Artificial intelligence effectiveness in job shop environments

The aim of this paper is to define a new methodology that allows the comparison of the effectiveness among some of the major artificial intelligence techniques (random technique, taboo search, data mining, evolutionary algorithms). This methodology is applied in the sequencing production process in job shop environments, in a problem with N orders, and M machines, where each of the orders must pass through every machine regardless of its turn. These techniques are measured by the variables of total makespan time, total idle time, and machine utilization percentage. Initially, a theoretical review was conducted and showed the usefulness and effectiveness of artificial intelligence in the sequencing production processes. Subsequently and based on the experiments presented, the obtained results showed that these techniques have an effectiveness higher than 95%, with a confidence interval of 99.5% measured by the variables under study

Gestión de la producción: una aproximación conceptual

Es bien conocida la problemática que oscila alrededor de la competitividad en las empresas, como vía no solo para crecer y desarrollarse en el marco económico, sino también para poder sobrevivir en su sector de actividad. De hecho, hace ya algún tiempo, desde la Escuela de Negocios de Harvard se advertía a los directores de fábricas norteamericanas que para ser más competitivas y crear ciertas ventajas duraderas debían enfatizar en tres aspectos esenciales: 1. concederle una orientación al sistema y al proceso productivo; 2. reorganizar el sistema de producción en función de unas tareas o misiones estratégicas; y 3. reflejar tales misiones en la orientación competitiva de la empresa, y no solo derivarse de ella, sino también contribuir a su formulación e implementación. Contenido: 1. Dirección de la producción: Su papel estratégico en la competitividad empresarial. 2. Planeación agregada y programación maestra. 3. Programación y control de la producción. 4. Estudio del trabajo: Herramientas para la mejora de la productividad empresarial. 5. Logística y gestión de la cadena de abastecimiento. 6. Algunos enfoques en el mejoramiento de sistemas de producción/Operaciones. 7. Gestión en prevención y control de pérdidas en producción/Operaciones. 8. Nuevas Tecnologías de la fabricación y la información

METODOLOGÍA BASADA EN LOS ALGORITMOS VEGA Y MOGA PARA SOLUCIONAR UN PROBLEMA MULTIOBJETIVO EN UN SISTEMA DE PRODUCCIÓN JOB SHOP (METHODOLOGY BASED ON THE ALGORITHMS VEGA AND MOGA TO SOLVE A MULTIOBJECTIVE PROBLEM IN A SYSTEM OF PRODUCTION JOB SHOP)

En este artículo se presenta una metodología que pretende minimizar de forma simultánea, en un ambiente de producción tipo “job shop” correspondiente a una empresa metalmecánica, las siguientes variables: tiempo de proceso, costo de mano de obra directa y, asimismo la fracción defectuosa generada por la fatiga del operario. Con este propósito se fusionan elementos de los algoritmos genéticos Vega y Moga, desarrollando para el efecto las siguientes etapas: generar la población inicial, conformar la nueva población, realizar análisis de varianza y por último, comparar con un método híbrido entre sumas ponderadas y algoritmos genéticos.De acuerdo con lo anterior, al evaluar el individuo de menor tiempo de proceso proveniente de la metodología basada en los algoritmos Vega y Moga, respecto al individuo de menor tiempo de desarrollo proveniente del método híbrido entre sumas ponderadas y algoritmos genéticos, se encuentra que el primero supera en desempeño al segundo así: en cuanto a la variable tiempo de proceso (en horas) en 27,86%; en cuanto a la variable tiempo de proceso (en semanas) en 1,25%; en cuanto a la variable costo de mano de obra directa (MOD) en 6,73% y, en cuanto a la variable fracción defectuosa en 25,85%.Abstract: This paper presents a methodology that aims to minimize simultaneously, in a “Jo b Shop” production system the following variables: process time (makespan time), cost of direct labor and also the fraction defective generated by operator fatigue. For this purpose, are taken and fused elements of genetic algorithms Vega and Moga, through the following steps: generating the initial population, form the new population, obtaining the appropriate analysis of variance and finally compared with a hybrid method of weighted sums and genetic algorithms.According to the above, when evaluating the solution faster processing time corresponding to the method based on algorithms Vega and Moga, respect to the solution faster processing time calculated from the method based on weighted sums and genetic algorithms, states that the first one exceeds the second performance as: for process time variable (in hours) at 27.86%, for variable in process time (in weeks) at 1.25%, in terms of the variable cost of direct labor in 6.73% and, as to the variable defective fraction in 25.85%.Sumário:Neste artigo apresentamos uma metodologia que visa minimizar ao mesmo tempo, em um ambiente de produção tipo “job shop” para uma empresa de engenharia, as seguintes variáveis: tempo de processo, custo de mão de obra direta e também a fração defeituosa gerada pela fadiga do operador. Para este efeito, os elementos de fusível e algoritmos genéticos Moga Vega, desenvolvido para efectuar os seguintes passos: geração de uma população inicial, formam a nova população, a análise de variância e, finalmente, em comparação com um método híbrido e somas ponderadas algoritmos genéticos. De acordo com o exposto, o menor tempo individual processo de avaliação da metodologia baseada em algoritmos e Moga Vega, em comparação com o tempo de processamento menor do indivíduo a partir da soma ponderada método híbrido e de algoritmos genéticos, a primeira supera a segunda maneira: como a variável de tempo do processo (em horas) 27,86%, em termos de tempo variável de processo (em semanas) a 1,25%, em termos de custo variável mão de obra direta (MOD) em 6,73% e, como a fração defeituosa variável 25,85%.En este artículo se presenta una metodología que pretende minimizar de forma simultánea, en un ambiente de producción tipo “job shop” correspondiente a una empresa metalmecánica, las siguientes variables: tiempo de proceso, costo de mano de obra directa y, asimismo la fracción defectuosa generada por la fatiga del operario. Con este propósito se fusionan elementos de los algoritmos genéticos Vega y Moga, desarrollando para el efecto las siguientes etapas: generar la población inicial, conformar la nueva población, realizar análisis de varianza y por último, comparar con un método híbrido entre sumas ponderadas y algoritmos genéticos.De acuerdo con lo anterior, al evaluar el individuo de menor tiempo de proceso proveniente de la metodología basada en los algoritmos Vega y Moga, respecto al individuo de menor tiempo de desarrollo proveniente del método híbrido entre sumas ponderadas y algoritmos genéticos, se encuentra que el primero supera en desempeño al segundo así: en cuanto a la variable tiempo de proceso (en horas) en 27,86%; en cuanto a la variable tiempo de proceso (en semanas) en 1,25%; en cuanto a la variable costo de mano de obra directa (MOD) en 6,73% y, en cuanto a la variable fracción defectuosa en 25,85%.Abstract: This paper presents a methodology that aims to minimize simultaneously, in a “Jo b Shop” production system the following variables: process time (makespan time), cost of direct labor and also the fraction defective generated by operator fatigue. For this purpose, are taken and fused elements of genetic algorithms Vega and Moga, through the following steps: generating the initial population, form the new population, obtaining the appropriate analysis of variance and finally compared with a hybrid method of weighted sums and genetic algorithms.According to the above, when evaluating the solution faster processing time corresponding to the method based on algorithms Vega and Moga, respect to the solution faster processing time calculated from the method based on weighted sums and genetic algorithms, states that the first one exceeds the second performance as: for process time variable (in hours) at 27.86%, for variable in process time (in weeks) at 1.25%, in terms of the variable cost of direct labor in 6.73% and, as to the variable defective fraction in 25.85%.Sumário:Neste artigo apresentamos uma metodologia que visa minimizar ao mesmo tempo, em um ambiente de produção tipo “job shop” para uma empresa de engenharia, as seguintes variáveis: tempo de processo, custo de mão de obra direta e também a fração defeituosa gerada pela fadiga do operador. Para este efeito, os elementos de fusível e algoritmos genéticos Moga Vega, desenvolvido para efectuar os seguintes passos: geração de uma população inicial, formam a nova população, a análise de variância e, finalmente, em comparação com um método híbrido e somas ponderadas algoritmos genéticos. De acordo com o exposto, o menor tempo individual processo de avaliação da metodologia baseada em algoritmos e Moga Vega, em comparação com o tempo de processamento menor do indivíduo a partir da soma ponderada método híbrido e de algoritmos genéticos, a primeira supera a segunda maneira: como a variável de tempo do processo (em horas) 27,86%, em termos de tempo variável de processo (em semanas) a 1,25%, em termos de custo variável mão de obra direta (MOD) em 6,73% e, como a fração defeituosa variável 25,85%

METODOLOGÍA BASADA EN LOS ALGORITMOS VEGA Y MOGA PARA SOLUCIONAR UN PROBLEMA MULTIOBJETIVO EN UN SISTEMA DE PRODUCCIÓN JOB SHOP

En este artículo se presenta una metodología que pretende minimizar de forma simultánea, en un ambiente de producción tipo "job shop" correspondiente a una empresa metalmecánica, las siguientes variables: tiempo de proceso, costo de mano de obra directa y, asimismo la fracción defectuosa generada por la fatiga del operario. Con este propósito se fusionan elementos de los algoritmos genéticos Vega y Moga, desarrollando para el efecto las siguientes etapas: generar la población inicial, conformar la nueva población, realizar análisis de varianza y por último, comparar con un método híbrido entre sumas ponderadas y algoritmos genéticos. De acuerdo con lo anterior, al evaluar el individuo de menor tiempo de proceso proveniente de la metodología basada en los algoritmos Vega y Moga, respecto al individuo de menor tiempo de desarrollo proveniente del método híbrido entre sumas ponderadas y algoritmos genéticos, se encuentra que el primero supera en desempeño al segundo así: en cuanto a la variable tiempo de proceso (en horas) en 27,86%; en cuanto a la variable tiempo de proceso (en semanas) en 1,25%; en cuanto a la variable costo de mano de obra directa (MOD) en 6,73% y, en cuanto a la variable fracción defectuosa en 25,85%

Job shop methodology based on an ant colony

The purpose of this study is to reduce the total process time (Makespan) and to increase the machines working time, in a job shop environment, using a heuristic based on ant colony optimization. This work is developed in two phases: The first stage describes the identification and definition of heuristics for the sequential processes in the job shop. The second stage shows the effectiveness of the system in the traditional programming of production. A good solution, with 99% efficiency is found using this technique