基于灰色关联度分析的工厂布局方案评价

一、工厂背景介绍及优化布局方案

M工厂主要生产各种类型的饮水机与净水器，具体布局方案如图1所示。

根据调查发现，原工厂布局存在许多问题，各关系本应密切的车间位置密切程度不够，原材料库和各作业车间的密切程度不够，比如原材料库、半成品库和多种车间之间；还有一些布局被合理，造成了工厂布局混乱、物流路径堵塞等一些问题。现根据基于SLP方法绘制M厂总布局设计图，提供两个备选方案，从两个备选方案中选择最优化的布局方案为M厂最终布局方案，如图2和图3所示。下文将通过灰色关联度分析法进行择优，选出最佳方案。

图2 备选方案一

图3 备选方案二

二、灰色关联度分析法

1、灰色关联度分析法概述

在上个世纪80年代，华中科技大学的邓聚龙教授提出了灰色系统理论。在近几十年中，灰色系统理论得到较快的发展。实质上来说，灰色系统关联分析就是对关联系数的分析，将求出各优化方案与最佳指标组成的理想方案的关联系数，从这个关联系数再得到关联度，然后再对关联度进行排序、分析，最后得出结论，从中选出最佳方案。由于设施规划分析是一个多制约因素、最后目标多的问题，需要考虑到物流与非物流因素，还有成本费用，生产效率，除此之外还需要满足其他相关目标。关联度虽是描述离散函数之间的远近程度的量度，但它强调的是若干个离散函数对一个离散函数远近的相对程度，主体结构是按照关联度对系统进行排序。因此，可以采用灰色关联度分析法对总布局图的两个方案进行分析。

2、灰色关联度分析的步骤

首先根据各专家的意见和经验确定权重，然后再确定参考权重，最后计算出关联系数以及关联度。

在计算关联系数之前，首先将序列进行初值化，即将单位不同的序列化为相同的量纲与数量级。可将该序列所有数据除以第一数据。这个数列是各个不同时刻的值相对于第一时刻的值的百分比。除此之外，用数列的平均值除以所有数据，是数列均值化处理，将变化量为无单位的相对数值。初值化、均值化、标准化等都是将原始数列无量纲化的方法。

这里关联系数体现的是各时刻参考序列和比较序列之间的关联程度，而为了能够从总体上清楚序列之间的关联程度，必须求出它们的时间平均值，也就是关联度。

3、M厂总布局方案灰色关联度评价

M工厂的总规划布局受诸多因素相互关联和制约，如厂区的物流因素、非物流因素、环境因素等，同时，各种因素对其布局设计的影响程度也有所不同，尽管客观因素复杂，但其内部也存在一定的规律性，所以将M厂总布局设计看做一个灰色系统具有一定的科学性和适应性。

根据影响厂区设施规划的各个因素之间的相似性或相依程度，来判断各个因素的关联程度，其基本思路是通过计算M厂总布局设计的评价指标序列与参考序列的关联度，来综合评价两个方案的优劣。

利用灰色关联度分析法对两个总体布局方案进行比较，选择更加优化的布局方案。方案二的总体布局方法优于方案一总体布局方法。在灰色关联度分析法中，方案二的灰色关联度只是略大于方案一的灰色关联度，这是评价指标体系权重分配所致。所以，在进行灰色分析时，应当注意权重的分配。结合半定性半定量对M厂布局进行了全面的评价，所得结论显示总布局设计方案二为最佳方案，故M厂建设布局采用方案二总布局设计图。