Minimización de tardanza/adelanto en un No-wait flow shop con tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia
Date
2021Directeur
Gonzalez Neira, Eliana MariaÉditeur
Pontificia Universidad Javeriana
Faculté
Facultad de Ingeniería
Programme
Ingeniería Industrial
Titre obtenu
Ingeniero (a) Industrial
Type
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Citación
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Titre anglais
Earliness/tardiness minimization in a No-wait flow shop with sequence dependent setup timesrésumé
El problema de programación de la producción sin esperas (NWFSP) juega un papel crucial en la asignación de recursos en múltiples industrias , tales como la industria del acero, la industria farmacéutica, la industria química, la industria plástica, la industria electrónica y la industria de procesamiento de alimentos. El NWFSP consta de 𝑛 trabajos que deben procesarse en 𝑚 máquinas en serie, donde no se permite que ningún trabajo espere entre operaciones consecutivas. Este proyecto trata el problema NWFSP con tiempos de configuración dependientes de la secuencia buscando minimizar el adelantoy la tardanza. De la revisión de la literatura de los últimos cinco años en NWFSP, se evidencia que tan solo alrededor del 1,92% de los investigadores han estudiado esa función multi-objetivo, lo cual podría ayudar a mejorar la productividad de industrias donde métodos como el "Just in time" son tenidos en cuenta. Adicionalmente, no hay información sobre investigadores anteriores que hayan abordado este problema con tiempos de configuración dependientes de la secuencia. En primer lugar, se propone un modelo matemático (MILP) para resolver instancias pequeñas; en segundo lugar, se desarrolla un algoritmo genético (GA) como método de solución para instancias medianas y grandes. En comparación con el modelo matemático para instancias pequeñas, el algoritmo genético obtuvo en el 100% de los casos la solución óptima. Para instancias de tamaño mediano y grande, este algoritmo mejora en un promedio 31.54%, 38.09%, 44.58%, 47.72% y 37.33% las reglas de despacho MDD, EDDP, ATC, SPT y LPT, respectivamente.
Abstrait
The no-wait flow shop scheduling problem (NWFSP) plays a crucial role in the allocation of resources in multitudinous industries, including the steel, pharmaceutical, chemical, plastic, electronic, and food processing industries. The NWFSP consists of 𝑛 jobs that must be processed in 𝑚 machines in series, and no job is allowed to wait between consecutive operations. This project deals with NWFSP with sequence-dependent setup times for minimizing earliness and tardiness. From the literature review of the last five years in NWFSP, it is noticeable that only around 1,92% of the researchers have studied that multi-objective function, which could help to improve the productivity of industries where methods such as just in time are taken into account. Besides, there is no information about previous researchers that have solved this problem with sequence-dependent setup times. Firstly, a MILP model is proposed to solve small instances and secondly, a genetic algorithm (GA) is developed as a solution method for medium and large instances. In comparison with the mathematical model for small instances, the GA obtained in 100% of the cases the optimal solution. For medium and large size instances the GA improves in an average 31.54%, 38.09%, 44.58%, 47.72%, and 37.33% the MDD, EDDP, ATC, SPT, and LPT dispatching rules, respectively.
Mots-clés
No-wait slow ShopTardanza
Justo a tiempo
Tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia
Anticipación
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