Modelo para la programación de la producción, por medio de algoritmo genético, métodos heurísticos y reglas de despacho en Concreaceros SAS / Juan Manuel Bitar Polo.
Tipo de material: TextoEditor: Sincelejo, 2016Descripción: Un CD-Rom (2.471 KB): figuras, tablas; 12 cmTipo de contenido: texto Tipo de medio: mediado Tipo de portador: disco de computadoraNota de disertación: Trabajo de grado (Ingeniería Industrial) -- Corporación Universitaria del Caribe – CECAR, Facultad de Ciencias Básicas, Ingenierías Y Arquitectura. Programa de Ingeniería Industrial, Sincelejo, 2016. Resumen: La presente investigación se fundamenta principalmente en un modelo para programar la producción de una manera eficiente, con respecto a los tiempos de terminación de los lotes a fabricar en Concreaceros S.A.S. ya que se presenta de una manera Sistemática el incumplimiento en los tiempos de entrega, resultando con ello la insatisfacción de los clientes. Por tal motivo, dicho modelo se ajusta a cada célula de trabajo contribuyendo al mejoramiento de su rendimiento, con base en lo anterior se presenta como tema de investigación: la programación de la producción en dicha empresa para así comprobar la aceptabilidad de aplicar el modelo propuesto, teniendo como función objetivo el minimizar el tiempo de terminación máximo (Makespan). Para solucionar este problema se ha diseñado un modelo basado en un algoritmo genético modificado bajo un ambiente de máquinas en paralelo idénticas y la heurística de Johnson. Además, se precisa la adopción de reglas de despacho para poder tener en cuenta criterios evaluativos para considerar y escoger la secuencia acertada para ir en pro a la satisfacción de los clientes, y en la toma de decisiones basada en datos concretos.Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Trabajos de Grado | Biblioteca Central | INI-05447 2016 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Disponible | T-05447 |
Trabajo de grado (Ingeniería Industrial) -- Corporación Universitaria del Caribe – CECAR, Facultad de Ciencias Básicas, Ingenierías Y Arquitectura. Programa de Ingeniería Industrial, Sincelejo, 2016.
Almeida Rodríguez, F. C., & Melián Batista, M. B. (2007). Algoritmos genéticos multimodales:
Un estudio sobre la parametrización del método clearing aplicado al problema “job
shop”. Actas del V Congreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y
Bioinspirados , 851.
Gestal, M., Rivero, D., Rabuñal, J. R., Dorado, J., & Pazos, A. (2010). Introducción a los
Algoritmos Genéticos y la Programación Genética. Universidade da Coruña, Servizo de
Publicacións, 16.
CHASE, R., JACOBS, R., & AQUINALO, N. (2009). Administración de operaciones
producción y cadena de suministros. McGRAW HILL.
Cruz Chávez, M. A., Frausto Solís, J., & Juárez, D. (2009). Un algoritmo de satisfactibilidad
para el problema de Job Shop scheduling. Mexico.
Garey, M., & Johnson, D. (1979). Computers and intractability a guide to the theory of np-
completeness. New york: W. H. Freeman.
Groover, M. (1997). Fundamentos de manufacura moderna. Pearson.
Holland, J. (1975). Adaptación en sistemas naturales y artificiales.
Hwan Kim, K., & Park, Y.-M. (2014). A crane scheduling method for port container terminals.
European Journal of Operational Research- ELSEIVER, 752–768.
JOHNSON, S. (5 de Mayo de 1953). Optimal two and three-stage production schedules with
setup times included. The rand corporation.
López Vargas, J. C. (2013). Metodología de programación en un flow shop híbrido flexible con
el uso de algoritmos genéticos para reducir el makespan. Aplicacion en la industria textil.
Manizales, Colombia: Universidad Nacional de Colombia
Lopez, J., Giraldo, J., & Arango, J. (2015). Reducción del Tiempo de Terminación en la
Programación de la Producción de una Línea del Flujo Híbrida Flexible (HFS).
Informacion Tecnológica, 157-172.
MIRLEDY TORO, E., RESTREPO, Y., & GRANADA, M. (2006). ALGORITMO GENETICO
MODIFICADO APLICADO AL PROBLEMA DE SECUENCIAMIENTO DE
TAREAS EN SISTEMAS DE PRODUCCION LINEAL – FLOW SHOP. Scientia et
Technica Año XII, 285-290.
Montoya Torres, J., Paternina Arboleda, C., & Frein, Y. (2002). Minimización del tiempo total
de flujo de tareas en una sola máquina: Estado del arte. Ingeniería & Desarrollo.
Universidad del Norte. , 118-12.
Park, Y.-M., & Hwan Kim, K. (2003). A crane scheduling method for port container terminals.
OR SPECTRUM, 1-23.
Salazar - Hornig, E., & Medica -S, J. (2013). Minimización del Makespanen máquinas paralelas
idénticas con tiempos de preparación dependientes de la secuencia utilizando algoritmo
genético. Ingenieria investigacion y tecnologia, 43-51.
Sipper, D., & Bulfin, R. L. (1998). Planeación y control de la producción. McGRAW-HILL.
Velez Gallego , M. C., Castro Zuluaga, A. C., & Maya Toro, J. (2003). Algoritmo de búsqueda
aleatoria para la programación de la producción en un taller de fabricación . Revista
universidad EAFIT, 76-86.
Vicentini , F., & Puddu, S. (2003). Algoritmos heurísticos y el problema de job shop scheduling.
Buenos Aires: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos
Aires.
La presente investigación se fundamenta principalmente en un modelo para programar la producción de una manera eficiente, con respecto a los tiempos de terminación de los lotes a fabricar en Concreaceros S.A.S. ya que se presenta de una manera Sistemática el incumplimiento en los tiempos de entrega, resultando con ello la insatisfacción de los clientes. Por tal motivo, dicho modelo se ajusta a cada célula de trabajo contribuyendo al mejoramiento de su rendimiento, con base en lo anterior se presenta como tema de investigación: la programación de la producción en dicha empresa para así comprobar la aceptabilidad de aplicar el modelo propuesto, teniendo como función objetivo el minimizar el tiempo de terminación máximo (Makespan). Para solucionar este problema se ha diseñado un modelo basado en un algoritmo genético modificado bajo un ambiente de máquinas en paralelo idénticas y la heurística de Johnson. Además, se precisa la adopción de reglas de despacho para poder tener en cuenta criterios evaluativos para considerar y escoger la secuencia acertada para ir en pro a la satisfacción de los clientes, y en la toma de decisiones basada en datos concretos.
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