Modelo de Programación Lineal Entera Mixta para la Programación de Sistemas tipo Job-Shop Flexible en Entornos Make to Order
DOI:
https://doi.org/10.17981/ingecuc.13.2.2017.03Palabras clave:
Programación de producción, Job Shop Flexible, Programación lineal entera mixta, trabajos tardíosResumen
Introducción: Los sistemas de producción Job Shop (JS) se caracterizan porque los trabajos a ser procesados tienen diferentes rutas de producción. Una generalización de este tipo de sistemas es el Job Shop Flexible (FJS), en el cual se cuenta con más de una máquina por estación para realizar alguna de las operaciones.
Objetivo: El objetivo de este proyecto fue proponer un modelo de programación lineal entera mixta para programar sistemas FJS con el objetivo de minimizar el número de trabajos tardíos.
Metodología: El modelo se desarrolló utilizando un enfoque basado en variables de secuencia-posición. Este enfoque utiliza variables binarias para decidir si una operación determinada es asignada a una posición en la secuencia de procesamiento de la máquina asignada. Para validar el desempeño del modelo se utilizaron datos de una pequeña empresa con un sistema productivo tipo FJS que desarrolla sus operaciones en un entorno bajo pedido (Make to Order, MTO). Por esta razón los indicadores de desempeño más importantes para la empresa son los asociados al nivel de servicio.
Resultados: Los resultados muestran un desempeño razonable en términos del objetivo que se persigue. Se encontró el programa óptimo de producción en menos de 3600 segundos en instancias de menos de 14 órdenes de producción. En instancias más grandes su obtuvieron soluciones factibles en el tiempo límite definido.
Conclusiones: El modelo permite definir programas de producción en sistemas en los cuales el cumplimiento de fechas de entrega es de vital importancia. Los resultados han permitido que la empresa mejore su desempeño y disminuya los costos asociados a los incumplimientos. Futuras investigaciones se pueden desarrollar para encontrar métodos de solución más eficientes con relación a los tiempos computacionales para obtener soluciones de instancias de mayor tamaño.
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