Este artigo ilustra a aplicação de modelos de redes de filas abertas para auxiliar no processo de tomada de decisões de projeto (ou reprojeto) e planejamento de sistemas discretos de manufatura. Utilizam-se métodos aproximados de decomposição paramétrica, para avaliar as medidas de desempenho da rede. Por meio de um estudo de caso de uma rede job-shop de uma fábrica metal-mecânica, mostra-se que estes métodos são adequados e efetivos para estimar, por exemplo, os estoques em processo (WIP) e os leadtimes de produção dos produtos. Mostra-se ainda que modelos de programação matemática de alocação de capacidade nas estações da rede, baseados nos métodos de decomposição, também são efetivos para otimizar o desempenho da rede em diferentes configurações. Curvas de trade-off entre investimento em capacidade e WIP ou leadtime são geradas e são úteis para auxiliar um gerente a decidir quanto alocar de capacidade na rede para atingir metas de desempenho. Estas curvas também são úteis para analisar o efeito em termos de capacidade se a variabilidade das chegadas externas de produtos, no mix de produtos ou na taxa de produção da rede muda.
ResumoEste artigo estuda o problema de projeto de fábrica focalizada envolvendo a partição da instalação (planta) em subplantas e a alocação de capacidade em cada estação de trabalho das subplantas. O sistema de manufatura job-shop é representado por meio de uma rede de filas aberta genérica, e aproximações b aseadas em métodos de decomposição são utilizadas para avaliar e otimizar o desempenho do sistema. O objetivo é reduzir a complexidade do sistema do ponto de vista da gestão do produto ou da gestão da estação, por exemplo, limitando-se a variância dos leadtimes dos produtos na rede. Apresenta-se um modelo de programação não-linear inteira para o problema e um algoritmo heurístico para resolvê-lo. Aplicando-se o algoritmo em alguns problemas testes, mostra-se que a partição da instalação em subplantas pode reduzir a variância dos leadtimes dos produtos na rede, sem necessidade de investimentos adicionais em capacidade. Além disso, algumas vezes é possível manter (ou até melhorar) o desempenho da rede, particionando-a em subplantas que necessitam de menos capacidade do que a configuração original da rede como uma planta única.Palavras-chave: partição da instalação; fábrica focalizada; projeto de job-shops; redes de filas abertas; alocação de capacidade; métodos de avaliação de desempenho. AbstractThis paper studies the focused factory design involving the partition of the facility (plant) into sub-plants and the allocation of capacity in each workstation of the sub-plants. The job-shop system is represented by a generic open queuing network and approximations based on decomposition methods are used to evaluate and optimize the performance of the system. The aim is to reduce the system complexity from the point of view of the product or workstation management, for example, limiting the variance of the product leadtimes in the network. An integer non-linear programming model and a heuristic algorithm are presented. Applying the algorithm to some testing problems, it is shown that the partition of the facility into sub-plants can reduce the variance of the product leadtimes without requiring additional investments of capacity. Moreover, sometimes it is possible to maintain (or even improve) the network performance by partitioning the plant into sub-plants which need less capacity than the original plant.
Abstract:In this paper, we apply performance evaluation and capacity allocation models to support decisions in the design (or redesign) and planning of a job-shop queueing network of a metallurgical plant. Approximate parametric decomposition methods are used to evaluate system performance measures, such as the expected work-in-process (WIP) and production leadtimes. Based on these methods, optimization models are then applied for the allocation (or reallocation) of capacity to the stations of the job-shop network. These models are also used to generate approximate trade-off curves between capacity investment and WIP or leadtime, which are valuable for a production manager to estimate how much capacity should be allocated to the stations to reach some targeted performance measures. These curves are also useful for the sensitivity analysis of the solutions to changes in the input parameters, such as the variability of the product demands, the mix of the production and the throughput rate of the network.
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