Programación De La Producción En Un Sistema Flow Shop Híbrido En Panificadora de Barranquilla
Este proyecto abarca la programación de tareas de un sistema de Flow Shop Híbrido para minimizar la tardanza total de los trabajos de una panificadora. El sistema productivo de esta empresa consta de cinco estaciones secuenciales, en donde las tres primeras etapas cuentan con una sola máquina, la et...
- Autores:
-
Fayad Ramos, Korina Lucia
Vergara Garay, Silvana Carolina
Vilar Padilla, Jairo Alfredo del
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8897
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/8897
- Palabra clave:
- Tardanza Total, Algoritmo Genético, Flow Shop Híbrido
Total Tardiness, Genetic Algorithm, Hybrid Flow Shop
- Rights
- License
- Universidad del Norte
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Este proyecto abarca la programación de tareas de un sistema de Flow Shop Híbrido para minimizar la tardanza total de los trabajos de una panificadora. El sistema productivo de esta empresa consta de cinco estaciones secuenciales, en donde las tres primeras etapas cuentan con una sola máquina, la etapa siguiente equivale al tiempo de crecimiento del pan y y en la última etapa existen cuatro máquinas paralelas idénticas. Esta configuración corresponde a la línea de producción de Pan a Granel Máquina. Se analizaron 37 trabajos y se diseñó un algoritmo genético utilizando MATLAB con el objetivo de obtener la secuencia que minimice la tardanza total. La cual se comparó con la programación actual que maneja la empresa, y con la heurística cuello de botella obtenida mediante el programa LEKIN. Por medio de un diseño experimental 2^k se determinaron los parámetros para el caso del algoritmo genético. Se consideró de una población inicial de 500 cromosomas que se generaron aleatoriamente, escogiendo el que presentó la menor tardanza. Después, se realizaron 500 mutaciones a partir del mejor cromosoma, obteniendo una nueva población, de la cual se obtendría la secuencia con el mejor desempeño en términos de la función objetivo. Para escoger la secuencia que solucionaría el problema planteado en el proyecto, se realizaron 60 replicas. Los resultados mostraron que la mejor secuencia encontrada por el algoritmo genético reduce la tardanza total en un 27.2% con respecto al panorama actual. La programación generada por la heurística de LEKIN no presentó una disminución significativa en el objetivo. Además, se obtuvo que el tiempo computacional promedio requerido para la ejecución del algoritmo fue de 14.5 segundos. Teniendo en cuenta que el horizonte de programación es diario, este resulta poco significativo. |
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Yie Pinedo, Ruben DaríoFayad Ramos, Korina LuciaVergara Garay, Silvana CarolinaVilar Padilla, Jairo Alfredo del2020-06-11T11:34:25Z2020-06-11T11:34:25Z2020-06-04http://hdl.handle.net/10584/8897Este proyecto abarca la programación de tareas de un sistema de Flow Shop Híbrido para minimizar la tardanza total de los trabajos de una panificadora. El sistema productivo de esta empresa consta de cinco estaciones secuenciales, en donde las tres primeras etapas cuentan con una sola máquina, la etapa siguiente equivale al tiempo de crecimiento del pan y y en la última etapa existen cuatro máquinas paralelas idénticas. Esta configuración corresponde a la línea de producción de Pan a Granel Máquina. Se analizaron 37 trabajos y se diseñó un algoritmo genético utilizando MATLAB con el objetivo de obtener la secuencia que minimice la tardanza total. La cual se comparó con la programación actual que maneja la empresa, y con la heurística cuello de botella obtenida mediante el programa LEKIN. Por medio de un diseño experimental 2^k se determinaron los parámetros para el caso del algoritmo genético. Se consideró de una población inicial de 500 cromosomas que se generaron aleatoriamente, escogiendo el que presentó la menor tardanza. Después, se realizaron 500 mutaciones a partir del mejor cromosoma, obteniendo una nueva población, de la cual se obtendría la secuencia con el mejor desempeño en términos de la función objetivo. Para escoger la secuencia que solucionaría el problema planteado en el proyecto, se realizaron 60 replicas. Los resultados mostraron que la mejor secuencia encontrada por el algoritmo genético reduce la tardanza total en un 27.2% con respecto al panorama actual. La programación generada por la heurística de LEKIN no presentó una disminución significativa en el objetivo. Además, se obtuvo que el tiempo computacional promedio requerido para la ejecución del algoritmo fue de 14.5 segundos. Teniendo en cuenta que el horizonte de programación es diario, este resulta poco significativo.This project encompasses the scheduling of tasks for a Hybrid Flow Shop system to minimize the total tardiness of the works of a bakery. The production system consists of five sequential stations, where the first three stages have a single machine, the next stage is equivalent to the bread growth time and in the last stage there are four identical parallel machines. This configuration corresponds to the production line of Machine Bulk Bread. 37 works were analyzed and a genetic algorithm was designed using MATLAB in order to obtain the sequence that minimizes the total tardiness, and was compared with the current scheduling handled by the company, and with the bottleneck heuristic obtained through the LEKIN program. Using an 2^k experimental design, the parameters for the case of the genetic algorithm are determined. It was considered an initial population of 500 chromosomes that were generated randomly, choosing the one with the least tardiness. Then, 500 mutations were made from the best chromosome, obtaining a new population, from which the sequence with the best performance in terms of the objective function would be obtained. To choose the sequence that would solve the problem in this project, 60 replications were made. The results showed that the best sequence found by the genetic algorithm reduces the total tardiness by 27.2% compared to the current scenario. The schedule generated by the LEKIN heuristic did not show a significant decrease in the objective. In addition, it was obtained that the average computational time required for the execution of the algorithm was 14.5 seconds. Taking into account that the scheduling horizon is daily, it is not very significant.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2020Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Tardanza Total, Algoritmo Genético, Flow Shop HíbridoTotal Tardiness, Genetic Algorithm, Hybrid Flow ShopProgramación De La Producción En Un Sistema Flow Shop Híbrido En Panificadora de BarranquillaHybrid FLow Shop Scheculing In A Bakery Plant In Barranquillaarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALDiagrama Comparativo E.pdfDiagrama Comparativo E.pdfDiagrama Comparativo de Resultadosapplication/pdf11408http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8897/1/Diagrama%20Comparativo%20E.pdf634b0243d5b7d2dbf278b0a2dbe912dbMD51Diagrama Comparativo E.pngDiagrama Comparativo E.pngDiagrama Comparativo de Resultadosimage/png17287http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8897/2/Diagrama%20Comparativo%20E.pngee87e51ee1749f0b06fb6800415f8d21MD52Diagrama Comparativo I.pdfDiagrama Comparativo I.pdfResults Comparative Diagramapplication/pdf11457http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8897/3/Diagrama%20Comparativo%20I.pdfa7dbd4cb80b07d65ed44556c0079171fMD53Diagrama Comparativo I.pngDiagrama Comparativo I.pngResults Comparative Diagramimage/png17853http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8897/4/Diagrama%20Comparativo%20I.pngec2f663d6110c33282158956f67577a8MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8897/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5510584/8897oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/88972020-06-11 06:34:25.27Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |