Optimización de la programación de producción en tanques reactores farmacéuticos mediante un algoritmo genético
Procaps, líder en la industria farmacéutica en Latinoamérica, enfrenta problemas en la programación de producción de cápsulas blandas de gelatina debido al uso ineficiente de los tanques reactores. La programación manual actual causa retrasos y subutilización de recursos, impactando negativamente la...
- Autores:
-
Lara Bayona, Juan Sebastián
Villa Vergara, Camilo Andrés
Salazar Arias, Natalia Andrea
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11972
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/11972
- Palabra clave:
- Algoritmo
Genetico
Farmacéutico
JSSP
- Rights
- License
- Universidad del Norte
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Procaps, líder en la industria farmacéutica en Latinoamérica, enfrenta problemas en la programación de producción de cápsulas blandas de gelatina debido al uso ineficiente de los tanques reactores. La programación manual actual causa retrasos y subutilización de recursos, impactando negativamente la operación y facturación de la empresa. Para solucionar esto, se seleccionó un algoritmo genético por su capacidad para resolver el Job Shop Scheduling Problem (JSSP). Este algoritmo utiliza operadores genéticos como selección, cruce y mutación para generar y evaluar soluciones de manera eficiente. Un cromosoma, compuesto por 82 genes que representan tareas asignadas a máquinas específicas, se genera aleatoriamente y sirve como punto de partida para el algoritmo. La selección por torneo se utilizó para elegir los mejores cromosomas según su aptitud, evaluada por el Tiempo Total de Finalización (TFT) y la Sumatoria de Tardanzas (TM), penalizando tardanzas que excedan tres meses. La implementación del algoritmo genético redujo el TFT de 2187 a 1659 horas (24.1% de mejora) y mantuvo la TM en 0 horas, distribuyendo eficientemente la carga de trabajo entre las máquinas. Se concluyó que el sistema puede operar eficientemente con un mínimo de 9 máquinas. Esta optimización mejoró significativamente la programación de producción, reduciendo tiempos y aumentando la eficiencia operativa, lo que permitió cumplir con la demanda sin retrasos, mejorando la competitividad y satisfacción del cliente. Este enfoque demostró ser una solución efectiva y prometedora para la sostenibilidad de la empresa en el mercado farmacéutico. |
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La selección por torneo se utilizó para elegir los mejores cromosomas según su aptitud, evaluada por el Tiempo Total de Finalización (TFT) y la Sumatoria de Tardanzas (TM), penalizando tardanzas que excedan tres meses. La implementación del algoritmo genético redujo el TFT de 2187 a 1659 horas (24.1% de mejora) y mantuvo la TM en 0 horas, distribuyendo eficientemente la carga de trabajo entre las máquinas. Se concluyó que el sistema puede operar eficientemente con un mínimo de 9 máquinas. Esta optimización mejoró significativamente la programación de producción, reduciendo tiempos y aumentando la eficiencia operativa, lo que permitió cumplir con la demanda sin retrasos, mejorando la competitividad y satisfacción del cliente. Este enfoque demostró ser una solución efectiva y prometedora para la sostenibilidad de la empresa en el mercado farmacéutico.Procaps, a leading pharmaceutical company in Latin America, faces challenges in the production scheduling of soft gelatin capsules due to inefficient use of reactor tanks. The current manual scheduling process results in delays and underutilization of resources, negatively impacting the company’s operations and revenue. To address this, a genetic algorithm was selected for its capability to solve the Job Shop Scheduling Problem (JSSP). This algorithm employs genetic operators such as selection, crossover, and mutation to efficiently generate and evaluate potential solutions. A chromosome, consisting of 82 genes representing tasks assigned to specific machines, is generated randomly and serves as the starting point for the algorithm. Tournament selection was used to choose the best chromosomes based on their fitness, evaluated by the Total Flow Time (TFT) and Total Tardiness (TM), with a penalty for delays exceeding three months. The implementation of the optimized genetic algorithm reduced the TFT from 2187 to 1659 hours (a 24.1% improvement) and maintained the TM at 0 hours, efficiently distributing the workload across machines. It was concluded that the system can operate efficiently with a minimum of 9 machines. This optimization significantly improved production scheduling, reducing times and increasing operational efficiency, enabling the company to meet demand without delays, thus enhancing competitiveness and customer satisfaction. This approach proved to be an effective and promising solution for the company’s long-term sustainability in the pharmaceutical market.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2024Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2AlgoritmoGeneticoFarmacéuticoJSSPOptimización de la programación de producción en tanques reactores farmacéuticos mediante un algoritmo genéticoOptimization of Production Scheduling in Pharmaceutical Reactor Tanks Using a Genetic Algorithmarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALLARA-SALZAR-VILLA IMAGEN PF ES.pngLARA-SALZAR-VILLA IMAGEN PF ES.pngimage/png9779061https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11972/1/LARA-SALZAR-VILLA%20IMAGEN%20PF%20ES.png5bf19a9a73498ed3b3e9fba7813ce6c2MD51LARA-SALZAR-VILLA IMAGEN PF ES.pdfLARA-SALZAR-VILLA IMAGEN PF ES.pdfapplication/pdf1140645https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11972/2/LARA-SALZAR-VILLA%20IMAGEN%20PF%20ES.pdf638d4e3f5718554815f2756de8073a17MD52LARA-SALZAR-VILLA IMAGEN PF ING.pngLARA-SALZAR-VILLA IMAGEN PF ING.pngimage/png9771329https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11972/3/LARA-SALZAR-VILLA%20IMAGEN%20PF%20ING.pngc98c0b88bce895014c5e424813535951MD53LARA-SALZAR-VILLA IMAGEN PF ING.pdfLARA-SALZAR-VILLA IMAGEN PF ING.pdfapplication/pdf1141273https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11972/4/LARA-SALZAR-VILLA%20IMAGEN%20PF%20ING.pdf385fca1b6bcde4d21e3a5aae395049adMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11972/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5510584/11972oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/119722024-06-12 09:12:37.74Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |