QNAによるライン・サイクルタイムの計算例(2)

QNAによるライン・サイクルタイムの計算例(1)」で示した計算を、実際に数字を仮定して行ってみます。

ここで

  • t_a=1.2h/ロット
  • \sigma_a=1.2

とします。つまり、平均と標準偏差が等しいので、このシステムに到着するロットの流れはポアソン過程であるとしています。装置処理時間については

  • t_e(1)=0.8h/ロット
  • \sigma_e(1)=0.3
  • t_e(2)=3h/ロット
  • \sigma_e(2)=3h/ロット
  • t_e(3)=1.5h/ロット
  • \sigma_e(3)=1

とします。


これらの条件からこのラインでのロットのサイクルタイムを計算します。


まず利用率uについて求めます。

  • u(1)=\frac{t_e(1)}{t_a}=\frac{0.8}{1.2}=0.667・・・・・(1)
  • u(2)=\frac{t_e(2)}{3t_a}=\frac{3}{3{\times}1.2}=0.833・・・・・(2)
  • u(3)=\frac{t_e(3)}{2t_a}=\frac{1.5}{2{\times}1.2}=0.625・・・・・(3)

となります。


次にc_eについて求めます。

  • c_e(1)=\frac{\sigma_e(1)}{t_e(1)}=\frac{0.3}{0.8}=0.375・・・・・(4)
  • c_e(2)=\frac{\sigma_e(2)}{t_e(2)}=\frac{3}{3}=1.000・・・・・(5)
  • c_e(3)=\frac{\sigma_e(3)}{t_e(3)}=\frac{1}{1.5}=0.666・・・・・(6)

と計算出来ます。


次はc_aについて求めます。

  • c_a(1)=\frac{\sigma_a}{t_a}=\frac{1.2}{1.2}=1・・・・・(7)

次に

  • c_a(2)^2=c_d(1)^2=1+(1-u(1)^2)(c_a(1)^2-1)+u(1)^2(\max\{c_e(1)^2,0.2\}-1)
    • =1+(1-0.667^2)(1^2-1)+0.667^2{\times}(\max\{0.375^2,0.2\}-1)
    • =1+0+0.667^2{\times}(0.2-1)=1-0.356=0.644・・・・・(8)

次に

  • c_a(3)^2=c_d(2)^2=1+(1-u(2)^2)(c_a(2)^2-1)+\frac{u(2)^2}{\sqrt{3}}(\max\{c_e(2)^2,0.2\}-1)
    • =1+(1-0.833^2){\times}(0.644-1)+\frac{0.833^2}{\sqrt{3}}(\max\{1^2,0.2\}-1)
    • =1+(1-0.833^2){\times}(0.644-1)=1-0.109=0.891・・・・・(9)

と計算出来ます。

これらを用いてCT_qを計算すると

  • CT_q(1)=\frac{c_a(1)^2+c_e(1)^2}{2}\frac{u(1)}{1-u(1)}t_e(1)=\frac{1+0.375^2}{2}\frac{0.667}{1-0.667}{\times}0.8
    • =0.570{\times}2{\times}0.8=0.913・・・・・(10)
  • CT_q(2)=\frac{c_a(2)^2+c_e(2)^2}{2}\frac{u(2)^{\sqrt{2{\times}(3+1)}-1}}{3(1-u(2)}t_e(2)=\frac{0.644+1}{2}\frac{0.833^{2\sqrt{2}-1}}{3{\times}(1-0.833)}{\times}3
    • =0.822{\times}1.433{\times}3=3.535・・・・・(11)
  • CT_q(3)=\frac{c_a(3)^2+c_e(3)^2}{2}\frac{u(3)^{\sqrt{2{\times}(2+1)}-1}}{2(1-u(3)}t_e(3)=\frac{0.891+0.667^2}{2}\frac{0.625^{\sqrt{6}-1}}{2{\times}(1-0.625)}{\times}1.5
    • =0.668{\times}0.675{\times}1.5=0.676・・・・・(12)


よってサイクルタイムCT

  • CT=CT_q(1)+t_e(1)+CT_q(2)+t_e(2)+CT_q(3)+t_e(3)
    • =0.913+0.8+3.535+3+0.676+1.5=10.423

と計算されます。