A production inventory model with exponential demand rate and reverse logistics

The objective of this paper is to develop an integrated production inventory model for reworkable items with exponential demand rate. This is a three-layer supply chain model with perspectives of supplier, producer and retailer. Supplier delivers raw material to the producer and finished goods to the retailer. We consider perfect and imperfect quality products, product reliability and reworking of imperfect items. After screening, defective items reworked at a cost just after the regular manufacturing schedule. At the beginning, the manufacturing system starts produce perfect items, after some time the manufacturing system can undergo into “out-of-control” situation from “in-control” situation, which is controlled by reverse logistic technique. This paper deliberates the effects of business strategies like optimum order size of raw material, exponential demand rate, production rate is demand dependent, idle times and reverse logistics for an integrated marketing system. Mathematica is used to develop the optimal solution of production rate and raw material order for maximum expected average profit. A numerical example and sensitivity analysis is illustrated to validate the model

Machine integrated health models for condition-based maintenance

Strojevi su podložni degradaciji zbog tehničkih kao i ne-tehničkih faktora koji im povećavaju mogućnost kvarova i pogoršavaju njihovo stanje zdravlja. Zbog toga raste zanimanje za nove metode procjenjivanja zdravstvenog stanja. Sada se inherentno zdravlje stroja procjenjuje praćenjem podataka koje pružaju senzori. Drugim riječima, razvoj inherentnog zdravlja ovisi jedino o razvoju tehničkih čimbenika te stoga ne daje sveobuhvatnu informaciju o stanju stroja. Ovaj rad uvodi koncepte "inherentnog zdravlja" i "integriranog zdravlja" kao i njihovu povezanost. Na osnovu procjene inherentnog zdravlja, integrirano zdravlje uzima u obzir ne-tehničke faktore koji se odnose na starost, radne uvjete i održavanje stroja. Učinkovitost održavanja se također razmatra integrirajući sekvencijalnu nesavršenu politiku održavanja u strategiju održavanja koja se zasniva na integriranim zdravstvenim uvjetima. Sveobuhvatnom procjenom i otkrivanjem u stvarnom vremenu stanja integriranog zdravlja, ovaj se model može koristiti kao podrška upravljanju zdravljem stroja i donošenju odluke o održavanju. U analizi pojedinih slučajeva, očekuje se da će se očite razlike između inherentnog zdravlja i integriranog zdravlja pojaviti u određenim uvjetima.Machines undergo degradation as a result of both technical factors and non-technical factors that increase the potential for failures and deteriorate their health condition, and there is growing interest in new methods for health condition assessment. Currently, the inherent health of a machine is evaluated by monitoring of the data acquired by sensors. In other words, the evolution of the inherent health depends only on the evolution of technical factors, and therefore does not comprehensively represent the overall condition of the machine. This study introduces the concepts of "inherent health" and "integrated health" as well as their relationship. On the basis of inherent health assessment, the integrated health considers the non-technical factors related to the age, working conditions, and maintenance of a machine. By integrating a sequential imperfect maintenance policy into the maintenance strategy based on the integrated health conditions, the maintenance effectiveness is also considered. Through comprehensive assessment and real-time detection of the integrated health condition, this model may be used to support machine health management and maintenance decision-making. In case studies, the obvious differences between inherent health and integrated health are expected to appear under certain circumstances

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

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

Optimisation des politiques de surveillance par l'intégration du cadenassage/décadenassage dans la gestion de la capacité de production

Ce travail vise à développer une stratégie optimale de gestion de la production dans le but de minimiser les coûts de production tout en tenant compte de l’aspect sécurité par le biais du cadenassage/décadenassage (C/D) durant les étapes de maintenance corrective et préventive. Dans la littérature, des études qui traitent de l’intégration du C/D et de la gestion de production sont presque inexistantes. De plus, dans le contexte actuel de l’industrie, beaucoup de dirigeants et travailleurs pensent, à tort, que la planification et la réalisation des différentes procédures de C/D prend beaucoup de temps. Par conséquent, ce temps de production inactif est perçu comme diminuant la performance de l’entreprise vis-à-vis la cadence de fabrication planifiée. Pour pallier à ce problème le concept novateur de :"mean time to lockout/tagout (MTTLT)" a été développé. Le concept novateur du MTTLT consiste à prendre en considération le temps de C/D en fonction des niveaux d'inventaires pour un système manufacturier afin de trouver une politique optimale. Ce concept permet d'une part de diminuer les coûts totaux de production, comprenant les coûts d’inventaire, de pénurie et de maintenance sur un horizon infini et d'autre part d'augmenter le niveau de sécurité des travailleurs. Cette thèse est présentée en trois (3) phases : En premier lieu, le projet vise à intégrer le concept novateur du MTTLT dans la gestion de la capacité de production sous forme de deux travaux. Tout d'abord, le MTTLT a été assimilé pour un système en redondance passive (deux machines, non-identiques produisant un seul type de pièce). Une modélisation a été faite par la chaîne de Markov homogène, et une résolution numérique à travers des équations différentielles d'Hamilton-Jacoby-Bellman (HJB) a conduit à la solution du système étudié. Nos résultats ont été validés par le biais d’une analyse de sensibilité. En deuxième lieu, l'influence de contrôle du MTTLT a été présenté pour une ligne de production constituée de trois machines (deux machines sous forme redondance passive et une troisième machine en série avec les précédentes) produisant un type de pièce. Une modélisation a été faite par la chaîne de Markov homogène. Les outils utilisés à l'étape précédente ont servi à résoudre ce cas. Le modèle de simulation a été également utilisé afin de déterminer les coûts afférents à chaque combinaison obtenue par le biais du plan d’expérience. Partant de ces coûts, une analyse de régression a été faite pour trouver la nouvelle commande optimale du problème d’optimisation considéré. Et pour illustrer l’utilité de nos résultats, une analyse de sensibilité a été effectuée. En troisième lieu, ce travail s’est concentré sur la modélisation du MTTLT et l'erreur humaine pour un sytème manufacturier flexible (FMS). La modélisation de l'erreur humaine a été effectuée par une chaîne de Markov non-homogène, pour un système en redondance passive produisant une seule pièce. La solution a été exposée par le biais des équations d'HJB et nos résultats ont été confirmés par une analyse de sensibilité