El problema de asignación del buffer (BAP, por sus siglas en inglés) es clasificado como un problema de optimización combinatorio NP-Duro en el diseño de las líneas de producción. Éste consiste en definir la asignación de lugares de almacenamiento (buffers) dentro de una línea de producción, con el fin de aumentar al máximo la eficiencia del proceso.  Los métodos de optimización que han sido reportados con mayor éxito en los últimos años son las técnicas metaheurísticas. En este trabajo, se propone un enfoque híbrido que utiliza las técnicas metaheurísticas de: Algoritmos Genéticos (AG) y Recocido Simulado (RS), con el objetivo de determinar los buffers requeridos que minimicen el promedio de inventario en proceso (<em>WIP</em>, por sus siglas en inglés) en líneas de producción abiertas en serie <em>M/M/1/K</em>. La evaluación se realiza con un método analítico de descomposición. Los resultados obtenidos demuestran la eficiencia computacional del algoritmo híbrido propuesto con respecto a un RS o AG estándar.

Este artículo presenta una formulación multi-objetivo del problema de asignación del buffer (BAP, por sus siglas en inglés) en una línea de producción paralela en serie, que pretende maximizar la tasa promedio de producción y minimizar el costo total de la asignación de buffers. Se analizan tres casos de estudio que involucran condiciones de operación: confiables, no confiables y reprocesos. Los tiempos de proceso, tiempos entre fallas y tiempos de reparación, consideran funciones de distribución: Exponencial, Normal y Weibull. El método de evaluación empleado en este documento, implica meta-modelos de simulación construidos a partir de diseños de experimentos y simulaciones de la línea de producción; por su parte, el método de optimización implementado, es una metaheurística híbrida de Algoritmos Genéticos (AG) y Recocido Simulado (RS). Los resultados reportan la asignación de buffers en los casos de estudio, su impacto en los objetivos y la eficiencia computacional del algoritmo híbrido propuesto.