Single line for assembly just-in-sequence multiple models

Abstract

The automotive industry is under a deep competitive reorganization process that manifests itself both on the demand and on the supply side. The competitiveness of this reorganization is highly dependent on a flexible production system, able to produce on demand, different vehicles (models) on a single assembly line. Due to demand requirements, production has to adjust faster to new models, each one with a large number of individual feature variants, and complexity grows in production. In addition, lean manufacturing principles introduced Just-in-Sequence as a further key issue of modern automotive production. In order to explore the single line concept related with the Just-in- Sequence principle, Car Sequencing policies avoiding blockage and starvation caused by product variety are needed. The main goal of this project was the development of a mathematical model and a computational tool to define the car sequence in the final assembly line in a daily production run. The car sequence depends on the daily demand, called the production mix, and should avoid line stoppages and minimize the number of workers needed to complete the sequence in the minimum time. This goal was achieved and we have created a new exact approach for Car Sequencing that considers limited capacity, special markets priorities and clustering of colors. An Integer Programming model was developed, but when considering clustering colors it became more complex and hard to solve. To overcome this difficulty a heuristic procedure was presented. Results show that the use of this new heuristic integrated with the exact integer model is a good approach for the Car Sequencing problems. The models were run in the software IBM ILOG 12.2 framework in a Intel® Core™2 Duo CPU T9600 Toshiba laptop @ 2.80GHz with 6 GB of RAM and we obtained good results for the heuristic in less than half an hour, for three hundred cars and seventeen options. As a result of our work we show that the clustering of colors improves the performance of the global manufacturing system and that our tool can be used daily for Car Sequencing in automotive companies.

Atualmente, a indústria automóvel encontra-se sobre profunda reorganização como resultado das alterações na procura dos automóveis. Estas reestruturações serão tanto mais competitivas quanto mais flexível for o sistema de produção, tendo capacidade de se adaptar a diferentes procuras, de diferentes variantes de carros com graus de complexidade diferentes e sendo capaz de produzir estes carros numa linha única. Os princípios Lean introduziram o conceito just-in-sequence como a chave para a modernização e para a capacidade de adaptação a esta nova realidade da indústria automóvel. O conceito de linha única associada ao conceito just-in-sequence levou à procura de políticas de sequenciação de carros que evitassem o bloqueio e a paragem das linhas. O principal objetivo desta tese de doutoramento foi desenvolver um modelo matemático e uma ferramenta computacional para definir a sequência dos carros na montagem final, num dia de produção. A sequência de carros depende da procura diária e deve evitar paragens de linha e minimizar o número de operários necessários para completar a sequência no mínimo tempo possível. Este objetivo foi alcançado e foi desenvolvida uma nova abordagem exata para sequenciar carros considerando capacidade limitada, prioridades para mercados especiais e o agrupamento de carros da mesma cor. Foi desenvolvido um modelo de programação inteira, mas quando se considerou o agrupamento de carros da mesma cor, o modelo tornou-se mais complexo e difícil de resolver. Por este motivo, foi criado um modelo heurístico integrado com o modelo inteiro exato, que resulta numa boa abordagem para os problemas de sequenciação. Os modelos foram testados no software IBM ILOG 12.2 num computador Intel® Core™2 Duo CPU T9600 Toshiba laptop @ 2.80GHz with 6 GB of RAM e obtiveram-se bons resultados em menos de meia hora, para trezentos carros e dezassete opções. Como resultado deste trabalho demonstramos que agrupar os carros por cores na montagem final melhora a performance global do sistema de produção e que a nossa ferramenta pode ser usada diariamente para sequenciar os carros a produzir na montagem final da indústria automóvel.