Formulación de un Layout para la optimización de flujos de trabajos mediante la aplicación de un modelo matemático

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FORMULACIÓN DE UN LAYOUT PARA LA OPTIMIZACIÓN DE FLUJOS DE TRABAJOS MEDIANTE LA APLICACIÓN DE UN MODELO MATEMÁTICO DISEÑADO PARA ABORDAR PROBLEMAS DE ASIGNACIÓN CUADRÁTICA, CON LA RESOLUCIÓN EJECUTADA A TRAVÉS DE ALGORITMOS HEURÍSTICOS

José Belmar Iost, Cristian Espinoza Cabezas, Alfredo Ramírez Bernales

Proyecto Integrador de Gestión de Operaciones - IN1102C

Profesores: Dr. Sebastián Muñoz Herrera, Dr. Guido Salazar Sepúlveda

Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad Católica de la Santísima Concepción

12 de diciembre de 2023, Concepción

Índice de Contenidos

1.        Introducción        1

2.        Objetivos        2

2.1.        Objetivo General        2

2.2.        Objetivos Específicos        2

3.        Metodología        3

4.        Resultados y Análisis        6

4.1.        Descripción del Problema        6

4.2.        Modelamiento del Problema        8

4.3.        Planteamiento de Algoritmo de Solución        10

5.        Programación en Python        13

5.1 Propuesta de Solución        20

6.        Conclusiones        23

7.        Referencias Bibliográficas        24

Anexos        25

Índice de Figuras

Fig. 1: Métodos de solución del VRP.        10

Fig. 2: Extracto de la matriz solución de algunas asignaciones.        20

Fig. 3: Resultado “Mejor valor objetivo” y “Mejor iteración”.        21

Fig. 4: Asignación de sector a proceso.        22

Resumen

Se presenta un problema en las industrias manufactureras de gran escala, específicamente en fábricas de automóviles, que involucra la optimización de la congestión surgida en la línea de producción debido a la gran cantidad de procesos. La nueva empresa incursiona en el mercado de vehículos eléctricos de bajo costo, centrándose en minimizar las distancias entre sectores con las unidades de flujo entre procesos con la asignación entre estos mismos, mediante la optimización de la disposición de sus instalaciones.

Este desafío se aborda mediante un modelo matemático basado en el Problema de Asignación Cuadrática (QAP), que se adapta a la optimización de la disposición de instalaciones industriales para maximizar la eficiencia operativa. Este modelo considera la cantidad de sectores y procesos, las distancias entre sectores y el flujo de unidades entre procesos, permitiendo diseñar un Layout que minimice la congestión y optimice el rendimiento.

La solución se busca a través de un algoritmo seleccionado por su especialización en movimientos de mejora local, su capacidad para manejar restricciones y evitar óptimos locales, y su relativa simplicidad de implementación.

Tras ejecutar el algoritmo heurístico de mejora local en Python se concluye que la mejor solución para la función objetivo corresponde a 357.277, donde el resultado arrojado por el programa de solución nos interpreta que la mejor iteración corresponde a la 93.991.

La resolución efectiva de este problema ofrece a la empresa una ventaja competitiva al mejorar la eficiencia operativa y la calidad del producto en el mercado de vehículos eléctricos de bajo costo, abordando eficazmente la congestión en la línea de producción y minimizando los trabajos en proceso pendientes de finalización.

1. Introducción

En un mundo de una constante evolución, la industria automotriz se encuentra en un punto de inflexión, donde la innovación y la sostenibilidad convergen para dar forma al futuro de la movilidad. Los automóviles eléctricos representan un hito trascendental en esta transformación debido a que no son solo el futuro, sino también el presente. Son una solución real para reducir nuestra dependencia de los combustibles fósiles y mitigar el cambio climático (Lovins, 2012).

A medida que el cambio climático y la necesidad de reducir las emisiones de carbono se convierten en nuestra prioridad, los vehículos eléctricos han surgido como una solución para la movilidad como el futuro de la industria automotriz, un paso crucial hacia un mundo más sostenible y limpio (mastersautomovil, 2021).

El presente informe aborda un desafío crítico relacionado con la manufactura de vehículos eléctricos, donde la optimización de la disposición de instalaciones es esencial para reducir los plazos de fabricación y minimizar los inventarios de trabajos en curso. En este contexto, una nueva empresa incursiona en el mercado de vehículos eléctricos de bajo costo, enfrentándose a la necesidad de examinar la relación entre la disposición de sus instalaciones y las métricas de rendimiento. El enfoque principal radica en minimizar las distancias entre sectores con las unidades de flujo entre procesos con la asignación entre estos mismos. lo cual se puede abordar con un Problema de Asignación Cuadrática (QAP).

Para ello, es fundamental que la empresa haya proporcionado la información de la cantidad de sectores destinados a la realización de los procesos, los procesos que son requeridos para realizar los automóviles, las distancias entre cada uno de los sectores y el flujo de unidades por minuto entre los procesos, es fundamental para diseñar un Layout que optimice la circulación de trabajos y maximice el rendimiento operativo.

Adicionalmente, los gerentes del negocio están interesados en optimizar algunos de los procesos por lo que podría surgir la modificación de existir requerimientos sobre la ubicación de ciertos procesos, dada la actualización de la línea de producción. Así, se podría requerir que un cierto proceso no pueda ser asignado a un cierto sector específico.

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