Aproximación lineal para problema de scheduling flow shop con efecto de aprendizaje no-lineal

Autores/as

  • Augusto Ferraro Universidad Nacional del Sur, Argentina
  • Daniel Alejandro Rossit Universidad Nacional del Sur, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
  • Mariano Frutos Universidad Nacional del Sur, Argentina
  • Ignacio Grossmann Carnegie Mellon University Pittsburgh, Estados Unidos

Palabras clave:

Manufactura, Flow Shop Scheduling, efecto aprendizaje, Mixtoentero no-lineal

Resumen

El desempeño de los procesos de manufactura suele depender de las capacidades y habilidades de los recursos productivos involucrados, generalmente maquinaria y mano de obra. Es sabido que la aptitud de la mano de obra es afectada por el aprendizaje; a mayor aprendizaje, mayor aptitud. En entornos competitivos como el actual, en donde los procesos de manufactura deben ajustarse a constantes cambios para lograr satisfacer demandas cada vez más exigentes y que requieren especificaciones particulares, esta capacidad de aprendizaje se vuelve un factor importante dentro del sistema. Es por eso que en muchos casos la planificación de la producción ya contempla este aprendizaje dentro del proceso, para sacar el mayor rédito posible.

Para ello deben modelarse fenómenos complejos que permitan estimar la capacidad de producción a medida que se mejora la aptitud de producción, dando lugar a expresiones del tipo no lineal. Esto limita el tipo de herramientas computacionales para su resolución. En este trabajo se aborda esta limitación, proponiendo métodos de aproximación lineal que permitan resolver esos problemas de planificación minimizando los requerimientos de software y capacidades computacionales. Los métodos propuestos son comparados contra métodos capaces de resolver problemas mixto-entero no lineales, y los resultados muestran una buena calidad del método aquí propuesto.

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Publicado

2024-08-28

Número

Sección

SIIIO - Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operat