Resumen

Este trabajo presenta un método heurístico de Simulated Annealing (SA) para la programación permutacional de talleres de flujo con tiempos de preparación asimétricos y dependientes de la secuencia (ASDST), centrándose en una restricción relevante para la salida de un sistema de producción, que es la etapa de cuello de botella. El algoritmo propuesto, denominado Floating Bottleneck Search Simulated Annealing Metaheuristic (BGaFSA), analiza los posibles cambios en el cuello de botella del sistema resultantes de la ordenación de las tareas. El procedimiento SA trata de identificar la máquina que constituye realmente el cuello de botella del sistema de producción. La medida del rendimiento es la duración total de la programación (makespan).

1. INTRODUCCIÓN

Gran parte de la investigación sobre programación considera que los tiempos de preparación no son relevantes o que su variabilidad es pequeña (Allahverdi et al., 1999) y suele incluirlos en los tiempos de procesamiento. Este procedimiento simplifica enormemente el análisis en determinadas aplicaciones, especialmente cuando los tiempos de preparación son considerablemente más cortos que los tiempos de procesamiento, o en los casos en que la preparación se destina a la producción por lotes y se realiza una sola vez para un lote de producción grande. Sin embargo, en los casos en que los tiempos de preparación son muy diferentes de los tiempos de transformación, es necesario tratarlos por separado, ya que están directamente relacionados con la disponibilidad de los equipos y conllevan costes específicos, como la necesidad de personal especializado para realizarlos. El tratamiento separado de los tiempos de preparación puede conducir, con la optimización del criterio de rendimiento adoptado, a mejoras en la satisfacción de la demanda y a la facilidad en la gestión del sistema de producción.

El objetivo de este trabajo es presentar un algoritmo para la secuenciación de tareas en un taller de flujo permutacional con tiempos de preparación dependientes de la secuencia asimétrica (ASDST), denominado metaheurística de recocido simulado de búsqueda de cuello de botella flotante (BGaFSA), que se centra en la etapa de cuello de botella del sistema (o, más concretamente, en la máquina cuello de botella). El criterio de rendimiento es la duración total del programa (makespan), que corresponde a la utilización eficiente de los recursos de producción (Baker, 1974). Los problemas ASDST son fuertemente NP-duros (Das et al., 1995) y su notación se define por Fm / S_ijk, prmu / C_max (Pinedo, 1995).

El algoritmo analiza, tras optimizar la matriz asimétrica de tiempos de preparación de la etapa cuello de botella inicialmente identificada, si la condición de cuello de botella se mantiene para esta etapa o cambia a otra, y considera el impacto de esta fluctuación en el rendimiento global del sistema para proponer la mejor secuencia de tareas. Este cambio en el cuello de botella es posible y bastante probable porque los tiempos de preparación son asimétricos y dependientes de la secuencia, situación en la que puede haber una variación significativa en la suma de los tiempos de preparación debido al cambio en la ordenación de las tareas en las distintas etapas de producción (máquinas).

• Materias:Programación de la producción Modelo heurístico Estudio de tiempos Eficiencia
• Subjects:Production scheduling Heuristic model Time study Efficiency
• Palabras claves:Programación de producción; Secuenciación de talleres de flujo; Tiempos de preparación; Entorno de cuello de botella
• Keywords:Production Scheduling; Flow Shop Sequencing; Setup Times; Bottleneck Environment