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Introduction: this study proposes a method to design and balance a cellular manufacturing system of a typical industrial company to obtain an optimal configuration in terms of the process, total cost, idle time and reliability criteria. Methods: the developed method has three phases. The first phase obtains candidate solutions using optimization models to minimize the cycle time and total cost. In the second phase, the performance measures for the remaining criteria of each candidate solution are found using discrete-event simulation. In the last phase, the optimal configuration is selected using the analytic network process (ANP). Results: the proposed method was validated with a practical case, where the optimal configuration had the best reliability with a zero-smoothness index, which minimized the wasted time and excess inventory. However, it was not the configuration with the lowest cost. Conclusions: This method has two contributing elements: multiple lean criteria and the approach, which combines different solution strategies to select the best configuration in an integral manner., Introducción: esta investigación propone una metodología para diseñar y balancear un sistema de manufactura celular de una empresa industrial típica con el propósito de obtener una configuración óptima bajo los criterios de, proceso, costo total, tiempo ocioso y confiabilidad. Métodos: la metodología desarrollada tiene tres fases. La primera fase consiste en obtener soluciones candidatas usando modelos de optimización para minimizar tiempo de ciclo y costo total. En la segunda fase se encuentran las medidas de desempeño de los demás criterios para cada solución candidata utilizando simulación de eventos discretos. En la última fase se escoge la configuración óptima utilizando el análisis de decisión multicriterio. Resultados: la metodología propuesta fue validada en un caso práctico donde la mejor configuración encontrada tiene la mayor confiabilidad, un índice de suavidad de cero que minimiza el desperdicio de tiempo y el exceso de inventario, aunque no fue la configuración con menor costo. Conclusiones: esta metodología tiene dos elementos de contribución: el primero, que involucra múltiples criterios lean, y el segundo, el enfoque que combina diferentes estrategias de solución para la selección de la mejor configuración de una manera integral.

Introduction: this study proposes a method to design and balance a cellular manufacturing system of a typical industrial company to obtain an optimal configuration in terms of the process, total cost, idle time and reliability criteria. Methods: the developed method has three phases. The first phase obtains candidate solutions using optimization models to minimize the cycle time and total cost. In the second phase, the performance measures for the remaining criteria of each candidate solution are found using discrete-event simulation. In the last phase, the optimal configuration is selected using the analytic network process (ANP). Results: the proposed method was validated with a practical case, where the optimal configuration had the best reliability with a zero-smoothness index, which minimized the wasted time and excess inventory. However, it was not the configuration with the lowest cost. Conclusions: This method has two contributing elements: multiple lean criteria and the approach, which combines different solution strategies to select the best configuration in an integral manner., Introducción: esta investigación propone una metodología para diseñar y balancear un sistema de manufactura celular de una empresa industrial típica con el propósito de obtener una configuración óptima bajo los criterios de, proceso, costo total, tiempo ocioso y confiabilidad. Métodos: la metodología desarrollada tiene tres fases. La primera fase consiste en obtener soluciones candidatas usando modelos de optimización para minimizar tiempo de ciclo y costo total. En la segunda fase se encuentran las medidas de desempeño de los demás criterios para cada solución candidata utilizando simulación de eventos discretos. En la última fase se escoge la configuración óptima utilizando el análisis de decisión multicriterio. Resultados: la metodología propuesta fue validada en un caso práctico donde la mejor configuración encontrada tiene la mayor confiabilidad, un índice de suavidad de cero que minimiza el desperdicio de tiempo y el exceso de inventario, aunque no fue la configuración con menor costo. Conclusiones: esta metodología tiene dos elementos de contribución: el primero, que involucra múltiples criterios lean, y el segundo, el enfoque que combina diferentes estrategias de solución para la selección de la mejor configuración de una manera integral.