服裝流水線人員與生產(chǎn)崗位契合度模型

荀培莉， 杜勁松， 李 津， 朱建龍

(1.東華大學(xué) 服裝與藝術(shù)設(shè)計學(xué)院， 上海 200051；2.海瀾之家集團(tuán)股份有限公司，江蘇 無錫 214400)

服裝流水線通過人員與生產(chǎn)崗位的高度契合，實現(xiàn)人力資源、設(shè)備資源的利用率和生產(chǎn)效率最大化[1-2]。服裝流水線由眾多的人員與生產(chǎn)崗位組成，然而流水線上的作業(yè)人員能力存在差異[3]，因此實現(xiàn)人崗各項指標(biāo)的合理匹配是一項非常復(fù)雜的工作[4]，對流水線生產(chǎn)能力的提升有著重要意義[5]。目前企業(yè)憑借主觀經(jīng)驗進(jìn)行人崗匹配，往往造成流水線人力資源浪費(fèi)、設(shè)備資源閑置、流水線瓶頸不穩(wěn)定等問題[6]，基于服裝流水線人員與生產(chǎn)崗位評價指標(biāo)分析并構(gòu)建生產(chǎn)流水線人崗匹配模型能幫助企業(yè)解決上述問題。

研究者們基于BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、吸引-選擇-磨合(attraction-selection-attrition, ASA)模型、截面匹配度、雙邊滿意度、雙方感知效用等理論建立了不同的人崗匹配模型。如Dai等[7]用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人崗匹配模型進(jìn)行訓(xùn)練，但這需要大量具有代表性的樣本，并且采集樣本各項參數(shù)的局限性將直接影響模型的適應(yīng)能力。Solnet等[8]基于ASA模型構(gòu)建人員與崗位、組織、位置的三維匹配模型，但該模型僅適用于地理位置變化較大情況下的員工擇業(yè)決策研究。趙希男等[9]基于截面匹配度建立人崗匹配測算模型，該模型能夠根據(jù)崗位的實際情況設(shè)置理想的崗位任職，當(dāng)服裝流水線崗位較多時，逐一設(shè)置崗位理想任職條件將非常耗時。張如靜等[10]根據(jù)雙方感知效用建立的人崗匹配模型能夠考慮人員與崗位的雙方選擇偏好，但此雙方偏好偏于主觀，未建立互相評價的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。李銘洋等[11]建立了考慮人員與崗位的失望-欣喜感知的雙邊滿意度模型，通過人員與崗位的理想條件區(qū)間建立損益矩陣，得到的綜合感知效用矩陣能夠表現(xiàn)雙方主體的匹配程度，但仍需逐一設(shè)置雙方的理想條件，不適用于服裝流水線生產(chǎn)崗位較多的情況。為彌補(bǔ)現(xiàn)有人崗匹配模型的不足，針對服裝流水線人員與生產(chǎn)崗位建立統(tǒng)一的綜合素質(zhì)評價體系，實現(xiàn)兩者生產(chǎn)能力的綜合評價，根據(jù)兩者的綜合素質(zhì)評分計算人員與崗位之間的契合程度，實現(xiàn)服裝生產(chǎn)流水線的人崗快速匹配。

1 服裝流水線人崗評價指標(biāo)

1.1 影響因素分析

1.1.1 生產(chǎn)崗位

服裝流水線生產(chǎn)崗位(記為O)也稱工位，指在規(guī)定時間以規(guī)定質(zhì)量完成規(guī)定工序的位置。生產(chǎn)崗位包括工序內(nèi)容和加工設(shè)備，不同崗位的加工內(nèi)容與加工設(shè)備可以不同。通過現(xiàn)場調(diào)研得出生產(chǎn)崗位評價的6項一級指標(biāo)和18項二級指標(biāo)，采用問卷形式對9位服裝生產(chǎn)管理專家進(jìn)行調(diào)研，采用集值迭代法計算各影響因素的權(quán)重，結(jié)果如表1所示。集值迭代法計算權(quán)重的過程：設(shè)迭代初始值為b，第1輪在各級指標(biāo)中選擇b個最重要指標(biāo)，第2輪在各級指標(biāo)中選擇2b個最重要指標(biāo)(包含前一輪選擇的指標(biāo))，每輪選擇的指標(biāo)數(shù)為前一輪的2倍，以此類推直至無法再選擇為止，最后根據(jù)指標(biāo)被選中的總次數(shù)計算指標(biāo)的權(quán)重。研究中b取1，專家共進(jìn)行2輪選擇。當(dāng)影響因素的權(quán)重wO<0.05時，匹配產(chǎn)生的影響可以忽略不計，最終得到有效崗位評價指標(biāo)Xuv及其歸一化后的權(quán)重wOuv，其中，u為一級指標(biāo)的序號，v為每個一級指標(biāo)下的二級指標(biāo)序號，通過問卷回訪確定權(quán)重的有效性。由表1可以看出服裝流水線生產(chǎn)崗位的6項有效評價指標(biāo)及其權(quán)重，通過有效指標(biāo)及其權(quán)重可計算出崗位的綜合素質(zhì)評分。

表1 生產(chǎn)崗位評價指標(biāo)

1.1.2 人員

服裝流水線人員是指流水線上的工人(記為P)，工人通過操作設(shè)備在規(guī)定的時間內(nèi)完成指定的工序內(nèi)容。與上述的崗位有效指標(biāo)及其權(quán)重的研究方法類似，調(diào)研得出人員評價的3項一級指標(biāo)和9項二級指標(biāo)，得到人員的有效評價指標(biāo)Yuv及其權(quán)重wPuv如表2所示。由表2可以看出服裝流水線人員的6項有效評價指標(biāo)及其權(quán)重。

表2 人員評價指標(biāo)

1.2 有效評價指標(biāo)量化

專家對崗位O和人員P的各項有效評價指標(biāo)進(jìn)行量化處理，得到O和P的第u個有效一級指標(biāo)的第v個有效二級指標(biāo)的實際量化值rOuv和rPuv，采用5分制評分法分別將實際量化值rOuv和rPuv轉(zhuǎn)化成評分值SOuv和SPuv，如式(1)所示。如此可有效解決不同指標(biāo)的量化值集中在不同區(qū)間的問題，從而確保不同指標(biāo)的評分值都分布在1～5。

(1)

服裝流水線的崗位與人員評價量表如表3所示。由表3可知，崗位與人員的各評價指標(biāo)均有其所屬的量化區(qū)間，可根據(jù)式(1)將各有效指標(biāo)的實際量化值轉(zhuǎn)化為最終5分制評分值。

表3 崗位與人員評價量表

2 人崗匹配契合度

2.1 綜合素質(zhì)評價

根據(jù)二級指標(biāo)評分值SOuv或Puv計算崗位或人員的綜合素質(zhì)評價分?jǐn)?shù)QO或P，如式(2)所示。

(2)

式中：lO或P為崗位或人員的一級指標(biāo)數(shù)量；lOu或Pu為崗位或人員第u個一級指標(biāo)下的有效二級指標(biāo)數(shù)量；wOuv或/Puv為崗位或人員第u個一級指標(biāo)的第v個有效二級指標(biāo)的權(quán)重。

2.2 匹配流程

服裝生產(chǎn)線資源利用率的最大化主要體現(xiàn)在崗位綜合素質(zhì)評分與人員綜合素質(zhì)評分的等價匹配原則中。流水線人員與崗位匹配契合度測算模型如圖1所示。由圖1可知：服裝流水線人員和崗位匹配測算模型可描述為通過人員素質(zhì)評分QPj和崗位素質(zhì)評分QOi得到崗位Oi與人員Pj之間的差異程度Dij，并轉(zhuǎn)化為兩者之間的匹配契合度hij。決策變量kij能夠決定崗位Oi與人員Pj的匹配關(guān)系，構(gòu)建出流水線整體匹配契合度M。通過自適應(yīng)遺傳算法的循環(huán)優(yōu)化，輸出流水線匹配契合度的最優(yōu)匹配結(jié)果。

圖1 流水線匹配契合度測算模型

為保證生產(chǎn)順利進(jìn)行，人員綜合素質(zhì)評分需達(dá)到或超出崗位綜合素質(zhì)評分，因此人員與崗位的差異程度如式(3)所示。

(3)

人崗匹配契合度hij隨著人員與崗位的差異程度減小而增大，如式(4)所示。

hij=4-Dij

(4)

式中：hij表示第i個崗位與第j名人員的人崗匹配契合度。hij的取值范圍為0～4，hij越大，匹配程度越高。

流水線整體匹配契合度M為流水線中各崗位與其配置人員的匹配契合度之和，如式(5)所示。

(5)

式中：m為流水線生產(chǎn)崗位數(shù)量；n為流水線的人員數(shù)量；kij為決策變量，kij=1時表示匹配，kij=0時表示不匹配。

3 人崗匹配模型

3.1 模型建立

3.1.1 問題描述

服裝流水線人崗匹配問題描述：服裝流水線有m個崗位，第i個崗位表示為Oi(i=1,2,…,m)，同時存在n名作業(yè)人員，第j名人員表示為Pj(j=1,2,…,n)，崗位數(shù)量小于人員數(shù)量，崗位Oi與人員Pj的綜合素質(zhì)評分分別為QOi與QPj，任何崗位Oi與人員Pj都存在匹配契合度hij。根據(jù)匹配契合度hij對生產(chǎn)流水線的人員、崗位進(jìn)行重新分配，使生產(chǎn)流水線的人員、崗位匹配契合程度達(dá)到最大。

3.1.2 模型假設(shè)

人崗匹配模型需滿足以下條件：

(1)各崗位都有勝任其作業(yè)內(nèi)容的人員；

(2)流水線人員在規(guī)定崗位上可以承擔(dān)所有作業(yè)任務(wù)；

(3)工序經(jīng)過劃分后，流水線處在生產(chǎn)平衡狀態(tài)；

(4)流水線中的人員數(shù)量大于崗位數(shù)量；

(5)匹配后人員與崗位的綜合素質(zhì)不會發(fā)生變化。

3.1.3 目標(biāo)函數(shù)及約束條件

設(shè)定優(yōu)化目標(biāo)為服裝流水線的人崗匹配契合度最大。模型約束條件：

(1)每個崗位必須安排相應(yīng)的人員；

(2)每個崗位只與1名人員匹配，每名人員最多與1個崗位匹配；

(3)根據(jù)服裝生產(chǎn)線平均編制效率要求[12]，每個崗位配置的人員綜合素質(zhì)評分不能超過該崗位綜合素質(zhì)評分的115%。

基于式(1)～(5)，服裝流水線的人崗匹配契合度模型可表示為

kij=0或1(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

式中：f為目標(biāo)函數(shù)。

3.2 模型求解

自適應(yīng)遺傳算法通過在每次迭代中選擇優(yōu)秀基因進(jìn)行交叉變異的方式，在較短時間內(nèi)求得最優(yōu)解[13-14]。由于服裝生產(chǎn)流水線具有較多的人員和崗位，采用遺傳算法能快速解決目標(biāo)規(guī)劃問題[15]。

3.2.1 編碼

針對m個崗位和n名人員的匹配問題，遺傳算法編碼策略采用十進(jìn)制方法，每個染色體的基因位個數(shù)為m，第i個基因位表示崗位Oi(i=1,2,…,m)，第i個基因位上的基因編號j表示崗位Oi配置的人員Pj(j=1,2,…,n)。編碼示例如圖2所示。由圖2可知，此時染色體表示6個崗位的人員配置情況，例如第1個基因位上的編號為2，表示崗位O1配置的人員為P2，后續(xù)基因位以此類推。

圖2 編碼示例

3.2.2 適應(yīng)度函數(shù)

由于目標(biāo)函數(shù)的值均為非負(fù)數(shù)，且求解目標(biāo)為目標(biāo)函數(shù)取最大值，為防止適應(yīng)度函數(shù)值相差懸殊并提高均值代表性，建立適應(yīng)度函數(shù)如式(6)所示。

(6)

式中：g為適應(yīng)度函數(shù)；C為目標(biāo)函數(shù)的保守估計值。

3.2.3 交叉

為了避免交叉概率因選擇固定值而造成早熟與局部收斂，設(shè)置每個染色體的自適應(yīng)交叉概率，如式(7)所示。

(7)

為滿足1人1崗的約束條件，交叉方式選擇POX(precedence operation crossover)法，即隨機(jī)選擇一個編碼集合的非空子集，將兩個染色體中屬于該子集的編碼固定在原來基因位上，兩個染色體剩余基因位上的編碼對調(diào)。圖3所示的交叉方式示意圖中灰色基因位表示隨機(jī)選擇的非空子集中的元素所在的基因位。

圖3 交叉方式

3.2.4 變異

設(shè)置每個染色體的自適應(yīng)變異概率如式(8)所示。

(8)

式中：Pm每個染色體的變異概率；g′為變異個體的適應(yīng)度值；Pmmax、Pmmin分別為選取合理群體的最大和最小變異概率。

為滿足1人1崗的約束條件，選取的變異方式為在一條染色體上隨機(jī)選擇兩個變異點(diǎn)，并將兩個變異點(diǎn)上的編碼對調(diào)。圖4所示的變異方式的示意圖中灰色基因位為隨機(jī)選擇的兩個變異點(diǎn)所在的基因位。

圖4 變異方式

根據(jù)崗位與人員的實際數(shù)量選取合適的循環(huán)迭代次數(shù)，最終輸出最優(yōu)解。自適應(yīng)遺傳算法的自適應(yīng)變異實現(xiàn)如下：

.Select(_=>

{var vIdx=_random.Next(0,_context.PersonnelCount);

var vPost=_random.Next(0,_context.PostCount);

var oldPost=p[vIdx];

return(vIdx,vPost,oldPost);})

.Repeat()

//固定人員不變異

.Where(x=>!_fixedPersonnel.Contains(x.vIdx))

//變異后崗位不可為固定崗位

.Where(x=>!_fixedPost.Contains(x.vPost))

//過濾無變異樣本

.First(x=>x.vPost !=x.oldPost);

var conflictIdx=p.IndexOf(vPost);

var newIdx=Enumerable.Range(0, p.Count)

.Where(x=>p[x]==-1)

.Concat(new[]{conflictIdx})

.OrderBy(_=>_random.NextDouble())

.First()。

4 應(yīng)用研究

4.1 流水線現(xiàn)狀分析

4.1.1 流水線作業(yè)分析

男性茄克生產(chǎn)流水線工序分配結(jié)果如表4所示。由表4可知，男性茄克生產(chǎn)流水線有20個崗位與20名人員，此外還有3名未上崗的備選人員，流水線每產(chǎn)出一件服裝所需的平均生產(chǎn)節(jié)拍為120.4 s。

表4 男茄克工序分配表

4.1.2 崗位及人員分析

分析現(xiàn)有流水線可知，生產(chǎn)流水線存在著3種人員和崗位限制情況：(1)由于崗位限制，特定崗位只能由確定人員工作，如只有人員P6會操作拷邊機(jī)設(shè)備；(2)由于人員限制，特定的人員只能在確定崗位上工作，如人員P9、P12、P19為新來員工只會操作熨燙工序；(3)人員與崗位相互限制，如人員P10、P13、P14只具有操作難度高的裝袖工序的技能。

通過專家打分法對現(xiàn)有流水線各崗位和人員的二級指標(biāo)進(jìn)行評分，根據(jù)式(2)和(4)分別計算綜合素質(zhì)評分和匹配契合度，結(jié)果如表5所示。由表5可知，人員和崗位限制情況下不做匹配契合度評價。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)工時的浮余時間應(yīng)在平均節(jié)拍的15%以內(nèi)的要求[12]，設(shè)定人崗匹配契合狀態(tài)的范圍，將匹配契合度hij≥4×85%=3.4且人員綜合素質(zhì)評分QP不超過崗位綜合素質(zhì)評分QO的115%定義為人員與崗位處于契合狀態(tài)，處于契合狀態(tài)時人員與崗位無需再次匹配優(yōu)化，如人員P1、P3、P4、P7、P8、P15、P17、P20等。人員P21、P22、P23為備選人員，在匹配優(yōu)化后可替代原有崗位人員。

表5 綜合素質(zhì)評分及匹配契合度

4.2 流水線的人崗匹配優(yōu)化

4.2.1 匹配結(jié)果

采用自適應(yīng)遺傳算法對人崗匹配契合度模型求解。設(shè)置初始種群數(shù)量為50個，最大迭代次數(shù)為300次，C=48，Pcmax=0.9，Pcmin=0.4，Pmmax=0.1，Pmmin=0.01。輸入崗位與人員綜合素質(zhì)評分，得到優(yōu)化后的部分人崗匹配方案，如表6所示。

表6 部分人崗匹配優(yōu)化方案

由表6可知，崗位O11、O16的人員P11、P16分別被調(diào)換至契合度更高的崗位O18、O2，崗位O5、O11、O16的人員P5、P11、P16分別被替換為綜合素質(zhì)較高的備選人員P21、P22、P23。經(jīng)過人員配置調(diào)整，崗位的匹配契合度均有所提高。

4.2.2 結(jié)果分析

將優(yōu)化后的人崗匹配方案應(yīng)用于實際流水線中，對比流水線整體匹配契合度和人力資源利用率。優(yōu)化前流水線契合度為M1=43.24，優(yōu)化后為M2=47.63。

人力資源利用率用所有在崗人員綜合素質(zhì)評分QPA與所有崗位綜合素質(zhì)評分QOA的比值百分?jǐn)?shù)表示，如式(9)所示。

(9)

根據(jù)所有崗位綜合素質(zhì)評分QOA=70.09，優(yōu)化前和優(yōu)化后的所有在崗人員綜合素質(zhì)評分QPA1和QPA2分別為57.31和62.00，計算得出優(yōu)化后人力資源利用率由81.77%提高至88.46%。

優(yōu)化瓶頸工序能使生產(chǎn)效率得到提高，瓶頸崗位O16經(jīng)過人員優(yōu)化配置，工時由156 s減少至143 s，人崗匹配契合度由3.29增大至3.57，以每天工作時間9.5 h計算，流水線日產(chǎn)能由219件提高至239件。研究結(jié)果表明，通過自適應(yīng)遺傳算法求解服裝流水線人員與生產(chǎn)崗位契合度模型，能提高流水線整體匹配契合度和人力資源利用效率。

5 結(jié) 語

建立服裝流水線人員與生產(chǎn)崗位的評價指標(biāo)體系，通過對人員與崗位的綜合素質(zhì)評價構(gòu)建服裝流水線的人崗契合度模型，實踐表明服裝流水線人員與生產(chǎn)崗位契合度模型具有可行性，主要結(jié)論如下：

(1)為服裝流水線的人員與崗位建立評價標(biāo)準(zhǔn)，對各項指標(biāo)進(jìn)行量化并進(jìn)行人員與崗位的綜合素質(zhì)評價，可為服裝流水線的人崗匹配決策提供依據(jù)。

(2)使用自適應(yīng)遺傳算法對流水線人崗匹配進(jìn)行優(yōu)化，在存在崗位與人員限制的情況下，通過人員的調(diào)換和替換，可提高流水線整體匹配契合度。

(3)提高流水線整體匹配契合度可以在實際應(yīng)用中提高流水線人力資源利用效率，并通過改善瓶頸工位提高流水線整體產(chǎn)能。