Chapter 5 Performance evaluation of production networks

Suri, Rajan; Sanders, Jerry L.; Kamath, Manjunath

doi:10.1016/s0927-0507(05)80185-9

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“…Variability is inherent to real-life systems. Recent research in the Operations Management and Operations Research fields (e.g., see Suri et al, 1993;Buzacott and Shantikumar, 1993;Lambrecht et al, 1998;Hopp and Spearman, 2008) has shown that variability has a substantive impact on the dynamic behavior of a manufacturing system, and hence on operational parameters such as production lead times and obtained customer service levels. Though ERP requires these parameters as input to the MPC planning module (e.g., for lead time offsetting in MRP calculations), current systems are not yet equipped to take this impact into account: the input parameters for the MPC module are mostly estimated (or simply fixed) in an ad hoc fashion.…”

Section: Motivation For Including Advanced Resource Planning As Decismentioning

confidence: 99%

“…As the literature on open queueing networks is vast, we have chosen not to go into details regarding the technical expressions in this paper; the interested reader can find further information in e.g. Suri and de Treville (1992), Suri et al (1993), Buzacott and Shantikumar (1993), and Lambrecht et al (1998). Instead, we will focus on the interface of ERP and ARP, i.e., which input parameters are needed for the ARP module, and which output parameters are fed back into the MPC system.…”

Section: Erp and Arp: Frameworkmentioning

confidence: 99%

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Advanced resource planning as a decision support module for ERP

Nieuwenhuyse

Boeck

Lambrecht

et al. 2011

Computers in Industry

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In this paper, we show that the planning and decision-support capabilities of the MPC (Manufacturing Planning and Control) system, which forms the core of any ERP (Enterprise Resource Planning) package, may be substantively enhanced by including a Decision Support Module (DSM) as an add-on at the midterm planning level. This DSM, called Advanced Resource Planning (ARP), serves as parameter setting process as well as tool for improving the structure of the ERP system itself. The ultimate goal of the DSM is to yield realistic information both for scheduling, sales and marketing, strategic and operational decision making and suppliers and customers.

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Section: Motivation For Including Advanced Resource Planning As Decismentioning

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Section: Erp and Arp: Frameworkmentioning

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Advanced resource planning as a decision support module for ERP

Nieuwenhuyse

Boeck

Lambrecht

et al. 2011

Computers in Industry

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“…Definem-se E(a j ) e ca j como a média e o coeficiente quadrático de variação dos intervalos de tempo entre chegadas de produtos na estação j. Definem-se ainda a taxa de chegadas de produtos 1() jj Ea λ = e a taxa de serviço de produtos 1() jj Es µ = na estação j. Todos estes valores podem ser estimados por meio do método de decomposição paramétrico (e.g., Shanthikumar & Buzacott, 1981;Whitt, 1983aWhitt, , 1983bWhitt, , 1994Whitt, , 1995Segal & Whitt, 1989;Kouvelis & Tirupati, 1991;Suri et al, 1993;Bitran & Morabito, 1996). As variabilidades ca j e cs j podem ser controladas por uma agregação apropriada dos produtos em grupos, e por uma atribuição de capacidade a cada estação dentro de um grupo.…”

Section: Sistemas Job-shops Fábrica Focalizada E Redes De Filasunclassified

Análise de problemas de partição de instalações em sistemas job-shops por meio de modelos de redes de filas

Silva

Morábito

2007

Pesqui. Oper.

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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.

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“…This has been the focus of Viswanadham and Narahari [1], Buzacott and Shanthikumar [2], Gershwin [3] and Altiok [4]. The chapter by Suri et al [5] also gives a good overview of many such models.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%