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