Assembly Line

An assembly line is a manufacturing process in which parts are added to a product in a sequential manner using optimally planned logistics to create a finished product in the fastest possible way. It is a flow-oriented production system where the productive units performing the operations, referred to as stations, are aligned in a serial manner. The present edited book is a collection of 12 chapters written by experts and well-known professionals of the field. The volume is organized in three parts according to the last research works in assembly line subject. The first part of the book is devoted to the assembly line balancing problem. It includes chapters dealing with different problems of ALBP. In the second part of the book some optimization problems in assembly line structure are considered. In many situations there are several contradictory goals that have to be satisfied simultaneously. The third part of the book deals with testing problems in assembly line. This section gives an overview on new trends, techniques and methodologies for testing the quality of a product at the end of the assembling line

Algorithmes de fourmis Pareto pour résoudre un problème d'ordonnancement représentatif de contextes réels

L’ordonnancement multi-objectifs est un domaine de recherche fertile. Les entreprises de tous les secteurs d’activités sont appelées à résoudre des problèmes complexes, de grandes dimensions, souvent de nature combinatoire et généralement à plusieurs objectifs contradictoires ou non commensurables. Ces entreprises doivent alors être en mesure de traiter avec des problèmes multi-objectifs (PMO). Dans le domaine de l’ordonnancement, la machine unique est un problème classique. Toutefois, les hypothèses simplificatrices émises en théorie créent un écart entre la pratique et la théorie. Un des écarts régulièrement présent est la considération du temps de réglage entre les tâches indépendant de la séquence. Dit autrement, le temps de réglage est considéré comme négligeable en théorie. Cependant, cette simplification n’est pas représentative de la plupart des contextes réels. Différentes études présentent l’impact des temps de réglage sur les systèmes de production industrielle. La conséquence de minimiser les temps de réglage est l’amélioration des délais de livraison (Conner 2009; Panwalkar et al. 1973). Pour réduire les écarts entre la pratique et la théorie, plusieurs PMO traitant de la machine unique ont proposé d’ajouter des caractéristiques pour réduire cet écart, dont la machine unique multi-objectifs avec fenêtre d’échéance d’Arroyo et al (Arroyo et al. 2011) (MURMO). La résolution d’un PMO consiste à produire un ensemble de solutions de compromis entre les objectifs avec ou sans l’aide d’un décideur. Talbi (2009) propose une classification des méthodes de résolution qui comprend, par exemple, les approches Pareto. Ces dernières utilisent la dominance au sens Pareto (Edgeworth 1881; Pareto 1896) pour évaluer la qualité des solutions. Seules les solutions non-dominées sont conservées dans l’ensemble de solutions de compromis, aussi appelé ensemble de solutions Pareto-Optimal (PO). Parmi les méthodes de résolutions, les algorithmes évolutionnaires (AE) connaissent de bons résultats en uni-objectif. Schaffer (1985) et Goldberg (1989) proposent les premières méthodes de résolution multi-objectifs utilisant les AE. Plusieurs AE ont été adaptés pour résoudre un PMO, dont les plus grandes réussites: NSGA-II (Deb et al. 2000), PMSMO (Zinflou et al. 2008) et GISMOO (Zinflou et al. 2012). NSGA-II pose les fondements des AE Pareto en introduisant le concept d’assignation de performance. Cette assignation évalue la qualité d’une solution par rapport aux autres selon des facteurs de dominance et d’isolement. Le facteur de dominance évalue à quel point la solution domine les autres solutions d’un ensemble. Le facteur d’isolement évalue la densité des solutions qui entourent la solution estimée. Ce mémoire présente l’adaptation de trois AE Pareto de la littérature au problème MURMO. Cette adaptation permet de créer une banque de résultats de comparaison. Les AE Pareto sont, par la suite, comparés avec le seul algorithme connu qui résout le problème MURMO, le MOVNS3 (Arroyo et al. 2011). La littérature dénombre d’autres types de méthodes de résolution basées sur la construction d’une population de solutions plutôt que sur l’évolution de la population au travers de générations, tel que vu en AE. Il y a entre autres les algorithmes appartenant à la famille de l’optimisation par colonie de fourmi (OCF) qui connaissent aussi de bons résultats en uni-objectif et leur utilisation pour résoudre les PMO ne fait qu’augmenter. La revue de la littérature des algorithmes d’OCF Pareto démontre que peu d’algorithmes sont basés sur l’ « ant colony system » (ACS) et que le nombre de colonies a un impact sur la conception de la méthode de résolution. Ce mémoire propose la comparaison entre une méthode multi-colonies et une méthode uni-colonie. Également, cette proposition démontre l’intérêt d’emprunter des concepts appartenant traditionnellement aux algorithmes évolutionnaires pour les adapter à d’autres algorithmes. La méthode multi-colonie est une adaptation pour le problème MURMO de l’algorithme proposé par Iredi et al (2001). Cet algorithme n’utilise pas d’assignation de performance des AE Pareto. L’algorithme d’OCF est basé sur un AS. Pour sa part, la méthode uni-colonie est représentée par la transposition de l’algorithme « genetic immune system for multiple objective optimization » (GISMOO) (Zinflou et al. 2012) vers un algorithme ACS. Cette transposition permet d’inclure l’assignation de performance dans l’algorithme d’OCF. Une comparaison équitable est proposée entre les méthodes multi-colonies et uni-colonie. Pour terminer, le mémoire présente une bonification de la transposition. Cette bonification a pour ambition d’améliorer les résultats de la méthode uni-colonie

Solving Many-Objective Car Sequencing Problems on Two-Sided Assembly Lines Using an Adaptive Differential Evolutionary Algorithm

The car sequencing problem (CSP) is addressed in this paper. The original environment of the CSP is modified to reflect real practices in the automotive industry by replacing the use of single-sided straight assembly lines with two-sided assembly lines. As a result, the problem becomes more complex caused by many additional constraints to be considered. Six objectives (i.e. many objectives) are optimised simultaneously including minimising the number of colour changes, minimising utility work, minimising total idle time, minimising the total number of ratio constraint violations and minimising total production rate variation. The algorithm namely adaptive multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition hybridised with differential evolution algorithm (AMOEA/D-DE) is developed to tackle this problem. The performances in Pareto sense of AMOEA/D-DE are compared with COIN-E, MODE, MODE/D and MOEA/D. The results indicate that AMOEA/D-DE outperforms the others in terms of convergence-related metrics

การจัดลำดับการผลิตรถยนต์แบบหลายวัตถุประสงค์บนสายการประกอบผลิตภัณฑ์ผสมแบบสองด้าน

การจัดลำดับการผลิตรถยนต์บนสายการประกอบแบบสองด้านมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับใช้ในการแก้ปัญหาสายการประกอบที่มีหลายผลิตภัณฑ์ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่งปัญหาชนิดนี้มีความยุ่งยากและสลับซับซ้อน เนื่องจากเป็นปัญหาแบบ Non-deterministic Polynomial Hard: NP-Hard โดยปัญหาการจัดลำดับการผลิตรถยนต์แบบผลิตภัณฑ์ผสมบนสายการประกอบแบบสองด้านนี้ ได้พิจารณาฟังก์ชันวัตถุประสงค์ 3 ฟังก์ชันในงานวิจัยคือ ปริมาณงานที่ทำไม่เสร็จน้อยที่สุดจำนวนรถยนต์ที่ละเมิดรวมน้อยที่สุด และจำนวนครั้งการเปลี่ยนแปลงสีน้อยที่สุด และนำเสนออัลกอริทึมการบรรจวบแบบขยาย (Combinatorial Optimization with Coincidence Expand: COIN-E) ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่ประยุกต์มาจาก COIN มาใช้ในการแก้ปัญหา โดยทำการเปรียบเทียบกับอัลกอริทึมที่ยอมรับในการแก้ปัญหาการจัดลำดับการผลิต ได้แก่ NSGA-II, DPSO, BBO และ COIN ผลจากการเปรียบเทียบพบว่า COIN-E มีประสิทธิภาพด้านการลู่เข้าสู่กลุ่มคำตอบ ด้านการกระจายกลุ่มคำตอบและด้านอัตราส่วนของจำนวนกลุ่มคำตอบที่ค้นพบเทียบกับกลุ่มคำตอบที่แท้จริงเท่ากับ 91.85, 51.08 และ 57.48 ตามลำดับ ซึ่งจากตัวชี้วัดสมรรถนะของทั้ง 3 ชนิดจะพบว่า COIN-E มีประสิทธิภาพในการใช้การแก้ปัญหาได้ดีกว่า NSGAII, DPSO, BBO และ COINคำสำคัญ: อัลกอริทึมการบรรจวบแบบขยาย การจัดลำดับการผลิตรถยนต์บนสายการประกอบ ผลิตภัณฑ์ผสมแบบสองด้านCar Sequencing on two-sided assembly line is an important problem in an automotive industry. Researchers and practitioners have attempted several approaches to solve this problem aiming at maximum production efficiency. The problem is considered as an “NP-Hard problem”. In this paper, three objective functions are considered including 1) minimizing utility work, 2) reducing the number of violation and 3) decreasing the number of color changes. The expansion of Combinatorial Optimization with Coincidence (COIN-E) algorithm is developed from its original version (i.e. COIN). Several well-known algorithms are compared in solving this problem including Non-dominated Sorting Genetic Algorithms (NSGA-II), Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO), Biogeography-based Optimization (BBO) and (COIN). The experimental results indicate that COIN-E is efficient and it obtains the values of convergence = 91.85%, spread = 51.08% and ratio = 57.48%, which are significantly superior to NSGA-II, DPSO, BBO and COIN.Keywords: Expanded Combinatorial Optimization with Coincidence, Car Sequencing, Mixed-model Two-sided Assembly Line

A New Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition of the Objective Space for Multiobjective Optimization

In order to well maintain the diversity of obtained solutions, a new multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition of the objective space for multiobjective optimization problems (MOPs) is designed. In order to achieve the goal, the objective space of a MOP is decomposed into a set of subobjective spaces by a set of direction vectors. In the evolutionary process, each subobjective space has a solution, even if it is not a Pareto optimal solution. In such a way, the diversity of obtained solutions can be maintained, which is critical for solving some MOPs. In addition, if a solution is dominated by other solutions, the solution can generate more new solutions than those solutions, which makes the solution of each subobjective space converge to the optimal solutions as far as possible. Experimental studies have been conducted to compare this proposed algorithm with classic MOEA/D and NSGAII. Simulation results on six multiobjective benchmark functions show that the proposed algorithm is able to obtain better diversity and more evenly distributed Pareto front than the other two algorithms

Modeling and Solution Methodologies for Mixed-Model Sequencing in Automobile Industry

The global competitive environment leads companies to consider how to produce high-quality products at a lower cost. Mixed-model assembly lines are often designed such that average station work satisfies the time allocated to each station, but some models with work-intensive options require more than the allocated time. Sequencing varying models in a mixed-model assembly line, mixed-model sequencing (MMS), is a short-term decision problem that has the objective of preventing line stoppage resulting from a station work overload. Accordingly, a good allocation of models is necessary to avoid work overload. The car sequencing problem (CSP) is a specific version of the MMS that minimizes work overload by controlling the sequence of models. In order to do that, CSP restricts the number of work-intensive options by applying capacity rules. Consequently, the objective is to find the sequence with the minimum number of capacity rule violations. In this dissertation, we provide exact and heuristic solution approaches to solve different variants of MMS and CSP. First, we provide five improved lower bounds for benchmark CSP instances by solving problems optimally with a subset of options. We present four local search metaheuristics adapting efficient transformation operators to solve CSP. The computational experiments show that the Adaptive Local Search provides a significant advantage by not requiring tuning on the operator weights due to its adaptive control mechanism. Additionally, we propose a two-stage stochastic program for the mixed-model sequencing (MMS) problem with stochastic product failures, and provide improvements to the second-stage problem. To tackle the exponential number of scenarios, we employ the sample average approximation approach and two solution methodologies. On one hand, we develop an L-shaped decomposition-based algorithm, where the computational experiments show its superiority over solving the deterministic equivalent formulation with an off-the-shelf solver. We also provide a tabu search algorithm in addition to a greedy heuristic to tackle case study instances inspired by our car manufacturer partner. Numerical experiments show that the proposed solution methodologies generate high-quality solutions by utilizing a sample of scenarios. Particularly, a robust sequence that is generated by considering car failures can decrease the expected work overload by more than 20\% for both small- and large-sized instances. To the best of our knowledge, this is the first study that considers stochastic failures of products in MMS. Moreover, we propose a two-stage stochastic program and formulation improvements for a mixed-model sequencing problem with stochastic product failures and integrated reinsertion process. We present a bi-objective evolutionary optimization algorithm, a two-stage bi-objective local search algorithm, and a hybrid local search integrated evolutionary optimization algorithm to tackle the proposed problem. Numerical experiments over a case study show that while the hybrid algorithm provides a better exploration of the Pareto front representation and more reliable solutions in terms of waiting time of failed vehicles, the local search algorithm provides more reliable solutions in terms of work overload objective. Finally, dynamic reinsertion simulations are executed over industry-inspired instances to assess the quality of the solutions. The results show that integrating the reinsertion process in addition to considering vehicle failures can keep reducing the work overload by around 20\% while significantly decreasing the waiting time of the failed vehicles

Using MapReduce Streaming for Distributed Life Simulation on the Cloud

Distributed software simulations are indispensable in the study of large-scale life models but often require the use of technically complex lower-level distributed computing frameworks, such as MPI. We propose to overcome the complexity challenge by applying the emerging MapReduce (MR) model to distributed life simulations and by running such simulations on the cloud. Technically, we design optimized MR streaming algorithms for discrete and continuous versions of Conway’s life according to a general MR streaming pattern. We chose life because it is simple enough as a testbed for MR’s applicability to a-life simulations and general enough to make our results applicable to various lattice-based a-life models. We implement and empirically evaluate our algorithms’ performance on Amazon’s Elastic MR cloud. Our experiments demonstrate that a single MR optimization technique called strip partitioning can reduce the execution time of continuous life simulations by 64%. To the best of our knowledge, we are the first to propose and evaluate MR streaming algorithms for lattice-based simulations. Our algorithms can serve as prototypes in the development of novel MR simulation algorithms for large-scale lattice-based a-life models.https://digitalcommons.chapman.edu/scs_books/1014/thumbnail.jp