Resumen

Se presenta el desarrollo de una metodología que incluye un modelo metaheurístico basado en el algoritmo genético ordenado elitista no dominado (non-dominated sorting genetic algorithm, NSGA-II) en un ambiente de producción job shop. Esto con el fin de minimizar tres variables fundamentales: tiempo total de proceso (makespan time), costo de energía y accidentalidad laboral. Con la aplicación de la metodología, se logró optimizar las variables objeto de estudio en 42% con respecto a las técnicas tradicionales de programación de la producción. Con base en la aplicación de la metodología propuesta, se plantea explorar otras funciones multiobjetivo en las que se analiza el consumo de otros recursos como agua y combustible en situaciones no deseadas tales como paro de transportadores, deslizamientos de tierra en carreteras y congestión vehicular.

• Materias:Administración de la producción Desarrollo de procesos Gestión de la producción Investigación operacional
• Subjects:Production management Process development Operations research
• Palabras claves:Ciencias de la administración, Optimización de procesos, Optimización multiobjetivo, Metaheurística, Algoritmos evolutivos, Planeación de la producción, Producción job-shop
• Keywords:Administration sciences, Process optimization, Multiobjective optimization, Metaheuristics, Evolutionary algorithms, Production planning, Job-shop production