston：Cahners.1973，55-56.
[3]戢守锋.现代设施规划与物流分析[M].北京：机械工业出版社，2013.
[4]黄芊芊，等.基于SLP方法的A公司布局研究[J].物流工程与管理.2018，40（2）：60-61.
[5]Tompkins，J.A & J.A.White & Y.A.Bozer & J.M.A.Tanchoco. Facilities Planning[M].New York：John Whley&Sons，2003，123-140.
作者简介：郑妍琪（1998.07- ）女，汉族，江西南昌人，江西财经大学信息管理学院，硕士研究生在读，研究方向：物流系统优化;梁雨蓉（1996.12- ）女，汉族，山西晋中人，江西财经大学信息管理学院，硕士研究生在读，研究方向：供应链管理