AI能力进化:从舞文弄墨到智能做题家——思维链应用

AI能够对复杂的计算问题给出符合思考逻辑的结构分解,并进一步提供解决问题的可行步骤和方法,协助学生更好地理解知识。

案例:某制造企业的生产产能计算

背景:

某家具制造公司主要生产木制椅子。公司有一条生产线,运行每天8小时,每周5天。为了满足市场需求,管理层需要计算当前生产线的最大产能,并评估是否需要增加额外的班次或生产线。

已知数据:

  1. 单个椅子的生产时间(工艺流程):

    • **切割木材:**10分钟
    • **打磨:**5分钟
    • **组装:**15分钟
    • **涂漆:**20分钟
    • **检验包装:**5分钟
    • **总计:**55分钟
  2. 设备和人员情况:

    • **切割机:**2台
    • **打磨机:**3台
    • **组装工位:**4个
    • **涂漆室:**1间
    • **检验包装人员:**2人
  3. 效率假设:

    • **设备利用率:**85%
    • **人员出勤率:**95%
    • **生产线综合效率(考虑停机、换线等):**80%

计算过程:

  1. 计算每道工序的产能

    首先,计算每道工序在一个班次(8小时)内的最大产能。

    • 切割工序:

      • 每台切割机每天可工作时间:8小时×60分钟×85%=408分钟8小时×60分钟×85%=408分钟
      • 总切割时间:408分钟×2台=816分钟408分钟×2台=816分钟
      • 单个椅子切割时间:10分钟
      • 切割工序的日产能:816分钟10分钟=81.6把椅子10分钟816分钟=81.6把椅子
    • 打磨工序:

      • 每台打磨机每天可工作时间:8小时×60分钟×85%=408分钟8小时×60分钟×85%=408分钟
      • 总打磨时间:408分钟×3台=1,224分钟408分钟×3台=1,224分钟
      • 单个椅子打磨时间:5分钟
      • 打磨工序的日产能:1,224分钟5分钟=244.8把椅子5分钟1,224分钟=244.8把椅子
    • 组装工序:

      • 每个工位每天可工作时间:8小时×60分钟×95%=456分钟8小时×60分钟×95%=456分钟
      • 总组装时间:456分钟×4个工位=1,824分钟456分钟×4个工位=1,824分钟
      • 单个椅子组装时间:15分钟
      • 组装工序的日产能:1,824分钟15分钟=121.6把椅子15分钟1,824分钟=121.6把椅子
    • 涂漆工序:

      • 涂漆室每天可用时间:8小时×60分钟×80%=384分钟8小时×60分钟×80%=384分钟
      • 单个椅子涂漆时间:20分钟
      • 涂漆工序的日产能:384分钟20分钟=19.2把椅子20分钟384分钟=19.2把椅子
    • 检验包装工序:

      • 每人每天可工作时间:8小时×60分钟×95%=456分钟8小时×60分钟×95%=456分钟
      • 总工作时间:456分钟×2人=912分钟456分钟×2人=912分钟
      • 单个椅子检验包装时间:5分钟
      • 检验包装工序的日产能:912分钟5分钟=182.4把椅子5分钟912分钟=182.4把椅子
  2. 确定瓶颈工序

    从上述计算可以看出,涂漆工序的日产能最低,为19把椅子,成为整个生产线的瓶颈。

  3. 计算整条生产线的日产能

    考虑到瓶颈工序,生产线的最大日产能为19把椅子

  4. 评估周产能和月产能

    • 周产能:19把/天×5天=95把19把/天×5天=95把
    • 月产能(按22个工作日计算):19把/天×22天=418把19把/天×22天=418把

结论:

在当前设备和人员配置下,公司的最大日产能为19把椅子/天,受限于涂漆工序。为提高产能,公司可以考虑以下措施:

  • 增加涂漆室延长涂漆工序的工作时间
  • 引入更高效的涂漆设备或工艺,减少单个产品的涂漆时间
  • 重新评估其他工序的效率,确保提高瓶颈工序不会导致新的瓶颈。
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