Diseño y redistribución de planta para el traslado de una empresa productora de vidrios blindados para autos
Blincaribe, una empresa especializada en la manufactura de vidrios blindados para automóviles de una gran variedad de referencias busca ampliar su planta industrial, debido al crecimiento de su demanda. En este trabajo se realizó una investigación para establecer un diseño de la planta industrial qu...
- Autores:
-
Alberto, Jassir
Chinchilla, Britney
Jaraba, Diana
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11564
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/11564
- Palabra clave:
- Vidrio blindado
Planta industrial
Optimización
Producción
Método SLP
Método QAP
Método Guerchet
Algoritmo Recocido Simulado
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Vidrio blindado Planta industrial Optimización Producción Método SLP Método QAP Método Guerchet Algoritmo Recocido Simulado Armored glass Industrial plant Optimization Production SLP method QAP method Guerchet method Simulated Annealing Algorithm |
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Armored glass Industrial plant Optimization Production SLP method QAP method Guerchet method Simulated Annealing Algorithm |
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Blincaribe, una empresa especializada en la manufactura de vidrios blindados para automóviles de una gran variedad de referencias busca ampliar su planta industrial, debido al crecimiento de su demanda. En este trabajo se realizó una investigación para establecer un diseño de la planta industrial que permita optimizar el manejo de espacios, recursos materiales y humanos, cumpliendo con las expectativas de la empresa. Para llegar a este objetivo se analizaron datos que nos provea la empresa y el proceso aplicando diferentes métodos para buscar alternativas de solución, teniendo en cuenta que el objetivo es reducir las distancias entre procesos para minimizar riesgos y posibles accidentes. La metodología de trabajo usada para la búsqueda de la solución óptima fue realizar el mapa de procesos del sistema, posteriormente se establecieron las relaciones entre las actividades en un diagrama de correlación para determinar la importancia de la cercanía de estas. A partir de esto se implementó el Método Guerchet para el cálculo de las áreas de las secciones establecidas en la planta, teniendo en cuenta las superficies estáticas, las gravitacionales y de evolución. El siguiente paso fue usar lo anterior para aplicar el método SLP para hallar la primera alternativa de solución, y para encontrar otras dos alternativas se utilizó el método QAP, el cuál es un problema de optimización combinatoria que busca minimizar una medida de costo y distancia. Para resolver el método anterior se usó un algoritmo de simulated annealing, el cuál es una metaheurística que resuelve problemas de optimización global. El algoritmo comienza con una solución inicial aleatoria y utiliza la función objetivo del QAP para evaluar su calidad. Este algoritmo fue desarrollado en el lenguaje Python. Finalmente, se evaluaron las 3 alternativas realizando una simulación en el software Arena Flexim Simulated, con la finalidad de calcular métricas para definir cual alternativa tiene el mejor comportamiento. |
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La metodología de trabajo usada para la búsqueda de la solución óptima fue realizar el mapa de procesos del sistema, posteriormente se establecieron las relaciones entre las actividades en un diagrama de correlación para determinar la importancia de la cercanía de estas. A partir de esto se implementó el Método Guerchet para el cálculo de las áreas de las secciones establecidas en la planta, teniendo en cuenta las superficies estáticas, las gravitacionales y de evolución. El siguiente paso fue usar lo anterior para aplicar el método SLP para hallar la primera alternativa de solución, y para encontrar otras dos alternativas se utilizó el método QAP, el cuál es un problema de optimización combinatoria que busca minimizar una medida de costo y distancia. Para resolver el método anterior se usó un algoritmo de simulated annealing, el cuál es una metaheurística que resuelve problemas de optimización global. El algoritmo comienza con una solución inicial aleatoria y utiliza la función objetivo del QAP para evaluar su calidad. Este algoritmo fue desarrollado en el lenguaje Python. Finalmente, se evaluaron las 3 alternativas realizando una simulación en el software Arena Flexim Simulated, con la finalidad de calcular métricas para definir cual alternativa tiene el mejor comportamiento.Blincaribe, is a company specialized in the manufacturing of armored glass for a wide range of automobile models, is seeking to expand its industrial plant due to the growth in demand. In this project, an investigation was conducted to establish a design for the industrial plant that optimizes the management of space, material resources, and human resources while meeting the company's expectations. To achieve this objective, data provided by the company and the process were analyzed using different methods to explore alternative solutions, considering the goal of reducing distances between processes to minimize risks and potential accidents. The methodology used to search for the optimal solution involved creating a process map of the system. Subsequently, the relationships between activities were established in a correlation diagram to determine the importance of their proximity. Based on this, the Guerchet method was implemented to calculate the areas of the sections defined in the plant, considering static, gravitational, and evolving surfaces. The next step was to use the above information to apply the SLP method and find the initial alternative solution. To find two additional alternatives, the QAP method was used, which is a combinatorial optimization problem that seeks to minimize a cost and distance measure. To solve the QAP method, a simulated annealing algorithm was employed, which is a metaheuristic that solves global optimization problems. The algorithm starts with a random initial solution and uses the QAP objective function to evaluate its quality. This algorithm was developed in the Python programming language. Finally, the three alternatives were evaluated by simulating them using the Arena Flexim Simulated software, with the aim of calculating metrics to determine which alternative exhibits the best performance.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2023Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Vidrio blindadoPlanta industrialOptimizaciónProducciónMétodo SLPMétodo QAPMétodo GuerchetAlgoritmo Recocido SimuladoArmored glassIndustrial plantOptimizationProductionSLP methodQAP methodGuerchet methodSimulated Annealing AlgorithmDiseño y redistribución de planta para el traslado de una empresa productora de vidrios blindados para autosDesign and plant layout for the relocation of an armored automotive glass production companyarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALPlanta_Diseño_Final.pngPlanta_Diseño_Final.pngimage/png2064002https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11564/1/Planta_Dise%c3%b1o_Final.pngcce553b3abfb2448edc8f8b1819b8045MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11564/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5210584/11564oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/115642023-06-05 14:58:56.254Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |