Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/56337
Title: Optimisation of Milkrun routes in manufacturing systems in the automotive industry
Other Titles: Оптимізація маршрутів Milkrun у виробничих системах автомобільної промисловості
Authors: Francuz, A.
Banyai, T.
Keywords: logistic process; логістичний процес
Issue Date: 2022
Publisher: Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Citation: Francuz A. Optimisation of Milkrun routes in manufacturing systems in the automotive industry / A. Francuz, T. Banyai // Резание и инструменты в технологических системах = Cutting & tools in technological systems : междунар. науч.-техн. сб. – Харьков : НТУ "ХПИ", 2022. – Вып. 96. – С. 32-41.
Abstract: The in-plant supply has a great impact on the performance of manufacturing operation, because the manufacturing-related logistics operations influence the efficiency of manufacturing. There are different solutions to perform in-plant supply, in the automotive industry the milkrun and water spider solutions are widely used. Within the frame of this article the authors describe the optimization of milkrun routes in the manufacturing plant of an automotive supplier. The described methodology simplifies the problem for single- and multi-milkrun problems and the solution is demonstrated with an Excel Solver-based methodology. The optimization process and its practicability will be demonstrated through an example.
Внутрішньозаводські поставки мають великий вплив на продуктивність виробничих операцій, оскільки логістичні операції, що пов'язані з виробництвом впливають на ефективність виробництва. Існують різні рішення для внутрішньозаводського постачання. В автомобільній промисловості широко використовуються рішення Milkrun та Water Spider. В рамках цієї статті автори описують оптимізацію маршрутів Milkrun на заводі постачальника автомобілів. Описана методологія спрощує завдання для задач з одним і декількома Milkrun, і рішення демонструється методологією на основі Excel Solver. Процес оптимізації та його здійсненність продемонстровано на прикладі. Коли ми маємо дві групи виробничих ліній, для яких ми хочемо оптимізувати маршрути, ми виконуємо мінімізацію. Налаштування «розв’язувача» такі самі, як і для оптимізації для одного маршруту Milkrun. Найбільш важливими параметрами оптимального маршруту є наступні: протяжність маршрутів 95,1 та 117,4 одиниці відстані, необхідний час 285,3 та 352,2 секунди, час простою 140 та 120 секунд та загальний необхідний час 425,3 та 472,2 секунди. Отримані результати відповідають визначеним тимчасовим обмеженням для візків Milkrun, а час, необхідний для проходження маршруту, практично однаковий, тому оптимізація вважається завершеною. У випадку, якщо отримані часові результати не відповідають обмеженням, слід повторити метод, описаний для оптимізації кількох візків для Milkrun, збільшивши кількість візків для Milkrun. Потенційним майбутнім напрямком досліджень є застосування згаданого методу оптимізації Milkrun пробігу для транспортних завдань, особливо у разі проблем першої милі щодо мереж проміжного зберігання, а також можливе використання потенціалу технологій Індустрії 4.0 для вирішення транспортних завдань. враховувати маршрутизацію у реальному часі.
DOI: doi.org/10.20998/2078-7405.2022.96.04
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/56337
Appears in Collections:Кафедра "Інтегровані технології машинобудування ім. М. Ф. Семка"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
RITS_2022_96_Francuz_Optimisation.pdf414,73 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.