A Process Mining Based Approach to Complex Manufacturing Process Flow Analysis: A Case Study

Department of Management EngineeringWith recent advances in IT infrastructure in manufacturing environments, a large amount of manufacturing data are collected and stored in a database at various stages of production. These data may include valuable information for manufacturing companies to improve their manufacturing processes. The method of manufacturing data analysis is crucial for understanding the manufacturing data. However, traditional manufacturing data analysis methods such as data mining, simulation, etc. have limitations for this purpose since those are difficult to provide overall process-level information. Therefore, in this thesis, a process mining based approach for analyzing complex manufacturing processes is proposed. Process mining is a useful tool for process-related knowledge acquisition since it enables users to derive not only manufacturing process models, but also several performance measures related to processes, resources, and tasks. This thesis suggests a framework for the manufacturing process analysis. To do this, it applies process mining techniques to perform four types of analysis, which are visualization of production flows, machine-to-machine inter-relationship analysis, machine utilization, and monitoring & diagnosis of task performance regarding yield rate and lead time. Furthermore, a case study is conducted to support the proposed framework with an event log of an electronic components manufacturing process.ope

Knowledge Discovery Models for Product Design, Assembly Planning and Manufacturing System Synthesis

The variety of products has been growing over the last few decades so that the challenges for designers and manufacturers to enhance their design and manufacturing capabilities, responsively and cost-effectively are greater than ever. The main objective of this research is to help designers and manufacturers cope with the increasing variety management challenges by exploiting the data records of existing or old products, along with appropriate Knowledge Discovery (KD) models, in order to extract the embedded knowledge in such data and use it to speed-up the development of new products. Four product development activities have been successfully addressed in this research: product design, product family formation, assembly sequencing and manufacturing system synthesis. The models and methods developed in this dissertation present a package of knowledge-based solutions that can greatly support product designers and manufacturers at various stages of the product development and manufacturing planning stages. For design retrieval; using efficient tree reconciliation algorithms found in Biological Sciences, a novel Bill of Materials (BOM) trees matching method was developed to retrieve the closest old design and discover components and structure shared with new product design. As a further application to BOM matching, an enhanced BOM matching method was also developed and used for product family formation. A new approach was introduced for assembly sequencing, based on the notion of consensus trees used in evolutionary studies, to overcome the critical limitation of individual assembly sequence retrieval methods that are not able to capture the assembly sequence data for a given new combination of components that never existed before in the same product variant. For manufacturing system synthesis; a novel Integer Programming model was developed to extract association rules between the product design domain and manufacturing domain to be used for synthesizing a manufacturing/assembly system for new products. Examples of real products were used to demonstrate and validate the developed models and comparisons with related existing methods were carried out to demonstrate the advantages of the developed models. The outcomes of this research provide efficient, and easy to implement knowledge-based solutions for facilitating cost-effective and rapid product development activities

Diseño de soluciones avanzadas basadas en técnicas de machine learning para la toma de decisiones en gestión de activos

En la actualidad, el cambio hacia una gestión inteligente del mantenimiento de los activos está siendo un gran reto, llegando a ser uno de los objetivos principales para todas las empresas que siguen el camino de la transformación de sus procesos. Esta nueva gestión del mantenimiento viene acompañada normalmente de la imposición de mejoras en el rendimiento de los planes de mantenimiento, la incorporación de planes de mantenimiento basado en condición y de un modelo del dato que soporte todas las nuevas técnicas de analítica predictiva y minería del dato. Esta tesis intenta dar soporte al camino que es necesario recorrer, para facilitar esa gestión del cambio que el paradigma de la industria 4.0 está imponiendo, alineado en todo momento con los requisitos de la gestión de activos (AM, Asset Management). Esta tesis aborda, desde la gestión de activos y la ingeniería del mantenimiento, por un lado, (i) desarrollar un proceso para la transformación del conocimiento extraído a partir de los datos generados por los activos, en herramientas para la detección de anomalías de los activos. Este proceso tiene en cuenta diferentes técnicas ML, que serán comparadas con la finalidad de poder elegir la que mejor se ajuste a cada caso de uso y para ello se establece una metodología para poder llevarlo a cabo. El otro objetivo fundamental es (ii) desarrollar un proceso para la toma de decisiones a corto y largo plazo mediante el uso de herramientas CBM, a partir del desarrollo de una metodología para la identificación de modos de fallo de los activos, que se darán información para conocer la vida remanente y el grado de desviación respecto al patrón normal de comportamiento del activo. De este modo, la tesis presenta dos resultados principales, (i) metodología para la extracción de información a partir de las bases de datos de los activos, junto con la revisión de técnicas de Machine Learning usadas en CBM para el mantenimiento inteligente de activos y una metodología para la selección de la más apropiada para cada caso, el proceso a seguir para integrarla en la toma de decisiones a corto y largo plazo mediante la identificación de las reglas de interpretación, (ii) recopilación de casos de uso, uno de un activo de alta criticidad y elevada capitalización, donde se aplican los procesos y metodologías propuestos, para la identificación de técnicas ML para la generación de recomendaciones de operación y mantenimiento enfocadas a la mejora de la eficiencia energética del activo y la identificación de desviaciones en el comportamiento que supongan un riesgo para la organización, y otro caso de uso para una flota de activos donde el aporte de la solución propuesta supone un cambio y una mejora en la eficiencia del desarrollo en los planes CBM existentes. Del trabajo de tesis se concluye cómo todo este proceso lleva desde del análisis del dato, la extracción del conocimiento mediante la creación de modelos ML y su uso para la gestión del mantenimiento mediante la generación de recomendaciones, es clave para un proceso de transformación digital hacia la industria 4.0