Modelo de programación de producción en planta tipo Flexible Job Shop (FJSSP) con tiempos difusos de procesamiento y alistamiento dependiente de la secuencia, y ventanas de tiempo en las entregas, mediante algoritmos genéticos

El objeto de estudio del presente trabajo final de maestría es la programación de producción en plantas con configuración Flexible Job Shop en condiciones de incertidumbre. El problema de investigación se seleccionó debido los requerimientos actuales de muchas empresas manufactureras, que producen una alta cantidad de productos, con rutas de procesamiento diferentes y con ciclos de vidas muy cortos, que hace complejo en muchas ocasiones determinar tiempos de alistamiento y procesamiento con certidumbre. Consecuente con lo anterior, se diseñó una metodología basada en un algoritmo genético para programar los trabajos en un sistema Flexible Job Shop, con tiempos de alistamiento dependiente de la secuencia difusos, tiempos de procesamiento difusos y ventanas de tiempo en las entregas, con el fin de minimizar la tardanza ponderada y la prontitud ponderada. A partir de la experimentación, se evidencia un alto rendimiento del algoritmo desarrollado en cuanto a las soluciones encontradas y al rendimiento al compararse con otros algoritmos.Abstract: This thesis aims to present a production-scheduling model in plants with Flexible Job Shop configuration under uncertainty. The research problem was selected due to the current requirements of many manufacturing companies, which produce a high number of products, with different processing routes and very short life cycles, making difficult to determine setup and processing times. Consequently, a methodology based on a genetic algorithm is proposed to schedule jobs in a Flexible Job Shop system considering sequence-dependent fuzzy setup times, fuzzy processing times and due date time windows in order to minimize weighted tardiness and weighted earliness. From the experimentation, the proposed algorithm provide a high performance in terms of solution quality when compared with other scheduling algorithms.Maestrí

Solving the order batching and sequencing problem with multiple pickers: A grouped genetic algorithm

This paper introduces a grouped genetic algorithm (GGA) to solve the order batching and sequencing problem with multiple pickers (OBSPMP) with the objective of minimizing total completion time. To the best of our knowledge, for the first time, an OBSPMP is solved by means of GGA considering picking devices with heterogeneous load capacity. For this, an encoding scheme is proposed to represent in a chromosome the orders assigned to batches, and batches assigned to picking devices. Likewise, the operators of the proposed algorithm are adapted to the specific requirements of the OBSPMP. Computational experiments show that the GGA performs much better than six order batching and sequencing heuristics, leading to function objective savings of 18.3% on average. As a conclusion, the proposed algorithm provides feasible solutions for the operations planning in warehouses and distribution centers, improving margins by reducing operating time for order pickers, and improving customer service by reducing picking service times

Application of DEA in international market selection for the export of goods

This article proposes a methodology to support decision-making to select an international market. To do so, an output-oriented data envelopment analysis (DEA) model is used. This methodology takes into account multiple variables such as import tariffs, logistics costs, the ease of doing business, cultural gaps, the value of imports, GDP per capita, and logistics performance, among others, which are validated with a correlation analysis. The methodology is applied to frozen beef exported from Colombia, and it assesses the efficiency of possible destination countries. Finally, this study concludes that DEA provides easy to apply robust models identifying countries and regions that generate higher benefits to access international markets.Este artículo propone una metodología para apoyar la toma de decisiones en la selección de mercados internacionales. Para esto, se utiliza un modelo de análisis envolvente de datos (DEA) orientado a salidas. La metodología utilizada tiene en cuenta múltiples variables como el arancel de importación, costos logísticos, facilidad de hacer negocios, diferencias culturales, valor de importaciones, PIB per cápita, desempeño logístico, entre otros, a los cuales se les aplica un análisis de correlación para su validación. Se aplica la metodología para la carne de res congelada exportada desde Colombia, y se evalúa la eficiencia de los posibles países destinos en los cuales podría comercializarse el producto. Se concluye que DEA ofrece modelos robustos y fáciles a aplicar para identificar los países y regiones que generan mayores beneficios en el acceso a mercados internacionales

Aplicación de DEA en la selección del mercado internacional para la exportación de bienes

This article proposes a methodology to support decision-making to select an international market. To do so, an output-oriented data envelopment analysis (DEA) model is used. This methodology takes into account multiple variables such as import tariffs, logistics costs, the ease of doing business, cultural gaps, the value of imports, GDP per capita, and logistics performance, among others, which are validated with a correlation analysis. The methodology is applied to frozen beef exported from Colombia, and it assesses the efficiency of possible destination countries. Finally, this study concludes that DEA provides easy to apply robust models identifying countries and regions that generate higher benefits to access international markets.Este artículo propone una metodología para apoyar la toma de decisiones en la selección de mercados internacionales. Para esto, se utiliza un modelo de análisis envolvente de datos (DEA) orientado a salidas. La metodología utilizada tiene en cuenta múltiples variables como el arancel de importación, costos logísticos, facilidad de hacer negocios, diferencias culturales, valor de importaciones, PIB per cápita, desempeño logístico, entre otros, a los cuales se les aplica un análisis de correlación para su validación. Se aplica la metodología para la carne de res congelada exportada desde Colombia, y se evalúa la eficiencia de los posibles países destinos en los cuales podría comercializarse el producto. Se concluye que DEA ofrece modelos robustos y fáciles a aplicar para identificar los países y regiones que generan mayores beneficios en el acceso a mercados internacionales

Programación lineal para la planificación de producción agregada en una empresa textil

Este artículo tiene como objetivo plantear y ejecutar un modelo de planificación de producción agregada, para generar estrategias de producción óptimas a mediano plazo para una empresa del sector textil, para lo cual se construye un modelo de programación lineal que minimiza los costos totales asociados a la mano de obra y niveles de inventario. El modelo tiene en cuenta características relacionadas con la contracción de tela, pérdidas por manipulación del producto en el proceso, eficiencia de empleados nuevos, tiempos de entrenamiento y capacitación. Para encontrar la solución óptima, el modelo se ejecuta en GAMS, apoyándose de una interface en MSExcel, y se encuentra que el plan de producción se basa en una estrategia mixta, e igualmente se generan estrategias para el mejoramiento del proceso productivo

Application of DEA in international market selection for the export of goods

This article proposes a methodology to support decision-making to select an international market. To do so, an output-oriented data envelopment analysis (DEA) model is used. This methodology takes into account multiple variables such as import tariffs, logistics costs, the ease of doing business, cultural gaps, the value of imports, GDP per capita, and logistics performance, among others, which are validated with a correlation analysis. The methodology is applied to frozen beef exported from Colombia, and it assesses the efficiencyof possible destination countries. Finally, this study concludes that DEA provides easy to apply robust models identifying countries and regions that generate higher benefits to access international markets.Este artículo propone una metodología para apoyar la toma de decisiones en la selección de mercados internacionales. Para esto, se utiliza un modelo de análisis envolvente de datos (DEA) orientado a salidas. La metodología utilizada tiene en cuenta múltiples variables como el arancel de importación, costos logísticos, facilidad de hacer negocios, diferencias culturales, valor de importaciones, PIB per cápita, desempeño logístico, entre otros, a los cuales se les aplica un análisis de correlación para su validación. Se aplica la metodología para la carne de res congelada exportada desde Colombia, y se evalúa la eficiencia de los posibles países destinos en los cuales podría comercializarse el producto. Se concluye que DEA ofrece modelos robustos y fáciles a aplicar para identificar los países y regiones que generan mayores beneficios en el acceso a mercados internacionales

Mrp systems considering fuzzy capacity, lead times and inventory availability

This article aims to propose a fuzzy model for closed-loop material requirement planning (MRP) systems considering uncertain parameters like production capacity, on-hand inventory and lead times. For this, a deterministic closed-loop MRP model is proposed, and then fuzzy coefficients in the constraints of the model are used to establish the fuzzy MRP model, which depends on the degrees of satisfaction (λ) of the decision-maker. Data from a production plan of a company dedicated to the manufacture of electrical transformers are employed to verify the proposed fuzzy MRP model, minimizing inventory holding costs, production setup costs, and extra capacity costs. The results show the fuzzy model performs better than the deterministic model, especially for low λ values, providing better performance in terms of the total cost, total inventory, service level, and computational efficiency

Solving the order batching and sequencing problem with multiple pickers: a grouped genetic algorithm

International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management (13th. 2019. Gijón

Flexible Job Shop Scheduling Problem with Fuzzy Times and Due-Windows: Minimizing Weighted Tardiness and Earliness Using Genetic Algorithms

The current requirements of many manufacturing companies, such as the fashion, textile, and clothing industries, involve the production of multiple products with different processing routes and products with short life cycles, which prevents obtaining deterministic setup and processing times. Likewise, several industries present restrictions when changing from one reference to another in the production system, incurring variable and sequence-dependent setup times. Therefore, this article aims to solve the flexible job shop scheduling problem (FJSSP) considering due windows, sequence-dependent setup times, and uncertainty in processing and setup times. A genetic algorithm is proposed to solve the FJSSP by integrating fuzzy logic to minimize the weighted penalties for tardiness/earliness. The proposed algorithm is implemented in a real-world case study of a fabric finishing production system, and it is compared with four heuristics adapted to the FJSSP such as earliest due date, critical reason, shortest processing time, and Monte Carlo simulation. Results show that the performance of the proposed algorithm provides efficient and satisfactory solutions concerning the objective function and computing time since it overperforms (more than 30%) the heuristics used as benchmarks