Exact and heuristic methods for heterogeneous assembly line balancing problems of type 2.

Abstract

The difference among workstations is assumed to be negligible in traditional assembly lines. Heterogeneous assembly lines consider the problem of industries in which the task times vary according to some property to be selected for the task. In the Assembly Line Worker Assignment and Balancing Problem (ALWABP), workers are assigned to workstations and according to their abilities, they execute tasks in different amounts of time. In some cases they can even be incapable of executing some tasks. In the Robotic Assembly Line Balancing Problem (RALBP) there are different types of robots and each station must be executed by a robot. Multiple robots of the same type may be used. We propose exact and heuristic methods for minimizing the cycle time of these two problems, for a fixed number of stations. The problems have similar characteristics that are explored to produce lower bounds, heuristic methods, mixed-integer programming models, and reduction and dominance rules. For the branching strategy of the branch-and-bound method, however, the differences among the problem force the use of two different algorithms. A task-oriented strategy has the best results for the ALWABP-2 while a station-oriented strategy has the best results for the RALBP-2. The lower bounds, heuristics, MIP models and branch-and-bound algorithms for these two problems are shown to be competitive with the state-of-the-art methods in the literature.

A diferença entre estações de trabalho é considerada desprezível em linhas de montagem tradicionais. Por outro lado, linhas de montagem heterogêneas consideram o problema de indústrias nas quais os tempos das tarefas variam de acordo com alguma característica a ser selecionada para a tarefa. No Problema de Balanceamento e Atribuição de Trabalhadores em Linhas de Montagem (do inglês Assembly Line Worker Assignment and Balancing Problem, ALWABP), os trabalhadores são responsáveis por estações de trabalho e de acordo com as suas habilidades, eles executam as tarefas em diferentes quantidades de tempo. Em alguns casos, os trabalhadores podem até ser incapazes de executar algumas tarefas. No Problema de Balanceamento de Linhas de Montagem Robóticas (do inglês Robotic Assembly Line Balancing Problem, RALBP), há diferentes tipos de robôs e o conjunto de tarefas de cada estação deve ser executada por um robô. Robôs do mesmo tipo podem ser usados múltiplas vezes. Nós propomos métodos exatos e heurísticos para a minimização do tempo de ciclo destes dois problemas, para um número fixo de estações. Os problemas têm características similares que são exploradas para produzir limitantes inferiores, métodos inferiores, models de programação inteira mista, e regras de redução e dominância. Para a estratégia de ramificação do método de branch-and-bound, entretanto, as diferenças entre os problemas forçam o uso de dois algoritmos diferentes. Uma estratégia orientada a tarefas tem os melhores resultados para o ALWABP-2, enquanto uma estratégia orientada a estações tem os melhores resultados para o RALBP-2. Nós mostramos que os limitantes inferiores, heurísticas, modelos de programação inteira mista e algoritmos de branch-and-bound para estes dois problemas são competitivos com os métodos do estado da arte da literatura.