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研究生:陳英如
研究生(外文):CHEN,YING-JU
論文名稱:系統模擬應用在輪胎生產流程績效分析之研究
論文名稱(外文):Using System Simulation to Analyze Production Performance ofthe Car Tire Production Process
指導教授:吳杉堯吳杉堯引用關係
指導教授(外文):WU,SHAN-YAU
口試委員:蔣治平黃營芳
口試委員(外文):CHIANG, CHIN-PINGHUANG, YING-FANG
口試日期:2018-06-14
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄應用科技大學
系所名稱:工業工程與管理系
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:82
中文關鍵詞:系統模擬輪胎生產績效
外文關鍵詞:System SimulationCar TireProduction Performance
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在現今高科技業迅速成長的結果,帶來了許多方便及機會,卻也使傳統產業逐漸凋零,傳統產業在不利於生存的情況下,只能趨於轉型或遷廠至成本低、原物料易取得的地方。而隨著台灣環境的變遷,輪胎工業也跟著經濟環境的轉變而有所對應,由於輪胎工業本就是以勞工、資金及技術密集為主的產業,獲利高低主要受空間、勞力資本、原物料價格等影響。
本研究以輪胎製程後半加工來做為個案,針對該加工製程進行生產流程績效分析,而對於研究結果期盼可獲最適之因子水準配置法。在蒐集大量輪胎相關製程資訊後,接洽該製程相關工作人員,討論出整體製程的模型輪廓,進一步決定因子、水準還有做為反應變數的生產績效值。
本研究使用Arena系統模擬軟體(Arena system simulation software)進行模式建構,並透過2^(6-2)部分因子實驗設計,定義此次實驗的六項因子和兩項反應變數,而後將所有配置進行一定次數的模擬實驗並蒐集、彙整數據,最後以Minitab統計分析軟體(Minitab statistical analysis software)進行分析,透過分析軟體獲得變異數分析表、柏拉圖及主效應圖,再加以比對及分析判讀,我們可得到因子水準建議配置,並且透過模式驗證的方式進行數據驗證。
最後在模擬結果方面,本研究可以得出如欲使產線在製品的績效指標提升至最佳狀態,加硫機台數將使用低水準配置,整修人數、檢查外觀人數、平衡均勻機台數、氣泡機台數以及X-Ray機台數則是使用高水準配置;然而如欲使良率的績效指標提升至最佳狀態,加硫機台數、整修人數、氣泡機台數以及X-Ray機台數均將使用高水準配置,檢查外觀人數以及平衡均勻機台數則是使用低水準配置。

Nowadays, the rapid growth of high-tech industries has brought many conveniences and opportunities, but it has also gradually withered traditional industries. In the case of unfavorable survival, traditional industries can only be transformed or relocated to places where the cost is low and the original materials are easily accessible. With the change of Taiwan economic environment, the tire manufacturing industry also corresponds to the change in the economic environment. The tire manufacturing is the industrial field which is dominated by labor, capital and technology, so the gain is mainly affected by space, labor capital, raw material price and so on.
This study uses the second half of the tire manufacturing process as a research case. To analyze the production process performance of the rear half-processing tire process. After collecting tire related process information, contact the process related staff to discuss the model profile of the whole process, and further determine the factors, the level and the production performance value as a response variable.
In this study, Arena system simulation software was used to construct tire processing mode. Through the design of 2^(6-2) partial factor experiment, the six factors and two reaction variables of this experiment are defined, and then all the configurations were simulated and the data were aggregated. With Minitab statistical analysis software, we can obtain the ANOVA table, Plato map, and principal effect map, and then compare and analyze them. We can get the recommended configuration of the factor level, and finally we can do the data validation through the mode validation. If you want to improve the production line WIP performance indicators to the best state, the number of vulcanizing machines will be configured in a low level. the number of people who organize and trim, the number of people checking the appearance, the number of machines for balance and uniformity detection, the number of testing machines for tire bubbles and the number of X-Ray machines are configured at a high level. However,if you want to improve the yield rate of the production line to the best state, the number of vulcanizing machines, the number of people who organize and trim, the number of testing machines for tire bubbles, and the number of X-Ray machines will all be configured at a high level. The number of people checking the appearance, the number of machines for balance and uniformity detection are configured at a low level.
摘要 i
Abstract iii
致謝 v
目錄 vi
圖目錄 ix
表目錄 xi
第一章 緒論 1
1.1研究背景動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍與限制 2
1.4 論文架構 3
第二章 文獻蒐集與探討 5
2.1 輪胎產業 5
2.1.1 輪胎的歷史演進 5
2.1.2輪胎種類介紹 9
2.1.3輪胎製程及產業結構 12
2.1.4輪胎產業結構 14
2.1.5台灣輪胎工業廠 16
2.2 系統模擬 19
2.2.1 模擬之分類 20
2.2.2模擬之應用範圍 21
2.2.3系統模擬工具種類及發展 23
2-3實驗設計歷史 25
2.3.1實驗設計原理 26
2.3.2實驗設計的重要名詞 27
2.3.3實驗設計步驟 29
第三章 研究方法 30
3.1 研究流程 30
3.2問題分析與定義 31
3.3 資料收集與分析 31
3.4實驗因子及分析指標 31
3.5模式構建 31
3.5.1 何謂Arena Simulation 32
3.5.2 Arena Simulation簡介 32
3.5.3 Arena Simulation系統模擬軟體模組介紹 34
3.5.4 Arena Simulation統計分配介紹 37
3.5.5 Arena Simulation使用 40
3.6模式驗證與確認 42
3.7模擬實驗設計 42
3.7.1全因子實驗 42
3.7.2部分因子實驗 43
3.8模擬結果分析 45
3.8.1 Minitab統計分析軟體 45
3.8.2實驗設計與Minitab 46
第四章 案例研究分析 48
4.1案例介紹 48
4.2實驗因子及反應變數 50
4.3系統模擬建構 51
4.3.1物件選取與設計 51
4.3.2 Arena系統模擬的物件配置 52
4.4實驗設計與執行 54
4.5模擬結果與分析 56
4.5.1模擬結果數據 56
4.5.2 在製品(Y1)實驗模擬結果分析 58
4.5.3 良率(Y2)實驗模擬結果分析 62
4.6輪胎後半加工製程模擬結果分析及驗證 65
4.6.1模擬結果分析 65
4.6.2模擬結果驗證 68
4.7輪胎後半加工製程模擬結果敏感度分析 69
4.7.1在製品數量(Y1)之各項因子敏感度分析 69
4.7.2良率(Y2)之各項因子敏感度分析 73
第五章 結論與建議 78
5.1 結論 78
5.2 未來建議 79
參考文獻 80

中文部分
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