Optimización de la programación(scheduling) en Talleres de Mecanizado

Marquez Delgado, Jose Eduardo (2012). Optimización de la programación(scheduling) en Talleres de Mecanizado. Tesis (Doctoral), E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación].

Descripción

Título: Optimización de la programación(scheduling) en Talleres de Mecanizado
Autor/es:
  • Marquez Delgado, Jose Eduardo
Director/es:
  • Gómez-Elvira González, Miguel Angel
  • Ávila Rondón, Ricardo Lorenzo
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha: 2012
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Ingeniería Cartográfica, Geodesia y Fotogrametría [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Los problemas de programación de tareas son muy importantes en el mundo actual. Se puede decir que se presentan en todos los fundamentos de la industria moderna, de ahí la importancia de que estos sean óptimos, de forma que se puedan ahorrar recursos que estén asociados al problema. La programación adecuada de trabajos en procesos de manufactura, constituye un importante problema que se plantea dentro de la producción en muchas empresas. El orden en que estos son procesados, no resulta indiferente, sino que determinará algún parámetro de interés, cuyos valores convendrá optimizar en la medida de lo posible. Así podrá verse afectado el coste total de ejecución de los trabajos, el tiempo necesario para concluirlos o el stock de productos en curso que será generado. Esto conduce de forma directa al problema de determinar cuál será el orden más adecuado para llevar a cabo los trabajos con vista a optimizar algunos de los anteriores parámetros u otros similares. Debido a las limitaciones de las técnicas de optimización convencionales, en la presente tesis se presenta una metaheurística basada en un Algoritmo Genético Simple (Simple Genetic Algorithm, SGA), para resolver problemas de programación de tipo flujo general (Job Shop Scheduling, JSS) y flujo regular (Flow Shop Scheduling, FSS), que están presentes en un taller con tecnología de mecanizado con el objetivo de optimizar varias medidas de desempeño en un plan de trabajo. La aportación principal de esta tesis, es un modelo matemático para medir el consumo de energía, como criterio para la optimización, de las máquinas que intervienen en la ejecución de un plan de trabajo. Se propone además, un método para mejorar el rendimiento en la búsqueda de las soluciones encontradas, por parte del Algoritmo Genético Simple, basado en el aprovechamiento del tiempo ocioso. ABSTRACT The scheduling problems are very important in today's world. It can be said to be present in all the basics of modern industry, hence the importance that these are optimal, so that they can save resources that are associated with the problem. The appropriate programming jobs in manufacturing processes is an important problem that arises in production in many companies. The order in which they are processed, it is immaterial, but shall determine a parameter of interest, whose values agree optimize the possible. This may be affected the total cost of execution of work, the time needed to complete them or the stock of work in progress that will be generated. This leads directly to the problem of determining what the most appropriate order to carry out the work in order to maximize some of the above parameters or other similar. Due to the limitations of conventional optimization techniques, in this work present a metaheuristic based on a Simple Genetic Algorithm (Simple Genetic Algorithm, SGA) to solve programming problems overall flow rate (Job Shop Scheduling, JSS) and regular flow (Flow Shop Scheduling, FSS), which are present in a workshop with machining technology in order to optimize various performance measures in a plan. The main contribution of this thesis is a mathematical model to measure the energy consumption as a criterion for the optimization of the machines involved in the implementation of a work plan. It also proposes a method to improve performance in finding the solutions, by the simple genetic algorithm, based on the use of idle time.

Más información

ID de Registro: 14713
Identificador DC: http://oa.upm.es/14713/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:14713
Depositado por: Archivo Digital UPM 2
Depositado el: 02 Abr 2013 06:50
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 14:30
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