文摘

预制装配式结构已经被公认为其福利,包括加快建设周期和提高可持续性。然而,低效率的生产预制混凝土构件由于组件和生产的复杂性在先前的研究并没有得到充分的解决。本文探讨了预制混凝土构件的复杂性通过建立复杂性指标和评估对生产效率的影响。第一,指产品复杂性研究在机械制造工业中,我们定义了预制混凝土构件在建筑行业的复杂性。基于文献回顾,现场研究,和专家访谈,我们系统地构造的复杂性指数预制混凝土构件使用三级编码方法,扎根理论。预制混凝土构件的整体复杂性指标体系构建包括16组成复杂性指数在三维空间(即。、结构复杂的组件,生产的复杂性和管理复杂性)。复杂性指标和生产效率之间的关系然后探索使用结构方程模型分析的基础上,通过问卷调查收集的数据。研究结果表明,复杂性指数产生重大影响预制混凝土构件的生产效率,预埋件的数量,等待时间在生产、操作熟练的工人和生产线的自动化程度发现最具影响力指数复杂性。这项研究提供了一个基础为预制混凝土构件生产经理提高生产效率进行分析的基础上他们的产品的复杂性。

1。介绍

作为一个工业化施工方法,预制装配式结构需要一些现场施工活动的转移到一个非现场制造工厂(1]。它已遇到越来越多的采用由于其提高效率和质量。特别是,中国的预制建筑行业是在政府的有力推动下2]。预制混凝土(PC)组件是预制混凝土建筑的基本构建块,和PC组件制造的生产效率有直接影响的利益传递给利益相关者预制建筑供应链。然而,在PC电脑组件组件的生产工厂,有很多复杂性,如PC组件的类型和大小的变化,不同的生产方法,相应地,复杂的生产过程3]。这些问题可能会导致生产效率低,生产周期长,进而阻碍预制结构的发展。

近年来,许多研究在机械制造行业试图定义和测量产品的复杂性提高生产效率的目的4]。产品复杂性包含复杂性研究的产品和生产流程5- - - - - -7),以及他们对生产效率的影响8]。这些研究考虑各种影响因素的复杂性和提高生产的管理提供了依据。

关于建筑行业,研究改善生产效率在PC组件工厂已取得了很大的进步调查过程规划和计算机辅助生产过程优化(9]。研究相关产品/生产复杂性在建筑业主要,然而,通常涉及项目复杂性(10,11),而已经有相对较少的研究预制组件如PC组件的复杂性。尽管霁et al。12)提出了一种分层量化法测量常见的预制组件复杂性,缺乏详细的分析为PC组件的复杂性。具体来说,还没有足够的工作系统地定量分析在PC组件的复杂性及其影响PC组件设计和生产。

鉴于电脑组件是复杂产品工业化生产的方式,它有利于利用相关研究机械制造行业的工业生产的特征。在这种背景下,我们在本研究旨在建立PC组件和探索复杂性指标对生产效率的影响。首先,电脑的概念组件复杂性的定义;然后,电脑组件的复杂性指标使用三级编码方法,建立了扎根理论,基于文献研究和实地研究;最后,一个模型表示为PC组件复杂性指标和生产效率之间的关系建成使用结构方程模型(SEM)方法基于问卷调查。

创新带到熊在这个研究如下:(1)参照现有研究在机械制造行业,我们开发了PC组件复杂性的概念帮助生产管理;(2)使用三级编码方法,扎根理论,一个创新的复杂性指标体系建立了PC组件,每个指数测量;和(3)每个复杂性的影响指数对组件生产效率使用SEM模型进行了探讨。本研究为理解电脑组件的复杂性提供了一个理论基础和识别关键的复杂性指数影响生产效率,提供了一个依据有效提高生产管理的性能在PC组件工厂。

2。文献综述

2.1。预制组件的生产效率

施工管理领域的研究来提高生产效率主要集中在生产流程优化(9]。一些学者运用精益管理的优化组件生产线。例如,王et al。13确定了相关设备,技术和组织问题需要优化生产过程,使用价值流程图技术来提高电脑的性能组件生产。盖拉多等。14验证应用程序的价值流程图、工作场所组织(5 s法)、拉动式系统,全面生产维护PC组件制造业进一步提高生产效率。张(15)建立了一个视觉仿真模型为PC组件生产基于模拟的平台,发现该模型能够提高生产效率在PC组件工厂。

其他研究人员已经采用了先进的技术管理和运筹学解决效率问题在PC组件生产。例如,混合整数线性规划(MILP)已经被用来优化生产过程(16和模具计划阶段的布局17),以及生产调度(18]。与此同时,许多研究智能算法用于生产效率改进。例如,小王和胡19)实现遗传算法实现生产计划优化通过整合制造、存储和运输从PC组件供应链的角度。Chang和汉20.]介绍了离散微分进化算法来优化生产流程在PC组件生产。其他值得注意的研究在这一领域包括更换模具的时间预测模型来提高生产平衡(21),以及一个分类系统,将市场需求与生产计划根据生产战略理论来提高生产效率(22]。

近年来,建筑线人建模(BIM),无线电频率识别(RFID),和其他信息技术采用改善PC组件的制造的生产效率。例如,李et al。23)建立了一个rfid芯片的实时BIM平台,集成了不同的涉众,离岸预制流程和信息流改善预制生产的调度。杜et al。24)提出了一种预制组件供应链信息跟踪和供应机制基于RFID和可替换主体模拟。此外,BIM技术和采用企业资源计划来实现信息集成和组件生产过程的可视化管理25,26]。

这些研究方面取得了相当大的进展改善预制组件生产的效率。然而,仍有差距对研究识别和分析复杂生产PC组件。

2.2。生产的复杂性

许多研究已经进行调查的复杂性在机械制造行业生产(4]。这些研究的定义和测量的复杂性,揭示固有的复杂性在生产提高生产效率的目的。胡锦涛et al。(5)提出了产品和生产复杂性的度量模型包括装配系统和供应链。费和Diedrich27]讨论策略评估生产系统的复杂性,呈现各种复杂性评估方法的示例。萨米和ElMaraghy6)实现产品装配的映射方法的复杂性和开发了一种评价和比较的方法装配系统的复杂性。其他的研究也采用信息熵的方法(7和物联网熵28定量或定性调查产品或装配系统的复杂性。

关于特别是产品复杂性和生产性能之间的关系,Senescu et al。29日)提供一种方法来评估生产的复杂性和研究它对整个项目的影响的复杂性。Antani [30.]研究产品复杂性和产品质量之间的关系和开发了一个优化模型同时满足最小制造复杂性和最大的约束产品质量。公园和Okudan克雷默(8)应用回归分析来识别复杂性对生产性能的影响在不同的需求和生产策略。黄(31日]了一大型汽轮机制造公司作为一个案例研究和关注组装复杂性研究产品复杂性和工时定额之间的关系。杨(32)综合几个设计因素,如产品的复杂性,产品精度和装配成本,探索复杂性对装配质量的影响。这些研究提供了一个坚实的基础在机械制造行业生产效率的改进。

3所示。方法

在目前的研究中我们着手调查并建立电脑组件的复杂性指标体系作为分析的基础电脑组件复杂性对生产效率的影响。研究框架和研究方法在图进行了总结1在下面。首先,我们回顾了现有研究在机械制造行业生产的复杂性,在此基础上,提出了一个概念性的定义PC组件的复杂性。第二,研究的文献,实地研究,和专家进行了访谈,和复杂性指标系统地建立了PC组件使用三级编码方法称为扎根理论。最后,通过问卷调查收集数据,使用SEM分析方法描述复杂性之间的关系指数和PC组件的生产效率。


图1
工作流的研究方法。

4所示。为PC组件复杂性指标体系

电脑组件的复杂性指标体系是构建在本节中。如上所述,首先,我们回顾了现有文献来获得理解概念的复杂性和复杂性指标在机械制造的背景下,为了建立理论依据目前的工作。然后,实地研究实施,三级编码方法,采用扎根理论,构建指标体系的复杂性PC组件。最后,复杂性指标进行验证和改进进一步采访经理参与领域研究和其他行业专家。

4.1。电脑组件的概念的复杂性

在当前的实践中,有许多固有的复杂性PC组件的生产。例如,电脑组件结构和生产周期不同导致生产过程的复杂性。识别和测量的复杂性指数的先决条件,是概念上定义的复杂性。复杂性科学方法在PC组件生产过程可以识别通过定义PC组件的复杂性。

根据相关研究在机械制造行业4,5,25,26),有许多方面的产品复杂性和概念的不同定义。例如,一些学者理解产品复杂性作为一个国家,很难理解,描述、预测或控制在产品的制造过程。其他人宣称产品复杂性可以通过评估指的是产品的详细设计信息(33]。在一般情况下,在机械制造行业,产品复杂性可以分为三个类别根据其原因:产品复杂性、过程的复杂性和组织的复杂性(34]。

然而,研究PC组件特定的复杂性,无论是在中国或其他地方的背景下,已经不足,PC组件复杂性的概念尚未完全定义。霁et al。12]定义的复杂性预制组件一般基于产品设计信息为“构建难度水平的基于产品的设计和所需要的知识和能力一个算子构造一个产品由于其特定的设计信息。”在这种情况下,预制建筑与传统建筑的不同之处在于,结构是由组件在工厂预制,然后运到建筑工地组装。工业化产品,预制组件类似产品在机械制造行业。参照产品复杂性是如何定义适用于机械制造行业,电脑组件的复杂性是本文定义为PC组件生产的难度在给定的设计约束,包括组件设计的复杂性、组件生产的复杂性和管理复杂性。

4.2。文学复杂性指数

PC组件生产是一个复杂的过程。更好地理解,有必要解构的概念电脑组件的复杂性。我们也回顾了文献复杂性指数为了建立我们的研究的理论基础。

首先,从文献检索超过200的出版物。因为研究PC组件的复杂性在建筑业是相当有限的,审查主要针对产品的复杂性,在机械制造行业。48与高相关性进行了研究,并相应产品的复杂性指标确定,重点放在相关电脑组件的复杂性,如表所示1在下面。

表1
产品复杂性指数从文献综述。

上面列出的大多数复杂性指标,用于机械产品,不同于PC组件在一些重要的方面。因此,在PC组件工厂进行现场调查进一步确定PC组件复杂性指标。

4.3。建筑的复杂性指标体系

除了文学研究中,现场调查被实施。三个PC组件工厂选择领域的研究,其中包括PC组件生产过程的观察和半结构式访谈技术和管理人员。确保面试结果的可靠性高,只有人员深入了解电脑组件的生产过程基于6 - 22年的实践经验在PC组件生产被选参加面试。

基于扎根理论的定性的方法,其中包括一个三级编码方法是采用分析收集到的现场数据,为PC组件构建指标体系的复杂性。这三级编码包括(1)开放编码一阶的概念,通常在形式的句子汇总信息(即从原始数据。的初始概念分类的复杂性,通过分组和概念化表示一阶概念的句子);(2)轴向编码,其中16个开放编码获得的初始概念类别的复杂性被分成三个主要categories-structural复杂性,生产的复杂性和管理因其内部关系的分析;(3)选择性编码,基本类别,即。,complexity of PC components, was sorted out and any initial categories not closely related to the fundamental category were eliminated. The preliminary complexity index system was established as a result of this procedure, as described in greater detail below.

4.3.1。开放的编码

开放编码是指分割的过程中收集的原始数据,选择相关数据,结合数据以一种新的方式,然后分析、分类,并将数据集成到相应的新概念。因此,在本研究首先分析了原始音频和文本在采访和观察来收集的数据编码和标签。然后由一阶概念选择和总结相关信息的复杂性PC组件从原始数据(见表2)。最初的概念类别是通过概念化和分组表示一阶概念和参考的句子复杂度指数在机械制造行业(见表1)。获得的初始分类如表所示2。

表2
开放的编码过程。
4.3.2。轴向编码

轴向编码指的是发现和建立各种不同类别之间的联系形成开放的编码,包括因果关系和相似性,形成一个更一般的类别。因此,在本研究中,16个初始概念类别(即复杂性。,subcategories) obtained by open coding were divided into 3 main categories—structural complexity, production complexity, and management complexity—by analyzing their internal relations. Further details concerning the conceptual categories and corresponding interpretations are shown in Table3。

表3
轴向编码和选择性编码的结果。
4.3.3。选择性编码

选择性编码搜索基本类别的识别分类,建立基本的类别和其他类别之间的联系,并消除任何初始类别不密切相关的基本类别。选择编码进行了研究,从而制定的理论框架,如表所示3。

4.3.4。建立复杂性指数

理论饱和度测试方法用于测试的信度和效度的编码方法。在该测试中,几种不同的个人代码相同的数据和结果进行比较,以测试编码的一致性。在这种情况下,五个额外的研究团队成员被邀请代码原始数据。

PC组件复杂性指标进一步验证通过采访管理人员参加了实地研究,以及与其他行业的专家。建议修正指数通过这个过程如表所示4。

表4
附加修改一些指标。

最后为PC组件复杂性指标体系建立了基于专家修订表所示5在下面。这三个类别的一级索引在下面有更详细的描述。(1)结构的复杂性是指电脑组件的形状的复杂性。电脑组件的详细设计技术仍然需要改进。考虑生产过程要求在设计阶段是不够的,导致电脑组件的标准化水平低。有许多电脑组件的类型和形状。根据结构形状的PC组件的主要特点在实际生产条件下,表面体积比、开口,预埋件的数量,配筋率和钢筋暴露量的指数相关结构的复杂性。(2)生产的复杂性是指为制造PC组件生产过程的复杂性。在PC组件工厂,有不同种类的产品,定制,和复杂的生产过程,导致高度的复杂性在生产计划和实施。例如,物料消耗,模具装配时间,模具制造精度直接影响所面临的困境为PC组件在制造模具。此外,当市场需求为PC组件高,生产不平衡由不同产品的不同生产过程会导致过多的等待时间在生产线上,反过来导致超支和其它生产调度安排的挑战。此外,由于电脑组件生产的密集和复杂的性质,如机械设备故障和异常条件可能发生水和电力中断。因此,物质消费,模具装配时间,模具制造精度,在生产线,等待时间和非正常生产状态标识为指标来衡量生产PC组件的复杂性。(3)管理的复杂性是指管理生产的复杂性在PC组件工厂。目前,电脑组件工厂在中国正面临许多挑战,包括低操作熟练的工人,劳动力短缺,机械化程度低,机器利用率和信息管理不足。特别是缺乏熟练工人在关键生产过程中可以观察到许多PC组件工厂。此外,机械设备在这些电脑组件工厂经常使用的是由于使用不当造成的设备故障,这意味着这台机器利用率相对较低。换句话说,中国的个人电脑组件生产仍严重依赖人类的努力。此外,员工之间的沟通和管理和工人之间在生产过程中通常是口头的,也就是说它缺乏准确性和不记录。此外,一些PC组件工厂生产程序不是集成,这可能导致误解有关生产过程的信息。结果,质量控制问题常常未被发现,导致不必要的修理或繁殖。此外,很难控制模具营业额和避免延迟交货,鉴于这些现有的挑战。因此,操作熟练的工人,模具周转率,交货延迟,修复率、生产线的自动化程度和信息管理水平的指标管理的复杂性。

表5
最后为PC组件复杂性指标体系。
4.4。复杂性测量指标

复杂性指标建立在这种研究可以分为定性指标和定量指标,定量指标在哪里直接测量基于其固有的定量特征的特定物理单位(如片,分钟,等等),而基于主观判断和定性指标测量没有特定的单元。多数指数确定在本研究量化指标,可以直接测量。例如,开口的数量是衡量基于自己的量化特征。其他定量指标作为模具制造精度,非正常生产状态,操作熟练的工人,生产在更复杂的自动化程度,仍然可以定量测量。例如,(1)模具的功能,如大小和平整度通常检查装配期间,实时记录和反馈。误差值直接反映了模具的精度。因此,模具制造业可以量化的准确性检验误差的平均值。(2)电脑组件生产涉及很多复杂的过程。生产异常状况等不可抗力因素造成的设备故障是不可避免的。因此,在生产中异常状态可以量化的频率发生异常和不良情况下电脑组件的生产。 (3) The operational proficiency of front-line workers, meanwhile, is typically a function of experience (i.e., length of employment). In other words, working hours are positively correlated with operational proficiency. Therefore, operating proficiency of workers can be quantified as the average working years in the PC industry of front-line workers. (4) In PC component production, different types of PC components require different production methods, as noted above. Components such as laminated panels and precast interior wall panels are often produced in assembly lines, whereas other types of components, such as exterior wall panels and stairs, are usually produced on a fixed vibration platform. Thus, the degree of automation of production lines varies. Meanwhile, automated mechanical equipment in some factories may be idle due to malfunctions caused by improper use, with the result that mechanical operations are replaced by manual operations. The degree of automation of production line can be quantified as the utilization rate of the mechanical equipment.

PC组件生产的信息管理水平,与此同时,是一个定性指标,这意味着它不能直接量化基于客观数据。因此,采用李克特量表的方法在我们的研究为目的的定性评估指数。数据传输的及时性和准确性在PC组件生产评估分(满分:2(低),4(相对较低),6(正常),8(较高)和10(高)。电脑组件的复杂性指数测量如表所示6。

表6
电脑组件的复杂性指数测量。

PC组件复杂性的概念定义基于文献研究提供了在这一节中。根据这个定义,最复杂的指标体系建立了PC组件使用扎根理论。

5。模型为PC组件复杂性指标和生产效率之间的关系

的事实,不同的电脑组件结构的复杂性,不同,相应地,生产和工厂管理的复杂性,导致生产效率低。基于我们的工作为个人电脑开发复杂性指标组件如上所述,然后进行问卷调查,数据分析使用SEM方法确定指标体系的复杂性和识别复杂性指数影响生产效率的关键。

5.1。理论基础和研究假设
5.1.1。结构方程模型的适用性和假设

SEM可以用来分析变量之间的关系的一整套基于协方差矩阵构造。SEM是多元统计建模方法积分因子分析和路径分析潜变量可以被观察到的测量变量,允许测量误差,整个模型的适应性可以估计57,58]。基于上述特点,在这项研究中,SEM是用来测试的假设模型理解复杂性指标及其影响PC组件生产的效率。在模型中,潜在的变量,即。,first-level complexity indices of structural complexity, production complexity, and management complexity, were observed in light of second-level complexity indices. On this basis, the relationships between observed variables, latent variables, and production efficiency were further characterized.

一般来说,下面的假设都需要确保SEM分析结果的准确性(58,59):(1)SEM验证性分析方法,即理论基础或支持其他方法通常需要为了建立假设模型。本研究建立了最初的复杂性指数及其与生产效率的关系基于文献综述和实地研究。(2)SEM验证之间的健康程度,样本协方差矩阵和协方差矩阵的假设模型。需要有一个正态分布的变量。在这个研究中,样本的大小超过150被用来确保一个正态分布的数据。(3)潜在变量之间的相关系数的绝对值不应该接近于1。在我们的研究中,这一标准是基于以下统计分析而实现扫描电镜。(4)扫描电镜检查健身为了验证模型之间的匹配程度,样本数据和假设的模型。在我们的研究中,我们使用χ2/ df、增量符合指数(IFI) Tucker-Lewis指数(TLI),比较适合指数(CFI),均方根误差近似(RMSEA)来测试模型的整体健康。这些都是在随后的分析验证。

5.1.2中。理论分析和研究假设

理论分析生产效率之间的关系和PC组件复杂性,包括结构复杂,生产的复杂性,和管理效率,是作为制定的基础假设。(1)分析结构复杂性对生产效率的影响预制建筑建设改变了方式相比传统现浇施工。因此有必要认真考虑个人电脑组件生产过程要求进行详细设计时的PC组件。如果组件的设计很复杂,将会有一个低水平的标准化生产。此外,增加各种组件类型将增加模具设计负担,减少模具标准化,并最终导致减少模具周转率。换句话说,生产困难增加了PC组件增加了复杂性和可变性。在这方面,学者们指出,电脑组件的结构设计将影响其生产效率,或者更具体地说,一个更复杂的组件的结构设计将导致较低的生产效率(17,60]。(2)分析生产复杂性的影响生产效率作为工业化过程,PC组件生产流程操作与许多程序不同的产品。根据实地调查,不同的组件需要不同的生产过程,很难安排高效生产有这么多种类和形状的组件。与此同时,增加市场需求加剧生产计划的复杂性,进而导致生产周期不均衡,生产时间长,效率低。程等。61年]宣称在这方面不平衡的各种产品的不同生产时间导致生产过剩的等待时间,从而大大降低了生产效率。此外,大型和独特形状的组件将进一步增加组件生产的复杂性,进一步阻碍生产效率由于涉及增加手工工作(49]。(3)分析管理复杂性的影响生产效率电脑组件的生产需要与生产管理相关的一些挑战,包括复杂的生产过程,大量的处理信息,员工协作和高要求。同时,不同的电脑组件工厂有不同程度的自动化,并且很难管理生产在这个环境中,都有明显的依赖机器和手工工作。因此,为了提高生产效率,生产管理中存在的问题需要被识别(42)、人事管理、组织结构和信息管理需要改进。我们的实地调查表明,管理复杂性是很常见的在繁忙的工厂。工人在不同生产线走自由,不遵守操作方向,导致生产管理方面的障碍。反过来,这也反映在产品质量,可以避免返工通常是必需的。此外,信息交换通常是通过纸笔和口头交流方法,导致生产数据精度和低延迟传输数据。(4)理论假设关于复杂性指标和生产效率之间的关系根据文献综述和实地访谈上面所讨论的,很明显,结构复杂,生产的复杂性和管理复杂性都有负面影响PC组件生产的效率。然而,大多数先前的分析都是只有理论水平上进行的,而实证研究是必要的,以验证的复杂性和生产效率之间的关系。为此,我们制定了一系列的假设如下:(1)H1: PC组件的结构复杂性对生产效率有负面影响,在更高程度的结构复杂性导致较低的生产效率;(2)H2:复杂性PC组件生产过程中对生产效率有负面影响,在更高程度的生产复杂性导致较低的生产效率;和(3)H3:生产管理的复杂性生产PC组件对生产效率有负面影响,在更高程度的生产管理的复杂性导致了较低的生产效率。

复杂指数的理论模型为PC组件及其对生产效率的影响,建立了基于这些假设如图2。第一级indices-i.e复杂性。,structural complexity, production complexity, and management complexity—were used as the latent variables in the theoretical model. Those can be observed in light of second-level complexity indices. This theoretical model, in turn, served as the basis for further discussion of the relationships between observed variables, latent variables, and production efficiency.


图2
理论模型的PC组件复杂性对生产效率的影响。
5.2。调查问卷和数据
5.2.1。问卷设计和数据收集

基于复杂性指数建立PC组件,我们采用SEM验证复杂度指数和生产效率之间的关系。预制组件的一级指标的复杂性和生产效率作为潜在变量,而第二级指标的观察变量被用作潜在变量。使用李克特量表的问卷得分的“1”是指没有影响,“2”略有影响,“3”媒介影响力,“4”一个很大的影响,“5”一个重要的影响。

受访者包括(1)技术人员和管理人员从PC组件工厂和(2)科研人员从事预制结构的研究。所有受访者有深刻理解的PC组件生产工艺和技术,这有助于确保问卷的信度和效度的数据。的受访者表示不同的组织,不同的教育背景,不同的年龄群体。问卷分发通过微信或电子邮件或面对面的进行。总共210份问卷被分发或管理,和获得的182个有效回复,占总数的86.67%。

5.2.2。信度和效度检验

调查问卷数据处理使用SPSS 25.0软件进行更详细的描述下,和调查问卷的可靠性进一步证实了使用量表的阿尔法测试。克伦巴赫α系数是0.885,和克伦巴赫α值> 0.700,也就是说,收集到的数据是可靠的和有效的。观察到的变量的可靠性测试后,每个潜变量的可靠性测试。如表所示7克伦巴赫的α三个潜变量的值都大于0.700,说明潜在变量的可靠性。总之,所有观察到的变量和潜变量被发现有足够的可靠性水平进行扫描电镜分析。

表7
可靠性测试的潜在变量。

进一步分析之前,建议对数据的有效性进行测试使用KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)测量和巴特利特球形的测试。这两个测试进行使用SPSS 25.0软件(见表8)。如表所示测试KMO值被发现0.816(> 0.7),而测试Bartlett范围值为0.000(< 0.001,显著),这意味着数据达到有效性标准和适合因素分析。

表8
KMO和Bartlett测试。
5.3。结构方程模型的复杂性指数和生产效率
5.3.1。一阶CFA模型

SEM的第一步是验证性因素分析(CFA),一阶CFA是用来测试观察变量和潜变量之间的关系。在这个研究中,足协进行了使用AMOS24.0软件,与CFA标准化模型如图3,双箭头表示潜变量之间的关系。模型的适应性测试,测试值如表所示9。


图3
一阶CFA标准化模型复杂性指标体系。
表9
一阶CFA模型拟合优度检验。

从上表可以看出,健康指数的值( / df、金融机构,TLI CFI, RMSEA)的一阶CFA都在可接受的范围内,说明该模型的合理性。因此,复杂性指标体系模型与二级指标是合理的。

5.3.2。二阶CFA模型

根据一阶CFA的结果,确定了积极的人际关系变量的结构复杂,生产的复杂性和管理复杂性。因此,二阶CFA实施之间的关系来分析结构复杂,生产的复杂性和管理复杂性和生产效率。二阶CFA模型建成使用AMOS24.0软件如图4。模型适应性测试,测试值的二阶模型如表所示10。


图4
二阶CFA标准化模型复杂性指标与生产效率。
表10
二阶CFA模型拟合优度检验。

如表所示10, / df是1.181,和健康指数(即。,TLI, CFI, IFI) were all found to be within the standard range. Thus, the goodness-of-fit was excellent, and the second-order CFA model was deemed acceptable. In CFA, it should be noted that the values of the path coefficientsr和p的结果可以用来评估是否该理论关系是有效的。更具体地说,p值是用来评估一致性测试是否通过,热阻是用于反映变量之间的交互作用。在这种情况下,每个假设的显著性检验结果提出了研究如表所示11。

表11
路径系数和假设检验的复杂性指数和生产效率之间的关系。

的p在表的假设值11都发现小于0.001,表明本研究提出的所有假设都是有效的。如图4、结构复杂性的影响路径系数、生产的复杂性,和管理的复杂性和生产效率是−0.54−0.53−0.61,respectively-all小于-0.5。因此,他们对生产效率的影响是显著负的。

5.3.3。复杂性指标权重影响生产效率

它可以看到从路径系数图4每一个复杂性的影响指数发现是非常重要的。路径系数是用来进一步获得每个二级复杂性的影响体重指数在生产效率。使用加权平均算法在以下假设:(1)假设三个一阶潜变量之间的路径系数和二阶潜变量π(我= 1,2,3)。(2)假设三个一阶潜变量之间的路径系数和相应的观测变量(季~ F36)π,j(我= 1、2、3;j= 1,2,…n),n是观察到的变量中包含的数量每一阶潜变量。(3)假设的贡献值三个二阶潜变量的一阶潜变量是重量1,气。(4)假设每个观测变量的贡献值(季~ F36)相应的一阶潜变量是体重2,气,j。(5)假设每个观测变量的贡献值(季~ F36)二阶潜变量是总重量,Qj。

因此,体重1,体重2,总重量可以计算如下:

复杂性指标和生产效率之间的关系权重计算如上所示(见表12计算权重)。建立了权重排名根据重量值,以确定影响序列的复杂性指数影响生产效率。

表12
复杂性指标权重排名的影响生产效率。
5.4。结果与讨论
5.4.1之前。结果

扫描电镜结合因子分析和路径分析。SEM分析结果在这项研究证明了两级复杂度指数的合理性及其与生产效率显著负相关(见图5)。从表可以看出9和10健身索引值( / df、金融机构,TLI CFI, RMSEA)一阶CFA和二阶CFA都发现是在可接受的范围内,说明扫描电镜图的合理性4。从表可以看出11,p值的所有假设被发现小于0.001,证实了其有效性。结构复杂性的影响路径系数、生产的复杂性,和管理的复杂性PC组件生产效率,与此同时,被发现是−0.54−0.53−0.61,分别p值都是远远低于0.01。此外,复杂性的重量指数计算为了获得排名的影响体重每个二级复杂性指标的生产效率。五大重量的生产效率的影响是F15(暴露的钢筋量),F24生产线(等待时间),战斗机(生产线的自动化程度),F14(预埋件的数量),和F31(操作熟练的工人),如图5。(1)检验结果PC组件的结构复杂性结构的复杂性的影响路径系数PC组件生产效率被发现−0.54,表明结构复杂性对生产效率有显著的负面影响。在二级复杂性指标结构的复杂性PC组件,暴露的钢筋(F15)和预埋件的数量(F14)有最大的影响,路径系数分别为0.92和0.82。系数(季)的表面体积比、配筋率(F13)和开口的数量(F12),与此同时,被发现是0.76,0.76,和0.66,分别。(2)检验结果为生产PC组件的复杂性生产的复杂性的影响路径系数PC组件生产效率被发现−0.53,表明对生产效率显著的负面影响。在二级复杂性指标生产PC组件的复杂性,等待时间在生产线(F24)被发现有最大的影响,路径系数为0.88。生产复杂性系数的其他二级指标的复杂性,即。,material consumption (F21), mold assembly time (F22), mold manufacturing accuracy (F23), and abnormal production status (F25), were found to be 0.79, 0.75, 0.72, and 0.71, respectively.(3)检查结果管理电脑组件的复杂性管理复杂性的影响路径系数的PC组件生产效率被发现−0.61,表明管理复杂性对生产效率有显著的负面影响。二级复杂性指数管理复杂性的电脑组件,生产线的自动化程度(F35)和操作熟练的工人(F31)被发现有最大的影响,路径系数分别为0.89和0.84。复杂性系数的其他二级指标管理的复杂性,即。,repair rate (F34), information management level (F36), delivery delay (F33), and mold turnover rate (F32), were found to be 0.76, 0.75, 0.75, and 0.73, respectively.


图5
复杂性指标和生产效率之间的关系。注意: 表示五大指标影响的复杂性。
5.4.2。讨论

SEM分析的结果包含有意义的信息的复杂性可以利用PC组件在其生产过程中,为生产管理和提高效率为PC组件生产。(1)结构复杂性对生产效率的影响根据试验结果,确定电脑组件的结构复杂性对生产效率有很大的负面影响。一般来说,可以减少结构复杂性提高标准化程度,进而可以通过改善PC组件的深入设计技术。在二级结构复杂性指标,预埋件的数量和金额的暴露的钢筋有最大的影响。过度暴露的钢筋主要用于重要loading-bearing组件。技术进步是今天看到的关于电脑的连接组件在建筑62年- - - - - -64年),预制建筑发展迅速。然而,由于组件生产的标准化水平低,有各种各样的组件增加了困难,模具设计和生产,钢筋配置和绑定。因此,减少模具流失率导致生产效率低。因此,一些重要的loading-bearing组件与过度暴露的钢筋不得适用于工业生产和建筑工地的应该是在的地方。在PC组件的详细设计,BIM和其他技术可以用来协助标准化组件设计(21,40,65年)为了减少许多不同的组件类型,从而降低结构的复杂性(66年]。(2)生产的复杂性对生产效率的影响从测试结果,确定生产的复杂性PC组件对生产效率有负面影响。现场调查表明,合理的生产调度优化PC组件可以是有用的作为一种减少电脑组件生产的复杂性。关于二级生产复杂性指数复杂性,等待时间在生产线发现有最大的对生产效率的影响。在生产线不平衡的处理时间取决于类型的组件造成生产计划的复杂性,以及由此导致长时间等待生产线生产效率有重大影响。这使生产计划方面的挑战。各种各样的组件结合高需求在中国PC行业特别是只加剧了不平衡的问题处理时间,降低生产效率。因此,从生产的角度来看,提高生产效率的关键工作应该制定合理的生产调度计划,和一个值流程图和其他技术可以用来优化安排生产,减少等待时间(14]。(3)管理的复杂性对生产效率的影响从测试结果可以看出,管理复杂性的PC组件对生产效率有显著的负面影响。电脑组件的管理与员工密切相关的活动和能力,和先进的技术手段可以帮助提高劳动性能。在第二级的复杂性指标管理的复杂性、操作熟练的工人和生产线的自动化程度是两个有最大的影响生产效率。结果反映了两个典型问题的预制建筑行业在中国,即熟练工人的短缺和相对较低的自动化水平。在中国,有些工厂仍有机械设备处于闲置状态,而不是依靠手动操作。这将导致更多的错误率和更少的电脑组件生产的效率由于依赖手工工作。在这种背景下,提高生产管理水平,信息技术可以完全采用提高自动化管理和信息交换生产PC组件(48]。此外,工业化生产的PC组件从根本上是不同于传统建筑,有熟练工人短缺和必要的专业生产线的关键。激励政策促进培训和增加补偿可以用来提高工人的熟练程度,从而提高生产效率。

6。结论

这项研究集中在PC组件的生产管理在中国的站外建筑业。电脑组件的复杂性指标体系建立,和代表之间的关系的模型复杂度指数和生产效率是可以用来改善PC组件的生产效率。

首先,参照现有的机械制造行业,产品复杂性研究复杂性的概念被用来作为调查的基础电脑组件生产的难度在给定的设计约束下,包括组件设计的复杂性、组件生产的复杂性和管理复杂性。

文献回顾后,实地研究,和专家访谈,PC组件的复杂性指标体系建立了使用三级编码方法,扎根理论,包括3个一级指标和16个二级指标。所有指数测量。第一级指标包括结构复杂,生产的复杂性,和管理复杂性,而第二级指标,包括表面体积比开口,配筋率,预埋件的数量,数量的钢筋暴露,物料消耗,模具装配时间,模具制造精度,等待时间的生产线,生产异常状态,操作熟练的工人,模具周转率,交货延迟,修复率、生产线的自动化程度和信息管理水平。

最后,代表模型复杂性指标和生产效率之间的关系。基于以前的工作和现场研究,制定一系列的假设关于电脑组件的复杂性的影响生产效率。SEM是建立基于问卷调查分析PC组件的复杂性指数的影响生产效率。结果表明,指标体系是可靠的复杂性和复杂性,这三个一级指标对生产效率有显著的消极影响。与此同时,排名的影响权重的16个二级复杂性指标生产效率决定。暴露的钢筋,等待时间在生产线,生产线的自动化程度,预埋件的数量和操作熟练的工人被确定为五大体重指数对生产效率的影响。

基于这些复杂的相对重要性指数对生产效率的影响,建议对提高生产效率是制定如下:(1)增加电脑组件的标准化设计在详细设计阶段应该实现减少各种各样的组件类型和结构的复杂性。(2)那些不适合工厂生产的电脑组件,如loading-bearing组件与过度暴露的钢筋,现场应在的地方而不是在一个离线电脑组件生产工厂。(3)电脑组件制造工厂应该BIM应用或其他信息技术协助生产管理和信息交换。(4)价值流程图和其他规划技术应该用于制造生产调度计划,减少等待时间的生产线,特别是在中国,哪里有重大需求的各种组件。(5)激励和补贴工人技能培训可以提高工人的熟练程度,实现吸引劳动力。

应该注意的是,这项研究是受到以下限制:(1)受访者主要是管理人员。收集到的问卷受访者的地区。(2)SEM验证性分析方法,及其模型建设是基于推导的假设。本研究针对PC组件的复杂性提高生产效率的目的。理论模型是通过实地调查和文献综述。其他管理和技术PC组件生产的生产效率影响因素没有考虑,和其他因素之间的关系,可以考虑在未来的研究。(3)本研究采用扎根理论和SEM, PC组件的复杂性和关键指标对生产效率的影响在PC组件工厂相应的标识。未来的研究可以集中在关键的复杂性指标和生产效率之间建立回归模型根据不同的生产情况,以及建立一个生产仿真模型,协助生产管理。

数据可用性

列出所有数据提交的文章。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作得到了中国国家重点研发项目(2016 yfc0701909和2021 yff0602001-05号)。