Risk-based scheduling in the remanufacturing of turbine blades

Refurbished products are gaining importance in many industrial sectors, specifically high-value products whose residual value is relevant and guarantee the economic viability of the remanufacturing at an industrial level, e.g., turbine blades for power generation. However, due to the variability in wear and defects in the parts entering the process, the repair process is subject to a significant degree of uncertainty. In the literature, robust scheduling approaches are considered to be a category of scheduling models that address uncertainty in manufacturing plants, offering valuable insights into handling uncertainties, but frequently rely on restrictive assumptions that can limit their effectiveness. To address this challenge, this dissertation proposes a risk-based scheduling scheme for the remanufacturing activities of turbine blades. Risk measure, i.e., value-at-risk, is exploited to derive a robust schedule and, hence, support decision- makers in the trade-off between the expected performance and the mitigation of the impact of extreme scenarios. Markovian Activity Network (MAN) model is utilised to estimate the distribution of the makespan and assess the value-at-risk for schedules along with the phase-type distributions used to enable general distributions for processing times while maintaining a Markovian property. Exact branch-and-bound and heuristic algorithms are developed and the effectiveness and performance of our proposed approach in minimising the value-at-risk of the makespan are showcased through computational experiments and comparisons with state-of-the-art approaches. The applicability in an industrial context is demonstrated through the analysis of two real cases. The first case studied the critical repair process on laser welding and grinding activities. The second case focuses on planning the entire remanufacturing process of turbine blades in order to establish durable schedules that can manage unforeseen events and maintain optimal performance.

I prodotti ricondizionati stanno acquisendo importanza in molti settori industriali, in particolare i prodotti di alto valore il cui valore residuo è rilevante e garantisce la redditività economica della rigenerazione a livello industriale, ad esempio le pale delle turbine per la produzione di energia. Tuttavia, a causa della variabilità dell'usura e dei difetti dei pezzi che entrano nel processo, il processo di riparazione è soggetto a un significativo grado di incertezza. In letteratura, gli approcci di schedulazione robusta sono considerati una categoria di modelli di schedulazione che affrontano l'incertezza negli impianti di produzione, offrendo validi spunti per la gestione delle incertezze, ma spesso si basano su ipotesi restrittive che possono limitarne l'efficacia. Per affrontare questa sfida, questa tesi propone uno schema di schedulazione basato sul rischio per le attività di rigenerazione delle pale delle turbine. La misura del rischio, ovvero il valore a rischio, viene sfruttata per ricavare una schedulazione robusta e, quindi, per supportare i decisori nel compromesso tra le prestazioni attese e la mitigazione dell'impatto degli scenari estremi. Il modello Markovian Activity Network (MAN) viene utilizzato per stimare la distribuzione del makespan e valutare il value-at-risk per le schedulazioni, insieme alle distribuzioni di tipo fase utilizzate per consentire distribuzioni generali dei tempi di elaborazione, pur mantenendo una proprietà markoviana. Sono stati sviluppati algoritmi esatti branch-and-bound ed euristici e l'efficacia e le prestazioni dell'approccio proposto nel minimizzare il valore a rischio del makespan sono state mostrate attraverso esperimenti computazionali e confronti con approcci allo stato dell'arte. L'applicabilità in un contesto industriale è dimostrata attraverso l'analisi di due casi reali. Il primo caso studia il processo di riparazione critico delle attività di saldatura laser e rettifica. Il secondo caso si concentra sulla pianificazione dell'intero processo di rigenerazione delle pale delle turbine, al fine di stabilire programmi duraturi in grado di gestire eventi imprevisti e mantenere prestazioni ottimali.