Vol. 2 Núm. 1 (2020): Memorias Institucionales UIS
III congreso Colombiano de Investigación de Operaciones

47- #1142 ALGORITMO GENÉTICO PARA EL PROBLEMA DE FLOWSHOP DISTRIBUIDO Y PERMUTADO CON ETAPA DE ENSAMBLE CONSIDERANDO TIEMPOS DE ALISTAMIENTO DEPENDIENTES DE LA SECUENCIA, Y FÁBRICAS HETEROGÉNEAS

Silvia J. Dagovett-Cala
ngeniería Industrial, Universidad Industrial de Santander, Colombia
Susana Prada-Avellaneda
Ingeniería Industrial, Universidad Industrial de Santander, Colombia
Edwin A. Garavito-Hernández
Escuela de Estudios Industriales y Empresariales, Universidad Industrial de Santander, Colombia

Publicado 2019-01-01

Palabras clave

  • Flowshop distribuido y permutado,
  • Fábricas heterogéneas,
  • Algoritmo Genético

Cómo citar

Dagovett-Cala, S. J., Prada-Avellaneda, S., & Garavito-Hernández, E. A. (2019). 47- #1142 ALGORITMO GENÉTICO PARA EL PROBLEMA DE FLOWSHOP DISTRIBUIDO Y PERMUTADO CON ETAPA DE ENSAMBLE CONSIDERANDO TIEMPOS DE ALISTAMIENTO DEPENDIENTES DE LA SECUENCIA, Y FÁBRICAS HETEROGÉNEAS. Memorias Institucionales UIS, 2(1). Recuperado a partir de https://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10456

Resumen

Entre las estrategias corporativas, la adecuada
gestión de la producción tiene una relevancia
significativa en las empresas de manufactura debido
a que, se enfocan en alinear factores como la calidad,
velocidad, flexibilidad y costos de los procesos con
los objetivos organizacionales.

De los problemas de optimización de procesos
productivos existentes, el Flowshop es considerado
importante, por su objetivo de minimizar los tiempos de
producción; dado lo anterior, se encuentran diferentes
variaciones de este problema, en donde se consideran
parámetros y características diferentes para su estudio.
De esta manera, como lo propone Hatami, Ruiz, &
Andrés-romano (2015),el Flowshop Distribuido y
Permutado con Etapa de Ensamble considerando
tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia
(DAPFSP-SDST), es una adaptación del problema
base que se caracteriza por tener dos etapas, en la
primera etapa o etapa de procesamiento (DAPFSP),
existen f fábricas con m máquinas que procesan n
trabajos y elaboran todas los componentes que deben
pasar a la segunda etapa o etapa de ensamble (SDST),
donde una máquina M es la encargada de ensamblar
estos componentes con el fin de obtener el producto
final j. Considerando que, en la actualidad, la
elaboración del producto final requiere del
funcionamiento de más de una fábrica, en la presente
investigación se aborda el DAPFSP-SDST
contemplando fábricas heterogéneas(Correa
González, Ortíz Delgado, & Garavito Hernández,
2017), es decir, tiempos de alistamiento y producción
distintos para cada una de las fábricas que componen
el sistema productivo. Para dar solución al problema en
cuestión se desarrolla un Algoritmo Genético codificado
en el software MATLAB, validado haciendo uso de
instancias adaptadas de la literatura y finalmente,
evaluado mediante análisis estadístico de los
resultados

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Referencias

Correa González, M. E., Ortíz Delgado, D. F., &
Garavito Hernández, E. A. (2017).
Hatami, S., Ruiz, R., & Andrés-romano, C. (2015). Int. J
. Production Economics Heuristics and metaheuristics
for the distributed assembly permutation fl owshop
scheduling problem with sequence dependent setup
times. Intern. Journal of Production Economics, 169,
76–88. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.07.027