Los sistemas de scheduling son el corazón de todo sistema de planificación de la producción. Las nuevas tecnologías traen consigo amenazas y oportunidades para la industria, en este contexto, los sistemas de scheduling no escapan a esta realidad. El objetivo de este proyecto es investigar sobre métodos y técnicas en pos de integrar las tecnologías de cloud computing, web de tiempo real, software product lines y de los solucionadores para optimización en el desarrollo de sistemas de scheduling de producción.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Alonso, Nancy

Cuneo, Juan Manuel

Díaz Araya, Daniel

Ibáñez, Francisco S.

Oviedo, Sandra

Spanish

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Desarrollo de Sistemas de Scheduling para la Nube 
Daniel Díaz, Francisco Ibañez, Sandra Oviedo, Nancy Alonso, Juan Manuel 
Cuneo 
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 
{ fibanez, ddiaz, soviedo, nalonso, jmcuneo}@iinfo.unsj.edu.ar} 
 
 
Resumen 
  Los sistemas de scheduling son el 
corazón de todo sistema de planificación 
de la producción. Las nuevas tecnologías 
traen consigo amenazas y oportunidades 
para la industria, en este contexto, los 
sistemas de scheduling no escapan a esta 
realidad. El objetivo de este proyecto es 
investigar sobre métodos y técnicas en 
pos de integrar las tecnologías de cloud 
computing, web de tiempo real, software 
product lines y de los solucionadores para 
optimización en el desarrollo de sistemas 
de scheduling de producción. 
 
Palabras clave:  
Scheduling de produccion,  cloud 
computing, web de tiempo real 
Contexto 
Este trabajo se desarrolla en el marco 
del  proyecto denominado “Desarrollo de 
sistemas de scheduling producción 
utilizando computación en la nube, web 
de tiempo real, y línea de productos de 
software”. La unidad ejecutora es el 
Laboratorio de Informática Aplicada a la 
Innovación del Instituto de informática de 
la Facultad de Ciencias Exactas Físicas y 
Naturales de la Universidad Nacional de 
San Juan. 
 
Introducción 
Entre las últimas tecnologías que se 
han instalado en el mercado, la 
computación en la nube (cloud 
computing) es una tecnología que está 
permitiendo que las pequeñas y medianas 
empresas utilicen los software  que en la 
década pasada estaba solo permitidos, por 
sus costos de licenciamiento, a las 
grandes empresas. Las herramientas 
informáticas que permiten solucionar 
problemas de scheduling se denominan  
“optimization solvers”, son plataformas 
que permiten modelar, diseñar e 
implementar soluciones para problemas 
de optimización. Los problemas de 
scheduling son un caso particular de los 
problemas de optimización. Muchas de 
estas herramientas están desplegadas en la 
nube como servicios. Web de tiempo real  
se refiere a la capacidad que tiene una 
aplicación web de comunicar  diferentes 
usuarios o dispositivos de manera tal que 
la información está disponible  tan pronto 
es publicada por su autor, es decir no 
requiere que cada participante observe 
periódicamente la fuente para ver si 
existen información nueva o modificada. 
Software product lines es una 
tecnología que promueve la reutilización 
del software para el desarrollo de familias 
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de productos, recientemente estas técnicas 
se están aplicando a la construcción de 
aplicaciones que se ejecutan en el modelo 
de cloud computing, dicha tecnologías  se 
conocen como cloud-based software 
product lines.  
El resultado de la integración de estas 
tecnologías debe permitir disponer de 
sistemas scheduling que se ejecuten en la 
nube, hagan uso de la web de tiempo real, 
y aprovechen todos los beneficios que 
una línea de producto de software brinda 
en cuanto a customización y reducción de 
costos de implementación y 
mantenimiento. 
.  
Sistemas de scheduling en 
dominios industriales 
Los problemas de Scheduling aparecen 
en diferentes dominios, este proyecto 
trata con problemas de scheduling que 
surgen en el dominio industrial  y que en 
la industria que se denominan production 
scheduling o manufacturing scheduling. 
La definición más clásica de la palabra 
scheduling dice : “Scheduling es el 
problema de asignar recursos limitados a 
tareas en el tiempo con el objeto de 
optimizar uno o más objetivos” [1]. En la 
industria, un sistema de scheduling es el 
corazón del sistema de planificación y 
control de la producción. Normalmente el 
sistema de scheduling interactúa con otros 
sistemas de fabricación, tales como ERP 
(Entreprise Resource Planning) y MES 
(Manufacturing Execution System). 
Existe una literatura muy extensa sobre 
scheduling y se ha escrito mucho sobre 
modelos y algoritmos que resuelven 
problemas de scheduling. Sin embargo, 
poco son los artículos que tratan de cómo 
traer estos modelos y algoritmos a 
implementaciones reales. Esto se conoce 
como el “hueco o gap” entre la teoría y la 
práctica de scheduling [2].  Para cerrar 
este hueco entre la teoría y la práctica los 
modelos y algoritmos de scheduling se 
deben implementar en una pieza de 
software que satisfaga las necesidades 
que tiene una empresa en el área de 
scheduling. Esto implica llevar a cabo un 
proceso de desarrollo de software para 
obtener un producto final, es decir un 
sistema de scheduling y que ayude a la 
toma de decisión. Según Yen y Pinedo [3] 
un sistema de scheduling se compone tres 
módulos: (1) módulos de base datos y 
base de conocimiento, (2) módulos del 
motor de scheduling y (3) módulo de 
interface de usuario.  La parte esencial de 
todo sistema de scheduling es el 
desarrollo del motor de scheduling, es 
donde se vinculan las necesidades que 
tiene la empresa con los modelos y 
algoritmos de scheduling.  
Debido a los avances tecnológicos y 
evolución del mercado nuevas 
necesidades por parte de la empresa han 
surgido. McKay et al. [4] describen un 
conjunto de necesidades o requisitos que 
debe reunir un sistema de scheduling, 
algunos de los cuales se refieren a los 
algoritmos de secuenciación y al uso del 
sistema. Con respecto a los algoritmos de 
secuenciación, éstos deben ser flexibles y 
configurables. Deben ser capaces de 
manejar diversos criterios (scheduling 
multicriterio). A estos requisitos se les 
debe agregar otros tales como facilitar el 
mantenimiento y  la reducción de costos 
de desarrollo.  
Por último , [5] intenta integrar esta 
definiciones definiendo a un 
manufacturing scheduling como el 
proceso de toma de decisión que consiste 
de asignar un conjunto de 
operaciones/tareas requeridas para 
manufactura un conjunto de productos 
con los recursos existentes en una planta, 
como así también los tiempos necesario 
para iniciar estas operaciones o tareas. Un 
Schedule o plan se define como un 
conjunto específico de asignaciones de 
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operaciones o tareas a los recursos sobre 
una escala temporal. 
 
Evolución de los sistemas de 
scheduling  
La investigación en el diseño y 
desarrollo de sistemas de scheduling se 
puede clasificar en 5 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, 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 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 con 
el MRP (Material Requeriment  
Planning). En la segunda generación 
surgen los ISS (Intelligent Scheduling 
Systems), tales como ISIS  y OPIS de [6]. 
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). La tercera generación se inició 
con el surgimiento del paradigma 
orientado, dando origen  a sistemas de 
scheduling desarrollados con esta 
tecnología. Esto permitió el desarrollo de 
frameworks especializados en scheduling, 
los cuales encapsulan técnicas de 
inteligencia artificial [7]. La cuarta 
generación de sistemas de scheduling es 
la que se integra en lo que se conoce 
como Avanced Planning and Scheduling 
Systems [8]. La quinta generación está 
surgiendo actualmente, está basada sobre 
la reutilización sistemática del software, 
la computación en la nube y la web de 
tiempo real.  
Computación en la nube.  
Según [9] Cloud Computing es un 
modelo para habilitar acceso conveniente 
por demanda a un conjunto compartido de 
recursos computacionales configurables, 
por ejemplo, redes, servidores, 
almacenamiento, aplicaciones y servicios, 
que pueden ser rápidamente 
aprovisionados y liberados con un 
esfuerzo mínimo de administración o de 
interacción con el proveedor de servicios.  
La característica principal de este modelo 
es que el software se despliega como 
servicios que están alojados en la nube, 
aquí los usuarios  pagan por lo que usan, 
es decir son servicios elásticos. Esta 
característica permite una escalabilidad 
flexible de un sistema basado en el 
modelo de cloud computing, es decir un 
sistema puede atender a un solo usuario 
en un momento y a miles de usuarios en 
otro momento, los costes de la atención 
varían en función de la cantidad de 
usuarios que hay para un momento dado. 
Normalmente en este modelo atender 
pocos usuarios resulta mucho más 
económico que comprar las licencias de 
un software.  
 
Programación web en tiempo real 
La web en tiempo real es la web en la 
que los datos se entregan a sus 
destinatarios (sean humanos o máquinas) 
en tiempo real o casi real, tan pronto 
como estén disponibles. Su alcance se 
extiende desde las finanzas y 
herramientas médicas, a los servicios de 
redes sociales y medios de comunicación. 
Los principales requisitos y capacidades 
de aplicaciones en tiempo real son 
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interactividad para presentar los datos en 
tiempo real a los clientes, capacidad para 
mantener una conexión permanente con el 
servidor, protocolo de transmisión de 
datos más rápida, capacidad para integrar 
la lógica del cliente para reducir la carga 
del servidor, capacidad para enviar datos 
de múltiples fuentes, incluyendo los 
cambios de otros usuarios [10].  
Meteor es un framework de JavaScript 
que tiene como objetivo automatizar y 
simplificar el desarrollo de aplicaciones 
web que actúan en tiempo real. Usa la 
comunicación en tiempo real mediante un 
protocolo llamado Distributed Data 
Protocol (DDP), que es admitido en 
navegadores nuevos que usan 
WebSockets o en navegadores anteriores 
que usan Asynchronous JavaScript + 
XML (Ajax) de sondeo largo. En ambos 
casos, la comunicación navegador-
servidor es transparente [11]. 
Líneas de producto de software 
La Línea de Productos de Software 
(LPS) se refiere a técnicas de ingeniería 
para crear sistemas de software que 
comparten un conjunto común y 
gestionado de características que 
satisfacen las necesidades específicas de 
un segmento de mercado y son 
desarrollados a partir de un conjunto 
compartido de activos de software, 
usando un medio común de producción 
[12-14]. Los beneficios que se tienen al 
hacer uso de la LPS es la entrega de 
productos de software de una manera más 
rápida, económica y con una mejor 
calidad. 
 El Desarrollo de Software Orientado a 
Características (DSOC) es un paradigma 
para la construcción, la personalización, y 
la síntesis de Sistemas de Software. Una 
característica es un aspecto de un sistema 
de software distintivo o visible para el 
usuario. La idea básica de DSOC es 
descomponer los sistemas de software en 
características con el fin de proporcionar 
opciones de configuración y facilitar la 
generación de sistemas de software 
basado en una selección de características 
[15]. De esta manera, una línea de 
productos de software se refiere a un 
conjunto de sistemas de software que 
pueden ser obtenidos a partir de un 
determinado conjunto de características. 
Un determinado código (o parte) es 
mapeado en una característica con el 
objeto de construir un sistema de software 
a medida con la única acción de 
seleccionar las características que se 
desean de este software. FeatureIDE es un 
marco de trabajo para el Desarrollo de 
Software Orientado a Características 
(DSOC) basado en Eclipse. Según [16], 
FeatureIDE se enfoca en todo el proceso 
de desarrollo e incorpora herramientas 
para la implementación de Líneas de 
Producto de Software en un Entorno de 
Desarrollo Integrado. FeatureIDE soporta 
la implementación de varias técnicas 
como la programación orientada a 
características, la programación orientada 
a aspectos y preprocesadores.  
Resultados y Objetivos 
El objetivo es investigar  sobre 
métodos y técnicas en pos de integrar las 
más recientes tecnologías de cloud 
computing, web de tiempo real, software 
product lines y de los solucionadores para 
optimización en el desarrollo de sistemas 
de scheduling de producción. 
Estas nuevas tecnologías presentan 
nuevos desafíos y oportunidades para los 
sistemas de toma de decisión y 
optimización en particular para los 
sistemas de planificación y scheduling de 
la producción. La toma de decisión y 
optimización es una línea de 
investigación en la que el grupo de 
investigación cuenta con mucha 
experiencia. Por otro lado, nuestro grupo 
de investigación en los últimos años 
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también ha estado trabajando en otros 
proyectos relacionados con estas 
tecnologías desde que las mismas se 
consideraban emergentes. Creemos que 
las tecnologías ya están los 
suficientemente maduras como para ser 
incorporadas a los sistemas de toma de 
decisión y optimización. 
Formación de Recursos Humanos 
El equipo de trabajo que lleva adelante 
este proyecto se compone de  
• 5 docentes investigadores,  
• 3 tesistas de grado en período de 
finalización. 
• 2 tesistas de grado en período 
iniciación. 
• 2 tesistas de posgrado (maestría) 
iniciando sus trabajos. 
Referencias 
[1] K. R. Barker, Elements of sequencing 
and scheduling. New York: John Wiley 
and Sons, 1974. 
[2] B. L. MacCarthy and J. Liu, "Addressing 
the gap in scheduling research: A review 
of optimization and heuristic methods in 
production scheduling," International 
Journal of Production Research, vol. 31, 
pp. 59-79, 1993. 
[3] B. P.-C. Yen and M. Pinedo, "On the 
design and development of scheduling 
systems," in Fourth International 
Conference on Computer Integrated 
Manufacturing and Automation 
Technology, 1994, pp. 197 - 204. 
[4] K. McKay, M. L. Pinedo, and S. 
Webster, "Practice-Focused Research 
issues for scheduling systems," 
Production and Operations 
Management,, vol. 11, pp. 249-258, 
2002. 
[5] J. M. Framinan, R. Leisten, and R. R. 
García, "Manufacturing scheduling 
systems," An integrated view on Models, 
Methods and Tools, pp. 51-63, 2014. 
[6] F. S. Smith, OPIS: A Methodology and 
architecture for reactive scheduling: 
Morgan Kaufmann., 1994. 
[7] C. Le Pape, "Implementation of Resource 
Constraints in ILOG SCHEDULE: A 
Library for the Development of 
Constraint-Based Scheduling Systems," 
Intelligent Systems Engineering 3, vol. 3, 
pp. 55-66., 1994. 
[8] M. L. Entrup, Advanced Planning and 
Scheduling Systems: Advanced Planning 
in Fresh Food Industries: Integrating 
Shelf Life into Production Planning. 
Physica-Verlag HD, 2005. 
[9] N. Antonopoulos and L. Gillam, Cloud 
computing: Springer, 2010. 
[10] D. Berube, "Desarrollo de sitios web en 
tiempo real " IBM-Developers Works, 
vol. 
http://www.ibm.com/developerworks/ssa
/library/wa-meteor/wa-meteor-pdf.pdf, 
2013. 
[11] F. Vogesteller, "Building Single-page 
Web Apps with Meteor," Packt 
Publishing, 2015. 
[12] J. Greenfield and K. Short, "Software 
Factories: Assembling Applications with 
Patterns, Models, Framworks, and 
Tools," Wiley, 2004. 
[13] K. Pohl, G. Böckle, and F. J. von der 
Linden, "Software Product Line 
Engineering: Foundations, Principles and 
Techniques," Springer 2005. 
[14] D. M. Weiss and C. T. R. Lai, "Software 
Product-Line Engineering - A Family-
Based Software Development Process. ," 
Addison-Wesley. Massachusetts, 1999. 
[15] K. Czarnecki, "Overview of Generative 
Software Development," Unconventional 
Programming Paradigms, 2005. 
[16] C. Kastner, T. Thum, G. Saake, and J. 
Feigenspan, "FeatureIDE: A tool 
framework for feature-oriented software 
development " IEEE 31st  ICSE 2009. 
 
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Desarrollo de sistemas de scheduling para la nube

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