Supply chain management simulation: an overview

Synthesis of Vendome team research works (team belonging to GDR MACS - CNRS)Chapter 1 : Supply chain management simulation: an overvie

A STUDY OF QUEUING THEORY IN LOW TO HIGH REWORK ENVIRONMENTS WITH PROCESS AVAILABILITY

In manufacturing systems subject to machine and operator resource constraints the effects of rework can be profound. High levels of rework burden the resources unnecessarily and as the utilization of these resources increases the expected queuing time of work in process increases exponentially. Queuing models can help managers to understand and control the effects of rework, but often this tool is overlooked in part because of concerns over accuracy in complex environments and/or the need for limiting assumptions. One aim of this work is to increase understanding of system variables on the accuracy of simple queuing models. A queuing model is proposed that combines G/G/1 modeling techniques for rework with effective processing time techniques for machine availability and the accuracy of this model is tested under varying levels of rework, external arrival variability, and machine availability. Results show that the model performs best under exponential arrival patterns and can perform well even under high rework conditions. Generalizations are made with regards to the use of this tool for allocation of jobs to specific workers and/or machines based on known rework rates with the ultimate aim of queue time minimization

Intelligent production control for time-constrained complex job shops

Im Zuge der zunehmenden Komplexität der Produktion wird der Wunsch nach einer intelligenten Steuerung der Abläufe in der Fertigung immer größer. Sogenannte Complex Job Shops bezeichnen dabei die komplexesten Produktionsumgebungen, die deshalb ein hohes Maß an Agilität in der Steuerung erfordern. Unter diesen Umgebungen sticht die besonders Halbleiterfertigung hervor, da sie alle Komplexitäten eines Complex Job-Shop vereint. Deshalb ist die operative Exzellenz der Schlüssel zum Erfolg in der Halbleiterindustrie. Diese Exzellenz hängt ganz entscheidend von einer intelligenten Produktionssteuerung ab. Ein Hauptproblem bei der Steuerung solcher Complex Job-Shops, in diesem Fall der Halbleiterfertigung, ist das Vorhandensein von Zeitbeschränkungen (sog. time-constraints), die die Transitionszeit von Produkten zwischen zwei, meist aufeinanderfolgenden, Prozessen begrenzen. Die Einhaltung dieser produktspezifischen Zeitvorgaben ist von größter Bedeutung, da Verstöße zum Verlust des betreffenden Produkts führen. Der Stand der Technik bei der Produktionssteuerung dieser Dispositionsentscheidungen, die auf die Einhaltung der Zeitvorgaben abzielen, basiert auf einer fehleranfälligen und für die Mitarbeiter belastenden manuellen Steuerung. In dieser Arbeit wird daher ein neuartiger, echtzeitdatenbasierter Ansatz zur intelligenten Steuerung der Produktionssteuerung für time-constrained Complex Job Shops vorgestellt. Unter Verwendung einer jederzeit aktuellen Replikation des realen Systems werden sowohl je ein uni-, multivariates Zeitreihenmodell als auch ein digitaler Zwilling genutzt, um Vorhersagen über die Verletzung dieser time-constraints zu erhalten. In einem zweiten Schritt wird auf der Grundlage der Erwartung von Zeitüberschreitungen die Produktionssteuerung abgeleitet und mit Echtzeitdaten anhand eines realen Halbleiterwerks implementiert. Der daraus resultierende Ansatz wird gemeinsam mit dem Stand der Technik validiert und zeigt signifikante Verbesserungen, da viele Verletzungen von time-constraints verhindert werden können. Zukünftig soll die intelligente Produktionssteuerung daher in weiteren Complex Job Shop-Umgebungen evaluiert und ausgerollt werden

Cycle Time Estimation in a Semiconductor Wafer Fab: A concatenated Machine Learning Approach

Die fortschreitende Digitalisierung aller Bereiche des Lebens und der Industrie lässt die Nachfrage nach Mikrochips steigen. Immer mehr Branchen – unter anderem auch die Automobilindustrie – stellen fest, dass die Lieferketten heutzutage von den Halbleiterherstellern abhängig sind, was kürzlich zur Halbleiterkrise geführt hat. Diese Situation erhöht den Bedarf an genauen Vorhersagen von Lieferzeiten von Halbleitern. Da aber deren Produktion extrem schwierig ist, sind solche Schätzungen nicht einfach zu erstellen. Gängige Ansätze sind entweder zu simpel (z.B. Mittelwert- oder rollierende Mittelwertschätzer) oder benötigen zu viel Zeit für detaillierte Szenarioanalysen (z.B. ereignisdiskrete Simulationen). Daher wird in dieser Arbeit eine neue Methodik vorgeschlagen, die genauer als Mittelwert- oder rollierende Mittelwertschätzer, aber schneller als Simulationen sein soll. Diese Methodik nutzt eine Verkettung von Modellen des maschinellen Lernens, die in der Lage sind, Wartezeiten in einer Halbleiterfabrik auf der Grundlage einer Reihe von Merkmalen vorherzusagen. In dieser Arbeit wird diese Methodik entwickelt und analysiert. Sie umfasst eine detaillierte Analyse der für jedes Modell benötigten Merkmale, eine Analyse des genauen Produktionsprozesses, den jedes Produkt durchlaufen muss – was als "Route" bezeichnet wird – und entwickelte Strategien zur Bewältigung von Unsicherheiten, wenn die Merkmalswerte in der Zukunft nicht bekannt sind. Zusätzlichwird die vorgeschlagene Methodik mit realen Betriebsdaten aus einerWafer-Fabrik der Robert Bosch GmbH evaluiert. Es kann gezeigt werden, dass die Methodik den Mittelwert- und Rollierenden Mittelwertschätzern überlegen ist, insbesondere in Situationen, in denen die Zykluszeit eines Loses signifikant vom Mittelwert abweicht. Zusätzlich kann gezeigt werden, dass die Ausführungszeit der Methode signifikant kürzer ist als die einer detaillierten Simulation

Manufacturing decisions under uncertainty : models and methodology

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Sloan School of Management, 1989.Includes bibliographical references.by Sriram Dasu.Ph.D

Analytical Methods for Performance Enhancement in Unreliable Multistage Manufacturing Systems with Imperfect Production

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH