การสร้างแบบจำลองสถานการณ์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตของธุรกิจค้าวัสดุก่อสร้างด้วยหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและพัฒนาแบบจำลองสถานการณ์สำหรับปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตคอนกรีตบล็อกในกรณีศึกษาธุรกิจค้าวัสดุก่อสร้าง เนื่องจากการดำเนินการผลิตในปัจจุบันมีการใช้พนักงานทำการผลิตอยู่ทุกขั้นตอน อีกทั้งการผลิตไม่เพียงพอต่อความต้องการของลูกค้า ส่งผลให้ไม่สามารถส่งผลิตภัณฑ์ได้ทันตามกำหนด ดังนั้นเจ้าของธุรกิจจึงมีแนวคิดในการนำเอาหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติเข้ามาช่วยในการผลิต โดยหาแนวทางที่เหมาะสมในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต การพัฒนาแบบจำลองสถานการณ์ได้ถูกสร้างขึ้นโดยใช้โปรแกรมสำเร็จรูปแฟล็กซิมร่วมกับการประยุกต์ใช้เครื่องมือทางวิศวกรรมอุตสาหการ ประกอบด้วยหลักการ ECRS การวิเคราะห์ส่วนประกอบของผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ผังสายธารแห่งคุณค่าของผลิตภัณฑ์ แผนภูมิกระบวนการไหล เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพกระบวนการผลิต และทำการทดสอบความถูกต้องของแบบจำลองเปรียบเทียบกับสถานการณ์การผลิตจริง มากไปกว่านั้นการปรับปรุงประสิทธิภาพกระบวนการผลิตที่เป็นไปได้มี 3 แนวทาง ได้แก่ 1) การใช้เครื่องพันพาเลทระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ 2) การใช้เครื่องพันพาเลทระบบกึ่งอัตโนมัติ และ 3) การจัดวางเครื่องจักรในกระบวนการเรียงและกระบวนการพันใหม่ ผลจากการเปรียบเทียบทุกสถานการณ์ แสดงให้เห็นว่า แนวทางที่ 3 เป็นการลงทุนซื้อเครื่องพันพาเลทอัตโนมัติร่วมกับการจัดผังโรงงานใหม่จะสามารถเพิ่มกำลังการผลิตคอนกรีตบล็อกได้จาก 37 พาเลทต่อวัน เป็น 40 พาเลทต่อวัน ผลิตภาพของกระบวนการผลิตเพิ่มขึ้นจาก 83.95 เปอร์เซ็นต์ เป็น 90.76 เปอร์เซ็นต์ และมีระยะเวลาคืนทุน เท่ากับ 0.72 ปี
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ลงตีพิมพ์เป็นข้อคิดเห็นของผู้เขียนเท่านั้น
ผู้เขียนจะต้องเป็นผู้รับผิดชอบต่อผลทางกฎหมายใดๆ ที่อาจเกิดขึ้นจากบทความนั้น
References
S. Anibire, O. Muizz, R. Mohamad, and S. Olatunji, “Causes of delay in the global construction industry: a meta analytical review,” International Journal of Construction Management, vol. 48, no. 8, pp. 1395–1407, 2020.
M. Thongmak, “Website quality and company’s market value: an exploration of SMEs and large firms in the Stock Exchange of Thailand,” Measuring Business Excellence, vol. 26, no. 4, pp. 508–523, 2022.
N. Patcharachavalit, C. Limsawasd, and N. Athigakunagorn, “Multiobjective optimization for improving sustainable equipment options in road construction projects,” Journal of Construction Engineering and Management, vol. 149, no. 1, pp. 04022160, 2023.
K. Syahputr, R. Sari, M. Rizkya, and U. Tarigan, “Simulation of vise production process using Flexsim Software,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 1122, no. 1, 2020, pp. 012036.
J. Rajtilak, R. Pravin, J. Kubade, and B. Kulkarni, “Optimization of machine shop layout by using flexsim software,” AIP Conference Proceedings. vol. 2200, no. 1, pp. 020033, 2019.
P. Burawat, “Productivity improvement of carton manufacturing industry by implementation of lean six sigma, ECRS, work study, and 5S: A case study of ABC co., ltd.,” Journal of Environmental Treatment Techniques, vol. 7, no. 4, pp. 785–793, 2019.
H. Göhner, and W.M. Aalst, “Analyzing Multilevel BOM-Structured Event Data,” in Process Mining Workshops: ICPM 2021 International Workshops, vol. 433, 2022, pp. 47–59.
P. Ramani and L. Lingan, “Application of lean in construction using value stream mapping,” Engineering, Construction and Architectural Management, vol. 28, no. 1, pp. 216–228, 2021.
C. Araci, A. Ashaab, and C. G. Almeida, “Physics-based trade-off curves to develop a control access product in set-based concurrent engineering environment,” International Journal of Lean Six Sigma, vol. 13, no. 4, pp. 824–846, 2022.
F. Cavdur, B. Yagmahan, E. Oguzcan, N. Arslan, and N. Sahan, “Lean service system design: A simulation-based VSM case study,” Business Process Management Journal, vol. 25, no.7, pp. 1802–1821, 2019.
J. Saderova, A. Rosova, A. Behunova, M. Behun, M. Sofranko, and S. Khouri, “ Case study: The simulation modelling of selected activity in a warehouse operation” Wireless Networks, vol. 28, no. 1, pp. 431–440, 2021.
M. Goh and Y.M. Goh, “Lean production theorybased simulation of modular construction processes,” Automation in Construction, vol. 101, pp. 227–244, 2019.
P. Sumranhun, C. Jotikasthira, and P. Promngam, “The analysis of space, inventory and transporter for Large-sized products placement based on ABC class by simulation modeling,” Resmilitaris, vol. 12, no. 2, pp. 7977–7988, 2022.
A. Sapaw and P. Peerapattana, “An Efficiency improvement of the rotor assembly line: A case study abc automotive parts factory,” The Journal of KMUTNB, vol. 32, no. 1, pp. 5–14, 2022 (in Thai).
B. Phruksaphanrat, I. Wipusaree, and P. Benjaphongwattana, “Internal logistics simulation based on AGV system in assembly section of an automotive manufacturer,” The Journal of KMUTNB, vol. 32, no. 2, pp. 355–365, 2022 (in Thai).