Minimización de tardanza/adelanto en un No-wait flow shop con tiempos de alistamiento dependientes de la secuencia

Abstract

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.