Многостаночное обслуживание и совмещение профессий. Теория массового обслуживания. Метод Монте-Карло.
Конкретная расстановка рабочих по станкам участка (линии) позволяет выявить возможности уплотнения рабочего времени по операциям на основе применения таких прогрессивных форм организации труда, как многостаночное (агрегатное) обслуживание и совмещение профессий.
При многостаночном обслуживании один рабочий (или бригада) параллельно обслуживает несколько станков или агрегатов. С технической стороны многостаночное обслуживание (МСО) возможно лишь при частичной или полной автоматизации управления работой станков. Тогда рабочий может во время автоматической работы одних станков осуществлять обслуживающие операции на других станках. С рганизационной стороны МСО возможно при выполнении следующего условия: машинно-автоматическое время выполнения деталеоперации tм-а на данном j-м станке (т.е. не требующее присутствия у станка рабочего) должно быть не меньше общего времени занятости рабочего обслуживанием всех других станков группы.
Для выбора экономически эффективного варианта многостаночного обслуживания необходим правильный подбор станков, работ и вида многостаночной работы. С этой целью прежде всего определяют норму многостаночного обслуживания, т.е. число станков, параллельно обслуживаемых одним рабочим:
где tвi – вспомогательное (ручное) время, затрачиваемое на i-ую операцию, мин.;
tпер – время, затрачиваемое рабочим на переход от одного станка к другому, мин.;
tа.н – время активного наблюдения за работой станка, мин.
Округление нормы обслуживания обычно производится в меньшую сторону. Для рационального подбора работ целесообразно строить графики многостаночного обслуживания, которые делятся на графики с простым и сложным циклом обслуживания.
Совмещение профессий представляет собой выполнение одним рабочим работ или функций, относящихся к различным профессиям. Оно позволяет повысить содержательность и привлекательность труда, снизить его монотонность, повысить профессиональный уровень рабочего.
Совмещение профессий возможно на основе овладения смежной специальностью (токарь, слесарь) или второй профессией. Такой вид организации труда наиболее эффективен, когда профессии связаны по ходу производственного процесса, единством обрабатываемых предметов труда, выполнением основного и вспомогательного процесса. Возможность совмещения профессий выявляется на основе фотографии рабочего дня или метода моментных наблюдений.
Критерием для оценки выбранного варианта совмещения профессий служит коэффициент занятости рабочего, который рассчитывается по формуле:
Кз. = (Тр.осн. + Тр.свм.) / Тсм. ( коэффициент не должен быть больше 1).
Теория массового обслуживания изучает статистические закономерности поступления. И на этой основе вырабатывает решения, то есть такие характеристики системы обслуживания, при которых затраты времени на ожидание в очереди и на простой каналов обслуживания были бы наименьшими. (если мало каналов обслуживания — то образуются большие очереди, и наоборот, если много каналов обслуживания, то очередей нет, но при этом каналы обслуживания работают не рационально, так как часть из них простаивает без работы).
Теория массового обслуживания — это прикладная область теории случайных процессов.
Предметом исследования теории массового обслуживания являются вероятностные модели физических систем обслуживания, в которых случайные и не случайные моменты времени возникают заявки на обслуживание и имеются устройства на обработку данных заявок.
Теория массового обслуживания целиком базируется на теории вероятности и на математической статистике. В определенной степени она связана с распределением Пуассона, которое описывает вероятность числа появлений в заданном интервале времени какого-либо события. Например, появление покупателя у прилавка, если известно, что появление события зависит от того давно ли оно появлялось в последний раз и сколько раз и когда именно случалось до этого.
Метод Монте-Карло (или метод статистических испытаний) можно определить как метод моделирования случайной величины с целью вычисления характеристик их распределений. Суть состоит в том, что результат испытаний зависит от некоторой случайной величины, распределенной по заданному закону. Поэтому результат каждого отдельного испытания носит случайный характер. (Как правило, составляется программа для осуществления одного случайного испытания.) Проведя серию испытаний, получают выборку. Полученные статистические данные обрабатываются и представляются в виде численных оценок интересующих исследователя величин (характеристик системы).
Т.е. испытание повторяется N раз, причем каждый опыт не зависит от остальных, и результаты всех опытов усредняются. Это значит, что число испытаний должно быть достаточно велико, поэтому метод существенно опирается на возможности компьютера.
Теоретической основой метода Монте-Карло являются предельные теоремы теории вероятностей. Они гарантируют высокое качество статистических оценок при весьма большом числе испытаний. Метод статистических испытаний применим для исследования как стохастических, так и детерминированных систем. Практическая реализация метода Монте-Карло невозможна без использования компьютера.