第四章 實驗分析
4.3 組合派工法於不同生產情境之排程績效
為驗證組合派工法於不同生產情境下，皆能有穩健之排程績效。本研究列舉四種生 產情境，各別適用於三種單一派工法及組合派工法。各生產情境皆實驗五種工件數，分 別是20、40、60、80 與 100 個工件，每種情境皆執行 15 次並取平均進行分析。下面將 針對這四種生產情境作介紹，並分析各派工法於各情境中之排程績效。
4.3.1 實驗生產情境一
此生產情境，工件分兩種。第一種工件，工作站1 之加工時間為均勻分配 U(4,5)，
工作站2 之加工時間為均勻分配 U(1,5)，工作站 3 之加工時間為均勻分配 U(50,80)。第 二種工件，工作站 1 之加工時間為均勻分配 U(3,4)，工作站 2 之加工時間為均勻分配 U(50,80)，工作站 3 之加工時間為均勻分配 U(1,5)。兩種工件於三站之加工時間變異大，
第二種工件在第一站之加工時間較第一種工件小，且兩種工件之瓶頸位置不同。工件有 無等候時間限制以隨機方式決定。
此情境適合以QCF 派工，原因在於兩種工件皆可能有等候時間限制。此時 QCF 派 工法會優先加工有等候時間限制之工件，避免超出限制而延長整體完工時間。並且不限 制先做那一種工件，使兩種工件能夠交錯排序，避免等候時間之產生。SPT 與 TPT 較不 適用之原因在於，兩種派工法都會先排第二種工件進行加工。因為第二種工件於第一站 之加工時間較小，且總加工時間平均來說亦較小，故會被優先加工。此時，第二種工件 都會被先排序，導致工件在第二站產生嚴重堵塞(第二種工件之瓶頸位於工作站 2)。之 後再排第一種工件進行加工，又會使工件在工作站 3 嚴重堵塞(第一種工件之瓶頸位於 工作站3)。整體而言，大量的工件發生等候，使工件超出等候時間限制之可能大幅增加，
嚴重拖延整體之總完工時間，使排程績效變差。
五種派工法於生產情境一之排程績效，可從表4.1、表 4.2、表 4.3、表 4.4、表 4.5 之 實 驗 結 果 得 知 。 結 果 顯 示 ， 排 程 績 效 最 好 的 是 GA-GA ， 接 著 是 GA-QCF 與 GA-Combine，最差的則是 GA-SPT。由於組合派工法求出之最佳權重組合為(1,0,0)，代 表此情境以QCF 進行派工會有不錯之排程績效。故組合派工法之排程績效以星號表示，
代表其排程績效與GA-QCF 相同。
表 4.1 情境一之實驗數據(20 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 338.555 0.98%
GA-QCF 341.893 0.00%
GA-SPT 456.164 -33.42%
GA-TPT 432.063 -26.37%
(1,0,0) 341.893 0.00%
表 4.2 情境一之實驗數據(40 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 686.951 0.61%
GA-QCF 691.167 0.00%
GA-SPT 1038.054 -50.19%
GA-TPT 859.893 -24.41%
(1,0,0) 691.167 0.00%
表 4.3 情境一之實驗數據(60 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 1084.265 7.65%
GA-QCF 1174.019 0.00%
GA-SPT 1624.897 -38.40%
GA-TPT 1496.547 -27.47%
(1,0,0) 1174.019 0.00%
表 4.4 情境一之實驗數據(80 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 1435.887 6.69%
GA-QCF 1538.773 0.00%
GA-SPT 2207.189 -43.44%
GA-TPT 1745.177 -13.41%
(1,0,0) 1538.773 0.00%
表 4.5 情境一之實驗數據(100 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 1719.165 8.74%
GA-QCF 1883.785 0.00%
GA-SPT 2671.126 -41.80%
GA-TPT 2174.952 -15.46%
(1,0,0) 1883.785 0.00%
4.3.2 實驗生產情境二
情境二之生產情境，工件只有一種，且三站之加工時間都為均勻分配U(28,32)，但 兩廠之加工效率不協調。在第一站，工件在A 廠的加工時間為 B 廠之 1.5 倍。第二、三 站，工件在B 廠之加工時間則為 A 廠之 1.5 倍。工件有無等候時間限制同樣以隨機方式 決定。此情境較適合以SPT 進行派工。第一站兩廠之加工效率不同，使工件於第一站的 加工時間有快慢之分，且三站之加工時間變異較小，使SPT 派工法能發揮功用。SPT 派 工法會讓前段加工快之工件先加工，讓部分工件很快到後段。使工件不致於擠在前段，
造成等候時間增加。
五種派工法於此生產情境之排程績效，可從表4.6、表 4.7、表 4.8、表 4.9、表 4.10 之實驗結果得知。結果顯示，排程績效最好的是 GA-SPT，接著是 GA-Combine，最差 的則是GA-GA。組合派工法求出之最佳權重組合，其中 SPT 之權重顯著較高( > 0.7)，
但QCF 亦有部分之權重。此種權重組合，除了能發揮 SPT 派工法之優點外，亦考量工 件有無等候時間限制，避免有等候時間限制之工件進效率差的廠加工，進而產生較多之 等候時間。
表 4.6 情境二之實驗數據(20 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 366.008 -14.89%
GA-QCF 355.884 -11.71%
GA-SPT 312.252 1.98%
GA-TPT 366.012 -14.89%
(0.1985,0.8015,0) 318.566 0.00%
表 4.7 情境二之實驗數據(40 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 720.203 -25.18%
GA-QCF 684.343 -18.95%
GA-SPT 560.017 2.66%
GA-TPT 672.207 -16.84%
(0.261,0.739,0) 575.313 0.00%
表 4.8 情境二之實驗數據(60 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 1001.479 -22.20%
GA-QCF 988.425 -20.60%
GA-SPT 803.004 2.02%
GA-TPT 992.240 -21.07%
(0.2686,0.7314,0) 819.558 0.00%
表 4.9 情境二之實驗數據(80 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 1419.654 -29.89%
GA-QCF 1435.990 -31.39%
GA-SPT 1077.559 1.41%
GA-TPT 1309.141 -19.78%
(0.2642,0.7358,0) 1092.941 0.00%
表 4.10 情境二之實驗數據(100 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 1791.720 -34.37%
GA-QCF 1793.147 -34.47%
GA-SPT 1319.882 1.02%
GA-TPT 1622.997 -21.71%
(0.2159,0.7841,0) 1333.466 0.00%
4.3.3 實驗生產情境三
此生產情境，工件分兩種。第一種工件無等候時間限制，在工作站1 與工作站 2 之 加工時間固定為2 小時，工作站 3 之加工時間為均勻分配 U(50,80)。第二種工件都有等 候時間之限制，在工作站1 之加工時間固定為 1 小時，工作站 2 之加工時間為均勻分配 U(50,80)，工作站 3 之加工時間固定為 2 小時。兩種工件於三站之加工時間變異大，第 二種工件在第一站之加工時間較第一種工件小，且兩種工件之瓶頸位置不同。
此生產情境適合TPT 派工法。由於工件之總加工時間變異較大，故 TPT 派工法會 將兩種工件交錯排序，如此可避免等候時間發生。而QCF 與 SPT 派工法，兩者皆會優 先加工第二種工件，等第二種工件完工後再加工第一種工件。如此，將造成第二種工件 在第二站堵塞，第一種工件則在第三站堵塞，大幅增加等候時間，使工件超出等候時間 限制，拖長整體之總完工時間，使排程績效變差。
五種派工法於此生產情境之排程績效，可從表4.11、表 4.12、表 4.13、表 4.14、表 4.15 之實驗結果得知。結果顯示，排程績效最好的是 GA-GA，接著是 GA-TPT，其次才 為GA-Combine，但與 GA-TPT 之排程績效相近。最差的則是 GA-QCF。組合派工法求 出之最佳權重組合中，TPT 之權重顯著較高( > 0.7)，但 QCF 仍亦有部分之權重。
表 4.11 情境三之實驗數據(20 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 336.911 9.89%
GA-QCF 638.811 -70.85%
GA-SPT 507.728 -35.79%
GA-TPT 373.899 0.00%
(0,0,1) 373.899 0.00%
表 4.12 情境三之實驗數據(40 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 690.394 25.82%
GA-QCF 1317.231 -41.53%
GA-SPT 1138.687 -22.35%
GA-TPT 892.125 4.14%
(0.0691,0,0.9309) 930.686 0.00%
表 4.13 情境三之實驗數據(60 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 1041.030 27.54%
GA-QCF 1979.890 -37.80%
GA-SPT 1773.108 -23.41%
GA-TPT 1330.972 7.36%
(0.1445,0,0.8555) 1436.777 0.00%
表 4.14 情境三之實驗數據(80 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 1343.931 26.73%
GA-QCF 2555.248 -39.31%
GA-SPT 2345.123 -27.85%
GA-TPT 1798.085 1.97%
(0.1663,0,0.8337) 1834.217 0.00%
表 4.15 情境三之實驗數據(100 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 1697.008 26.84%
GA-QCF 3214.297 -38.57%
GA-SPT 2987.894 -28.81%
GA-TPT 2187.581 5.69%
0.1404,0,0.8596 2319.565 0.00%
4.3.4 實驗生產情境四
此生產情境，工件分兩種。第一種工件無等候時間限制，在工作站1 之加工時間為 均勻分配U(50,80)。工作站 2、3 之加工時間皆為均勻分配 U(1,5)。第二種工件具有等候 時間之限制，工作站 1 之加工時間固定為 4 小時，工作站 2 之加工時間為均勻分配 U(90,100)，工作站 3 之加工時間為均勻分配 U(1,5)。兩種工件於三站之加工時間變異大，
且兩種工件之瓶頸位置不同。
在此生產情境下，QCF、SPT、TPT 三種單一派工法皆會優先加工第二種工件，之 後再加工第一種工件。此時便會發生第二種工件大量堵塞在第二站，第一種工件則在第 三站大量堵塞，拖長整體之總完工時間，使排程績效不佳。因此，組合派工法在結合 QCF、SPT、TPT 三種單一派工法後，能同時考量各工件第一站加工時間、總加工時間 與是否具等候時間限制等因素，將兩種工件交錯進行排程，使工件無過多之等候時間，
應可使排程績效較佳。
五種派工法於此生產情境之排程績效，從表4.16、表 4.17、表 4.18、表 4.19、表 4.20 之實驗結果可得知。結果顯示，排程績效最好的是GA-GA，接著便是 GA-Combine，表 現最差的則是GA-TPT。組合派工法之最佳權重組合中，三種單一派工法 QCF、SPT 與 TPT，皆有一定程度，且排程績效明顯優於三種單一派工法，證明此情境確實適合組合 派工法進行派工。
表 4.16 情境四之實驗數據(20 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 492.553 3.94%
GA-QCF 722.220 -40.85%
GA-SPT 609.339 -18.84%
GA-TPT 818.725 -59.68%
(0.302,0.3986,0.2994) 512.740 0.00%
表 4.17 情境四之實驗數據(40 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 992.214 6.51%
GA-QCF 1504.527 -41.76%
GA-SPT 1235.505 -16.41%
GA-TPT 1602.941 -51.03%
(0.2076,0.5231,0.2693) 1061.347 0.00%
表 4.18 情境四之實驗數據(60 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 1485.628 6.90%
GA-QCF 2341.995 -46.77%
GA-SPT 1883.835 -18.06%
GA-TPT 2441.304 -52.99%
(0.2216,0.4788,0.2996) 1595.680 0.00%
表 4.19 情境四之實驗數據(80 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 1955.382 13.13%
GA-QCF 3092.115 -37.38%
GA-SPT 2508.510 -11.45%
GA-TPT 3192.777 -41.85%
(0.2354,0.5016,0.2629) 2250.813 0.00%
表 4.20 情境四之實驗數據(100 個工件)
派工法
C
max 改善率GA-GA 2458.555 13.00%
GA-QCF 3861.396 -36.64%
GA-SPT 3093.429 -9.47%
GA-TPT 3962.677 -40.23%
0.2165,0.5109,0.2726 2825.902 0.00%
4.3.5 求解時間
分析完四種生產情境之排程績效後，下面將分析五種派工法之求解時間。即使派工 法能有不錯之排程績效，但若求解時間過長，便不適用於真實環境，提供生產人員進行 排程之預排。五種方法之求解時間見表4.21、表 4.22、表 4.23、表 4.24、表 4.25。
表 4.21 求解時間(20 個工件)
派工法 求解時間 增加率
GA-GA 102.175 12.48%
GA-QCF 81.982 -9.75%
GA-SPT 99.169 9.17%
GA-TPT 92.796 2.16%
GA-Combine 90.835 0.00%
表 4.22 求解時間(40 個工件)
派工法 求解時間 增加率
GA-GA 434.537 4.81%
GA-QCF 309.937 -25.24%
GA-SPT 371.245 -10.45%
GA-TPT 322.647 -22.17%
GA-Combine 414.576 0.00%
表 4.23 求解時間(60 個工件)
派工法 求解時間 增加率
GA-GA 891.237 -20.56%
GA-QCF 865.203 -22.88%
GA-SPT 850.927 -24.15%
GA-TPT 839.438 -25.18%
GA-Combine 1121.902 0.00%
表 4.24 求解時間(80 個工件)
派工法 求解時間 增加率
GA-GA 2675.512 -4.53%
GA-QCF 1933.723 -31.00%
GA-SPT 1943.894 -30.63%
GA-TPT 1605.400 -42.71%
GA-Combine 2802.332 0.00%
表 4.25 求解時間(100 個工件)
派工法 求解時間 增加率
GA-GA 5429.652 -2.02%
GA-QCF 2997.042 -45.92%
GA-SPT 4430.739 -20.05%
GA-TPT 3554.085 -35.87%
GA-Combine 5541.681 0.00%
根據表4.21 到表 4.25 之數據，可得知 GA-Combine 之求解時間較其它四種方法長。 解時間(GA-Combine)代表。分析最佳權重之時間相對較短，忽略不計。面對 100 個工件 之排程，GA-Combine 真正需要的求解時間亦只有 3 小時(1.5 + 1.5)，在現實環境進行排
程預排時，為可接受時間。其它四種方法之求解時間不會比GA-Combine 長，故本研究 提出的五種派工法，其求解時間皆為可接受程度。
4.3.6 小結
針對本研究設計之實驗資料，各工件可能於第一站加工時間短，但第二站加工時間 很長。此生產情境以實際紡織業為例，第一類產品要做白色布但有繡花邊，第二類產品 要做純黑布。工作站第一站為染色，第二站為繡花。故第一類產品於第一站加工時間極 短，只需進行顏色確認，但第二站加工時間會較長。第二類產品在第一站加工時間極長，
進行染色與烘乾等程序，並需於一定時間內到下一站加工，否則空氣中之濕度可能造成 問題，但第二站不用繡花，故檢查後即可完工。因此，於本研究實驗之生產情境資料，
都能於實際情境中找出相似之個例，故讓實驗結果具可信度。
整合前面四種生產情境之實驗結果可以發現，沒有一種派工法在所有情境下皆能有 最佳排程績效。並且，除了 GA-Combine 之外，其餘四種方法皆有績效極差之情境。
GA-GA 在情境二表現極差，GA-QCF 在情境三表現極差，GA-SPT 在情境一表現最差，
GA-GA 在情境二表現極差，GA-QCF 在情境三表現極差，GA-SPT 在情境一表現最差，