Teaching Learning Curves In An Undergraduate Economics Or Operations Management Course

Learning Curves has its roots in economics and behavioral psychology. Learning Curves theory has several business applications and is widely used in the industry. As faculty of Operations Management courses, we cover this topic in some depth in the classroom. In this paper, we present some of our teaching methods and material that have helped us in communicating the learning curves concept. The students have found these very helpful in grasping the concepts better. We present comparative charts that highlight the key differences among the three standard methods for learning curve calculations. Students find these comparative charts to be very helpful in understanding these methods and in choosing the least time-consuming method when a problem can be solved in more than one way – often important during a time based exam. Furthermore, we point out an error and an ambiguity in textbooks and also provide some insights into the formula method

Single-Machine Scheduling to Minimize Total Completion Time and Tardiness with Two Competing Agents

We consider a single-machine two-agent problem where the objective is to minimize a weighted combination of the total completion time and the total tardiness of jobs from the first agent given that no tardy jobs are allowed for the second agent. A branch-andbound algorithm is developed to derive the optimal sequence and two simulated annealing heuristic algorithms are proposed to search for the near-optimal solutions. Computational experiments are also conducted to evaluate the proposed branch-and-bound and simulated annealing algorithms

Diseño y desarrollo de estructuras de planificación eficientes a través de técnicas de simulación y optimización aplicables a entornos productivos complejos

La tesis aborda problemas de secuenciamiento en entornos productivos del tipo flow shop en los que se retira la condición de ordenamientos permutativos. Este tipo de problemas se encuentran inmersos dentro de los sistemas de Planificación y Control de la Producción que dan soporte en la toma de decisiones a las organizaciones o empresas que producen bienes del tipo manufactura. Como primera aproximación al problema se presenta una revisión exhaustiva de la literatura científica sobre problemas flow shop no permutativos (NPFS). De esta forma se pudo enmarcar la tesis doctoral en la literatura de la temática y se definió concretamente la contribución a la literatura del tema. Como resultado del estudio de la literatura se planteó abordar los problemas NPFS desde una perspectiva que permitiera estudiar la estructura de las soluciones para así poder compararlos con los resultados de los problemas flow shop permutativos (PFS). Primeramente, se propuso estudiar los problemas NPFS con makespan como función objetivo bajo un nuevo enfoque de planificación. Para ello se utilizará la metodología de lotes de transferencia o lot streaming, la cual modifica el problema clásico de secuenciamiento incorporando nuevas variables de decisión al problema a optimizar. Las nuevas variables de decisión van asociadas al dimensionamiento del tamaño del lote de producción. Este estudio reportó resultados para NPFS y PFS bastante similares, aunque el caso NPFS obtuvo leves mejoras para las instancias más grandes. No obstante, el esfuerzo computacional requerido para resolver el caso NPFS fue considerablemente mayor que requerido para PFS. A partir de estos resultados, se planteó un estudio conceptual de las soluciones NPFS y PFS para el caso de dos trabajos en términos de caminos críticos (conjunto de actividades que definen el makespan) que posibilitaron caracterizar ambos conjuntos de soluciones de forma no-paramétrica, es decir, independizarse de los parámetros que definen un escenario. De este estudio de caminos críticos, se pudieron analizar una serie de propiedades y definir criterios de dominancia entre las soluciones NPFS y PFS que permitirían reducir el espacio factible. A su vez, el estudio no-paramétrico permitió realizar una serie experimentaciones computacionales innovadoras, que dieron sustento al desarrollo de algunas hipótesis sobre la relación de las soluciones NPFS y PFS para el caso de que los problemas sean evaluados en escenarios paramétricamente definidos. Para evaluar estas hipótesis se implementaron experimentaciones paramétricas a través de programación matemática, las cuales validaron las hipótesis planteadas.This dissertation focuseson non-permutation scheduling problems in flow shop production settings. These problems, proper of systems of Production Planning and Control, are central to the decision making processes in organizations or firms producing manufactured goods. A first look into these problems requires a thorough review of the scientific literature on non-permutation flow shop (NPFS) problems. This review provides a background on this issue and defines precisely the contribution of this thesis to the literature. A novel and interesting approach to address NPFS problems is by studying the structure of the solutions, comparing it to the corresponding structure of permutation flow shop (PFS) problems. In this light, we study NPFS problems where makespan is minimized considering a special planning technique involving lot streaming. This technique modifies the regular scheduling problem adding new decision variables, related to production lot sizing. From the implementation of lot streaming on these problems we obtain new results. The main conclusion is that the makespans of NPFS and PFS problems are quite similar, although NPFS yields a better makespan for larger instances. The computational effort required by NPFS problems is much larger than that of solving PFS ones. Up from these results, we develop a new approach to the analysis of solutions to NPFS and PFS problems. We center on the two jobs case, and on the concept of critical path (enumerating the set of activities that defines makespan). This allows the non-parametric characterization of the solutions, freeing them from the dependence on particular parameters. We analyze a family of propertiesthat yield dominance criteria for the comparison between NPFS and PFS solutions, reducing, in general, the number of feasible solutions. In addition, this non-parametric method allows the design of novel computational experimental frameworks, yielding newinsights on the relation between NPFS and PFS solutions for parametric scenarios. To assess these hypotheses, we obtain via an application of mathematical programming a set of parametric results that we test in experiments that confirm the aforementioned hypotheses.Fil: Rossit, Daniel Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Matemática Bahía Blanca. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática. Instituto de Matemática Bahía Blanca; Argentin