Development of a methodology to solve the line balancing problem with parallel workstations.

Abstract

Since 1950 researchers have proposed methodologies to find an optimal allocation of tasks to workstations in an assembly line. However, most of the developed models solve the simple line balancing problem. The main outcomes of this thesis work were: (1) the development of a methodology for the design of a cost-oriented Simulated Annealingbased heuristic for line balancing with parallel stations, stochastic times and mixed products, (2) the design of a Simulated Annealing-based heuristic named ANAMAR06, and (3) the design of a user friendly Matlab-based tool for execution of ANAMAR06. Results from ANAMAR06, with deterministic processing times, were compared to those obtained from an optimization model. The average percentage between ANAMAR06 and the mixed integer linear model was 1.63%. The same comparison was done between results from a modified Amen’s and two Gaithe’s heuristic model. The proposed algorithm outperformed all three.

Desde 1950 los investigadores han propuesto metodologías para realizar una óptima asignación de las tareas a los centros de trabajo de una línea de ensamblaje. No obstante, gran parte de los modelos desarrollados ofrecen solución al problema simple de balanceo de línea. Las contribuciones mas relevantes presentadas en esta tesis son: (1) el desarrollo de una metodología para el diseño de un heuristico basado en la teoría de Recocido Simulado que permita solucionar el problema de balanceo de línea con estaciones en paralelo, tiempos de procesamiento estocásticos y producto mixto, (2) el diseño de un heurístico llamado ANAMAR06 el cual está basado en Recocido Simulado y (3) el diseño de una herramienta amigable al usuario en Matlab® para la ejecución de ANAMAR06. Los resultados de ANAMAR06 con tiempos de procesamientos determinísticos fueron comparados con los obtenidos por un modelo de optimización y se obtuvo una diferencia promedio de 1.63% entre heurístico propuesto y programación entera mixta. De manera adicional, se comparó ANAMAR06 con una versión modificada del heurístico de Amen y dos variantes del modelo de Gaither. ANAMAR06 superó los tres heurísticos Analizados.