Este artigo estuda o problema de projeto de fábrica focalizada envolvendo a partição da instalação (planta) em subplantas e a alocação de capacidade em cada estação de trabalho das subplantas. O sistema de manufatura job-shop é representado por meio de uma rede de filas aberta genérica, e aproximações baseadas em métodos de decomposição são utilizadas para avaliar e otimizar o desempenho do sistema. O objetivo é reduzir a complexidade do sistema do ponto de vista da gestão do produto ou da gestão da estação, por exemplo, limitando-se a variância dos leadtimes dos produtos na rede. Apresenta-se um modelo de programação não-linear inteira para o problema e um algoritmo heurístico para resolvê-lo. Aplicando-se o algoritmo em alguns problemas testes, mostra-se que a partição da instalação em subplantas pode reduzir a variância dos leadtimes dos produtos na rede, sem necessidade de investimentos adicionais em capacidade. Além disso, algumas vezes é possível manter (ou até melhorar) o desempenho da rede, particionando-a em subplantas que necessitam de menos capacidade do que a configuração original da rede como uma planta única.

This paper studies the focused factory design involving the partition of the facility (plant) into sub-plants and the allocation of capacity in each workstation of the sub-plants. The job-shop system is represented by a generic open queuing network and approximations based on decomposition methods are used to evaluate and optimize the performance of the system. The aim is to reduce the system complexity from the point of view of the product or workstation management, for example, limiting the variance of the product leadtimes in the network. An integer non-linear programming model and a heuristic algorithm are presented. Applying the algorithm to some testing problems, it is shown that the partition of the facility into sub-plants can reduce the variance of the product leadtimes without requiring additional investments of capacity. Moreover, sometimes it is possible to maintain (or even improve) the network performance by partitioning the plant into sub-plants which need less capacity than the original plant.

Este artigo ilustra a aplicação de modelos de redes de filas abertas para auxiliar no processo de tomada de decisões de projeto (ou reprojeto) e planejamento de sistemas discretos de manufatura. Utilizam-se métodos aproximados de decomposição paramétrica, para avaliar as medidas de desempenho da rede. Por meio de um estudo de caso de uma rede job-shop de uma fábrica metal-mecânica, mostra-se que estes métodos são adequados e efetivos para estimar, por exemplo, os estoques em processo (WIP) e os leadtimes de produção dos produtos. Mostra-se ainda que modelos de programação matemática de alocação de capacidade nas estações da rede, baseados nos métodos de decomposição, também são efetivos para otimizar o desempenho da rede em diferentes configurações. Curvas de trade-off entre investimento em capacidade e WIP ou leadtime são geradas e são úteis para auxiliar um gerente a decidir quanto alocar de capacidade na rede para atingir metas de desempenho. Estas curvas também são úteis para analisar o efeito em termos de capacidade se a variabilidade das chegadas externas de produtos, no mix de produtos ou na taxa de produção da rede muda.

This paper shows the application of open queueing network models to support the design (or redesign) decision making and planning of manufacturing systems. Approximate decomposition methods are used in order to evaluate the queueing network performance. From an actual metallurgical industry queueing network, it is shown that these methods are suitable and effective to estimate, for instance, the work-in-process (WIP) and the production leadtime. It is also shown that optimization models to allocate capacity at network stations, based on decomposition methods, are effective in optimizing the performance of the network under different configurations. Trade-off curves between capacity investment and WIP or leadtime are generated and are useful in supporting a manager to estimate how much capacity should be allocated to the network to achieve the performance goal. These curves are also useful in analysing the effects in terms of capacity if the variability of external arrivals of products, the product mix or the rate of production of network changes.