Diseño de un aplicativo de programación de producción para empresa de confecciones

Abstract

La planificación y secuenciación de órdenes de trabajo en talleres de producción es reconocida como un problema complejo dentro de las medianas y pequeñas empresas colombianas porque su método tradicional de producción no sistematiza, registra y estandariza los procesos productivos, afectando la tardanza promedio en la entrega de órdenes del producto. Así una de las mayores dificultades que presentan este tipo de empresas es medir, controlar y evaluar el desempeño en los módulos de trabajo, lo cual disminuye la efectividad en la implementación de técnicas potenciales para mejorar el proceso. La aplicación de metaheurísticas con enfoque jerárquico para la secuenciación de la producción, “Scheduling”, es una aproximación a este problema, que se caracteriza por su capacidad de lograr buenas soluciones que reducen el número de órdenes tardías y lapsos ociosos en las máquinas entre terminación de trabajos e inicio de otro. En esta tesis se presenta una propuesta aplicativa para la empresa Inversiones Sun Shine S.A.S, enfocada en el sector textil, que permite resolver el problema de programación de la producción en una configuración productiva del tipo Job Shop Flexible, para reducir el tiempo promedio de órdenes tardías, contemplar interrupciones y tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia a cada operación. La solución propuesta consiste en una técnica metaheurística de Búsqueda Tabú que ha tenido gran desempeño en múltiples ambientes de tipo FJSP descritos en la literatura. Este algoritmo, sin llegar a ser óptimo, dada la clasificación NP-hard del problema referido, es una buena solución tal como se demuestra en la validación de los resultados del trabajo, en la cual se programan 5 órdenes en 7 máquinas capaces de procesar 42 tipos de operaciones con tiempos independientes por unidad procesada para chaquetas, teniendo en cuenta que son 35 procesos promedio para cada uno de los 5 tipos de chaqueta. En el proceso de creación del aplicativo se determinaron los parámetros de salida que deben ser registrados por el usuario: tipo de chaqueta, cantidad de producto demandado por el cliente y fecha de entrega pactada con el cliente. Y los parámetros de entrada que se contemplan en el aplicativo: tiempos estandarizados de las operaciones, operaciones por tipo de chaqueta y orden de precedencia entre operaciones. Se plantearon dos metahuristicas de Búsqueda Tabú programadas en el desarrollador Visual Basic (VBA) en Microsoft office Excel 2017. El primer aplicativo contiene una función objetivo (FO) que minimiza la tardanza promedio de las órdenes programadas, mientras que el segundo tiene una FO que se centra en minimizar el makespan (tiempo de determinación de la última orden programada), el cual no requiere el parámetro “Fecha de entrega pactada con el cliente”. De igual manera, se establecen las principales restricciones del diseño: reprogramación de las operaciones sin terminar en la siguiente jornada, no se puede interrumpir ninguna operación, regla de precedencia entre operaciones y discriminación de tiempos de transporte. La interfaz del aplicativo está alineada con norma ISO 25010 lo que hace que tenga un aspecto amigable e intuitivo para el usuario, sin adornos adicionales que puedan confundir el registro de los parámetros. Adicionalmente, se ejecuta en un programa Microsoft office lo que lo hace de fácil acceso y compatibilidad para su implementación en distintos hardwares. Para comprobar la efectividad del modelo Meta-heurístico desarrollado, se evaluaron los dos aplicativos desarrollados bajo una regla de despacho de ordenes EDD y se compararon con la heurística simple sin mejorar. Para ello, se tuvieron en cuenta las órdenes programadas anteriormente al realizar la simulación. El análisis de los resultados mostró que el mejor aplicativo para el proceso de producción de la empresa Inversiones Sun Shine S.A.S es el diseño que minimiza la Tardanza Promedio porque su efectividad respecto a la heurística simple sin mejorar es de 100%; mientras el diseño que minimiza el makespan es de 64% en una situación simulada.