Resumen

La programación de actividades en empresas manufactureras y de servicios debe funcionar de manera eficiente, ya que afecta la productividad y la competitividad. Este estudio analiza un caso real de programación en secadores de madera verde en un aserradero de Chile, con un conjunto de 10 máquinas paralelas con tres tecnologías diferentes, con 161 trabajos, en un horizonte de planificación mensual. La metodología considera dos etapas: en primer lugar, los productos se agrupan por densidad y tipo de fibra, y en segundo lugar, se propone un modelo matemático basado en la programación lineal, que es modelado con el software AMPL. Se realiza un análisis estadístico sobre la calidad de la solución y el tiempo de cómputo, con los programas comerciales CPLEX y GUROBI. Los resultados del experimento computacional permiten reducir el makespan en un 8,5 %, concluyendo que el solver CPLEX resultó ser mejor que el solver GUROBI, respecto al tiempo de CPU y al número de instancias resueltas al óptimo, en el 59,3 % de los casos analizados. Los parámetros más influyentes para el tiempo de cálculo fueron: “cuts” en GUROBI (evaluados en 0), “mipcuts” en CPLEX (evaluados en 2) y repeatpresolve (evaluados en 0). La diferencia en tiempo de este último parámetro es estadísticamente significativa.

I. INTRODUCCIÓN

La programación de actividades en las empresas de manufactura y servicios debe realizarse de manera eficiente, debido a su impacto en la productividad y competitividad. La programación debe contribuir a tener un mayor control de las operaciones del sistema productivo para alcanzar los objetivos propuestos, y así obtener una ventaja competitiva en el mercado ^1-6. En cuanto a la programación, las dificultades surgen de la falta de equilibrio entre la capacidad de producción y la capacidad de satisfacer la demanda del cliente de forma oportuna ^2,7-11.

La planificación de la producción es un problema de optimización ⁵. La literatura presenta casos de programación de actividades en áreas como la textil, el transporte, la oficina, la metalurgia del aluminio, la producción de semiconductores, el moldeo de plásticos y los circuitos impresos, entre otros ¹². Además, la optimización contribuye a la asignación, el transporte, el corte de materiales, la distribución en planta, las previsiones, la clasificación de inventarios, la planificación de la producción y la programación de la producción ^2,3,13. Para la secuenciación y programación de tareas en células automatizadas, la programación del almacenamiento con amortiguación en etapas intermedias, la secuencia de operaciones en un sistema de montaje, o para la programación de tareas en máquinas paralelas con plazos de entrega, es necesario minimizar el tiempo total de procesamiento (makespan), el tiempo total del flujo de tareas del sistema, los plazos de entrega satisfactorios, el uso eficiente de los recursos, el tiempo de inactividad de los servidores o máquinas, y la completitud de los pedidos, entre otros ¹⁴.

• Materias:Programación lineal Programación de la producción
• Subjects:Linear programming Production scheduling
• Palabras claves:Máquinas paralelas; Parametrización; Programación de la producción
• Keywords:Parallel machines; Parameterization; Scheduling of the production