Aunque son muchos los trabajos que abordan el problema de la programación de tareas en el entorno del taller de flujo flexible con el objetivo de minimizar la duración de la fabricación, son pocos los que abordan este problema en relación con las fechas de entrega. Con el aumento del nivel de exigencia de los clientes, la investigación que trata de cumplir las fechas de entrega ha cobrado gran importancia en los entornos de fabricación. En este artículo se analiza el problema de la minimización del retraso total en el entorno del taller de flujo flexible. Se proponen nuevas reglas de despacho (también conocidas como reglas de liberación), basadas en las reglas MDD y PRTT, y se evalúan en un conjunto de 4.320 problemas de prueba. La segunda regla tiene como característica principal considerar estados futuros del sistema. Las comparaciones con otras reglas conocidas en la literatura muestran que superan a las mejores reglas conocidas para el problema considerado.
1. INTRODUCCIÓN
Este artículo aborda el problema de la minimización del retraso total en el entorno del taller de flujo flexible. En este entorno hay n tareas y s etapas en serie, cada una con un cierto número de máquinas. El tiempo de procesamiento de una tarea depende únicamente de la tarea y de la etapa, es decir, es independiente de la máquina que pertenezca a una etapa. Todas las tareas deben pasar por todas las etapas en el mismo orden y cada tarea debe ser procesada por una sola máquina de cada etapa.
La figura 1 muestra un ejemplo de flowshop flexible con tres etapas, tres máquinas en las etapas 1 y 3 y dos máquinas en la etapa 2. Las flechas entre las etapas representan el orden de las tareas. Las flechas entre las etapas representan las posibles rutas de las tareas dentro del sistema.
Según Linn y Zhang (1999) y Quadt y Kuhn (2007), la mayoría de los autores tratan el problema del flowshop flexible con medidas de rendimiento relacionadas con el paso de las tareas por el sistema, como la minimización del makespan o del tiempo medio de flujo. Pocos trabajos abordan este entorno con medidas relacionadas con el retraso y, debido a su complejidad, normalmente mediante métodos heurísticos. Según Du y Leung (1990), el problema de minimización del retraso total para el caso particular de una máquina es NP-difícil.
Brah (1996) analiza el rendimiento de diez reglas de prioridad considerando los retrasos medios y máximos. Este autor también examina los efectos de las características del problema, como el número de tareas, el número de etapas y el número de máquinas en paralelo en cada etapa. El autor concluye que las reglas Earliest Due Date (EDD) y Modified Due Date (MDD) presentan los mejores rendimientos para el retraso máximo y el retraso medio, respectivamente.
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