English
Język Polski
Synchronizacja produkcji prefabrykatów z realizacją procesów podstawowej produkcji budowlanej
DOI:
https://doi.org/10.24425/ace.2024.151005Abstrakt
Zintegrowane zarządzanie łańcuchem dostaw oraz zapewnienie synchronizacji produkcji prefabrykatów z montażem na budowie może przynieść efekty w postaci redukcji przestojów zarówno wytwórni jak i brygad roboczych, zmniejszenia kosztów magazynowania prefabrykatów oraz zamrożenia środków finansowych w zapasach. Duży wpływ na ryzyko czasu i kosztu ma termin rozpoczęcia procesu prefabrykacji w stosunku do terminu rozpoczęcia montażu oraz tempo produkcji, zależne od mocy produkcyjnej zakładu prefabrykacji. Tempo produkcji i wielkość partii oraz terminarz dostaw są uzależnione od postępu procesu montażu – procesy produkcji podstawowej i pomocniczej przebiegają równocześnie i powinny być planowane równorzędnie. Celem synchronizacji jest redukcja kosztownych strat czasu – przestojów w pracy wytwórni i prac na budowie, ale również zbędnych zapasów elementów. Terminy montażu elementów są zatem uwarunkowane przebiegiem realizacji innych procesów w ramach danego przedsięwzięcia. W artykule zaproponowano model matematyczny problemu synchronizacji produkcji podstawowej i pomocniczej realizowanej w wytwórni prefabrykatów. W odróżnieniu od wcześniej przedstawionych w literaturze metod, proponowane podejście zakłada, że terminy montażu elementów nie są sztywne, lecz są ustalane poprzez rozwiązanie opracowanego modelu optymalizacyjnego. Terminy rozpoczęcia produkcji poszczególnych partii prefabrykatów są synchronizowane z terminami zapotrzebowania w celu redukcji przestojów pracy wytwórni oraz brygad realizujących poszczególne procesy budowlane. Podejście to bazuje na koncepcji metody JIT, lecz uwzględnia możliwość wystąpienia zakłóceń zarówno w produkcji w zakładzie jak i na budowie poprzez uwzględnienie w harmonogramie buforów czasu. W artykule zilustrowano zastosowanie proponowanego modelu na przykładzie realizacji przedsięwzięcia polegającego na realizacji kompleksu dwóch budynków w stanie surowym o konstrukcji mieszanej. Przeprowadzono analizę wrażliwości uzyskanego rozwiązania na zmiany wag modelu (kosztu jednego dnia przerwy w pracy brygady montażowej, kosztu dziennego gromadzenia zapasu elementów i jednostkowego kosztu przestoju wytwórni). Utworzony model poddano także analizie pod kątem możliwości i skutków eliminacji zbędnego czasu składowania prefabrykatów oraz przestojów w pracy wytwórni. Przykład został rozwiązany z wykorzystaniem Lingo 14.0. Zaproponowany w artykule podejście pozwala zaplanować terminy produkcji prefabrykatów oraz dostosować do nich terminy prac montażowych w celu minimalizacji kosztów związanych z przestojami i gromadzeniem nadmiernych zapasów. Zaletą opracowanego modelu matematycznego jest możliwość bazowania jedynie na oszacowaniu wzajemnych relacji pomiędzy kosztami jednostkowymi strat czasu, bez konieczności dostępu do szczegółowych danych z ewidencji kosztów. Zaproponowana postać liniowa modelu pozwala na zastosowanie do jego rozwiązania dostępnych powszechnie solverów.Bibliografia
[1] R.Y. Zhong, Y. Peng, F. Xue, J. Fang, W. Zou, H. Luo, S.T. Ng, W. Lu, G.Q.P. Shen, and G.Q. Huang, “Prefabricated construction enabled by the Internet-of-Things”, Automation in Construction, vol. 76, pp. 59-70, 2017, doi: 10.1016/j.autcon.2017.01.006.
[2] Y. Zhai, R. Y. Zhong, and G. Q. Huang, “Buffer space hedging and coordination in prefabricated construction supply chain management”, International Journal of Production Economics, vol. 200, pp. 192-206, 2018, doi: 10.1016/j.ijpe.2018.03.014.
[3] L. Jiao and X.D. Li, “Application of prefabricated concrete in residential buildings and its safety management”, Archives of Civil Engineering, vol. 64, no. 2, pp. 21-35, 2018, doi: 10.2478/ace-2018-0014.
[4] L.S. Pheng and J.C. Chuan, “Just-in-time management in precast concrete construction: a survey of the readiness of main contractors in Singapore", Integrated Manufacturing Systems, vol. 12, no. 6, pp. 416-429, 2001, doi: 10.1108/EUM0000000006107.
[5] A. Radziejowska and A. Sobotka, “Assessment of large-panel prefabricated buildings in the social aspect of sustainable construction”, Archives of Civil Engineering, vol. 67, no. 3, pp. 93-108, 2021, doi: 10.24425/ace.2021.138045.
[6] A. Tofiluk, “Problems and challenges of the built environment and the potential of prefabricated architecture”, Archives of Civil Engineering, vol. 69, no. 3, pp. 405-424, 2023, doi: 10.24425/ace.2023.146088.
[7] O.Y. Bayraktar, “Prefabricated concrete and waste management”, International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), vol. 9, no. 12, pp. 614-614, 2020, doi: 10.17577/IJERTV9IS120175.
[8] M. Arashpour, R. Wakefield, E.W.M. Lee, R. Chan, and M.R. Hosseini, “Analysis of interacting uncertainties in on-site and offsite activities: Implications for hybrid construction”, International Journal of Project Management, vol. 34, no. 7, pp. 1393-1402, 2016, doi: 10.1016/j.ijproman.2016.02.004.
[9] A. Ekeskär and M. Rudberg, “Third-party logistics in construction: The case of a large hospital project”, Construction Management and Economics, vol. 34, no. 3, pp. 174-191, 2016, doi: 10.1080/01446193.2016.1186809.
[10] S. Ghosh and M. Hamad, “A model for measuring disruption risks in the prefabrication supply chain”, International Journal of Construction Supply Chain Management, vol. 11, no. 2, pp. 69-89, 2021, doi: 10.14424/ijcscm110221-69-88.
[11] S.H.A. Li, H.P. Tserng, S.Y.L. Yin, and C.-W. Hsu, “A production modeling with genetic algorithms for a stationary pre-cast supply chain”, Expert Systems with Applications, vol. 37, no.12, pp. 8406-8416, 2010, doi: 10.1016/j.eswa.2010.05.040.
[12] V. Benjaoran and N. Dawood, “Intelligence approach to production planning system for bespoke precast concrete products”, Automation in Construction, vol. 15, no. 6, pp. 737-745, 2006, doi: 10.1016/j.autcon.2005.09.007.
[13] Z.Wang, H. Hu, J. Gong, and X. Ma, “Synchronizing production scheduling with resources allocation for precast components in a multi-agent system environment”, Journal of Manufacturing Systems, vol. 49, pp. 131-142, 2018, doi: 10.1016/j.jmsy.2018.09.004.
[14] Y. Dan and G. Liu, “Integrated scheduling optimization of production and transportation for precast component with delivery time window”, Engineering, Construction and Architectural Management, 2023, doi: 10.1108/ECAM-09-2022-0871.
[15] C.-H. Ko, “An integrated framework for reducing precast fabrication inventory”, Journal of Civil Engineering and Management, vol. 16, no. 3, pp. 418-427, 2010, doi: 10.3846/jcem.2010.48.
[16] B. Anvari, P. Angeloudis, and W.Y. Ochieng, “A multi-objective GA-based optimisation for holistic manufacturing, transportation and assembly of precast construction”, Automation in Construction, vol. 71, no. 2, pp. 226-241, 2016, 2016, doi: 10.1016/j.autcon.2016.08.007.
[17] T. Matt, P. Dallasega, and E. Rauch, “Synchronization of the Manufacturing Process and On-site Installation in ETO Companies”, Procedia CIRP, vol. 17, pp. 457-462, 2014, doi: 10.1016/j.procir.2014.01.058.
[18] T.Y. Choi, T.H. Netland, N. Sanders, M.S. Sodhi, and S.M. Wagner, “Just-in-time for supply chains in turbulent times”, Production and Operations Management, vol. 32, no. 7, pp. 2331-2340, 2023, doi: 10.1111/poms.13979.
[19] M. Soliman, Toyota Production System: An Integrated Approach to Just-In-Time, 4th ed. CRC Press, 2012.
[20] S.P. Low and J.C. Choong, “Just-in-time management of precast concrete construction”, Journal of Construction Engineering and Management, vol. 127, no. 6, pp. 494-501, 2001, doi: 10.1061/(ASCE)0733-9364(2001)127:6(494).
[21] V.F. Fristia and T.W. Adi, “Factors affecting the decision to use Just-In-Time method for precast components in Surabaya construction industry”, in The 2nd International Seminar on Science and Technology. Postgraduate Program Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia, 2016, pp. 37-42.
[22] N.Q. Toan, H.N.T. My, N.V. Tam, P.X. Anh, D.T. Hai, and N.T. Thuy, “How do contractors select material suppliers for construction projects? Evidence from Vietnam”, Archives of Civil Engineering, vol. 68, no. 3, pp. 273-288, 2022, doi: 10.24425/ace.2022.141885.
[23] L. Kong, H. Li, H. Luo, L. Ding, and X. Zhang, “Sustainable performance of just-in-time (JIT) management in time-dependent batch delivery scheduling of precast construction”, Journal of Cleaner Production, vol. 193, pp. 684-701, 2018, doi: 10.1016/j.jclepro.2018.05.037.
[24] Y. Xie, H. Wang, G. Liu, and H. Lu, “Just-in-Time precast production scheduling using dominance rule-based genetic algorithm", IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 34, no. 9, pp. 5283-5297, 2023, doi: 10.1109/TNNLS.2022.3217318.
[25] B. Tan, D.C.K. Huat, J.I. Messner, and M.J. Horman, “Using simulation for pull-driven scheduling with buffer for precast concrete component fabrication and erection”, in Proceedings of the 16th CIB World Building Congress. Rotterdam, The Netherlands, 2004, pp. 10-21.
[26] W. Chen, Y. Zhao, Y. Yu, K. Chen, and M. Arashpour, “Collaborative scheduling of on-site and off-site operations in prefabrication”, Sustainability, vol. 12, no. 21, art. no. 9266, 2020, doi: 10.3390/su12219266.
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
