Optimal Buffer Allocation in Tandem Closed Queuing Network with Single Server Using PSO

Narasimhamu, K. L.; Reddy, V. Venugopal; Rao, C.S.P.

doi:10.1016/j.mspro.2014.07.543

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“…The most common optimization criteria consider maximizing the average throughput rate (Gao, 2022;Gao, Higashi, Kobayashi, Taneda, Rubrico & Ota, 2020;Gao & Liu, 2023;Kassoul, Cheikhrouhou & Zufferey, 2023;Köse, Demir, Tunal & Eliiyi, 2015;Kose & Kilincci, 2015;Koyuncuoğlu & Demir, 2021;Lin & Chiu, 2018;Nahas, Nourelfath & Gendreau, 2014;Narasimhamu, Reddy & Rao, 2014;Patchong & Kerbache, 2017;Wang, Song, Shin & Moon, 2014), minimizing the total buffer size (Li, 2013;Weiss & Stolletz, 2015), minimizing the total cost of allocation (Magnanini, Terkaj & Tolio, 2022;Nahas, 2017;Nahas & Nourelfath, 2018;Ouzineb, Mhada, Pellerin & El Hallaoui, 2018;Tiacci, 2022), among others (Alfieri, Matta & Pastore, 2020;Hernández-Vázquez, Hernández-González, Jiménez-García, Hernández-Ripalda & Hernández-Vázquez, 2019;Hernández-Vázquez, Hernández-González, Hernández-Vázquez, Figueroa-Fernández & Cancino de la Fuente, 2022b;Koyuncuoğlu & Demir, 2023;Shaaban & Romero-Silva, 2021;Shao, Moroni, Li, & Xu, 2022;Xi, Smith, Chen, Mao, Zhang & Yu, 2021;Zhou, Liu, Yu & Tao, 2018).…”

Section: Buffer Allocation Problemmentioning

confidence: 99%

Optimization of the OEE indicator through meta-models’ simulation in the buffer allocation problem

Hernández Vázquez,

Hernández González

et al. 2024

JIEM

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Purpose: The buffer allocation problem (BAP) arises in the design of production systems; it involves analyzing and defining the optimal distribution of buffers within a production line. This paper presents a BAP formulation in a parallel series line from a cup sublimation process with unreliable operating conditions. The main objective of this study is to develop a new BAP solution proposal, considering the optimization of the OEE indicator used in Lean Manufacturing.Design/methodology/approach: The BAP was analyzed under an optimization approach from two different criteria: firstly, the maximization of the OEE indicator (Overall Equipment Effectiveness) utilized in Lean Manufacturing, as well as the maximization of the average production rate (Throughput). The case study involves unreliable operating conditions. Process times, and timeframes between failures and repairs, consider normal distribution functions. The evaluation method employed in the study includes the use of simulation meta-models built from experiment designs and production line simulations; on the other hand, the nonlinear GRG algorithm is used to solve the mathematical models.Findings: In the study carried out, it is shown that the OEE indicator can be affected when more buffers are allocated than necessary, hence it is important to calculate and establish the best configuration for them through an analysis such as the one proposed in this document.Research limitations/implications: The research is limited to a case study of an unreliable production line from a cup sublimation process.Practical implications: The proposed solution established in this study can be used in other production lines with configurations different from the one analyzed, considering the optimization criterion of the OEE indicator. Originality/value: Seeking that the allocation of buffers within the production line improves the OEE indicator is something new in the literature, therefore, the results achieved in this research become even more relevant.

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Section: Buffer Allocation Problemmentioning

confidence: 99%

Optimization of the OEE indicator through meta-models’ simulation in the buffer allocation problem

Hernández Vázquez,

Hernández González

et al. 2024

JIEM

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“…• Formulación con un sólo objetivo: Los criterios de optimización más comunes consideran maximizar la tasa promedio de producción o throughput rate (Nahas et al, 2014;Wang et al, 2014;Narasimhamu et al, 2014;Kose and Kilincci, 2015;Köse et al, 2015;Patchong and Kerbache, 2017;Lin and Chiu, 2018;Koyuncuoğlu and Demir, 2021), minimizar el tamaño total del buffer (Li, 2013;Weiss and Stolletz, 2015), minimizar el costo total de la asignación (Nahas, 2017;Nahas and Nourelfath, 2018;Ouzineb et al, 2018), entre otros (Zhou et al, 2018;Hernández-Vázquez et al, 2019;Alfieri et al, 2020;Shaaban and Romero-Silva, 2020;Xi et al, 2021).…”

Section: Introductionunclassified

Análisis multi-objetivo del problema de asignación del buffer con meta-modelos de simulación y una metaheurística híbrida

Hernández-Vázquez

Hernández-González

Hernández-Vázquez

et al. 2021

Rev. iberoam. autom. inform. ind.

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Este artículo presenta una formulación multi-objetivo del problema de asignación del buffer (BAP, por sus siglas en inglés) en una línea de producción paralela en serie, que pretende maximizar la tasa promedio de producción y minimizar el costo total de la asignación de buffers. Se analizan tres casos de estudio que involucran condiciones de operación: confiables, no confiables y reprocesos. Los tiempos de proceso, tiempos entre fallas y tiempos de reparación, consideran funciones de distribución: Exponencial, Normal y Weibull. El método de evaluación empleado en este documento, implica meta-modelos de simulación construidos a partir de diseños de experimentos y simulaciones de la línea de producción; por su parte, el método de optimización implementado, es una metaheurística híbrida de Algoritmos Genéticos (AG) y Recocido Simulado (RS). Los resultados reportan la asignación de buffers en los casos de estudio, su impacto en los objetivos y la eficiencia computacional del algoritmo híbrido propuesto.

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“…Recientemente en el estudio del BAP, las técnicas metaheurísticas han reportado con mucho éxito soluciones de mayor calidad en tiempos relativamente cortos. Algunas de las técnicas utilizadas son: Búsqueda Tabú (Costa et al, 2015), Recocido Simulado (Spinellis and Papadopoulos, 2000a, b), (Spinellis et al, 2000), Algoritmos Genéticos (Spinellis and Papadopoulos, 2000b), (Cruz et al, 2012), (Nahas et al, 2014), (Nahas and Nourelfath, 2018) Colonia de Hormigas (Nahas et al, 2009), (Nahas and Nourelfath, 2018) y Optimización por Enjambre de Partículas (Narasimhamu et al, 2014(Narasimhamu et al, , 2015.…”

Section: Introductionunclassified

Enfoque híbrido metaheurístico AG-RS para el problema de asignación del buffer que minimiza el inventario en proceso en líneas de producción abiertas en serie

Hernández-Vázquez

Hernández-González

Jiménez-García

et al. 2019

Rev. iberoam. autom. inform. ind.

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El problema de asignación del buffer (BAP, por sus siglas en inglés) es clasificado como un problema de optimización combinatorio NP-Duro en el diseño de las líneas de producción. Éste consiste en definir la asignación de lugares de almacenamiento (buffers) dentro de una línea de producción, con el fin de aumentar al máximo la eficiencia del proceso. Los métodos de optimización que han sido reportados con mayor éxito en los últimos años son las técnicas metaheurísticas. En este trabajo, se propone un enfoque híbrido que utiliza las técnicas metaheurísticas de: Algoritmos Genéticos (AG) y Recocido Simulado (RS), con el objetivo de determinar los buffers requeridos que minimicen el promedio de inventario en proceso (<em>WIP</em>, por sus siglas en inglés) en líneas de producción abiertas en serie <em>M/M/1/K</em>. La evaluación se realiza con un método analítico de descomposición. Los resultados obtenidos demuestran la eficiencia computacional del algoritmo híbrido propuesto con respecto a un RS o AG estándar.

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Optimal Buffer Allocation in Tandem Closed Queuing Network with Single Server Using PSO

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Análisis multi-objetivo del problema de asignación del buffer con meta-modelos de simulación y una metaheurística híbrida

Enfoque híbrido metaheurístico AG-RS para el problema de asignación del buffer que minimiza el inventario en proceso en líneas de producción abiertas en serie

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