Modelos matemáticos para la definición del layout de las celdas de manufactura. Revisión de literatura

This review article discusses the approach to the layout problem of cell manufacturing (LCM) in a descriptive form; considering at first the problem and its variations, then the elements of the mathematical models, subsequently presenting solution methods used; and finally some future perspectives about this topic are considered.El presente artículo de revisión aborda el planteamiento del problema del layout de las celdas de manufactura (LCM) de una forma descriptiva, considerando primero el problema y sus variaciones, luego los elementos de los modelos matemáticos, y posteriormente los métodos de solución empleados; y por último se concluye con algunas perspectivas futuras alrededor de este tema.

Métodos discretos basados en quimiotaxis de bacterias y algoritmos genéticos para solucionar el problema de la distribución de planta en celdas de manufactura.

This paper presents the mono-objective and multi-objective solution to the cell manufacturing layout problem using two new discrete hybrid algorithms based on bacterial chemotaxis and genetic algorithms. The proposed models simultaneously solve the issues that constitute the problem of the layout of manufacturing cells: the formation of the cells and the inter- and intra-cell layout, considering the clustering of cells, and the cost of transportation and material handling. The performance of the proposals was evaluated with benchmark problems of manufacturing cells, traveling salesman problem and a multi-objective version of knapsack problem. The mono-objective results were compared with GA, BFOA and Bacterial-GA, while the multi-objective results were compared with well-known algorithms NSGA2 and SPEA2, obtaining better performances in both cases.Este trabajo presenta la solución mono-objetivo y multi-objetivo del problema de la distribución de planta en celdas de manufactura a través de dos nuevos algoritmos híbridos discretos basados en quimiotaxis de bacterias y en algoritmos genéticos. Los modelos propuestos resuelven simultáneamente los dos inconvenientes que constituyen el problema de la distribución de planta en celdas de manufactura: la formación de las celdas y la distribución de planta intra e inter celdas, considerando el agrupamiento de las celdas y el costo de transporte y manipulación de materiales. El desempeño de las propuestas se evaluó con problemas de prueba de distribución de planta de celdas de manufactura, agente viajero (TSP) y el caso multi-objetivo del problema de las mochilas. Los resultados mono-objetivo se compararon con AG, BFOA y Bacterial-GA, mientras que los resultados multi-objetivo se compararon con los reconocidos algoritmos NSGA2 y SPEA2 en los que se obtuvo un mejor desempeño en los dos casos

Claves de la investigación en comunicación

Este libro es una herramienta fundamental para aquellos que desean explorar la teoría y metodología en el campo de la comunicación. Desde el análisis reflexivo del activismo digital en América Latina hasta la inmersión en narrativas transmedia y la aplicación de la gamificación en la enseñanza, cada capítulo desvela claves esenciales. Es, además, una guía rigurosa de los principios que dan forma al estudio y comprensión de la comunicación en la sociedad contempo- ránea y ofrece una inmersión en las complejidades de las luchas medioambientales, las dinámicas de género y la construcción de identidades a través de los medios. Además, es fruto de la colaboración entre la Universidad Politécnica Salesiana, el grupo de investigación GICODEPO y la Universidad Central del Ecuador y su Facultad de Comunicación (FACSO)

Model for definition the layout of a manufacturing cell through optimization

La definición del layout de un sistema de manufactura celular implica la solución de dos problemas: el primero la formación de celdas (CF cell formation), el cual toma en cuenta la similitud entre las partes con respecto a sus procesos de fabricación para agrupar las máquinas en celdas y las partes en familias. El segundo es la definición del layout inter e intra celdas, proceso donde se define la posición relativa de las máquinas al interior de la celda y de las celdas entre sí.Este documento presenta la solución simultánea del problema del layout de celdas de manufactura a través de dos algoritmos, el primero un algoritmo mono-objetivo híbrido discreto basado en forrajeo de bacterias y algoritmos genéticos, denominado DHBFGA (Discrete Hybrid Bacterial Foraging Genetic Algorithm) que minimiza el costo de transporte y maximiza el agrupamiento de las celdas, considerando la secuencia de operaciones, los volúmenes de producción y la cantidad de piezas en cada movimiento. El segundo algoritmo es una versión híbrida discreta del algoritmo BCMOA (Bacterial Chemotaxis Multiobjetive Optimization Algorithm), que minimiza el costo de transporte y maximiza el agrupamiento de las celdas. El desempeño del algoritmo mono-objetivo propuesto fue probado con problemas de prueba del agente viajero TSP y problemas de layout de las celdas de manufactura, los resultados obtenidos se compararon con las soluciones de versiones discretas del BFOA, AG y el algoritmo Bacterial-GA Foraging, obteniéndose un mejor desempeño en fitness y tiempo respecto a estos. La propuesta multi-objetivo fue comparada con los algoritmos NSGA2 y SPEA2, solucionando el problema multi-objetivo de las mochilas y problemas de layout de celdas de manufactura, obteniéndose un mejor desempeño en cuanto a tiempo y convergencia del algoritmo propuesto DH-BCMOA. / Abstrct. The definition of cell manufacturing layout implies the solution of two problems: first the cell formation problem, which takes account the similarity between the parts with respect to shape and production processes to group machines in cells and parts in families. The second is the definition of inter and intra cell layout, process which defines the relative position of the machines within the cell and the cells between these. This document presents the simultaneous solution of cell manufacturing layout problem through two algorithms, first a mono-objective discrete hybrid algorithm based on bacterial foraging and genetic algorithms, called Discrete Hybrid Bacterial Foraging Genetic Algorithm DHBFGA that minimizes the transportation cost and maximizes the grouping of cells, considering the sequence of operations, production volumes and the number of pieces in each movement. The second algorithm is a discrete and hybrid version of Bacterial Chemotaxis Multiobjective Optimization Algorithm BCMOA, which minimizes transportation costs and maximizes the grouping of cells. The performance of the proposed mono-objective algorithm was tested with benchmark problems of traveling salesman problems TSP and cell manufacturing layout, the results obtained were compared with the solutions of discrete versions of BFOA, AG and Bacterial-GA Foraging Algorithm, obtaining a better performance in fitness and time than these. The proposed multiobjective algorithm was compared with NSGA2 and SPEA2, solving the problem of multiobjective knapsack problems and cell manufacturing layout problems, resulting in better performance in terms of time and convergence of the proposed algorithm DH-BCMOA.Magíster en Ingeniería Mecánica.Línea de Investigación: Optimización de sistemas de ingenieríaMaestrí

Círculos tecnológicos de parentesco

This document describes a graphic group technology-based methodology for defining a new layout for an industrial production plant. This methodology (technological kinship circles) sought to optimise an industrial plant's physical resources and minimise its production lead time through a new layout (i.e. an improvement and standardisation system) (Lara, 2007). The technological kinship circles methodology arose from the need for integrating manufacturing cells with defining their layout; this was achieved by implementing the rank order clustering (ROC) method (Singh,1996) for forming such cells and the single-linkage cluster analysis (SLCA) method (Singh,1996) using the reciprocal of the coefficient of similarity for constructing the kinship circles defining the relative position of machines within the cells. Implementing this methodology and using group technology led to obtaining a new layout representing a 51% reduction in the average distances travelled by pieces during their processing and a 67% reduction in average lead times for the production plant's processes.Este documento describe una metodología gráfica basada en tecnología de grupos con el fin de definir un nuevo layout para una planta industrial de producción. La metodología"círculos tecnológicos de parentesco" fue parte de un sistema de mejoramiento y estandarización de procesos (Lara, 2007) que buscaba optimizar los recursos físicos y minimizar el lead time de los procesos productivos de una planta industrial a través de un nuevo layout. Dicha metodología surge dada la necesidad de integrar el proceso de formación de las celdas de manufactura con la definición del layout de éstas, lo cual se logró mediante la implementación del método ROC (Rank order clustering) (Singh,1996) para la formación de las celdas y el método SLCA (Single- linkage cluster analysis) (Singh,1996), utilizando el recíproco de los coeficientes de similitud que éste arroja en la construcción de los círculos de parentesco que definen la posición relativa de las máquinas dentro de las celdas. La implementación de esa metodología y el despliegue de tecnología de grupos permitió obtener un layout que representó reducciones del orden del 51% en las distancias promedio recorridas por las piezas durante su procesamiento y un recorte del 67% en promedio de los tiempos de fabricación -lead times- de los diversos procesos

Círculos tecnológicos de parentesco

Este documento describe una metodología gráfica basada en tecnología de grupos con el fin de definir un nuevo layout para u- na planta industrial de producción. La metodología “círculos tecnológicos de parentesco” fue parte de un sistema de mejora- miento y estandarización de procesos (Lara, 2007) que buscaba optimizar los recursos físicos y minimizar el lead time de los procesos productivos de una planta industrial a través de un nuevo layout. Dicha metodología surge dada la necesidad de in- tegrar el proceso de formación de las celdas de manufactura con la definición del layout de éstas, lo cual se logró mediante la implementación del método ROC (Rank order clustering) (Singh,1996) para la formación de las celdas y el método SLCA (Sin- gle-linkage cluster analysis) (Singh,1996), utilizando el recíproco de los coeficientes de similitud que éste arroja en la construcción de los círculos de parentesco que definen la posición relativa de las máquinas dentro de las celdas. La implementa- ción de esa metodología y el despliegue de tecnología de grupos permitió obtener un layout que representó reducciones del or- den del 51% en las distancias promedio recorridas por las piezas durante su procesamiento y un recorte del 67% en promedio de los tiempos de fabricación —lead times— de los diversos procesos

Mathematical models for the definition of cell manufacturing layout. Literature review

El presente artículo de revisión aborda el planteamiento del problema del layout de las celdas de manufactura (LCM) de una forma descriptiva, considerando primero el problema y sus variaciones, luego los elementos de los modelos matemáticos, y posteriormente los métodos de solución empleados; y por último se concluye con algunas perspectivas futuras alrededor de este tema. This review article discusses the approach to the layout problem of cell manufacturing (LCM) in a descriptive form; considering at first the problem and its variations, then the elements of the mathematical models, subsequently presenting solution methods used; and finally some future perspectives about this topic are considered

Métodos discretos basados en quimiotaxis de bacterias y algoritmos genéticos para solucionar el problema de la distribución de planta en celdas de manufactura.

This paper presents the mono-objective and multi-objective solution to the cell manufacturing layout problem using two new discrete hybrid algorithms based on bacterial chemotaxis and genetic algorithms. The proposed models simultaneously solve the issues that constitute the problem of the layout of manufacturing cells: the formation of the cells and the inter- and intra-cell layout, considering the clustering of cells, and the cost of transportation and material handling. The performance of the proposals was evaluated with benchmark problems of manufacturing cells, traveling salesman problem and a multi-objective version of knapsack problem. The mono-objective results were compared with GA, BFOA and Bacterial-GA, while the multi-objective results were compared with well-known algorithms NSGA2 and SPEA2, obtaining better performances in both cases.Este trabajo presenta la solución mono-objetivo y multi-objetivo del problema de la distribución de planta en celdas de manufactura a través de dos nuevos algoritmos híbridos discretos basados en quimiotaxis de bacterias y en algoritmos genéticos. Los modelos propuestos resuelven simultáneamente los dos inconvenientes que constituyen el problema de la distribución de planta en celdas de manufactura: la formación de las celdas y la distribución de planta intra e inter celdas, considerando el agrupamiento de las celdas y el costo de transporte y manipulación de materiales. El desempeño de las propuestas se evaluó con problemas de prueba de distribución de planta de celdas de manufactura, agente viajero (TSP) y el caso multi-objetivo del problema de las mochilas. Los resultados mono-objetivo se compararon con AG, BFOA y Bacterial-GA, mientras que los resultados multi-objetivo se compararon con los reconocidos algoritmos NSGA2 y SPEA2 en los que se obtuvo un mejor desempeño en los dos casos

Mathematical models for the definition of cell manufacturing layout. Literature review

This review article discusses the approach to the layout problem of cell manufacturing (LCM) in a descriptive form; considering at first the problem and its variations, then the elements of the mathematical models, subsequently presenting solution methods used; and finally some future perspectives about this topic are considered.</p

Métodos discretos basados en quimiotaxis de bacterias y algoritmos genéticos para solucionar el problema de la distribución de planta en celdas de manufactura

This paper presents the mono-objective and multi-objective solution to the cell manufacturing layout problem using two new discrete hybrid algorithms based on bacterial chemotaxis and genetic algorithms. The proposed models simultaneously solve the issues that constitute the problem of the layout of manufacturing cells: the formation of the cells and the inter- and intra-cell layout, considering the clustering of cells, and the cost of transportation and material handling. The performance of the proposals was evaluated with benchmark problems of manufacturing cells, traveling salesman problem and a multi-objective version of knapsack problem. The mono-objective results were compared with GA, BFOA and Bacterial-GA, while the multi-objective results were compared with well-known algorithms NSGA2 and SPEA2, obtaining better performances in both cases.Este trabajo presenta la solución mono-objetivo y multi-objetivo del problema de la distribución de planta en celdas de manufactura a través de dos nuevos algoritmos híbridos discretos basados en quimiotaxis de bacterias y en algoritmos genéticos. Los modelos propuestos resuelven simultáneamente los dos inconvenientes que constituyen el problema de la distribución de planta en celdas de manufactura: la formación de las celdas y la distribución de planta intra e inter celdas, considerando el agrupamiento de las celdas y el costo de transporte y manipulación de materiales. El desempeño de las propuestas se evaluó con problemas de prueba de distribución de planta de celdas de manufactura, agente viajero (TSP) y el caso multi-objetivo del problema de las mochilas. Los resultados mono-objetivo se compararon con AG, BFOA y Bacterial-GA, mientras que los resultados multi-objetivo se compararon con los reconocidos algoritmos NSGA2 y SPEA2 en los que se obtuvo un mejor desempeño en los dos casos