نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم های تولید

نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم های تولید

تحلیل سیستم تولیدی MTS/MTO با مدلسازی صف مبتنی بر ورود گروهی پواسون و سرویس ارلنگ

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشیار گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه الزهرا، تهران.
2 دانشجوی دکتری مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه الزهرا، تهران.
چکیده
در این تحقیق از طریق مدلسازی با نظریه صف، رفتار یک سیستم تولیدی MTS/MTO شامل دو ایستگاه، مورد تحلیل قرار گرفته است. در ایستگاه اول، کالاهای نیمه ­ساخته تولیدشده و در انبار میانی (بافر) که بر اساس سیاست ذخیره پایه کنترل می­ شود، نگهداری می­ گردد. در ایستگاه دوم، پس از دریافت سفارش مشتری کالای نیمه­ ساخته به­ منظور تأمین سفارش مشتری تکمیل و سفارشی­ سازی می ­شود. زمان تولید در ایستگاه اول دارای توزیع نمایی و در ایستگاه دوم دارای توزیع ارلنگ نوع k می ­باشد. تقاضای مشتریان نیز دارای توزیع پواسون و به­ صورت ورود گروهی می ­باشد. هدف از این پژوهش تعیین نقطه بهینه نفوذ سفارش و ظرفیت بهینه بافر می ­باشد که بر اساس حداقل هزینه کل که شامل هزینه­ های نگهداری، کسری و تولید کالاهای نامنطبق با سفارش مشتری می ­باشد مشخص شدند. به منظور ارزیابی عملکرد و تعیین هزینه ­های سیستم، احتمالات پایداری با استفاده از روش تحلیل ماتریس محاسبه گردید. نتایج نشان می­ دهد، اگر چه تغییر ظرفیت انبار میانی و نرخ ورود مشتریان ارتباط مستقیمی با مقدار بهینه نقطه نقوذ سفارش ندارد ولی با افزایش درصد عدم ­انطباق کالاهای نیمه ­ساخته با تقاضای مشتریان و همچنین افزایش نرخ سرویس ­دهی در ایستگاه اول نقطه نفوذ سفارش کاهش می­ یابد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Analysing MTO/MTS manufacturing system with batch arrival Poisson process and Erlang processing time through queueing theory

نویسندگان English

jafar Bagherinejad 1
Arezo Ghahghaei 2
1 Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Alzahra University, Tehran, Iran.
2 Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Alzahra University, Tehran, Iran.
چکیده English

In this paper, a two-stage MTO/MTS manufacturing system is analysed through queuing theory. In the first stage, semi-finished items are manufactured and held in intermediate buffer which is controlled by base stock policy. In the second stage, semi-finished items are customized when customers’ orders arrive. Processing time are assumed to be exponentially distributed at the stage one and follows Erlang distribution at the stage two. Demand follows a batch arrival Poisson process. Stationary probabilities are calculated using analytic matrix approach to evaluate performance measures and total cost function. Optimal point of differentiation and semi-finished goods buffer size are determined to minimize total cost function. Results show that optimal point of differentiation is not sensitive to semi-finished goods buffer size and customers’ arrival rate but decreases as the probability of manufacturing unsuitable items and processing time at the first stage increases.

کلیدواژه‌ها English

Point of differentiation
Buffer size
MTS/MTO analysis with Queueing system
Analytic matrix approach
[1] Jewkes, E.M., Alfa, A.S. (2009). “A queuing model of delayed product differentiation”, European Journal of Operational Research 199: 734-743.
[2] Ngniatedema, T., Fono, L.A. and Mbondo, G.D. (2015). “A delayed product customization cost model with supplier delivery performance”, European Journal of Operational Research 243(1): 109-11.
[3] خسروشاهی، ح، معطر حسینی، س. م.،  مرجانی، م. ر.، (1393)، "اندازه­گیری اثر شلاق چرمی در یک زنجیره تأمین خطی سه سطحی با استفاده از روش میانگین متحرک با استفاده از روش میانگین متحرک برای برآورد تقاضا"، نشریه پژوهش­های مهندسی صنایع در سیستم­های تولید2(4): 21-37.
[4] طالعی­زاده، ع.، صالحی، ع.، (1394)، "مدل کنترل موجودی با طول دوره بازپرسازی تصادفی و پرداخت معوقه برای کالاهای فسادپذیر"، نشریه پژوهش­های مهندسی صنایع در سیستم­های تولید 1(5): 13-25.
[5] Almehdawe, E., Jewkes, E. (2013). “Performance analysis and optimization of hybrid manufacturing systems under a batch ordering policy”, International Journal of Production Economic 148(1): 200-208.
[6] Li, L., Lee, Y.S. (1994). “Pricing and delivery-time performance in a competitive Environment”, Management Science, 40(5): 633-646.
[7] Zhou, W., Zhang, R., Zhou, Y. (2013). “A queuing model on supply chain with the form postponement strategy”, Computers & Industrial Engineering 66(4): 643-652.
[8] Zhou, W., Huang, W., Zhang, R. (2014). “A two-stage queueing network on form postponement supply chain with correlated demands”, Applied Mathematical Modeling 38(11-12): 2734-2743.
[9] Yang, B., Burns, N.D., Bakhouse, C.J. (2004). “Postponement: a review and an integrated framework”, International Journal of Operations and Production Management, 24(5): 468-487.
[10] Olhager, J. (2003). “Strategic positioning of the order penetration point”, International Journal of Production Economic, 85: 319-329.
[11] Yang, B., Burns, N.D. (2003). “Implications and postponement for the supply chain”, International Journal of Production Research 41(9): 2079-2090.
[12] Mikkola, J.H., Larson, T.S. (2004). “Supply chain integration: implication for mass customization modularization and postponement strategies”, Production Planning and Control, 15(4): 352-361.
[13] Ahmadi, M., Teimouri, E. (2008). “Determining the Order Penetration Point in Auto Export Supply Chain by the Use of Dynamic Programming”, Journal of Applied Sciences 8(18): 3214-3220.
[14] Gupta, D., Benjaafar, S. (2004). “Make-to-order, make-to-stock, or delay product differentiation? A common framework for modeling and analysis”, IIE Transactions 36: 529-546.
[15] Suna, X.Y., Suna, L.Y., Wang, Y.L. (2008). “Positioning multiple decoupling points in a Supply Network”, International Journal Production Economics 113: 943-956.
[16] Teimoury, E., Modarres, M., Khondabi, I.G., Fathi, M.. (2012). “A queuing approach for making decisions about order penetration point in multi-echelon supply chains”, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Volume 63(1-4): 359-371.
[17] Chang, K., Lu, Y. (2010). “Queuing analysis of a single-station make-to-stock/make-to-order inventory-production system”, Applied Mathematical Modeling, 34: 978-991.
[18] Kaminsky, P., Kaya, O. (2009). “Combined make-to-order/ make-to-stock supply chains”, IIE Transaction, 41: 103-119.
[19] Stewart, J.W. (2009). “Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation: The Mathematical Basis of Performance Modeling”, Princeton University Press.