A mixed integer linear programming model for labor intensive manufacturing cells considering skills and preferences

Abstract

Operators in cellular manufacturing systems are an extremely important resource since they are the ones that drive the output by putting their effort directly into the product. An operator’s preference for a specific task has a significant influence in his/her performance due to its possible emotional impact. Operators with a high skill level in certain areas, but that prefer to work someplace else, can show lack of interest, consequently lowering their performance. Most cell manufacturing related literature has failed to consider non-technical factors such as operators’ preferences for tasks. This work addresses this issue by proposing a three-stage assignment linear optimization model that considers simultaneously technical and non-technical characteristics of the operators and uses an objective function that measures skill-satisfaction. Moreover, the model provides cross-training recommendations that may further enhance the preference-skill combination in the system. The suitability of this model is tested using a hypothetical case study.

En celdas de manufactura los operadores son un recurso extremadamente importante que impulsa la producción poniendo su esfuerzo directamente en el producto. Las preferencias por una tarea específica tienen influencia en el rendimiento debido a su posible impacto emocional. Operadores con un alto nivel de habilidad en cierta área, pero que prefieren trabajar otros lugares, pueden mostrar falta de interés, reduciendo así su rendimiento. La literatura en celdas de manufactura ha fallado en considerar factores no técnicos como lo son las preferencias de un operador por una tarea. Este trabajo presenta un modelo de optimización lineal de tres etapas que considera simultáneamente las características técnicas y no técnicas de los operadores usando una función objetivo que mide una satisfacción habilidosa. Igualmente, el modelo recomienda entrenamiento para mejorar la combinación de preferencia y habilidad en el sistema. La conveniencia de este modelo fue probada usando un caso de estudio hipotético.