Designing energy-efficient serial production lines: The unpaced synchronous line-balancing problem

• Timothy L. Urban,
• Wen-Chyuan Chiang^{, ,}
• Operations Management, The University of Tulsa, 800 South Tucker Drive, Tulsa, OK 74104, USA

Received 15 December 2014, Revised 19 March 2015, Accepted 3 July 2015, Available online 11 July 2015

Show more Show less

doi:10.1016/j.ejor.2015.07.015

Highlights

bull;Designing energy-efficient production systems has become a high-priority issue.

bull;Traditional paced assembly lines are not energy-efficient with variable task times.

bull;Unpaced synchronous production lines are proposed for these situations.

bull;Solution methodologies are developed using extreme-value theory and simulation.

bull;Computational results illustrate the superiority of the proposed approach.

Abstract

One of the primary elements of a sustainable manufacturing initiative is that of energy efficiency. Line balancing can be used to design efficient manufacturing systems for paced assembly lines when the operation times are known, but may provide inefficient assignments with variable task times. Thus, we propose the use of unpaced synchronous lines as an alternative to paced lines when there is considerable variability in task times. While a great deal of research has been conducted on the line-balancing problem for paced synchronous production lines as well as for unpaced asynchronous lines, relatively little has focused on the unpaced synchronous configuration, despite its practical relevance. This research addresses this type of production line, with stochastic task completion times, by formulating an appropriate model and developing and evaluating a variety of solution methodologies utilizing extreme value theory as well as simulation. Computational results are presented to gain insight into the design and operation of unpaced synchronous systems.

Keywords

• Facilities planning and design;
• Energy-efficient line balancing;
• Extreme value theory

1. Introduction

Research concerning the design and operation of production facilities has historically been from a productivity perspective. Recently, though, a focus on the environmental effects of manufacturing processes has induced firms to undertake sustainable manufacturing initiatives. The International Trade Administration (2014) of the U. S. Department of Commerce defines sustainable manufacturing “as the creation of manufactured products that use processes that minimize negative environmental impacts, conserve energy [emphasis added] and natural resources, are safe for employees, communities, and consumers and are economically sound.”

Since energy conservation is “a crucial issue for sustainable development” (Hu amp; Kao, 2007), this research is concerned with the energy efficiency of production processes, in particular, the design of serial production lines. This is particularly appropriate as the “control of production operations is often regarded as one of the most cost-effective ways to improve energy efficiency in manufacturing” (Chen amp; Zhang, 2013). Furthermore, Bunse et al. (2011) stated that “companies that improve their energy efficiency and consequently their carbon footprint can improve their position to face challenges and costs resulting from current and future CO₂ regulations.” The International Organization for Standardization (2014) is referencing the ISO 50001 standards on energy management systems are “intended to lead to reductions in greenhouse gas emissions and other related environmental impacts and energy cost through systematic management of energy.”

The design of serial production lines can impact energy efficiency in two ways. First, the size of the facility is a primary determinant of energy use. As noted by Despeisse, Oates, and Ball (2013), “for some manufacturing industries (e.g., manufacture of motor vehicles, electrical machinery, radios, medical equipment), building related energy (i.e., space heating and lighting) contributes to approximately 40–60 percent of the overall energy consumed.” Kawahara et al. (1997) have indicated that a reduction in the size of production systems has a considerable impact on the consumption of environmental energy, “owing to the decrease of spaces for illumination and a

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

设计节能的串行生产线：非均匀节拍同步的生产线平衡问题

关键词：10.1016/j.ejor.2015.07.015

集锦

设计节能的生产系统已成为一个高优先级的问题。

传统的节奏装配线是不节能的可变任务时间。

针对这些情况unpaced同步生产线。

使用极值理论和模拟开发的解决方案的方法。

计算结果表明所提出的方法的优越性。

摘要

可持续生产计划的主要内容之一是能源效率。线平衡可用于设计高效的制造系统，用于设计有节奏的装配线，当吨他操作时间是已知的，但可以提供低效率的任务时间变量的任务时间。因此，我们建议使用同步线unpaced作为替代的节奏线时有欺诈在任务时间较大的变异性。虽然大量的研究已进行生产线平衡问题的节奏同步的生产线以及unpaced异步线路，R相对来说，很少有关注unpaced同步配置，尽管它的实际意义。本研究解决了这种类型的生产线，随机任务完成时间，通过制定一个合适的模型，开发和评估各种解决方法，利用极值理论，以及模拟。计算结果被提出的增益见解和unpaced同步系统的设计运行。

关键词

设施规划设计；

高效节能线平衡；

极值理论;

1、景区简介

从生产力的角度看，生产设施的设计与运行研究。最近，虽然，专注于制造业的环境影响.本文归纳了企业承接制造业的可持续发展举措。美国商务部国际贸易管理局（2014）将可持续制造业定义为“生产制造的产品，使用过程，最大限度地减少负面的环境影响，节约能源[重点增加]和自然资源，是安全的员工，社区，和消费者是经济合理的。”

由于节能是可持续发展的一个关键问题”（胡考，2007），本研究关注的是在特定的生产工艺，能源效率的设计串行生产线。这是特别适合作为生产经营的“控制往往被视为一个在制造提高能源效率最有效的途径吴先生（陈、张、2013）。此外，奔迅等。（2011）指出：“公司提高其能源效率，因此他们的碳足迹可以提高他们的地位面临挑战民营企业成本从当前和未来的CO2排放法规造成的。”国际标准化组织（2014）是参照ISO 50001标准对能源管理系统”通过系统的能源管理，往往导致温室气体排放量和其他相关的环境影响和能源成本的减少。

串行生产线的设计能有效的影响能源效率。首先，设备的大小是一个主要的能源使用的决定因素。通过despeisse，奥茨指出，和球（2013），”对于某些制造行业（如制造汽车、电机、无线电、医疗设备），建筑相关的能量（即空间加热和照明）有助于评价oximately 40–百分之60的整体能源消耗。“河原等。（1997）表明，在生产系统的规模，减少对环境的消耗了相当大的影响环境能源，“由于照明和空调空间的减少，和运营商的数量。”具体而言，他们指出，当生产设备50率降低在典型的工厂，节能总可以减少百分之18（家电制造业），多达百分之71（手表制造）。因此，设计能y-efficient生产线将要求运营商/工作站最少的数量必须满足的需求以及减少由此产生的空间要求。

利用串行生产线设计的另一种方式，它与生产和空闲时间的设计有着很有影响的方法。陈和张（2013）表示，“最简单的方式来减少在制造系统的能耗是缩短机器的运行时间。”史密斯和球（2012）指出，“加工中心需要消耗大量电能是否是我n操作模型（金属切削）或空闲模式（等待）。”元，翟和dornfeld（2012）模型作为能源消耗的直接函数的运行效率和运行时间的一个重要因此，适当的分配/调度的工作，以尽量减少空闲时间也将是有效的减少了公司的能源使用。

汽车在泰国的工厂和说明如何“总能量为产品和支持能源产品可以降低周期时间减少。”fysikopoulos，anagnostakis，salonitis，和Chryssolouris（2012）对汽车装配线的能源消费的实证研究，得出结论，用适当的线平衡规划，空闲时间可以消除Bottlenecks可以识别，节约能源和降低成本。由于每个单位的输出的空闲时间是简单地等于工作站的数量乘以周期的时间减去的总和SK的时候，减少一个工作站把握需求（周期时间）和任务时间常数会导致减少空闲时间等于每单位产生的周期时间。T因此，生产线的平衡可以在可持续制造的有效工具以最小数量的运营商/工作站，反过来，减少了所需的空间要求和空闲时间。

然而，线平衡程序的有效性，是妥协的任务时间是不知道的肯定。占所得到的变异的分配任务较少的任务在每个工作站，因此，额外的工作站，以确保工作可以完成一个给定的（例如，百分之95）的概率。这反过来又导致了预期的空闲时间大幅增加在工作站。甚至完全加载工作站将产生空闲时间的百分之95个单位。显然，这是违背节能减排举措的支撑能制造。因此，我们提出了利用unpaced同步生产线作为一种替代的节奏线在任务时间差异很大。我们将展示在unpaced线一般提供更高效更节能的生产过程，因此，他们的节奏比同行。

在下一节中，我们讨论了关于串行生产线的研究文献。然后，我们定义的问题，在3节，并制定一个适当的模型。在4节，一个建筑启发开发解决线平衡问题。极值理论应用到特定的问题，通常分布的任务时间；模拟，然后提出了更一般的方法。C关于提出的启发式算法的有效性的计算结果进行了介绍。在5节中，分析了关于一般表现unpaced同步线重新描述。最后，我们得出结论的文件和未来的研究领域。

2、串行生产线

buzacott和shanthikumar（1993）已将串行生产线的站间的工作方式运动；即线可以异步或同步（索引）。在两端采样信息不同步而造成美国的路线，站之间的工作运动的时间是不协调的。当一个工作完成在一个车站，它被移到下一站，如果它没有被阻塞（即，有物理在下一站或一个缓冲区内可用的空间，下一个工作是立即开始，如果它不被饿死（即，有另一个工作可从上游站或缓冲区）。这个异步线路设计中的关键决定是缓冲区分配的容量和缓冲区的布置以及任务的分配。它已被证明，异步线路不一定是完美的平衡，以最大限度地提高吞吐量；也就是说，一个“碗”的现象，存在这样的行的中间站应分配较少的处理时间比那些没有开始和结束的线（希利尔与沸腾，1966和希利尔和博陵，1979）。smunt和帕金斯（1985）发现，这种现象不太明显的低水平的任务流程时间方差。关于缓冲区的分配问题，康威，麦斯威尔，麦克莱恩，和托马斯（1988）发现小的缓冲区足够抵消了由于随机运行TI的损失MES，缓冲区的位置应该在他们存在更大的向线的中心平衡线或接近瓶颈（综述，看到Harris amp;鲍威尔，1999）。

关于同步生产线，站之间的作业运动的时间是协调的，这样的所有工作都被索引的同时。在这些行中，任务应该是乙分配给站，这样的站处理时间是平衡的。同步线可进一步分为节奏或单人出发（buzacott和shanthikumar，1993）。大量的研究哈参与开发和测试的最佳和启发式的解决方案，在那里有一个固定的周期时间，在该线的索引的同步生产线的最佳和启发式的解决方案。在中国科学院随机任务时间，有一个风险，不完成任务的周期时间内。这些模型一般都制定了成本最小化的目标（假设该行是停止联合国直到单位完成或离线站用于完成不完整的单位）或通过减少所需的受上一站过站数量的概率约束饲养周期时间。对基本的生产线平衡问题的文献综述，看到学校和贝克尔（2006）；广义线平衡问题，包括随机的简要回顾TiC线平衡问题，看到贝克尔和绍尔（2006）；以及生产线平衡的问题分类，看到该iuml;和dolgui（2013）。而不是一个固定的时间周期，一个unpaced同步生产线的进步只有当所有站都已经完成了他们的任务。例如，康纳大道组装厂生产前言：道奇蝰蛇利用这种类型的生产过程：

“总体而言，装配过程包括约80个操作，在37分钟内完成30个站，沿着这一行。线是由光系统控制显示工作是前进中的黄色在一个车站，绿色信号在该站的分配任务已经完成。只有当整个线路是“绿色”的汽车移动到下一站。

在这种模式下，没有不完整的单位，因为有可能与一个节奏的路线；所有的车站必须等到最后一站已经完成了它的运作，而不是生活在固定的周期时间。另一方面，该行可以在所有的站完成，而不等待，直到周期时间届满。因此，而不是平衡线，这样的在有一个很小的概率超过周期时间（导致较低的利用率和增加空闲时间），该行必须是平衡的基础上的预期最大时间完成的任务在所有的车站。虽然这个结果在一个可变的吞吐量（不是一个固定的周期时间）与随机任务时间，这种变化预计将有最小的影响系统，由于高量一般与装配线相关。

虽然一些分析结果提出了对生产线的运行unpaced同步（见，例如，buzacott和shanthikumar，1993），很少有研究关注平衡T他的类型。威利斯和karabati（1999）研究了混合模型的循环调度unpaced同步线但是，再一次，他们不把线平衡方面。蒋，城市D徐（2012）开发了一种禁忌搜索的元启发式算法为一个双目标线平衡模型，同时考虑吞吐量最大化的解决方法。杜尔，克拉斯特林，杂志（2000）制定了一个成本最小化的线平衡模型与工人差异，每天生产配额，并计划加班，他们认为，任务时间跟随一个转移指数分布；我们的工作不同于他们的任务，而不是我们的任务，而不是工作人员，与目标的数量最小化的站（符合典型的节奏随机线平衡文学。

3、模型开发

该unpaced同步线平衡问题是类似于I型模型的节奏线（即最小化给定周期的站数）。有许多任务（我= 1，hellip;hellip;），其中每个被分配到几个站（j = 1，hellip;，m）；让pi;J被分配给站J的任务集（决策变量）。的时间来完成每一项任务，Ti，被认为是一个独立的随机变量。每个任务都有优先关系，通过一套命令对任务表示，R = { 1，hellip;，，hellip;，| R | }，如R =（A，B）是有序对的指示任务一个立即先于任务B，有一个给定的生产要求，必须满足。目的是减少需要满足生产要求而站的数量满足优先关系。

区别I型节奏和unpaced同步生产线，虽然是一个unpaced线提出只有当所有站都已经完成了他们的任务。因此，在这时间H线的进展，tau;，将在任何站完成任务的最大时间：

方程（1）

lt;img height=“46”=“0”边境风格=“垂直对齐：底”width=“161”alt=“查看MathML源”title=“查看MathML源”src=“http：/ / 61.183.148.149:8000 /改写/ cnki_epub / HTTP / nqhfhm $ qr9dkR $ bcm9bnl /内容/图像/ 1-s2.0-s0377221715006487-si1 .gif”gt;tau;= maxj [sum;我isin;pi;JTI ]

由于任务的时间是随机变量，tau;也将是一个随机变量。长期生产能力（吞吐率）的生产线将1 /mu;tau;，哪里是空间mu;tau;之间的平均时间吴（即，平均时间，它需要提前线）。

lt;img height=“44”=“0”边境风格=“垂直对齐：底”width=“325”alt=“查看MathML源”title=“查看MathML源”src=“http：/ / 61.183.148.149:8000 /改写/ cnki_epub / HTTP / nqhfhm $ qr9dkR $ bcm9bnl /内容/图像/ 1-s2.0-s0377221715006487-si2 .gif”gt; XIJ = { 1iftaskiisassignedtostationj0otherwise 然后，可以表示为线的进步的时间：

方程（2）

lt;img height=“38”=“0”边境风格=“垂直对齐：底”width=“157”alt=“查看MathML源”title=“查看MathML源”src=“http：/ / 61.183.148.149:8000 /改写/ cnki_epub / HTTP / nqhfhm $ qr9dkR $ bcm9bnl /内容/图像/ 1-s2.0-s0377221715006487-si3 .gif”gt;tau;= maxj [sum;itixij ]

和unpaced同步线平衡问题可以表示为以下的混合整数非线性规划：

方程（3）

lt;img height=“59”=“0”边境风格=“垂直对齐：底”width=“143”alt=“查看MathML源”title=“查看MathML源”src=“http：/ / 61.183.148.149:8000 /改写/ cnki_epub / HTTP / nqhfhm $ qr9dkR $ bcm9bnl /内容/图像/ 1-s2.0-s0377221715006487-si4 .gif”gt;减少sum;J = 1mubwj

方程（4）

lt;img height=“59”=“0”边境风格=“垂直对齐：底”width=“259”alt=“查看MathML源”title=“查看MathML源”src=“http：/ / 61.183.148.149:8000 /改写/ cnki_epub / HTTP / nqhfhm $ qr9dkR $ bcm9bnl /内容/图像/ 1-s2.0-s0377221715006487-si5 .gif”gt;课题：sum;j = 1mubxij = 1foralli

方程（5）

lt;img height=“59”=“0”边境风格=“垂直对齐：底”width=“398”alt=“查看MathML源”title=“查看MathML源”src=“http：/ / 61.183.148.149:8000 /改写/ cnki_epub / HTTP / nqhfhm $ qr9dkR $ bcm9bnl /内容/图像/ 1-s2.0-s0377221715006487-si6 .gif”gt;sum;J = 1mub（MUBminus;J 1

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[146843]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word