DENEYİMLİ VE
DENEYİMSİZ ÇALIŞANLARI DİKKATE ALARAK
MONTAJ HATTI DENGELEME
Bu
çalışmada, bizler montaj hattını yeniden düzenleme prosesini ele almaktayız.
İşletme, bahar ve yaz aylarında dönemsel artan talepler doğrultusunda hattı
yeniden düzenleme ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Problemin ana karakteristikleri üç
adet olup şu şekildedir.
İlk olarak işletme devamlı
çalışan deneyimli personele nazaran herhangi bir işlemi tamamlanması için daha
fazla zaman harcayan, geçici iş gücü kiralamaktadır. Ayrıca, deneyimsiz
(kiralanan) her işçinin görev aldığı hatta yanında en az bir adet deneyimli
işçinin mutlaka bulunması gerekmektedir. Son olarak işletme içerisinde, temiz
işler ve kirli işler olmak üzere, birbiri ile uyuşmayan farklı iş grupları
bulunmaktadır. Ana amaç verilen çevrim zamanında ve verilen işgücü kısıtın da
kiralanan deneyimsiz işçi sayısını minimize etmektir. Problem ikili lineer
program (BLP) kullanılarak modellenmiş ve ILOG CPLEX 9.0 programında optimum
çözülmesi sağlanmıştır. Çözüm bizlere 12 sürekli(deneyimli) çalışan ile iki
adet geçici(deneyimsiz) işçinin çalıştırılmasını önermektedir. Ayrıca iş yükü
açısından 12 adet deneyimli işçi ve 4 adet deneyimsiz işçi uygun olmakla
beraber yapılan çözümde iki adet deneyimsiz işçinin optimum olduğu gösterilerek
çözümün geliştirilmiş olduğu açıkça ortadadır.
Anahtar Kelimeler:
Hat Dengeleme, İmalat, Üretim
1. GİRİŞ
Montaj
hatları otomotivden ev aletleri endüstrisine kadar birçok üretim sisteminin
vazgeçilmez parçası haline gelmiştir. Montaj hatlarında meydana gelen dizayn
veya dengeleme kaynaklı problemlerin çözüme ulaştırılması oldukça zor bir
hadisedir. Çünkü montaj hatlarının kombinasyonel doğaları, çok çeşitli işlemler
ve çeşitli kısıtlar endüstriyel problemlerde sıklıkla karşımıza çıkmaktadır.
Dengeleme
prosesi, amaç fonksiyonunu optimize edecek şekilde bölünemeyen işleri iş
istasyonlarına atamaktan oluşmaktadır( Optimize ederken iş istasyonları, çevrim
zamanı yada üretim birim maliyeti gibi unsurları dikkate alınmalıdır. ). Ek
olarak, atama işlemi çeşitli sınırlamalarla daha karmaşık bir hal
alabilmektedir. Buna, her istasyondaki toplam işlem zamanının verilen üst
limitten(çevrim zamanı) büyük olmaması örnek gösterilebilir. Ayrıca yapılacak
işlemler arasında çeşitli öncelik ve uyuşmazlıklar da bulunabilmektedir.
Makaleye
konu olarak alınan işletme motosiklet montaj hattını bünyesinde barındıran ve
İspanya’da bulunan bir işletmedir. En kompleks yapıda bulunan motosiklette
montaj hattında 138 adet işlem bulunmaktadır. Bölüm 3.1’de anlatılan süreç
iyileştirme ile bu sayı 103 adet işleme düşmüştür.
İşletmede
üretim hacmi sadece İspanya pazarına hitab etmekte ve talep yıl içerisinde
belirli sezonlarda artış göstermektedir. Talebin en üst noktalara ulaşması
baharın son ayını ve tüm yaz aylarını kapsamaktadır. Yıllık dönemde düzensiz
olan bu talep 217,37 saniyede bir adet motorun hattan tamamlanmış olarak
çıkacak şekilde montaj hattının yeniden düzenlenmesini gerekli kılmaktadır.
Hattın
en önemli özelliği, üretimi arttırmak ve çevrim zamanını 217,37s’ye düşürmek
için geçici işçi(işgücü) kiralamasıdır. Geçici işçiler sürekli işçilere göre
görevlerini daha uzun zaman kullanarak yerine getirmektedir. Yani işlem zamanı
işi yapan işçinin geçici yada sürekli olmasına göre değişiklik göstermektedir.
Örneğin, belirlenen işlemin standart zamanı, işe sürekli işçi atanmış ise
standart zaman 1 ile çarpılmakta, eğer aynı iş geçici işçiye atanmışsa standart
zaman 2 ile çarpılarak zaman hesaplamasına dahil edilmektedir.
Problemin
diğer iki karakteristiklerinden biri olarak, gerektiği zaman geçici işçiye
yardımcı olması açısından en az bir tane sürekli işçinin, geçici işçi ile aynı
görev yerinde bulunması gerekmektedir. Buna ek olarak ikinci karakteristik ise,
işlemler arasında bazı uyumsuzluk ilişkilerinin bulunmasıdır. Örneğin işlemler
arasında 1. ile 62. işlemler kirli işlemler olarak belirlenmiş, bununla beraber
18 adet temiz işlem grubu tanımlanmıştır. Bu 18 temiz işleme örnek olarak
bisiklet gidonu(direksiyonu), bisiklet lambaları, çeşitli kaplama işlemleri,
pedallar ve sele ele alınabilir.
Elimizde
bulunan öncelik grafiği 103 görev ve 136 önemli öncelik ilişkisi bulunmaktadır.
İşlem zamanları düzenli olmamakla birlikte ortalaması 26,99 olarak
belirlenmiştir. Maksimum işlem zamanı 169,18s, minimum işlem zamanı ise 2,04s
olarak görülmektedir.
Tüm
iş istasyonları eşit ekipmanlarla donatılmıştır. Ne zamanki işçi sayıları
istasyonlara atandığında ( deneyimli-deneyimsiz fark etmez ) işlem ile ilgili
araçların istasyonlara atanması sağlanmaktadır. Ana amaç verilen üretim hızına
erişecek şekilde veya çevrim zamanı esas alınarak, geçici işçilerin sayısını
mininize etmek ve bunu işgücünde çalıştırılan sürekli işçilerin sayısını
dikkate alarak azaltmaktır. ( işletmede sırasıyla bu değerler 217,37 s ve 12
sürekli işçidir. )
İstenen üretim hızına,
işletme tarafından dengeleme, 12 sürekli adet işçi ve 4 adet geçici işçi
kullanılarak sağlanmıştır. Ayrıca işletme istenen üretkenlik düzeyine 14
sürekli işçi ile erişebilineceğini hesaplamıştır.
LİTERATÜR ARAŞTIRMASI
Montaj
hatlarında dengeleme ve dizayn problemlerinin literatürde birçok örneği ile
sentezlenmiş çalışmalar bulunmaktadır. Örneğin, Reikek(2), Becker ve Scholl(3)
ve Scholl-Becker(4), gösterilebilir. Bu çalışmalarda doğru çalışan sezgisel
yöntemler ortaya konulmuştur. Günümüze en yakın olarak meta-sezgisel yöntemler,
bu tip problemlerin çözümü için geliştirilmiştir. Çoğu çalışmalarda kaynakların
düzenli olduğu, işlem zamanlarının istasyonlar arasında sabit ve değişmez
olduğunu, her işlemin her istasyona atanabileceği varsayılmaktadır. Düzenli
olmayan kaynaklar üzerinde zaman dilimleri ve/veya maliyetleri dikkate almak
beraberinde iki katmanlı atama problemini getirmektedir. Bu atama problemi,
işlemler eş zamanlı olarak benzer istasyonlara atanırken, kaynakların
istasyonlara mutlaka atanmasıdır. Bu durum montaj hattı dizayn problemini
(ALDP) oluşturmaktadır.
Graves
ve Whitney(5) karışık ve çeşitli maliyetlerin toplamını minimize eden benzer
olmayan takımların seçim problemlerini belirlemeye çalışan ilk
araştırmacılardır. Ayrıca Graves 1983 ve 1988 yıllarındaki devam eden
çalışmalarında sıralı işlemlerde öncelikler üzerine araştırmalar yapmıştır.
Faaland(6) ise alternatif kaynakları ve işlemleri istasyonlara atama
işlemlerini ele almış ve bunu yaparken iki adet sezgisel çözüm prosedürünü
ortaya koymuştur. Falkenauer (7) ise işlemleri istasyona atama için genetik
algoritmayı ve her istasyon için optimum kaynak seçimi için dal-sınır
algoritmasının kullanılmasını önermiştir. Pinnoi ve Wilhelm(8) (ALDP ile de
ilgilenen) dal ve kesim prosedürünü önermektedir. McMullen ve Frazier(9), çoklu
üretim problemlerinde benzetimli tavlamayı olasılıklı işlem performansı zamanı,
paralel istasyonları ve çok amaçlılığı göz önüne alarak sunmuşlardır.
Nicosia(11), çok amaçlı ALDP ve genetik algoritma kurulumunu ele almıştır. Bunu
dal ve kesim alagoritmasını geliştirerek çok kriterli karar-amaç metodu olan
PROMETHEE II’yi geliştirmiştir. Buckhin ve Robinpvitz(12) problemleri paralel
istasyonların olabilirliği üzerine inceleme altına almış, bunu Buckhin ve
Tzur(13)’te bulunan çalışmanın uzantısı olarak çözüme dal ve sınır
algoritmasını uygulayarak 12. kaynakta sunmuşlardır. Levitin (14) problem
çözümünü robotlarla donatılmış montaj hattında körleştirilmiş dal sınır
algoritması ile beraber genetik algoritma kullanarak sağlamaya çalışmışlardır.
Becker
ve Scholl (3)’ün ekipman seçimine uygun olarak iş performans hızları farklı
olan işçilerin atanmasından bu makalenin yayınlanması için yola çıkılmıştır. Bu
işlemleri kapsayan çalışmalar 15-16-17. kaynaklarda yer alan çalışmalardır.
Aynı
işlemde görev alan her çalışanın performans hızlarının birbirine eşit olduğu ve
işlemi bitirmek için gerekli zamanın istasyona atanan işçilerin sayısına bağlı
olduğunun kabulü açıkça görülmektedir. Elbette mevcut çalışmalarda işçi
sayılarının lineer temelli veya lineer temelli olmayan yöntemlerle belirlendiği
görülebilir. Diğer durumlarda, karar sorusu hangi işçilerin verilen vardiyada
çalışması ve/veya çalışmamasıdır.
Hopp
(18) farklı hızlara sahip olan işçilerin hız faktörlerini “standart işçi”
belirleyerek bir hız katsayısı ile her çalışanın hızını ilişkilendirmeyi ele
almıştır. Bunun yanında bir işçinin hız faktörünün tüm işlemlerde değişmez
olduğunu kabullenmişlerdir. Ayrıca, bu çalışma hazır olarak dizaynı ve
dengeleme işlemi tamamlanmış bir hat ele alınarak gerçekleştirilmiştir. Bu
çalışmada ana amaç istasyonlardaki işçilerin değişim sayılarını minimize
etmektir. Bunu istasyonlardaki iş yüklerinde bulunan fazla kapasiteleri diğer
işlemlerde kullanılması göz önüne alınmıştır.
Gerçek
endüstriyel durumlarda, hatlarda karşımıza tüm istasyonlarda
gerçekleştirilememiş bazı işlemlerin ve/veya performans zamanlarının işçinin
işteki performansına bağlılığı karşımıza çıkmaktadır. Bu durum, sözü edilen motosiklet
montaj hattında ve 19. kaynakta geçen yazıcı imalatı yapan fabrikanın montaj
hattında karşımıza çıkmaktadır.
3. PROBLEMİN ÇÖZÜMÜ
Aşağıda
tanımlanmış olan endüstriyel problemin çözümü için, veriler doğrultusunda
problem boyutlarının düşürülmesi işlemleri bölüm 3.1 de aktarılmaktadır.
Ardından problem ikili lineer program(BLP) tarafından modellenmiş ve bölüm 3.2
de optimal çözüme ulaşılmıştır. Bölüm 3.3 te ise elde edilen sonuçlar ele
alınmıştır.
3.1. Süreç
İyileştirme
Burada
süreç iyileştirmeden kasıt problemin boyutlarının küçültülmesi olarak ele
alınmıştır. Örneğin, aynı istasyonda tamamlanması gereken işlem grupları
bulunmaktadır. Bu işlemler tekrar gruplandırılarak, grupta yer alan işlerin
performans zamanını işlem zamanına eşit kılmak için bazı işlemler tek çatı altında
kümelendirilmişlerdir. Böylece işlem sayısı 138’den 103’e indirgenmesi
sağlanmıştır.
Ek
olarak, iyi bilinen kavramlar olan birinci ve sonuncu “Ei-Li” istasyonlarını
kabul edilmektedir. Sırasıyla i işinin hangi istasyona atanması problemi ile
karşılaşmaktayız. Bir işi atamadan önce, önce gelen işlerin toplam zamanını
belirlemeliyiz ve aynı mantıkta bir işi atadığımızda atanan işi toplam zamana
eklemeliyiz. Sonuç olarak i işini atayabileceğimiz istasyon aralıklarını
[Ei-Li] elde etmekteyiz.
3.2. Karma Lineer
Programlama Modeli
Yayınlanan
pek çok çalışmada, montaj hattı dengeleme problemleri sadece akademik bakış
açısı ve sadece problemi formüllemede kullanılan matematiksel modellemeler yer
almaktadır. Bir diğer açıdan, pek çok gerçek problem sezgisel prosedürlerle
tanımlanmıştır. Geçen yıllar boyunca formülasyon prosedürü hesaplama gücü ve
hesaplama teknolojisi ile bütünleştirilmiştir. Yani bilgisayarlarla
bütünleşmiştir. Böylece, problemi tam ve doğru çözmek için tüm potansiyellerin
araştırılması tekrar gözler önüne serilmektedir.
BLP
ile farklı özellikteki işçilerle hat dengeleme probleminin çözümü aşağıda
verilmektedir. Bu durum formüllere dökülüp çözüme kavuşturulmuştur. Durumun ana
özelliği işlem zamanlarının işçilerin iş performanslarına tamamen bağlı
olmasıdır.
Çözülen
örnekte, sürekli işçilerin tüm işlemleri tamamlayabileceği kabul edilmiştir.
Ancak elimizde yeteri kadar işçi, yaz aylarında artan talebe bağlı olarak artan
üretim kapasitesi ihtiyacını karşılayamadığı apaçık ortadadır. Bundan dolayı
talebin arttığı periyotlarda geçici işçiler kiralanmaktadır. Hattaki istasyon
sayısı arttırılarak üretim hızı arttırılmakta ve çevrim zamanı düşürülmektedir.
Amaç
maliyetleri minimize etmektir. Maliyet mecburen kiralanan işçilerin maliyet
yükleri önem arz etmektedir. Her durumda verilen geçici işçilerin maliyet
kalemleri aynıdır. Amaç kiralanan geçici işçilerin sayısını minimize ederek
maliyetleri düşürmektir.
Sürekli
işçiler bütün görevleri yerine getirebilmektedir. Bunun yanında geçici işçiler
sadece alt görevleri yerine getirebilmekte ve bu görevleri yaparken devamlı
çalışanlara nazaran daha fazla zaman harcamaktadırlar. Geçici çalışanların iş
performans zamanı, devamlı çalışanın iş performans zamanının β(>1) katsayısı
ile çarparak bulmaktadır. Bu katsayı geçici işçilerin yapabileceği tüm işler
için eşit alınmıştır. Ek olarak, sağlanması gereken şart ise, geçici çalışanın
atandığı bir istasyona mutlaka devamlı işçinin de yanına atanmasıdır.
Son
olarak, uyumsuz olan kirli ve temiz işler arasındaki ilişkileri de dikkate
almak zorunluluğu bulunmaktadır. Sonuçta meydana gelen model aşağıda
verilmektedir.
Veri:
i
işlem
indeksi
j
istasyon
indeksi
W
bölünemeyen
montaj işlemleri dizisi(Devamlı çalışanlar tarafından sağlanan görevlerdir)
T^
geçici
işçiler tarafından sağlanamayan görevler dizisi
di
i işleminin
zamanı(devamlı işçi tarafından yapılacaksa)
β
katsayı(>1)
geçici işçiye atanan görevlerde “di”nin çarpılacağı katsayı
P
Birbiri
arasında yakın öncelik ilişkisi bulunan işlem çiftlerinin dizisi
I
özel
uyumsuzluk gösteren ve aynı istasyona atanan işlem çiftlerinin dizisi
C
çevrim
zamanını üst sınırı
n,N
iş
istasyonlarının alt ve üst sınırları(j=1,…,N)
m
bir iş
istasyonuna atanan işlem sayısının üst sınırı
Ei,Li
i işinin
atanabileceği ilk ve son istasyonlar aralığı
T^i
bir istasyonda
işlenebilecek işlemlerin dizisi
Değişkenler
Amaç fonksiyonu (1), geçici
işçilerin sayısını minimize etmektedir. (2) her işin sadece bir istasyona
atanabilirliğini empoze etmektedir. (3) ve(
3’) her iş istasyonundaki toplam işlem
zamanını, üst sınır olan çevrim zamanından büyük olamayacağını (eğer deneyimli
işçi istasyona atanmışsa) veya 1/β*C den büyük olamayacağını (eğer deneyimsiz
işçi istasyona atanmışsa) göstermektedir. (4) görevlere sadece deneyimli
işçilerin atanmasını engelleyerek geçici işçinin yalnız olarak istasyona
atanmasını önlemektedir. (5) geçici işçinin boş istasyona atanması durumunu
kontrol altına almaktadır.(6) eğer istasyon boşta ise ardından gelen istasyonun
da boş olduğunu belirtmektedir. Ayrıca boş olmayan istasyonların ardışık
sıralanarak bu istasyonları ardışık olarak numaralandırmaktadır.(7) ve (8) ise
işlem çiftleri arasında sırasıyla öncelik ve uyumsuzluk durumlarını ifade eder.
(9),(
9’) ve
(9’’) her geçici işçinin yanında en azından bir tane deneyimli işçinin
atanmasını sağlamaktadır. (10) ise sürekli işçilerin sayısını, geçici işçilerin
sayısını ve boş istasyonların sayısını toplayarak modeldeki potansiyel istasyon
sayısını ifade etmektedir.(11) ise değişkenlerin ikili doğasını ifade
etmektedir.
3.3 Sonuçlar
Problem,
BLP fonksiyonu ILOG CPLEX programı ve 1.8 Mhz Pentium 4 PC + 512 Mb RAM teknik
özelliklerine sahip bilgisayar kullanılarak çözülmüştür. Bu görev için,
çözücünün varsayılan ayarları kullanılmıştır. Bu kısım başlangıç süreç
geliştirme aşamasını içermektedir. Süreç geliştirme aşamasından sonra, çözülen
problemin boyutları 365 kısıt, 666 değişken ve 2927 adet sıfıra eşit olmayan
elementten meydana gelmektedir.
Daha önce de belirtildiği gibi dengeleme işlemi
için işletme 217,37s çevrim zamanını istemekte ve 12 adet devamlı işçi ile 4
adet kiralanmış geçici işçi ile çözüme başlanmıştır. Çözücü optimum sonucun 78,36s
sürede hesaplamakta ve 12 adet devamlı işçi ile 2 adet geçici işçinin olması
gerektiği sonucunu ortaya koymaktadır. Optimum çözüm, işin başlangıç çözümünün
geliştirilmişi olduğu geçici işçi sayısının 2 ye düşürülmesinden açıkça
görülmektedir.
Şekil 1
çözümde 14 iş istasyonuna atanan iş yüklerini göstermektedir. Bunlar sırasıyla
187.75, 106.36, 107.24, 217.14, 217.35, 217.15, 217.34, 215.25, 216.87, 213.35,
216.54, 214.93, 216.19 ve 216.87 saniyedir. 2. ve 3. istasyonlara geçici
işçiler atanmıştır. Buradaki gerçek iş yükleri sırasıyla 212,72 ve 214,48
saniyedir. Açıkça görülmektedir ki her deneyimsiz işçinin yanında deneyimli
işçi de çalışmaktadır. Elde edilen çevrim zamanı 217,35s’dir. Böylece başlangıç
çevrim zamanı az da olsa iyileştirilmiş ve üretim hızı artmıştır. Ayrıca
alternatif optimum çözüm matematiksel olarak 13 devamlı işçiyi işaret
etmektedir. İş yükleri işçiler arasında adil bir şekilde atanarak işletme içi
kargaşanın önüne geçilmiştir. Son olarak kirli işlemler (1. ve 62. işlemler) birinci
ve altıncı istasyonlara, temiz işler ise 4,7,6,10,11,12 ve 13. istasyonlara
atanmışlardır.
Optimum
çözüm elde edilirken başka testler de uygulanmıştır. İşletme sadece deneyimli
işçileri dikkate alarak 14 işçi ile gerekli dengeleme problemini çözdüğünü ifade
etmektedir. Matematiksel programlama modeli yürütüldüğünde 13 deneyimli işçinin
olması optimum çözümde deneyimsiz işçinin bulunmamasını ifade etmektedir. Bu
çalışma ile bir tip işçi dikkate alındığı takdirde modelin potansiyel
faydasızlığını gözler önüne sermiş olduk.
Son
olarak diğer CPLEX araştırmalarında, fizibillik ve çözümü bulmada optimallik
arasında dengeyi göze alan standart yöntemle, optimum çözüm süresi 2,75s
bulunmuş, fizibillik ve çözümün araştırılmasında 73,17s sonra minimum optimal
araştırma sonucunun bulunduğu olduğu belirlenmiştir.
4.SONUÇ
Bu
çalışmada montaj hattını dengelemek için motosiklet montaj fabrikasını ele
aldık ürünlere olan talebin sezonsal olarak değişmesi gereği yaz aylarında
talepte artış görülmektedir. Böylelikle montaj hattında dengeleme problemi
ortaya çıkmıştır.
Montaj
hattının ana özelliği üretimi hızlandırmak için görevleri devamlı işçilere göre
daha fazla zaman harcayarak yerine getiren geçici işçilerin kiralanmasıdır. Bu
durumda işlem zamanı o işi yapan işçi tipine göre farklılık göstermektedir.
Prosesin diğer özelliği ise her bir deneyimsiz işçinin yanında mutlaka bir tane
deneyimli işçinin atanmış olmasıdır. Ek olarak kirli ve temiz işler arasındaki
uyumsuzluk ilişkisi de gözden kaçırılmamaktadır. Amaç ise gereken geçici işçi
sayısını, verilen çevrim zamanı ve kadroda bulunan işçi takımlarını göz önüne
alarak minimize etmektir.
Problem ikili lineer
programlama kıllanılarak modellenmiş ve optimum çözüme ulaştırılmıştır. Çözüm
bizlere 12 devamlı çalışan ve 2 geçici çalışanın olması gerektiğini sonucunu
vermektedir. 12 devamlı ve 4 geçici işçi ile başlangıç çözümü iki adet geçici
işçi sayısında azalma elde edilerek geliştirilmiştir.
KAYNAKLAR
[1] Wee TS, Magazine MJ.
Assembly line balancing as generalized bin packing. Operations Research Letters
1982;1:56–8.
[2] Rekiek B, Dolgui A,
Delchambre A, Bratcu A. State of art of optimization methods for assembly line
design. Annual Reviews in Control 2002;26:163–74.
[3] Becker C, Scholl A. A
survey on problems and methods in generalized assembly line balancing. European
Journal of Operational Research 2006;168:694–715.
[4] Scholl A, Becker C.
State-of-the-art exact and heuristic solution procedures for simple assembly
line balancing. European Journal of Operational Research 2006;168:666–93.
[5] Graves SC, Withney DE.
A mathematical programming procedure for equipment selection and system evaluation
in programmable assembly. Proceedings of the IEEE decision and control, 1979.
p. 531–6.
[6] Faaland BH, Klastorin
TD, Schmitt TG, Shtub A. Assembly line balancing with resource dependent task
times. Decision Sciences 1992;23:343–64.
[7] Falkenauer E. A
grouping genetic algorithm for line balancing with resource dependent task
times. Proceedings of the fourth international conference on neural information
processing, 1997. p. 464–8.
[8] Pinnoi A, Wilhelm WE.
Assembly system design: a branch and cut approach. Management Science
1998;44:103–18.
[9] McMullen PR, Frazier
GV. Using simulated annealing to solve a multiobjective assembly line balancing
problem with parallel stations. International Journal of Production Research 1998;36:2717–41.
[10] Nicosia G, Pacciarelli
D, Pacifici A. Optimally balancing assembly lines with different workstations.
Discrete Applied Mathematics 2002;118:99–113.
[11] Rekiek B, de Lit P,
Delchambre A. Hybrid assembly line design and user’s preferences. International
Journal of Production Research 2002;40:1095–111.
[12] Bukchin J, Rubinovitz
J. A weighted approach for assembly line design with station paralleling and
equipment selection. IIE Transactions 2003;35:73–85.
[13] Bukchin J, Tzur M.
Design of flexible assembly line to minimize equipment cost. IIE Transactions
2000;32:585–98.
[14] Levitin G, Rubinovitz
J, Shnits B. A genetic algorithm for robotic assembly line balancing. European
Journal of Operational Research 2006;168:811–25.
[15] Akagi F, Osaki H,
Kikuchi S. A method for assembly line balancing with more than one worker in
each station. International Journal of Production Research 1983;21:755–70.
[16] Wilson JM. Formulation
of a problem involving assembly lines with multiple manning of work stations.
International Journal of Production Research 1986;24:59–63.
[17] Lutz CM, Davis KR,
Turner CF. Development of operator assignment schedules: a DSS approach. Omega
1994;22:57–67.
[18] Hopp WJ, Tekin E, Van
Oyen MP. Benefits of skill chaining in serial production lines with cross-
trained workers. Management Science 2004;50:83–98.
[19] Pomes J. Equilibrat de
línies de muntatge en una empresa del sector informàtic. Proyecto Final de
Carrera, UPC, Barcelona, 2001.