Diseñar un modelo para optimizar el Plan Agregado de Producción que conduzca al mejoramiento de la productividad y competitividad de empresas textiles mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial.En condiciones reales, el desarrollo de un Plan Agregado de Producción reviste un carácter complejo y dinámico, debido a que involucra múltiples variables productivas que se interrelacionan con la finalidad de responder a las fluctuaciones en la demanda y las condiciones inciertas a las cuales está sujeta la industria textil y de confección de la provincia de Imbabura. Para superar tales limitaciones, el empleo de técnicas de inteligencia artificial bioinspiradas han demostrado un desempeño óptimo frente a metodologías tradicionales que generan planes de producción que, en varios escenarios, llegan a comprometer la obtención de costos totales mínimos y altos niveles de servicio. Basado en lo anterior, en este trabajo, se estudia a la Planificación de Producción Agregada y las técnicas que, bajo el contexto de inteligencia artificial, permiten optimizarlo y, además, se propone un modelo de optimización de enjambre de partículas (PSO) para optimizar el Plan Agregado de Producción de tres familias de productos de una empresa textil y de confección de la provincia de Imbabura. Los resultados experimentales demuestran que el comportamiento colectivo, robusto e inteligente de la técnica de inteligencia artificial propuesta, sobre un modelo matemático de programación lineal de enteros mixtos, permitió minimizar los costos totales en USD 3644,45 anuales e incrementar los niveles de servicio en 9,84%, 2,77% y 16.72% para las familias de productos 1, 2 y 3, respectivamente.Ingenierí
