Iterative multiple criteria simulation optimization in manufacturing

Abstract

This work approaches the multiple criteria simulation optimization problem in manufacturing in an iterative fashion. Such problem entails using an optimization strategy to manipulate the parameters of a simulation model to arrive to the best possible configurations in the presence of several performance measures in conflict. The system can be a real manufacturing setting or a computer simulation of it, albeit the latter is the emphasis of this work. Pareto Efficiency conditions are used in an iterative framework based on experimental design and pairwise comparison. In particular, this work improves upon the use of Data Envelopment Analysis to determine the efficient frontier as well as the use of a single-pass algorithm previously proposed by our research group. The results show a rapid convergence to a more precise characterization of the Pareto-efficient solutions. The algorithm is illustrated by a series of cases involving simulation of manufacturing systems as well as prototyping by 3D printing.

Este trabajo se enfoca en la optimización de problemas múltiple criterio a través de simulación en manufactura. Este tipo de problemas implica la utilización de una estrategia de optimización para manipular los parámetros de un problema de simulación para llegar a las mejores configuraciones posibles en la presencia de varias medidas de desempeño en conflicto. El sistema puede ser los parámetros de una manufactura real o una simulación por computadora de esta, aunque la ultima es el énfasis de este trabajo. Las condiciones de Pareto son usadas en un marco iterativo basado en diseño experimental y comparación por pares. En particular este trabajo es una mejora sobre el uso del algoritmo basado en Análisis Envolvente de Datos para determinar la frontera eficiente previamente propuesto por nuestro grupo de investigación, así como del uso de un algoritmo de una sola iteración también propuesto anteriormente en nuestro grupo. Los resultados muestran una rápida convergencia a una caracterización más precisa de las soluciones Pareto eficientes. El algoritmo es ilustrado por una serie de casos que involucran la simulación de sistemas de manufactura, así como también la impresión de prototipos 3D.