生产线平衡优化中的人因分析与仿真方法应用研究【附数据】

最新推荐文章于 2025-12-18 10:59:28 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-18 10:59:28 发布 · 510 阅读

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(1) 生产线平衡问题的诊断与优化 服装行业生产线中的效率提升是制造业优化的重要议题，针对P公司HVP211服装生产线的现状，首先从生产线平衡的角度进行详细诊断。通过现场观察和数据采集，发现生产线存在明显的不均衡现象，具体表现为：

部分工序超负荷运转导致瓶颈，员工工作压力过大；
某些工位闲置时间较长，资源利用率偏低；
物料运输路径过长，增加了非增值时间。

为解决这些问题，采用以下改进措施：

作业流程优化：分析各工序所需的时间和工序间的依赖关系，对生产步骤进行重组，使得工序分布更加均匀。通过引入程序分析与动作分析技术，重新设计了工位布局，减少了员工多余动作，优化了工序连接的顺畅度。
生产线平衡分析：借助工业工程方法，对工序进行平衡率分析，采用平衡图分析出瓶颈工序并重新分配工序任务，确保所有工序的负载时间趋于一致，从而提高整体生产效率。
布局优化：重新规划设备和工位的布局，采用U型生产线形式缩短物料搬运路径，减少非增值时间，提高物流效率。

为验证上述改进措施的有效性，使用Flexsim软件对优化后的生产线进行仿真建模，模拟不同工序负载和物流路径的动态变化。仿真结果显示：优化后的生产线平衡率提高了12%，物料传输效率提升了15%，生产周期缩短了约10%。

(2) 人因条件的诊断与优化 生产中的人因问题直接影响员工的健康和工作效率。针对P公司员工的工作现状，收集了员工的作业数据，包括作业姿势、动作强度、工位环境和心理状态等。通过人因可靠性分析发现：

长时间保持不良工作姿势导致肌肉疲劳和职业病风险增加；
工作环境中噪音、光照等不符合标准，对员工心理产生不良影响；
工作任务设计单一，缺乏变化，导致员工易产生倦怠情绪。

基于此，提出以下改进措施：

工作姿势优化：引入人体工程学设计原则，改进工作台的高度和角度，减少员工弯腰或长时间站立的必要，提供符合人体工程学的工作椅。
作业环境改善：为车间安装吸音材料以降低噪音水平，优化照明系统，提供柔和且均匀的光照环境，同时引入空气净化设备以提升空气质量。
心理健康支持：设立心理咨询和压力缓解机制，例如定期组织团队活动和技能培训，增加员工的归属感和积极性。
多样化任务设计：通过工作轮换和任务多样化，降低员工对单一任务的倦怠感，提高工作兴趣和专注度。

通过以上措施，员工的工作满意度和生产积极性得到了显著提升，劳动效率提高了约8%。此外，员工的职业病发生率降低了20%，工作环境符合健康与安全标准。

(3) 综合优化策略与对企业的应用价值 综合分析P公司生产中的物因与人因问题，本文提出了基于物与人的双重角度的系统性优化方案，不仅显著提高了生产线平衡率，还有效减少了员工的劳动负担。具体成果包括：

平衡率提升：优化后的生产线平衡率从原先的78%提升至90%以上，消除了生产线中的主要瓶颈，提高了生产效率。
员工满意度改善：优化工作环境后，员工在健康、安全和舒适度方面的满意度提高了显著的水平。
成本效益：通过减少非增值时间和改善员工健康状况，间接降低了企业的运营成本和员工流失率。

优化措施的实施不仅改善了P公司HVP211生产线的生产效率和员工体验，也为类似类型的企业提供了实践参考。

import simpy
import random

def workstation(env, name, process_time, queue):
    while True:
        if not queue.empty():
            task = queue.get()
            print(f"{env.now}: {name} starts processing task {task}")
            yield env.timeout(process_time)
            print(f"{env.now}: {name} finishes task {task}")
        else:
            yield env.timeout(1)  # Wait for new tasks

def task_generator(env, task_queue, rate):
    task_id = 0
    while True:
        task_id += 1
        task_queue.put(task_id)
        print(f"{env.now}: Task {task_id} added to queue")
        yield env.timeout(random.expovariate(rate))

# Initialize environment
env = simpy.Environment()

# Initialize queues
task_queue_1 = simpy.Store(env)

# Create workstations
env.process(workstation(env, "Station 1", process_time=5, queue=task_queue_1))

# Generate tasks
env.process(task_generator(env, task_queue_1, rate=0.2))

# Run simulation
env.run(until=100)