En este trabajo se describe una propuesta para desarrollar sistemas de scheduling en el dominio de sistemas industriales, utilizando como base un generador de motores de scheduling, para una instancia especifica de un dominio determinado. El constructor de motores de scheduling utiliza una combinación de métodos provenientes de la ingeniería del software y de la inteligencia artificial. Más específicamente, se presenta una integración entre SPL - Software Product Line, y la programación con restricciones.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diaz, Daniel

Forradelas, Raymundo Quilez

Ibáñez, Francisco S.

SEDICI - Repositorio de la UNLP

GENERADOR DE MOTORES DE SCHEDULING EN DOMINIOS INDUSTRIALES 
Daniel Díaz,  Francisco Ibañez, Raymundo Forradellas 
LISI- Instituto de Informática – Dpto. de Informática 
FCEFyN - Universidad Nacional de San Juan 
CUIM – Av. Ignacio de la Roza 590 (O), Rivadavia – J5402DCS San Juan 
{ddiaz, fibanez, kike}@iinfo.unsj.edu.ar 
 
CONTEXTO 
Este trabajo está encuadrado en una línea de 
I+D+i que este grupo de trabajo desarrolla en 
el LISI (Laboratorio Integrado de Sistemas 
Inteligentes) desde 1996, orientado a resolver  
problemas complejos de Planning, Scheduling 
y Asignación de Recursos, en el ámbito de los 
sistemas industriales. El trabajo actual guarda 
relación con esta línea, incorporando nuevas 
tecnologías y funcionalidades provenientes de 
la ingeniería de software. 
 
RESUMEN 
En este trabajo se describe una propuesta para 
desarrollar sistemas de scheduling en el 
dominio de sistemas industriales, utilizando 
como base un generador de motores de 
scheduling, para una instancia especifica de un 
dominio determinado. El constructor de 
motores de scheduling utiliza una combinación 
de métodos provenientes de la ingeniería del 
software y de la inteligencia artificial. Más 
específicamente, se presenta una integración 
entre SPL - Software Product Line, y la 
programación con restricciones. 
 
Palabras clave: Scheduling, Inteligencia Artificial, 
Reutilización de software, Software Product Line.   
1 INTRODUCCION 
Existen varias definiciones para scheduling: 
“Scheduling es el problema de asignar 
recursos limitados a tareas en el tiempo con el 
objeto de optimizar uno o más objetivos” 
(Barker, 1974). “Scheduling trata con la 
asignación temporal de trabajos a recursos 
limitados donde se debe considerar un 
conjunto de restricciónes” (Sauer, 2000b).  
Los problemas de scheduling aparecen en una 
gran cantidad de dominios, en este artículo 
tratamos con los problemas de scheduling en 
la industria, los cuales se conocen como 
production scheduling o programación de la 
producción.  
Considerando la definición del problema de 
scheduling, la solución constituye la 
asignación temporal de máquinas a trabajos 
(referidos también como actividades o tareas). 
En la industria, un sistema de scheduling es el 
corazón del sistema de planificación y control 
de la producción (Vollmann et al., 1997). 
Normalmente el sistema de scheduling 
interactúa con otros sistemas de fabricación.  
Por ejemplo, un sistema de scheduling necesita 
conocer la capacidad de los recursos y 
disponibilidad de la materia prima. Este tipo 
de información la brinda el MRP - Material 
requirement planning (Orlicky, 1975). El 
sistema de scheduling genera como salida un 
plan de producción, el cual es puesto en 
práctica por la planta.  
El sistema encargado de gestionar la operación 
de planta es el MES - Manufacturing 
Execution System (Boucher and Yalcin, 2006). 
Este sistema interactúa con el sistema de 
scheduling  a fin de adecuar el scheduling 
predictivo al scheduling real (re-scheduling). 
Los sistemas contenidos en el ERP – 
Entreprise Resource Planning (Shanks and 
Seddon, 2000) también pueden interactuar con 
sistema de scheduling. A modo de ejemplos, 
ventas puede observar a futuro la carga de 
máquinas y así  ajustar su política de ventas, 
los mantenimientos preventivos se pueden 
planificar en función de las simulaciones de 
carga de máquinas obtenidas desde el sistema 
de scheduling.  
Según (Yen and Pinedo, 1994), un sistema de 
scheduling se compone diferentes módulos: 
(1) módulos de base datos y base de 
conocimiento, (2) módulos del motor de 
scheduling y (3) módulo de interface de 
usuario. 
 
1.1 EVOLUCIÓN DE LOS SISTEMAS DE 
SCHEDULING  
La investigación en el diseño y desarrollo de 
sistemas de scheduling se puede clasificar en 4 
generaciones. Inicialmente,  esta clase de 
problemas fue abordada por el área de la 
ingeniería industrial, y posteriormente por el 
dominio de la investigación operativa. En los 
comienzos del siglo pasado, Henry L. Gantt  
(Gantt, 1903), fue uno de los primeros en 
proponer un sistema de scheduling: daily 
balance “el equilibrio diario” que consiste en 
un método de programar y de registrar el 
trabajo. En (MacNiece, 1951), se discuten dos 
técnicas de scheduling   Loading, y Planning 
Board. En 1960 se desarrolló Planalog 
Control Board, una herramienta que constaba 
de una pizarra y entre otras cosas podía forzar 
restricciones de precedencia. Los primeros 
sistemas de scheduling computarizados 
nacieron a la par del MRP - Material 
Requeriment  Planning,  (Wight, 1984). Estos 
fueron desarrollados con las primeras 
tecnologías de hw y sw disponibles. En aquel 
entonces el desarrollo requería un gran 
esfuerzo y sus costos y tiempos eran elevados. 
En la segunda generación surgen los ISS - 
Intelligent Scheduling Systems, tales como 
ISIS (Fox and Smith, 1984) y OPIS de (Smith, 
1994). Esta fue una etapa donde el problema 
de scheduling se comenzó a abordar con 
técnicas de inteligencia artificial tales como 
algoritmos genéticos, simulated annealing, 
redes neuronales y constraint satisfaction 
techniques. En esta generación aparecen los 
sistemas de scheduling que se construyen   
utilizando técnicas de KBS - Knowlegde Based 
Systems (Sauer, 2000a). La tercera generación 
se inició con el surgimiento del paradigma 
orientado, dando origen  a sistemas de 
scheduling desarrollados con esta tecnología 
(Yen and Pinedo, 1994). Esto permitió el 
desarrollo de frameworks especializados en 
scheduling, los cuales encapsulan técnicas de 
inteligencia artificial (Le Pape, 1994).  
Una cuarta generación de sistemas de 
scheduling está surgiendo actualmente. En esta 
etapa, el constante avance tecnológico hace 
que la arquitectura de sistemas de la empresa 
crezca día a día y esto requiere que los 
sistemas sean integrables, flexibles, de rápida 
implementación y bajo mantenimiento. La 
flexibilidad tiene un alto impacto en los costos 
de mantenimiento, dado que modificar un 
sistema inflexible suele ser costoso, tanto en 
tiempo como en dinero. Últimamente la 
reutilización sistemática está dando lugar a 
esta cuarta generación de sistemas de 
scheduling, así lo demuestran los últimos 
trabajos de investigación sobre sistemas de 
scheduling en el área de KBS (Rajpathak et al., 
2003). Esta propuesta adhiere a esta tendencia,  
usando técnicas de inteligencia artificial 
embebidas en frameworks orientados a objetos 
para resolver problemas de scheduling, y por 
otro lado,  utilizando los últimos avances en la 
ingeniería de software, como son el desarrollo 
de familias de productos de software y SPL, 
para modelar, diseñar, implementar  sistemas 
de scheduling. 
 
1.2 PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN 
El objetivo principal del tema de investigación 
es demostrar que dado un dominio industrial, 
es posible desarrollar un proceso constructor 
de motores de scheduling, considerando una 
instancia X del dominio industrial.  
 
 
La instancia queda descripta por un modelo 
conceptual, que  describe a las máquinas, 
procesos, hojas de rutas, y demás objetos de la 
Programa de 
Producción
Análisis de 
solución 
Toma de 
decisiones 
Solicitar Rescheduling
Pedidos
Activar 
/Desactivar 
Preferencias 
Eventos externos,
ajustar la producción
Motor de   
Scheduling 
Dominio 
Industrial 
Proceso Compositor de  
Motores de Scheduling  
Instancia del 
Dominio
Proceso constructor del
generador  
Figura 1 Problema de Investigación
instancia. Este  modelo conceptual  constituye 
la entrada al proceso compositor de motores de 
solución, el cual produce como salida, un 
motor de solución que debe responder a las 
distintas instancias del problema que tiene 
dicha compañía.   
Una instancia del problema queda determinada 
por las distintas necesidades que ocurren en el 
día a día de la empresa. Por ejemplo, máquinas 
no disponibles, nuevos pedidos, urgencias, etc. 
Cada instancia es en realidad un problema de 
scheduling. 
Los componentes básicos del problema son “el 
proceso compositor de motores de solución” y 
el “motor de solución”, los cuales se muestran 
en la Figura 1. 
 
1.3 PROPUESTA DE SOLUCIÓN 
En esta propuesta, se muestra que es posible 
construir un generador de motores de 
scheduling para dar solución al problema 
planteado, mediante programación por 
restricciones y SPL.  
La programación por restricciones es una de 
las técnicas que permite solucionar problemas 
de scheduling (Barták., 2003) (Baptiste et al., 
2001).  
La ingeniería de SPL es un paradigma para 
desarrollar aplicaciones de software (sistemas  
y productos de software intensivos) usando 
una plataforma de componentes reusables y  
de customización en masa (Pohl et al., 2005).  
Nuestra propuesta  tiene como eje principal la 
reutilización, tanto de la construcción  con 
reuso y para reuso. La ingeniería SPL utiliza el 
reuso como camino para construir sistemas, 
utilizando los conceptos del la ingeniería de 
dominios, pero acotando el dominio bajo 
estudio  a las características del conjunto 
concreto de productos (existentes, planeados, o 
futuros) a desarrollar.  
La ingeniería de línea de productos de 
software tiene dos procesos (Weiss and Lai, 
1999, Boeckle et al., 2004, van der Linden, 
2002).  
La Ingeniería de Dominio: Es el proceso 
responsable de establecer la plataforma 
reusable y por lo tanto definir las similitudes y 
las variabilidades de la línea de producto. 
La Ingeniería de Aplicación: Es el proceso 
responsable de derivar aplicaciones de la línea 
de producto, a partir de la plataforma 
establecida en la ingeniería de dominio. 
Regresando a nuestro problema, el  Proceso 
Compositor de  Motores de Scheduling es una 
línea de productos. Podemos ver entonces que 
este proceso se compone de dos subprocesos, 
ingeniería de dominio e ingeniería de 
aplicación. En el primero se establece una 
plataforma reusable que contiene todos los 
artefactos de software para construir un motor 
de scheduling a medida para una instalación 
industrial del dominio bajo estudio. Mientras 
que el segundo proceso, la ingeniería de 
aplicación, construye el motor de scheduling.  
Nuestro proceso de construcción de motores 
de scheduling también adhiere al enfoque 
generativo de desarrollo de software 
(Czarnecki, 2005), permitiendo la generación 
automáticamente de una aplicación de la línea 
de producto, mediante la definición y uso de 
un DSL – Domain Specific Language o 
Lenguaje de Propósito Específico. (Greenfield 
and Short, 2004, Mernik et al., 2003, Fowler, 
2005). En nuestro caso el modelo conceptual 
de la instancia del dominio se formaliza 
usando  un DSL. Así, el proceso generador 
toma esta especificación y genera un motor de 
scheduling para la instancia del dominio. Una 
de las ventajas de usar DSL es que el motor 
puede ser construido por usuarios expertos del 
dominio, sin que sean expertos en tecnologías 
informáticas. Cuando el motor no se adecua a 
la realidad de la planta,  se puede modificar 
usando el conocimiento del dominio, sin 
necesidad de programación. Sin embargo, para 
cada instancia (empresa del dominio) se tienen 
diferentes necesidades que no pueden ser 
capturadas al momento de definir la 
plataforma, y por ese motivo, la ingeniería de 
dominio resulta un proceso que está 
permanentemente modificando o agregando 
conocimiento a la plataforma reusable. Por 
último, otra particularidad de este enfoque es 
que el conocimiento obtenido en cada 
implementación se puede proveer a las demás 
instancias del dominio.  
2 LINEAS DE I + D 
Las líneas de I+D son las siguientes:  
 
• Algoritmos de scheduling para soportar 
preferencias parametrizables  
• Calidad en Scheduling 
• Software product lines y software product 
families 
• Enterprise reference models y Scheduling 
References models 
• Variabilidad y similitudes en constraint 
programming 
• Implementaciones en la industria del 
envase flexible 
3 RESULTADOS OBTENIDOS/ESPERADOS 
Como resultados obtenidos se pueden 
mencionar los siguientes: (1) Formulación del 
problema, (2) Estudio de estado del arte  sobre 
problemas de scheduling, técnicas de solución 
de problemas y sistemas de scheduling, 
integración del sistema de scheduling, 
software product lines y software product 
families. (3) Vinculación con empresas que 
tienen la problemática abordada, tareas de 
campo. (4) Obtención de una beca para hacer 
una pasantía de 6 meses en  el Institut National 
Polytechnique de Lorraine (INPL) ubicado en 
Nancy Francia con fecha de comienzo en 
septiembre de 2009.  
Como tareas actuales, se esta terminado el 
reporte de estado del arte en la temática 
abordada (examen de calificación programa de 
doctorado, capitulo de tesis). 
Diseñando e Implementando un prototipo de 
generador de motores de scheduling para el 
dominio de la industria del envase flexible. 
Como tareas Futuras. Generalizar el método 
para generador de motores de scheduling. 
Publicar resultados, redactar y defender la 
tesis.    
4 FORMACION DE RECURSOS HUMANOS 
La Formación de Recursos Humanos está 
sustentada en el trabajo de tesis de doctorado 
de Daniel Diaz Araya becario de CONICET 
con beca Tipo II. 
5 BIBLIOGRAFIA 
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Constraint-Based Scheduling - Applying 
Constraint Programming to Scheduling 
Problems, Springer. 
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Manufacturing Systems 69-74. 
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SCHMID, K. (2004) Software-Produktlinien: 
Methoden, Einführung und Praxis (in 
German), Heidelberg, dpunkt. 
BOUCHER, T. & YALCIN, A. (2006) Design of 
Industrial Information Systems, Academic 
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FOWLER, M. (2005) Language Workbenches: The 
Killer-App for Domain Specific Languages? 
FOX, M. S. & SMITH, S. F. (1984) ISIS - a knowledge-
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Society of Mechanical Engineers, 24, 1322-
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GREENFIELD, J. & SHORT, K. (2004) Software 
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LE PAPE, C. (1994) Implementation of Resource 
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Planning, and Control, New York, John Wiley 
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MERNIK, M., HEERING, J. & SLOANE, A. M. (2003) 
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http://www.cwi.nl/ftp/CWIreports/SEN/SEN-
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POHL, K., BÖCKLE, G. & LINDEN, F. J. V. D. (2005) 
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Springer. 
RAJPATHAK, D., MOTTA, E., ZDRAHAL, Z. & 
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Problem Solving Methods for Scheduling 
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on Knowledge Capture (KCAP'2003). Florida, 
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SAUER, J. (2000a) Knowledge-based Systems in 
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Knowledge-Based Systems Techniques and 
Applications. San Diego, USA, Academic 
Press. 
SAUER, J. (2000b) Knowledge-Based Systems 
Techniques and Applications in Scheduling. IN 
LEONDES, C. T. (Ed.) Knowledge-Based 
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Academic Press. 
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SMITH, F. S. (1994) OPIS: A Methodology and 
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VAN DER LINDEN, F. (2002) Software Product 
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VOLLMANN, T. E., BERRY, W. L. & WHYBARK, 
D. C. (1997) Manufacturing Planning and 
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WEISS, D. M. & LAI, C. T. R. (1999) Software 
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Addison-Wesley. 
WIGHT, O. W. (1984) Production and Inventory 
Management in the Computer Age, Wight 
(Oliver) Publications Inc.,U.S. 
YEN, B. P.-C. & PINEDO, M. (1994) On the design 
and development of scheduling systems. 
Fourth International Conference on Computer 
Integrated Manufacturing and Automation 
Technology. 
 
 
 
 


Spanish

Generador de motores de scheduling en dominios industriales

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

GENERADOR DE MOTORES DE SCHEDULING EN DOMINIOS INDUSTRIALES Daniel Díaz,  Francisco Ibañez, Raymundo Forradellas LISI- Instituto de Informática – Dpto. de Informática FCEFyN - Universidad Nacional de San Juan CUIM – Av. Ignacio de la Roza 590 (O), Rivadavia – J5402DCS San Juan {ddiaz, fibanez, kike}@iinfo.unsj.edu.ar  CONTEXTO Este trabajo está encuadrado en una línea de I+D+i que este grupo de trabajo desarrolla en el LISI (Laboratorio Integrado de Sistemas Inteligentes) desde 1996, orientado a resolver  problemas complejos de Planning, Scheduling y Asignación de Recursos, en el ámbito de los sistemas industriales. El trabajo actual guarda relación con esta línea, incorporando nuevas tecnologías y funcionalidades provenientes de la ingeniería de software.  RESUMEN En este trabajo se describe una propuesta para desarrollar sistemas de scheduling en el dominio de sistemas industriales, utilizando como base un generador de motores de scheduling, para una instancia especifica de un dominio determinado. El constructor de motores de scheduling utiliza una combinación de métodos provenientes de la ingeniería del software y de la inteligencia artificial. Más específicamente, se presenta una integración entre SPL - Software Product Line, y la programación con restricciones.  Palabras clave: Scheduling, Inteligencia Artificial, Reutilización de software, Software Product Line.   1 INTRODUCCION Existen varias definiciones para scheduling: “Scheduling es el problema de asignar recursos limitados a tareas en el tiempo con el objeto de optimizar uno o más objetivos” (Barker, 1974). “Scheduling trata con la asignación temporal de trabajos a recursos limitados donde se debe considerar un conjunto de restricciónes” (Sauer, 2000b).  Los problemas de scheduling aparecen en una gran cantidad de dominios, en este artículo tratamos con los problemas de scheduling en la industria, los cuales se conocen como production scheduling o programación de la producción.  Considerando la definición del problema de scheduling, la solución constituye la asignación temporal de máquinas a trabajos (referidos también como actividades o tareas). En la industria, un sistema de scheduling es el corazón del sistema de planificación y control de la producción (Vollmann et al., 1997). Normalmente el sistema de scheduling interactúa con otros sistemas de fabricación.  Por ejemplo, un sistema de scheduling necesita conocer la capacidad de los recursos y disponibilidad de la materia prima. Este tipo de información la brinda el MRP - Material requirement planning (Orlicky, 1975). El sistema de scheduling genera como salida un plan de producción, el cual es puesto en práctica por la planta.  El sistema encargado de gestionar la operación de planta es el MES - Manufacturing Execution System (Boucher and Yalcin, 2006). Este sistema interactúa con el sistema de scheduling  a fin de adecuar el scheduling predictivo al scheduling real (re-scheduling). Los sistemas contenidos en el ERP – Entreprise Resource Planning (Shanks and Seddon, 2000) también pueden interactuar con sistema de scheduling. A modo de ejemplos, ventas puede observar a futuro la carga de máquinas y así  ajustar su política de ventas, los mantenimientos preventivos se pueden planificar en función de las simulaciones de carga de máquinas obtenidas desde el sistema de scheduling.  Según (Yen and Pinedo, 1994), un sistema de scheduling se compone diferentes módulos: (1) módulos de base datos y base de conocimiento, (2) módulos del motor de scheduling y (3) módulo de interface de usuario.  1.1 EVOLUCIÓN DE LOS SISTEMAS DE SCHEDULING  La investigación en el diseño y desarrollo de sistemas de scheduling se puede clasificar en 4 generaciones. Inicialmente,  esta clase de problemas fue abordada por el área de la ingeniería industrial, y posteriormente por el dominio de la investigación operativa. En los comienzos del siglo pasado, Henry L. Gantt  (Gantt, 1903), fue uno de los primeros en proponer un sistema de scheduling: daily balance “el equilibrio diario” que consiste en un método de programar y de registrar el trabajo. En (MacNiece, 1951), se discuten dos técnicas de scheduling   Loading, y Planning Board. En 1960 se desarrolló Planalog Control Board, una herramienta que constaba de una pizarra y entre otras cosas podía forzar restricciones de precedencia. Los primeros sistemas de scheduling computarizados nacieron a la par del MRP - Material Requeriment  Planning,  (Wight, 1984). Estos fueron desarrollados con las primeras tecnologías de hw y sw disponibles. En aquel entonces el desarrollo requería un gran esfuerzo y sus costos y tiempos eran elevados. En la segunda generación surgen los ISS - Intelligent Scheduling Systems, tales como ISIS (Fox and Smith, 1984) y OPIS de (Smith, 1994). Esta fue una etapa donde el problema de scheduling se comenzó a abordar con técnicas de inteligencia artificial tales como algoritmos genéticos, simulated annealing, redes neuronales y constraint satisfaction techniques. En esta generación aparecen los sistemas de scheduling que se construyen   utilizando técnicas de KBS - Knowlegde Based Systems (Sauer, 2000a). La tercera generación se inició con el surgimiento del paradigma orientado, dando origen  a sistemas de scheduling desarrollados con esta tecnología (Yen and Pinedo, 1994). Esto permitió el desarrollo de frameworks especializados en scheduling, los cuales encapsulan técnicas de inteligencia artificial (Le Pape, 1994).  Una cuarta generación de sistemas de scheduling está surgiendo actualmente. En esta etapa, el constante avance tecnológico hace que la arquitectura de sistemas de la empresa crezca día a día y esto requiere que los sistemas sean integrables, flexibles, de rápida implementación y bajo mantenimiento. La flexibilidad tiene un alto impacto en los costos de mantenimiento, dado que modificar un sistema inflexible suele ser costoso, tanto en tiempo como en dinero. Últimamente la reutilización sistemática está dando lugar a esta cuarta generación de sistemas de scheduling, así lo demuestran los últimos trabajos de investigación sobre sistemas de scheduling en el área de KBS (Rajpathak et al., 2003). Esta propuesta adhiere a esta tendencia,  usando técnicas de inteligencia artificial embebidas en frameworks orientados a objetos para resolver problemas de scheduling, y por otro lado,  utilizando los últimos avances en la ingeniería de software, como son el desarrollo de familias de productos de software y SPL, para modelar, diseñar, implementar  sistemas de scheduling.  1.2 PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN El objetivo principal del tema de investigación es demostrar que dado un dominio industrial, es posible desarrollar un proceso constructor de motores de scheduling, considerando una instancia X del dominio industrial.    La instancia queda descripta por un modelo conceptual, que  describe a las máquinas, procesos, hojas de rutas, y demás objetos de la Programa de ProducciónAnálisis de solución Toma de decisiones Solicitar ReschedulingPedidosActivar /Desactivar Preferencias Eventos externos,ajustar la producciónMotor de   Scheduling Dominio Industrial Proceso Compositor de  Motores de Scheduling  Instancia del DominioProceso constructor delgenerador  Figura 1 Problema de Investigacióninstancia. Este  modelo conceptual  constituye la entrada al proceso compositor de motores de solución, el cual produce como salida, un motor de solución que debe responder a las distintas instancias del problema que tiene dicha compañía.   Una instancia del problema queda determinada por las distintas necesidades que ocurren en el día a día de la empresa. Por ejemplo, máquinas no disponibles, nuevos pedidos, urgencias, etc. Cada instancia es en realidad un problema de scheduling. Los componentes básicos del problema son “el proceso compositor de motores de solución” y el “motor de solución”, los cuales se muestran en la Figura 1.  1.3 PROPUESTA DE SOLUCIÓN En esta propuesta, se muestra que es posible construir un generador de motores de scheduling para dar solución al problema planteado, mediante programación por restricciones y SPL.  La programación por restricciones es una de las técnicas que permite solucionar problemas de scheduling (Barták., 2003) (Baptiste et al., 2001).  La ingeniería de SPL es un paradigma para desarrollar aplicaciones de software (sistemas  y productos de software intensivos) usando una plataforma de componentes reusables y  de customización en masa (Pohl et al., 2005).  Nuestra propuesta  tiene como eje principal la reutilización, tanto de la construcción  con reuso y para reuso. La ingeniería SPL utiliza el reuso como camino para construir sistemas, utilizando los conceptos del la ingeniería de dominios, pero acotando el dominio bajo estudio  a las características del conjunto concreto de productos (existentes, planeados, o futuros) a desarrollar.  La ingeniería de línea de productos de software tiene dos procesos (Weiss and Lai, 1999, Boeckle et al., 2004, van der Linden, 2002).  La Ingeniería de Dominio: Es el proceso responsable de establecer la plataforma reusable y por lo tanto definir las similitudes y las variabilidades de la línea de producto. La Ingeniería de Aplicación: Es el proceso responsable de derivar aplicaciones de la línea de producto, a partir de la plataforma establecida en la ingeniería de dominio. Regresando a nuestro problema, el  Proceso Compositor de  Motores de Scheduling es una línea de productos. Podemos ver entonces que este proceso se compone de dos subprocesos, ingeniería de dominio e ingeniería de aplicación. En el primero se establece una plataforma reusable que contiene todos los artefactos de software para construir un motor de scheduling a medida para una instalación industrial del dominio bajo estudio. Mientras que el segundo proceso, la ingeniería de aplicación, construye el motor de scheduling.  Nuestro proceso de construcción de motores de scheduling también adhiere al enfoque generativo de desarrollo de software (Czarnecki, 2005), permitiendo la generación automáticamente de una aplicación de la línea de producto, mediante la definición y uso de un DSL – Domain Specific Language o Lenguaje de Propósito Específico. (Greenfield and Short, 2004, Mernik et al., 2003, Fowler, 2005). En nuestro caso el modelo conceptual de la instancia del dominio se formaliza usando  un DSL. Así, el proceso generador toma esta especificación y genera un motor de scheduling para la instancia del dominio. Una de las ventajas de usar DSL es que el motor puede ser construido por usuarios expertos del dominio, sin que sean expertos en tecnologías informáticas. Cuando el motor no se adecua a la realidad de la planta,  se puede modificar usando el conocimiento del dominio, sin necesidad de programación. Sin embargo, para cada instancia (empresa del dominio) se tienen diferentes necesidades que no pueden ser capturadas al momento de definir la plataforma, y por ese motivo, la ingeniería de dominio resulta un proceso que está permanentemente modificando o agregando conocimiento a la plataforma reusable. Por último, otra particularidad de este enfoque es que el conocimiento obtenido en cada implementación se puede proveer a las demás instancias del dominio.  2 LINEAS DE I + D Las líneas de I+D son las siguientes:   • Algoritmos de scheduling para soportar preferencias parametrizables  • Calidad en Scheduling • Software product lines y software product families • Enterprise reference models y Scheduling References models • Variabilidad y similitudes en constraint programming • Implementaciones en la industria del envase flexible 3 RESULTADOS OBTENIDOS/ESPERADOS Como resultados obtenidos se pueden mencionar los siguientes: (1) Formulación del problema, (2) Estudio de estado del arte  sobre problemas de scheduling, técnicas de solución de problemas y sistemas de scheduling, integración del sistema de scheduling, software product lines y software product families. (3) Vinculación con empresas que tienen la problemática abordada, tareas de campo. (4) Obtención de una beca para hacer una pasantía de 6 meses en  el Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL) ubicado en Nancy Francia con fecha de comienzo en septiembre de 2009.  Como tareas actuales, se esta terminado el reporte de estado del arte en la temática abordada (examen de calificación programa de doctorado, capitulo de tesis). Diseñando e Implementando un prototipo de generador de motores de scheduling para el dominio de la industria del envase flexible. Como tareas Futuras. Generalizar el método para generador de motores de scheduling. Publicar resultados, redactar y defender la tesis.    4 FORMACION DE RECURSOS HUMANOS La Formación de Recursos Humanos está sustentada en el trabajo de tesis de doctorado de Daniel Diaz Araya becario de CONICET con beca Tipo II. 5 BIBLIOGRAFIA BAPTISTE, P., PAPE, C. L. & NUIJTEN, W. (2001) Constraint-Based Scheduling - Applying Constraint Programming to Scheduling Problems, Springer. BARKER, K. R. 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Generador de motores de scheduling en dominios industriales

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