我們在周轉(zhuǎn)托盤和料架數(shù)量的計算方式上面一共有3中計算的方法，首先我們有一個現(xiàn)實(shí)問題：

　　假設(shè)有一條機(jī)加工生產(chǎn)線，有4個工序，托盤(一個托盤裝一個產(chǎn)品)在4個工序間流轉(zhuǎn)。就像這樣：

    假設(shè)要您確定合適的周轉(zhuǎn)托盤數(shù)量，您需要哪些其他的信息?怎樣去確定周轉(zhuǎn)托盤的數(shù)量呢?

　　好好想一想，不要急著看下面，看看您和六號的想法有哪些不同。

　　思考一：

　　先不要考慮托盤數(shù)量的問題，先要想想平衡的問題，如果考慮極限的情況，工序1,2,3,4的周期時間(cycle time)完全相同，也就是說1,2,3,4這四個工序的生產(chǎn)能力相同的情況下：

　　1、不考慮一些托盤搬運(yùn)的時間，應(yīng)該4個托盤就能搞定。

　　2、如果考慮一些托盤搬運(yùn)的時間，只要將每個搬運(yùn)的時間除以這四個工序相同的cycle time的結(jié)果向上取整就行了。比如cycle time是1分鐘，托盤從1到2的搬運(yùn)時間是0.5分鐘，那么所需托盤應(yīng)該是0.5/1 = 0.5,向上取整=1。這樣依次算出2到3,3到4,4到1所需托盤數(shù)量，然后全部加起來就行了。

　　上述1就是大家渴望看到的單件流的極限情況。上述2也不錯，一般性工廠內(nèi)也會稱之為單件流了。能這樣做的前提條件是：

　　a、1,2,3,4工序的cycle time真的是絲毫不差。

　　b、1,2,3,4工序的可靠程度為100%。

　　但是a&b是不可能實(shí)現(xiàn)的。但是，大家有沒有發(fā)現(xiàn)，LP的做法就是不斷努力，無限接近這不可能實(shí)現(xiàn)的前提條件。

　　以上就是思考一，先搞定a、b這兩個前提條件，使得托盤數(shù)量降至最低。

　　思考二：

　　既然讓我們求托盤數(shù)量，我們不繞彎，就來求托盤數(shù)量!

　　托盤的數(shù)量說白了就是要知道系統(tǒng)內(nèi)在制品(WIP)數(shù)量。有多少在制品，就要多少托盤。但是因為：

　　1、系統(tǒng)剛剛進(jìn)入生產(chǎn)，還沒有進(jìn)入穩(wěn)態(tài)，波動較大。

　　2、即使進(jìn)入穩(wěn)態(tài)之后，還會因為每個工序的可靠性、每個工序cycle time標(biāo)準(zhǔn)差等原因產(chǎn)生一些波動。

　　這兩個原因，所以系統(tǒng)中的WIP數(shù)量是動態(tài)波動的。按照時間間隔進(jìn)行采樣之后，會發(fā)現(xiàn)WIP數(shù)量的概率分布?？赡苡休^小的概率，WIP數(shù)量相當(dāng)大的，近乎于無窮大。但托盤不可能也對應(yīng)做這么多，托盤只要在滿足一定的概率下夠用就行了，比如99%。

　　了解了以上過程，我們就可以著手去計算托盤數(shù)量了。這里需要一款仿真軟件來幫助我們。我們需要知道：

　　1、工序1,2,3,4的cycle time平均值，標(biāo)準(zhǔn)差(一般都是高斯分布，有條件的可以自己擬合概率分布)。

　　2、工序1,2,3,4的可靠性的概率模型(一般使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，失效間隔時間采用指數(shù)分布，有條件的，有自己的設(shè)備失效模型)。

　　3、工序1-2-3-4-1間的搬運(yùn)時間平均值，標(biāo)準(zhǔn)差。

　　知道以上內(nèi)容，我們就可以在仿真軟件中搭建起一條生產(chǎn)線模型了!

　　然后讓模型跑起來，我們就能得到WIP的概率模型啦!

　　接著我們就可以按照之前說的滿足99%的概率，求出對應(yīng)的值，這個值就是所需的托盤數(shù)量!

　　以上就是思考二，這個是典型的西方工程思維去求需要的托盤數(shù)量。大家應(yīng)該能感受到和思考一的不同。

　　思考三：

　　完全從數(shù)學(xué)的角度去考慮這個問題，那么您得需要強(qiáng)大的高等數(shù)學(xué)功底。建議您去參考這本書：J. Li and S.M. Meerkov, Production Systems Engineering, Springer, New York, 2009.

　　希望分享能對大家有幫助，大家也可以踴躍留言和我進(jìn)行互動。