Problemas de distribución de planta y metodologías asociadas
Distribución de planta
Multi-objective evaluation of dynamic facility layout using ant colony optimization
Evaluación multiobjetivo de distribución dinámica de planta utilizando la optimización de colonia de hormigas
El problema de distribución de planta dinámica (Dynamic Facility Layout Problem, DFLP) trata con cambios de distribución de planta a través del tiempo. Como una extensión del problema de distribución de planta estático (Static Facility Layout Problem, SFLP), ha tomado creciente interés ultimamente. Las distribuciones de planta son modificadas constantemente a través del tiempo, sea por cumplir con las demandas cambiantes de los clientes en los diseños y funcionalidades de producto o para mantenerse al día con las innovaciones tecnológicas.
Ya que a menudo se presenta insuficiencia en tiempo y recursos para construir una nueva planta de producción, se vuelve necesario reorganizar la distribución de planta existente; aunque esta reorganización puede resultar costosa, esto es mucho más rentable comparado con la posibilidad de fallar en el cumplimiento de las expectativas de los clientes.
El propósito de esta investigación es desarrollar una técnica para resolver el problema de distribución dinámica de planta a través de un enfoque multiobjetivo, tanto cuantitativo como cualitativo, usando una de las más populares técnicas metaheurísticas: la optimización de colonia de hormigas (ant colony optimization, ACO). Los resultados indican que esta técnica heurística proporciona una herramienta de soporte de decisión para resolver los asuntos del problema de distribución dinámica de planta.
Este documento es una tesis doctoral preparada por Gary Yu-Hsin Chen para obtener su título de Doctor of Philosophy en el Department of Industrial & Manufacturing Engineering de The University of Texas at Arlington (Arlington, TX, Estados Unidos, 2007). Se encuentra alojado en el portal de Research Commons, repositorio institucional digital que da acceso abierto a la producción académica de esta institución estadounidense.
El empleo de sistemas borrosos de ayuda a la toma de decisiones en entorno MATLAB : aplicación a un caso de distribución en planta
Fuzzy systems for decision making in a MATLAB environment applied to plant layout
El planteamiento de un modelo matemático de toma de decisión en términos lingüísticos (esto es, con inclusión de borrosidad), permite incluir en dicho modelo la imprecisión inherente a muchos problemas de decisión. Esta característica permite acercar el modelo al razonamiento humano, ya que en muchos casos una toma de decisión pasa por "etiquetar" el contenido de las variables que intervienen en el modelo.
En este artículo se expone el uso de sistemas de decisión borrosos para el estudio de distribución en planta. Aplicando el modelo Mamdani de toma de decisiones borrosas (implementado en MATLAB), los autores han sido capaces de modelar mediante un sistema basado en reglas borrosas un método alternativo para el estudio de distribución en planta; este sistema propone llegar a ratios borrosos de cercanía que permitan establecer un ranking entre cada pareja de los departamentos a ubicar.
Para establecer la conveniencia del método propuesto, se efectúa una comparativa mediante la evaluación del layout obtenido (ratios borrosos) por este método y el tradicional (ratios crisp) generado por aplicaciones informáticas como CORELAP o CRAFT.
Este documento fue preparado por Javier Puente García, Isabel Fernández Quesada y Paolo Priore Moreno (Universidad de Oviedo, Oviedo, España) y se encuentra incluido en las Actas del XIII Congreso Nacional - IX Congreso Hispano-Francés (Logroño, España, 16-18 de junio de 1999), organizado por la Asociación Europea de Dirección y Economía de Empresa (Madrid, España). Este documento y la totalidad de las actas se encuentran alojados en la página web de la biblioteca electrónica de publicaciones científicas Dialnet, proyecto de la Universidad de La Rioja (Logroño, España) que aloja una base de datos con documentos científicos.
