Programación de la producción para la sección de formado y lijado en una empresa de fabricación de cepillos profesionales para peluquerías

La programación de la producción se entiende como el proceso que tiene una empresa para la toma de decisiones respecto a la fabricación de sus productos. En este proyecto se estudiará el problema de programación de la producción para la Etapa 2: formado y lijado, la cual se identificó como cuello de...

Full description

Autores:
Bejarano Huertas, Alejandra
Cortes Avendaño, Lorena María
Díaz Trujillo, Diego Ferney
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/38559
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10554/38559
Palabra clave:
Programación de la producción
Tardanza total
Elegibilidad de maquina
Permutación
Algoritmo genético
Scheduling
Total tardiness
Machine eligibility
Permutation
Genetic algorithm
Ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas
Algoritmos genéticos
Control de la producción
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Description
Summary:La programación de la producción se entiende como el proceso que tiene una empresa para la toma de decisiones respecto a la fabricación de sus productos. En este proyecto se estudiará el problema de programación de la producción para la Etapa 2: formado y lijado, la cual se identificó como cuello de botella en la empresa Irca Ltda. Como principal objetivo, se desarrollará un aplicativo en Microsoft Excel ®. El cual se apoyará en un algoritmo genético que logre reducir la sumatoria de las diferencias entre el tiempo de terminación de un trabajo y la fecha de entrega del mismo; entendida como la minimización de la tardanza total. Se tomaron restricciones propias del sistema, las cuales están relacionadas con máquinas en paralelo, elegibilidad de máquina, permutación e interrupción de las órdenes de producción. Este algoritmo genético aplica un enfoque de variabilidad logrando hallar una solución factible y de calidad para el problema. Este enfoque comienza utilizando reglas de despacho como SPT, LPT, EDD y LIFO para el caso de la población inicial, para la selección de padres una probabilidad asociada al de menor tardanza, para el cruce se utiliza aleatoriedad en las particiones a intercambiar y en la mutación se presenta la probabilidad que los tipos de cabo se agrupen para reducción de tiempos de alistamiento. Respecto a los resultados obtenidos es posible evidenciar como el algoritmo propuesto mejora la tardanza en un rango entre el 40-90%, además de mejor solución en comparación con la programación actual de la compañía, al igual que con las reglas de despacho evaluadas.