Metodología multiobjetivo basada en un comportamiento evolutivo para programar sistemas de producción flexible job shop. Aplicaciones en la industria metalmecánica

El objeto de estudio de la presente tesis es el taller de trabajo flexible en el sector metalmecánico. El problema de investigación se derivó a partir de la búsqueda sistemática de metodologías y algoritmos para programar sistemas productivos; se identificaron configuraciones de variables de proceso no abordadas en la literatura, lo que se considera un vacío en el conocimiento. Consecuente con lo anterior, se diseñó una metodología basada en un algoritmo evolutivo para programar los pedidos en un taller de trabajo flexible, con restricciones de tiempo, secuencia, mantenimiento, liberación de pedidos, disponibilidad, consumo y costo de recurso que varía en el tiempo, con el fin de minimizar tiempo de proceso y costo de producción; incluyó un proceso de ponderación para escoger la mejor secuencia de programación. Como aporte principal se propone una metodología novedosa que al compararla con otras metodologías encontradas en la bibliografía, demostró mejoras mayores al 10% en makespan y costo total del recurso consumidoAbstract: The study object of the present thesis is the flexible job shop in the metal mechanic sector. The research problem was derived from the systematic search of methodologies and algorithms to schedule production systems; configurations of process variables not addressed in the literature were identified, which is considered an empty in knowledge. Consequent with previous, a methodology was designed based on an evolutionary algorithm to schedule orders in a flexible job shop, with time restrictions, sequence, maintenance, liberation of orders, availability, consumption and cost of resource that varies in time, in order to minimize processing time and cost of production; it includes a weighting process to choose the best programming sequence. As main contribution a novel methodology was proposed which, compared with other methodologies found in the literature, it demonstrated greater improvements to 10% in Makespan and total cost of consumed resourceDoctorad

Un algoritmo de estimación de distribución para solucionar problemas de programación en ambiente flowshop con bloqueo y con múltiples objetivos

La programación de producción tiene un impacto relevante sobre el uso eficiente de los recursos, reducción de costos y cumplimiento de los objetivos como servicio al cliente, entregas oportunas y satisfacción de la demanda. En un entorno cada vez más competitivo, las organizaciones se ven en la necesidad de aplicar herramientas, procedimientos y estrategias que les permitan estar a la vanguardia. En ese sentido, el uso de las metaheurísticas para resolver problemas de programación y secuenciación de trabajos va en aumento, ya que se han demostrado sus fortalezas para la búsqueda de soluciones eficientes, oportunas, rápidas y de buena calidad. Adicionalmente, las organizaciones buscan satisfacer o cumplir varios objetivos o metas de manera simultánea como entregar a tiempo al mínimo costo, entre otros. Así, se propone y desarrolla un metaheurístico de estimación de distribución para un ambiente de programación tipo flowshop con restricciones de bloqueo y con múltiples objetivos. A partir de la experimentación, se evidencia un adecuado rendimiento del algoritmo en cuanto a las soluciones encontradas y al rendimiento, que no se ve afectado por el número de trabajos, ni de máquinas a considerar en el problemaAbstract: The production scheduling has a relevant impact on the efficient use of resources, reduction of costs and fulfilment of the objectives such as customer service, timely deliveries and demand satisfaction. In an increasingly competitive environment, organizations are in the need for tools, procedures and strategies that allow them to be at the forefront. In this sense, the use of metaheuristics for solving problems of scheduling and sequencing of jobs is increasing, since their strengths aiming to pursuit fast, timely, efficient and of good quality solutions, have been shown. In addition, organizations seek to meet several objectives or goals simultaneously, such as on time and the minimum cost deliveries, among others. Thus, an estimation of distribution metaheuristic for a flowshop scheduling problem with blocking and multiple objectives is proposed and developed. As a result of the experimentation, there is evidence of an appropriate performance of the algorithm in terms of the solutions found and the performance, which is not affected by the number of jobs or machines to be considered in the problemMaestrí

Diseño y aplicación de una metodología multiobjetivo, basada en los algoritmos genéticos “VEGA” y “MOGA”, para mejorar el desempeño de las variables tiempo de procesamiento, porcentaje de producción defectuosa causada por la fatiga del operario y costo de mano de obra directa, en un sistema de fabricación tipo “Job Shop” de una compañía metalmecánica.

El proyecto presentado a continuación muestra el diseño y aplicación de una metodología multiobjetivo basada en los algoritmos genéticos “VEGA” y “MOGA". De esta forma, se obtiene el mejoramiento en el desempeño de las variables: tiempo de procesamiento, porcentaje de producción defectuosa causada por la fatiga del operario y costo de mano de obra directa, en una compañía metalmecánica, cuyo sistema de fabricación es del tipo “Job Shop”. Al respecto, se compara el comportamiento de las variables en mención, tomando como base para el análisis dos referentes. El primero corresponde al comportamiento después de haber aplicado la metodología diseñada; mientras que el segundo corresponde al comportamiento propio de la utilización de técnicas tradicionales para la solución de éste tipo de problemas. De acuerdo con lo anterior, se procede en términos generales de la siguiente manera: se revisa la bibliografía correspondiente a programación de operaciones, enfatizando de forma especial, en las metodologías tradicionales e inteligentes relacionadas con la asignación de recursos en los sistemas de fabricación tipo “Job Shop”. Más adelante, se identifican las variables que intervienen en el proceso de programación de operaciones de la Compañía objeto de estudio. La anterior información, sirve como base para diseñar y posteriormente aplicar la respectiva metodología. Por último, se realiza un comparativo con los resultados obtenidos, al utilizar técnicas tradicionales para la programación de operaciones en sistemas “Job Shop”; permitiendo de ésta forma, establecer la efectividad de la metodología propuesta. De manera específica, la metodología diseñada a partir de los algoritmos VEGA y MOGA, se le denomina “método uno” y a la metodología tradicional basada en un método híbrido entre algoritmos genéticos y sumas ponderadas se le denomina “método dos”. Al evaluar las anteriores metodologías (método uno y método dos) se encontraron entre otros, los siguientes resultados: Respecto a los valores tomados por los coeficientes de variación luego de aplicar el método uno sobre las variables de interés (tiempo de procesamiento, costo de mano de obra directa y fracción defectuosa), se observa que los parámetros bajo análisis, toman valores superiores a los coeficientes de variación obtenidos, después de aplicar el método dos. De manera particular, se encuentra que en cuanto al comportamiento de la variable tiempo de proceso (en horas), el valor del coeficiente de variación arrojado por el método uno, supera el valor del coeficiente de variación arrojado por el método dos en 49,38%. De acuerdo con lo anterior, se establece que el método uno muestra mayor capacidad para detectar cierta diversidad de soluciones, las cuales pueden fluctuar entre determinados valores extremos (valores mínimos a valores máximos) para aquellas variables objeto de estudio. Es asi como, se determina que el método uno al encontrarse estructurado para identificar soluciones no dominadas extremas, posee mejor nivel de adaptación, al ser comparado con el desempeño del método dos. Con relación a lo expresado, se comenta que al aplicar el método uno pueden por ejemplo, detectarse tiempos de fabricación muy bajos o muy altos. A su vez, estos tiempos de fabricación, con el fin de cerrar el ciclo de evaluación, se procede a asociarlos en cada caso con los respectivos valores de penalización por costo de mano de obra directa y, asimismo por fracción defectuosa causada por la fatiga del operario. Con relación a los individuos de mínimo valor provenientes del método uno al compararlos con el individuo de mayor factor de ponderación proveniente del método dos, se encuentra en síntesis que el desempeño del método uno supera el desempeño del método dos, debido a los siguientes hechos entre otros: en cuanto al tiempo de procesamiento en horas, el método uno presenta un valor inferior en 6,92 % al compararlo con el método dos y, en cuanto a la penalización por fracción defectuosa el método uno presenta un valor inferior en 2,1 % al compararlo con el método dos. El número de frentes detectados con el método uno es de 32 frentes, mientras que el número de frentes detectados con el método dos es sólo de un frente. Con base en los resultados presentados, se pudo establecer que al analizar las tendencias del mercado (crecimiento, estabilidad o decrecimiento), la dirección de operaciones de la compañía, puede seleccionar diferentes programas de producción, los cuales proceden de diversos individuos no dominados. Asimismo, en algunas circunstancias propias de la organización objeto de estudio, se pueden seleccionar programas de producción que generen la menor penalización posible por costo de mano de obra directa o por fracción defectuosa debida a la fatiga del operarioAbstract : The project below shows the design and implementation of a methodology based on multobjetive "VEGA" genetic algorithms "MOGA. Thus, the improvement is obtained in the performance of the variables: processing time, percentage of defective products caused by operator fatigue and cost of direct labor, in a metallurgical company, whose manufacturing system is of the type "Job Shop ". In this regard, the behavior of the variables in question is compared, based on two reference analysis. The first corresponds to the behavior after applying the methodology designed; while the second corresponds to the behavior of the use of traditional techniques for solving this type of problem. According to the above, it generally proceeds as follows: the relevant literature is reviewed to schedule operations, focusing specially in traditional and intelligent methodologies related to resource allocation in manufacturing systems type "Job Shop ". Later, the variables involved in the process of scheduling operations of the Company under study are identified. The above information serves as a basis to design and then apply the appropriate methodology. Finally, a comparison is made with the results obtained by using conventional techniques for programming operations "Job Shop" systems; allowing in this way, establish the effectiveness of the proposed methodology. Specifically, the methodology designed from the VEGA and MOGA algorithms, called "Method One" and the traditional methodology based on a hybrid approach between genetic algorithms and weighted sums is called "method two". In assessing the above methodologies (Method One and Method Two) were among others the following results: • With regard to the values taken by the coefficients of variation after applying the method one on the variables of interest (processing time, cost of direct labor and defective fraction), we see that the parameters under analysis, taking values in excess variation coefficients obtained after applying method two. In particular, we find that in terms of the behavior of the variable processing time (in hours), the coefficient of variation thrown by method one, exceeds the value of the coefficient of variation method two thrown in 49.38%. According to the above, it is established that one method shows greater ability to detect certain diversity of solutions, which can fluctuate between certain extreme values (minimum to maximum values values) for those variables object of study. This is how, it is determined that one method be structured to identify nondominated extreme solutions, has better adaptation level, when compared with the performance of the method both. In view of the above, it is said that one can apply the method eg time detected very low or very high manufacturing. In turn, this time of manufacture, in order to close the cycle of evaluation is necessary to associate each with the respective values of penalty cost of direct labor and also by defective fraction caused by fatigue operator. • With respect to individuals of minimum value from the method each compared to the individual higher weighting factor from method two is in synthesis method performance one outperforms the two method, due to the following facts among others: in terms of processing time in hours, method one has a lower value of 6.92% compared to method two, and as to the penalty fraction defective method one has a lower value to 2,1% compared to method two. • The number of fronts detected with method one is 32 fronts, while the number of fronts detected by method two is just one front. Based on the results presented, it was established that in analyzing market trends (growth, stability or decline), the direction of company operations, you can select different production programs, which come from various non-dominated individuals. Also, some specific to the organization under study conditions, you can select programs that generate production the least penalty cost of direct labor or fraction defective due to fatigueMaestrí

Diseño de un sistema de recogida de residuos urbanos : enfoque multiobjetivo y uso de metaheurísticos

En este trabajo se desarrolla un método para resolver el problema de diseño de rutas, a lo largo de un horizonte de planificación predeterminado, para la recogida de la fracción orgánica residuos urbanos en un entorno rural. El objetivo en este problema es doble: minimizar el coste de las operaciones de rutas y mejorar el nivel de calidad, por lo que se adapta a un problema biobjetivo. Para resolver el problema se diseña un método ad hoc basado en estrategias heurísticas. Éste, sigue las ideas de la estrategia MOAMP, diseñada para problemas multi-objetivo. A continuación, y desde el punto de vista metodológico, se desarrollan estrategias de aceleración para algunos de los procedimientos del método propuesto. Por último, se compara, tanto en instancias reales como ficticias, con una adaptación a este problema, de una variante de un algoritmo genético, conocida como NSGA I

Optimización multiobjetivo de la red de distribución de energía eléctrica

Se ha desarrollado la planificación del diseño óptimo de las redes de distribución de energía eléctrica mediante la aplicación y adaptación del algoritmo evolutivo NSGA II, basado en el elitismo y la dominancia de Pareto. Para ello se han considerado tres objetivos; la minimización de perdidas, la maximización de la fiabilidad de suministro del sistema y una función de costes. Esta función de costes, en lugar de ser la generica de minimización de costes se ha adaptado a la realidad del sector, pasando a ser considerada una función de maximización de la retribución de la actividad de distribución El problema esta sujeto a las restricciones habituales, de caída de tensión, capacidad de elementos, radialidad de la red y balance de potencia. Ademas de haber dos restricciones especificas de la legislación; la estandarización de los elementos y la inversión máxima. Contando como variables de decisión, la localización y tamaño de las lineas y subestaciones a instalar, o ampliarThe optimal design of the electric power distribution grids has been developed through the application and adaptation of the evolutive algorithm NSGAII. This algorithm is based on the elitism and dominance of Pareto. To this end, three objectives have been considered: the maximization of loses; the maximization of the reliability of the system supply and a costs function. This costs function is not the generic one of costs minimization, but a new function adapted to the sector reality, and so it is considered as a function of maximization of the retribution of the retribution activity. The problem is supedited to the habitual restrictions of voltage drop, capability of the elements, radiality of the gris and power balance. There are also two specific restrictions related to the legiation: the standarization of the elements and the maximum investment allowed.The location and size of the lines and substations that must be installed or enlarged are considered decision variables.Junta de Castilla y León (a través del proyecto de referencia BU329U14) y del Ministerio de Economía y Competitividad y Fondos FEDER (a través del proyecto de referencia ECO2013-47129-C4-3-R

Optimización multi-objetivo para la programación de la producción

El problema del taller de flujo surge hace unos 60 años como una aproximación de la realidad de los procesos industriales de fabricación, más exactamente de la programación de la producción. La programación de la producción se refiere a la ordenación de las tareas productivas pendientes en una industria fabril. A pesar de que han pasado muchos años desde sus comienzos, aun hoy existe una gran diferencia entre los problemas teóricos propuestos y la realidad industrial de las empresas. Una de las diferencias más evidentes es el hecho de que al intentar resolver un problema de programación de la producción casi nunca se tiene en mente un único objetivo. Normalmente se tienen en mente varias cosas a la vez, como por ejemplo, terminar cuanto antes la producción, al mismo tiempo maximizar el uso de recursos y también cumplir con las fechas de entregas. En este contexto han surgido los problemas de taller de flujo multi-objetivo. En los últimos 20 años los problemas de taller de flujo multi-objetivo han tenido un gran empuje, acercado el desarrollo teórico a los problemas reales. En este trabajo de tesis presentaremos un recorrido por algunos de los problemas de taller de flujo multi-objetivo, partiendo desde los más básicos y yendo hacia los más complejos, y al mismo tiempo, los que reflejan mejor la realidad. Este trabajo tiene además otros objetivos. Uno de los problemas que más se ha dejado de lado en la optimización multi-objetivo es la medición y comparación correcta de los resultados. Presentaremos un recorrido por los métodos existentes para la medición de resultados multi-objetivo, señalando los problemas y ventajas de cada uno, con la finalidad de obtener una metodología válida, clara y consistente para la comparación de los resultados de problemas multi-objetivo. Para comenzar el recorrido por el taller de flujo planteamos una tarea que nunca se ha llevado a cabo hasta la fecha: la implementación y comparación experimental de 23 algoritmos multi-objetivo. Alguno de ellos propuestos para el taller de flujo multi-objetivo y otros de carácter general. Esto nos dará un importante punto de partida para conocer las metodologías existentes en la literatura parar resolver problemas multiobjetivo. Como resultado conoceremos metodologías que van desde algoritmos genéticos, pasando por la búsqueda tabú, colonias de hormigas, recocido simulado, etc. Todo este trabajo inicial nos permitirá ver las ventajas y desventajas de cada método propuesto y determinar los puntos fuertes de los mejores para, finalmente, proponer un método de resolución de problemas de taller de flujo general, eficaz y eficiente. El recorrido por distintos problemas de taller de flujo nos permitirá conocer el estado actual de la literatura y acercarnos paso a paso a los problemas que mejor representan la realidad. En cada paso realizaremos un profundo estudio del estado actual de la literatura, comparando los métodos existentes contra un método propuesto por nosotros mismos. En este aspecto partiremos del problema del taller de flujo de permutación multi-objetivo, luego ampliaremos este problema añadiéndole tiempos de cambio dependientes de la secuencia y finalmente estudiaremos el problema del taller de flujo híbrido multi-objetivo.Minella, GG. (2014). Optimización multi-objetivo para la programación de la producción [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/37980TESI

Mejora de tiempos de entrega en un flow shop híbrido flexible usando técnicas inteligentes. Aplicación en la industria de tejidos técnicos

Se busca aportar herramientas útiles para la programación de producción en la industria de tejidos técnicos. Se parte de las condiciones actuales de la programación de producción en este tipo de industria y de los antecedentes en la literatura científica sobre modelos aplicables a estos entornos. Se propone un modelo de solución por técnicas inteligentes a la problemática de la secuenciación y asignación de tareas en los entornos flow shop híbrido flexible considerando situaciones como: paralelismo entre máquinas no relacionadas, tiempos de montaje dependientes de la secuencia, entrada dinámica de trabajos, restricción de elegibilidad, maleabilidad y lotes de transferencia variables entre etapas. De allí se construye la propuesta de solución que involucra simultáneamente todas las condiciones de entorno real mencionadas y aplica un algoritmo genético modificado de acuerdo a las características del problema. Se concluye que el modelado considerando condiciones realistas es posible, que los algoritmos genéticos son una opción práctica para entornos reales y que las empresas pueden obtener mejoras en su capacidad de respuesta con este tipo de solucionesAbstract : It seeks to provide useful tools for production scheduling in the technical textiles industry. It begins in the current conditions of production scheduling in this type of industry and the background in scientific literature, applicable to these environments models. The mathematical model to solve the problem of sequencing and assigning jobs in Flexible hybrid flow shop environments is developed considering: unrelated parallel machines, sequence dependent setup time, dynamic entry of jobs, availability constrain, malleability and variable transfer batches between stages. The solution proposal is build including all actual environment features considered together and applying a modified genetic algorithm modeled according to the problem. It is concluded that the model of scheduling problems considering realistic conditions is possible, that genetic algorithms are a practical option for real environments, and that companies can achieve improvements in their responsiveness with this kind of solutionsDoctorad

XVII Simposio CEA de Control Inteligente: Reunión anual del grupo de Control Inteligente del comité español de automática (CEA). Libro de Actas, León, 27-29 de junio de 2022

Al igual que en las ediciones anteriores, el XVII Simposio CEA de Control Inteligente ha tratado de mantener los objetivos propuestos por el Grupo Temático de CEA y desarrollar unas jornadas de convivencia en las que se han desarrollado actividades científicas de investigación, de formación de doctores, de relaciones con la industria y, por supuesto, actividades culturales y de relaciones sociales de todos los miembros que formamos esta comunidad científica. Este año, el lugar elegido para la celebración del Simposio ha sido la ciudad de León y le ha correspondido la organización del mismo al Grupo de Investigación SUPPRESS de la Universidad de León, dirigido por el profesor Manuel Domínguez. Con más de 90 asistentes en algunas de las actividades del Simposio, hemos conseguido batir récords de asistencia y generar un ambiente más que propicio para desarrollar distintas discusiones científicas de gran calado. Esto demuestra el interés que suscita nuestra disciplina en estos tiempos. Durante los últimos años el control inteligente está demostrando ser una herramienta esencial para contribuir a solucionar los grandes retos que se nos van a plantear en el futuro. Pero, hasta la fecha no habíamos experimentado, tan de primera mano, los efectos derivados del cambio climático, la falta de recursos energéticos y de materias primas, las pandemias, la falta de recursos hídricos, la ciberseguridad o los incendios. Por ello, más que nunca se antoja necesario reflexionar, reforzar nuestros vínculos o crear nuevas sinergias para contribuir y poner nuestro valioso conocimiento a disposición de nuestra sociedad. En este sentido nossentimos orgullosos de presentar las contribuciones tan valiosas que recoge este documento. Estas han superado todas nuestras expectativas, lo que da muestras del sentido de responsabilidad que tiene el Grupo Temático CEA de Control Inteligente con su tiemp

Ruteo de vehículos y programación de cargas en la distribución urbana de mercaderías con introducción de preferencias parciales en el proceso de toma de decisiones

Este libro se enmarca en el campo de las Operaciones, un área de las Ciencias de la Administración. El objetivo es el desarrollo y la validación de herramientas tecnológicas para la toma de decisiones en la rama logística de la gestión de la cadena de suministro de la industria alimentaria. Más específicamente, presentamos un novedoso procedimiento inteligente híbrido que ayuda a los responsables de la toma de decisiones a optimizar en un entorno multi-objetivo. Examinamos los modelos habituales de la distribución física de los bienes, clasificándolos según sus principales características. También presentamos los algoritmos evolutivos multi-objetivo que generalmente brindan las soluciones a esos modelos. Nuestro enfoque es introducir una nueva variante multi-objetivo del problema de distribución de bienes en un área urbana. Para modelar la red de centros de distribución, al servicio de los puntos de venta finales de productos, agregamos franjas horarias y otros requisitos. Consideramos la dependencia temporal de los programas óptimos de distribución, a diferencia del caso de los sistemas logísticos de media y larga distancia, para los cuales la distancia es el criterio clave. También agregamos el objetivo de equilibrar cargas entre las diferentes unidades operativas. Una hibridación del algoritmo evolutivo multi-objetivo NSGA-II es nuestra elección de herramienta computacional, junto con el concepto de g-dominación para preferencias parciales, que proporciona la guía informativa en el espacio de búsqueda. Las fa-ses de validación y prueba de este algoritmo utilizan datos del mundo real, comparando sus resultados con los resultados de otros procedimientos evolutivos multi-objetivo utilizados para la solución de problemas complejos de distribución. La información fue proporcionada por un operador logístico, especializado en el transporte y la distribución de cargas fraccionarias. En todos los casos examina-dos, nuestro algoritmo se desempeñó mejor que los habituales.This book is framed in the field of Operations, an area of Management Science. The goal is the development and validation of technological tools for decisionmaking in the logistic branch of supply chain management of the food industry. More specifically, we present a novel hybrid intelligent procedure aiding decisionmakers optimizing in a multi-objective environment. We examine the usual models of the physical distribution of goods, classifying them according to their main features. We also present the multi-objective evolutionary algorithms that usually yield the solutions to those models. Our approach is to introduce a new multiobjective variant of the distribution problem of goods in an urban area. To model the network of distribution centers, serving the final outlets of goods, we add time frames and other requirements. We consider the time dependence of the optimal programs of distribution, unlike the case of medium and long-distance logistical systems, for which the distance is the key criterion. We also add the objective of balancing loads among the different operating units. A hybridation of the multiobjective evolutionary algorithm NSGA-II is our choice of computational tool, jointly with the concept of g-dominance for partial preferences, which provides the informational guide in the search space. The validation and testing phases of this algorithm uses real-world data, comparing its outcomes to the results of other evolutionary multi-objective procedures used for the solution of complex problems of distribution. The information was provided by a logistic operator, specialized in transporting and distributing fractional loads. In all the cases examined, our algorithm performed better than the usual ones.Fil: Miguel, Fabio Maximiliano. Universidad Nacional de Río Negro; ArgentinaFil: Frutos, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Tohmé, Fernando Abel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Méndez Babey, Máximo. Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería; Españ

Metodología basada en los algoritmos vega y moga para solucionar un problema multiobjetivo en un sistema de producción job shop.

This paper presents a methodology that aims to minimize simultaneously, in a �Jo b Shop� production system the following variables: process time (makespan time), cost of direct labor and also the fraction defective generated by operator fatigue. For this purpose, are taken and fused elements of genetic algorithms Vega and Moga, through the following steps: generating the initial population, form the new population, obtaining the appropriate analysis of variance and finally compared with a hybrid method of weighted sums and genetic algorithms. According to the above, when evaluating the solution faster processing time corresponding to the method based on algorithms Vega and Moga, respect to the solution faster processing time calculated from the method based on weighted sums and genetic algorithms, states that the first one exceeds the second performance as: for process time variable (in hours) at 27.86%, for variable in process time (in weeks) at 1.25%, in terms of the variable cost of direct labor in 6.73% and, as to the variable defective fraction in 25.85%.Neste artigo apresentamos uma metodologia que visa minimizar ao mesmo tempo, em um ambiente de produção tipo �job shop� para uma empresa de engenharia, as seguintes variáveis: tempo de processo, custo de mão de obra direta e também a fração defeituosa gerada pela fadiga do operador. Para este efeito, os elementos de fusível e algoritmos genéticos Moga Vega, desenvolvido para efectuar os seguintes passos: geração de uma população inicial, formam a nova população, a análise de variância e, finalmente, em comparação com um método híbrido e somas ponderadas algoritmos genéticos. De acordo com o exposto, o menor tempo individual processo de avaliação da metodologia baseada em algoritmos e Moga Vega, em comparação com o tempo de processamento menor do indivíduo a partir da soma ponderada método híbrido e de algoritmos genéticos, a primeira supera a segunda maneira: como a variável de tempo do processo (em horas) 27,86%, em termos de tempo variável de processo (em semanas) a 1,25%, em termos de custo variável mão de obra direta (MOD) em 6,73% e, como a fração defeituosa variável 25,85%.En este artículo se presenta una metodología que pretende minimizar de forma simultánea, en un ambiente de producción tipo �job shop� correspondiente a una empresa metalmecánica, las siguientes variables: tiempo de proceso, costo de mano de obra directa y, asimismo la fracción defectuosa generada por la fatiga del operario. Con este propósito se fusionan elementos de los algoritmos genéticos Vega y Moga, desarrollando para el efecto las siguientes etapas: generar la población inicial, conformar la nueva población, realizar análisis de varianza y por último, comparar con un método híbrido entre sumas ponderadas y algoritmos genéticos. De acuerdo con lo anterior, al evaluar el individuo de menor tiempo de proceso proveniente de la metodología basada en los algoritmos Vega y Moga, respecto al individuo de menor tiempo de desarrollo proveniente del método híbrido entre sumas ponderadas y algoritmos genéticos, se encuentra que el primero supera en desempeño al segundo así: en cuanto a la variable tiempo de proceso (en horas) en 27,86%; en cuanto a la variable tiempo de proceso (en semanas) en 1,25%; en cuanto a la variable costo de mano de obra directa (MOD) en 6,73% y, en cuanto a la variable fracción defectuosa en 25,85%