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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.55.2014.tde-09042015-112217
Documento
Autor
Nombre completo
Pedro Belin Castellucci
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2014
Director
Tribunal
Costa, Alysson Machado (Presidente)
França, Paulo Morelato
Munari Junior, Pedro Augusto
Título en portugués
Efeito tigela em linhas de produção: novas evidências computacionais
Palabras clave en portugués
Efeito tigela
Linhas de produção
Linhas não-ritmadas
Resumen en portugués
Linhas de produção são sistemas fabris para produção em larga escala, com grande importância no sistema industrial atual. Como se trata de um sistema já consolidado, é natural que existam métricas de desempenho e estratégias para otimização de eficiência para as diversas configurações de linhas de produção existentes. Este trabalho se concentra em linhas seriais não-ritmadas e estocásticas. Em particular, o interesse é no efeito de se desbalancear adequadamente uma linha de produção para melhorar sua produtividade, o que é denominado na literatura de fenômeno Tigela (Bowl phenomenon). Uma revisão da literatura mostrou que esse fenômeno já foi estudado em diferentes cenários: linhas com e sem buffers, diversos perfis de carga ao longo da linha e diferentes distribuições probabilísticas regendo os tempos de execução das tarefas. Contudo, nenhum dos estudos considerou a indivisibilidade das tarefas, isto é, o fato de que cada tarefa deve ser executada em uma única estação. Essa é a principal lacuna explorada neste estudo. Para isso, são utilizadas instâncias recentemente propostas do Problema Simples de Balanceamento de Linhas de Produção (SALBP, na sigla em inglês) e instâncias do Problema de Designação de Trabalhadores e Balanceamento de Linhas de Produção (ALWABP), que são solucionadas a partir de modelos de programação inteira mista que induzem soluções de acordo com o efeito Tigela. Essas soluções são utilizadas em um modelo de simulação estocástico, também apresentado neste trabalho. Em linhas gerais, os resultados mostram que as soluções do SALBP e ALWABP obtidas podem se beneficiar do efeito Tigela. Além disso, a variedade das instâncias utilizadas nos experimentos argumentam em favor de uma maior capacidade de generalização dos resultados para casos práticos se comparados aos casos simplificados previamente discutidos na literatura.
Título en inglés
Bowl phenomenon in assembly lines: new computational evidence
Palabras clave en inglés
Assembly lines
Bowl phenomenon
Unpaced lines
Resumen en inglés
Assembly lines are large-scale production systems with great value in modern industrial systems. Perfomance measures and strategies have been proposed in order to evaluate and improve the efficiency of numerous assembly line configurations. This dissertation focuses on serial unpaced (stochastic) assembly lines. In particular, the interest of this study is in the effect of deliberately unbalacing the line in a specific manner in order to enhance its performance, a strategy that exploits the so-called Bowl phenomenon. The literature has studied this phenomenon in different scenarios: buffered and unbuffered lines, different workload profiles along the line and different probabilistic task time distributions. However, none of the identified studies considers task indivisibility, an intrisic characteristic of real-world assembly line balancing problems, namely, each task has to be executed in a single station. This is the main gap explored in this study. Thereunto, we use recently proposed instances for the Simple Assembly Line Balancing Problem (SALBP) and some Assembly Line Worker Assignment and Balancing Problem (ALWABP) instances, which are solved using mixed integer programming models capable of inducing bowl workload profiles. These solutions are used as input in a stochastic simulation model, also presented in this study. Overall, the results show that SALBP and ALWABP solutions may benefit from the Bowl phenomenon. Furthermore, the variety of the instances considered in the experiments allows for a better generalization of the results to real-world scenarios if compared to the simplified cases previously shown in the literature.
 
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Fecha de Publicación
2015-04-09
 
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