M服裝公司襯衫生產車間布局優化研究

袁偉怡 賀阿紅

摘要：車間布局是否合理，對物流效率、生產成本及生產效率等方面有很大影響。文章以M服裝公司生產車間為研究對象，采用SLP（系統布置設計）方法對其襯衫生產車間進行現場調研，根據生產現場的物流量及各功能區的相關性，從物流因素和非物流因素2個方面進行相關性分析，得到該車間作業單位的相互關系圖、作業單位綜合接近程度排序及作業單位位置相關圖，并采用路線最優的布局原則設計2個改善方案，通過方案評價得到了較優方案。通過優化設計，提高了運輸效率、車間面積利用率，降低了生產成本，為企業創造良好的社會和經濟效益，可為同類企業開展相關工作提供參考。

關鍵詞：SLP；設施布置；作業流程圖；優化；效率

中圖分類號：F273；F426.86? 文獻標識碼：A? ?文章編號：1674-0688（2023）03-0123-03

0 引言

在世界經濟快速發展的今天，制造業是國民經濟的中流砥柱，是一個國家經濟持續發展的不竭動力。在激烈的競爭中，提高企業的競爭力，不僅要提高銷售能力和產品質量，還必須提高生產效率，縮短產品的生產和銷售周期［1-3］。目前，一些制造業生產企業的現場管理存在一定問題，例如在前期的建設中，并沒有注意到設備的布局，而是按照經驗進行布局，但是隨著訂單的增多，車間內的材料堆放得越來越亂，生產流程中的反復操作，以及在生產車間中的人與物之間的交叉，使生產效率越來越低，限制企業的發展［4-5］。SLP是一種重要的生產設施規劃方法，其通過對生產流程和物流量的詳細分析，利用各作業單元之間的關系圖車間作業單元區域進行合理布局［6］，保證生產順利進行，達到優化整個生產體系的目的。本文運用SLP方法對 M服裝公司的襯衫生產車間布局展開分析，對車間設施進行科學、合理地布置，形成合理的物流系統，提升物流運行效率、降低企業的經營成本，達到對生產系統物流效率和生產成本的最優化，從而提升企業的市場競爭力。

1 襯衫生產線布局及生產流程

M公司生產的襯衣樣式眾多，其中休閑襯衫是主打產品，擁有最大規模的生產線，其生產流程復雜，對生產質量要求極高。生產襯衫車間里，有平縫機、案板、燙臺、熨斗、四線包縫機、釘扣機、鎖眼機等設備。由于休閑襯衫的流水線是半自動化的，所以很多工作必須由人工完成，例如物料的搬運、倉庫的儲存、運輸及產品的檢驗等。

現有的襯衫加工區主要包括材料存放區、剪裁縫紉區、紐扣縫釘區、半成品區、熨燙區、質檢區、成品區、包裝區、倉儲區，各區分別承擔不同的作業內容。本文研究中，區域間的材料運輸主要依賴人工和車輛。具體區域布局如圖1所示。

[2剪裁縫制區][1材料存放區][5熨燙區][6質檢區][7成品區][8包裝區][4半成品區][3紐扣縫釘區][9倉儲區]

圖1 車間布局圖

2 基于SLP的企業設施布置分析

2.1 物流分析

物流量是指在某一時期內，2個物流點之間的物質流動，而物流強度是指物料移動的先后次序和數量。物流強度分成5個級別，從強到弱依次對應以下5個符號：A、E、I、O、U，物流量承擔比例依次為40%、30%、20%、10%、0。

物流強度是通過實地調研和計算不同作業單元之間的物流量獲得的，即物流強度=物流量/總物流量；根據表1中的物流強度水平，由大到小對其進行排列，其中A類對應前40%的承載物流的累積份額，E類對應30%，I類對應20%，O類對應10%［7］。襯衫生產車間物流強度及其水平見表1。

2.2 作業單位相互關系分析

2.2.1 作業單位綜合相互關系圖

確定各個作業區間的物流關系的同時還應考慮非物流因素對車間布置的影響。在對襯衫進行生產的過程中，各區間除包含上述的物流關系外，各個工序間還需考慮相互之間的非物流關系，作業單位綜合相互關系圖繪制步驟如下［8］。

（1）明確對廠房整體布局有重大影響的物流與非物流因素間的關系。從表2所示的物流關系強度中可得各因素之間的相關性，考慮到作業流暢度、管理、物料搬運等因素的影響［9］，可得到非物流相互關系。

由于服裝運輸路線多、物料數量大，物流關系在整體運作中起著很大的作用，所以提出一種新的評價指標體系，即將比值設為x∶y=3∶1。

（2）對物流與非物流的強度等級進行量化。一般情況下，將等級 A、E、I、O、U依次賦值4、3、2、1、0，相互關系中作業單位所占比例依次設為1～5、3～6、5～10、8～15、20～85。

（3）對作業單元相互關系進行定量計算。計算公式為TRij = xMRij+ yNRij。其中，TRij為作業單元i與j的綜合相互關系密切程度；MRij為i與j的物流相互關系等級；NRij為i與j的非物流相互關系密切程度等級［10］。

以綜合相關關系為基礎，對量化后的得分進行計算，依據作業區間對綜合關系進行分級（見表2）。

2.2.2 作業區域位置相關圖

綜合接近程度指的是一個作業單位與一個作業單位之間數量關系之和，數值越大表示這個工作單元處于整個規劃的核心地位；數值越小，那么它就處于規劃的邊緣，以各個作業單位之間的相互關系為基礎，從表2可以看出，一個作業單元編號為1，它的綜合接近程度計算為3+4+0+4+0+0+0+0 =11。

在布局規劃車間的過程中，既要將各作業單元整體距離考慮進去，還要考慮各單元間的相對距離，聯系緊密的作業單元可以近鄰，親密度低的作業單元則可稍微遠離，由此形成作業區域位置相關圖（如圖2所示），相應的工作單元用“○”標注；作業單元間的相關性用平行線段示意，A為4條線、E為3條線、I 為2條線、等級O用1條線表示［11］；等級U不在圖 2中標出。

由圖2可知，材料存放區與紐扣縫釘區和熨燙區、剪裁縫制區與熨燙區工序作業區域之間的聯系比較緊密，紐扣縫釘區與半成品區、半成品區與熨燙區、成品區與包裝區等作業單元之間的聯系也非常緊密，故在優化車間布局時，要盡量選擇靠近位置。

3 生產車間布局方案設計

3.1 改進后的布局

基于車間各單元的位置關系，按照每個工作單元的工作內容，與每個工作單元的占地面積合并起來［12-13］，調整各作業單元位置，有以下2個方案可參考。

方案一：車間內包裝區、倉儲區無任何變化，主要是將廢料堆放區移到車間北部靠墻處（圖1中方向為上北、下南、左西、右東），這樣可以節省裁剪縫制區的空間，將質檢區、成品區移到車間東南部靠墻處，節省出空間給紐扣縫釘區和半成品區，并且各作業區域的面積也根據生產量的不同進行調整，方案一布局圖如圖 3 所示。

方案二：車間內的包裝區、倉儲區均不做調整，將紐扣縫釘區、半成品區均移到北邊靠墻處，為材料存放區和熨燙區預留足夠的空間，而車間的通道也被重新設計，即只保留東西向一條通道，方案二布局圖如圖 4 所示。

3.2 方案評價

以 M公司為例，根據路線最優的基本原理，即原料、半成品、成品的運輸便捷性，對其進行評估。在以上2種方案中，有很大關聯的若干作業單元彼此相鄰且分布較為密集，確保運輸路徑較短。從物流線路上看，2種方案均能較好地達到需求；在運輸距離最短的情況下，方案二在車間內部進行了大幅度改造，從而縮短運輸路程，提高工作效率；就空間利用率來說，方案二在整體上考慮了各作業單元的位置和規模，因此更合適；從可實施的角度來看，方案一容易實現目標。

將以上所有指標進行整合后，再對方案一和二展開評估，以10分為基準，同時邀請35名車間工人基于生產率、物流路線、搬運距離、面積利用率、執行力等評價因素進行打分。通過對比結果表明，方案二的總體評分為39.5分，較方案一（36.8分）高，因此建議企業采用方案二的布局。

4 結語

本文運用 SLP 方法對M企業車間進行設施規劃分析，將生產單元進行分區，在對車間內部的物流和非物流關系進行分析的基礎上，最終得出作業區間綜合關系等級，并提出2個切實可行的解決方案。通過對2套可行方案采用打分法進行綜合評估，選出最優方案。經過優化，工序之間的物流路線避免了交叉，從而大幅度降低物流強度、減少物料迂回、降低工人勞動強度，使工作環境得到改善，提高了工廠的使用效率。

5 參考文獻

［1］陳錚榮，紀壽文.基于ANYLOGIC的分揀中心作業流程仿真優化［J］.中國儲運，2018，209（2）：107-108.

［2］黎水平，張青.一種智能化生產線設計方案研究［J］.制造業自動化，2019，41（10）：57-61.

［3］王賢，汪惠芬.基于SLP的再生膠廠總體布局設計［J］.中國制造業信息化，2012，41（21）：16-20.

［4］黃芊芊，李雨萌，李成港.基于SLP方法的A公司布局研究［J］.物流工程與管理，2018，40（2）：60-61.

［5］張云帆，李莉.基于SLP的物流配送中心布局規劃研究［J］.物流科技，2019，42（10）：32-33，41.

［6］甘衛華，徐綦鶴，黃雯，等.基于SLP和生產物流的F公司車間設施布局改善［J］.華東交通大學學報，2015，32（3）：55-62，102.

［7］曹陽華，康秀翠.基于SLP思想的車間設備布置改善研究［J］.現代制造工程，2015，419（8）：75-80.

［8］楊建華，彭麗靜，楊永清.基于SLP和SHA結合的企業物流系統平面再布置設計［J］.中國市場，2009，530（19）：8-13.

［9］婁慧斌，李坤，陳洋.基于Flexsim的食品加工廠配送中心的布局規劃與仿真分析［J］.現代制造工程，2018，455（8）：20-26.

［10］王昀睿.基于SLP的某鋼結構公司生產車間布局優化研究［J］.現代制造工程，2019，462（3）：31-37.

［11］李建華，陳祥儒，周鵬.基于SLP的采掘裝備殼體車間布局優化研究［J］.價值工程，2020，39（11）：284-288.

［12］陳莎，修毅，李雪飛.基于遺傳算法的服裝大規模定制生產線平衡優化［J］.紡織學報，2022，43（12）：144-150，159.

［13］尹忠愷，程陳.基于Flexsim的生產線平衡優化［J］.科技促進發展，2021，17（6）：1180-1187.