Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวางแผนการผลิตสำหรับโรงงานฉีดพลาสติกขนาดเครื่องไม่เกิน 150 ตัน

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

Production planning for plastic injection plant not over 150-ton injector

Year (A.D.)

2002

Document Type

Thesis

First Advisor

จรูญ มหิทธาฟองกุล

Faculty/College

Faculty of Engineering (คณะวิศวกรรมศาสตร์)

Degree Name

วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Degree Level

ปริญญาโท

Degree Discipline

วิศวกรรมอุตสาหการ

DOI

10.58837/CHULA.THE.2002.1480

Abstract

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อช่วยในการจัดทำแผนการผลิตรายเดือนที่มีประสิทธิภาพ โดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วยจัดลำดับการผลิตที่เหมาะสม โปรแกรมที่ใช้คือ Visual Basic 6.0 แบบจำลองที่เสนอขึ้นเป็นการเลียนแบบแนว ความคิดของผู้วางแผนการผลิตคนปัจจุบัน เริ่มต้นจากการจัดลำดับความสำคัญของใบสั่งสินค้า โดยใช้เกณฑ์กำหนดส่งสินค้าเร็วที่สุด ลำดับความสำคัญ ของลูกค้า และเลขที่ใบสั่งสินค้า ตามลำดับ หลังจากนั้น จึงแบ่งงานให้เครื่องฉีดพลาสติกทั้งหมด 11 เครื่อง และขั้นตอนสุดท้ายคือเลือกแผนการผลิตที่เหมาะสมที่สุดจากแผนการผลิตทั้งหมดที่เป็นไปได้สำหรับเครื่องฉีดพลาสติกแต่ละเครื่อง โดยพิจารณาเลือกแผนการผลิตที่มีเวลาส่งงาน ล่าช้ารวมและเวลาเตรียมเครื่องจักรรวมตํ่าที่สุด การทดสอบระบบด้วยการนำไปเปรียบเทียบกับการปฏิบัติงานในอดีต โดยใช้ข้อมูลใบสั่งสินค้าจำนวน 191 รายการ พบว่า การวางแผนการผลิตโดยผู้วางแผนทำให้เกิดเวลาส่งงานล่าช้ารวม 111 วัน หรือคิดเป็นเวลาส่งงานล่าช้าเฉลี่ย 0.58 วันต่องาน ส่วนการวางแผนการผลิต โดยโปรแกรมทำให้เกิดเวลาส่งงานส่าช้ารวม 82 วัน หรือคิดเป็นเวลาส่งงานล่าช้าเฉลี่ย 0.43 วันต่องาน สรุปได้ว่า การวางแผนการผลิตด้วยโปรแกรมวางแผนการผลิตที่พัฒนาขึ้นสามารถลดเวลาส่งงานล่าช้าเฉลี่ยได้ 25.86% นอกจากนี้ยังส่งผลให้สามารถลดการใช้พิจารณญาณของผู้วางแผนและลดเวลาการวางแผนการผลิตได้อย่างมาก

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

The purpose of this thesis is to develop the efficiency of monthly production plan of the plastic injection plant by using computer-aided built in Visual Basic 6.0 in order to achieve the requirement of the monthly production plan with less dependence from the consideration and decision of the planner. The proposed model is based on the knowledge and experience of the planner. The planning processes begin from ranking all orders by the following criteria: Earliest Due Date, Customer Priority and Order Number, respectively. The next step is to allocate each order to an appropriate injector among eleven injectors according to the master part of each product model that presents the suitable injector size. The final step is to select the optimum plan from all of the possible plans of each injector by considering the least total lateness and least total setup time as the criteria. After comparing such proposed model with the evaluated results from the past operations, the proposed model can decrease the average of lateness from 0.58 day/order to 0.43 day/order or 25.86 percent of the average of lateness reduction. Additionally, this model will be able to reduce the time consumption of the scheduling processes and the decision of the planner.

Link to Full Text

Share

COinS