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研究生: 陳羿彣
Chen, Yi-Wen
論文名稱: 紡織染整廠染色工作站精實管理少人化之研究
A Study on the Lean Management Shojinka Problem from the Dyeing Workstation of Textile Manufacturing
指導教授: 楊大和
Yang, Taho
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 電機資訊學院 - 製造資訊與系統研究所
Institute of Manufacturing Information and Systems
論文出版年: 2017
畢業學年度: 105
語文別: 中文
論文頁數: 81
中文關鍵詞: 價值流圖系統模擬離散事件模擬精實生產少人化
外文關鍵詞: Value stream mapping, System simulation, Discrete-event simulation, Lean manufacturing, Shojinka
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  • 紡織產業為民生必需品,隨著人口數量和人均所得的上升而微幅成長。台灣紡織業是高度出口導向的產業,也一直是帶動台灣經濟發展及創造外匯收入的主要產業。近年來,在環境競爭與國際化的壓力下,紡織業的顧客需求也會因為流行趨勢而隨之改變,許多企業皆紛紛倒入精實管理來降低生產成本及提升生產效率來提升產業的競爭力。
    精實生產系統提倡持續改善及消除浪費。首先繪製價值流圖分析案例公司現況方案,找出在製品堆積最多的地方或生產線中的瓶頸作為改善契機。接下來針對染色工作站人員配置進行更詳細調查,針對染色工作站現況方案所存在的人員配置及機台擺放問題提出少人化方法作為本研究改善方案的基礎。利用模擬工具收集定量績效指標後,針對不同產品種類需求變動的情境進行分析,探討在不同情境下安排的人員數目及人員配置。
    經過結果分析與比較,在相同需求下,週期時間的改善百分比為 16%,作業員人數改善百分比為 25 %,其中作業員人數由現況方案的 8 位作業人員減少至 6 位。而在需求變動的情況下,平均作業人員數由現況方案 9 位減少至方案一 8.11 位、方案二 7.78 位及方案三 6.89 位。透過本研究所提出之少人化改善方案可以提供案例公司一套針對需求變動的情形下染色工作站調整人員數目及人員配置的方法。

    Textile manufacturing have been important industry in Taiwan. Due to the internationalization and the competitive market, many enterprises have adapted lean method to reduce wastes, enhance quality of products and also have to increase the flexibility of manufacturing. Adapting Shojinka method and lean thinking to deal with the staffing problem in the dyeing workstation in the textile factory is the main issue of this research, hoping to find the improvement opportunities of the organization.
    First, we use value stream mapping to identify the wastes in the process and find the opportunities to improve. Next, we collect the information of dyeing workstation and rearrange the types and layout of the dyeing machine. Then, based on the blocks from the machine types, we use moving distances to decide whether two or more blocks can use the same operator or not. Finally, we use Taguchi Orthogonal Array to conduct several experiment scenarios for different product with variable demand to discuss each plan’s system performance. As a result, the Shojinka method is effective to reduce wastes and enhance system performance to have a more fluently production process. And for the managerial level, this research provides a method to decide operator number in the dyeing workstation depends on different customer’s demand.

    摘要 i 誌謝 iv 目錄 v 表目錄 viii 圖目錄 ix 1. 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的 2 1.3 研究流程 3 1.4 研究架構 4 2. 文獻探討 5 2.1 精實生產系統 5 2.1.1 精實生產系統五大原理 6 2.2 價值流圖 8 2.2.1 建構價值流圖的七個指導原則 8 2.3 限制理論 11 2.3.1 限制理論步驟 12 2.3.2 鼓-緩衝-繩(Drum-Buffer-Rope,DBR) 13 2.4 省人化與少人化 13 2.5 職業安全衛生法高溫作業勞工作息時間標準 16 2.6 離散事件模擬 17 2.6.1 離散事件模擬步驟 18 3. 案例說明及價值流分析 20 3.1 案例公司簡介 20 3.1.1 產品選擇 21 3.1.2 染整廠生產流程 22 3.1.3 物與資訊流介紹 23 3.2 染色工作站簡介 26 3.2.1 染色流程介紹 29 3.3 價值流圖分析 30 3.3.1 繪製現況價值流圖 31 3.3.2 現況價值流圖分析及改善目標 34 3.4 染色工作站人員配置問題 38 3.4.1 計算作業人員利用情形 39 4. 研究方法及案例分析 44 4.1 精實改善方案產生 45 4.1.1 染色作業安排 45 4.1.2 染色機台重新規劃 46 4.2 少人化方案 47 4.2.1 兩相鄰區塊共用人員 47 4.2.2 多區塊共用人員 49 4.3 績效指標 50 4.4 建構現況模擬模式 50 4.4.1 資料蒐集與設定假設條件 51 4.4.2 建構現況方案模擬模式 52 4.4.3 暖機時間與模擬模式所需重複次數之決定 57 4.4.4 模擬模式是否合理 58 4.5 建構改善方案模擬模式 59 4.5.1 染色機重新規劃方案 59 4.5.2 少人化改善方案 60 4.5.3 實驗結果 63 4.6 實驗情境設計與分析 67 4.6.1 需求情境設計 67 4.6.2 情境結果分析 72 5. 結論與建議 74 5.1 結論 74 5.2 未來研究與建議 75 參考文獻 76 附錄 A 論文符號說明 78 附錄 B 人員配置組合程式碼 79

    2015 年台灣紡織業情況暨紡織品國際經貿情勢分析,2016,Available:
    http://goo.gl/RUZuVA(取得日期:2016/7/25)
    中山孝清,國瑞汽車 TPS 自主研究會譯,2006,直傳豐田方式,財團法人中衛發展中心,台北。
    台經院產經資料庫,2015,Available:
    http://goo.gl/qTaCLT(取得日期:2016/8/13)
    成澤俊子、約翰˙舒克,李兆華譯,2009,大家來學TPS-豐田改善直達車,財團法人中衛發展中心,台北。
    李輝煌,2013,田口方法:品質設計的原理與實務,四版修訂,高立圖書有限公司,新北市。
    柳生俊二,陳坤賞譯,2008,從單元細胞開始的同期生產方式,財團法人中衛發展中心,台北。
    麥克˙魯斯、李克˙哈里斯,李朝森、李兆華譯,2007,建構連續流:管理者、工程師與製造團隊的行動指南,財團法人中衛發展中心,台北。
    麥克˙魯斯、約翰˙舒克,趙克強譯,2006,學習觀察:增加價值、消除浪費的價值流圖,財團法人中衛發展中心,台北。
    Arena user’s manual, 2012, Rockwell Automation, Inc., Milwaukee, WI, U.S.A.
    Banks, J., Carson, J., and Nelson, B., 1996, Discrete-Event System Simulation, 2nd edition, Peason Prentice Hall, New Jersey.
    Darlington, J., Francis, M., Found, P., and Thomas, A., 2015, Design and implementation of a Drum-Buffer-Rope pull-system, Production Planning & Control, 26(6), 489-504.
    Goldratt, E. M., and Cox, J., 1984, The Goal: Excellence in Manufacturing, North River Press, New York.
    Gupta, M. C., and Boyd, L. H., 2008, Theory of constraints: a theory for operation management, International Journal of Operations & Production Management, 28(10), 991-1012.
    Kelton, W. D., Sadowdli, R. P., and Swets, N. B., 2014, Simulation with Arena, 6th edition, McGraw-Hill Education, New York.
    Liker, J.K., 2004, The Toyota Way: 14 Management Principles from the World’s Greatest Manufacturer, McGraw Hill, New York.
    Lu, J. C., Yang, T., and Wang, C. Y., 2011, A lean pull system design analysed by value stream mapping and multiple criteria decision-making method under demand uncertainty, International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 24(3), 211-228.
    Marchwinski, C., and Shook, J., 2003, Lean Lexicon: A Graphical Glossary for Lean Thinkers, Lean Enterprise Institute, Brookline.
    McCulloch, W. S., and Pitts, W., 1943, A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity, The Bulletin of Mathematical Biophysics, 5(4), 115-133.
    Monden, Y., 2012, Toyota Production System: an Integrated Approach to Just-In-Time, 4th edition, CRC Press, Boca Raton.
    Ohno, T., 1988, Toyota Production System: Beyond Large-Scale Production, Productivity Press, Portland.
    Womack, J. P., and Jones, D. T., 1996, Lean Thinking: Banish Waste and Create Wealth in Your Corporation, Simon and Schuster, New York.
    Womack, J. P., Jones, D. T., and Roos, D., 1990, The Machine that Change the World, Harper Collins, New York.
    Yang, T., Fu, H. P., and Yang, K. Y., 2007, An evolutionary-simulation approach for the optimization of multi-constant work-in-process strategy-A case study, International Journal of Production Economics, 107(1), 104-114.
    Yang, T., Kuo, Y., and Chang, I., 2004, Tabu-search simulation optimization approach for flow-shop scheduling with multiple processors—a case study, International Journal of Production Research, 42(19), 4015-4030.
    Yang, T., Lin, H. C., and Chen, M. L., 2006, Metamodeling approach in solving the machine parameters optimization problem using neural network and genetic algorithms: a case study, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 22(4), 322-331.

    下載圖示 校內:2019-08-01公開
    校外:2019-08-01公開
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