@article { author = {Amiri, Maghsoud and Taghavifard, Mohammad Taghi and Azimi, Parham and Aghaei, Mojtaba}, title = {Multi-Objective Model for determining Optimal Buffer Size and Redundancy-Availability Allocation Simultaneously in Manufacturing Systems}, journal = {Industrial Management Journal}, volume = {11}, number = {3}, pages = {427-460}, year = {2019}, publisher = {University of Tehran}, issn = {2008-5885}, eissn = {2423-5369}, doi = {10.22059/imj.2019.276967.1007564}, abstract = {Objective: This research was carried out with the aim of simultaneously examining the two categories of the most commonly encountered issues in the field of production and operations including the redundancy allocation and the buffers allocation. The study sought to optimize goals such as accessibility, system costs, and buffer capacity and for this purpose, variables such as the optimum capacity of buffers between machines, the number of high-reliability machines and their allocation, and the appropriate time schedule for maintenance and repair were investigated. Methods: Considering the categorization of emergency and preventive failures for machinery, taking into account the cost of any failure for machinery, and considering the non-exponential and increasing distribution function for a variety of failures, it is very difficult to obtain and calculate mathematical functions related to the objectives of Availability and Cost explicitly. Therefore, a combination of simulation, experimental design, and neural network approach was used to estimate these two objective functions. In order to solve the proposed model, the NSGA-II algorithm was coded in MATLAB. Also, in order to analyze the efficiency of the suggested Algorithm, the MOPSO Algorithm was used and the Algorithms were compared with each other based on the performance measures of the algorithms. Results: After applying the numerical example with the approach used, the results of the research indicate the validity of the proposed methodology for the problem under study. Conclusion: Based on the set of solutions obtained from the algorithms used, different combinations of variables (including the number of machines per station, buffer capacity and duration of repairs) can be used to achieve the appropriate level of objectives.}, keywords = {Buffer allocation problem,Redundancy Allocation Problem,simulation,NSGA-II Algorithm}, title_fa = {مدل چندهدفه تعیین اندازه بهینه بافر و تخصیص افزونگی ـ دسترس‌پذیری به‌صورت هم‌زمان در سیستم‌های تولیدی}, abstract_fa = {هدف: این پژوهش با هدف بررسی هم‌زمان دو دسته از مسائل پرکاربرد در حوزه تولید و عملیات شامل مسئله تخصیص افزونگی و تخصیص بافر انجام شده است. در این پژوهش، به‌دنبال بهینه‌سازی اهدافی از جمله دسترس‌پذیری، هزینه‌های سیستم و ظرفیت بافرها هستیم و بدین منظور متغیرهایی از جمله میزان بهینه ظرفیت بافرهای بین ماشین‌آلات، تعداد ماشین‌آلات با قابلیت اطمینان زیاد و تخصیص آنها و برنامه زمانی مناسب تعمیر و نگهداری بررسی شده است. روش: با توجه به دسته‌بندی خرابی‌های اضطراری و پیشگیرانه برای ماشین‌آلات، لحاظ کردن هزینه هر نوع خرابی برای ماشین‌آلات و در نظرگیری تابع توزیع غیرنمایی و فزاینده برای انواع خرابی‌ها که به‌موجب آن، به‌دست آوردن و محاسبه توابع ریاضی مربوط به اهداف دسترس‌پذیری و هزینه به‌صورت صریح، بسیار سخت می‌شود، بنابراین رویکرد ترکیبی شبیه‌سازی، طراحی آزمایش‌ها و شبکه عصبی به‌منظور برآورد این دو تابع هدف به‌کارگرفته شد. همچنین به‌منظور تحلیل کارایی الگوریتم مورد استفاده، از الگوریتم MOPSO استفاده شد و بر اساس شاخص‌های سنجش کارایی الگوریتم‌ها با یکدیگر مقایسه شدند. یافته‌ها: بعد از پیاده‌سازی مثال عددی با رویکرد مورد استفاده، نتایج تحقیق، حاکی از اعتبار متدلوژی پیشنهادی برای مسئله مورد بررسی بود. نتیجه‌گیری: بر اساس مجموعه جواب‌های به‌دست آمده از الگوریتم‌های استفاده شده، می‌توان ترکیب‌های مختلفی از متغیرهای مورد بررسی (شامل تعداد ماشین‌آلات در هر ایستگاه، ظرفیت بافر و مدت زمان انجام تعمیرها) را مورد استفاده قرار داد تا به سطح مناسبی از اهداف مسئله دست یابیم.}, keywords_fa = {تخصیص بافر,تخصیص افزونگی,شبیه‌سازی,الگوریتم فراابتکاری NSGA-II}, url = {https://imj.ut.ac.ir/article_74570.html}, eprint = {https://imj.ut.ac.ir/article_74570_befddeb12f7e767ba9b0037652ae71a0.pdf} }