Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud

El dinamismo de la industria manufactura, en todos sus segmentos, exige a las empresas la capacidad de planear y maximizar la utilización de sus recursos. Esto involucra desde las personas, el uso de las máquinas y los materiales hasta sus mismas cadenas de suministro. Para las grandes empresas esta planeación está sustentada en el uso de herramientas computacionales como los ERP (Enterprise Resource Planning) con sus múltiples complementos. Sin embargo, para laspequeñas empresas la inversión en un ERP de gama alta pudiera ser difícil. De ahí que muchas veces satisfacen esa necesidad con las habilidades y capacidades “expertise” de las personas o con el uso de herramientas alternativas. Con base en esta situación, la presente tesis busca el mostrar como la planeación de la producción, considerada un problema clásico de asignación de recursos en un taller – JSSP, Job Shop Scheduling Problem – puede ser optimizada mediante el uso de algoritmos heurísticos. En específico, el presente estudio utiliza una variación del algoritmo genético conocido como BRKGA (Biased Random Key Genetic Algorithm) por sus siglas en inglés. Este algoritmo es aplicado al plan de producción de una semana proporcionado por unapequeña empresa dedicada a la fabricación de cajas y empaques de cartón corrugado, comparando los resultados obtenidos utilizando su metodología actual con el plan de producción generado por el algoritmo. Los hallazgos presentan que tras el uso del BRKGA el plan de producción se redujo a 598 minutos en comparación a las 48 horas que se habían considerado como plan original. Esto representa una reducción del 76%.

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