Semi-Dynamic Demand in a Non-Permutation Flowshop with Constrained Resequencing Buffers

This work presents the performance comparison of two conceptually different approaches for a mixed model non-permutation flowshop production line. The demand is a semi-dynamic demand with a fixed job sequence for the first station. Resequencing is permitted where stations have access to intermediate or centralized resequencing buffers. The access to the buffers is restricted by the number of available buffer places and the physical size of the products. An exact approach, using Constraint Logic Programming (CLP), and a heuristic approach, a Genetic Algorithm (GA), were applied

Semi-Dynamic Demand in a Non-Permutation Flowshop with Constrained Resequencing Buffers.

This work presents the performance comparison of two conceptually different approaches for a mixed model non-permutation flowshop production line. The demand is a semi-dynamic demand with a fixed job sequence for the first station. Resequencing is permitted where stations have access to intermediate or centralized resequencing buffers. The access to the buffers is restricted by the number of available buffer places and the physical size of the products. An exact approach, using Constraint Logic Programming (CLP), and a heuristic approach, a Genetic Algorithm (GA), were applied.Peer Reviewe

Estado del arte del problema de secuenciación de tareas implementando reglas de despacho

Este proyecto de investigación es un estado del arte que busca ampliar la información sobre el problema de secuenciación de tareas, teniendo en cuenta las distintas medidas de desempeño y las reglas de despacho usadas actualmente y también a lo largo de las décadas. Con el pasar del tiempo se ve como la tecnología y las teorías frente a la producción evolucionan, cada día se buscan nuevas maneras de optimizar los procesos y mejorar cada una de las áreas que conforman una organización. Este proyecto busca darle una cobertura amplia al problema de secuenciación de tareas usando reglas de despacho, que pueden ser aplicadas mediante distintos métodos como heurísticas y algoritmos, todos ellos encaminados a la optimización de distintos recursos como por ejemplo el tiempo y el costo. La optimización del proceso de producción es una tarea importante que debe resolverse en la planificación estratégica y/u operativa de cada empresa industrial. Todo este concepto lleva a la toma de decisiones, que es vital en cualquier compañía ya que de esta manera se vincula la parte productiva a la gerencial como se evidencia en este proyecto. Las decisiones van ligadas de la mano de distintas áreas para lograr la optimización

Diseño y desarrollo de estructuras de planificación eficientes a través de técnicas de simulación y optimización aplicables a entornos productivos complejos

La tesis aborda problemas de secuenciamiento en entornos productivos del tipo flow shop en los que se retira la condición de ordenamientos permutativos. Este tipo de problemas se encuentran inmersos dentro de los sistemas de Planificación y Control de la Producción que dan soporte en la toma de decisiones a las organizaciones o empresas que producen bienes del tipo manufactura. Como primera aproximación al problema se presenta una revisión exhaustiva de la literatura científica sobre problemas flow shop no permutativos (NPFS). De esta forma se pudo enmarcar la tesis doctoral en la literatura de la temática y se definió concretamente la contribución a la literatura del tema. Como resultado del estudio de la literatura se planteó abordar los problemas NPFS desde una perspectiva que permitiera estudiar la estructura de las soluciones para así poder compararlos con los resultados de los problemas flow shop permutativos (PFS). Primeramente, se propuso estudiar los problemas NPFS con makespan como función objetivo bajo un nuevo enfoque de planificación. Para ello se utilizará la metodología de lotes de transferencia o lot streaming, la cual modifica el problema clásico de secuenciamiento incorporando nuevas variables de decisión al problema a optimizar. Las nuevas variables de decisión van asociadas al dimensionamiento del tamaño del lote de producción. Este estudio reportó resultados para NPFS y PFS bastante similares, aunque el caso NPFS obtuvo leves mejoras para las instancias más grandes. No obstante, el esfuerzo computacional requerido para resolver el caso NPFS fue considerablemente mayor que requerido para PFS. A partir de estos resultados, se planteó un estudio conceptual de las soluciones NPFS y PFS para el caso de dos trabajos en términos de caminos críticos (conjunto de actividades que definen el makespan) que posibilitaron caracterizar ambos conjuntos de soluciones de forma no-paramétrica, es decir, independizarse de los parámetros que definen un escenario. De este estudio de caminos críticos, se pudieron analizar una serie de propiedades y definir criterios de dominancia entre las soluciones NPFS y PFS que permitirían reducir el espacio factible. A su vez, el estudio no-paramétrico permitió realizar una serie experimentaciones computacionales innovadoras, que dieron sustento al desarrollo de algunas hipótesis sobre la relación de las soluciones NPFS y PFS para el caso de que los problemas sean evaluados en escenarios paramétricamente definidos. Para evaluar estas hipótesis se implementaron experimentaciones paramétricas a través de programación matemática, las cuales validaron las hipótesis planteadas.This dissertation focuseson non-permutation scheduling problems in flow shop production settings. These problems, proper of systems of Production Planning and Control, are central to the decision making processes in organizations or firms producing manufactured goods. A first look into these problems requires a thorough review of the scientific literature on non-permutation flow shop (NPFS) problems. This review provides a background on this issue and defines precisely the contribution of this thesis to the literature. A novel and interesting approach to address NPFS problems is by studying the structure of the solutions, comparing it to the corresponding structure of permutation flow shop (PFS) problems. In this light, we study NPFS problems where makespan is minimized considering a special planning technique involving lot streaming. This technique modifies the regular scheduling problem adding new decision variables, related to production lot sizing. From the implementation of lot streaming on these problems we obtain new results. The main conclusion is that the makespans of NPFS and PFS problems are quite similar, although NPFS yields a better makespan for larger instances. The computational effort required by NPFS problems is much larger than that of solving PFS ones. Up from these results, we develop a new approach to the analysis of solutions to NPFS and PFS problems. We center on the two jobs case, and on the concept of critical path (enumerating the set of activities that defines makespan). This allows the non-parametric characterization of the solutions, freeing them from the dependence on particular parameters. We analyze a family of propertiesthat yield dominance criteria for the comparison between NPFS and PFS solutions, reducing, in general, the number of feasible solutions. In addition, this non-parametric method allows the design of novel computational experimental frameworks, yielding newinsights on the relation between NPFS and PFS solutions for parametric scenarios. To assess these hypotheses, we obtain via an application of mathematical programming a set of parametric results that we test in experiments that confirm the aforementioned hypotheses.Fil: Rossit, Daniel Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Matemática Bahía Blanca. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática. Instituto de Matemática Bahía Blanca; Argentin