Resumen de Determinación de lotes y programación de múltiples productos en una máquina con tiempos de preparación

Eduardo Salazar Hornig, Mónica Riquelme Garrido

• español

  Se desarrolla una metaheurística para resolver el problema de la determinación de lotes y programación de producción en un sistema de una máquina con múltiples productos y tiempos de preparación dependientes de secuencia. La metaheurística combina muestreo aleatorio utilizando el método Montecarlo y algoritmos genéticos para resolver de manera simultánea la configuración de lotes, así como la programación en la producción de la máquina, minimizando la cantidad de producto entregado de forma atrasada en los diferentes periodos del horizonte de programación. El proceso de optimización de la metaheurística se ilustra sobre la base de un problema generado aleatoriamente según la literatura. La metaheurística se compara con un método de búsqueda en vecindad utilizado previamente en una empresa manufacturera de bolas de molienda para la minería, evaluando un conjunto de instancias del problema de determinación de lotes y programación de producción de la práctica. En todas las instancias de prueba considerada, la metaheurística desarrollada en este trabajo mejora su solución con bajos tiempos computacionales. De acuerdo con el planteamiento del problema se establece una generalización de determinación y programación de lotes, cuya estructura y método de solución puede ser extendida a diferentes entornos productivos. La definición de la medida de desempeño, que en la aplicación tratada en este trabajo se definió como la cantidad de producto entregada atrasada (a minimizar), puede adoptar una definición diferente según la realidad en otro sistema productivo.

• English

  A metaheuristic approach, which combines the Monte Carlo random sampling method with genetic algorithms, to solve simultaneously the lot sizing and scheduling problem of multi-product on a single machine with sequence-dependent setup times is developed. The objective is the minimization of total backlog of the different periods in a scheduling horizon. The optimization process of the metaheuristic is illustrated on the base of a randomly generated problem in accordance to the literature. The metaheuristics is compared with a neighborhood search method previously used in a mining grinding ball manufacturing company by evaluating a set of instances of lot sizing and production scheduling problem of the practice. In almost all of the test instances considered, the metaheuristic developed in this work improves its solution with low computational times. According to the problem statement, a generalization of the lot sizing and scheduling problem is stated, which the structure and solution method can be extended to different production environments. The definition of the performance measure, which in the application discussed in this work was defined as the amount of product delivered late (to be minimized), may adopt a different definition depending on the reality in another production system.