Eusébio Nunes *
José Faria †
Manuel Matos †,‡
* Departamento de Produção e Sistemas, Escola de Engenharia - Universidade do Minho
† FEUP - Faculdade de Engenharia - Universidade do Porto
]]> ‡ INESC - Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores - Porto
Abstract
In the actual context of global, intense competitiveness, the performance of the production systems is a key competitiveness factor for manufacturing companies. Factors such as the availability of the manufacturing cells and the frequency of production shortages are very important indexes for system designers and managers, both at the planning and at the operational stages of the production systems life cycle.The reliability, maintainability and redundancy of the manufacturing equipment are well known performance drivers of the production system, but intermediate work-in-process (wip) buffers are another fundamental driver. Despite the endless inventory reduction efforts made by production managers, very often, wip buffers still play a central role in the operation of the production systems. They smooth the unbalance of manufacturing cells and limit the consequences of events such as equipment failures and non conforming lots, preventing them to propagate to the downstream production units.
This paper will present a set of tools and methods for the assessment of performance indexes of production systems. Particular attention will be paid to the assessment of the impact of the dimension and the localization of the wip buffers on the global performance of the systems.
The assessment of availability, frequency and duration related indexes is a complex task for production systems, due to the dimension of the systems under study, and the fact that their behaviour, normally, will not be markovian. To overcome these difficulties, a hierarchical, non-markovian approach was developed. Its originality lays on the fact that it allows evaluating the performance indexes from a global system model that was obtained from the integration of a set of equivalent models derived at the subsystem level.
In the final part of the paper, a numerical example concerning a production system made by three cells and two buffers will be presented.
Resumo
No actual contexto de forte concorrência e de crescente exigência dos mercados, no projecto e exploração dos sistemas de produção, é fundamental ter em conta os aspectos que afectam a sua disponibilidade, isto é, a probabilidade do sistema estar operacional quando é solicitado a produzir. Também, a frequência de ocorrência dos estados de avaria e a duração média desses estados são índices muito úteis para o planeamento dos sistemas de produção e para a análise dos custos industriais. ]]> Sabe-se da importância da fiabilidade e da manutabilidade dos equipamentos, das redundâncias e os recursos de manutenção sobre estes índices. Reconhece-se, também, o papel que os buffers existentes entre secções do sistema de produção desempenham, ao impedir ou atenuar a propagação, para jusante, de efeitos indesejáveis provocados por avaria de equipamentos, absentismo de operadores ou não conformidade de produtos. Neste artigo, será apresentado um método de avaliação do desempenho de sistemas de produção, em especial de análise do efeito que a dimensão e a localização dos buffers tem sobre esse desempenho.A avaliação de índices como a disponibilidade, ou a frequência e a duração das avarias é, normalmente, uma tarefa complexa devido a duas ordens de factores principais: a dimensão dos sistemas em análise e o carácter não markoviano do seu comportamento. Para contornar estas dificuldades, será explorada uma abordagem hierárquica e não-markoviana. A sua originalidade reside no facto de possibilitar a obtenção de um modelo global do sistema, por integração de modelos simplificados ao nível dos subsistemas, com base no qual são determinados os índices de fiabilidade e as análises de sensibilidade.
Na parte final do artigo, apresentar-se-á a aplicação da metodologia a um sistema de produção constituído por três células de fabrico e dois buffers.
Keywords: reliability, hierarchical approach, non-markovian systems, manufacturing systems
Title: Reliability assessment of non-markovian complex production systems using a hierarchical approach
Texto completo apenas disponível em PDF.
Full text only in PDF.
]]>Referências
1. Zakarian, A., Kusiak A., "Modeling Manufacturing Dependability'', IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol. 3, No. 2, April, 1997. [ Links ]
2. Koenigsberg, E., Mamer, J., "The analysis of production systems'', International Journal of Production Research, Vol. 20, No. 1, 1982, pp. 1-16. [ Links ]
3. Koichi, T., Shigeru, Y., "Markovian availability modeling for software-intensive systems'', International Journal of Quality & Reliability Management, Vol.17, No.2, 2000, pp. 200-212. [ Links ]
4. Simeu-Abazi, Z., Daniel, O., Descotes-Genon, B., "Analytical method to evaluate the dependability of manufacturing systems'', Reliability Engineering & System Safety, Vol. 55, No. 2, 1997, pp. 125-130,. [ Links ]
5. Nunes, E., Faria, J. A., Matos, M. A., "A comparative analysis of dependability assessment methodologies'' Proceedings of the 13 ESREL Conference, Lyon, 2002, pp. 228-235. [ Links ]
6. Cox, D.R. and Miller, H. D., The Theory of Stochastic Processes, Chapman and Hall, London, UK , 1965. [ Links ]
7. Villemeur, A., "Evaluation de la fiabilité, disponibilité et maintenabilité de systèmes réparables: la Méthode de l'Espace des Etats''. EDF-DER HT/50/3- juillet 1987. [ Links ]
8. Faria, J.A., Matos, M.A., "An analytical methodology for the dependability evaluation of non-Markovian systems with multiple components'', Journal of Reliability Engineering and System Safety, 74, 2001, pp. 193-210. [ Links ]
9. Dubi, A., Gandini, A., Goldfeld, A., Righini, R., and Simonot, H., "Analysis of non-Markovian Systems by a Monte-Carlo Method", Annales of Nuclear Energy, Vol.18, n 3, 1991, pp. 125-130. [ Links ]
10. Billinton, R., Allan, A., "Reliability evaluation of engineering systems: concepts and techniques'', Longman scientific and technical, 1983. [ Links ]
11. Mahadevan, B., Narendran, T. T., "Buffer levels and choice of material handling device in Flexible Manufacturing Systems'', European Journal of Operational Research 69, 1993, pp.166-176. [ Links ]
12. Sahner, R. A., Trivedi, K. S. and Puliafito A., Performance and Reliability Analysis of Computer Systems, Kluwer Academic Publishers, Norwell, Massachusetts, USA, 1996. [ Links ]
13. Rodrigues, A. G., Simulação, Universidade do Minho, 1988. [ Links ]
14. Averill, M., Law, W., Kelton, D., Simulation Models and Analysis, Mc Graw Hill Book Company, 1982. [ Links ]
15. Wolfram, S., Mathematic: A system for doing Mathematics by Computer, Second Edition, Reading, MA: Addison-Wesley, 1990. [ Links ]
16. Malcolm Bradley and Ray Dawson, "The cost of unreliability : a case study'', Journal of Quality in Maintenance Engineering, Vol. 4, No. 3, 1998, pp. 212-218. [ Links ]