Solution model to the resource constrained project scheduling problem RCPSP with insertion task and random duration

In this doctoral thesis, an optimization model is developed in order to provide a solution strategy to the scheduling problem in new product development projects. This projects face diferent risks that affect the normal execution of activities and their due date. Therefore, the problem has been analyzed as a resource-constrained project scheduling problem (RCPSP) under a probabilistic context. Specifically, it includes parameters like the random duration of the activities and the probability of inserting additional tasks in the project network. The optimization model developed in this research has four stages: the identification of risks, the estimation of the activities duration from four redundancy based methods, the resolution of an integer linear program in order to generate the project baselines, and the selection of the best baseline through two robustness indicators. A case study to applied the proposed model is presented, which refers to the development of a leadframe material for a semiconductor package. In the developed model, two fundamental contributions are hightlighted: the integration of a detail project’s risks analysis with an optimization model that generate a robust baseline, and the adaptation of the RCPSP with random duration of activities and stochastic insertion tasks to the case of new product development project.En esta tesis doctoral, se desarrolla un modelo de optimización como estrategia de solución al problema de programación de proyectos de desarrollo de nuevos productos. Teniendo en cuenta que este tipo de proyectos son afectados por diversos riesgos que al materializarse pueden afectar la ejecución normal de las actividades y sus plazos de finalización, se ha optado por modelar el problema dentro de un contexto probabilístico y tomando como referente el problema de programación de proyectos con recursos restringidos (Resource Constrained Project Scheduling Problem: RCPSP). El RCPSP adoptado incluye como parámetros: la duración aleatoria de las actividades y la probabilidad de insertar tareas adicionales en la red del proyecto. El modelo de optimización desarrollado en esta investigación contempla cuatro etapas: la identificación de los riesgos, la estimación de la duración de las actividades a partir de cuatro procedimientos basados en duraciones redundantes, la resolución de un programa lineal entero que genera las líneas-base del proyecto, y la selección de la mejor línea-base evaluada por medio de dos indicadores de robustez. Con el fin de aplicar el modelo propuesto, se presenta un caso de estudio que hace referencia al desarrollo de un material para el marco de conexión de un circuito integrado. En el modelo desarrollado se destacan dos aportes fundamentales: la integración de un análisis detallado de riesgos del proyecto con un modelo de optimización que genera una línea-base robusta, y la adaptación del RCPSP con duración aleatoria de actividades e inserción de tareas al caso de proyectos de desarrollo de nuevos productos.Doctorad