10 research outputs found

    Production Lot Sizing and Process Targeting under Process Deterioration and Machine Breakdown Conditions

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    The paper considers a production facility that might deteriorate suddenly at some point during the production run time; after deterioration, nonconforming items are produced in a greater rate compared to the rate before deterioration. Moreover, the production facility may ultimately break down; consequently, the production lot is aborted before completion. If breakdown happens, corrective action is started immediately; otherwise, the production lot is completed and preventive repair is implemented at the end of the production cycle to enhance system reliability. The mathematical model is formulated under general distributions of failure, corrective, and repair times, while the numerical examples are solved under exponential failure and uniform repair times. The formulated model successfully determines the optimal lot size in addition to the optimal process parameters (mean and standard deviation) simultaneously

    New Models in Inventory Control

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    New Models in Inventory Control

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    Contrôle de la production et de la qualité des systèmes manufacturiers non-fiables

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    RÉSUMÉ Dans les trois dernières décennies, plusieurs politiques de commande optimale stochastique ont été développées pour contrôler les systèmes de production à flux continu sujets aux phénomènes aléatoires. Les opérations après production tel que le transport et l’inspection de la qualité ont toutefois été peu considérées dans ces politiques. Ce mémoire de maîtrise s’intéresse plus particulièrement au problème de commande optimale stochastique des systèmes de production par lots dans un contexte de transport et de contrôle de la qualité par échantillonnage. Ces systèmes sont caractérisés par une dynamique complexe vu les multiples décisions de production et de qualité considérées et par un niveau stochastique élevé où les pannes, les réparations et la qualité effective du processus sont aléatoires. Les systèmes de production par lot dans tels contextes ne peuvent pas être représentés par les modèles de flux continu classiques. Dans la première phase de ce mémoire, nous avons étudié le cas des systèmes de production par lots, non-fiables et parfaits, avec un délai de transport. Le problème est formulé sous forme d’un modèle de programmation dynamique stochastique. Les conditions optimales décrites par les équations Hamilton-Jacobi-Bellman sont résolus numériquement. Ensuite, une loi de commande stochastique sous-optimale basée sur une combinaison de la politique de contrôle à seuil critique modifiée et une politique du lot économique de production est ainsi obtenue. Une approche expérimentale basée sur la simulation est appliquée pour déterminer les valeurs optimales des paramètres de la loi de commande quelque soit la distribution des temps de pannes et de réparation. Dans la deuxième phase de travail, nous avons intégré le contrôle de la qualité en supposant que le système produit un pourcentage aléatoire d’items défectueux. Le problème est décrit par un modèle de programmation dynamique stochastique. Une heuristique de commande est proposée par extension de la politique de commande obtenue dans la première phase en prenant en compte les effets de l’imperfection de la production sur l’inventaire et sur la satisfaction de la demande. Des analyses de sensibilité approfondies permettent d’observer les impacts des différents paramètres de coût et de qualité sur les paramètres optimaux de la politique de commande de la production.----------ABSTRACT In the past three decades, many stochastic optimal control policies have been developed to control the continuous-flow production systems to meet stochastic phenomena. However, operations such as transportation and quality inspection had been little studied in these policies. This master's thesis focuses on the stochastic optimal control problem of batch production systems in the context of transportation and quality control by sampling. These systems are characterized by a complex dynamic due to the many considered decisions of production and quality and by a high stochastic level where all breakdowns, repairs and process imperfection are random. The batch production systems in such contexts cannot be represented by the classical continuous-flow models. In the first part of the master's project, we studied the case of unreliable and perfect batch production systems with a transportation delay. The problem is formulated as a stochastic dynamic programming model. The optimality conditions described by Hamilton-Jacobi-Bellman equations are solved numerically. Then, a suboptimal stochastic control policy based on a combination of a modified hedging point policy and a state dependent economic manufacturing quantity policy is obtained. A simulation-based experimental approach is used to determine the optimal values of the control policy parameters when the failure and repair times follow general distributions. In the second part of the project, we integrated the quality control issue assuming that the system generates a random proportion of defective items. The problem is described by a stochastic dynamic programming model. A heuristic control policy is proposed by extending the control policy obtained in the first part, taking into account the effects of imperfect quality items on the inventory and demand satisfaction. A thorough sensitivity analysis shows interesting behaviours about the impact of various cost and quality parameters on the optimal parameters of the production control policy. Finally, some extensions of the two obtained control policies are proposed by integrating the concept of dynamic lot sizing and a control policy for inspection personnel management. The experiments have shown that these both extensions lead always to economic gains. Other extensions and further research are also discussed

    Conception conjointe des politiques de contrôle de production, de qualité et de maintenance des systèmes manufacturiers en dégradation

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    RÉSUMÉ : La gestion de la production, le contrôle de la qualité et la planification de la maintenance sont les trois principales fonctions de la gestion des opérations dans les usines manufacturières. Dans la pratique, ces trois fonctions sont souvent gérées séparément, bien qu’elles soient, en réalité, étroitement inter-reliées. Plusieurs recherches ont été menées depuis des décennies afin de concevoir et d’optimiser conjointement les politiques de contrôle de la production, de la qualité et de la maintenance. Cette tendance est motivée par le fait que les politiques d’intégration des trois fonctions permettent d’améliorer la productivité et de réduire considérablement les coûts. Cependant, dans la quasi-totalité des modèles d’intégration dans la littérature, seulement deux fonctions sont intégrées à la fois. De plus, pour des raisons de simplification, ces modèles sont basés sur certaines hypothèses simplificatrices et irréalistes pour modéliser la dégradation de la qualité des produits et de la fiabilité des machines. Par exemple, ces modèles négligent souvent l’impact des opérations de production sur l’intensité de dégradation, mais aussi la corrélation entre les dégradations de la qualité et de la fiabilité. Par ailleurs, les politiques de contrôle de la qualité utilisées dans ces modèles sont soit les cartes de contrôle, soit le contrôle à 100%. Toutefois, l’intégration des plans d’échantillonnage, qui représentent une branche importante de Contrôle Statistique de la Qualité, avec les politiques de production et de maintenance n’a pas été étudiée encore dans la littérature. Ces plans sont largement utilisés dans l’industrie depuis longtemps afin d’éviter le coût excessif du contrôle à 100% et d’assurer en même un contrôle statistique de la qualité des produits livrés. Cette thèse s’intéresse au problème de conception conjointe des politiques de contrôle de la production, de la qualité et de la maintenance. L’objectif principal de la recherche est d’intégrer les plans d’échantillonnage avec les politiques de production et de maintenance des systèmes où la qualité et la fiabilité sont les deux sujettes à la dégradation. Nous proposons une approche pratique de modélisation et d’optimisation de ces politiques qui permet de prendre en considération la dynamique complexe de la dégradation telle que dans la réalité des systèmes manufacturiers. En outre, nous étudions les propriétés statistiques des plans d’échantillonnage afin de montrer comment des informations pertinentes fournies par ces plans peuvent être intégrées dans la planification des activités de maintenance préventive afin d’améliorer les performances globales des systèmes manufacturiers. Les contributions scientifiques réalisées dans le cadre de cette thèse sont présentées sous forme de quatre articles de revue. Le premier article introduit un modèle d’intégration du plan d’échantillonnage simple avec la commande de la production pour un système de fabrication par lots. Ce modèle vise essentiellement à étudier les interactions entre les paramètres du plan d’échantillonnage et les paramètres de gestion de la production tels que la taille du lot de production et le stock de sécurité. Ensuite, une extension de ce modèle est proposée dans le deuxième article afin de considérer l’aspect dynamique de la dégradation de la qualité et de la fiabilité en fonction des opérations de production et d’intégrer une politique de maintenance préventive. L’objectif est d’optimiser conjointement les paramètres de contrôle de la production, de la qualité et de la maintenance de façon à minimiser le coût total des opérations, tout en respectant une contrainte sur la qualité après-contrôle. De plus, cet article vise à montrer l’utilité des informations issues du plan d’échantillonnage simple pour la surveillance de la qualité de la production et pour l’organisation des actions de maintenance préventive. Une analyse comparative de l’utilisation de plan d’échantillonnage par rapport au contrôle à 100% est aussi fournie afin de quantifier les gains économiques qui en découleraient. Le troisième article propose une approche d’intégration du plan d’échantillonnage continu de type-1 (CSP-1) avec les politiques de production et de maintenance préventive pour les systèmes de production continue. L’objectif est d’étendre l’applicabilité du plan CSP-1 aux processus de production en dégradation, puisqu’il est actuellement applicable seulement aux processus stables. Un autre objectif de cet article est de quantifier les bénéfices de l’utilisation de CSP-1 par rapport au contrôle à 100%, et de montrer aussi comment le couplage de CSP-1 avec la maintenance préventive permet d’améliorer les performances des systèmes en dégradation. Finalement, le quatrième article introduit un modèle de contrôle conjoint de la production, de la qualité et de la maintenance d’une ligne de production dont les machines sont sujettes à la dégradation. En plus, les machines peuvent tomber en panne à cause des pièces non-conformes fabriquées dans les processus en amont. L’objectif est de montrer l’importance de la corrélation entre les dégradations de la qualité et de la fiabilité dans la modélisation de la dynamique des systèmes manufacturiers, et d’étudier l’effet de cette corrélation sur les paramètres optimaux du contrôle de la production, de la qualité et de la maintenance. Le second objectif de cet article est de montrer que les activités de maintenance et de contrôle de la qualité à un certain niveau de la ligne de production contribuent aussi à l’amélioration de la fiabilité des machines en aval.----------ABSTRACT : Production, quality and maintenance control are the three main functions of operations management in manufacturing plants. Traditionally, they have been treated by scientists and practitioners as separate problems even though they are strongly interrelated. In the past three decades, the integration of production, maintenance and quality control has attracted much attention in the literature. This trend is motivated by the fact that integrated control policies generally result in better manufacturing performance and significant cost savings. Nevertheless, most of the existing integrated models in the literature integrate only two functions at a time. Moreover, for simplicity, almost all of the integrated models are based on several simplifying assumptions that may make them unrealistic. For example, the complex dynamics of quality and reliability degradations such as the impact of operations speed on degradation intensity and the correlation between quality and reliability degradations have been always overlooked in the literature of integrated models. On the other hand, the quality control policies used in the existing integrated models are either 100% inspection of all parts produced or statistical process control tools such as the control charts. However, acceptance sampling which constitutes an important branch of the Statistical Quality Control has never been integrated with production and maintenance policies. Acceptance sampling plans and procedures have been widely used in industry for a long time to reduce the cost and time of quality inspection and to statistically control the outgoing quality. This research considers the problem of the joint design of production, quality and maintenance control policies of stochastic manufacturing systems. Specifically, the main objective of this thesis is to integrate sampling inspection techniques with production and maintenance control policies for systems subject to both quality and reliability degradations. We provide a practical modeling framework to adequately pattern the complex dynamics of degradation processes as in the real-life in order to develop new effective integrated control policies. Moreover, we investigate the intrinsic statistical properties of acceptance sampling plans in order to demonstrate how they can be coupled with condition-based maintenance to improve the overall performance of degrading manufacturing systems. This thesis is comprised of four journal articles. The first article investigates the joint production and quality control of a batch-processing production system which is unreliable and imperfect. A single acceptance sampling plan by attributes is used for quality control. The objective of this article is to introduce an integrated model for the joint optimization of the production lot size, the safety stock and the sampling plan parameters which minimize the total cost incurred. This aims to provide a better understanding of the interactions between the optimal production-inventory settings and the optimal sampling plan parameters. As an extension of this model, the second article considers that quality and reliability degradations are operation-dependent. Moreover, a preventive maintenance strategy is incorporated into the integrated control policy. Thus, the objective is to jointly optimize the production, quality and maintenance control parameters. This article investigates the statistical characteristics of the single sampling plan to show the relevance of quality information resulting from such a quality control to the maintenance decision-making. Also, a comparative study is conducted to quantify the economic savings that can be realized by using the sampling plans for degrading systems rather than 100% inspection. The third article addresses the joint economic design of production control, type-1 continuous sampling plan (CSP-1) and preventive maintenance of continuous-flow manufacturing systems. The objective is to show how integrated control policies can extend the application of continuous sampling plans to degrading production systems, as they are presently limited only to stable processes. In this article, three quality control policies are considered and compared: 100% inspection, the classical CSP-1 as in the standard procedures and a CSP-1 plan with a stopping rule that is coupled with condition-based maintenance. This aims to quantify the economic savings that can be achieved by using the CSP-1 compared to 100% inspection and to demonstrate how CSP-1 with an inspection stopping rule for degrading processes is more cost-effective than the classical CSP-1. Finally, the fourth article investigates the joint design of production, quality and maintenance control policies for manufacturing lines. We consider a small production line composed of two machines subject to quality and reliability degradations. The second machine is also subject to failures caused by defective products manufactured in upstream processes. The main objective of this article is to study the interactions between the optimal production, quality and maintenance control settings and the effect of failures correlation on those settings. Also, we show how maintenance and quality control activities in preceding stages can play an important role in the reliability improvement of the subsequent machines
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