การจำลองสถานการณ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตรถกึ่งพ่วง

ผู้แต่ง

  • Thanapan Kongthong อาจารย์ประจำ ภาควิชาวิศวกรรมอุตสาหการ คณะวิศวกรรมศาสตร์ศรีราชา มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตศรีราชา
  • Chettha Chamnanlor ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ภาควิชาวิศวกรรมอุตสาหการ คณะวิศวกรรมศาสตร์ศรีราชา มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตศรีราชา

คำสำคัญ:

การจำลองสถานการณ์, การปรับปรุงประสิทธิภาพ, การผลิตรถกึ่งพ่วง

บทคัดย่อ

บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและพัฒนาแบบจำลองสถานการณ์แบบไม่ต่อเนื่อง (Discrete event simulation) สำหรับการผลิตรถบรรทุกกึ่งพ่วงในบริษัทกรณีศึกษา เนื่องจากการดำเนินการผลิตรถบรรทุกกึ่งพ่วง 2 ประเภทในปัจจุบันไม่เพียงพอต่อความต้องการของลูกค้า ซึ่งทำให้ไม่สามารถส่งผลิตภัณฑ์ได้ทันตามกำหนด ดังนั้น การเปรียบเทียบพฤติกรรมของระบบเพื่อกำหนดแนวทางที่เหมาะสมในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตจึงได้รับการมุ่งเน้นศึกษา แบบจำลองสถานการณ์ได้ถูกสร้างขึ้นโดยใช้โปรแกรมสำเร็จรูปอารีนา (Arena) และทำการทดสอบความถูกต้องเพื่อให้สามารถใช้แทนระบบการผลิตจริงได้ นอกจากนี้ การปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตที่เป็นไปได้มี 3 แนวทาง ได้แก่ การแชร์ทรัพยากร การเพิ่มอุปกรณ์พิเศษในจุดคอขวด และการรวมสายการผลิต ก็ได้ถูกจำลองสถานการณ์ขึ้นเช่นเดียวกัน ผลจากการเปรียบเทียบทุกสถานการณ์ แสดงให้เห็นว่า แนวทางที่นำเสนอสามารถเพิ่มจำนวนผลิตภัณฑ์รถบรรทุกกึ่งพ่วงทั้ง 2 ประเภทได้จากเดือนละ 40 คัน เป็นเดือนละ 48 คัน

เอกสารอ้างอิง

Samanphan W. Plant Layout Design for Reducing Transfer Distance between Work Stations in Hard Disk Drive Industry by Using Simulation [MEng thesis]. Bangkok: Kasetsart University; 2012. Thai.

Ua-areemitr S. Improvement of Process Layout Using Simulation: Case Study of Garment Factory [MSci thesis]. Bangkok: Chulalongkorn University; 2007. Thai.

Chantarasamai K, Lasunon O. Plant Layout Design and Process Improvement in Wood Sliding Door Manufacture. Naresuan University Journal: Science and Technology. 2017; 25(3): 146-155. Thai.

Suhardini D, Septiani W, Fauziah S. Design and Simulation Plant Layout Using Systematic Layout Planning. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 2017; 277: 1-8.

Tahar RBM, Adham AAJ. Design and Analysis of Automobiles Manufacturing System based on Simulation Model. Modern Applied Science. 2010; 4(7): 130-134.

Baraka JM, Naicker AK, Singh R. Discrete Event Simulation Modeling to Improve Productivity on An Automotive Production Line. Proceedings of CIE42; 2012 July 16-18; Cape Town, South Africa, p.124(1-12).

Rybicka J, Tiwari A, Enticott S. Testing a Flexible Manufacturing System Facility Production Capacity through Discrete Event Simulation: Automotive Case Study. International Scholarly and Scientific Research & Innovation. 2016; 10(4): 668-672.

Omogbai O, Salonitis K. Manufacturing System Lean Improvement Design using Discrete Event Simulation. Procedia CIRP. 2016; 57: 195-200.

Garriz C, Domingo R. Simulation, through Discrete Events, of Industrial Processes in Productive Environments. Procedia Manufacturing. 2017; 13, 1074-1081.

Saengkularb W, Tharmmaphornphilas W. Simulation Model for Operator Allocation In Head Gimbal Assembly Line. Engineering Journal Chiang Mai University. 2019; 26(1): 207-226. Thai.

Rattanaubol S, Srisuwannapa C. Simulation for Improving Service Effectiveness of Pediatric and Medical Clinics in Outpatient building of Phatthalung Hospital. Journal of Science Ladkrabang. 2013; 22(1): 107-116. Thai.

Chamnanlor C, Suksan K, Saibunna J. Simulation to Improve Service Performance of Outpatient Department in Laem Chabang Hospital. SWU Engineering Journal. 2018; 13(1): 1-6. Thai.

Banks J, Carson JS, Nelson BL, Nicol DM. Discrete-event system simulation. 4th ed. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice-Hall; 2005.

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2021-07-24

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย