A production model and maintenance planning model for the process industry

In this paper a model is developed to simultaneously plan preventive maintenance and production in a process industry environment, where maintenance planning is extremely important. The model schedules production jobs and preventive maintenance jobs, while minimizing costs associated with production, backorders, corrective maintenance and preventive maintenance. The formulation of the model is flexible, so that it can be adapted to several production situations. The performance of the model is discussed and alternate solution procedures are suggested.Production Models;Maintenance;production

Integration of production, maintenance and quality : Modelling and solution approaches

Dans cette thèse, nous analysons le problème de l'intégration de la planification de production et de la maintenance préventive, ainsi que l'élaboration du système de contrôle de la qualité. Premièrement, on considère un système de production composé d'une machine et de plusieurs produits dans un contexte incertain, dont les prix et le coût changent d'une période à l'autre. La machine se détériore avec le temps et sa probabilité de défaillance, ainsi que le risque de passage à un état hors contrôle augmentent. Le taux de défaillance dans un état dégradé est plus élevé et donc, des coûts liés à la qualité s’imposent. Lorsque la machine tombe en panne, une maintenance corrective ou une réparation minimale seront initiées pour la remettre en marche sans influer ses conditions ou le processus de détérioration. L'augmentation du nombre de défaillances de la machine se traduit par un temps d'arrêt supérieur et un taux de disponibilité inférieur. D'autre part, la réalisation des plans de production est fortement influencée par la disponibilité et la fiabilité de la machine. Les interactions entre la planification de la maintenance et celle de la production sont incorporées dans notre modèle mathématique. Dans la première étape, l'effet de maintenance sur la qualité est pris en compte. La maintenance préventive est considérée comme imparfaite. La condition de la machine est définie par l’âge actuel, et la machine dispose de plusieurs niveaux de maintenance avec des caractéristiques différentes (coûts, délais d'exécution et impacts sur les conditions du système). La détermination des niveaux de maintenance préventive optimaux conduit à un problème d’optimisation difficile. Un modèle de maximisation du profit est développé, dans lequel la vente des produits conformes et non conformes, les coûts de la production, les stocks tenus, la rupture de stock, la configuration de la machine, la maintenance préventive et corrective, le remplacement de la machine et le coût de la qualité sont considérés dans la fonction de l’objectif. De plus, un système composé de plusieurs machines est étudié. Dans cette extension, les nombres optimaux d’inspections est également considéré. La fonction de l’objectif consiste à minimiser le coût total qui est la somme des coûts liés à la maintenance, la production et la qualité. Ensuite, en tenant compte de la complexité des modèles préposés, nous développons des méthodes de résolution efficaces qui sont fondées sur la combinaison d'algorithmes génétiques avec des méthodes de recherches locales. On présente un algorithme mimétique qui emploi l’algorithme Nelder-Mead, avec un logiciel d'optimisation pour déterminer les valeurs exactes de plusieurs variables de décisions à chaque évaluation. La méthode de résolution proposée est comparée, en termes de temps d’exécution et de qualités des solutions, avec plusieurs méthodes Métaheuristiques. Mots-clés : Planification de la production, Maintenance préventive imparfaite, Inspection, Qualité, Modèles intégrés, MétaheuristiquesIn this thesis, we study the integrated planning of production, maintenance, and quality in multi-product, multi-period imperfect systems. First, we consider a production system composed of one machine and several products in a time-varying context. The machine deteriorates with time and so, the probability of machine failure, or the risk of a shift to an out-of-control state, increases. The defective rate in the shifted state is higher and so, quality related costs will be imposed. When the machine fails, a corrective maintenance or a minimal repair will be initiated to bring the machine in operation without influencing on its conditions or on the deterioration process. Increasing the expected number of machine failures results in a higher downtime and a lower availability rate. On the other hand, realization of the production plans is significantly influenced by the machine availability and reliability. The interactions between maintenance scheduling and production planning are incorporated in the mathematical model. In the first step, the impact of maintenance on the expected quality level is addressed. The maintenance is also imperfect and the machine conditions after maintenance can be anywhere between as-good-as-new and as-bad-as-old situations. Machine conditions are stated by its effective age, and the machine has several maintenance levels with different costs, execution times, and impacts on the system conditions. High level maintenances on the one hand have greater influences on the improvement of the system state and on the other hand, they occupy more the available production time. The optimal determination of such preventive maintenance levels to be performed at each maintenance intrusion is a challenging problem. A profit maximization model is developed, where the sale of conforming and non-conforming products, costs of production, inventory holding, backorder, setup, preventive and corrective maintenance, machine replacement, and the quality cost are addressed in the objective function. Then, a system with multiple machines is taken into account. In this extension, the number of quality inspections is involved in the joint model. The objective function minimizes the total cost which is the sum of maintenance, production and quality costs. In order to reduce the gap between the theory and the application of joint models, and taking into account the complexity of the integrated problems, we have developed an efficient solution method that is based on the combination of genetic algorithms with local search and problem specific methods. The proposed memetic algorithm employs Nelder-Mead algorithm along with an optimization package for exact determination of the values of several decision variables in each chromosome evolution. The method extracts not only the positive knowledge in good solutions, but also the negative knowledge in poor individuals to determine the algorithm transitions. The method is compared in terms of the solution time and quality to several heuristic methods. Keywords : Multi-period production planning, Imperfect preventive maintenance, Inspection, Quality, Integrated model, Metaheuristic

Preventive maintenance effect on the aggregate production planning model with tow-phase production systems: modeling and solution methods

This paper develops two mixed integer linear programming (MILP) models for an integrated aggregate production planning (APP) system with return products, breakdowns and preventive maintenance (PM). The goal is to minimize the cost of production with regard to PM costs, breakdowns, the number of laborers and inventory levels and downtimes. Due to NP-hard class of APP, we implement a harmony search (HS) algorithm and vibration damping optimization (VDO) algorithm for solving these models. Next, the Taguchi method is conducted to calibrate the parameter of the metaheuristics and select the optimal levels of factors influencing the algorithm’s performance. Computational results tested on a set of randomly generated instances show the efficiency of the vibration damping optimization algorithm against the harmony search algorithm. We find VDO algorithm to obtain best quality solutions for APP with breakdowns and PM, which could be efficient for large scale problems. Finally, the computational results show that the objective function values obtained by APP with PM are better than APP with breakdown results

Optimisation de la planification intégrée de la maintenance préventive et de la production des systèmes multi-états

Cette thèse traite la problématique de la planification intégrée de la maintenance préventive et de la production des systèmes multi-états. Il s'agit d'un système de production modélisé comme étant un système multi-états avec un nombre fini de niveaux de capacité allant du fonctionnement parfait jusqu'à la défaillance totale. Il doit produire un ensemble de produits pour satisfaire une demande donnée durant l'horizon de planification. Les composantes du système multi-états sont assujetties à des remplacements préventifs et à une réparation minimale en cas de panne. Ce travail présente des modèles de planification permettant de générer simultanément le plan optimal de production au niveau tactique (problème de taille de lot capaci-taire) et les instants ou les intervalles d'intervention pour des actions de maintenance préventive. Les fonctions des objectifs de ces modèles minimisent la somme des coûts de la maintenance (préventive et corrective) et des coûts de production sujets à des contraintes de satisfaction de demande et de capacité. La méthodologie proposée développe des modèles mathématiques, des méthodes d'évaluation des temps de maintenance, des coûts de maintenance, les capacités relatives aux systèmes et des algorithmes de résolution pour obtenir des solutions optimales (recherche exhaustive) ou approximatives (algorithmes génétiques et recuit simulé). Cette méthodologie a été utilisée dans les trois contributions suivantes : 1. La première contribution propose un modèle de planification de la maintenance préventive périodique et de la production pour un système multi-états. Il s'agit de déterminer le plan de production optimal et les longueurs des intervalles de remplacement pour chaque composante du système. 2. La deuxième contribution traite du problème de la planification intégrée de la maintenance préventive acyclique et de la production dans le cas d'une seule machine. Le plan optimal détermine le plan de production et les instants d'intervention pour des activités de maintenance préventive. 3. La troisième contribution propose un modèle une planification simultanée de la maintenance préventive acyclique et de la production pour un système multi-états composé de plusieurs composantes. Les résultats obtenus dans cette thèse montrent l'impact économique réalisé par l'intégration de la planification de la maintenance préventive et de la production, ainsi que pour l'élimination de la contrainte de périodicité, surtout dans le cas d'une demande fluctuante. Les méthodes de résolution développées dans ces travaux permettent la résolution de problèmes de petite ou de grande taille

MULTI-OBJECTIVE ROBUST PRODUCTION PLANNING CONSIDERING WORKFORCE EFFICIENCY WITH A METAHEURISTIC SOLUTION APPROACH

Timely delivery of products to customers is one of the main factors of customer satisfaction and a key to the survival of a manufacturing system. Therefore, decreasing wasted time in manufacturing processes significantly affects production delivery time, which can be achieved through the maximization of workforce efficiency. This issue becomes more complicated when the parameters of the production system are under uncertainty. This paper presents a bi-objective scenario-based robust production planning model considering maximizing workforce efficiency and minimizing costs where the backorder, demand, and costs are uncertain. Also, backorder, raw materials purchasing, inventory control, and manufacturing time capacity are considered. A case study in a faucet manufacturing plant is considered to solve the model. Furthermore, the ε-constraint method, the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II), the Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2), and the Pareto Envelope-based Selection Algorithm II (PESA-II) are employed to solve the model. Also, the Taguchi method is used to tune the parameters of these algorithms. To compare these algorithms, five indicators are defined. The results show that the SPEA2 is the most time-consuming algorithm and the NSGA-II is the fastest, while their objective function values are nearly the same

Optimizing the Total Production and Maintenance Cost of an Integrated Multi-Product Process and Maintenance Planning (IPPMP) Model

Today, a competitive manufacturing environment imposes further production cost reduction on modern companies. Seeking proper recommendations in production and maintenance planning are the two essential cornerstones of effective production organizations. In the current research, we have considered the problem of integrated multi-product process and maintenance planning on a capacitated machine that is susceptible to random breakdown. Maintenance processes comprise general perfect repair (non-cyclical) as preventive maintenance (PM) in the early stages and minimal repair as corrective maintenance for the occurrence of machine breakdown. Furthermore, a rational presumption is reflected in the problem statement in which the time and cost of PM are pertinent to the interval between the prior perfect repair and current PM. The purpose served by this paper is to minimize the cost of production accompanying PM, and the expected corrective repair, consequently, a mixed-integer linear programming (MILP) model has been constructed to pave the way. The model investigated under two circumstances of the machine age effect and its absence. The outcome depicted that the presence of the machine age effect led to an accurate and lessen total cost calculation.Comment: This paper has been accepted by IEEE ISSE2020 6th IEEE International Symposium on Systems Engineerin