Creating an Alternative Production Line by Using a Simulation Technique in Duvet Cover Production

Ünal, C.; Demirbaş, Z. A.

doi:10.5604/01.3001.0012.1306

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Creating an Alternative Production Line by Using a Simulation Technique in Duvet Cover Production

Autorzy

Ünal C. , Demirbaş Z. A.

Treść / Zawartość

Pełne teksty:

1_creating_an_alternative_production__fibres_2018_4.pdf

Pobierz

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0012.1306

Warianty tytułu

Tworzenie alternatywnej linii produkcyjnej za pomocą techniki symulacyjnej w produkcji poszewek na kołdry

Języki publikacji

Abstrakty

In this study, the discrete-event system simulation technique was used in order to create smooth work flow on a duvet cover production line. In accordance with this purpose, a model of the work flow of a duvet cover was created, and input data was collected by means of a time study in order to determine the statistical distribution of all operations using Stat-fit for Simul8 software. The model translation phase was executed in Simul8 Software. Then for the purpose of the verification and validation process, actual system data and simulation model outputs were compared statistically using the normality test and Mann-Whitney non-parametric test in Minitab Software. Once the simulation model of the actual system was properly validated, an alternative model considering fewer operators was generated in order to acquire more output and have a smoother line balance. The alternative model was compared with main one by considering the output rate per operator.

W pracy zastosowano technikę symulacji dyskretnych zdarzeń w celu uzyskania płynnego przepływu pracy na linii produkcyjnej poszewek na kołdry. Stworzono model przepływu pracy, a dane wejściowe zebrano za pomocą analizy czasu w celu określenia rozkładu statystycznego wszystkich operacji przy użyciu Stat-fit dla oprogramowania Simul8. Faza translacji modelu została wykonana w oprogramowaniu Simul8. Następnie dla celów procesu weryfikacji i walidacji, rzeczywiste dane systemowe i wyniki modelu symulacyjnego porównano statystycznie za pomocą testu normalności i nieparametrycznego testu Manna-Whitneya w oprogramowaniu Minitab. Aby uzyskać większą wydajność i uzyskać bardziej płynny bilans linii po prawidłowym sprawdzeniu modelu symulacyjnego rzeczywistego systemu wygenerowano alternatywny model uwzględniający mniejszą liczbę operatorów. Model alternatywny porównano z głównym, biorąc pod uwagę wielkość produkcji na operatora.

Słowa kluczowe

apparel industry simulation technique productivity line balancing

przemysł odzieżowy technika symulacji wydajność równoważenie linii

Wydawca

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Łódzki Instytut Technologiczny

Czasopismo

Fibres & Textiles in Eastern Europe

Rocznik

2018

Tom

Vol. 26, no. 4 (130)

Strony

8--12

Opis fizyczny

Bibliogr. 26 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Ünal C.

cunal@nku.edu.tr

Namık Kemal University, Textile Engineering Department, Tekirdag, Turkey

autor

Demirbaş Z. A.

Namık Kemal University, Textile Engineering Department, Tekirdag, Turkey

Bibliografia

1. Rossetti MD. Simulation modeling and Arena, 2nd ed. John Wiley & Sons, Inc. Hoboken. New Jersey; 2016.
2. Gabrijelčič Tomc H, Hladnik A. 1D and 2D Shape Descriptors Applied in Fabric Drape Computer Simulation. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2015; 23, 6(114): 92-101.
3. Mozafary V, Payvandy P. Definition of Mass Spring Parameters for Knitted Fabric Simulation Using the Imperialist Competitive Algorithm. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2017; 25, 1(121): 65-74.
4. Rudolf A, Zadravec M, Stjepanović Z. Investigations Regarding the Effects of Simulating Parameters During 3D Garments’ Drape Simulations. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2016; 24, 6(120): 143-150.
5. Petrak S, Mahnic M, Rogale D. Impact of Male Body Posture and Shape on Design and Garment Fit. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2015; 23, 6(114): 150-158.
6. Hong Y, Zeng X, Bruniaux P, Liu K, Chen Y. Collaborative 3D-To-2D Tight-Fitting o Garment Pattern Design Process for Scoliotic People. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2017; 25, 5(125): 113-117.
7. Elizandro D, Taha H. Discrete event simulation using excel/VBA. CRC Press. Taylor & Francis Group. New Jersey; 2007.
8. Cooklin G. Introduction to Clothing Manufacture. Great Britain: Hartnolls Ltd, Bodmin, Cornwall; 1991.
9. Kayar M, Akyalçın Ö. Applying different heuristic assembly line balancing methods in the apparel industry and their comparison. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2014; 22(108): 8-19
10. Eryuruk SH, Kalaoğlu F, Baskak M. Assembly line balancing in a clothing company. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2008; 16(66): 93-98.
11. Ünal C, Güner M. A suitable line balancing algorithm to create a module in an apparel production monitoring software. Paper presented at: ISCSE 2010. Proceedings of the 1st International Symposium on Computing in Science & Enginering, June 3-5 2010, Kuşadası, Turkey. Gediz University Publications. p.192-196.
12. Kayar M, Akalın M. A research on the effect of method study on production volume and assembly line efficiency. Tekstil ve Konfeksiyon 2014; 24(2): 228-239.
13. Karabay G, A comparative study on designing of a clothing assembly line. Tekstil ve Konfeksiyon, 2014; 24(1): 124-133.
14. Hui CLP, Ng SFF. A Study of the effect of time variations for assembly line balancing in the clothing industry. International Journal of Clothing Science and Technology, 1999; 11(4): 181-188.
15. Ünal C, Tunalı S, Güner M. Evaluation of alternative line configurations in apparel. Textile Research Journal 2010; 79: 908–916.
16. Eryürük SH. Clothing assembly line design using simulation and heuristic line balancing techniques. Tekstil ve Konfeksiyon 2012; 4: 360-368.
17. Kursun S, Kalaoğlu F. Simulation of production line balancing in apparel manufacturing. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2009; 17:68-71.
18. Kayar M, Akalin M. Comparing Heuristic and simulation methods applied to the apparel assembly line balancing problem. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2016; 24: 131-137.
19. Güner MG, Ünal C. Line balancing in the apparel industry using simulation techniques. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2008; 16: 75-78.
20. Chen G, Harlock SC. A Computer simulation based scheduler for women fabric production. Textile Research Journal 1999; 69: 431–939.
21. Mak LC, Wong WK. Leung S Y S. Analysis of impacts of production order complexity and lot size on apparel production systems using simulation technique. RJTA 2015; 19 (4): 70–84.
22. Brahmadeep ST. A simulation based comparison: Manual and automatic distribution setup in a textile yarn rewinding unit of a yarn dyeing factory. Simulation Modelling Practice and Theory 2014; 45: 80-90.
23. Kayar M, Akalin M. Comparing the Effects of Automat Use on Assembly Line Performance in the Apparel Industry by Using a Simulation Method. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2015; 23, 5(113): 114123.
24. Bandyopadhyay S, Bhattacharya R. Discrete and continuous simulation. CRC Press. Taylor & Francis Group. New Jersey; 2014.
25. Chung CA. Simulation modeling handbook: a practical approach. CRC Press, London; 2004.
26. Banks J, Carson II JS, Nelson BL, Nicol DM. Discrete-Event systems simulation, Pearson Education, Inc., New Jersey; 2010.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-937d32b7-019b-4a45-9541-c43888fae015