Resumen

El objetivo del presente trabajo es disminuir el tiempo de proceso (Makespan) e incrementar el tiempo de trabajo de lasmáquinas, diminuyendo el tiempo de ocio en ambientes de job shop, a través del diseño de una hiperheurística basada encolonia de hormigas y algoritmos genéticos. Este trabajo se desarrolla en dos etapas: en la primera se realiza la definicióne identificación de una hiperheurística para la secuenciación de procesos en ambientes job shop. En la segunda etapa esmostrada la efectividad del sistema en la programación de la producción. En el proyecto de investigación se seleccionó unaempresa del sector metalmecánico, donde por medio de una combinación de colonia de hormigas y algoritmos genéticosse programa la ruta óptima para un pedido, logrando la optimización o suboptimización de su respectivo tiempo total deproceso en un porcentaje superior al 95%.

INTRODUCCIÓN 

Los diferentes usos de la heurística [1-3] se encuentran en la inteligencia artificial, concretamente en la investigación operativa. En un sentido genérico, esta inteligencia se refiere a todos los métodos, técnicas o procedimientos inteligentes para llevar a cabo una tarea, que no son el resultado de un análisis formal riguroso sino del conocimiento de un experto. El análisis de la heurística conduce a la metaheurística (más allá de la heurística), que es un conjunto de estrategias inteligentes para mejorar los procedimientos heurísticos muy generales con un alto rendimiento. En un sentido ligeramente diferente, el término hiperheurística puede definirse como una heurística, elegida entre las heurísticas para resolver un problema de optimización dado. En la actualidad, el uso de hiperheurísticas en los procesos de programación y programación de la producción en entornos de Job Shop no está muy extendido [4]. Sin embargo, existen algunas hiperheurísticas basadas en metodologías como la heurística [5], los algoritmos [6-10], los algoritmos genéticos [11-14], las partículas inteligentes [15-19], las colonias de hormigas [20], los sistemas inmunes [21], y otros [22-28].

Algunos de los siguientes problemas en esta área de la ingeniería podrían ser resueltos: distribución de recursos, asignación ineficiente de máquinas, inadecuada disposición y secuencia de lotes I en cada una de las máquinas J, incumplimiento de los plazos de entrega, inadecuada evaluación de la demanda, dificultad en el manejo de las órdenes de compra, deficiente control de inventarios, actividades de trabajo frecuentemente empujadas, desequilibrio en la capacidad de los centros de trabajo e insatisfacción en la calidad.

Pueden existir múltiples heurísticas para tratar de resolver gran parte de los problemas anteriores, pero estas técnicas son estáticas o de corto alcance y presentan problemas cuando el número de lotes I y de máquinas J, cambia considerablemente.

• Materias:Algoritmo genético Estudio de tiempos Optimización de procesos Técnica heurística
• Subjects:Genetic algorithm Time study Process optimization Metaheuristic technique
• Palabras claves:Taller de trabajos, programación, heurísticas, simulación, función evaluación, tiempo total de proceso, tiempo ocioso.
• Keywords:Job shop, scheduling, heuristics, simulation, fitness, evaluation function, makespan, idle time.