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En esta contribución se presenta un modelo basado en programación con restricciones (Constraint Programming, CP) para el tratamiento de los problemas de "scheduling" predictivo (programación de la producción a corto plazo) de ambientes industriales de tipo "Job Shop Flexible", los cuales se presentan con suma frecuencia en industrias de manufactura discreta. La programación con restricciones resulta una metodología de gran utilidad para el tratamiento de problemas combinatorios como los de "scheduling" [1]. El propósito del modelo propuesto es: (i) efectuar la asignación óptima de recursos de capacidad limitada a un conjunto de trabajos ("Jobs") que deben ser ejecutados dentro de un determinado horizonte de planificación, así como, (ii) desarrollar una agenda de ejecución de las tareas que optimice alguna medida de desempeño del sistema (Makespan, carga total de equipos, etc.). Se ha logrado desarrollar un modelo extensible que permite capturar características relevantes de los ambientes industriales, tales como: (i) la existencia de unidades alternativas disímiles para la ejecución de las diferentes operaciones, (ii) tiempos de disponibilidad inicial ("ready-times") de cada unidad, (iii) tiempos de alistamiento/limpieza ("changeover") dependientes de la secuencia de operaciones en cada unidad, (iv) tiempos de traslado de piezas/partes entre las diferentes unidades, (v) tareas de mantenimiento de las unidades durante el período de planificación, y (vi) asignaciones prohibidas de "Job/s" en determinada/s unidad/es. El modelo propuesto se implementó en el lenguaje OPL de ILOG-IBM [2], bajo el entorno CP Optimizer. La eficiencia del modelo se ha verificado mediante la resolución de diversos casos de estudio de tamaño pequeño y mediano disponibles en la bibliografía [3]. La comparación de las soluciones obtenidas con las halladas por otros autores, ha permitido derivar conclusiones muy satisfactorias acerca de las bondades del modelo.