Proposal of a method for performance evaluation of a multi-state production system in term of overall factory effectiveness and wip

Performance evaluation is an important requirement of the asset management system within a production company. An organization should determine what it needs to be monitored and measured and which methods should be used to execute that activity. Scientific literature proposes different methods and tools to enable this process; the most important approaches are Operational research-based methods, which are techniques oriented to rigorous mathematical modelling and the Metric-based approach, which provides metrics, such as OEE and work in process level (WIP), computed using ex-post-data collected directly from the real system. The objective of this work is to investigate the possibility to merge the main concepts behind these two approaches. The idea is that the performance evaluation process should be faced using the modeling perspective distinctive of Operations Research techniques but, at the same time, taking into account the holistic orientation typical of the OEE metric, which aims to monitor and control all the main production losses that can affect an equipment. Moreover, this research is aligned with two results issued by the scientific literature: the necessity to push the performance evaluation within the Metric-based approach towards a factory-level orientation and the need for new methods to evaluate multi-state production systems. The effort in merging those two approaches, together with the will to consider these research insights, have resulted into the creation of a simulation model that aims to compute the OFE (Overall Factory Effectiveness) and WIP of a production system and that particularly fits multi-state systems. The simulation model has been created with a modular approach based on specific building blocks in order to facilitate the possibility to use it to evaluate a wide range of applications. The model has been internally validated and practically used within a case study aiming to show how a generic production system can be modelled, analysed and improved by using the developed method.

La valutazione delle prestazioni è un importante requisito dell’asset management system all’interno di realtà aziendali produttive. Un’organizzazione deve determinare cosa bisogna monitorare e controllare e quali metodi usare a supporto di questa attività. La letteratura scientifica ha proposto diversi strumenti e metodologie che permettono di valutare le prestazione di un sistema produttivo; i due approcci più importanti sono gli Operations Research-based methods (tecniche orientate ad una rigorosa modellazione matematica) e il Metric-based approach (che suggerisce il calcolo di specifiche metriche, quali ad esempio l’OEE e il livello del work in process (WIP), misurate utilizzando dati ex-post raccolti direttamente dal sistema reale). L’obiettivo di questo lavoro è analizzare la possibilità di fondere i concetti principali su cui si basano questi due approcci. L’idea centrale è che il processo di valutazione delle prestazioni debba essere affrontato utilizzando la prospettiva di modellazione tipica delle tecniche di Operations Research ma, allo stesso tempo, tenendo in considerazione l’orientamento olistico ereditato dall’OEE, metrica che punta a monitorare tutte le perdite che possono potenzialmente affliggere un equipment. Inoltre, questa ricerca è allineata a due risultati emersi dalla letteratura accademica: la necessità di spingere le metriche di valutazione delle prestazioni verso una prospettiva sistemica e il bisogno di nuovi metodi per valutare le prestazioni di sistemi produttivi multi-stato. Lo sforzo nell’unire questi due approcci, insieme con la volontà di considerare questi ultimi risultati, hanno portato alla creazione di un modello di simulazione in grado di calcolare l’OFE (Overall Factory Effectiveness) e il WIP di un sistema di produzione multi-stato. Il modello di simulazione è stato creato con un approccio modulare basato su building block, in modo da facilitarne l’applicazione ad un insieme più vasto di sistemi produttivi. Esso è stato validato internamente e applicato ad un caso di studio che mostra come un generico sistema produttivo possa essere modellato, analizzato e migliorato usando il metodo qui sviluppato.