تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,573 |
تعداد مقالات | 71,036 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,507,050 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,770,924 |
بهینهسازی یک سیستم تولید سلولی پویا با در نظرگرفتن خرابی ماشینآلات، همراه با پایش توالی دورههای عملیات | ||
مدیریت صنعتی | ||
مقاله 6، دوره 15، شماره 3، 1402، صفحه 508-533 اصل مقاله (865.39 K) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/imj.2023.356073.1008035 | ||
نویسندگان | ||
فاطمه شهابی1؛ حمید شاهبندرزاده* 2؛ هادی بالویی جام خانه3 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده کسبوکار و اقتصاد، دانشگاه خلیج فارس، بوشهر، ایران | ||
2، دانشیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده کسبوکار و اقتصاد، دانشگاه خلیج فارس، بوشهر، ایران | ||
3استادیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده کسبوکار و اقتصاد، دانشگاه خلیج فارس، بوشهر، ایران | ||
چکیده | ||
هدف: چرخه کوتاه عمر محصول، الگوهای پیشبینیناپذیر تقاضا و کاهش روزافزون زمان عرضه به بازار، باعث شده است که شرکتهای تولیدی تحت فشار قرار گیرند. به همین منظور، شرکتهای تولیدی برای رویارویی با سناریوهای پیچیده تولید، به پیادهسازی سیستمهای تولید سلولی (CMS) روی آوردهاند که کاهش هزینههای تولید، افزایش انعطافپذیری و پاسخ سریع به تقاضای بازار را به همراه دارد. سیستم تولید سلولی، یکی از فلسفههای فناوری گروهی است که با تقسیم یک سیستم بزرگ به چندین زیرسیستم کوچک، کنترل و مدیریت سیستم تولید را تسهیل میکند. اولین موضوع در طراحی یک سیستم سلولی، گروهبندی ماشینها برای تولید خانوادهای از قطعات در سلولهای تولیدی است که از آن با عنوان تشکیل سلول یاد میشود. در واقع با ایجاد سلولهای کارآمد، کارایی ماشینهای درون سلولی (فرایند درون سلولی) به حداکثر و انتقال قطعات از یک سلول به سلول دیگر (فرایند بین سلولی) به حداقل میرسد. مسئله دوم، مسئله چیدمان گروهی، یعنی فاصله سلولها در کارگاه از یکدیگر (چیدمان بین سلولی) و چیدمان ماشینها در داخل سلولها (چیدمان درون سلولی) است. گروهبندی بهینه ماشینها در سلولها، قرارگیری کارآمد سلولها در کنار یکدیگر و همچنین، ماشینهای داخل سلولها، بر هزینههای حرکات درونسلولی و حرکات بینسلولی قطعات تأثیر میگذارد. در یک سیستم تولید سلولی استاتیک، تقاضا در تمام دورهها ثابت در نظر گرفته میشود؛ 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 سلولهای بهینه را در هر دوره با توجه به شرایط تقاضا جایابی میکند. با توجه به اهمیت آنچه بیان شد، این مطالعه بهطور همزمان به حل مسئله یک سیستم تولید سلولی پویا (DCMS) با ماشینهای غیرقابل اعتماد و مسئله برنامهریزی تولید و چیدمان بینسلولی میپردازد. تابع هدف مدل پیشنهادی، بهدنبال حداقلکردن هزینههای جابهجایی درون و بینسلولی، پیکربندی مجدد، خرابی ماشینآلات، تولید قطعه، نگهداری قطعه در انبار و سفارش معوق قطعه در دورههای تولیدی است. روش: در ابتدا، یک مدل ریاضی برنامهریزی غیرخطی عدد صحیح مختلط، برای مسئله مدنظر ارائه و سپس خطیسازی شد. مدل ریاضی پیشنهادی با یک مطالعه موردی در نرمافزار GAMS با سالور GUROBI اعتبارسنجی شد و در ادامه، به تأثیر جابهجایی ماشینآلات بین دورهها و تحلیل حساسیت پارامتر میانگین زمان بین دو خرابی پرداخته شد. یافتهها: انعطافپذیری در مسیریابی، مکانیابی بهینه سلولها و گروهبندی بهینه ماشینآلات، به کاهش هزینههای تولید منجر شد. همچنین با جابهجایی دو ماشین m1 و m3 هزینه تولید به میزان 353,870 تومان بهبود پیدا کرد. نتیجهگیری: پیکربندی مجدد سلولهای ماشین در دوره جدید، هزینه تولید را بهبود میدهد. مدل پیشنهادی، مدل انعطافپذیر در مسیریابی تولید قطعه است. تحلیل حساسیت MTBF نشان داد که تعداد خرابیها بر عملکرد سیستم تأثیر دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
انعطافپذیری سیستم تولید؛ پایش توالی عملیات؛ خرابی ماشینآلات؛ سیستم تولید سلولی پویا | ||
مراجع | ||
References Ajmal Sheriff, M., Jayakumar, V., Ahmed, T., & Kumar, P. S. (2020). A comparative study on design of static and dynamic cellular manufacturing system under deterministic production environment. Materials Today: Proceedings, 24, 1468-1477. Al-Zuheri, A., Ketan, H. S., & Vlachos, I. (2022). Grouping technology and a hybrid genetic algorithm-desirability function approach for optimum design of cellular manufacturing systems. IET Collaborative Intelligent Manufacturing, 4(4), 267-285. Bayram, H. & Şahin, R. (2016). A comprehensive mathematical model for dynamic cellular manufacturing system design and Linear Programming embedded hybrid solution techniques. Computers & Industrial Engineering, 91, 10-29. Danilovic, M., & Ilic, O. (2019). A novel hybrid algorithm for manufacturing cell formation problem. Expert Systems with Applications, 135, 327-350. Deep, K., & Singh, P. K. (2015). Design of robust cellular manufacturing system for dynamic part population considering multiple processing routes using genetic algorithm. Journal of Manufacturing Systems, 35, 155-163. Dehnavi-Arani, S., Sadegheih, A., Zare Mehrjerdi, Y., & Honarvar, M. (2020). A new bi-objective integrated dynamic cell formation and AGVs’ dwell point location problem on the inter-cell unidirectional single loop. Soft Computing, 24, 16021-16042. Doroudyan, M. & Khoshghalb, A. (2021). Robust design for facility layout problem in cellular manufacturing systems with uncertain demand. Journal of Industrial and Systems Engineering, 13 (Special issue: 17th International Industrial Engineering Conference),1-11. Farughi, H., Mostafayi, S. & Afrasiabi, A. (2019). Bi-objective robust optimization model for configuring cellular manufacturing system with variable machine reliability and parts demand: A real case study. Journal of Industrial Engineering and Management Studies, 6(2), 120-146. Feng, H., Xi, L., Xia, T., & Pan, E. (2018). Concurrent cell formation and layout design based on hybrid approaches. Applied Soft Computing, 66, 346-359. Forghani, K., & Ghomi, S. F. (2020). Joint cell formation, cell scheduling, and group layout problem in virtual and classical cellular manufacturing systems. Applied Soft Computing, 97, 106719. Forghani, K., Fatemi Ghomi, S. M. T., & Kia, R. (2020). Solving an integrated cell formation and group layout problem using a simulated annealing enhanced by linear programming. Soft Computing, 24(15), 11621-11639. Ghezavati, V. R. (2015). Designing integrated cellular manufacturing systems with tactical decisions. Journal of the Chinese Institute of Engineers, 38(3), 332-341. Golmohammadi, A. M., Honarvar, M., Tavakkoli_Moghaddam, R., & Hosseini-Nasab, H. (2021). A Novel Cell Layout Problem with Reliability and Stochastic Failures. International Journal of Supply and Operations Management, 8(2), 165-175. Golmohammadi, A., Asadi, A., Amiri, Z., & Behzad, M. (2018). Design of a facility layout problem in cellular manufacturing systems with stochastic demands. Management Science Letters, 8(11), 1133-1148. Hooshyar Telegraphi, A., & Bulgak, A. A. (2021). A mathematical model for designing a reliable cellular hybrid manufacturing-remanufacturing system considering alternative and contingency process routings. SN Applied Sciences, 3, 1-22. Karoum, B., & Elbenani, Y. B. (2017). A clonal selection algorithm for the generalized cell formation problem considering machine reliability and alternative routings. Production Engineering, 11, 545-556. Karoum, B., & Elbenani, Y. B. (2019). Optimization of the material handling costs and the machine reliability in cellular manufacturing system using cuckoo search algorithm. Neural Computing and Applications, 31, 3743-3757. Khamlichi, H., Oufaska, K., Zouadi, T., & Dkiouak, R. (2020). A Hybrid GRASP algorithm for an integrated production planning and a group layout design in a dynamic cellular manufacturing system. IEEE Access, 8, 162809-162818. Kheirkhah, A., & Ghajari, A. (2018). A three-phase heuristic approach to solve an integrated cell formation and production planning problem. Uncertain Supply Chain Management, 6(2), 213-228. Kumar, R., & Singh, S. P. (2017). A similarity score-based two-phase heuristic approach to solve the dynamic cellular facility layout for manufacturing systems. Engineering Optimization, 49(11), 1848-1867. Maroof, A., Tariq, A., & Noor, S. (2021). An integrated approach for the operational design of a cellular manufacturing system. Mehran University Research Journal Of Engineering & Technology, 40(2), 265-278. Mehdizadeh, E., Shamoradifar, M., & Niaki, S. T. A. (2020). An integrated mathematical programming model for a dynamic cellular manufacturing system with limited resources. International Journal of Services and Operations Management, 37(1), 1-26. Mukattash, A. M., Tahboub, K. K. & Adil, M. B. (2018). Interactive design of cellular manufacturing systems, optimality and flexibility. International Journal on Interactive Design and Manufacturing (IJIDeM), 12, 769-776. Nasiri, M. M., & Naseri, F. (2019). Metaheuristic algorithms for the generalised cell formation problem considering machine reliability. International Journal of Process Management and Benchmarking, 9(4), 469-484. Perera, G., & Ratnayake, V. (2019). Mathematical model for dynamic cell formation in fast fashion apparel manufacturing stage. Journal of Industrial Engineering International, 15, 1-16. Rabbani, M., Farrokhi-Asl, H. & Ravanbakhsh, M. (2019). Dynamic cellular manufacturing system considering machine failure and workload balance. Journal of Industrial Engineering International, 15, 25–40. Rahimi, V., Arkat, J., & Farughi, H. (2020). A vibration damping optimization algorithm for the integrated problem of cell formation, cellular scheduling, and intercellular layout. Computers & Industrial Engineering, 143, 106439. Rezazadeh, H., & Khiali-Miab, A. (2017). A two-layer genetic algorithm for the design of reliable cellular manufacturing systems. International Journal of Industrial Engineering Computations, 8(3), 315-332. Rheault, M., Drolet, J. R., & Abdulnour, G. (1995). Physically reconfigurable virtual cells: a dynamic model for a highly dynamic environment. Computers & Industrial Engineering, 29(1-4), 221-225. Sadat Khorasgani, S. M., & Ghaffari, M. (2018). Developing a cellular manufacturing model considering the alternative routes, tool assignment, and machine reliability. Journal of Industrial Engineering International, 14(3), 627-636. Saeidi, S., & Nikakhtar, N. A revised model for solving the Cell formation problem and solving by gray wolf optimization algorithm. (2020). Journal of Industrial Engineering and Management Studies, 9(7), 81-94. Sakhaii, M., Tavakkoli-Moghaddam, R., Bagheri, M., & Vatani, B. (2016). A robust optimization approach for an integrated dynamic cellular manufacturing system and production planning with unreliable machines. Applied Mathematical Modelling, 40(1), 169-191. Salimpour, S., Pourvaziri, H., & Azab, A. (2021). Semi-robust layout design for cellular manufacturing in a dynamic environment. Computers & Operations Research, 133, 105367. Saxena, L., & Jain, P. (2011). Dynamic cellular manufacturing systems design-a comprehensive model. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 53 (1), 11-34. Soto, R., Crawford, B., Olivares, R., Carrasco, C., Rodriguez-Tello, E., Castro, C., ... & de la Fuente-Mella, H. (2020). A reactive population approach on the dolphin echolocation algorithm for solving cell manufacturing systems. Mathematics, 8(9), 1389. Vafaeinezhad, M., Kia, R., & Shahnazari-Shahrezaei, P. (2016). Robust optimization of a mathematical model to design a dynamic cell formation problem considering labor utilization. Journal of Industrial Engineering International, 12(1), 45-60. Xue, G., & Offodile, O. F. (2020). Integrated optimization of dynamic cell formation and hierarchical production planning problems. Computers & Industrial Engineering, 139, 106155. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 373 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 347 |