Reducción del Tiempo de Terminación en la Programación de la Producción de una Línea de Flujo Híbrida Flexible (HFS)

Abstract

Se propone un modelo de programación de la producción mediante la aplicación de una meta heurística para lograr la reducción del tiempo de terminación del último trabajo (makespan). Se eligió como objeto de estudio una empresa del sector textil y a partir de la codificación de un algoritmo genético simple se desarrolló una metodología de programación de la producción para configuraciones tipo línea de flujo (flow shop) híbrida flexible. El algoritmo arroja resultados de buena calidad con tiempos computacionales bastante razonables y con coeficientes de variación del orden de 2%, en relación a los valores del makespan. Este modelo también muestra un nivel de eficiencia comparable a otras aplicaciones encontradas en la literatura, en las cuales se utilizan algoritmos evolutivos. Se concluye que a partir de la codificación del sistema productivo y sus principales restricciones, el algoritmo genético ejecuta bien la programación de producción reduciendo el makespan.

Estudio de Tiempos y Movimientos para Incrementar la Eficiencia en una Empresa de Producción de Calzado

“…Para equilibrar la línea de trabajo, eliminar o reducir los movimientos no efectivos y acelerar los efectivos, se debe emplear un método (Niebel y Freivalds, 2014). López et al (2015), por ejemplo, han propuesto un modelo de programación de la producción mediante la aplicación de una meta heurística para lograr la reducción del tiempo de terminación del último trabajo. Alternativamente, un método que las empresas pueden aplicar es el estudio de tiempos y movimientos para asignar de forma adecuada las tareas a los operarios.…”

Algoritmo Genético Simple para Resolver el Problema de Programación de la Tienda de Trabajo (Job Shop Scheduling)

“…Por lo tanto, la tarea de programar es encontrar un orden de procesamiento que optimice el entorno de producción (Bhatt y Chauhan, 2015); en ese sentido (Salazar-Hornig y Medina, 2013) presentan un algoritmo genético para la programación de trabajos en un sistema de máquinas paralelas idénticas, con tiempos de preparación dependientes de la secuencia, con el objetivo de minimizar el makespan (Cmax). En el mismo sentido (Lopez et al, 2015), codificó un algoritmo genético simple y desarrolló una metodología de programación de la producción para configuraciones de tipo de línea de flujo (flow show) hibrida flexible, los resultados obtenidos son de buena calidad con tiempos computacionales bastante razonables y con coeficiente de variación del orden del 2%, en relación a los valores del makespan. El algoritmo genético que se propone utiliza una estrategia mixta en la etapa de mutación alternando dos mecanismos de mutación en forma concurrente e incremental al variar la tasa de mutación de 2% al 5% a lo largo del proceso evolutivo y se probará varios mecanismos de selección para elegir el que logra mejor desempeño; el algoritmo se probará sobre un conjunto de problemas de prueba generados aleatoriamente y se verificará su eficiencia con algoritmos de los cual se conoce su solución en el repositorio web.…”

Un modelo de programación lineal para el problema de máquinas paralelas no relacionadas en el área de secado de un aserradero en Chile

“…Scheduling should contribute to have a greater control of the productive system operations to achieve the proposed goals, and thus to gain a competitive advantage in the market [1][2][3][4][5][6]. Regarding scheduling, difficulties arise from the lack of balance between the production capacity and the capacity of meeting the client's demands in an opportune way [2, [7][8][9][10][11].…”