Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2010. / Made available in DSpace on 2012-10-25T02:32:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 280381.pdf: 758775 bytes, checksum: 66f3df0eb2769e10dd8e546f0d042d20 (MD5) / Neste trabalho foi realizada uma revisão sobre o problema de balanceamento de linha de montagem e suas extensões. Para este, são detalhados os modelos matemáticos, as heurísticas e as meta-heurísticas mais utilizados. Além disso, é apresentada uma taxonomia com as diversas particularidades referentes a este problema. O objetivo foi, através da aplicação de um Algorítmo Genético, trabalhar o balanceamento de linha considerando suas extensões quanto a: linhas de montagem com dois lados, layout em "U" e restrições de alocação de tarefas. Para validar os resultados obtidos, foram realizados testes com 269 (duzentos e sessenta e nove) problemas disponíveis na literatura. Em 90% dos casos estudados, os erros encontrados para as situações de balanceamento simples, de linhas com layout em "U" e de linhas com 2 lados não são superiores a 4, 7 e 8%, respectivamente. Ao comparar a qualidade da solução obtida com a encontrada por outros autores, aquela se mostra satisfatória. / In this study it was performed a review on assembly line balancing problem and its extensions. For this one, it's detailed the mathematical models, the heuristics and meta-heuristics most used. Moreover, it's presented a taxonomy about this problem particularities. The objective was, through a Genetic Algorithm application, handle assembly line balancing considering its extensions like: two sided lines, "U" shape layout and assignment restrictions. To validate the outputs achieved, tests with 269 (two hundred and sixty nine) available problems were performed. In 90% of studied situations, the deviations found for simple balance, "U" shape layout and two sided lines were not bigger than 4, 7 and 8%, respectively. Comparing the solution quality with other authors found results, it becomes satisfactory.

Orientador: Paulo Correa Lima / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-29T05:33:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FumagaliJunior_AdionilJose_M.pdf: 3948215 bytes, checksum: 626b09ad1622d44b04dbf543681c910c (MD5) Previous issue date: 2001 / Mestrado

Submitted by BKAB Setor Proc. Técnicos FGV-SP (biblioteca.sp.cat@fgv.br) on 2012-11-07T16:06:48Z No. of bitstreams: 1 1197500731.pdf: 24084222 bytes, checksum: 6549a142952dc0e650cff8e66a7a56eb (MD5) / A finalidade desta monografia, é a de efetuar uma pesquisa dos métodos desenvolvidos para o balanceamento de linhas de montagem e obter informações para verificar se a indústria usa realmente tais métodos. Normalmente o balanceamento de linhas de montagem é realizado apenas com o uso do bom senso e o método de tentativas erros sem maiores considerações, constitui ainda objetivo desta monografia, determinar o grau de otimização conseguido em algumas fábricas para o balanceamento, com vistas a verificação se e ou não compensador o uso de algum método formal, e no caso afirmativo, qual ou quais, o presente trabalho, possui ainda a finalidade adicional de transferir conhecimentos necessários para as fábricas pesquisadas, possibilitando a introdução de tais métodos e de acompanhar o inicio da implantação resolvendo os problemas decorrentes. Com tal pesquisa, poderiam ser atingidas tanto as metas teóricas, ou seja, o conhecimento dos métodos desenvolvidos sobre balanceamentos de linhas de montagem, como ainda aquelas operacionais quanto à sua aplicação à realidade industrial.

O Problema de Balanceamento e Sequenciamento de Linhas de Montagem com Tempos de Setup dependentes da Sequência (SUALBSP, em inglês Setup Assembly Line Balancing and Scheduling) envolve a atribuição de tarefas às estações de trabalho e o sequenciamento destas tarefas dentro da estação à qual foi atribuída. Trabalhos anteriores propuseram soluções heurísticas com excelentes resultados, porém o uso de métodos exatos, por meio de algum resolvedor de Programação Inteira Mista, tem apresentado desempenhos decepcionantes, pois contém um subproblema NP-hard em todas as estações. Enquanto o modelo de Scholl, Boysen e Fliedner (2013) minimiza prioritariamente o número de estações, o modelo proposto neste trabalho parte da premissa que este é um dado definido. A partir de uma estimativa inicial de número de estações, processa-se o modelo com o objetivo de distribuir as tarefas e minimizar o tempo total de estação, que é o segundo objetivo do modelo original. Se este processamento for infactível, incrementa-se o número de estações em uma unidade e reprocessa-se o modelo até se encontrar um resultado factível. Experimentos computacionais em 101 instâncias de dados confirmam o bom desempenho da abordagem proposta, sem qualquer prejuízo à qualidade da solução. Portanto, os resultados apresentados demonstram que há espaço para estudos futuros a partir do uso de matheurísticas. / The Setup Assembly Line Balancing and Scheduling Problem (SUALBSP) involves the assigning of tasks to workstations and the sequencing of these tasks within the station to which they are assigned. Previous work has proposed heuristic solutions with excellent results, but the use of exact methods, by some Mixed-Integer Programming solver, has shown disappointing performance, because it contains an NP-hard sub problems in every station. While the model proposed by Scholl, Boysen and Fliedner (2013) primarily minimizes the numbers of stations, our model assumes it as a parameter. From an initial estimate of the number of stations, we process the model for allocating tasks and minimize station times, which is the second objective of the original model. If this processing is infeasible, we increase the number of stations by one unit and we reprocess the model to find a feasible result. Computational experiments in 101 instances of data set confirm the good performance of the proposed approach, without harming the quality of the solution. Therefore, the results show that there are opportunities for future studies based on the use of matheuristics.

Orientador: Fernando Augusto Silva Marins / Banca: José Roberto Dale Luche / Banca: Roberto Campos Leoni / Resumo: O objetivo geral da pesquisa foi desenvolver um modelo de simulação a eventos discretos para ser aplicado ao balanceamento de uma linha de montagem de componentes numa empresa do setor automotivo, buscando aumentar a produtividade da linha e utilizando menores quantidades de insumos. Na situação estudada há muitos elementos com comportamento estocástico, que podem influenciar na produtividade da linha, além da diversidade de insumos que abastecem a montagem, o que torna o balanceamento da linha uma tarefa complexa e favorece o uso da Simulação como procedimento de solução. Na modelagem conceitual do problema estudado adotou-se o método IDEF-SIM e para a simulação foi utilizado o software ProModel®. Como resultados tem-se um modelo conceitual e implementado para uma linha de montagem que possibilitou informações interessantes sobre o problema, tais como: juntar funções de dois postos de trabalhos, eliminar excesso de movimentação e eliminar gargalos / Abstract: The overall objective of the research was to develop a simulation model discrete event to be applied to balancing an assembly line components in automotive company, seeking to increase line productivity and using lower amounts of inputs. In the situation studied for many elements with stochastic behavior, which may influence the productivity of the line beyond the range of products that supply assembly, which makes the balancing line a complex task and promotes the use of the simulation procedure as a solution. In conceptual modeling of the studied problem adopted the IDEF-SIM method and for the simulation we used the ProModel® software. As results has a conceptual model and implemented for an assembly line that has enabled interesting information about the problem, such as joining functions of two posts jobs, eliminate excess movement and eliminate bottlenecks / Mestre

O Problema de Balanceamento e Sequenciamento de Linhas de Montagem com Tempos de Setup dependentes da Sequência (SUALBSP, em inglês Setup Assembly Line Balancing and Scheduling) envolve a atribuição de tarefas às estações de trabalho e o sequenciamento destas tarefas dentro da estação à qual foi atribuída. Trabalhos anteriores propuseram soluções heurísticas com excelentes resultados, porém o uso de métodos exatos, por meio de algum resolvedor de Programação Inteira Mista, tem apresentado desempenhos decepcionantes, pois contém um subproblema NP-hard em todas as estações. Enquanto o modelo de Scholl, Boysen e Fliedner (2013) minimiza prioritariamente o número de estações, o modelo proposto neste trabalho parte da premissa que este é um dado definido. A partir de uma estimativa inicial de número de estações, processa-se o modelo com o objetivo de distribuir as tarefas e minimizar o tempo total de estação, que é o segundo objetivo do modelo original. Se este processamento for infactível, incrementa-se o número de estações em uma unidade e reprocessa-se o modelo até se encontrar um resultado factível. Experimentos computacionais em 101 instâncias de dados confirmam o bom desempenho da abordagem proposta, sem qualquer prejuízo à qualidade da solução. Portanto, os resultados apresentados demonstram que há espaço para estudos futuros a partir do uso de matheurísticas. / The Setup Assembly Line Balancing and Scheduling Problem (SUALBSP) involves the assigning of tasks to workstations and the sequencing of these tasks within the station to which they are assigned. Previous work has proposed heuristic solutions with excellent results, but the use of exact methods, by some Mixed-Integer Programming solver, has shown disappointing performance, because it contains an NP-hard sub problems in every station. While the model proposed by Scholl, Boysen and Fliedner (2013) primarily minimizes the numbers of stations, our model assumes it as a parameter. From an initial estimate of the number of stations, we process the model for allocating tasks and minimize station times, which is the second objective of the original model. If this processing is infeasible, we increase the number of stations by one unit and we reprocess the model to find a feasible result. Computational experiments in 101 instances of data set confirm the good performance of the proposed approach, without harming the quality of the solution. Therefore, the results show that there are opportunities for future studies based on the use of matheuristics.

O Problema de Balanceamento e Sequenciamento de Linhas de Montagem com Tempos de Setup dependentes da Sequência (SUALBSP, em inglês Setup Assembly Line Balancing and Scheduling) envolve a atribuição de tarefas às estações de trabalho e o sequenciamento destas tarefas dentro da estação à qual foi atribuída. Trabalhos anteriores propuseram soluções heurísticas com excelentes resultados, porém o uso de métodos exatos, por meio de algum resolvedor de Programação Inteira Mista, tem apresentado desempenhos decepcionantes, pois contém um subproblema NP-hard em todas as estações. Enquanto o modelo de Scholl, Boysen e Fliedner (2013) minimiza prioritariamente o número de estações, o modelo proposto neste trabalho parte da premissa que este é um dado definido. A partir de uma estimativa inicial de número de estações, processa-se o modelo com o objetivo de distribuir as tarefas e minimizar o tempo total de estação, que é o segundo objetivo do modelo original. Se este processamento for infactível, incrementa-se o número de estações em uma unidade e reprocessa-se o modelo até se encontrar um resultado factível. Experimentos computacionais em 101 instâncias de dados confirmam o bom desempenho da abordagem proposta, sem qualquer prejuízo à qualidade da solução. Portanto, os resultados apresentados demonstram que há espaço para estudos futuros a partir do uso de matheurísticas. / The Setup Assembly Line Balancing and Scheduling Problem (SUALBSP) involves the assigning of tasks to workstations and the sequencing of these tasks within the station to which they are assigned. Previous work has proposed heuristic solutions with excellent results, but the use of exact methods, by some Mixed-Integer Programming solver, has shown disappointing performance, because it contains an NP-hard sub problems in every station. While the model proposed by Scholl, Boysen and Fliedner (2013) primarily minimizes the numbers of stations, our model assumes it as a parameter. From an initial estimate of the number of stations, we process the model for allocating tasks and minimize station times, which is the second objective of the original model. If this processing is infeasible, we increase the number of stations by one unit and we reprocess the model to find a feasible result. Computational experiments in 101 instances of data set confirm the good performance of the proposed approach, without harming the quality of the solution. Therefore, the results show that there are opportunities for future studies based on the use of matheuristics.

Orientador: Fernando Augusto Silva Marins / Coorientador: Aneirson Francisco da Silva / Banca: Valério Antonio Pamplona Salomon / Banca: Leonardo Antonio Monteiro Pessôa / Resumo: Neste trabalho aplicou-se a Simulação a Eventos Discretos na área de Intra-logística de abastecimento de uma linha de montagem de chassis, de uma indústria multinacional, (na fase de try-out). Objetivou-se desenvolver uma ferramenta gerencial que possibilitasse a identificação, a priori, de possíveis gargalos na linha de montagem, que possam surgir quando da sua implementação em regime de produção. Como delimitação do trabalho, foram simuladas, como variáveis de entrada, apenas os tamanhos de lotes de peças que abastecem as estações do trabalho robotizadas de solda dos subconjuntos dos chassis, adotando-se os dados de uma linha de montagem similar já existente. No desenvolvimento da ferramenta gerencial foi utilizada uma técnica de modelagem dedicada a projetos de simulação e um software comercial de simulação, bem como foram aplicados testes estatísticos não paramétricos na validação do modelo de simulação. O modelo simulado mostrou capacidade de atendimento à linha de montagem com oportunidade de otimização e de melhor balanceamento de mão de obra, dando origem a sugestões de melhoria no processo / Abstract: In this work had been applied the Discrete Events Simulation technique in the Intralogistics area of supply of a chassis assembly line, of a multinational industry, (in the try-out phase). The objective was to develop a management tool that would allow the identification, at first, of possible bottlenecks on the assembly line, which may arise when it is implemented under a production regime. As a delimitation of the work, only the batch sizes of pieces that supply the robotized welding cells of the chassis subassemblies were simulated as input variables, using data from a similar existing assembly line. In the development of the management tool, a modeling technique dedicated to simulation projects and a commercial simulation software were used, as well as nonparametric statistical tests were applied in the validation of the simulation model. The simulated model showed the ability to service the assembly line with the opportunity for optimization and better balancing of labor, giving rise to suggestions for improvement in the process / Mestre

A diferença entre estações de trabalho é considerada desprezível em linhas de montagem tradicionais. Por outro lado, linhas de montagem heterogêneas consideram o problema de indústrias nas quais os tempos das tarefas variam de acordo com alguma característica a ser selecionada para a tarefa. No Problema de Balanceamento e Atribuição de Trabalhadores em Linhas de Montagem (do inglês Assembly Line Worker Assignment and Balancing Problem, ALWABP), os trabalhadores são responsáveis por estações de trabalho e de acordo com as suas habilidades, eles executam as tarefas em diferentes quantidades de tempo. Em alguns casos, os trabalhadores podem até ser incapazes de executar algumas tarefas. No Problema de Balanceamento de Linhas de Montagem Robóticas (do inglês Robotic Assembly Line Balancing Problem, RALBP), há diferentes tipos de robôs e o conjunto de tarefas de cada estação deve ser executada por um robô. Robôs do mesmo tipo podem ser usados múltiplas vezes. Nós propomos métodos exatos e heurísticos para a minimização do tempo de ciclo destes dois problemas, para um número fixo de estações. Os problemas têm características similares que são exploradas para produzir limitantes inferiores, métodos inferiores, models de programação inteira mista, e regras de redução e dominância. Para a estratégia de ramificação do método de branch-and-bound, entretanto, as diferenças entre os problemas forçam o uso de dois algoritmos diferentes. Uma estratégia orientada a tarefas tem os melhores resultados para o ALWABP-2, enquanto uma estratégia orientada a estações tem os melhores resultados para o RALBP-2. Nós mostramos que os limitantes inferiores, heurísticas, modelos de programação inteira mista e algoritmos de branch-and-bound para estes dois problemas são competitivos com os métodos do estado da arte da literatura. / The difference among workstations is assumed to be negligible in traditional assembly lines. Heterogeneous assembly lines consider the problem of industries in which the task times vary according to some property to be selected for the task. In the Assembly Line Worker Assignment and Balancing Problem (ALWABP), workers are assigned to workstations and according to their abilities, they execute tasks in different amounts of time. In some cases they can even be incapable of executing some tasks. In the Robotic Assembly Line Balancing Problem (RALBP) there are different types of robots and each station must be executed by a robot. Multiple robots of the same type may be used. We propose exact and heuristic methods for minimizing the cycle time of these two problems, for a fixed number of stations. The problems have similar characteristics that are explored to produce lower bounds, heuristic methods, mixed-integer programming models, and reduction and dominance rules. For the branching strategy of the branch-and-bound method, however, the differences among the problem force the use of two different algorithms. A task-oriented strategy has the best results for the ALWABP-2 while a station-oriented strategy has the best results for the RALBP-2. The lower bounds, heuristics, MIP models and branch-and-bound algorithms for these two problems are shown to be competitive with the state-of-the-art methods in the literature.

A diferença entre estações de trabalho é considerada desprezível em linhas de montagem tradicionais. Por outro lado, linhas de montagem heterogêneas consideram o problema de indústrias nas quais os tempos das tarefas variam de acordo com alguma característica a ser selecionada para a tarefa. No Problema de Balanceamento e Atribuição de Trabalhadores em Linhas de Montagem (do inglês Assembly Line Worker Assignment and Balancing Problem, ALWABP), os trabalhadores são responsáveis por estações de trabalho e de acordo com as suas habilidades, eles executam as tarefas em diferentes quantidades de tempo. Em alguns casos, os trabalhadores podem até ser incapazes de executar algumas tarefas. No Problema de Balanceamento de Linhas de Montagem Robóticas (do inglês Robotic Assembly Line Balancing Problem, RALBP), há diferentes tipos de robôs e o conjunto de tarefas de cada estação deve ser executada por um robô. Robôs do mesmo tipo podem ser usados múltiplas vezes. Nós propomos métodos exatos e heurísticos para a minimização do tempo de ciclo destes dois problemas, para um número fixo de estações. Os problemas têm características similares que são exploradas para produzir limitantes inferiores, métodos inferiores, models de programação inteira mista, e regras de redução e dominância. Para a estratégia de ramificação do método de branch-and-bound, entretanto, as diferenças entre os problemas forçam o uso de dois algoritmos diferentes. Uma estratégia orientada a tarefas tem os melhores resultados para o ALWABP-2, enquanto uma estratégia orientada a estações tem os melhores resultados para o RALBP-2. Nós mostramos que os limitantes inferiores, heurísticas, modelos de programação inteira mista e algoritmos de branch-and-bound para estes dois problemas são competitivos com os métodos do estado da arte da literatura. / The difference among workstations is assumed to be negligible in traditional assembly lines. Heterogeneous assembly lines consider the problem of industries in which the task times vary according to some property to be selected for the task. In the Assembly Line Worker Assignment and Balancing Problem (ALWABP), workers are assigned to workstations and according to their abilities, they execute tasks in different amounts of time. In some cases they can even be incapable of executing some tasks. In the Robotic Assembly Line Balancing Problem (RALBP) there are different types of robots and each station must be executed by a robot. Multiple robots of the same type may be used. We propose exact and heuristic methods for minimizing the cycle time of these two problems, for a fixed number of stations. The problems have similar characteristics that are explored to produce lower bounds, heuristic methods, mixed-integer programming models, and reduction and dominance rules. For the branching strategy of the branch-and-bound method, however, the differences among the problem force the use of two different algorithms. A task-oriented strategy has the best results for the ALWABP-2 while a station-oriented strategy has the best results for the RALBP-2. The lower bounds, heuristics, MIP models and branch-and-bound algorithms for these two problems are shown to be competitive with the state-of-the-art methods in the literature.