Optimization of Production Layout in Multi-Floor Industrial Buildings

Abstract

In einem Umfeld, in dem der Baugrund eine begrenzte Ressource ist und wirtschaftliche Schwankungen häufiger werden, wandeln sich flexible Produktionsketten für eine Vielzahl an Branchen von einem gewerblichen Vorteil zu einer unmittelbaren Notwendigkeit. Ein wichtiger Schritt in die Richtung hoher Anpassungsfähigkeit in Produktionsabläufen ist der vermehrte Einsatz flexibler Produktionsstätten. Diese Gebäude versprechen die Resilienz gegenüber sich ändernden Anforderungen zu maximieren und, oft sich widersprechende, geläufige Leistungsindikatoren wie Materialflusskosten und die benötigte Baufläche kontinuierlich zu optimieren. In den letzten Jahrzehnten hat sich die wissenschaftliche Gemeinde zunehmend sogenannten Facility Layout Problems (FLP) in einem mehrstöckigen Kontext (MFFLP) zugewandt. So vielversprechend digital optimierte mehrstöckige Produktionsstätten wirken mögen, so sehr bergen sie auch völlig neue Herausforderungen. Diese Arbeit präsentiert einen neuartigen, auf Ports basierenden, zweiphasigen evolutionären Algorithmus für das MFFLP mit Aufzügen (MFFLPE), der mit fünf individuellen Zielfunktionen, dynamisch platzierten Lifts und größenfixierten Abteilen arbeitet. Der in der C# Programmiersprache verfasste Algorithmus arbeitet in einem diskreten Suchraum bestehend aus möglichen Positionen und Verbindungen von Produktionsabteilen. Die Prozedur wird sowohl quantitativ als auch qualitativ evaluiert. Zunächst wird sie mittels der Analyse der umfangreichen Daten untersucht, die während Simulationsexperimenten mit zwei individuellen Eingabesets aufgezeichnet wurden. Dies inkludiert auch den Vergleich zwischen zwei gängigen Fitnessevaluierungsstrategien: Evaluierung basierend auf Pareto-Dominanz und Evaluierung basierend auf der (ungewichteten) Skalarisierung von Zielen. Zweitens hilft uns ein ergänzender Fragebogen, beantwortet von einem Experten im Bauingenieurwesen, die Stärken, Schwächen und grundsätzliche Performanz des Algorithmus weiter zu untersuchen. Unsere Ergebnisse suggerieren, dass ein auf Ports basierender Ansatz geeignet dafür ist kohärente mehrstöckige Produktionslayouts zu generieren, unabhängig von der verwendeten Evaluierungsmethode. Obwohl wir Unterschiede zwischen den zwei Strategien bezüglich der Zielerfüllung feststellen konnten, so stellten wir auch Probleme mit dem verwendeten Normalisierungsmechanismus für die skalarisierungsbasierte Implementierung fest. Dementsprechend geht aus unseren Daten keine Evaluierungsmethode für das anstehende Problem als besser geeignet hervor. Dadurch, dass beide Optimierungsansätze ihre eigenen Vorteile mit sich bringen, schlussfolgern wir, dass ein hybrider Ansatz für MFFLPEs als am vielversprechendsten scheint, vorausgesetzt es gibt eine intakte Normalisierung von Zielen. Obwohl die Ergebnisse suggerieren, dass die skalarisierungsbasierte Implementierung schneller für kleinere Probleminstanzen ist, benötigen beide Evaluierungsstrategien grundsätzlich vergleichbare Laufzeiten. Das von dem Experten bereitgestellte Feedback offenbarte gewisse Ziele, die noch von zukünftigen Arbeiten untersucht werden müssen. Schließlich müssen zukünftige Werke eine größere Varietät von unterschiedlichen Eingabesets untersuchen, um fundierte Aussagen über die Robustheit von gleichartigen MFFLPE Optimierungsprozeduren machen zu können.

In a world with limited real estate and a volatile economic landscape, flexible production chains are transitioning from a competitive advantage to an outright necessity for a variety of industries. One major step in the direction of high adaptability in production processes is the reliance on flexible production facilities. These facilities promise to maximize resilience against changing demands and consistently optimize, often conflicting, common key performance indicators such as material handling costs and total land required. In the last decades, the scientific community has increasingly considered so-called Facility Layout Problems (FLP) in a multi-floor context (MFFLP). As promising as digitally optimized multi-story production facilities seem, they also pose entirely new challenges. This thesis presents a novel port-based two-phase evolutionary algorithm to the MFFLP with Elevators (MFFLPE), considering five distinct objectives, dynamically placed elevators, and fixed-size departments. The algorithm operates on a discrete search space of possible cube locations and connections, and was written in the C# programming language. The procedure is evaluated both quantitatively and qualitatively. First, it is analyzed with respect to the extensive data recorded throughout simulation experiments conducted with two distinct input sets. This includes the comparison of two well-known fitness evaluation measures: Evaluation based on Pareto-dominance and evaluation based on the (unweighted) scalarization of objectives. Secondly, a supplementary questionnaire answered by a civil engineering expert helps to further investigate the strengths, weaknesses, and overall performance of the proposed algorithm. Our results indicate that the port-based approach is suitable to generate coherent multi-floor production layouts with satisfactory objective values, independent of the evaluation method utilized. While we observed differences between the two strategies in terms of objective completion, we also identified issues in the utilized normalization mechanism for the scalarization-based implementation. Thus, our data does not suggest any evaluation strategy to be more appropriate for the task at hand. As both optimization strategies pose their own advantages, we conclude that a hybrid approach seems the most promising for MFFLPEs, given proper objective normalization. Even though the results indicate that the scalarization-based implementation is faster for smaller problem instances, both evaluation measures generally required similar runtimes. Feedback provided by the expert revealed that certain objectives have yet to be investigated in future work. Lastly, future work needs to explore a wider variety of different input sets to make well-founded statements about the robustness of MFFLPE optimization procedures alike.