Mejoramiento de programación de producción en planta de inyección de plásticos usando un algoritmo genético

70 páginasEste proyecto de grado buscó solucionar el problema de secuenciar un conjunto de trabajos y moldes de inyección en máquinas inyectoras en una planta de inyección, con el fin de reducir el makespan y tardanza. La planta de inyección es el primer eslabón de la cadena de producción en una fábrica de productos de consumo masivo. El proyecto se caracterizó como un problema de secuenciación de trabajos en máquinas no relacionadas paralelas. El proyecto aborda el problema con dos métodos, el primero usando programación lineal entera mixta (MILP) y el segundo usando un algoritmo genético. El método exacto funciona bien con instancias pequeñas de máximo 10 trabajos y cinco máquinas. Respecto al segundo método se diseñó un algoritmo genético con una función fitness completamente original, el algoritmo genético permite encontrar soluciones de calidad en corto tiempo para instancias más grandes y complejas si se compara con el método exacto. El algoritmo genético requirió un ajuste de sus parámetros usando diseño factorial multinivel. Con el objetivo de probar el método exacto de solución y lograr una comparación estricta entre los dos métodos de solución se desarrollaron instancias de dos tipos: random y reales con información de la planta de inyección. Luego se desarrollaron experimentos computacionales solucionando las instancias con los dos métodos. Los resultados de los experimentos permitieron establecer que el algoritmo genético propuesto genera soluciones iguales o mejores en instancias random comparado con el método exacto.This thesis developed a method to find solutions to a scheduling problem in an injection mold factory, intending to reduce the makespan and tardiness. The injection mould factory is the first stage in a massive consumer product factory location. The project was characterized as a nonrelated parallel machine scheduling problem. The project approached the problem with two methods: the 1st one using mixed-integer linear programming (MILP) and the 2nd one using a genetic algorithm. The exact solution method works fine with small instances, with a maximal size of ten jobs and five machines. About the second method, a genetic algorithm was designed with a completely original fitness function, the genetic algorithm was able to find several quality solutions in a shorter time for larger and complex instances if it is compared with the exact solution method. The genetic algorithm required several parameter adjustments, the multilevel factorial design was used to do so. With the objective of testing the exact method and to can achieve a strict comparison between both solution methods, two kinds of instances were developed: 1 kind with random data and the other one with real production data. After it, several computational experiments were developed, solving the whole instances with both solution methods. Experiments results allowed the researchers to conclude that the proposed genetic algorithm creates equal or better solutions if it is compared with the exact solution method with random instances. One study case was developed, this case represents the production schedule for a month for injected components labeled as type A, the study case was used to compare the current scheduling method used in the injection factory versus the proposed genetic algorithm. The genetic algorithm provides a scheduling program with Cmax and Tardiness values 30% lower than the current scheduling method.Maestría en Gerencia de IngenieríaMagíster en Gerencia de Ingenierí

Modelo matemático para dimensionamento de lote e sequenciamento de produção com máquinas paralelas

A programação da produção é atividade primordial dentro das indústrias e passa a ser mais importante quanto mais complexa é a operação de cada empresa. À medida que o ambiente produtivo aumenta em recursos, produtos e restrições, torna-se mais difícil alcançar a programação ótima dada a quantidade de possibilidades e combinações distintas. A execução desta atividade com o devido cuidado pode gerar economia de recursos, maximização das horas de maquinário convertidas em produção, entre outros benefícios. O uso de modelos matemáticos e computadores para esta atividade possibilita testar uma grande quantidade de combinações das mais diferentes variáveis e, no limite, encontrar a proposta de solução ótima e que faz a melhor alocação dos recursos escassos. Dentro deste escopo, o presente trabalho apresenta um modelo matemático, acompanhado do código computacional em Python. Este é aplicável em indústrias que utilizam máquinas paralelas heterogêneas de capacidade finita, com setups dependentes (tanto em custo quanto em tempo) da sequência de programação, com produtos em estágio único de processamento, observando restrições de estoque de componentes, horas-homem disponíveis e capacidade de armazenagem de produtos acabados. Complementando as restrições mencionadas, o modelo tem por objetivo reduzir o custo de execução da programação. Para isto, considera os custos de setup, os custos de manutenção de estoque, a penalidade financeira por não atender o pedido no prazo especificado pelo cliente e o custo de produção do item vendido considerando que as máquinas são heterogêneas e, por consequência, apresentam custos diferentes para produzir o mesmo item. O modelo executado resolveu o problema para uma indústria com 18 máquinas, 350 produtos acabados, 4576 componentes, 2 macro períodos de programação, cada um contendo 5 micro períodos variáveis. A solução ótima foi encontrada em 10h de processamento utilizando um computador com processador Intel i5-2410M 2.30GHz quad-core com 6GB de memória RAM, solver Gurobi, tendo sido programado em linguagem Python com a biblioteca PuLP. Muito embora este tempo total de processamento possa ser considerado alto para uma aplicação prática, o modelo atingiu o gap de 1% do melhor resultado em aproximadamente 2h.Production scheduling is a primary activity within industries and becomes more important the more complex each company's operation is. As the productive environment increases in resources, products and constraints, it becomes harder to achieve the optimal lot-sizing and scheduling given the number of possibilities and different combinations. Carrying out this activity can save resources, maximize machine hours converted into production, among other benefits. The use of mathematical models and computers for this activity makes it possible to test a large number of combinations of different variables and, in the limit, to find the optimal solution that makes the best allocation of scarce resources. Within this scope, this dissertation presents a mathematical model, accompanied by computational code in Python, applicable in industries that use capacitated heterogeneous parallel machines, with dependent setups (both in cost and time) of the scheduling sequence, single-stage processing, observing component availability constraints, available man-power, and finished goods storage capacity. Complementing the mentioned restrictions, the model aims to reduce the cost of production plan execution. For this, it considers setup costs, inventory maintenance costs, back-ordering penalty and finished good production cost considering that the machines are heterogeneous and, consequently, have different costs to produce the same item. The model solved the problem for an industry with 19 machines, 480 products, 4576 components, 2 macro periods, each one containing 5 variable micro periods. The optimal solution was found in 10h of processing using a computer with an Intel i5-2410M 2.30GHz quad-core processor with 6GB of RAM, solved by Gurobi package, programmed using Python language and PuLP library. Although total processing time can be considered high for a practical application, the model reached the gap of 1% of the best result in approximately 2h

Models and Algorithms for the Optimisation of Replenishment, Production and Distribution Plans in Industrial Enterprises

Tesis por compendio[ES] La optimización en las empresas manufactureras es especialmente importante, debido a las grandes inversiones que realizan, ya que a veces estas inversiones no obtienen el rendimiento esperado porque los márgenes de beneficio de los productos son muy ajustados. Por ello, las empresas tratan de maximizar el uso de los recursos productivos y financieros minimizando el tiempo perdido y, al mismo tiempo, mejorando los flujos de los procesos y satisfaciendo las necesidades del mercado. El proceso de planificación es una actividad crítica para las empresas. Esta tarea implica grandes retos debido a los cambios del mercado, las alteraciones en los procesos de producción dentro de la empresa y en la cadena de suministro, y los cambios en la legislación, entre otros. La planificación del aprovisionamiento, la producción y la distribución desempeña un papel fundamental en el rendimiento de las empresas manufactureras, ya que una planificación ineficaz de los proveedores, los procesos de producción y los sistemas de distribución contribuye a aumentar los costes de los productos, a alargar los plazos de entrega y a reducir los beneficios. La planificación eficaz es un proceso complejo que abarca una amplia gama de actividades para garantizar que los equipos, los materiales y los recursos humanos estén disponibles en el momento y el lugar adecuados. Motivados por la complejidad de la planificación en las empresas manufactureras, esta tesis estudia y desarrolla herramientas cuantitativas para ayudar a los planificadores en los procesos de la planificación del aprovisionamiento, producción y distribución. Desde esta perspectiva, se proponen modelos realistas y métodos eficientes para apoyar la toma de decisiones en las empresas industriales, principalmente en las pequeñas y medianas empresas (PYMES). Las aportaciones de esta tesis suponen un avance científico basado en una exhaustiva revisión bibliográfica sobre la planificación del aprovisionamiento, la producción y la distribución que ayuda a comprender los principales modelos y algoritmos utilizados para resolver estos planes, y pone en relieve las tendencias y las futuras direcciones de investigación. También proporciona un marco holístico para caracterizar los modelos y algoritmos centrándose en la planificación de la producción, la programación y la secuenciación. Esta tesis también propone una herramienta de apoyo a la decisión para seleccionar un algoritmo o método de solución para resolver problemas concretos de la planificación del aprovisionamiento, producción y distribución en función de su complejidad, lo que permite a los planificadores no duplicar esfuerzos de modelización o programación de técnicas de solución. Por último, se desarrollan nuevos modelos matemáticos y enfoques de solución de última generación, como los algoritmos matheurísticos, que combinan la programación matemática y las técnicas metaheurísticas. Los nuevos modelos y algoritmos comprenden mejoras en términos de rendimiento computacional, e incluyen características realistas de los problemas del mundo real a los que se enfrentan las empresas de fabricación. Los modelos matemáticos han sido validados con un caso de una importante empresa del sector de la automoción en España, lo que ha permitido evaluar la relevancia práctica de estos novedosos modelos utilizando instancias de gran tamaño, similares a las existentes en la empresa objeto de estudio. Además, los algoritmos matheurísticos han sido probados utilizando herramientas libres y de código abierto. Esto también contribuye a la práctica de la investigación operativa, y proporciona una visión de cómo desplegar estos métodos de solución y el tiempo de cálculo y rendimiento de la brecha que se puede obtener mediante el uso de software libre o de código abierto.[CA] L'optimització a les empreses manufactureres és especialment important, a causa de les grans inversions que realitzen, ja que de vegades aquestes inversions no obtenen el rendiment esperat perquè els marges de benefici dels productes són molt ajustats. Per això, les empreses intenten maximitzar l'ús dels recursos productius i financers minimitzant el temps perdut i, alhora, millorant els fluxos dels processos i satisfent les necessitats del mercat. El procés de planificació és una activitat crítica per a les empreses. Aquesta tasca implica grans reptes a causa dels canvis del mercat, les alteracions en els processos de producció dins de l'empresa i la cadena de subministrament, i els canvis en la legislació, entre altres. La planificació de l'aprovisionament, la producció i la distribució té un paper fonamental en el rendiment de les empreses manufactureres, ja que una planificació ineficaç dels proveïdors, els processos de producció i els sistemes de distribució contribueix a augmentar els costos dels productes, allargar els terminis de lliurament i reduir els beneficis. La planificació eficaç és un procés complex que abasta una àmplia gamma d'activitats per garantir que els equips, els materials i els recursos humans estiguen disponibles al moment i al lloc adequats. Motivats per la complexitat de la planificació a les empreses manufactureres, aquesta tesi estudia i desenvolupa eines quantitatives per ajudar als planificadors en els processos de la planificació de l'aprovisionament, producció i distribució. Des d'aquesta perspectiva, es proposen models realistes i mètodes eficients per donar suport a la presa de decisions a les empreses industrials, principalment a les petites i mitjanes empreses (PIMES). Les aportacions d'aquesta tesi suposen un avenç científic basat en una exhaustiva revisió bibliogràfica sobre la planificació de l'aprovisionament, la producció i la distribució que ajuda a comprendre els principals models i algorismes utilitzats per resoldre aquests plans, i posa de relleu les tendències i les futures direccions de recerca. També proporciona un marc holístic per caracteritzar els models i algorismes centrant-se en la planificació de la producció, la programació i la seqüenciació. Aquesta tesi també proposa una eina de suport a la decisió per seleccionar un algorisme o mètode de solució per resoldre problemes concrets de la planificació de l'aprovisionament, producció i distribució en funció de la seua complexitat, cosa que permet als planificadors no duplicar esforços de modelització o programació de tècniques de solució. Finalment, es desenvolupen nous models matemàtics i enfocaments de solució d'última generació, com ara els algoritmes matheurístics, que combinen la programació matemàtica i les tècniques metaheurístiques. Els nous models i algoritmes comprenen millores en termes de rendiment computacional, i inclouen característiques realistes dels problemes del món real a què s'enfronten les empreses de fabricació. Els models matemàtics han estat validats amb un cas d'una important empresa del sector de l'automoció a Espanya, cosa que ha permés avaluar la rellevància pràctica d'aquests nous models utilitzant instàncies grans, similars a les existents a l'empresa objecte d'estudi. A més, els algorismes matheurístics han estat provats utilitzant eines lliures i de codi obert. Això també contribueix a la pràctica de la investigació operativa, i proporciona una visió de com desplegar aquests mètodes de solució i el temps de càlcul i rendiment de la bretxa que es pot obtindre mitjançant l'ús de programari lliure o de codi obert.[EN] Optimisation in manufacturing companies is especially important, due to the large investments they make, as sometimes these investments do not obtain the expected return because the profit margins of products are very tight. Therefore, companies seek to maximise the use of productive and financial resources by minimising lost time and, at the same time, improving process flows while meeting market needs. The planning process is a critical activity for companies. This task involves great challenges due to market changes, alterations in production processes within the company and in the supply chain, and changes in legislation, among others. Planning of replenishment, production and distribution plays a critical role in the performance of manufacturing companies because ineffective planning of suppliers, production processes and distribution systems contributes to higher product costs, longer lead times and less profits. Effective planning is a complex process that encompasses a wide range of activities to ensure that equipment, materials and human resources are available in the right time and the right place. Motivated by the complexity of planning in manufacturing companies, this thesis studies and develops quantitative tools to help planners in the replenishment, production and delivery planning processes. From this perspective, realistic models and efficient methods are proposed to support decision making in industrial companies, mainly in small- and medium-sized enterprises (SMEs). The contributions of this thesis represent a scientific breakthrough based on a comprehensive literature review about replenishment, production and distribution planning that helps to understand the main models and algorithms used to solve these plans, and highlights trends and future research directions. It also provides a holistic framework to characterise models and algorithms by focusing on production planning, scheduling and sequencing. This thesis also proposes a decision support tool for selecting an algorithm or solution method to solve concrete replenishment, production and distribution planning problems according to their complexity, which allows planners to not duplicate efforts modelling or programming solution techniques. Finally, new state-of-the-art mathematical models and solution approaches are developed, such as matheuristic algorithms, which combine mathematical programming and metaheuristic techniques. The new models and algorithms comprise improvements in computational performance terms, and include realistic features of real-world problems faced by manufacturing companies. The mathematical models have been validated with a case of an important company in the automotive sector in Spain, which allowed to evaluate the practical relevance of these novel models using large instances, similarly to those existing in the company under study. In addition, the matheuristic algorithms have been tested using free and open-source tools. This also helps to contribute to the practice of operations research, and provides insight into how to deploy these solution methods and the computational time and gap performance that can be obtained by using free or open-source software.This work would not have been possible without the following funding sources: Conselleria de Educación, Investigación, Cultura y Deporte, Generalitat Valenciana for hiring predoctoral research staff with Grant (ACIF/2018/170) and the European Social Fund with the Grant Operational Programme of FSE 2014-2020. Conselleria de Educación, Investigación, Cultura y Deporte, Generalitat Valenciana for predoctoral contract students to stay in research centers outside the research centers outside the Valencian Community (BEFPI/2021/040) and the European Social Fund.Guzmán Ortiz, BE. (2022). Models and Algorithms for the Optimisation of Replenishment, Production and Distribution Plans in Industrial Enterprises [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/187461Compendi