Programación de trabajos en el área de capitoneado en una empresa de colchones

Abstract

En este trabajo, se presenta una variación de problema de flujo en taller, el cual se presenta en una fábrica de colchones, específicamente en un área conocida como capitoneado. El principal objetivo es programar los diferentes tipos de trabajos a las diferentes máquinas de acuerdo a las características inherentes del producto y su variación en los tiempos de producción, para así satisfacer la demanda diaria que tiene la empresa. Para darle solución a este problema se comienza diseñando un modelo matemático que satisfaga las diferentes restricciones del sistema de producción de la empresa y sus necesidades. Una vez diseñado el modelo matemático, se procede a realizar su implementación mediante el software de gurobi, el cual nos da una solución exacta del problema (BB). Además, se implementan 3 heurísticas, las cuales son el Algoritmo Genético (GA), Algoritmo cultural (CA) y Recocido Simulado (SA). Para medir la eficiencia de las técnicas utilizadas (BB-GA-CA-SA), se comparan con 10 instancias. Cada instancia representa la programación de un día de trabajo en la empresa de colchones que el supervisor asignó de acuerdo a su conocimiento y estrategias internas. De igual manera, una vez obtenidas las soluciones en GA-CA-SA se procedido a comparar con la solución exacta para medir qué tan buenas son y el tiempo utilizado. Este trabajo se divide en 5 capítulos, los cuales son: Introducción, conceptos básicos, descripción del problema, resultados, y conclusiones y trabajo futuro. Por último, se encuentran la bibliografía con la cual este trabajo se apoyó.

In this work, we show a variation of the problem "Flow Shop", which is present in a mattress factory, specifically in an area known as capitoneado". The main objective is programming the different kind of orders to the different kind of machines in agreement to the inherent characteristics of the product and it's time processing variations of production, thus it is possible to satisfy the daily demand of the factory. To give solution to this problem, we started designing a mathematical model to satisfythe different restrictions of the factory's production system and its necessities. Once designed the mathematical model, we made a implementation with the software Gurobi, which give us an exact solution to this problem (BB). Also, we implement 3 heuristics, which are Genetic Algorithm (GA), Cultural Algorithm (CA) y Simulated Annealing (SA). To measure the efficiency of the techniques (BB-GA-CA-SA), we compare it against 10 instances. Every instance represents a historic day of programming the different orders. This programming has been assigned by the supervisor. Once we get the solutions GA-CA-SA, we compare the solutions against the exact solution to measure how good or bad are the heuristics, and the computational time used. The work is divided in 5 chapters, which are: Introduction, basic concepts, problem description, results, and conclusion and future work. Finally, we can find bibliography.