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Ph. D. Thesis information

Batch sequencing for resource management in manufacturing environments

Santiago Jesús López de Haro

Supervised by P. Sánchez, A. Ramos

Universidad Pontificia Comillas. Madrid (Spain)

February 4th, 2011

Original summary:
Esta investigación está basada en dos entornos de fabricación que pertenecen a la industria de automoción.
En primer lugar, examina el contexto de una línea de montaje que está considerando cambiar su estrategia de secuenciación de un modelo mixto a un multi-modelo para así obtener unos ahorros significativos en mano de obra. Sin embargo, para encontrar una estimación cuantitativa exacta de estos ahorros, la línea necesita ser equilibrada considerando las restricciones de este nuevo método y las restricciones del procedimiento de fabricación. El autor sugiere y estudia los resultados de un procedimiento de equilibrado de líneas de montaje basado en MIP-CP que se ha implantado en este contexto. El análisis de los resultados sugiere que, a pesar de que la estrategia multi-modelo puede ser prometedora en otros escenarios, no reduce las necesidades de mano de obra en este caso.
En segundo lugar, estudia el caso de un proveedor de nivel 1 en este sector con problemas para generar el programa de fabricación de uno de sus procesos de mecanizado. El proceso de mecanizado tiene muchas paradas no programadas y su demanda es también incierta. Como resultado, es difícil gestionar los inventarios de producto y frecuentemente lleva al vaciado de piezas de los procesos posteriores en la cadena de suministro. El autor ofrece una nueva metodología para generar y validar los programas de producción que considera la estocasticidad tanto en la oferta como en la demanda asumiendo que la secuencia de la demanda está prefijada.
Por último, basándose en los resultados de este análisis, el autor sugiere una extensión de la taxonomía de los entornos de fabricación desde la perspectiva de programación.


English summary:
This research is based on scheduling problems that arise in two real world manufacturing environments that belong to the automotive industry.
It first evaluates the context of a final assembly process that is considering switching its scheduling strategy from mixed to multi model. This change of strategy has the potential to provide significant labor savings. However, in order to find an accurate quantitative estimate of these savings, the line needs to balanced considering the constraints of this new approach and the restrictions of the manufacturing process. The author suggests and studies the results of an MIP CP-based Assembly Line Balancing approach that can be run efficiently on this context. The analysis of these results suggests that, even though the new strategy might be promising in other scenarios, it does not reduce labor requirements here.
Secondly, it studies the case of a tier-1 supplier of this industry that is struggling with the schedule of one of its machining processes. The carrier machining process is subject to significant unscheduled downtime and its demand is also stochastic, as a result, it is difficult to manage product inventories and often leads to starvation of the downstream processes. The author provides a new approach to generate and validate new schedules. It is based on a new type of visual representation of schedules and an estimate the probability of starvation. It assumes stochastic supply and demand and a predefined schedule sequence based on batches of different sizes.
Finally, based on his analysis of the state of the art, the author suggests an extension to the taxonomy of manufacturing environments from the scheduling perspective.


Descriptors: lnteger programming, Inventory, Stochastic processes, Processing engineering, Time and motion study

Keywords: Sistemas de información, diseño de componentes; Integer programming; Inventory; Information systems, design and components; Stochastic processes; Processing engineering; Time and motion study




Citation:
S. López (2011), Batch sequencing for resource management in manufacturing environments. Universidad Pontificia Comillas. Madrid (Spain).