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Flow Analysis and Optimization in Machining Lines - Analytical Models and Applications to a Real Case

Informazioni tesi

  Autore: Paolo Moriggi
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2005-06
  Università: Politecnico di Milano
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria gestionale
  Relatore: Tullio Tolio
Coautore: Andrea Polato
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 238

The present master thesis work originates from the analysis of a real engineblock transfer line sited in a multinational automotive company. Beside the manufacturing system performance evaluation and improvement, a new analytical model for performance evaluation of two-machine lines, characterized by deterministic processing times, finite buffer capacity and Time Dependent Failures (TDFs) is developed. In particular the analysis is presented both for the single and the multiple failure modes case. In the latter case the closed solution is derived only for two-machine lines and we allow the machines to be affected by two different failure modes, the first one operation-dependent and the second one time-dependent. In literature no
analytical solution is presented to account for such a situation, but only for lines characterized either by different operation-dependent failures or by one single time-dependent failure. Nowadays, especially in long transfer lines working 24 hours per day, TDFs are assuming such an importance that it cannot be neglected during the system modeling, in order to derive more and more accurate estimations. In fact, being the machines made of components
which can fail even if the stations are not processing a part, it is useful to take into account also these kinds of failures because of, depending on their occurrence frequency, they can sensibly affect the system performance. Model consistency and quantitative comparisons with other remarkable models existing in literature are also shown.
With regard to the real industrial case, the line is analyzed following three main steps. At first machine failure parameters are derived through an opportunely built Matlab algorithm operating on shop floor data stored by the line supervisor in the system database. Secondly, the system performances are evaluated through a well-known approximate analytical method,
also discussed in the literature overview. The machine disruptions mainly affecting the performance of the line are detected through a detailed analysis of the evaluation results. The last step is represented by the line performance improvement: three different improvement options are considered and the increase in throughput is quantify. In particular a buffer capacity optimization, a time to repair reduction study and a repair crew optimization are proposed.
All the methods and the suggested solutions have been shown to the Scania’s research environment with successful feedbacks from all the staff: in such a way their production engineers have the opportunity to eventually implement one or more improvement action, given their internal trade-off structure.

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Introduction Manufacturing system performance evaluation is a critical task for a com- pany, both in the configuration and in the running phase. During the first phase, a number of alternatives has to be evaluated, in order to choose the best system configuration and to perform an optimal design. On the other hand, the vital importance of never ending pursuit for efficiency and effec- tiveness puts shop floor continuous improvement at the centre of production engineer attention. According to Six Sigma approach, the first step to improve a system is to quantitative understand how it works and what variables mainly affect its behaviour. Nevertheless, modern production systems are becoming increas- ingly complex, both from the physical and from the information management point of view. Therefore, analysis methods able to predict the performance of complex systems, such as flow lines, are extremely important for an effective factory design and management. For such a purpose two main different tools are presented in literature: discrete event simulation and analytical models. The main advantage of analytical approximate techniques is that they are able to predict quickly and accurately the performance of the system, such as the production rate, the average buffer levels, the machine utilizations and so forth, over a range xxi

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Parole chiave

analysis in machining lines
analytical models
machining lines
manufacturing systems modeling
performance evaluation and optimization
transfer lines

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