Robust scheduling approaches for a no-wait flow shop under resource uncertainty. An application to the aircraft manufacturing industry

This thesis aims at providing robust scheduling approaches for assembly processes especially valuable in production environments highly affected by uncertainty. The proposed methods rely on a stochastic optimization programming framework, where the stochastic nature of problem variables is directly accounted for through both a scenario-based approach and an analytical formulation. Several objective functions to be optimized are proposed as stochastic functions of the Residual Work Content, each of which presents different properties in terms of robustness and decision maker’s risk aversion consideration. Two different approaches are implemented: the first one relies on a mixed-integer-programming formulation directly implemented in opl language and solved through the standard IBM ILOG CPLEX solver, whereas the second one is a Branch & Bound Algorithm implemented in C++ programming language. Both methods are applied to a relevant industrial case provided by the aircraft manufacturer Airbus SAS. In particular, the problem of developing a reliable method for the scheduling process of aircrafts belonging to the A320 family within the Final Assembly Line of Airbus is addressed, obtaining considerable improvements with respect to the sequencing procedure currently adopted in Airbus. The thesis work is structured in the following way. The introduction chapter has the purpose of gradually introduce readers to the industrial problem addressed and to the methodology proposed for its solution, starting from a brief review of the aviation industry history and current outlook, with a particular attention given to Airbus, moving on to the problem statement and the explanation of the main modeling choices carried out by the author. It is followed by a chapter dedicated to the state of the art, and by two chapters in which the models implementation is deeply addressed. The last chapter is dedicated to the experimentation campaign carried out and to the collection of obtained results.

Questa tesi mira a fornire approcci robusti per la programmazione di processi di assemblaggio, di particolare valore in ambienti di produzione altamente influenzati da incertezza. I metodi proposti si basano su una struttura di programmazione stocastica, in cui la natura aleatoria delle variabili del problema è esplicitamente modellato attraverso un approccio basato su scenari e una formulazione analitica. Vengono proposte diverse funzioni obiettivo da ottimizzare consistenti in funzioni stocastiche del Contenuto di Lavoro Residuo, ciascuna delle quali presenta proprietà diverse in termini di robustezza e considerazione del grado di avversione al rischio del decisore. Sono stati implementati due diversi approcci: il primo si basa direttamente sulla formulazione di un problema di programmazione mista intera implementato in linguaggio opl e risolto tramite il risolutore standard IBM ILOG CPLEX Solver, mentre il secondo consiste in un algoritmo Branch & Bound implementato nel linguaggio di programmazione C++. Entrambi i metodi sono applicati a un caso industriale rilevante fornito dal costruttore di aeromobili Airbus SAS. In particolare, è stato affrontato lo sviluppo di un metodo affidabile per la pianificazione del processo di assemblaggio finale di aeromobili appartenenti alla famiglia A320, ottenendo notevoli miglioramenti rispetto alla procedura di scheduling attualmente adottata in Airbus. Il lavoro di tesi è strutturato nel modo seguente. Il capitolo di introduzione ha lo scopo di introdurre gradualmente i lettori al problema industriale affrontato e alla metodologia proposta per la sua risoluzione, a partire da una breve rassegna della storia dell'industria aeronautica e della sua attuale struttura, con una particolare attenzione rivolta ad Airbus, passando alla dichiarazione del problema ed alla esposizione delle principali scelte di modellazione effettuate dall'autore. Questo è seguito da un capitolo dedicato allo stato dell'arte e da due capitoli in cui l'implementazione dei modelli viene affrontata in modo approfondito. L'ultimo capitolo è dedicato alla campagna di sperimentazione condotta e alla raccolta dei risultati ottenuti.