Alfaro Pozo, Rocío

Bautista Valhondo, Joaquín

This work addresses a balancing problem approach whose objective is to minimizing the ergonomic risk dispersion between the set of workstations of a mixed-model assembly line and the risk level of the workstation with the greatest hazard. A GRASP procedure is proposed to achieve these two challenges simultaneously. This new procedure is compared with two Mixed Integer Linear Programs, the MILP-1 that minimizes the maximum ergonomic risk of the assembly line, and the MILP-2 that minimizes the average deviation from ergonomic risks of the set of workstations of the line. The results from the case study linked with the automotive sector indicate that the proposed GRASP is a very competitive and promising tool for further researches

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Minimizing the ergonomic risk and its dispersion in a mixed model assembly line using GRASP

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This work addresses a balancing problem approach whose objective is to minimizing the ergonomic risk dispersion between the set of workstations of a mixed-model assembly line and the risk level of the workstation with the greatest hazard. A GRASP procedure is proposed to achieve these two challenges simultaneously. This new procedure is compared with two Mixed Integer Linear Programs, the MILP-1 that minimizes the maximum ergonomic risk of the assembly line, and the MILP-2 that minimizes the average deviation from ergonomic risks of the set of workstations of the line. The results from the case study linked with the automotive sector indicate that the proposed GRASP is a very competitive and promising tool for further researches.Postprint (published version

MAEB?17– ALB_erg  0 J Bautista · R Alfaro  Joaquín Bautista · Rocío Alfaro XII CONGRESO ESPAÑOL DE METAHEURÍSTICAS, ALGORITMOS EVOLUTIVOS Y BIOINSPIRADOS (MAEB 2017) Universitat Pompeu Fabra · Barcelona 4 a 7 de julio 2017 Research Group OPE-PROTHIUS · Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial de Barcelona (ETSEIB) ·  Universitat  Politècnica de Catalunya BarcelonaTech (UPC) OPE-PROTHIUS – OPE-Conf.2017/02 (20170705) - http://futur.upc.edu/OPE - www.prothius.com -  Minimizing the ergonomic risk and its dispersion in a mixed model assembly line using GRASP MAEB?17– ALB_erg  1 J Bautista · R Alfaro    Introducción   Líneas de productos mixtos con múltiples atributos   Riesgo ergonómico. Métodos de valoración   Riesgo ergonómico. Unificación de métodos    Ejemplo ilustrativo   Modelos. Nomenclatura   Modelo 3: min R_SD(R). Formulación   Caso de Estudio   GRASP-3 · Fase 1: Construcción de una secuencia   GRASP-3 · Fase 2: Creación de la línea y mejora del Riesgo   Experimento. Condiciones y métricas   Resultados · Riesgo máximo   Resultados · Desviación tipo del Riesgo   Conclusiones  Contenido MAEB?17– ALB_erg  2 J Bautista · R Alfaro  Introducción Procesos: Body Shop, Paint Shop, Trim &Chasis. Planta de fabricación Nissan-BCN Suministro a líneas. Logística Interna Ejemplos de líneas objeto de estudio  MAEB?17– ALB_erg  3 J Bautista · R Alfaro  Líneas de productos mixtos con múltiples atributos Componentes Línea Estación de trabajo Productos Procesador Problemas de equilibrado con atributos TEMPORALES, ESPACIALES y de CONTINGENCIA  •   TSALBP · Time and Space Constrained Assembly Line Balancing Problem · Límites  Ciclo · Área •   TSALBP-ergo: Limites  Ciclo · Área · Riesgo ergonómico Un equilibrado de líneas consiste en asignar un conjunto de tareas J a un conjunto de estaciones K respetando límites y restricciones con el propósito de alcanzar la máxima PRODUCTIVIDAD y SEGURIDAD del sistema. MAEB?17– ALB_erg  4 J Bautista · R Alfaro  Riesgo ergonómico. Métodos de valoración 1.  Carga Postural: RULA (Rapid Upper Limb Assessment) 2.  Movimientos Repetitivos: OCRA (Occupational Repetitive Action) 3.  Manipulación Manual de Carga: NIOSH (National Institute for Occupational Safety and Health) Fotos aquí Carga Postural Movimientos Repetitivos Manipulación Manual de Carga Actividades que conllevan el levantamiento, empuje, agarre, desplazamiento, tracción o colocación de un objeto por parte de un único trabajador o varios trabajadores.  Actividades que suponen la realización de esfuerzos rápidos y repetitivos en un grupo osteomuscular,  generando fatiga, sobrecarga y dolor. Actividades que requieren posturas forzadas o inadecuadas que  sobrecargan la estructura osteomuscular. MAEB?17– ALB_erg  5 J Bautista · R Alfaro  Riesgo ergonómico. Unificación de métodos Nivel Descriptor Acción correctora L1 Aceptable Sin acción. No supone dolencia o riesgo al trabajador L2 Leve-Moderado Analizar estación. Mejorar estación en plazo corto-medio L3 Alto Analizar y mejorar puesto de trabajo de inmediato. Supervisión médica. Control periódico L4 Inaceptable Modificación radical y de inmediato del puesto de trabajo Carga Postural (RULA), Movimientos Repetitivos (OCRA), Manipulación Manual de Carga (NIOSH) 1! !", j < 2 2 ! !", j < 3 3! !", j < 4 !", j ! 4 !", j : Categoría de la tarea         respecto al factor de riesgo ! j "J! " #$L1 L2 L3 L4 tj: Tiempo de proceso de la tarea ! j "JR!, j : Riesgo ergonómico de la tarea         respecto al factor de riesgo ! j "J ! !" (R!, j = t j ! "!, j )MAEB?17– ALB_erg  6 J Bautista · R Alfaro  Ejemplo ilustrativo Grafo orientado de tareas. Los atributos temporales, espaciales y de riesgo se separan mediante “/”. Solución para la versión SALBP-1 del problema con tiempo de ciclo c=20: m=5. Solución para la versión TSALBP-1 del problema con tiempo de ciclo c=20 y área disponible A=20: m=6. Solución para la versión TSALBP-1-E del problema con c=20, A=20 y Rmax=60:  m=7. Problemas de equilibrado con atributos TEMPORALES, ESPACIALES y de CONTINGENCIA MAEB?17– ALB_erg  7 J Bautista · R Alfaro  Parámetros ! J  Conjunto de tareas – operaciones - ! j = 1,..., J( ). ! K  Conjunto de estaciones de trabajo! k = 1,..., K( ) . !  Conjunto de factores de riesgo físicos y psíquicos ! " = 1,...,#( ) . ! t j  Tiempo de proceso de la operación ! j "J  a actividad normal. ! a j  Área lineal requerida por la operación ! j "J . ! "# ,j  Categoría de la operación ! j "J   respecto al factor de riesgo ! !" . jR ,!  Riesgo ergonómico de la operación ! j "J   generado por el factor de riesgo ! " #$ : ! R" ,j = t j # $" ,j   ! Pj  Conjunto de operaciones precedentes inmediatas de la operación ! j "J . ! c  Ciclo: tiempo concedido a toda estación ! k "K  para realizar el trabajo asignado a ellas. ! m  Número de estaciones de trabajo: ! m = K . ! A  Área lineal concedida a toda estación ! k "K  para realizar el trabajo asignado a ellas. Variables x j,k  Variable binaria que vale 1 si ! j " J  se asigna a ! k " K  , y vale 0 en caso contrario. ! Sk Carga de trabajo de la estación ! k " K , i.e. conjunto de operaciones constituyentes de k ! K .  ! R"  Riesgo ergonómico máximo del factor de riesgo ! " #$ en toda ! k " K  para completar ! Sk. R !( )  Promedio de riesgos ergonómicos máximos del conjunto de factores ! "  asociados a la línea. !",k+,!",k! Discrepancias positiva y negativa del riesgo medio del factor ! !"  en la estación k ! K   Modelos. Nomenclatura MAEB?17– ALB_erg  8 J Bautista · R Alfaro  Modelo 3: min R_SD(R). Formulación min R_SD(R) Model: !"#!! !!! ! !! ! ! !" ! !!!  (1) Subject to: !!!!!!! ! ! ! !!! ! !  (2) !! ! !!!!!!! ! ! ! !!! ! !  (3) !! ! !!!!!!! ! ! ! !!! ! !  (4) !! !! ! !!!! ! !!!!!!!!! ! !!! ! !!  (5) ! !!!! ! !!!!!!! ! ! !! ! ! !! ! ! !! (6) ! ! !!!!!!! ! ! ! !!! ! !  (7) !!!!!!! ! ! ! !!! ! !  (8) !! !! ! ! !!! ! !! (9) !!!! ! !!!  !!! ! !!  (10)  Modelos, funciones y métricas: ! ! !!!!!!!!!!!!!"#!!!!! !!!!!! !" ! !!! !!! ! !! !! !! ! !!!"#!!!!!!!!! !!" ! !!! !!! ! !! !! !! ! !!!"#!!!!!!!! MILP-1: min max R  MILP-2 : min AAD(R) GRASP-3 : min max R < min SD(R) MAEB?17– ALB_erg  9 J Bautista · R Alfaro  Caso de Estudio 1.- 747 piezas y 330 referencias en 6 versiones del motor diesel 2.- Nº de operaciones de Montaje: 378 (incluida la prueba rápida). 3.- Nº de operarios, para un turno de 301 motores: 79  1.- Montaje: 9 tipos de motores de 3 familias: 4x4 (p1 a p3); furgonetas (p4, p5); camiones MT (p6 a p9).  2.- Nº de operaciones: 140. Atributos: temporales, espaciales y de riesgo  3.- Demanda diaria: 30 motores de cada tipo (instancia #1 Nissan-BCN), 2 turnos (8h): c = 180 s. 4.- Nº de iteraciones GRASP-3: 10000. Factor de admisión tareas candidatas: 33%, 66% y 100%. 5.- Condiciones GRASP-3: iMac (Intel Core i7 2.93 Ghz, 8 GB de RAM). 6.- Objetivo: Minimizar el máximo riesgo  con m=19 a 25 · y A = 4, 5 y 10 m 7.- Condiciones MILP:-1/2 solver CPLEX (v11.0)  Mac Pro, Intel Xeon, 3.0 GHz CPU, 2 GB RAM, CPU 2h/instancia. Experiencia computacional Características de un motor MAEB?17– ALB_erg  10 J Bautista · R Alfaro  GRASP-3 · Fase 1: Construcción de una secuencia Construcción progresiva de una secuencia de operaciones ! ! ! !! ! !! ! ! !!!!! !! !! ! ! !!!! !!! !! !! ! ! !!!! !!!  Selección de operaciones candidatas en la n-ésima etapa 1 9  10 3 5 11 13 14 16 18 4 7 15 19 21 8 17 20 23 25 26 27 1. Condición creación Lista: Operaciones pendientes de asignación con sus precedentes asignadas (Pj )    RCL(n) :!j " ! (n#1)$Pj % ! (n#1)  ·  RC &L (n) :!j " &! (n#1)$Pj % &! (n#1)2. Secuencia ! (n) : Mayor Área requerida y Mayor Riesgo generado por j ' J  y sus siguientes Fj*      f jn( )= aj + ahh'Fj*( !   gj(n) = t j!" , j"')( + th!" ,hh'Fj*("')(   3. Lista restringida: RCL(n,*)  con  * = {33%, 66%,100%}MAEB?17– ALB_erg  11 J Bautista · R Alfaro  GRASP-3 · Fase 2: Creación de la línea y mejora del Riesgo 1 9  10 3 5 11 13 14 16 18 4 7 15 19 21 8 17 20 23 25 26 27 k =1 k = 2 k = 3 k = 4Procedimiento iterativo:1. Fijar valores:m, c, A, [Rinf(0),Rsup(0) ]2. Iteraciones: Bisección sobre [Rinf(n),Rsup(n) ] hasta obtener una solución con m estaciones (fragmentos):t(Sk) ! c( ) " a(Sk ) ! A( ) " Rinf(n)! R(Sk) ! Rsup(n)( ) #k $ K  Mientras haya mejora de (Rsup(n)! SD(R(Sk)))! t(Sk) " c( ) ! a(Sk ) " A( )#k $ K, Hacer:1. Inserción de tareas desde la estación con Mayor Riesgo (Rsup(n) ) hacia cualquier estación. 2. Inserción de tareas desde cualquier estación hacia la estación con Menor Riesgo (Rinf(n) ).3. Intercambio de tareas entre la estación con Mayor Riesgo ((Rsup(n) )) y las demás estaciones.4. Intercambio de tareas entre parejas de estaciones reduciendo el máximo riesgo y su desviación tipo.Fragmentación de la secuencia en estaciones: Mejora de la solución: máximo Riesgo y desviación tipo del Riesgo t Sk( ) !180, a Sk( ) ! 4,5,10 "k # KMAEB?17– ALB_erg  12 J Bautista · R Alfaro  MILP-1 MILP-2 GRASP-3 Código CPLEX Ref. [7], [10] Compilado Ejecución Mac Pro (Intel Xeon, 3.0 GHz CPU, 2 GB RAM Windows- XP)   iMac (Intel Core 2 Duo 3.06 GHz, 4 GB RAM)  Modelos Min Max(R) Min AAD(R) Min Max(R)_SD(R) Iteraciones/Admisión - 10000/(33,66,100)%  Ejecuciones 21 (7x3) 21 (7x3) 69 (7x3x3) CPU / Instancia 7200 s  7200 s  315.53 s  Experimento. Condiciones y métricas Datos: 19 a 25 estaciones · A = 4, 5, 10 m · 9 modelos · ciclo 180 s, plan #1 de 270 u.  Métricas (Ganancias): !!"!!! !! ! !! ! ! ! ! ! !!"# ! !!! ! !! !!! !! ! !!!! ! !"#$% ! !!!"#$ ! ! !!!! ! !"#$ ! !!!"#$ ! !  !"#!!"!! ! ! !!" ! !!!!!!!!!"#!!!" ! !!!!!!!!"#! MAEB?17– ALB_erg  13 J Bautista · R Alfaro  Resultados · Riesgo máximo ! ! ! ! ! : Average from maximum risk  !!"!! ! : Gain !!!"#$%$! !   !!! MILP-1 MILP-2 GRASP-3 !!!!"! !!!!"! !!!!"! ! ! ! !"##$% 19/4 - - - - - - - - 19/5 - 440 405 - 0.09  - 405 G3 19/10 350 360 350 0.00  0.03  0.03  350 M1-G3 20/4 - - - - - - - - 20/5 - 390 345 - 0.13  - 345 G3 20/10 315 315 330 -0.05  -0.05  0.00  315 M1-M2 21/4 375 450 435 -0.16  0.03  0.20  375 M1 21/5 310 320 320 -0.03  0.00  0.03  310 M1 21/10 300 300 310 -0.03  -0.03  0.00  300 M1-M2 22/4 330 420 345 -0.05  0.22  0.27  330 M1 22/5 300 300 300 0.00  0.00  0.00  300 All 22/10 285 285 295 -0.04  -0.04  0.00  285 M1-M2 23/4 310 375 320 -0.03  0.17  0.21  310 M1 23/5 280 275 285 -0.02  -0.04  -0.02  275 M2 23/10 275 275 280 -0.02  -0.02  0.00  275 M1-M2 24/4 280 345 300 -0.07  0.15  0.23  280 M1 24/5 280 265 270 0.04  -0.02  -0.06  265 M2 24/10 270 270 270 0.00  0.00  0.00  270 All 25/4 280 285 270 0.04  0.06  0.02  270 G3 25/5 275 255 260 0.06  -0.02  -0.08  255 M2 25/10 255 255 255 0.00  0.00  0.00  255 All !"#$%&# - - - -0.021  0.035  0.049  - 7 (2)/19  MAEB?17– ALB_erg  14 J Bautista · R Alfaro  Resultados · Desviación tipo del Riesgo ! ! ! !" ! !!!   !"#!!"!! ! !: Gain !!!"#$%$! !   !!! MILP-1 MILP-2 GRASP-3 !!!"# !!!"! !!!"! !!!"! !" !! !"##$% 19/4 - - - 323.4 - - - - - 19/5 - 49.40 55.94 323.4 - -0.02  - 49.40 M2 19/10 32.35 18.07 32.31 323.4 0.00  -0.04  -0.04  18.07 M2 20/4 - - - 307.3 - - - - - 20/5 - 34.25 38.52 307.3 - -0.01  - 34.25 M2 20/10 10.06 8.28 25.31 307.3 -0.05  -0.06  -0.01  8.28 M2 21/4 73.47 73.97 82.98 292.6 -0.03  -0.03  0.00  73.47 M1 21/5 22.35 19.54 32.87 292.6 -0.04  -0.05  -0.01  19.54 M2 21/10 7.56 5.01 14.21 292.6 -0.02  -0.03  -0.01  5.01 M2 22/4 61.14 60.13 59.37 279.3 0.01  0.00  -0.00  59.37 G3 22/5 35.75 10.05 23.30 279.3 0.04  -0.05  -0.09  10.05 M2 22/10 6.65 4.03 15.35 279.3 -0.03  -0.04  -0.01  4.03 M2 23/4 47.08 43.36 47.68 267.2 -0.00  -0.02  -0.01  43.36 M2 23/5 18.73 4.88 16.44 267.2 0.01  -0.04  -0.05  4.88 M2 23/10 9.95 3.71 7.45 267.2 0.01  -0.01  -0.02  3.71 M2 24/4 41.46 33.93 34.70 256.0 0.03  -0.00  -0.03  33.93 M2 24/5 41.67 3.95 14.65 256.0 0.11  -0.04  -0.15  3.95 M2 24/10 23.65 3.95 5.27 256.0 0.07  -0.01  -0.08  3.95 M2 25/4 53.59 26.86 26.74 245.8 0.11  0.00  -0.11  26.74 G3 25/5 42.15 5.35 14.85 245.8 0.11  -0.04  -0.15  5.35 M2 25/10 13.46 4.56 6.20 245.8 0.03  -0.01  -0.04  4.56 M2 !"#$%&#     0.02  -0.03  -0.05   2/19  MAEB?17– ALB_erg  15 J Bautista · R Alfaro  Conclusiones 1.  Propuesta de un MILP para ALBP para: minimizar el máximo riesgo y su dispersión, respetando las limitaciones de ciclo y área. 2.  Se aplican 3 procedimientos: MILP-1 (min max(R)), MILP-2 (min AAD(R)) y GRASP-3 (min max(R) < min SD(R)). Se emplea CPLEX limitado a 2h de CPU por ejecución.  3.  Sin solución con m=19 y 20 y A=4 m. MILP-1 sin solución con m=19 y 20 y A=5 m. 4.  MILP-1 obtiene 13 éxitos sobre 21, MILP-2 obtiene 10 y GRASP-3 obtiene 7 (en Rmax) 5.  MILP-1 vence a GRASP-3 con el 2% de ganancia media (en Rmax). 6.  MILP-1 vence a MILP-2 con  el 4.9% de ganancia media (en Rmax). 7.  GRASP-3 vence a MILP-2 con el 3.5% de ganancia media (en Rmax). 8.  Tiempos CPU por instancia: MILP-1/2 7200 s. (semilla Sol_m-1), GRASP-3 315.53 s 9.  MILP-2 vence a GRASP-3 con el 3% de ganancia media (en RSD(R)). 10.  MILP-2 vence a MILP-1 con el 5% de ganancia media (en RSD(R)). 11.  GRASP-3 vence a MILP-1 con el 2% de ganancia media (en RSD(R)). 12.  GRASP-3 es 22.8 veces más rápido que MILP-1/2 sin contar CPU acumulada. 

Minimizing the ergonomic risk and its dispersion in a mixed model assembly line using GRASP

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