Optimering av en aeronautisk produktion linje genom att hantera avv erktyg och bristen på artiklar

This thesis work is part of a process to ensure the production ramp-up of the A320neo aircraft pylons at Airbus Saint-Eloi factory (Toulouse). The aim of the project was to optimise the production management in order to sustain the transition to a serial production of the assembly lines. The objective of the thesis work was to develop a model to prevent the downtime of the production lines caused by the shortage of the assembly lines or the unavailability of tools on workstations.Firstly, the work investigates the existing models in order to understand the causes of stocks variability. Performance of tools was determined with the Markov chain model. Then, the work provides a method to forecast production needs in terms of items and tools. An algorithm was developed to collect and process the data on the existing resources in order to compare it to the forecasted needs. Solutions were designed to identify the causes of the shortages on the production lines. In addition, by analysing the trends of the shortage of stocks and the availability of tools on workstation, a forecast of long term constraints for production is possible. The method showed promising results to identify and manage the missing items and tooling on the workstations.Denna avhandlingsarbetet en del av en process för att säkerställa produktion ramp-up av A320neo-flygplanets pyloner på Airbus Saint-Eloi-fabriken (Toulouse). Syftet med projektet var att optimera produktionshanteringen för att upprätthålla övergången till en serieproduktion av monteringslinjerna. Målet med avhandlingsarbetet var att utveckla en modell för att förhindra driftstopp av produktionslinjerna som orsakats av bristen på artiklar eller om verktyg på arbetsstationerna. För det första undersöker arbetet de befintliga modellerna för att första° orsakerna till lagerförändringar. Utförandet av verktyg bestämdes med Markovchain-modellen. Sedan ger arbetet en metod för att förutse produktionsbehov i termer av artiklar och verktyg. En algoritm utvecklades för att samla och bearbeta data på befintliga resurser för att jämföra den med de prognostiserade behoven. Lösningar utformades för att identifiera brist till bristerna på produktionslinjerna. Genom att analysera trenderna om brist på lager och tillgången till verktyg på arbetsstationen ¨ar det dessutom möjligt att prognostisera långsiktiga produktionsbegränsningar. Metoden visade lovande resultat att identifiera och hantera de saknade artiklarna och verktygen på arbetsstationerna