Reliability engineering of large jit production systems

This paper introduces the rationale and the fundamental elements and algorithms of a reliability engineering methodology, and discusses its application to the design of a large, multi-cell and heterogeneous production system with just-in-time (JIT) deliveries. The failure analysis and the non-reliability costs assessment of such systems is a complex task. In order to cope with such complexity, a two level hierarchical modelling and evaluation framework was developed. According to this framework, the internal behaviour of each manufacturing cell and the overall flow of materials are described, respectively, by local and global models. Local models are firstly obtained from the failure and repair processes of the manufacturing equipment. Then, these models are combined with the failure propagation delays introduced by the work-in-process buffers in order to obtain the system level model. The second part of the paper addresses several design issues of the production system that directly impact the reliability of the deliveries, such as the layout of the plant, the redundancy of the manufacturing equipment and the capacity of the work-in-process buffers. A distinctive feature of the reliability evaluation algorithm resides on the ability to deal with reliability models containing stochastic processes with generalized distributions. This fundamental requirement comes from the fact that repair and failure propagation processes typically present hyper-exponential distributions, e.g., lognormal distributions, that can’t be assessed using the conventional reliability techniques. The paper will also explain how the behavioural and structural characteristics of JIT production systems were explored in order to implement effective evaluation algorithms that fit the requirements of this class of systems.DST -Department of Science and Technology, Government of Kerala(600/09

An Analytical Approach to Cycle Time Evaluation in an Unreliable Multi-Product Production Line with Finite Buffers

This thesis develops an analytical approximation method to measure the performance of a multi-product unreliable production line with finite buffers between workstations. The performance measure used in this thesis is Total Cycle Time. The proposed approximation method generalizes the processing times to relax the variation of product types in a multi-product system. A decomposition method is then employed to approximate the production rate of a multi-product production line. The decomposition method considers generally distributed processing times as well as random failure and repair. A GI/G/1/N queuing model is also applied to obtain parameters such as blocking and starving probabilities that are needed for the approximation procedure. Several numerical experiments under different scenarios are performed, and results are validated by simulation models in order to assess the accuracy and strength of the approximation method. Consequent analysis and discussion of the results is also presented

Reconfiguration dynamique des systèmes manufacturiers non-fiables

Ce mémoire de recherche porte sur l’optimisation et le contrôle dynamique stochastique des activités de production dans les systèmes manufacturiers reconfigurables (Reconfigurable Manufacturing Systems, RMS). Le système considéré est composé d'une installation industrielle conçu pour adapter sa configuration physique à des changements prévisibles connus ou aléatoire qui peuvent survenir dans le temps. Les changements concernent principalement l’environnement interne de l’installation (risques de pannes dus à la non-fiabilité du système) et l’environnement externe (évolution du marché en type de produit et volume de la demande). Les propriétés de reconfiguration du système considéré lui procurent la capacité de produire, à l’intérieur d’une famille de produits, plusieurs types et ce, selon plusieurs modes ou configurations. Le choix de la configuration doit être basé sur les avantages qu’elle procure (capacité, fiabilité, coût) ainsi que les conditions actuelles et futures espérées du système. Étant donné le compromis important entre les coûts de reconfiguration, de production, de stockage et de pénurie, le principal objectif de ce travail de recherche consiste à proposer une stratégie adaptative qui permet un meilleur choix de la séquence de configurations et un meilleur contrôle du rythme de production du système afin de minimiser le coût total encouru sur un horizon fini de planification. Une formulation basée sur la programmation dynamique est présentée pour ce problème. Ensuite, un schéma numérique est adopté pour résoudre les conditions d'optimalité obtenues. Sous la classe des politiques de seuil critique (HPP), une séquence de configurations intégrée à une politique de contrôle des rythmes de production est proposée. Les résultats obtenus montrent un gain significatif en termes de coûts par rapport à ceux encourus lorsque la décision de reconfiguration est développée indépendamment de la stratégie d’exécution de la production. Plusieurs analyses de sensibilité sont réalisées pour illustrer la robustesse et l'efficacité de la stratégie proposée. Pour résoudre le problème dans des situations plus complexes une approche de simulation est également proposée et mise en œuvre. L'application de cette approche nous a permis d'étendre l’analyse pour couvrir des contextes où l'approche de résolution mathématique est limitée. De plus, cette approche nous a permis de mener une étude pour mesurer l’avantage des systèmes reconfigurables en comparaison aux systèmes les plus utilisés dans le contexte sous étude soit les systèmes manufacturiers ajustables (Adjusted Manufacturing Systems, AMS). Mots clés : Programmation dynamique, politique de seuil critique, contrôle de la production, systèmes manufacturier reconfigurables, simulation.This research work focuses on the optimization and stochastic dynamic control of production activities in Reconfigurable Manufacturing Systems (RMS). The considered system is composed of an industrial facility designed to adapt its physical configuration to predictable changes that may occur randomly in time. The changes mainly concern the internal environment of the system (risk of failures due to the unreliability of the system) and the external environment (market changes in product type and volume of demand). The configurability properties of the system considered provide the ability to produce, within a family of products, various types according to several modes or configurations of the system. The choice of which configuration to adopt is based on: (1) the benefits that it provides in terms of capacity, reliability and cost; (2) the current and the expected future conditions of the system. Given the important compromise between reconfiguration, production, holding and shortage costs, the main objective of this research is to propose an adaptive strategy that allows a better choice of the sequence of configurations and a better control of production activites and minimizes the total cost incurred over a finite planning horizon. A formulation based on dynamic programming is presented for this problem. Then, a numerical scheme is adopted to solve the optimality conditions. In the class of Hedging Point Policies (HPP), a sequence of configurations integrated to a production rate control policy is proposed. The obtained results show a significant gain in terms of incurred costs compared to those incurred when the reconfiguration decisions are developed independently of the production execution strategy. Several sensitivity analyses are carried out to illustrate the robustness and efficiency of the proposed strategy. To address the problem in more complex reconfigurable situations a simulation based approach is also proposed and implemented. The application of this approach allowed us to extend the aforementioned findings to different contexts where the mathematical resolution approach may be limited. In addition, the simulation based approach allowed us to conduct a study to measure the benefit of reconfigurable systems in comparison to the most used systems in the context under study, namely the Adjustable Manufacturing Systems (AMS). Keywords: Dynamic programming, hedging policies, production control, reconfigurable manufacturing systems, simulation

Optimisation de la commande des lignes de production homogènes sujettes à des pannes des machines

Nous considérons le problème de commande du taux de production de machines sujettes à des pannes composant une ligne de production en tandem. L'objectif est de trouver la loi de commande qui permettra de minimiser le coût moyen de détention et de rupture. Il est montré que la complexité du problème ne permet pas une résolution à l'aide de l'approche analytique. Suite à ce constat, une structure de loi de commande est obtenue analytiquement pour des systèmes dont la solution analytique est possible. Cette structure de loi de commande paramétrée est étendue à la commande de la ligne de production. Une approche combinant la simulation combinée discrète/continue, les plans d'expériences et les surfaces de réponses est ensuite appliquée pour optimiser cette loi de commande en fonction de l'indicateur du coût. Il est montré que la modélisation combinée discrète/continue permet de faire des gains de temps considérables par rapport à la simulation par événements discrets. Constatant les limites de l'approche proposée pour les lignes de production de grande taille, une heuristique basée sur un profil paramétré permettant de réduire le problème d'optimisation des lignes longues est proposée. Cette heuristique a permis d'optimiser une ligne à 20 machines, qui aurait été impossible à accomplir avec l'approche initiale proposée. Finalement, une étude comparative de différentes heuristiques de contrôle de la production (mécanismes de contrôle) en fonction des coûts de détention (inventaire et stockage) est effectuée. Nous concluons que le mécanisme hybride est le plus performant lorsque le coût de stockage est considéré explicitement mais qu'il est équivalent au mécanisme CONWIP lorsque les coûts de stockage sont agrégés aux coûts d'inventaire. Il est également montré que le mécanisme kanban est plus performant que le mécanisme CONWIP lorsque les coûts de stockage sont non négligeables et la ligne relativement longue

Modélisation et évaluation des performances d'un système hybride fabrication réutilisation en logistique inverse

Notre travail consiste en l’étude des problèmes de commande optimale stochastique intervenant dans la gestion de l’inventaire des systèmes manufacturiers. Dans la pratique, ces systèmes sont souvent sujets à des phénomènes aléatoires qui aboutissent à des effets significatifs sur l'évolution de leurs comportements. Nous considérons d'abord, dans le sens direct de la logistique, un système de production est composé d'une machine produisant un seul type de produit. La machine a une capacité finie et fiable. Nous considérons que la demande du client peut fluctuer dans le temps. Par la suite nous allons intégrer dans le sens inverse de l'environnement de production de base la logistique inverse pour prendre en compte le retour aléatoire des produits. Dans ce cas, le système est composé de deux machines fiables ayant une capacité finie et qui produisent le même type de produit. L’objectif de cette étude est de déterminer les stratégies optimales de planification de la production dans le but de satisfaire une demande aléatoire du client et de gérer les inventaires à moindre coût. Un modèle de commande hiérarchisée de deux niveaux est développé par application de la théorie de commande optimale stochastique basée sur le principe du maximum de Pontryagin. Dans le premier niveau de la hiérarchie proposée, un problème de commande optimale stochastique linéaire-quadratique est formulé pour déterminer de façon optimale les valeurs cibles des variables d'état et de décision. Dans le second niveau, un problème de commande en optimisation récursive (commande prédictive) est présenté dans le but de minimiser l'écart au carré par rapport à des trajectoires nominales (problème de poursuite de trajectoire). La solution optimale est obtenue numériquement par le schéma d'Euler Maruyama. Des exemples numériques et des analyses de sensibilité sont présentés pour illustrer l'efficacité et la qualité de l'approche proposée

Commande optimale stochastique appliquée à la gestion de capacité des systèmes dynamiques en environnement manufacturier

Le travail presente dans cette these porte sur I'approche integree de gestion optimale de production, de capacite, de remplacement, de maintenance corrective et preventive des ressources d'un systeme manufacturier. Lesdites ressources sont sujettes a une degradation progressive dans un environnement caracterise par des incertitudes. Le travail est developpe en quatre (04) phases. Dans la premiere phase, une etude est menee sur I'impact de I'introduction des strategies de maintenance corrective des equipements sur les decisions d'acquisition de capacite et de planification de la production. Le systeme constitue de plusieurs machines est modelise par un processus qui depend de la politique de maintenance corrective. Le probleme d'optimisation est ensuite resolu par des methodes numeriques. L'introduction des stratégies de maintenance corrective dans le modele propose permet d'ameliorer la disponibilite des machines et reduit le cout total encouru, compare aux modeles existants. Cependant, dans cette premiere phase, nous ne tenons pas compte de la degradation de la machine, phenomene pourtant inherent en contexte manufacturier. En effet, les machines des systemes de production sont remplacees a long terme, ce qui demontre qu'il y a une degradation progressive. La deuxieme phase du travail a permis de prendre en compte cette realite. Pour cela, nous avons travaille sur des machines pour lesquelles le vieillissement se traduit par l'age que prend la machine chaque fois qu'une piece est fabriquee. De plus, le temps de reparation de ces machines croit avec le nombre de pannes. Une approche de recherche simultanee des strategies de production, de reparation et du remplacement de la machine est utilisee pour determiner les politiques optimales de reparation, de remplacement et de production. Bien que les temps de reparation deviennent de plus en plus longs au fil des reparations, dans cette phase, nous considerons que les activites de maintenance permettent de remettre l'age de la machine a zero, ce qui n'est pas realiste. D'ou I'apport de la prochaine phase. Dans la troisieme phase, les machines apres reparation ont un age non nul, appele age virtuel de la machine. Une approche hierarchique de prise de decision permettant au premier niveau de determiner la politique de reparation/remplacement de la machine et au second niveau la politique de production est utilisee. EUe montre que sous des hypotheses raisonnables, les decisions de reparation ou de remplacement peuvent etre fondees sur I'age de la machine et le nombre de paimes. Le niveau operatioimel de gestion peut ensuite determiner un plan de production pour le systeme en tenant compte de ces decisions. Les phases deux (02) et trois (03) de notre travail apportent une contribution importante. Elles permettent de montrer que le nombre de pieces a mettre en stock pour se proteger des penuries durant les periodes de non production n'augmente pas seulement avec l'age de la machine, mais qu'il augmente egalement avec le nombre de paimes. Nous ne pouvions conclure ce travail sans explorer l'impact de I'introduction des stratégies de maintenance preventive. En effet, la maintenance preventive est une des pratiques les plus courantes dans I'industrie manufacturiere. Elle permet d'ameliorer la disponibilite des equipements lorsque ces demiers subissent une degradation progressive et nous 1'avons integree dans la demiere phase. Dans la quatrieme phase de ce travail, nous introduisons la strategic de maintenance preventive et analysons son effet sur les differentes politiques. Le systeme est modelise par un processus qui prend en compte la deterioration et la maintenance preventive. Le modele est resolu par des methodes numeriques. Des analyses de sensibilite sont elaborees pour montrer la pertinence de I'approche et I'impact de I'introduction des strategies de maintenance preventive