Balancing labor requirements in a manufacturing environment

“This research examines construction environments within manufacturing facilities, specifically semiconductor manufacturing facilities, and develops a new optimization method that is scalable for large construction projects with multiple execution modes and resource constraints. The model is developed to represent real-world conditions in which project activities do not have a fixed, prespecified duration but rather a total amount of work that is directly impacted by the level of resources assigned. To expand on the concept of resource driven project durations, this research aims to mimic manufacturing construction environments by allowing a non-continuous resource allocation to project tasks. This concept allows for resources to shift between projects in order to achieve the optimal result for the project manager. Our model generates a novel multi-objective resource constrained project scheduling problem. Specifically, two objectives are studied; the minimization of the total direct labor cost and the minimization of the resource leveling. This research will utilize multiple techniques to achieve resource leveling and discuss the advantage each one provides to the project team, as well as a comparison of the Pareto Fronts between the given resource leveling and cost minimization objective functions. Finally, a heuristic is developed utilizing partial linear relaxation to scale the optimization model for large scale projects. The computation results from multiple randomly generated case studies show that the new heuristic method is capable of generating high quality solutions at significantly less computational time”--Abstract, page iv

Mission Planning Techniques for Cooperative LEO Spacecraft Constellations

This research develops a mission planning approach that allows different systems to cooperate in accomplishing a single mission goal. Using the techniques described allows satellites to cooperate in efficiently maneuvering, or collecting images of Earth and transmitting the collected data to users on the ground. The individual resources onboard each satellite, like fuel, memory capacity and pointing agility, are used in a manner that ensures the goals and objectives of the mission are realized in a feasible way. A mission plan can be generated for each satellite within the cooperating group that collectively optimize the mission objectives from a global viewpoint. The unique methods and framework presented for planning the spacecraft operations are flexible and can be applied to a variety of decision making processes where prior decisions impact later decision options. This contribution to the satellite constellation mission planning field, thus has greater applicability to the wider decision problem discipline

A heuristic procedure to solve the project staffing problem with discrete time/resource trade-offs and personnel scheduling constraints

Highlights • Project staffing with discrete time/resource trade-offs and calendar constraints. • An iterated local search procedure is proposed. • Different problem decomposition techniques are applied. Abstract When scheduling projects under resource constraints, assumptions are typically made with respect to the resource availability and activities are planned each with its own duration and resource requirements. In resource scheduling, important assumptions are made with respect to the staffing requirements. Both problems are typically solved in a sequential manner leading to a suboptimal outcome. We integrate these two interrelated scheduling problems to determine the optimal personnel budget that minimises the overall cost. Integrating these problems increases the scheduling flexibility, which improves the overall performance. In addition, we consider some resource demand flexibility in this research as an activity can be performed in multiple modes. In this paper, we present an iterated local search procedure for the integrated multi-mode project scheduling and personnel staffing problem. Detailed computational experiments are presented to evaluate different decomposition heuristics and comparison is made with alternative optimisation techniques

Task Scheduling and Activity Assignment to Work Shifts with Schedule Flexibility and Employee Preference Satisfaction

RÉSUMÉ : La planification des horaires de personnel travaillant sur des quarts est importante dans le secteur des services, car elle influe directement sur les coûts et la qualité du service à la clientèle. Elle constitue également un problème d’optimisation combinatoire complexe, qui nécessite des outils sophistiqués pour le résoudre. Cette thèse de doctorat porte sur trois variantes du problème de planification des horaires de personnel. Après une brève introduction et une revue de la littérature dans les chapitres 1 et 2, les trois variantes sont étudiées dans les trois chapitres principaux. Les deux premiers chapitres principaux abordent le problème d’affecter des tâches et des activités aux quarts dans un environnement flexible (TSAASAF), i.e, avec la possibilité d’ajuster les heures des quarts de travail. Dans le secteur des services, les employés effectuent des quarts de travail et sont affectés à des activités interruptibles et à des tâches sans interruption au cours de leurs quarts de travail, à l’exclusion des temps de pause. Chaque employé ne peut effectuer plus d’une tâche ou d’une activité au même moment, et a droit à un seul bloc de pause au cours de son quart de travail. Une activité est un travail avec une demande continue, exprimée comme le nombre d’employés requis pour chaque période de l’horizon de planification. Selon les règles de travail, la durée d’une affectation à une activité doit être dans un intervalle donné. Chaque tâche a une durée fixe et doit être exécutée une seule fois par un seul employé qualifié, dans une fenêtre de temps spécifiée. Les quarts de travail des employés réguliers sont souvent construits quelques semaines avant le début des opérations, lorsque les demandes des activités et des tâches sont incertaines. Quelques jours avant les opérations, lorsque des précisions sur les demandes sont obtenues, les horaires planifiés peuvent être légèrement modifiés, et afin de satisfaire la demande, des employés temporaires peuvent être programmés. Les modifications possibles pour les quarts de travail sont les prolongations des quarts et les déplacements des pauses-repas. Dans le chapitre 3, nous nous intéressons à une version simple du problème TSAASAF. Le problème d’affecter des activités dans les quarts de travail flexibles (AAFF) consiste à attribuer uniquement les activités aux quarts de travail réguliers, alors qu’aucun employé temporaire n’est considéré. Une procédure de génération de colonnes heuristique, incorporée dans une procédure d’horizon fuyant, détermine les quarts de travail finaux, et leur attribue des activités. Les résultats obtenus sur des instances générées aléatoirement sont rapportés pour évaluer la validité de la méthode de résolution proposée. Les instances générées sont regroupées dans deux classes de petite taille et une troisième de taille moyenne. La comparaison du nombre de sous-couvertures obtenues (la partie principale de la fonction objectif), avec et sans flexibilité, montre des améliorations de la couverture qui peuvent être obtenues en utilisant les options de flexibilité: le nombre de sous-couvertures est réduit, en moyenne, de 68%, 96%, et 70% dans les première, deuxième et troisième classes, respectivement. Bien que les temps de calcul sont beaucoup plus élevés avec la méthode proposée, nous démontrons dans le chapitre 4 qu’en supprimant délibérément à l’avance les options jugées inutiles pour les extensions des quarts de travail, il est possible de réduire la complexité du problème AAFF, dans l’espoir d’obtenir un meilleur temps de calcul. D’autre part, une version complète du problème TSAASAF est introduite dans le chapitre 4. Celle-ci permet de résoudre le problème d’affecter des tâches et des activités aux travailleurs temporaires et aux quarts de travail flexibles des employés réguliers à temps plein (ATTFF). Afin de produire des solutions de bonne qualité en des temps de calcul rapides pour les instances de grande taille, nous développons une méthode heuristique en deux phases. Dans la première phase, un modèle approximatif de programmation en nombres entiers mixte est utilisé pour suggérer des quarts de travail temporaires et des extensions de quarts de travail réguliers, et pour planifier et affecter les tâches. Dans la deuxième phase, une procédure de génération de colonnes heuristique intégrée dans une procédure d’horizon fuyant décide les prolongations et les heures de pause des quarts de travail réguliers, sélectionne les quarts de travail temporaires et leur assigne des activités. Cette heuristique a été testée sur des instances de moyenne à grande taille générées aléatoirement, pour comparer les différentes variantes de flexibilité. Les résultats montrent que les flexibilités additionnelles peuvent réduire considérablement le nombre de sous-couvertures des demandes d’activités et que les solutions peuvent être calculées en temps raisonnables. Afin d’évaluer la qualité des solutions, nous avons ajouté une variante qui considère toutes les flexibilités sauf le repositionnement des pauses. Sachant que le repositionnement des pauses n’est pas considéré dans le modèle approximatif de la première phase, pour cette variante, la valeur de la solution de la première phase sert de borne inférieure pour la solution finale de la deuxième phase. Dans le chapitre 5, le problème d’affecter des activités aux quarts de travail basé sur les préférences des employés (BPAA) est introduit. Nous supposons que chaque employé fournit ses préférences sur les activités pour lesquelles il est qualifié. Nous cherchons un outil de résolution du problème PBAA qui, en premier lieu, vise le coût minimum de sous-couverture et, en second lieu, assure la satisfaction maximale des employés à l’égard de leurs préférences individuelles. Ce second objectif n’est pas moins important que de simplement fournir les ressources suffisantes pour répondre efficacement aux besoins des clients. En effet, un employé satisfait est plus efficace qu’un autre qui ne l’est pas. Ainsi, la qualité du service a une grande importance de même que le nombre d’employés disponibles pour offrir le service dans les entreprises pour lesquelles conserver ses clients est un facteur clé pour la prospérité de l’entreprise. Pour une meilleure rentabilité, les entreprises ont besoin de satisfaire leurs clients et pour réaliser cet objectif, ils doivent satisfaire leurs propres employés. Tout d’abord, une mesure de taux de satisfaction est définie pour quantifier la satisfaction des employés, ensuite le deuxième objectif est défini comme la maximisation de la moyenne des taux de satisfaction pour les employés. Les solutions qui violent le coût minimum par un petit pourcentage, mais comprennent des affectations plus satisfaisantes pour les employés sont également intéressantes en ce qui concerne les propriétés de dominance des solutions dans le cas d’un problème avec plusieurs objectifs conflictuels. Une procédure de génération de colonnes heuristique en deux phases est proposée. Elle mémorise le nombre minimum de sous-couvertures dans la première phase, puis ré-optimise la solution avec la deuxième fonction objectif dans la deuxième phase, tout en laissant le décideur définir l’augmentation acceptable dans le nombre minimal de sous-couvertures. Dans les deux phases, la génération de colonnes est, à nouveau, incorporée dans une procédure d’horizon fuyant.La capacité de cette méthode à fournir un ensemble de solutions nondominées est comparée à une méthode de pondération qui transforme le problème en un problème mono-objectif avec une somme pondérée des différents objectifs. Les décideurs ont besoin d’un outil flexible qui soit assez efficace, en pratique pour obtenir des solutions dans une plage acceptable pour chaque objectif. Ainsi, ils seront en mesure de choisir la meilleure solution qui satisfait leurs besoins variables, alors qu’il leur est facile de modéliser leurs préférences dans les objectifs. En pratique, cette méthode est meilleure que la méthode de pondération. D’une part, il n’y a pas le difficulté de choisir les poids comme avec la méthode de pondération. D’autre part, elle donne au décideur plus de contrôle dans la recherche des solutions avec les sous-couvertures légèrement au-dessus du minimum, en contrepartie de mieux satisfaire les préférences des employés. Cependant, la résolution d’un problème prend plus de temps de calcul par cette méthode que par la méthode de pondération. Ainsi, certaines stratégies sont appliquées pour réduire les temps de calcul de la méthode proposée, mais sans succès. D’autre part, quand les coûts de sous-couverture varient d’une activité à l’autre, cette méthode s’avère meilleure. Étant donné qu’il n’y a pas de priorité entre les employés, la méthode en deux phases peut assurer un équilibre dans la satisfaction des employés en affectant des poids aux employés proportionnellement inverse à leur degré de satisfaction à ce jour, dans chaque tranche de temps de la procédure d’horizon fuyant. Les principales contributions de cette thèse sont d’abord l’étude de trois variantes du problème d’affectation des activités aux quarts de travail, soit les problèmes AAFF, ATTFF et BPAA, qui n’ont pas encore été abordés dans la littérature; et, deuxièmement, le développement d’heuristiques de programmation mathématique sophistiquées, qui fournissent des solutions de bonne qualité en des temps de calcul acceptables. Par conséquent, cette recherche fournit aux industries de services des outils efficaces pour faire face aux changements de dernière minute dans la demande en utilisant différentes flexibilités dans le processus de planification des horaires de personnel, réduisant les coûts d’opérations et les temps de planification. D’autre part, elle introduit une ligne directrice aux entreprises, leur permettant d’intégrer autant que possible les préférences des employés dans la construction d’horaires de travail satisfaisants, tout en gardant les coûts à des niveaux minimaux.----------ABSTRACT : Personnel scheduling is important in the service industry, as it impacts directly the costs and the customer service quality. It is also a complex combinatorial optimization problem, that requires sophisticated tools for solving it. This doctoral dissertation addresses three variants of personnel scheduling problem. After a brief introduction and a literature review in Chapters 1 and 2, these three variants are studied in three main chapters. The first two main chapters address the task scheduling and activity assignment with shift adjustments under a flexible working environment (TSAASAF). In the service industry, the employees perform work shifts and are assigned to interruptible activities and uninterruptible tasks during their shifts working time, excluding the break times. Each employee can not perform more than one task or activity at a time, and is assigned a single break during his/her work shift. An activity is a work with continuous demand expressed as the number of employees required for each period of the planning horizon. According to the labor rules, the duration of an assignment to any activity should be within a given interval. Each task has a fixed duration and should be performed by just one qualified employee within a specified time window. The work shifts of the regular employees are often constructed a few weeks in advance of the operations when the activity and task demands are still uncertain. Just a few days before the operations when these demands unveil with more accuracy, the planned schedules can be slightly modified and on-call temporary employees can be scheduled to satisfy the demands as best as possible. As acceptable modifications, extending the planned shifts and moving their meal breaks are considered. In Chapter 3, we are interested in a simple version of the TSAASAF problem. The activity assignment problem with flexible full-time shifts (AAFF) involves assigning only activities to the scheduled work shifts while no temporary employee is considered. A column generation heuristic embedded into a rolling horizon procedure determines the final shifts and assigns activities to them. Computational results obtained on randomly generated instances are reported to evaluate the validity of the proposed solution method. Generated instances are categorized in two small-sized and one medium-sized classes. Comparing the number of undercoverings obtained (the main part of the objective function) with and without flexibilities shows the coverage improvements that can be achieved by using flexibilities: the number of undercoverings is reduced, on average, by 68%, 96%, and 70% in the first, second and third classes, respectively. Although the computational times are much higher with the proposed method, we show in Chapter 4 that by removing the unhelpful options for shift extensions deliberately in advance, it is possible to reduce the complexity of AAFF problem, in hopes of getting better computational times. Besides, a complete version of the TSAASAF problem is introduced in Chapter 4. This version solves the task scheduling and activity assignment to temporary and flexible regular full-time shifts (ATTFF) problem. In order to produce good quality solutions in fast computational times for large-sized instances, we develop a two-phase heuristic method. In the first phase, an approximate mixed integer programming model is used to suggest temporary shifts and extensions to regular shifts, and to schedule and assign the tasks. In the second phase, a column generation heuristic embedded in a rolling horizon procedure decides about the regular shift extensions and break placements, selects the temporary shifts and assigns activities to them. This heuristic is tested on randomly generated medium to large-sized instances to compare different variants of flexibility. The computational results show that the additional flexibilities can yield substantial savings in the number of activity demand undercoverings and that the solutions can be computed in reasonable computational times. To assess the quality of final solutions, we added a variant which considers all flexibilities except break repositioning. Knowing that break movements are not considered in the first-phase approximation model, for this variant, the value of the first-phase solution serves as a lower bound for the final solution of the second phase. In Chapter 5, the preference-based activity assignment to work shifts (PBAA) problem is introduced. We suppose that each employee gives his/her preferences over the activities he/she is skilled for. We look for a tool to solve the PBAA problem, which in the first place, incurs the minimum undercovering cost, and in the second place, provides the maximum employee satisfaction with respect to their individual preferences. This latter objective is not less important than simply providing enough resources for responding efficiently to the customers needs. In fact, a satisfied employee is more efficient than an unsatisfied one. So, the quality of service has a great importance as well as the number of available employees to offer the service, in the companies for which keeping customers is a key factor to a successful business. For an improved profitability, companies need to satisfy their customers and to achieve this objective, they must satisfy their own employees. First, a satisfaction rate measure is defined to quantify the employee satisfaction, then the second objective is defined as the maximization of the average of satisfaction rates for employees. Solutions which violate the minimum cost by a small percentage, but include the more satisfactory assignments for employees are also interesting with respect to the dominance properties of the solutions for a problem with multiple conflicting objectives. A two-phase column generation heuristic is proposed, which memorizes the minimized number of under-coverings in the first phase, then re-optimizes the solution with the second objective function in the second phase while letting the decision maker define the acceptable increase in the minimum number of undercoverings. In both phases, column generation is again embedded into a rolling horizon procedure. The capacity of this method in providing a set of nondominated solutions is compared with a weighting method which transforms the problem to a single-objective one with a weighted sum of different objectives. The decision makers need a flexible tool which is efficient enough, in practice, to obtain solutions within the acceptable range for each objective. Thus, they will be able to select the best solution which fits their varying needs, while it is easy for them to interpret their preferences over the objectives. This method outperforms the weighting method, in terms of practicality. On the one hand, it does not have the weighting method’s difficulty to set the weights. On the other hand, it gives the decision maker more control to find the solutions with the undercoverings slightly above the minimum, in return for better satisfying the employee preferences. However, it takes more computational time to solve a problem by this method than with the weighting method. Hence, some strategies are applied to reduce the computational time of the proposed method, which are not successful. Besides, when the undercovering costs vary from one activity to the other, this method proves to perform better. Given that there is no seniority ranking for employees, the two-phase method can provide a balance in satisfying the employees by giving weights to the employees with inverse relationship with their satisfaction so far, in each time slice of the rolling horizon procedure. The main contributions of this thesis are first the study of three variants of activity assignment to work shifts problem, as the AAFF, ATTFF and PBAA problems, not previously studied in the literature, and second the development of state-of-the-art mathematical programming heuristics that yield good quality solutions in acceptable computational times. Hence, this research provides the service industries with efficient tools to deal with the last-minute changes in demands using different flexibilities in the personnel scheduling process, reducing the operations costs and planning times. On the other hand, it introduces a guideline to companies to incorporate as much as possible the employees preferences in constructing satisfactory work schedules while keeping the costs at minimum levels

Balancing and Sequencing of Mixed Model Assembly Lines

Assembly lines are cost efficient production systems that mass produce identical products. Due to customer demand, manufacturers use mixed model assembly lines to produce customized products that are not identical. To stay efficient, management decisions for the line such as number of workers and assembly task assignment to stations need to be optimized to increase throughput and decrease cost. In each station, the work to be done depends on the exact product configuration, and is not consistent across all products. In this dissertation, a mixed model line balancing integer program (IP) that considers parallel workers, zoning, task assignment, and ergonomic constraints with the objective of minimizing the number of workers is proposed. Upon observing the limitation of the IP, a Constraint Programming (CP) model that is based on CPLEX CP Optimizer is developed to solve larger assembly line balancing problems. Data from an automotive OEM are used to assess the performance of both the MIP and CP models. Using the OEM data, we show that the CP model outperforms the IP model for bigger problems. A sensitivity analysis is done to assess the cost of enforcing some of the constraint on the computation complexity and the amount of violations to these constraints once they are disabled. Results show that some of the constraints are helpful in reducing the computation time. Specifically, the assignment constraints in which decision variables are fixed or bounded result in a smaller search space. Finally, since the line balance for mixed model is based on task duration averages, we propose a mixed model sequencing model that minimize the number of overload situation that might occur due to variability in tasks times by providing an optimal production sequence. We consider the skip-policy to manage overload situations and allow interactions between stations via workers swimming. An IP model formulation is proposed and a GRASP solution heuristic is developed to solve the problem. Data from the literature are used to assess the performance of the developed heuristic and to show the benefit of swimming in reducing work overload situations

Affectation d'activités et de tâches à des quarts de travail fixés

Résumé Pour les moyennes ou grandes entreprises, construire des horaires de travail réalisables à faible coût pour leurs employés n'est pas chose facile. Selon le type d'entreprises, trouver seulement un horaire réalisable peut relever du défi. Néanmoins, les techniques modernes de modélisation et d'optimisation permettent de proposer des méthodes efficaces pour plusieurs classes de problèmes d'horaires de personnel. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur trois problèmes d'horaires de personnel dans lesquels les employés travaillent durant des quarts, par exemple dans des magasins à grande surface. Ces quarts doivent répondre à une demande en clients variable, à satisfaire le plus rapidement possible. Cette demande n'est pas exactement connue lorsque les quarts sont créés et a aussi un caractère périssable. Cela signifie que les compagnies peuvent perdre leurs clients immédiatement s'ils ne sont pas satisfaits du service offert. L'horaire d'un employé est composé de jours ouvrés et de jours vacants. Pour chaque jour ouvré, l'employé est affecté à un quart de travail défini par des temps de début et des temps de fin, et pouvant aussi contenir une ou plusieurs pauses. Dans notre cas d'étude, les temps de début et de fin, ainsi que le nombre idéal d'employés pour satisfaire la demande en clients, sont déterminés à l'avance par un module de prévision. Le travail d'un employé est catégorisé entre les tâches et les activités. Les activités correspondent au service des clients en temps réel, alors que les tâches n'impliquent pas un rapport direct avec les clients, bien que celles-ci soient en général cruciales. Dans les faits, une tâche est un travail non interruptible, tel que mettre en place une vitrine, tandis qu'une activité est facilement interruptible à tout moment, en remplaçant un employé par un autre, par exemple pour les caissiers. Les tâches ont une nature unique, isolée, sont effectuées par un employé qualifié avant une date limite, et requièrent éventuellement la complétion d'autres tâches avant leur temps de début. Les activités ont un caractère récurrent et continu. Leur contexte est le cas général d'activités multiples, dans lequel il est possible d'affecter plusieurs activités dans le quart d'un employé. Finalement, chaque quart de travail doit être rempli avec des activités ou des tâches à accomplir. Les conventions collectives restreignent, en général, la réalisabilité d'un horaire. De plus, les employés possèdent des qualifications et ne peuvent pas être affectés à des activités ou des tâches pour lesquelles ils ne sont pas qualifiés. Lors de la construction des horaires des employés, l'objectif principal de l'entreprise est de réduire ses coûts de personnel, tout en maintenant une satisfaction élevée chez sa clientèle. Un objectif secondaire est d'offrir à ses employés des horaires plaisants à travailler. Cette thèse traite en premier du problème d'affectation d'activités multiples, qui implique uniquement des activités. Trois modèles en nombres entiers et plusieurs méthodes de résolution sont proposées, mais la plus efficace reste une heuristique de type horizon fuyant basée sur un programme en nombres entiers. Le modèle sous-jacent est résolu par un algorithme de génération de colonnes encapsulé dans un schéma heuristique d'énumération implicite. Une comparaison avec les autres méthodes de résolution a été effectuée sur des instances générées aléatoirement, simulant des instances réalistes. Le deuxième sujet traité est le problème d'affectation de tâches et d'activités multiples. Le concept de tâche individuelle - qui est effectuée par un seul employé pendant une durée fixe - a été introduit dans la définition du problème précédent. Une décomposition en deux étapes est proposée pour s'attaquer aux instances de grande taille, sur lesquelles la résolution directe du modèle global proposé échoue. La première étape de la décomposition consiste à affecter les tâches a priori grâce à un modèle d'approximation, résolu heuristiquement. La deuxième étape produit alors une solution complète pour l'instance en affectant les activités, tout en s'autorisant à réaffecter les tâches. Des tests numériques ont montré que les quatre stratégies de réaffectation proposées sont surclassées par l'une d'entre elles. Ces tests valident également notre méthode et suggèrent que la réaffectation des tâches améliore la qualité des solutions obtenues au coût raisonnable d'un petit temps de calcul supplémentaire. Le dernier problème est une extension du précédent, par l'introduction des tâches en équipe, ce qui conduit au problème d'affectation de tâches en équipe et d'activités multiples. Le concept des tâches en équipe est une extension naturelle de celui des tâches individuelles et permet de considérer des pièces de travail non interruptibles, effectuées par plusieurs employés simultanément. Les relations entre le nombre d'employés contribuant à une tâche en équipe et le temps qu'ils y contribuent sont appelés patrons d'équipes. Inspirée de l'approche en deux étapes utilisée dans l'affectation de tâches individuelles, la méthode de résolution est basée sur deux modules d'affectation impliqués dans une descente à voisinages variables. Le premier module est un modèle d'approximation pour affecter les tâches en ne tenant que partiellement compte des activités. Le deuxième module consiste à affecter les activités en réaffectant les tâches. Des expérimentations numériques ont été réalisées et montrent que, premièrement, scinder les tâches peut améliorer la qualité des horaires, et deuxièmement, la méthode de résolution peut affecter des tâches en équipe, même si elles n'apparaissent pas dans la solution initiale de la descente. De plus, l'heuristique d'amélioration confirme l'efficacité de la décomposition en deux étapes pour l'affectation des tâches individuelles uniquement.----------Abstract For most medium- to large-sized companies, building a low-cost feasible working schedule for their employees is not an easy task. Depending on the business type, just finding a feasible schedule might even be a challenge. Nevertheless, modern modeling and optimization techniques allow to propose efficient solution methods for several personnel scheduling problems. In this thesis, we focus on three planning scheduling problems that arise in companies where the employees work shifts, such as retail stores. Those shifts should respond to a varying customer demand that must be fulfilled as soon as possible. The demand for each so-called activity is not exactly known when shifts are built and is also perishable. That means companies might lose clients immediately if they are not satisfied of the service. The schedule of an employee is composed of working days and days off. For each working day, the employee is assigned to a work shift that is defined by a start and an end time. It may also contain one or several specified break periods. For our concern, those start and end times are pre-determined by previous modules, as well as the ideal number of employees required to satisfy the customer demand, which is determined by a forecasting algorithm. The work of an employee is categorized between tasks and activities. Activities correspond to servicing customers in real-time, whereas tasks do not involve a direct contact with them, though they are crucial work. Actually, a task is an uninterruptible piece of work, such as setting up a display, whereas an activity can easily be interrupted at any time by replacing one employee with another, such as cashiers. The former has an isolated and unique nature and is performed by a skilled employee before a due date and may require the completion of some other tasks prior to its start. The latter has a continuous and recurrent nature. The context is the general multi-activity case, where it is possible to assign several activities to an employee shift. Finally, each work shift must be filled with activities or tasks to accomplish. Labor and collective agreement rules restrict the feasibility of a schedule. Furthermore, the employees possess skills and cannot be assigned to an activity or a task for which they are not qualified. When building the employee schedules, the primary objective of the company is to reduce personnel costs while maintaining customer satisfaction high. A secondary objective might be to offer as much as possible pleasant schedules to the employees. The thesis deals first with the multi-activity assignment problem, which implies only activities. Three integer models and several solution methods are proposed, but the best one is a rolling horizon heuristic based on an integer programming model. This model is solved by a column generation algorithm embedded in a heuristic branch-and-bound framework. Comparison with several other methods have been performed on randomly generated instances mimicing real-life instances. The next subject studied is the multi-activity and task assignment problem. Single tasks - which are performed each by only one employee during a fixed time length - are introduced in the definition of the previous problem. A two-stage decomposition is proposed to tackle large-sized instances on which the direct solving of the global model fails. This first stage of the decomposition consists of assigning tasks a priori thanks to an approximation model, solved by a heuristic, and then the second stage produces a complete solution by assigning activities with possible task reassignments. Numerical experiments show that the four proposed strategies for reassigning tasks are outclassed by one of them and validate our method. The results suggest also that reassigning tasks improve the solution quality a lot at the reasonable cost of a small extra computational time

An analysis of task assignment and cycle times when robots are added to human-operated assembly lines, using mathematical programming models

Abstract Adding robots to a human-operated assembly line influences both the short- and long-term operation of the line. However, the effects of robots on assembly line capacity and on cycle time can only be studied if appropriate task assignment models are available. This paper shows how traditional assembly line balancing models can be changed in order to determine the optimal number of workstations and cycle time when robots with different technological capabilities are able to perform a predetermined set of tasks. The mathematical programming models for the following three cases are presented and analysed: i) only workers are assigned to the workstations; ii) either a worker or a robot is assigned to a workstation; iii) a robot and a worker are also assigned to specific workstations. The data of an assembly line producing power inverters is used to illustrate the proposed calculations. Both the assignment of tasks and the changes of cycle time are analysed within the AIMMS modelling environment. The computational characteristics of the proposed mathematical programming models are also examined and tested using benchmark problems. The models presented in this paper can assist operations management in making decisions relating to assembly line configuration