บริษัท ไทยซัมมิท โกลด์ เพรส จำกัด เป็นผู้ผลิตชิ้นส่วนของรถมอเตอร์ไชต์และชิ้นส่วนด้านการเกษตรพบว่าปัจจุบันสายการผลิต Frame Sub Assembly Seat Support ประสบปัญหาจากผลิตสินค้าได้ไม่เพียงพอต่อความต้องการของลูกค้าในเวลาทำงานปกติทำให้ต้องมีการทำงานล่วงเวลาส่งผลให้บริษัทมีต้นทุนในการผลิตเพิ่มสูงขึ้น ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาวิธีการทำงานและวิเคราะห์ความสูญเปล่าในสายการผลิตเพื่อนำเสนอแนวทางในการปรับปรุงสายการผลิต Frame Sub Assembly Seat Support โดยใช้แบบจำลองสถานการณ์ เก็บรวบรวมข้อมูลเวลาทำงานและขั้นตอนการทำงานในกระบวนการเชื่อม จากนั้นทำการวิเคราะห์ความสูญเปล่าโดยสร้างแผนภาพสายธารแห่งคุณค่า (VSM) จำลองระบบการผลิตด้วยโปรแกรม Arena และวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ค่าร้อยละและค่าเฉลี่ย ในการศึกษาครั้งนี้คณะผู้วิจัยได้นำเสนอแนวทางในการปรับปรุงกระบวนการเชื่อม 5 แนวทาง ได้แก่ Scenario 1: ปรับแนวเชื่อม Scenario 2: เพิ่ม ROBOT 2 ในกระบวนเชื่อม Scenario 3: เพิ่มสถานีงาน 1 สถานีงาน Scenario 4: เพิ่ม ROBOT 2 ในกระบวนเชื่อม และเพิ่มสถานีงาน และ Scenario 5: เพิ่ม ROBOT ในกระบวนเชื่อมด้วย ROBOT 1 และ ROBOT 2 ผลลัพธ์จากการประมวลผลพบว่า Scenario 4 และ Scenario 5 สามารถผลิตชิ้นงานออกมากที่สุดคือ 277 ชิ้น/วัน แต่เมื่อพิจารณาค่าใช้จ่ายโดยรวมในระยะเวลา 5 ปีพบว่า Scenario 5 มีค่าใช้จ่ายต่ำที่สุด

Thai Summit Gold Press Co. Ltd. is a manufacturer of motorcycle and agricultural parts. At present, the company is not able to produce products for customers in a timely fashion. As a result, the company needs to work overtime, which increases the cost of production. As such, this study analyzes the waste in the production line and recommends solutions in order to improve the production line by using a simulation model. Data were collected from the production line, and value stream mapping (VSM) was then applied to analyze the waste in the welding process. The model was developed using the ARENA program. Five scenarios were proposed for improving the welding process: scenarios 1: adjusting the welding process; scenarios 2: adding ROBOT 2 at station 1; scenarios 3: adding one more station; scenarios 4: adding one more station and ROBOT 2; and scenario 5: adding ROBOT 1 and ROBOT 2 at the station. The results revealed that scenarios 4 and 5 provided the best solution, which could produce 277 pieces/day. When considering the average wait time and the cost of investment over a period of 5 years, it was found that scenario 5 yielded the lowest cost.