英语原文共 18 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

制造业企业物流设施的系统布局规划与综合评价

文摘：分析了制造企业物流设施布局的问题，提出了利用直觉模糊集评价优化物流设施布局。本文采用系统规划的方法对物流设施进行设计，确定各仓库的最佳位置。创新之处在于编制了物流设施布局方案后，引入直觉模糊集对物流设施布局（SLP）进行综合评价。值得注意的是，在经济、效率、适应性、安全以及环境等方面建立了一个广泛而详细的物流设施布局两阶段指标体系。尽管生产物流设施布局综合评价良好(G)，但还是存在提高物流效率的最优空间。因此，我们提出了一个新的改进的物流设施布局。生产企业实施了完善的物流设施布局后，使得运输更加通畅，减少了等待时间，降低了物流成本。

关键词：指标体系；系统布局规划；得到；物流设施布局；直觉模糊集；仿射；综合评价；优化逻辑关系；非物流关系；全面的关系；车间布局设计

参考文献

参考文献如下：雷文，鲁白（2015）《制造业企业物流设施的系统布局规划与综合评价》，《应用决策科学》，第八卷第四期，第358—375页。

简历：雷文，中国华北电力大学经济管理学院教授。他的研究方向包括数据挖掘、智能决策和供应链管理。发表论文80鱼片，著作7部，他是保定低碳发展研究院院士。

鲁白，华北电力大学物流工程专业硕士研究生。主要研究方向：项目调度、供应链管理、绿色物流管理。

1 介绍

制造设施/系统的布局不仅影响其物流模式，影响运输和运营成本，还影响物流和零部件/机器分配决策(Elmaraghy et al.， 2014)。制造设施的效能主要取决于机器和部门的布局。重新配置现有制造系统的能力是在制造业务环境中保持竞争力的关键因素。更重要的是，一个良好的布局有助于运营的整体效率，可以减少高达50%的总运营费用(Singh和Yilma, 2013)。本文的主要优点是提出了一个方法，综合评估和优化方法作为一个整体系统纳入物流设施布局在制造企业，从而使充分和直观的考虑，同时作出决策。

几十年来，系统布局一直是一个活跃的研究领域。Wickens和Carswell(1995)发表了“接近兼容原则”(PCP)，考虑到显示器与其他显示器的相关性，PCP是用来确定显示器位置的准则。相关信息的位置越近，在分散注意力时表现越好。在监测任务中，空间邻近性广泛应用于显示器的布置(Wickens et al.，1996;Nelson等，2000)。Scaron;ulgan(2006)提出了一个系统的基本特征在物流园区布局,提出了物流园区发展的理论中。曾(2008)在定性分析各影响因素与交通条件相互关系的基础上，提出了机场(systematic layout planning, SLP)方法设计了原木堆场的整体布局，考察了SLP方法在堆场布局中的可行性。这些征兆使我们能够检测需要布局拥堵和糟糕的利用空间,工厂的库存过多,长距离和中断流路径工作流程过程中,同时瓶颈工作站和空闲时间,合格的工人进行简单操作太多,劳动力焦虑和不适;设施事故，操作和人员控制困难。因此，SLP与数学模型相结合。Xie et al.(2008)和Han(2013)开发了一个结合SLP的数学模型，并解决了它，使综合关系或土地利用最大化，同时最小化物流成本。Zhang等人(2014)使用相同的方法，最大化综合关系和邻接关联度的乘积。

在优化前，我们利用直觉模糊集的方法对已建立的物流设施布局方案进行评价。这种评价方法在群体决策(GDM)中得到了广泛的应用。解决这类群体决策问题的关键是获取决策者对各属性权重的偏好信息。已经有许多有效的方法和途径来分析属性权重完全已知、完全未知和不完全已知的群体决策问题(Pei, 2013)。在偏好信息不完全的情况下，有一些求解群体决策的方法。例如，Li(2010)开发了一种基于双击点法的非线性规划方法来解决群体决策问题，该方法使用对属性的替代评级和直觉模糊集表示的属性权重。然而，由于主观和客观因素的影响，决策者对具有一定犹豫度或不确定性的方案进行两两比较。IFS是描述这类具有犹豫度的模糊信息的合适工具。因此，更好的方法是使用IFSs来捕捉决策者对备选方案进行两两比较时的模糊真实度(Wan and Li, 2013)。另一方面，Ye(2010)提出了基于模糊熵的方法来识别所有未知权值信息。Tao等人(2013)基于直觉模糊加权平均算子和一种新的直觉模糊值模糊排序方法解决了群体决策问题。此外，Wan等人(2015)提出了一种利用Atanassov的区间值直觉模糊值(intervalvalue tionistic fuzzy values, AIVIFVs)和不完全属性权重信息解决多属性群决策(multi attribute group decision- decision, MAGDM)问题的新方法。

由于对象的不确定性和模糊性，以及人类思维的模糊性，决策者很难将其对备选方案的偏好表达为精确的价值观(Wan and Li, 2015)。与其他评价方法相比，IFSs在解决群体决策问题上具有更多的优势，因为它可以通过精确的数学手段处理模糊的评价对象。更重要的是，它可以以更合理、科学和实用的方式处理模糊信息。评价结果不是一个点值，而是一个包含丰富信息的向量。该向量不仅可以精确地描述被评价对象，而且可以进一步处理以获得更多的参考信息。

制造系统的布局决定了制造系统的结构复杂性。本研究的目的是通过定义制造系统布局的特性和流程模式，引入度量标准来评估制造系统布局的结构复杂性。为了减少物流浪费，实现利润最大化，准确的物流布局评估在制造企业中起着至关重要的作用。考虑到物流设施布局的多维性，认为直觉模糊综合评价法适用于测量物流设施布局问题;其主要优点是:数学模型操作简单，适用于测量复杂的多级指标问题。此外，IFCE方法已经通过实际应用在许多案例中进行了测试，发现其具有较高的信度和效度，可以计算出完全可信和合理的判断结果(Cornelis etal.，2004)。

本文的提示遵循了该实现的不同步骤:首先，我们提出了系统动态布局的一般概念，定义了我们研究的问题，将SLP应用到包括物流、非物流和综合关系的实践中，形成了物流设施布局规划。然后通过IFSs建立综合评价模型，建立详细的指标体系，对上述物流布局进行评价，并给出优化结果。最后，通过以上分析得出一些合理的结论。

2 系统布局规划

总的来说，布局可以定义为对不同空间的处理阶段的安排以及这些空间之间的相互作用。在生产管理中，确定这种安排的最著名的方法之一是SLP，由Muther和Haganas(1969)开发。在SLP中，假设设施、设备和人员的位置主要基于它们之间的相互关系。SLP中包含的典型元素是在加工阶段之间运输的生产数量、人员的移动或某些设备的共享使用。生产、人员和设备在部门之间或组织与其供应商或客户之间的流动通常得到解决。最受关注的是产品有不同的加工路线或顺序，例如在车间中制造分立的零件。

物流设施布局的中心目标是找到一个最小化生产运输成本的布局。换句话说，目标是尽可能近地找到合适的部门。制造系统布局是由机器、区域或部门、它们的位置和它们之间的连接的安排来定义的。制造系统配置是一组组成部件，如机器、工作站、运输机和控制器等，以及组成制造系统的每个模块的数量和类型，以及它们之间定义工件流动的关系。

研究车间在汽车制造商包括13个不同功能区域即:覆盖部分仓库(CPW),原材料仓库(RMW),外购零部件仓库(PPW)、冲压车间(SW),加工车间(MW),焊接车间(WW),喷涂车间(PW),装配车间(AW),铸造车间(CW),测试车间(TW),运输部门(SD),办公大楼(OB)和车库(C)。在本文中，我们分别用数字1~13来标记上述功能区。

表1 各路径物流强度

道路 物流数量/千克 编号 路径 物流数量/千克 编号

2–8 3,869.356 1 1–5 1,296.348 17

8–10 3,685.369 2 2–5 1,069.324 18

10–1 1 3,598.895 3 8–9 985.325 19

4–6 3,526.542 4 1–8 897.569 20

9–5 3,195.486 5 1–2 565.396 21

1–4 3,056.558 6 3–5 459.625 22

2–9 2,968.458 7 2–7 374.258 23

3–8 2,896.547 8 4–5 291.326 24

5–8 2,886.325 9 4–8 211.652 25

7–8 2,798.245 10 5–10 178.824 26

6–7 2,723.826 11 6–9 162.848 27

1–6 2,279.635 12 8–11 96.357 28

2–4 2,069.356 13 8–12 79.368 29

2–6 1,989.988 14 10–12 49.659 30

4–7 1,847.268 15 8–13 36.598 31

5–6 1,723.635 16 12–13 27.695 32

2.1 物流关系

物流分析是SLP的首要任务，应该清楚地了解生产各个阶段的物流水平。为了避免重复路径，遵循物流成本最低的原则，我们可以寻找最优的移动订单和数量。在这种情况下，车辆制造商采用关键路径法来确定各工序之间的连接，即各工序之间的连接是通过每条路径上的吞吐量来衡量的，物流强度是指每一次物料的移动量。物流强度由经验丰富的专家根据历史生产数据进行评估，如表2所示。

表2显示每条路径的物流强度值,按照物流路径的一部分,我们的物流数量降序排名通过使用,E, I, O, U, X(当然是必要的,E-especially重要,I-important O-ordinary亲密,U-unimportant, X-undesirable),因此,我们可以找出不同运营部门的物流相关图如图1所示。

图1 各业务部门的关系

2.2. 非物流关系

运营部门之间的关系表示各部门之间的活动频率，通常称为非物流关系。通过对工作过程、工作性质、现有设备、承担空间、监督管理、安全、环境、健康等因素的分析，对这种关系进行评价。根据各运营部门的频率，可以将其关系定义为亲密关系或疏远关系。此外，除了物流之外，各运营部门之间的亲和力也是规划设施的重要参考点。评估结果如图2所示。

图二 各运营部门的非物流关系

2.3 全面的关系

在接下来的章节，有必要将物流关系和非物流关系进行合并，以获得综合的关系。在我们的目标制造企业中，物流关系与非物流关系基本上是同等重要的;因此，物流与非物流关系的计算权重取1:1。我们假设运行部门的值为N，运行单位总对(P)可由式(1)计算: P=N(N-1)/2 (1)

在我们研究的车间中，操作部门(N)的值为13，我们计算出的操作单元总对(P)为78。但在现实

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[413176]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word