En la práctica de una industria de hilado, las decisiones operacionales de la planificación de producción están determinadas por la solución jerárquica del problema de clasificación de lote y de programación y el problema de mezcla de las balas de algodón. Las tareas son: definir el tamaño, la secuencia, el tiempo y la asignación de cada lote de producción y seleccionar qué fardos de algodón se utilizan para la producción. Cada uno de estos problemas representa un gran desafío en la planificación de la producción. Sin embargo, con el fin de representar mejor el entorno de producción y alcanzar unos costes de producción más bajos, las industrias de proceso (como la industria de la hilatura) están integrando cada vez más los subproblemas de producción en la planificación. El objetivo de esta tesis es proponer nuevos modelos matemáticos y métodos de solución para ayudar al tomador de decisiones a planificar la producción a nivel operativo. Se proponen tres formulaciones para el dimensionado y la programación de lotes sincronizados en dos etapas. También se desarrolla un nuevo método basado en la programación matemática y metaheurística para resolver este sub-problema. Además, se analiza la integración del tamaño y programación del lote con las decisiones relacionadas con las materias primas (balas de algodón). Los nuevos modelos representan un tamaño de lote más realista y la programación para la industria de hilatura y las industrias de proceso de entorno de producción similar. El método de solución encuentra buenas soluciones para el problema mencionado y supera a otros métodos de estado de la técnica incorporados en softwares comerciales. Además, el método es lo suficientemente general como para resolver otros problemas de optimización. El dimensionado de lotes, la programación y la mezcla integrados demuestran que las limitaciones relacionadas con la calidad del hilo influyen en los costos y la viabilidad de la planificación de la producción. La planificación integrada de estas operaciones se aproxima al sistema considerando la relación de restricción y define planes de producción más realistas.
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