Spiral facility Layout Generation and Improvement Algorithm

This study is concerned with construction and improvement of a facility layout heuristic called Spiral Facility Layout Generation and Improvement Algorithm (SFLA). The algorithm starts with positioning departments from center point and continues like a hologram from center to outside. The aim of any facility layout algorithm is to better allocate the departments within facility. SFLA is compared with the existing space filling curve methods, MCRAFT and MULTIPLE, that are available in the literature. To form an initial spiral curve, a block system is used, like the bands for MCRAFT. The width and length of the blocks are given by user and departments are formed according to these values and placed around the spiral curve. The initial layout can be selected either randomly or with a method which is called enhanced initial layout. Enhanced initial layout find the highest related department and put it into center and then add the other departments according to their relationships with the previous one. 20 departments data by Armour and Buffa(1963) have been used to test the performance of the SFLA. For bandwidth 4, SFLA gave better results than both MULTIPLE and MCRAFT. For the same flow data, 200 initial sequences selected randomly. Then initial layouts generated from these random sequences. Using pair wise exchange improvement methods both MCRAFT and SFLA layouts are improved. For bandwidth 4, SFLA often yielded better results than MCRAFT. Significance of the results is statistically tested

Integrated quadratic assignment and continuous facility layout problem

In this paper, an integrated layout model has been considered to incorporate intra and inter-department layout. In the proposed model, the arrangement of facilities within the departments is obtained through the QAP and from the other side the continuous layout problem is implemented to find the position and orientation of rectangular shape departments on the planar area. First, a modified version of QAP with fewer binary variables is presented. Afterward the integrated model is formulated based on the developed QAP. In order to evaluate material handling cost precisely, the actual position of machines within the departments (instead of center of departments) is considered. Moreover, other design factors such as aisle distance, single or multi row intra-department layout and orientation of departments have been considered. The mathematical model is formulated as mixed-integer programming (MIP) to minimize total material handling cost. Also due to the complexity of integrated model a heuristic method has been developed to solve large scale problems in a reasonable computational time. Finally, several illustrative numerical examples are selected from the literature to test the model and evaluate the heuristic

Social distancing enhanced automated optimal design of physical spaces in the wake of the COVID-19 pandemic

NoAs the COVID-19 pandemic unfolds, manually enhanced ad-hoc solutions have helped the physical space designers and decision makers to cope with the dynamic nature of space planning. Due to the unpredictable nature by which the pandemic is unfolding, the standard operating procedures also change, and the protocols for physical interaction require continuous reconsideration. Consequently, the development of an appropriate technological solution to address the current challenge of reconfiguring common physical environments with prescribed physical distancing measures is much needed. To do this, we propose a design optimization methodology which takes the dimensions, as well as the constraints and other necessary requirements of a given physical space to yield optimal redesign solutions on the go. The methodology we propose here utilizes the solution to the well-known mathematical circle packing problem, which we define as a constrained mathematical optimization problem. The resulting optimization problem is solved subject to a given set of parameters and constraints – corresponding to the requirements on the social distancing criteria between people and the imposed constraints on the physical spaces such as the position of doors, windows, walkways and the variables related to the indoor airflow pattern. Thus, given the dimensions of a physical space and other essential requirements, the solution resulting from the automated optimization algorithm can suggest an optimal set of redesign solutions from which a user can pick the most feasible option. We demonstrate our automated optimal design methodology by way of a number of practical examples, and we discuss how this framework can be further taken forward as a design platform that can be implemented practically.University of Bradford's COVID-19 Response Fund, the Spanish Ministry of Science, Innovation, and Universities (Computer Science National Program) under grant #TIN2017-89275-Rof the Agencia Estatal de Investigacion and European Funds (AEI/FEDER, UE

Propuesta de redistribución de planta comparando un método tradicional y un metaheurístico en una empresa del sector metalmecánico.

A través del tiempo la necesidad de competir de las organizaciones ha llevado a incursionar en estrategias de mejoras en las mismas para lograr ser más productivos y lograr diferenciarse de su entorno. Las estrategias y la toma de decisiones se vuelven un elemento clave para las organizaciones en mejora de la productividad, como recurso se implementan las herramientas disponibles en su sistema productivo para lograr este objetivo. Entre estas estrategias y decisiones de mejora se tiene la distribución física de planta que básicamente es la disposición de todo lo que se necesita como pueden ser máquinas, almacenes, celdas de manufacturas, entre otros, para la fabricación de bienes o prestación de servicios dentro de una instalación. La distribución en planta organiza espacialmente los recursos dentro de una organización tales como maquinaria, almacenes, oficinas, entre otros, haciendo que el flujo de materiales sea de la mejor manera posible involucrando tanto productividad como seguridad de los empleados dentro de una organización; a raíz de esto, nace el problema de distribución de planta (FLP) que tiene como base la necesidad de organizar el espacio con que se cuenta de tal forma que se logre minimizar el costo de transporte entre las áreas que lo configuran. La metodología a seguir para dar cumplimento a los objetivos que se plantean, se inicia al realizar la búsqueda de una organización del sector metalmecánico con la cual se llevará a cabo el estudio para el diseño de la propuesta de redistribución de planta, seguido a esto, se realiza el análisis del estado actual dando paso a una inmersión en la literatura en búsqueda de los métodos tradicionales y metaheurísticos más usados para la solución del FLP y así escoger los que se usaran para la generación de propuestas de redistribución, comparar sus resultados y pasar a identificar mediante evaluación cuál de los dos métodos escogidos genera un mayor incremento de la productividad.PregradoINGENIERO(A) EN INDUSTRIA

Construction Site-Layout Optimization Considering Workers' Behaviors Around Site Obstacles, Using Agent-Based Simulation

The majority of construction projects, especially large ones, experience time delays, cost overruns, productivity loss, and/or accidents. This is particularly so in case of congested and disorganized sites that contain obstacles that affect workers’ productivity and safety. Effective site layout planning, therefore, is one of the most important project management tasks, and has a significant impact on all aspects of construction, including safety, productivity, site operations, and ultimately time and cost. Site layout planning is a complex process that determines the best location for the needed site facilities (e.g., workshops, storage areas, equipment, etc.) needed to execute the project, so that productivity and safety are optimized. Despite the many simulation and optimization models in the literature for site layout planning, they mostly consider the site location without the low-level details of the workers’ movements within site, particularly around site obstacles. This research aims at developing a construction site-layout planning framework that uses Agent-Based Modelling and Simulation (ABMS) technology to perform a micro-level analysis of workers’ movements and behaviors on site, to study the impact on site productivity and safety. For practicality, this research considers variety of productivity-hindering and safety-hindering obstacles on site. The model also considers two types of workers’ behaviors in their movement around site obstacles: avoider, and aggressive. Given any site layout with any number of resources of different behaviors, the ABMS simulation quantifies the site overall productivity and accident/injury potential. To optimize the site layout, the framework integrates an optimization procedure that determines the optimum site layout that maximizes productivity and safety. A sensitivity analysis is also incorporated to examine the impact of obstacle type and workers’ behavioral characteristics. The results of two case studies prove that the framework is a valuable tool for analyzing and assessing site productivity and safety, and for providing decision support for project managers in establishing site regulations and rewards for positive workers’ behaviors. This research is expected to help construction companies deliver projects with less time and cost, and help to reduce accidents on complex sites

Genetic approaches for the unequal area facility layout problem

Esta tesis doctoral aborda el problema de distribución en planta, el cuál en líneas generales, pretende asignar o distribuir instalaciones en una planta industrial. Existen muchos problemas diferentes dependiendo de las características que sean consideradas de la planta industrial, como por ejemplo, la forma de las instalaciones, el número de plantas, la flexibilidad requerida en los sistemas de producción, el tipo de producto que se fabrica, etcétera. Uno de los problemas más abordados, ha sido el problema de distribución en planta con instalaciones de área desigual. Para solucionar este tipo problemas existen muchas técnicas que pretenden alcanzar un diseño eficiente de la planta industrial. Entre ellas, una de las estrategias más usadas por los investigadores ha sido la de los Algoritmos Genéticos (AGs). Los AGs requieren definir un esquema de codificación para representar el diseño de la planta industrial como una estructura de datos. Esta estructura determina el tipo de soluciones que pueden ser obtenidas, e influencia la capacidad del AG para encontrar buenas soluciones. Aunque existen varios trabajos que revisan el estado del arte de los problemas de distribución en planta, no hay ninguno que centre su revisión en los esquemas de codificación y los operadores evolutivos usados por los AGs. Así, una de las contribuciones de la tesis que se presenta, es el estudio de los esquemas de codificación y los operadores evolutivos empleados por los AGs en problemas de distribución en planta. Además, este estudio se completa con una clasificación de las diferentes estructuras de codificación utilizadas por los autores, un estudio de sus características y objetivos, y finalmente, la identificación de los operadores de cruce y mutación que pueden ser aplicados dependiendo de la estructura de codificación. Por otro lado, en esta tesis se propone un AG para el problema de distribución en planta de instalaciones de área desigual, teniendo en cuenta aspectos que pueden ser cuantificados, tales como: el de flujo de material, las relaciones lógicas entre las actividades que se realizan en los centros de producción (comúnmente, instalaciones) y la forma de cada uno. Para ello, se sugiere una nueva forma de representar las plantas industriales. Este algoritmo se ha integrado en una aplicación informática que permite a los usuarios introducir los datos y configurar los parámetros del algoritmo, así como mostrar las soluciones propuestas de una manera sencilla y amigable. Finalmente, el algoritmo ha sido probado con varios problemas y sus resultados comparados con los obtenidos en otros trabajos citados en la bibliografía. Aunque el problema de distribución en planta de instalaciones de área desigual ha sido resuelto con muchas estrategias, siempre ha sido abordado teniendo en cuenta criterios cuantificables. Sin embargo, existen características subjetivas que resultan muy interesantes para este problema. Dicha características son muy difíciles de tener en cuenta mediante los métodos clásicos de optimización. Por esta razón, se propone un Algoritmo Genético Interactivo (AGI) para el problema de distribución en planta de instalaciones de área desigual, el cuál permite la interacción entre el algoritmo y el diseñador. Con la implicación del conocimiento del diseñador en la propuesta, el proceso de búsqueda es guiado y ajustado a las preferencias de aquél en cada iteración del algoritmo. Para evitar sobrecargar al diseñador, la población de soluciones es clasificada en grupos mediante un método de clustering. Así, sólo un elemento de cada grupo es evaluado. Durante todo este proceso, aquellas soluciones que resulten interesantes para el diseñador son almacenadas en memoria. Las pruebas realizadas muestran que el AGI propuesto es capaz de captar las preferencias del diseñador, y que además, progresa hacia una buena solución en un número de iteraciones razonable

Optimización de problemas de distribución en planta mediante algoritmos evolutivos

Este trabajo de investigación acomete el problema de distribución en planta. De forma resumida, este problema comprende la distribución de los diferentes departamentos que integran una planta industrial de la forma más satisfactoria posible teniendo en cuenta ciertos criterios y restricciones. Dependiendo de las características del problema, pueden originarse multitud de taxonomías o subproblemas de distribución en planta. En esta tesis doctoral, se abordará el problema de distribución en planta de áreas desiguales que ha sido uno de los más estudiados. Para resolver este problema de distribución en planta de áreas desiguales (UAFLP en inglés), han sido utilizadas multitud de propuestas con el objetivo de obtener el diseño más satisfactorio de la planta industrial. En este sentido, los algoritmos evolutivos han sido ampliamente utilizados en la bibliografía. Por otro lado, dentro de los posibles criterios a considerar cuando se resuelve el problema de distribución en planta, el coste de flujo de material ha sido el más empleado, ya que está directamente relacionado con el coste total de una planta industrial. Es por esta razón que esta tesis doctoral pretende resolver el problema de distribución en planta teniendo en cuenta el criterio del coste de flujo de material, con el objetivo de obtener mejores soluciones que las existentes hasta el momento en la bibliografía de referencia. Para ello, se ha empleado una novedosa y reciente metaheurística que se basa en el comportamiento existente en los arrecifes de corales marinos. Esta nueva metaheurística ha sido empleada con mucho éxito en diferentes problemas complejos de optimización, logrando obtener unos resultados muy satisfactorios en diferentes ámbitos y áreas. Este algoritmo de optimización basado en algoritmos de arrecifes de coral ha sido aplicado al problema de distribución en planta de áreas desiguales considerando el coste de flujo de material como criterio de optimización. La aplicación de esta propuesta es una contribución totalmente original al problema de distribución en planta, ya que, hasta el momento no había sido probado en este campo. La propuesta de optimización basada en los arrecifes de coral ha sido probada de forma empírica con multitud de problemas de referencia de la bibliografía de diferente complejidad. Como resultado se ha mejorado las soluciones existentes hasta el momento en la mayoría de los casos probados. Por otro lado, con el objetivo de dar más diversidad a la población y para evitar que el algoritmo caiga en óptimos locales, se ha propuesto una mejora sobre esta metaheurística que se basa en un modelo de islas de arrecifes de coral, lo que permite realizar una paralelización del algoritmo inicial y así, evolucionar diferentes poblaciones de arrecifes de coral al mismo tiempo. Se ha realizado una experimentación empírica con multitud de problemas de referencia de la bibliografía que ha permitido validar este nuevo enfoque bioinspirado, ofreciendo como resultado mejoras sobre las soluciones existentes hasta el momento en referencia a la mayoría de los casos probados (incluso mejores soluciones que las obtenidas por la propuesta inicial de algoritmo de arrecifes de coral). Mediante este nuevo modelo de islas de arrecifes de coral, se consigue también aumentar la diversidad de las soluciones del problema, lo que permite encontrar nuevas soluciones con mejores aptitudes en términos de coste de flujo de material y en menor tiempo de cómputo. Este nuevo modelo de islas de arrecifes de coral, es una nueva metaheurística que ha sido creada en esta investigación y es totalmente original. Ya que hasta ese momento, no existía ninguna propuesta paralelizada del algoritmo de optimización basado en arrecifes de coral. Por lo que, este nuevo modelo ha contribuido de una manera muy considerable en el estado del arte del problema de distribución en planta de áreas desiguales y también en el ámbito de la computación evolutiva y las metaheurísticas.This research work tackles the facility layout problem, in summary, this problem includes the distribution of the different departments that make up an industrial plant in the most satisfactory way possible, taking into account certain criteria y restrictions. Depending on the characteristics of the problem, a multitude of facility layout taxonomies or subproblems can arise. In this doctoral thesis, the unequal area facility layout problem is addressed, which has been one of the most studied in the related references. To solve the unequal area facility layout problem (UAFLP), many proposals have been used to obtain the most satisfactory design of the industrial plant. In this sense, evolutionary algorithms have been the most used in the literature. On the other hand, among the possible criteria to consider when solving the unequal area facility layout problem, the cost of material flow has been the most employed, since it is directly related to the total cost of an industrial plant. This is the reason why this doctoral thesis aims to solve the unequal area facility layout problem taking into account the criterion of the cost of material flow, intending to obtain better solutions than the consequences so far in the reference bibliography. For this, a new y recent metaheuristic has been used that is based on the behaviour existing in the marine coral reefs. This new metaheuristic has been used with great success in different complex optimization problems, achieving very satisfactory results in different fields y areas. This optimization algorithm based on coral algorithms has been applied to the unequal area facility layout problem by considering the cost of material flow as an optimization criterion. The application of this proposal is a totally original contribution to the facility layout problem, since, until now, it had not been tested in this field. The optimization proposal based on coral reefs has been empirically tested with a multitude of bibliographic reference problems of different complexity. As a result, the solutions improved so far have been improved in the references in most of the cases tested. Finally, to give more diversity to the population y to avoid the algorithm falling into local optimums, an improvement has been proposed on this metaheuristic that is based on a model of coral reef islands, which allows parallelization of the initial algorithm y thus, evolve different coral reef populations at the same time. Empirical experimentation with a multitude of bibliographic benchmark problems was carried out to validate this new bioinspired approach, y it has resulted in improvements over the solutions that have existed so far in the references in the majority of cases tested (even better solutions than ones obtained by the initial proposal of the coral reefs optimization algorithm). Through this new model of coral reef islands, it is also possible to increase the diversity of the solutions to the problem, allowing to find new designs with better skills in terms of material flow cost y in less computing time. This new island model of coral reef is a new metaheuristic that has been created in this research y is totally original. Since until then, there was no parallelized proposal for the coral reef-based optimization algorithm. Therefore, this new island model has contributed in a very considerable way in the state of the art of the unequal area facility layout problem, and also, in the evolutionary computation and metaheuristics

Design Of The Layout Of A Manufacturing Facility With A Closed Loop Conveyor With Shortcuts Using Queueing Theory And Genetic Algorithms

With the ongoing technology battles and price wars in today\u27s competitive economy, every company is looking for an advantage over its peers. A particular choice of facility layout can have a significant impact on the ability of a company to maintain lower operational expenses under uncertain economic conditions. It is known that systems with less congestion have lower operational costs. Traditionally, manufacturing facility layout problem methods aim at minimizing the total distance traveled, the material handling cost, or the time in the system (based on distance traveled at a specific speed). The proposed methodology solves the looped layout design problem for a looped layout manufacturing facility with a looped conveyor material handling system with shortcuts using a system performance metric, i.e. the work in process (WIP) on the conveyor and at the input stations to the conveyor, as a factor in the minimizing function for the facility layout optimization problem which is solved heuristically using a permutation genetic algorithm. The proposed methodology also presents the case for determining the shortcut locations across the conveyor simultaneously (while determining the layout of the stations around the loop) versus the traditional method which determines the shortcuts sequentially (after the layout of the stations has been determined). The proposed methodology also presents an analytical estimate for the work in process at the input stations to the closed looped conveyor. It is contended that the proposed methodology (using the WIP as a factor in the minimizing function for the facility layout while simultaneously solving for the shortcuts) will yield a facility layout which is less congested than a facility layout generated by the traditional methods (using the total distance traveled as a factor of the minimizing function for the facility layout while sequentially solving for the shortcuts). The proposed methodology is tested on a virtual 300mm Semiconductor Wafer Fabrication Facility with a looped conveyor material handling system with shortcuts. The results show that the facility layouts generated by the proposed methodology have significantly less congestion than facility layouts generated by traditional methods. The validation of the developed analytical estimate of the work in process at the input stations reveals that the proposed methodology works extremely well for systems with Markovian Arrival Processes

Evolutionary Computation Strategies applied to the UA-FLP

En la presente tesis doctoral se desarrollan dos aproximaciones distintas al problema de distribución en planta de áreas desiguales (UA-FLP). En primer lugar, se trata de incorporar el conocimiento del diseñador experto a los algoritmos clásicos de optimización, de forma que, además de buscar buenas soluciones desde el punto de vista cuantitativo, por ejemplo minimizando el flujo de materiales, se introduzca la posibilidad de que el diseñador aporte su experiencia y preferencias personales. Para facilitar la intervención humana en el proceso de búsqueda de soluciones, se ha utilizado un procedimiento de clustering, el cual permite clasificar las soluciones subyacentes en el conjunto de búsqueda, de forma que se presente al diseñador un número suficientemente representativo y, a la vez, evitándole una fatiga innecesaria. Además, en esta primera propuesta se han implementado dos técnicas de niching, denominadas Deterministic Crowding y Restricted Tournament Selection. Estas técnicas tienen la capacidad de mantener ciertas propiedades dentro de la población de soluciones, preservar múltiples nichos con soluciones cercanas a los óptimos locales, y reducir la probabilidad de quedar atrapado en ellos. De esta manera el algoritmo se enfoca simultáneamente en más de una región (nicho) en el espacio de búsqueda, lo cual es esencial para descubrir varios óptimos en una sola ejecución. Por otro lado, en la segunda aproximación al problema, se ha implementado una estrategia evolutiva paralela, muy útil para los problemas de alta complejidad en los que el tiempo de ejecución con un enfoque evolutivo secuencial es prohibitivo. La propuesta desarrollada, denominada IMGA, está basada en un algoritmo genético paralelo de grano grueso con múltiples poblaciones o islas. Este enfoque se caracteriza por evolucionar varias subpoblaciones independientemente, entre las que se intercambian individuos, haciendo posible explorar diferentes regiones del espacio de búsqueda, al mismo tiempo que se mantiene la diversidad de la población, permitiendo la obtención de buenas y diversas soluciones. Con ambas propuestas se han realizado experimentos que han arrojado resultados muy satisfactorios, encontrando buenas soluciones para un conjunto de problemas bien conocidos en la bibliografía. Estos buenos resultados han permitido la publicación de dos artículos indexados en el primer decil del ranking JCR (Journal Citation Reports).The present doctoral thesis develops two different approaches to the Unequal Area Facility Layout Problem (UA-FLP). The first approach encompasses the designer’s knowledge on classic optimization of algorithms in pursuance of good quantitative solutions (e.g. minimizing the materials flow) and also opens the possibility to include the contribution of the designer by means of his expertise and personal preferences. A clustering procedure has been used to facilitate human intervention in the process of finding solutions. This allows the underlying solutions to be classified in the search in order to present the designer with sufficiently representative solutions and, at the same time, avoiding unnecessary fatigue. In addition, two niching techniques have been implemented, called Deterministic Crowding and Restricted Tournament Selection. These techniques have the ability to maintain certain properties within the solutions space, preserve multiple niches with solutions close by local optimums, and reduce the probability of being trapped in them. In this way, the algorithm focuses simultaneously on more than one region (niche) in the search space, which is essential to discover several optimums in a single execution. The second approach to the problem comprises the implementation of a parallel evolutionary strategy. This method is useful for problems of high complexity in which the execution time using a sequential evolutionary approach is prohibitive. The proposal developed, called IMGA (Island Model Genetic Algorithm), is based on a parallel genetic algorithm of multiple-population coarse-grained. This is characterized by evolving several subpopulations independently among which individuals are exchanged. Different regions of the search space can be explored while the diversity of the population is maintained. Satisfactory and diverse solutions have been obtained as a result of this method. Experiments with both proposals have been carried out with satisfactory results, providing good solutions for a set of problems well known in the literature. These results were already published in two papers indexed in the first decile of the JCR (Journal Citation Reports) ranking