An analytical method for performance evaluation of production lines with variable batch size among machines

Continuous and fast evolution of products and technological solutions forces manufacturing companies to a constant process of modification and adaptation of their production systems. Besides, competition is becoming harder and the ability to reach production targets in the most efficient way represents a key advantage. This reflects in the need for a complete and deep understanding of how a manufacturing system works, so that major causes of inefficiencies can be identified and focused improvement actions implemented. To this aim, among the several factors that must be taken into account, batch processes are relevant, becuase they often represent a bottleneck for the system. This thesis focuses on the formulation of an analytical method for performance evaluation of production lines with batch processes. Under deterministic conditions, peculiar behaviors can be observed in these systems. The main characteristic of the proposed method is the formalization of a model of line with two machines decoupled by a buffer, that combines information on deterministic dynamics of batch systems with a stochastic modeling approach based on Markov Chains, that approximates the discrete material flow with a continuous flow. Performance evaluation of longer lines is based on a two-level decomposition approach, where the two-machine line is adopted as building block. Comparison with discrete event simulation shows that the analytical method can provide accurate results in a much shorter computational time. Sensitivity analysis shows the possibility to evaluate the influence of specific parameters on the final performance of the system. The model is adopted in a complex industrial case. In this context, it is exploited to provide support for the analysis of alternative material flow configurations in a semiconductor wafer fab. Furthermore, the possibility of easily integrating additional elements in the model is exploited to analyze the potential benefit coming from the introduction of a new control policy.

La continua e rapida evoluzione di prodotti e soluzioni tecnologiche obbliga le aziende manifatturiere ad un costante processo di modifica e adattamento dei sistemi di produzione. Inoltre, una concorrenza sempre più ardua fa sì che un vantaggio chiave risieda nella capacità di raggiungere gli obiettivi produttivi nel modo più efficiente possibile. Questo si riflette nel bisogno di avere una comprensione completa e profonda del funzionamento dei sistemi, così da poter identificare le maggiori cause di inefficienza e implementare azioni focalizzate di miglioramento. A questo scopo, tra i vari fattori da tenere in considerazione vi sono i processi a batch, che molto spesso rappresentano un collo di bottiglia del sistema. In questa tesi viene formulato un metodo analitico per la valutazione delle prestazioni di linee di produzione con processi a batch. In condizioni deterministiche, è possibile osservare in questi sistemi dei comportamenti particolari. La principale caratteristica del metodo proposto è la formalizzazione di un modello di linea con due macchine disaccoppiate da un buffer, che combini informazioni sulle dinamiche deterministiche dei sistemi a batch con un approccio stocastico basato su Catene di Markov, in cui il flusso di materiale discreto è approssimato da un flusso continuo. La valutazione delle prestazioni di linee di lunghezza maggiore si basa su un metodo two-level decomposition, di cui la linea a due macchine rappresenta il building block. Il confronto con la simulazione ad eventi discreti mostra che il metodo analitico può fornire risultati accurati in un tempo decisamente inferiore. L'analisi di sensitività mostra come sia possibile valutare l'influenza di parametri specifici sulle prestazioni del sistema. Il modello è applicato ad un caso industriale complesso, nel quale viene sfruttato per fornire supporto nell'analisi di configurazioni alternative del flusso di materiale in un impianto di fabbricazione di wafer semiconduttori. Inoltre, la possibilità di integrare agevolmente elementi aggiuntivi nella modellazione viene sfruttata per analizzare i potenziali benefici derivanti dall'introduzione di una nuova politica di controllo.