Balanceo de líneas de producción en la industria farmacéutica mediante Programación por metas
Introducción−En una línea de fabricación es muy impor-tante que los tiempos de ciclo de las diferentes estaciones estén balanceados y que sean bajos, ya que esto permite disminuir los inventarios de producto en proceso, sin em-bargo, hacer esto conlleva a aumentar el número de esta-ciones, lo que no...
- Autores:
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Orejuela Cabrera, Juan Pablo
Flórez González, Andrés
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/5635
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/5635
https://doi.org/10.17981/ingecuc.15.1.2019.10
https://repositorio.cuc.edu.co/
- Palabra clave:
- Balanceo de línea
Tiempo de ciclo
Programación por metas
Modelo matemático
Enfoque multiobjetivo
Line balancing
Cycle time
Goal programming
Mathematical model
Multi-objective approach
- Rights
- openAccess
- License
- CC0 1.0 Universal
Summary: | Introducción−En una línea de fabricación es muy impor-tante que los tiempos de ciclo de las diferentes estaciones estén balanceados y que sean bajos, ya que esto permite disminuir los inventarios de producto en proceso, sin em-bargo, hacer esto conlleva a aumentar el número de esta-ciones, lo que no es favorable ya que eleva los costos fijos asociados a las estaciones, en tal sentido es necesario definir estrategias que permitan lograr un equilibrio entre estos requerimientos.Objetivo− En este artículo se propone la formulación de un modelo para el balanceo de línea, utilizando la técnica de programación multi-objetivo por metas, aplicada a la industria farmacéutica con el fin de minimizar el número de estaciones, minimizar el tiempo de ciclo y el inventario en proceso.Metodología− Se emplea la programación por metas para abordar un modelo de balance de línea, que considera al mis-mo tiempo la asignación de múltiples estaciones una opera-ción y la asignación de múltiples operaciones a una estación. Resultados− Se logra una reducción significativa del tiem-po ciclo y del tiempo ocioso a costos mínimos, además se presenta una comparación entre el modelo determinístico y estocástico.Conclusiones−A través de esta implementación del modelo en LINGO, se validó el cumplimiento de las restricciones planteadas, la precedencia de las operaciones y el buen funcionamiento del modelo mediante las soluciones óptimas obtenidas. La simulación, es una herramienta que permite ilustrar la complejidad de las operaciones del sistema de producción, las cuales requieren como en nuestro caso de una modelación más ajustada a la realidad para compren-der el comportamiento del proceso y evaluar diferentes estrategias. |
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