آرشیو

آرشیو شماره ها:
۵۱

چکیده

هدف: چرخه کوتاه عمر محصول، الگوهای پیش بینی ناپذیر تقاضا و کاهش روزافزون زمان عرضه به بازار، باعث شده است که شرکت های تولیدی تحت فشار قرار گیرند. به همین منظور، شرکت های تولیدی برای رویارویی با سناریوهای پیچیده تولید، به پیاده سازی سیستم های تولید سلولی (CMS) روی آورده اند که کاهش هزینه های تولید، افزایش انعطا ف پذیری و پاسخ سریع به تقاضای بازار را به همراه دارد. سیستم تولید سلولی، یکی از فلسفه های فناوری گروهی است که با تقسیم یک سیستم بزرگ به چندین زیرسیستم کوچک، کنترل و مدیریت سیستم تولید را تسهیل می کند. اولین موضوع در طراحی یک سیستم سلولی، گروه بندی ماشین ها برای تولید خانواده ای از قطعات در سلول های تولیدی است که از آن با عنوان تشکیل سلول یاد می شود. در واقع با ایجاد سلول های کارآمد، کارایی ماشین های درون سلولی (فرایند درون سلولی) به حداکثر و انتقال قطعات از یک سلول به سلول دیگر (فرایند بین سلولی) به حداقل می رسد. مسئله دوم، مسئله چیدمان گروهی، یعنی فاصله سلول ها در کارگاه از یکدیگر (چیدمان بین سلولی) و چیدمان ماشین ها در داخل سلول ها (چیدمان درون سلولی) است. گروه بندی بهینه ماشین ها در سلول ها، قرارگیری کارآمد سلول ها در کنار یکدیگر و همچنین، ماشین های داخل سلول ها، بر هزینه های حرکات درون سلولی و حرکات بین سلولی قطعات تأثیر می گذارد. در یک سیستم تولید سلولی استاتیک، تقاضا در تمام دوره ها ثابت در نظر گرفته می شود؛ ولی با پیشرفت تکنولوژی، محیط یک صنعت با تلاطم در انواع محصولات و تقاضا مواجه است. برای غلبه بر این مسائل، در پژوهش حاضر یک سیستم تولید سلولی پویا معرفی شده است که سلول های بهینه را در هر دوره با توجه به شرایط تقاضا جایابی می کند. با توجه به اهمیت آنچه بیان شد، این مطالعه به طور هم زمان به حل مسئله یک سیستم تولید سلولی پویا (DCMS) با ماشین های غیرقابل اعتماد و مسئله برنامه ریزی تولید و چیدمان بین سلولی می پردازد. تابع هدف مدل پیشنهادی، به دنبال حداقل کردن هزینه های جابه جایی درون و بین سلولی، پیکربندی مجدد، خرابی ماشین آلات، تولید قطعه، نگهداری قطعه در انبار و سفارش معوق قطعه در دوره های تولیدی است. روش: در ابتدا، یک مدل ریاضی برنامه ریزی غیرخطی عدد صحیح مختلط، برای مسئله مدنظر ارائه و سپس خطی سازی شد. مدل ریاضی پیشنهادی با یک مطالعه موردی در نرم افزار  GAMS با سالور GUROBI اعتبارسنجی شد و در ادامه، به تأثیر جابه جایی ماشین آلات بین دوره ها و تحلیل حساسیت پارامتر میانگین زمان بین دو خرابی پرداخته شد. یافته ها: انعطاف پذیری در مسیریابی، مکان یابی بهینه سلول ها و گروه بندی بهینه ماشین آلات، به کاهش هزینه های تولید منجر شد. همچنین با جابه جایی دو ماشین m1 و m3 هزینه تولید به میزان 353,870 تومان بهبود پیدا کرد. نتیجه گیری: پیکربندی مجدد سلول های ماشین در دوره جدید، هزینه تولید را بهبود می دهد. مدل پیشنهادی، مدل انعطاف پذیر در مسیریابی تولید قطعه است. تحلیل حساسیت MTBF نشان داد که تعداد خرابی ها بر عملکرد سیستم تأثیر دارد.

Optimization of a Dynamic Cellular Manufacturing System Considering Machine Breakdowns along with Sequence Monitoring of Operation Periods

Objective Short product life cycles, unpredictable demand patterns, and ever-decreasing time-to-market have put manufacturing companies under pressure. To face all complex production scenarios, these companies tend to the implementation of Cellular Manufacturing Systems (CMS) to reduce production costs, increase flexibility, and respond quickly to market demands. The cellular manufacturing system facilitates the control and management of the production system by dividing a large system into several small subsystems. The design of a cellular manufacturing system includes cell formation, group layout, group scheduling, and resource allocation. The first issue in designing a cellular system is the grouping of machines to produce a family of parts in production cells referred to as cell formation. The creation of efficient cells aims to achieve maximum performance of intracellular machines (intra-cellular processes) and minimize the transfer of parts from one cell to another (inter-cellular processes). The second problem is the problem of group layout, which includes the placement of cells in the workshop relative to each other (intercellular layout) and the layout of machines within the cells (intracellular layout). The optimal grouping of machines in cells, the efficient placement of cells relative to each other, as well as the machines inside cells affect the cost of intracellular movements and intercellular movements of parts. Considering that in a static cellular manufacturing system, the demand is considered constant in all periods, however, due to the advancement of technology, the environment of an industry is faced with turbulence in the types of products and demand. To overcome these problems, a dynamic cellular manufacturing system was introduced, which forms optimal cells in each period according to the demand conditions and changes in product composition. This study addresses the simultaneous challenges of a dynamic cellular manufacturing system (DCMS) with unreliable machines and production planning and intercellular layout problems. The proposed model seeks to minimize the costs of Inter and intra-cellula movement, reconfiguration, machine breakdown, part production, keeping parts in the warehouse, and back-ordering parts in production cycles.   Methods At first, a mixed integer nonlinear programming mathematical model for the considered problem was presented, Next, linearized and validated with a case study in GAMS software with a GUROBI solver. In the following, the impact of moving machines between periods and the sensitivity analysis of the MTBF parameter were discussed.   Results Flexibility in routing, optimal location of cells, and optimal grouping of machines reduced production costs, and also by moving two machines m1 and m3, production costs improved by 353,870 Tomans.   Conclusion The reconfiguration of machine cells in the new period improves the cost of production and also the model is flexible in routing part production. In this study, MTBF sensitivity analysis showed that the number of failures affects the system's performance.

تبلیغات