Uravnoteženje montažne linije lahko ohlapno opredelimo kot proces optimizacije montažne linije glede na določene dejavnike. Konfiguriranje montažne linije je zapleten proces, optimizacija tega sistema pa je pomemben del številnih proizvodnih poslovnih modelov. Vzdrževanje in upravljanje enega je pogosto tudi precej drago. Glavni poudarek uravnoteženja je običajno optimizacija obstoječih ali načrtovanih montažnih linij, da se zmanjšajo stroški in poveča dobiček.
Na primer, avtomobilsko podjetje bi morda želelo spremeniti postavitev svoje tekoče linije, da bi pospešilo proizvodnjo. Podjetje lahko upošteva število delovnih postaj, ki jih mora izdelati izdelek opraviti, preden je dokončan, in čas, potreben na vsaki točki. Seveda vsaka faza tega procesa zahteva določeno dolžino časa in glede na posebne proizvodne zahteve se lahko upoštevajo tudi čas, dodeljen za dokončanje procesa, število delavcev ali povpraševanje po virih.
Možni rezultati postopka uravnoteženja montažne linije so lahko maksimalna učinkovitost, skrajšan čas za dokončanje procesa ali minimalno število delovnih postaj, potrebnih v določenem časovnem okviru. Vsak proizvodni proces se lahko precej razlikuje od drugega, zato mora podjetje, ki uravnoveša edinstvene delovne obremenitve, delovati v okviru omejitev in omejitev, ki vplivajo na njegovo specifično montažno linijo.
Za optimizacijo zelo specifičnih operacij lahko uravnovešanje montažne linije zahteva različne metode, od katerih nekatere vključujejo enačbe in algoritme, ki zadevajo posebne vidike proizvodnega procesa. Kompleksne proizvodne procese, kot je izdelava avtomobilov v velikih količinah, je mogoče razčleniti na manjše dele, kot so posamezni časi opravil ali potrebe po virih za vsak stroj. To je lahko še posebej koristno pri proizvodnih procesih, ki zahtevajo upoštevanje številnih spremenljivk, kot so vozila po meri. Uravnoteženje montažne linije lahko vodi tudi pri odločanju na podlagi množice spremenljivk, ki lahko vplivajo na proizvodni proces.
Velikokrat se lahko ta proces uporablja kot podpora pri odločanju, saj ponuja veliko različnih modelov in vrst podatkov. Na primer, vodja proizvajalca avtomobilov lahko analizira svoje delovanje na podlagi konceptov uravnoteženja tekočih trakov z uporabo številnih različnih spremenljivk in nato na podlagi te analize sprejme odločitev. Čeprav bi to lahko zagotovilo najboljši odziv na optimizacijo, ki temelji na enem nizu spremenljivk, lahko končna odločitev temelji na več matematičnih perspektivah istega problema.