Un algoritmo genético para la solución del problema flow shop minimizando el consumo energético

El consumo energético en los procesos productivos ha tomado relevancia recientemente en la investigación debido a la problemática actual del cambio climático y la preocupación en el ámbito industrial, sobre los indicadores de consumo de energía que pueden impactar de una manera negativa el medio ambiente además de los costos. Las compañías con el fin de minimizar el consumo energético, han buscado disminuir el tiempo de consumo de los recursos (máquinas) utilizados y los costos asociados. Para lograr esto se utiliza la optimización de estos consumos y recursos desde la naturaleza de su proceso. Un ejemplo de esto es la línea de flujo de trabajo (Flow Shop, FS), donde las máquinas se organizan de una forma secuencial, así que establecer la secuencia de estos trabajos en busca de un consumo mínimo de energía sin afectar los tiempos de fabricación se vuelve una tarea compleja. En Colombia, el sector industrial consume cerca del 26% de la energía total del país [1]. Esta investigación propone construir un algoritmo genético para darse solución al problema Flow Shop minimizando el consumo energético del proceso para generar un impacto positivo desde el punto de vista ambiental y contribuir al desarrollo sostenible de las organizaciones.

• Autores: Sanabria Palencia, Wendy; Monsalve Serrano, Angie Alejandra
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/22772
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/22772
• Palabra clave: Engineering; Sciences; Energy consumption; Investigation; Optimization; Genetic algorithm; Flow shop; Makespan; Ingeniería; Ciencias; Consumo energético; Investigación; Optimización; Algoritmo genético; Flow shop; Makespan
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/