Problema de secuenciación de un sistema flow-shop con tiempos de procesamiento dependientes de la secuencia pasada con efecto aprendizaje

AUGUSTO FERRARO; LAUTARO, RAMOS IÑURRATEGUI; ROSSIT, DANIEL ALEJANDRO; TONCOVICH, ADRIÁN

Salta

Congreso; IX Congreso de Ingeniería Industrial COINI 2016; 2016

AACINI -Asociación Argentina de Carreras de Ingeniería Industrial y Afines-

El fenómeno del efecto aprendizaje consiste en una reducción de los tiempos de producción debido a las competencias adquiridas por los operarios gracias a la repetición de operaciones. Biskup [1] investigó acerca de las circunstancias en las cuales puede observarse este efecto. Entre ellas se destacan la incorporación de empleados inexperimentados, la inversión o el recambio de máquinas y la realización de nuevos trabajos. Una manera de abordar este aprendizaje es a través de la utilización de tiempos de procesamiento dependientes de la secuencia pasada (past sequence dependent, en inglés). En el presente trabajo se expone un modelo de programación lineal matemático mixto entero (MILP) en el cual se plantea como objetivo la minimización del tiempo de finalización del programa de producción (makespan) en un sistema flow-shop teniendo en cuenta las particularidades previamente mencionadas. El modelo fue implementado en Pyomo (basado en Python) y el software de resolución fue Cplex. El análisis de los resultados de las experiencias se hizo mediante la comparación entre un modelo tradicional y el expuesto en el presente trabajo. Se observaron mejoras en el makespan al tener en cuenta el efecto aprendizaje, esto se debe al aprovechamiento de tiempos ociosos previamente inadvertidos. Esta consideración puede ser beneficiosa, ya que permitiría al programador de la producción fijar fechas de entrega más tempranas, aumentando el nivel de servicio al cliente, y disminuyendo el tiempo ocioso en los centros de trabajo