Aproximación lineal para problema de scheduling flow shop con efecto de aprendizaje no-lineal
Palabras clave:
Manufactura, Flow Shop Scheduling, efecto aprendizaje, Mixtoentero no-linealResumen
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.
Descargas
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Augusto Ferraro, Daniel Alejandro Rossit, Mariano Frutos, Ignacio Grossmann

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Acorde a estos términos, el material se puede compartir (copiar y redistribuir en cualquier medio o formato) y adaptar (remezclar, transformar y crear a partir del material otra obra), siempre que a) se cite la autoría y la fuente original de su publicación (revista y URL de la obra), b) no se use para fines comerciales y c) se mantengan los mismos términos de la licencia.