Formación de celdas de manufacturas dinámicas para la toma de decisiones en el diseño de instalaciones industriales: una revisión

This paper presents a literature review with the purpose of characterizing the Dynamic Manufacturing Cell Formation Problem by means of the identification of optimization criteria, the most relevant restrictions needed for consideration and the most frequently used solution methods. Hence, an adaptation of the PRISMA statement was conducted for systematic reviews along with Snowball Methodology to select the studies to be analyzed. The document search is carried out in the Web of Science and Scopus databases, considering a time frame between 2007 and 2019. As a general result, it was found that cost minimization is the most frequently used optimization criterion and the typically considered constraints are associated with part machine operation sequence, machine breakdowns, and lot size. On the other hand, considering the highly combinatorial nature of the optimization problems reviewed, it was found that metaheuristics are the most used solution method, and genetic algorithms as well as simulated annealing are the most frequently implemented. Finally, three research trends are determined: incorporation of two or more optimization criteria in a mathematical formulation, development and implementation of hybrid metaheuristic algorithms, and comparison of performance of the existing solution methods based on reference problems or real industrial applications.Este artículo presenta una revisión de literatura con el fin de caracterizar el Problema de Formación de Celdas de Manufactura Dinámicas, realizando la identificación de los criterios de optimización, las principales restricciones consideradas y los métodos de solución más usados. Para ello, se condujo una adaptación de la declaración PRISMA para revisiones sistemáticas, en conjunto con una metodología bola de nieve para la selección de los estudios a analizar; la búsqueda de documentos se realiza en las bases de datos Web of Science y Scopus, considerando una ventana de tiempo entre 2007 y 2019. Como resultados generales, se encuentra que la minimización de costos es el criterio de optimización utilizado con mayor frecuencia y que las restricciones usualmente consideradas están asociadas a la secuencia de operaciones, averías de máquinas, y variación del tamaño de lote de procesamiento. De otra parte, considerando la naturaleza altamente combinatoria de los problemas de optimización revisados, se encuentra que los métodos de solución metaheurísticos utilizados en mayor medida son algoritmos genéticos, y recocido simulado. Finalmente, se determinan tres tendencias de investigación primero, la incorporación de dos o más criterios de optimización en una formulación matemática; segundo, el desarrollo e implementación de algoritmos metaheurísticos híbridos y; tercero, la evaluación de los métodos de solución existentes a partir de problemas de referencia o aplicaciones industriales reales