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...

Full description

Autores:: 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

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description	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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Hillier and G. J. Lieberman, Investigación de operaciones, 10th ed., Madrid, España: McGraw-Hill Interamericana S.L., 2016. C. Romero, “El enfoque multiobjetivo en los modelos matemáticos de planificación de cultivos,” Rev. Econ. Polit., vol. 89, pp. 179–204, Sept. 1981. S. M. Lee, Goal Programming for Decision Analysis, Philadelphia, USA: Auerbach Pub., 1972. J. P. Ignizio, Goal programming and extensions, Toronto, Canada: Lexington Books, 1976. C. Romero, Análisis de las decisiones multicriterio, vol. 14, Madrid, España: Isdefe, 1996. Ö. Polat, Ö. Mutlu and E. Özgörmüş, “A Goal Programming Model For Assembly Line Balancing Problem Type 2 Under Workload Constraint.” in The 2015 Northeast Decision Sciences Conf., Cambridge, MA, March 2015. M. C. O. Moreira, R. Pastor, A. M. Costa and C. Miralles, “The multi-objective assembly line worker integration and balancing problem of type-2,” Comput. Oper. Res., vol. 82, pp. 114–125, Jun. 2017, doi: https://doi.org/10.1016/j.cor.2017.01.003 A. 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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.Introduction−In a production Line it’s important that the stations’ cycle times are balanced and that they are low since this allows to reduce the work in process. However, doing this leads to an increase in the stations’ number, that is not favorable because it raises the costs associated with the stations, therefore it is necessary to define strategies that allow achieving a balance be-tween these requirements.Objective−In this article we propose the formulation of a model for the line balancing, using the technique of multi-objective goal programming, applied to the pharmaceutical industry in order to minimize the stations’ number, minimize cycle time and inventory in process.Methodology−Goal programming is used to address a line balance model, which considers at the same time the assignment of multiple stations to one op-eration and the assignment of multiple operations to one station.Results−A significant decrease in cycle time and idle time at minimum costs is achieved, and a comparison between the deterministic and stochastic models is presented.Conclusions−Through this implementation of the LINGO model, the compliance of the proposed restric-tions, the precedence of operations and the proper func-tioning of the model were validated through the optimal solutions obtained. The simulation is a tool that illus-trates the complexity of the operations of the production system, which require, as in our case, a more realistic modeling to understand the behavior of the process and evaluate different strategies.Orejuela Cabrera, Juan PabloFlórez González, Andrés14 páginasapplication/pdfspaCorporación Universidad de la CostaINGE CUC; Vol. 15, Núm. 1 (2019)INGE CUCINGE CUCN. Boysen, M. Fliedner and A. Scholl, “A classification of assembly line balancing problems,” Eur. J. Oper. Res., vol. 183, no. 2, pp. 674–693, Dec. 2007, doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2006.10.010J. Pereira and E. Álvarez-Miranda, “An exact approach for the robust assembly line balancing problem,” Omega, vol. 78, pp. 85–98, Jul. 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.omega.2017.08.020I. Baybars, “A Survey of Exact Algorithms for the Simple Assembly Line Balancing Problem,” Manage. Sci., vol. 32, no. 8, pp. 909–932, Aug. 1986, doi: https://doi.org/10.1287/mnsc.32.8.909E. Erel, “A study on production lines with discrete batch WIP inventory transfer,” Int. J. Prod. Econ., vol. 55, no. 1, pp. 71–85, Jun. 1998, doi: https://doi.org/10.1016/S0925-5273(98)00042-5E. Erel, “Effect of discrete batch WIP transfer on the efficiency of production lines,” Int. J. Prod. Res., vol. 31, no. 8, pp. 1827–1838, Aug. 1993, doi: https://doi.org/10.1080/00207549308956825P. J. Egbelu and N. Roy, “Material flow control in AGV/ unit load based production lines,” Int. J. Prod. Res., vol. 26, no. 1, pp. 81–94, Jan. 1988, doi: https://doi.org/10.1080/00207548808947842P. J. Egbelu, “Batch production time in a multi-stage system with material-handling consideration,” Int. J. Prod. Res., vol. 29, no. 4, pp. 695–712, Apr. 1991, doi: https://doi.org/10.1080/00207549108930096P. J. Egbelu, “Machining and material flow system design for minimum cost production,” Int. J. Prod. Res., vol. 28, no. 2, pp. 353–368, Feb. 1990, doi: https://doi.org/10.1080/00207549008942716R. G. 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Balanceo de líneas de producción en la industria farmacéutica mediante Programación por metas

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