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Joint production, quality control and maintenance policies subject to quality-dependant demand

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Khadangi, Saeed (2019). Joint production, quality control and maintenance policies subject to quality-dependant demand. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

This thesis is a strive to find a proper solution, using the stochastic optimal control means for an unreliable production system with product quality control and quality-dependent demand. The system consists of a single machine producing a single product type (M1P1) subject to breakdowns and random repairs and must satisfy a non-constant rate of customer demand, which response to the quality of parts received. Since the machine produces with a rate of noncompliant products, an inspection of the products is made to reduce the number of bad parts that would deliver to the customer. It is done continuously and consists of controlling a fraction of the production. Approved products are put back on the production line, while bad products are discarded.

The intended objective of this study is to provide optimal quality control and production policy, which maximize the net revenue consisting of the gross revenue, the cost of inventory, the cost of shortage, the cost of the inspection, the cost of maintenance and the cost of no-quality parts. Main decision variables are the sampling rate of the quality control system as well as the threshold of finished product inventory. The demand function reacts to the average outgoing quality level (AOQ) of finished products. In the third chapter of this study, preventive maintenance and dynamic pricing policies are added up to the optimal policy, cited above. To achieve the optimal points of the policy, which maximize our net production revenue, a simulation approach is implemented as an experimental design and its results were used in response surface methodology.

To implement the experiment design (simulation approach) which thoroughly reflects model considerations such as its continuous nature and the variety, first, a continuous variable for the probability of defectiveness was introduced, functioning with the age of machine up until its next breakdown maintenance. Second, so as to reflect the effect of quality control process that results in Average Outgoing Quality rather than simple defectiveness possibility, this function (AOQ) was built based on instant behavior of mentioned function above as its independent variable. Third, due to the use of prospect theory assumptions in building a demand function that responds to the level of client delivered defectiveness (AOQ), a responsive continuous function was created for the demand, reacting to the level of product quality by determining it's needed per time amount. Finally. To illustrate the machine’s manufacturing policy based on Hedging Point, finished product inventory variable was introduced in the experiment design.

In a nutshell, we have a production system that has been designed in a way that by raising its age (At), leads to more possibility of defectiveness and less demand in time units. This manner continuous up until the next maintenance action of the system, which restores all factors to their initial conditions. By use of the simulation approach of optimization an experiment is designed and implemented to control decision variables of the policy and maximize the objective function of average net revenue (ANR). Decision variables are statistically and practically in the matter of consideration such as finished product inventory threshold (Z), the proportion of inspection (F) and PM thresholds (Mk or Pk).

Titre traduit

Politiques conjointes de production, de contrôle de qualité et de maintenance soumises à une demande de qualité

Résumé traduit

Cette thèse vise à trouver une solution appropriée en utilisant les moyens de contrôle stochastiques optimaux pour un système de production non-fiable avec un contrôle de la qualité du produit et une demande dépendant de la qualité. Le système consiste en une seule machine produisant un seul type de produit (M1P1) sujet à des pannes et à des réparations aléatoires et devant satisfaire un taux de demande client non constant, qui répond à la qualité des pièces reçues. Étant donné que la machine produit avec un taux de produits non conformes, une inspection des produits est effectuée afin de réduire le nombre de pièces défectueuses pouvant être livrées au client. Cela se fait en continu et consiste à contrôler une fraction de la production. Les produits approuvés sont remis sur la chaîne de production, tandis que les mauvais produits sont jetés.

L’objectif visé par cette étude est de fournir un contrôle de la qualité et une politique de production optimale, qui maximise le revenu net composé du revenu brut, du coût des stocks, du coût des pénuries, du coût de l’inspection, du coût de la maintenance et du coût des pièces sans qualité. Les principales variables de décision sont le taux d'échantillonnage du système de contrôle de la qualité ainsi que seuil d'inventaire de produit fini. La fonction de demande réagit au niveau de qualité moyen sortant (AOQ) des produits finis. Dans le troisième chapitre de cette étude, les stratégies de maintenance préventive et de tarification dynamique sont ajoutées à la stratégie optimale, citée ci-dessus.

Pour atteindre les points optimaux de la politique, qui maximisent nos revenus de production nets, une approche de simulation est mise en oeuvre à titre expérimental et ses résultats sont utilisés dans la méthodologie de la surface de réponse. Pour mettre en oeuvre le plan d’expérience (approche de la simulation) reflétant parfaitement les considérations du modèle, telles que son caractère continu et sa variété, une variable continue a été introduite pour la probabilité de défectuosité, fonctionnant avec l’âge de la machine jusqu’à la prochaine maintenance. Deuxièmement, afin de refléter l’effet du processus de contrôle qualité qui se traduit par une qualité moyenne sortante plutôt que par une simple possibilité de défectuosité, cette fonction (AOQ) a été construite sur la base du comportement instantané de la fonction mentionnée ci-dessus en tant que variable indépendante. Troisièmement, en raison de l’utilisation des hypothèses de la théorie des clients potentiels pour créer une fonction de demande répondant au niveau de défectuosité fournie par le client (AOQ), une fonction continue réactive a été créée pour la demande, réagissant au niveau de qualité du produit en déterminant son taux. Finalement. Pour illustrer la politique de fabrication de la machine basée sur Hedging Point, une variable d’inventaire du produit fini a été introduite dans la conception de l’expérience.

En résumé, nous avons un système de production conçu de manière à ce que, en augmentant son âge (At), il soit possible d'accroître les possibilités de défectuosité et de réduire la demande en unités de temps. Cette manière de procéder continue jusqu'à la prochaine action de maintenance du système, ce qui restaure tous les facteurs dans leurs conditions initiales. En utilisant l'approche de simulation d'optimisation, une expérience est conçue et mise en oeuvre pour contrôler les variables de décision de la politique et maximiser la fonction objective du revenu net moyen (ANR). Les variables de décision sont statistiquement et pratiquement prises en compte, telles que le niveau d’inventaire (Z), la proportion d’inspection (F) et les seuils de PM (Mk ou Pk).

Type de document: Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires: "Thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment of a master's degree with thesis in automated manufacturing engineering". Comprend des références bibliographiques (pages 93-99).
Mots-clés libres: système de production, contrôle stochastique optimal, contrôle de qualité, simulation, demande de qualité
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Ouhimmou, Mustapha
Codirecteur:
Codirecteur
Gharbi, Ali
Programme: Maîtrise en ingénierie > Génie de la production automatisée
Date de dépôt: 07 févr. 2020 15:49
Dernière modification: 07 févr. 2020 15:49
URI: http://espace.etsmtl.ca/id/eprint/2444

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