Selección de sistemas de manufactura celular con múltiples criterios lean, optimización y simulación
Fecha
2016-12-14Publicador
Pontificia Universidad Javeriana
Tipo
Artículo de revista
ISSN
2011-2769
0123-2126
COAR
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Citación
Título en inglés
Cellular manufacturing system selection with multi-lean measures using optimization and simulationResumen
Introducción: esta investigación propone una metodologíapara diseñar y balancear un sistema de manufacturacelular de una empresa industrial típica con el propósito deobtener una configuración óptima bajo los criterios de, proceso,costo total, tiempo ocioso y confiabilidad. Métodos:la metodología desarrollada tiene tres fases. La primerafase consiste en obtener soluciones candidatas usandomodelos de optimización para minimizar tiempo de cicloy costo total. En la segunda fase se encuentran las medidasde desempeño de los demás criterios para cada solucióncandidata utilizando simulación de eventos discretos. Enla última fase se escoge la configuración óptima utilizandoel análisis de decisión multicriterio. Resultados: lametodología propuesta fue validada en un caso prácticodonde la mejor configuración encontrada tiene la mayorconfiabilidad, un índice de suavidad de cero que minimizael desperdicio de tiempo y el exceso de inventario, aunqueno fue la configuración con menor costo. Conclusiones:esta metodología tiene dos elementos de contribución:el primero, que involucra múltiples criterios lean, y elsegundo, el enfoque que combina diferentes estrategiasde solución para la selección de la mejor configuración deuna manera integral.
Abstract
Introduction: this study proposes a method to designand balance a cellular manufacturing system of a typicalindustrial company to obtain an optimal configuration interms of the process, total cost, idle time and reliabilitycriteria. Methods: the developed method has three phases.The first phase obtains candidate solutions using optimizationmodels to minimize the cycle time and total cost.In the second phase, the performance measures for theremaining criteria of each candidate solution are foundusing discrete-event simulation. In the last phase, theoptimal configuration is selected using the analyticnetwork process (ANP). Results: the proposed methodwas validated with a practical case, where the optimalconfiguration had the best reliability with a zero-smoothnessindex, which minimized the wasted time and excessinventory. However, it was not the configuration withthe lowest cost. Conclusions: This method has twocontributing elements: multiple lean criteria and theapproach, which combines different solution strategiesto select the best configuration in an integral manner.
Enlace al recurso
http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/15196
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