Resumen

La industria textil posee configuración productiva flow shop híbrido flexible, además de una serie de particularidades que hacen que los modelos estándares de programación de producción no sean aplicables. Se ha demostrado la naturaleza N-P completo del problema, por lo que el uso de meta heurísticas está bien justificado. Considerando la importancia de la reducción de los costos de fabricación en la industria textil colombiana, se propone una nueva metodología de programación de producción basada en algoritmos genéticos, que tiene presente algunas de las complejidades de la industria textil (tiempos de montaje dependientes de la secuencia, máquinas paralelas no relacionadas, cumplimiento de fechas de entrega) y permite la reducción de sus costos de producción. Al aplicarla a un problema basado en la industria textil colombiana se obtuvo una mejora promedio del 22,39% y 22,36% con respecto al método SPT y a un método aleatorio, respectivamente. Asimismo se reduce casi en un 100% el incumplimiento de fechas de entrega. Se concluye que la metodología es efectiva y que puede extenderse su aplicación a otros sectores industriales con configuración flow shop híbrido flexible. Futuros trabajos podrían considerar otras complejidades como los lotes de transferencia variables, la entrada dinámica y la maleabilidad, o aplicar la metodología a otro tipo de industrias con esta configuración productiva.

• Materias:Programación de la producción Control de la producción Gestión de la producción Administración de la producción Industria textil
• Subjects:Production scheduling Production control Production management Textile industry
• Palabras claves:programación de producción, flow shop híbrido flexible, meta heurísticas, algoritmos genéticos, industria textil
• Keywords:production scheduling, flexible hybrid flow shop, meta heuristics, genetic algorithms, textiles