Aktuální vydání

celé číslo

02

2021

Systémy pro řízení vodárenských sítí a ČOV

Hladinoměry

celé číslo

Využití počítačové simulace v oblasti zefektivňování výrobních procesů

Příspěvek se zabývá problematikou využití počítačové simulace při zefektivňování výrobních procesů. Možnosti využití jsou demonstrovány na konkrétních příkladech z průmyslové praxe. Jsou prezentovány některé simulační studie, jejichž cílem bylo navrhnout simulační experimenty, které odhalují úzká místa výrobních linek, popř. zlepšují jejich celkovou propustnost a kapacitu výroby. Pro modelování a následnou simulaci bylo použito simulační prostředí Witness. 

This paper deals with the use of computer simulation with the aim of achieving more efficient production in manufacturing and production systems. The possibilities of its use are demonstrated on particular examples from industrial practice. Some simulation studies are presented. The aim of these studies is to suggest simulation experiments designed to increase productivity and to find bottlenecks in the system. The Witness simulation environment was used for modeling and subsequent simulation.

1. Úvod

Simulační metody poutají stále více pozornosti odborníků v mnoha oblastech. Vývoj nové techniky a výrobních postupů klade velké nároky na přípravnou fázi projektů výrobních linek a zařízení. Zachování konkurenční schopnosti a zvyšování úrovně poskytovaných služeb vyžadují od výrobních společností neustálé změny jejich sortimentu. V podmínkách přísného sledování výrobních nákladů je třeba ověřovat možnosti sledovaných výrobních zařízení a nacházet inovativní a úspěšná řešení. Ve složitém prostředí výrobních systémů lze jen stěží dosáhnout efektivního provozu pouze sledováním a vyhodnocováním dílčích parametrů nebo pouze jednotlivých úseků výrobního zařízení. Vzájemná provázanost výrobních úseků bývá tak silná, že je třeba na výrobní systém pohlížet globálně a hledat způsoby jeho optimalizace jako celku. To vyžaduje použití takových metod a nástrojů, které umožní komplexní přístup k výrobním celkům již ve fázi jejich navrhování a dovolí vyzkoušet sérii jejich variant ještě před realizací výrobního systému nebo zavedením zamýšlené změny. Požadavek na změnu technologických či organizačních procesů však s sebou přináší rizika. Počítačová simulace pomáhá riziko kompenzovat tím, že umožňuje modelovat pracovní prostředí. Na simulačních modelech lze vykonávat virtuální pokusy, a tím simulovat důsledky jednotlivých rozhodnutí. Výsledkem je větší míra důvěry v navrhované řešení ještě před tím, než se přistoupí k jeho realizaci. Simulace výrobních procesů je v současné době takřka nezbytnou součástí projektování každého rozsáhlejšího výrobního zařízení a stává se také podpůrným nástrojem při zefektivňování provozu výrobních systémů.

Simulovat lze činnost výrobních zařízení, která jsou teprve navrhována. Simulace např. pomůže najít odpověď na otázku, kolik pracovníků bude nový výrobní provoz potřebovat nebo jakého objemu produkce lze na nové výrobní lince při současném stavu zaměstnanců dosáhnout. Výhoda počítačové simulace před reálným vyzkoušením určité situace v běžném provozu je zřejmá. Je možné vyhnout se nákladům na úpravy a testování výrobních zařízení a není nutné nést důsledky neočekávaných situací. Simulovaný systém nemusí ani reálně existovat, přesto je možné si ověřit jeho chování na modelu. Další výhodou simulace je možnost „zrychlit čas“. Pomocí simulací lze v relativně krátké době získat údaje, které by se v reálném provozu získat nepodařilo nebo by to bylo značně zdlouhavé, nákladné či nebezpečné.

Vedle nepopiratelných výhod použití počítačové simulace je třeba také zmínit některé její nevýhody. K nim patří nutnost validovat simulační model, protože chybný model může mít fatální vliv na průběh simulace a výsledky simulačních experimentů. Záludné je, že chyba se může projevit pouze při určitých simulačních experimentech. Před simulací je tedy třeba pečlivě kontrolovat správnost vytvořeného simulačního modelu. Určitou nevýhodou, zejména při modelování rozsáhlejších výrobních celků, může být náročnost na výpočetní výkon počítače, na kterém je simulace prováděna. Handicapem může rovněž být poměrně značná vstupní investice do simulačního systému a nutnost angažovat drahé odborníky na simulaci, protože při nedostatečné kvalifikaci a zkušenostech mohou být výsledky simulace i se správným modelem chybně interpretovány.

Pro provedení správné simulační studie je důležité dbát na dodržování určitých zásad, s jejichž pomocí lze předejít zbytečným komplikacím. Ty jsou převážně spojeny se špatně navrženým modelem sledovaného systému a vyúsťují v prodlevy způsobené nutností upravovat ho. Nejhorší situace nastává, když se chyba objeví až po vykonání části nebo celé sady simulačních experimentů. Po odhalení je nutné chybu opravit ve všech relevantních modelech a opakovat dotčené simulační experimenty, což může být časově velmi náročné.

Jednou z forem počítačové simulace je simulace diskrétních událostí. Je to metoda analýzy chování složitých výrobních systémů pomocí experimentování s počítačovým modelem, který je co nejpřesnějším obrazem stochasticky se chovajícího výrobního systému [1]. Při diskrétní simulaci se simulují pouze okamžiky výskytu událostí důležitých pro výrobní systém, jako jsou např. příchod nové zakázky, ukončení obrábění polotovaru, dokončení výrobku atd. Cílem experimentů je najít takové hodnoty výstupních veličin modelu, které vyhovují předem stanoveným požadavkům (cílům simulační studie). Vstupní hodnoty tohoto řešení jsou potom použity pro reálné výrobní zařízení. Simulaci diskrétních událostí lze využít k řešení mnoha úloh z oblasti optimalizace obchodních procesů, plánování a řízení výroby, zlepšení logistických koncepcí nebo projektování a analýzy výrobních systémů.

2. Softwarové nástroje pro modelování a simulaci výrobních procesů

V současné době je k dispozici mnoho komerčních produktů pro operační systémy Windows i Unix, které nabízejí nejrůznější možnosti pro modelování a simulaci výrobních, logistických a obslužných systémů [4], [5]. Tyto nástroje je možné rozdělit do tří hlavních tříd podle toho, jakým způsobem je transformován ověřený pojmový model do počítačového prostředí. První třídu tvoří obecné simulační jazyky, jako jsou Simula, C++SIM, GPSS/H, AweSim!, Simscript, BaseSim, CSIM 19, JavaSIM a další. Jde v podstatě o specifické programovací jazyky, jejichž vstup i výstup mají podobu textově zadávaných údajů. K tomu, aby uživatel mohl využít všechny vlastnosti tohoto typu nástrojů, musí mít nejen zkušenosti s modelováním, ale musí být i poměrně zdatný programátor. Mezi hlavní výhody těchto simulačních jazyků patří především velká flexibilita pro řešení nejrůznějších úloh. Z hlediska časové náročnosti není nutné zdůrazňovat dlouhou přípravu modelu strávenou psaním zdrojových kódů.

Druhá třída nástrojů se týká převážně softwaru, který využívá grafické rozhraní mezi používanými simulačními jazyky a uživatelem. Do této kategorie patří např. MapleSim 4, AutoMod, Quest, Arena, PlantSimulation. V tomto případě je možné vytvářet model jak v podobě grafické, tak i pomocí zdrojových kódů. Tím je zajištěna i jistá úroveň flexibility. Rovněž výstup lze zobrazit graficky, dnes nejčastěji pomocí vizualizace modelovaného problému. Doba potřebná pro tvorbu modelu se zkracuje použitím metody drag & drop.

Třetí třídou jsou simulátory, které se objevily během posledních deseti let díky výraznému zdokonalení počítačové grafiky. U těchto typů nástrojů není třeba téměř nic programovat. K zástupcům uvedené třídy patří např. Renque, ProModel, Tailor II, Factor/AIM a Witness. Charakteristickým znakem těchto nástrojů je plně grafické prostředí, takže tvorbu a ladění modelu zvládne i uživatel s průměrnými znalostmi modelování. K výhodám takto koncipovaných systémů patří i možnost vizualizovat modelovanou výrobu, nejčastěji v podobě prostorové (3D) animace nebo ve formátu virtuální reality (VRML). Výjimkou již není ani možnost propojení s databázemi a tabulkovými kalkulátory pro optimalizaci modelovaného procesu.

Většina simulačních nástrojů třetí třídy dokáže dynamicky zobrazovat pohyb mate­riá­lu či pracovníků, stavy jednotlivých prvků, vykonávané operace a aktuální využití zdrojů. Zároveň jsou zaznamenávány všechny události, které v systému nastaly. Uživatel tak může sledovat dynamiku procesu a má k dispozici i údaje potřebné k vyhodnocení výkonnosti výrobního zařízení podle zvolených kritérií. Takovéto nástroje mohou být použity k analýze jakýchkoliv procesů, kde je zapotřebí měřit dopad navržených změn a podloženě kvantifikovat alternativy řešení. Kromě snadného vytváření modelů, které dobře odpovídají realitě, je velmi důležitá i možnost interaktivní práce se studovaným modelem. Je tak možné provádět analýzy typu what-if. V libovolném čase lze simulaci zastavit, změnit parametry systému, např. velikosti zásobníků, počet pracovníků ve směně nebo směrování materiálu, a poté v simulaci pokračovat. Ihned lze sledovat důsledky takovýchto změn.

Na pracovišti autora článku je k dis­pozici prostředí Witness, ve kterém bylo uskutečněno v rámci spolupráce s průmyslem již několik simulačních studií, které vedly alespoň k částečné optimalizaci výrobních, obslužných a logistických systémů. Výsledky některých konkrétních simulačních studií jsou prezentovány v následujících kapitolách.

3. Simulační studie konkrétních výrobních systémů

Simulační studie si kladly za cíl racionalizovat a zefektivnit chování současného výrobního zařízení nebo předložit efektivní návrh nového. Konkrétně jde o tyto tři studie:

–   návrh různých variant prostorového umístění pracovníků ve výrobní lince na výrobu elektronických řídicích jednotek automobilových motorů,

–   určení vhodného počtu strojů na jednotlivých pracovištích, resp. nastavení vhodného počtu směn provozu pracovišť výrobní linky krátkých hlavní pistolí,

–   návrh technologicky náročné a zdlouhavé výroby nových vodou ředitelných materiálů používaných v automobilovém průmyslu.

3.1 Návrh umístění pracovníků na lince na výrobu elektronických jednotek

Cílem této simulační studie [2] bylo připravit rozjezd nové výrobní linky pro sériovou výrobu elektronické řídicí jednotky vstřikování paliva pro vznětové motory. Linka byla navržena v elipsovitém uspořádání. Na stejném místě, na kterém výrobek do linky vstupuje, ji po dokončení výrobního cyklu také opouští. Jednotlivé pracovní operace na sebe navazují a výrobek postupuje po dokončení jedné operace k dalšímu pracovišti. Tento postup vytváří logický tok výrobku mezi stroji výrobní linky. Jednotliví pracovníci obsluhy pracují jen v určitém prostoru výrobní linky (obsluhují jen určitý počet strojů). Linka včetně obsazení pracovníky je navržena tak, aby v taktu 45 s v nepřetržitém provozu produkovala množství nasmlouvané s odběratelem. Pokusným měřením při náběhu linky byly zjištěny strojní doby a doby obsluhy potřebné pro jednotlivé operace. Všechny stroje ve výrobní lince fungují na podobném principu. Pracovník obsluhy přistoupí k výrobnímu stroji, založí rozpracovaný výrobek na vstupní pozici, popř. vykoná nezbytné úkony spojené s jednotlivou operací a dá stroji povel k zahájení operace. Stroj začne výrobní operaci a obsluha mezitím odebírá výrobek z výstupní pozice (výrobní operace byla dokončena v předchozím taktu stroje) a přenáší jej na následující výrobní stroj. Každý výrobní stroj v lince tedy má vstupní a výstupní pozici, na kterou obsluha rozpracovaný výrobek zakládá a ze které výrobek po dokončení dílčí operace odebírá. V modelu bylo třeba u jednotlivých strojů rozlišit doby obsluhy a strojní doby. Doba obsluhy je souhrn dob potřebných pro přesun výrobku mezi jednotlivými pozicemi, pro uchycení výrobku na vstupní pozici, pro odebrání výrobku z výstupní pozice nebo pro dokončení jiných operací (např. přiložení jiných polotovarů jako vstupů pro dílčí výrobní operaci). V modelu linky je to setup time. Strojní doba je doba, po kterou stroj vykonává výrobní operaci.

Cílem simulačních experimentů bylo zjistit vytížení jednotlivých pracovníků na navržené lince a dále navrhnout alternativy prostorového rozmístění pracovníků v prostoru výrobní linky a sledovat přitom jejich vytížení a dopad na celkovou denní produkci a takt linky. Následné experimenty řešily další možné scénáře prostorového rozmístění operátorů pro zvýšení propustnosti výrobní linky s předpokladem, že prostor výrobní linky může být obsluhován až šesti operátory. Při navrhování simulačních experimentů bylo třeba respektovat omezení ze strany zadavatele, např. to, že pracovníky je možné přiřazovat k obsluze strojů, které na sebe při výrobním procesu přímo navazují nebo se nacházejí v nedaleké blízkosti.

V realizovaných simulačních experimentech bylo sledováno vytížení jednotlivých pracovníků, celková denní produkce výrobní linky, takt linky (prodleva v sekundách mezi jednotlivými výrobky opouštějícími výrobní linku) a rozdíl mezi maximálním a minimálním zjištěným vytížením jednotlivých pracovníků. Celková doba simulace u všech provedených simulačních experimentů byla dva dny (jeden den náběh linky, jeden den testovací perioda). Celkově bylo kromě simulace již hotového návrhu vykonáno dalších jedenáct simulačních experimentů s alternativními návrhy linky. Výsledky nejlepších simulačních experimentů a jejich srovnání s výsledky simulace současného návrhu jsou uvedeny v tab. 1.

Výsledky simulačních experimentů naznačily, že nejlepších výsledků z pohledu celkové denní produkce, ale i z pohledu rovnoměrného vytížení pracovníků dosahuje model výrobní linky se čtyřmi operátory. Je tedy efektivní rozdělit prostor 1 na dva samostatné, obsluhované dvěma pracovníky. Nejvyšší propustnost má výrobní linka podle simulačního experimentu 7, avšak za cenu nevyváženosti distribuce pracovní náplně mezi jednotlivé pracovníky.

Simulační experiment 7 začleňuje oproti původnímu návrhu jeden ze strojů prostoru 2 do prostoru  1. Nejvyváženějšího vytížení pracovníků je dosaženo v simulačním experimentu 9 s minimálním rozdílem v počtu vyprodukovaných kusů oproti experimentu 7 (4 ks/směna). Experiment 9 počítá se změnou obsluhy dvou strojů linky oproti experimentu 7. Vzhledem k malému rozdílu propustnosti výrobní linky a k podmínkám zadání je doporučeno využít rovnoměrnější distribuci pracovní náplně mezi pracovníky výrobní linky a využít schéma podle simulačního experimentu 9. Rozšíření výroby o jednoho pracovníka v nepřetržitém třísměnném provozu však znamená dodatečné mzdové náklady tří lidí. Přínos výrobní linky při obsazení dalším pracovníkem je 374 kusů za den. Zadavatel tedy musí zvážit, zda toto navýšení kapacity bude rentabilní. Jestliže by se z ekonomického hlediska nevyplatilo dosadit do výrobní linky čtvrtého pracovníka, je možné obsadit výrobní linku třemi pracovníky podle simulačního experimentu 4, který dosahuje nejlepší distribuce pracovní náplně mezi pracovníky. Pro to, aby byla zachována maximální propustnost výrobní linky podle původního návrhu, je třeba v průběhu směny změnit pozici operátora jeho přemístěním k obsluze jiného úseku výrobní linky. Přínos modelu s pěti operátory ve výrobní lince není výrazný (navýšení o osmnáct kusů za směnu), navíc vytížení operátorů není dostatečně efektivní (vytížení pod 50 %). Totéž platí i pro model se šesti operátory ve výrobní lince. Tyto varianty tedy nelze doporučit.

3.2 Zvětšení objemu produkce výrobní linky krátkých hlavní

Simulační studii byla podrobena také výrobní linka krátkých hlavní pro pistole. Cílem této studie bylo zvětšit objem produkce vhodným nastavením počtu strojů na jednotlivých pracovištích, popř. vhodnějším nastavením pracovních směn provozu těchto pracovišť. Proces výroby je popsán krok za krokem v práci [3] a schematicky nastíněn na obr. 1. Doby trvání jednotlivých operací poskytl provozovatel linky ze svého systému plánování, kde jsou tyto údaje pro všechny stroje uloženy. Jde především o soustruhy, brusky a vrtačky. Všechny stroje opracovávají v daný okamžik pouze jeden výrobek. Do stroje tedy vstupuje pouze jedna součást, na které se vykonává specifická operace, a vystupuje také jedna součást. Jednotlivé stroje jsou uspořádány do skupin. Každá skupina tvoří pracoviště, které vykonává určitou operaci. Každý stroj (až na jednu výjimku) obsluhuje jeden pracovník. Proto není třeba pracovní síly v modelu uvažovat. Každému pracovišti přísluší určitá operace. Na některá pracoviště se výrobek dostává opakovaně, protože vykonávají několik různých operací. Výrobky se přesouvají pomocí vozíků. Přesun materiálu není v reálné výrobě řízen, přesouvá se po vyprázdnění jednotlivých zásobníků. Doba přesunu materiálu od jednoho stroje k druhému je však vzhledem k malým vzdálenostem mezi stroji zanedbatelná. Výrobní linka pracuje v třísměnném provozu. Většina pracovišť je však v provozu jen dvě pracovní směny. Stroje jsou pravidelně servi­sovány a díky preventivní údržbě jsou poruchy na jednotlivých strojích jen výjimečné. Doba údržby spolu s poruchami zabere 3 % strojního času.

Při experimentování s modelem autoři vycházeli z předem stanovených požadavků provozovatele. Hledali tedy vhodný počet strojů na jednotlivých pracovištích a vhodný počet pracovních směn provozu těchto pracovišť. Postupně bylo navrženo několik úprav původního stavu výrobní linky. Celková doba simulace u všech experimentů byla dva týdny (dva dny rozjezd výroby, dvanáct dní ověřovací provoz). Při simulačních experimentech bylo sledováno zejména procentuální vytížení jednotlivých pracovišť a celkový objem produkce výrobní linky. Výsledky doporučeného řešení jsou přehledně prezentovány v tab. 2. Změny oproti původnímu stavu jsou v tabulce zvýrazněny. Původní hodnoty jsou uvedeny v závorkách. Na základě simulační studie lze v této výrobní lince oproti původnímu stavu uspořit šest pracovních míst a zároveň zvětšit celkový objem produkce trojnásobně.

3.3 Návrh postupu výroby nového typu materiálů

Účelem této simulační studie [6] bylo navrhnout technicky náročnou a zdlouhavou výrobu nových vodou ředitelných protihlukových a protivibračních materiálů používaných v automobilovém průmyslu, které jsou šetrnější k životnímu prostředí než jejich předchůdci. Klíčovým prvkem celého procesu výroby je míchací zařízení, ve kterém se míchají vstupní suroviny, ohřívají se a zpracovávají do podoby výsledného materiálu. Klíčovými procesy pro zefektivnění výroby se ukázaly plnění a vyprazdňovaní míchacího zařízení. Cílem tedy bylo najít rezervy v procesu přípravy surovin, navažování vstupních surovin, vlastního plnění míchacího zařízení a rovněž vyprazdňování a plnění sudů nebo kontejnerů. Důležitou roli v celém procesu hraje také výstupní kontrola materiálu před plněním sudů či kontejnerů. V rámci simulační studie bylo vykonáno celkem osmnáct experimentů pro dvě různé kapacity míchacího zařízení. Byla uvažována i varianta, která kombinovala dvě kapacitně různá míchací zařízení. Simulační experimenty byly hodnoceny zejména podle objemu produkce, provozních nákladů výroby, investičních nákladů a garance kvality výsledného materiálu.

Simulační experimenty vedly také k lepšímu poznání technologie výroby a různých procesů s výrobou souvisejících a upozornily na úzká místa výroby, kde je třeba hledat rezervy pro zvýšení kapacity výroby. Vedení firmy byly doporučeny varianty jak s míchacím zařízením o kapacitě 500 kg nebo 4 000 kg, tak i varianta s kombinací obou předchozích zařízení (model této varianty je zobrazen na obr. 3). Doporučené návrhy obsahovaly zhodnocení výrobních možností i ekonomických dopadů.

4. Závěr

Vytváření simulačních modelů v prostředí moderních simulačních programů a následné experimenty s těmito modely hrají významnou roli při zefektivňování výrobních procesů. Článek prezentuje možnosti využití počítačové simulace při vypracovávání návrhu, optimalizaci a hledání rezerv výrobních systémů. Na konkrétních příkladech bylo demonstrováno využití simulačního prostředí Witness jak při návrzích na zvýšení efektivity dosavadní výroby, tak při prvotním návrhu výrobní linky či zařízení. Simulační experimenty, které byly realizovány v úzké spolupráci s průmyslovou praxí, odhalily výrobní možnosti, odstranily úzká místa výroby a rovněž nastínily ekonomické dopady uvažovaných řešení.

Literatura:

[1] BANKS, J., a kol.: Discrete-Event System Simulation. Fourth Edition. Prentice Hall, New Jersey, 2005, 608 s., ISBN 0-13-144679-7.

[2] BERAN, P.: Simulační studie návrhu procesu výroby elektronických řídicích jednotek automobilových motorů. Diplomová práce, 89 s., UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky. Zlín, 2009.

[3] CHRAMCOV, B. – DANÍČEK, L.: Simulation study of the short barrel of the gun manufacture. In: Proceedings of 23rd European Conference on Modelling and Simulation. European Council for Modelling and Simulation, Madrid, 2009, s. 275–280, ISBN 978-0-9553018-8-9.

[4] JIRSA, J.: Nástroje pro modelování a simulace výrobních procesů. In: Sborník Celostátní konference Tvorba softwaru 2004. VŠB-TU Ostrava, Ekonomická fakulta, Ostrava, 2004, s. 65–70, ISBN 80-85988-96-8.

[5] RIZZOLI, A. E.: Simulation Tools [online]. 2003, December 2009 [cit. 2010-09-15]. A Collection of Modelling and Simulation Resources on the Internet. Dostupné z WWW: <www.idsia.ch/~andrea/sim/simtools.html>.

[6] SLABIK, M.: Návrh procesu výroby tmelů s využitím simulačního prostředí Witness. Diplomová práce, 62 s.,  UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky. Zlín, 2009.

Ing. Bc. Bronislav Chramcov, Ph.D., ústav informatiky a umělé inteligence,

Fakulta aplikované informatiky, Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně (chramcov@fai.utb.cz)

Lektoroval: prof. Ing. Bohumil Šulc, CSc., ÚPŘT FSI ČVUT v Praze

  Bronislav Chramcov (1975) vystudoval obor automatizace a řídicí technika na Fakultě technologické ve Zlíně VUT v Brně. V roce 2006 dokončil doktorské studium na Fakultě aplikované informatiky UTB ve Zlíně. Nyní pracuje jako odborný asistent v ústavu informatiky a umělé inteligence Fakulty aplikované informatiky UTB ve Zlíně, kde vyučuje předměty základy informatiky a simulace systémů. Jeho výzkumné aktivity jsou zaměřeny zejména na oblast předpovědi časových řad v energetice a oblast simulace diskrétních systémů.

 Obr. 1. Model simulačního experimentu se čtyřmi pracovníky obsluhy

Obr. 2. Zjednodušené schéma linky na výrobu krátkých hlavní honování

Obr. 3. Simulační model s dvěma míchacími zařízeními

Tab. 1. Zhodnocení simulačních experimentů různého prostorového rozmístění operátorů výrobní linky

 

stávající návrh

experiment č. 4

experiment č. 7

experiment č. 9

Vytížení prvního pracovníka v prostoru 1

100 %

78 %

62 %

81 %

Vytížení druhého pracovníka v prostoru 1

86 %

70 %

Vytížení pracovníka v prostoru 2

78 %

79 %

65 %

72 %

Vytížení pracovníka v prostoru 3

81 %

91 %

97 %

91 %

Takt linky (s/ks)

44,93

47,99

37,61

37,91

Celková denní produkce (ks)

1 923

1 800

2 297

2 284

Rozdíl vytížení jednotlivých pracovníků

22 %

13 %

35 %

21 %

 

 Tab. 2. Zhodnocení doporučeného návrhu pro zefektivnění výroby krátkých hlavní pistolí

Číslo pracoviště

Popis pracoviště

Počet strojů

Počet směn

Vytížení

Blokován

1

vrtání hlavní

2 (3)

1 (2)

96,99

0,00

2

vrtání – zahloubení

1

1 (2)

86,95

0,00

3

soustružení – Fischery

3

2

66,83

0,00

4

soustružení – SV 18

7

3 (2)

90,89

0,00

5

soustružení – Liberty

5 (6)

2

95,20

0,00

6

honování

2

3 (2)

75,93

0,00

7

kování

2

3

91,80

0,00

8

broušení

5 (6)

2

95,54

0,00

9

soustružení komory

3

3 (2)

94,51

0,00

10

leštění komory

1 (2)

3 (2)

87,61

0,00

11

ruční úprava

1 (9)

1

15,74

0,00

Celkem

32 (44)

24 (22)

81,64 (40,63)

0,00 (27,25)

Počet požadovaných pracovníků na 1 den

75 (81)

Celková produkce výrobní linky (ks)

20 146 (6 230)