MATHEMATICAL MODELING FOR JOB SHOP SCHEDULING PROBLEM:A CASE STUDY OF AUTOMOTIVE PART FACTORY

Abstract

This paper addresses a workforce planning problem of production especially daily production scheduling of automotive part manufacturing. Currently, daily production scheduling is prepared by scheduler’s experience which causes long waiting time and error. This error is impacted delivery goods to customer. This research uses the optimization modeling to help the scheduler preparing daily production schedule by using open solver software in excel sheet to program. The importance input data e.g. machine capacity, product constrain for analyzing to get high efficiency of production scheduling by shorten processing time. The results show that a reduction of working time was decreased 73.99 hrs. or 3 days (11.32%) in May 2021 and the working time can be decreased 21.72 hrs. or 1 day (2.83%) in July 2021

งานวิจัยนี้ได้นำปัญหาที่เกิดขึ้นจากกระบวนการวางแผนการผลิต โดยเฉพาะการจัดลำดับการผลิตประจำวันของโรงงานผลิตชิ้นส่วนรถยนต์แห่งหนึ่ง ซึ่งในปัจจุบันการจัดลำดับการผลิตจะดำเนินการโดยอาศัยความชำนาญของพนักงาน ซึ่งก่อให้เกิดระยะเวลารอคอยในกระบวนการมากเนื่องจากการวางแผนการผลิตใช้เวลานาน และในบางครั้งก็ก่อให้เกิดความผิดพลาดในการจัดลำดับการผลิต ทำให้เกิดความเสียหายและส่งผลกระทบต่อการจัดส่งสินค้า ผู้วิจัยจึงเลือกที่จะนำแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของการจัดลำดับงาน (Job shop scheduling problem) ไปใช้เพื่อช่วยตัดสินใจในการจัดลำดับการผลิต โดยใช้ Solver ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ประเภท Add-in ใน Microsoft Excel เพื่อทำการเขียนโปรแกรมโดยนำเอาข้อมูลต่าง ๆ เช่น ความสามารถในการผลิตของเครื่องจักร (machine capacity) และข้อจำกัดต่าง ๆ ของผลิตภัณฑ์ (constraints) เป็นต้น มาทำการวิเคราะห์เพื่อให้สามารถทำการวางแผนการผลิตให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุดและใช้เวลาให้การทำงานต่ำที่สุด ซึ่งผลการศึกษาโดยการเปรียบเทียบวิธีการจัดลำดับงานในปัจจุบันด้วย วิธีฮิวริสติก (Heuristic) และวิธีการจัดลำดับงานด้วยการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์พบว่า สามารถลดเวลาในการผลิตในเดือนพฤษภาคม พ.ศ.2564ได้ 73.99 ชั่วโมงหรือประมาณ 3 วัน หรือคิดเป็นร้อยละ 11.32 สามารถลดเวลาในการผลิตในเดือนกรกฎาคม พ.ศ.2564 ได้ 21.72 ชั่วโมงหรือประมาณ 1 วัน หรือคิดเป็นร้อยละ 2.83