基于模糊理论的生产现场工艺布局评价

摘 要：人性化生产在现代企业中越来越重要。优化企业生产现场的工艺布局，有利于改善劳动者的生产环境。针对生产现场工艺布局时，方案优选问题具有多因素和模糊性的特点，引入模糊数学理论评价模型，对方案进行比选。通过实例分析，证明了这种方法的合理性和有效性。

关键词：人性化生产；工艺布局；模糊数学；方案优选

中图分类号：O159 文献标识码：A

引言

在社会快速发展变化的今天，我国的加工制造企业也出现了前所未有的情况，那就是在生产现场急需解决提高劳动者生产效率的同时，如何更好的保护好劳动者的身心健康。在以人为本的理念深入人心的情况下，保护劳动者的身心健康变得越来越重要了。对于怎样提高劳动生产率及如何改进劳动者的劳动环境，有以劳动生产率为核心的和以劳动者为中心的两条途径用以改变工艺，采用先进设备及先进的管理方式等。而本文是在同时考虑了生产效率与劳动者身心健康两方面的情况，借助于某货车生产现场两大部件之间的工艺布局加以分析研究。

由于工业生产中存在许多不确定性与模糊性问题，这导致一些现象与过程很难用经典数学方法精确描述，而用模糊数学方法则可以解决此类问题。因此，通过采用模糊数学理论进行生产工艺布局方案的分析研究，克服了不能同时考虑生产与劳动者两方面的不足，获得符合现代生产制造企业先进的工艺布局，得到符合现代生产所需的实际要求。应用模糊数学理论对方案重要性程度的总体分析，既考虑了各目标的定性、定量和模糊性的特点，也考虑了专家的意见，而专家的意见是从实际经验中得来的，亦具有一定的模糊性。因此，用数学手段模仿人脑对于模糊现象和事物的过渡性状态进行识别和判断，从而进行以定量为特征的决策，是有科学依据的。

1 模糊评价模型

1.1 确立方案目标阵

设U是分析方案的集合，为U={方案1，方案2，…，方案m}={U1U2，…，Um}

设V是对研究的方案有重要影响的目标集合，为V={目标1，目标2，…，目标n}={V1V2，…Vn}

于是，由U和V中的元素任意组合构成系统多目标的笛卡尔积集。元素对（U，V）组合后的目标值记为Zij，某方案i的因素目标值向量为

在m个目标条件下的n个方案的因素目标值矩阵Z为

1.2 模糊综合评价模型

在某一目标范围内，不同方案的因素目标值对最优目标的接近程度记为，其计算方法是：

（1）

式中：为标准值。因素目标为正目标时，取 ；因素目标为负目标时，取。与 分别为目标j条件下各方案的最大最小因素目标值。

m×n个模糊接近度 组成的基于n个目标条件下m个方案的模糊关系矩阵 为：

因素目标重要程度的权值向量△确定为：， 为各因素目标对方案的重要程度加权系数，其值在（0,1）内。

把m个方案中的n个因素目标值的标准

向量 组成的方案拟定成最理想的，则各方案与之相对的广义加权接近距离di为：

（2）

最后取m个分析方案中与最理想方案之间广义加权距离di最小者相对应的方案 ui为最优方案。即 时，方案ui为最优。

2 应用实例

某货车生产现场的两大部件生产的工艺布局有两种方案。方案一（见图1）基于初始组对阶段相对集中原则而布置的；方案二（见图2）考虑到各个部件单独集中而设置的。

图1 工艺布局方案一

图2 工艺布局方案二

以下就两种不同的方案通过模糊分析模型加以研究，确定最优的方案。

2.1 建立两方案目标阵

布置方案组成的集合U={方案1，方案2}={U1，U2}

对方案有重要影响的目标集合V={生产节拍的控制情况、部件之间的干涉情况、设备的使用频率、操作者的安全性、操作者的体力负荷、操作者的脑力负荷}

两个方案六个目标构成的因素目标值矩阵 ，根据实际生产现场经验得到的有关因素目标值见表1。则有

表1 各方案因素目标的相对值

2.2 模糊综合评价结果

在所列的8个因素目标中，正目标为：生产节拍的控制情况、设备的使用频率、操作者的安全性；负目标为：部件之间的干涉情况、操作者的体力负荷、操作者的脑力负荷。可确定各因素目标的标准值向量为

由式（1）得到

据德尔斐法，各因素目标的权值向量值为

由式（2）可求得

显然， ，可知方案2为最优的布局。结合实际生产情况，优选方案2以劳动者的角度为考量，建立合乎现代生产企业的生产环境，极好的改善了劳动者的身心健康，促进了劳动者的生产积极性；部件之间的干涉状况改进，提高了两部件的生产效率。

结论

利用模糊数学理论方法对企业生产现场工艺布局进行分析，可以解决分析中的非精确性问题，通过将生产中的各种影响因素进行量化，经数学方法的处理，评判出不同方案的优劣，从而使结论更具有科学性，符合现代企业中人性化生产的客观要求。

参考文献

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