Heurístico para la optimización del secuenciado aplicado a la industria aeronáutica

Guede Barcenilla, Jorge (2017). Heurístico para la optimización del secuenciado aplicado a la industria aeronáutica. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Descripción

Título: Heurístico para la optimización del secuenciado aplicado a la industria aeronáutica
Autor/es:
  • Guede Barcenilla, Jorge
Director/es:
  • García Sánchez, Álvaro
  • Pulido Martínez, Raúl
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Fecha: Febrero 2017
Materias:
Palabras Clave Informales: Optimización, heurístico, secuenciado, programa, prioridad, Gantt
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Los problemas relacionados con la asignación de recursos humanos y materiales a diferentes tareas en un problema de secuenciado con recursos limitados aparecen cada vez con mayor asiduidad en el sector industrial. Dentro de este contexto, los encargados técnicos responsables de esta planificación deben encontrar soluciones que reduzcan costes, horas de trabajo u otros criterios. En numerosas ocasiones este trabajo se hace a mano, sin embargo, este método no resulta efectivo pues puede conducir a errores y para el caso de problemas de gran tamaño de tipo NP-complejo como los que se tratan en este trabajo, resulta impracticable. Estos errores son fatales para las empresas en general y más si cabe en el ámbito de la industria aeronáutica, pues los costes en materias primas, mano de obra, maquinaria, entre otros, son muy elevados. En este proyecto enmarcado dentro de otro de mayor magnitud llevado a cabo por una compañía aeronáutica, se desarrolla una herramienta basada en la programación de un heurístico de generación de secuenciados con el que se busca encontrar una solución lo suficientemente buena con un tiempo de ejecución reducido. Este método contrasta con otros, como la programación lineal entera, que permite obtener soluciones en principio más cercanas al óptimo, teniendo como contrapartida un tiempo de ejecución muy elevado. El objetivo del heurístico desarrollado en este Trabajo de Fin de Grado es la obtención de una asignación detallada de los recursos humanos y materiales para una línea de producción de una planta aeronáutica de manera que el tiempo entre el comienzo y la finalización del trabajo sea mínimo una vez fijados los recursos. Este tipo de problema de optimización es conocido en la literatura como RCSP, “Resource Constraint Scheduling Project”, es decir, problema de secuenciado con recursos limitados. Existe otro enfoque para los problemas de secuenciado, el TCSP, “Time Constraint Scheduling Project”, en el que fijado el tiempo en el que el proyecto debe estar listo, se asignan los recursos necesarios. Este segundo enfoque resulta ser el más habitual, sin embargo, no tiene tanto sentido aplicarlo a la industria aeronáutica. El motivo es que en esta industria no es tan importante tener el pedido lo más pronto posible, pues el tiempo para tenerlo listo suele ser amplio, si no minimizar los recursos empleados en vistas a ahorrar costes. El enfoque empleado para este problema, al no ser el habitual y no haber sido estudiado en profundidad, añade valor al trabajo desarrollado. El núcleo de la mayoría de métodos de secuenciado es el “Schedule Generation Schemes” (SGS), o lo que es lo mismo, sistema de generación de secuencias. En algunos casos la generación de las programaciones destaca por emplear reglas de prioridad para decidir la tarea a secuenciar. Este es el caso que se trata, dando lugar a un heurístico RCSP con secuenciado basado en prioridad. Los programas de generación de secuenciados utilizan un enfoque paso a paso para construir un horario factible a partir de uno parcial. Esta ampliación progresiva del horario puede hacerse siguiendo dos enfoques: “SGS activity-oriented series” donde una actividad es programada en cada paso, o “SGS time-oriented parallel” donde en cada paso un instante de tiempo es considerado y varias actividades pueden ser incluidas en el programa. El enfoque que se emplea es el “SGS activity-oriented series”, que se traduce como sistema de generación de secuenciado en serie enfocado a la actividad o tarea. Además de la aplicación de la regla de prioridad, se establecerá otro filtro para el secuenciado, la “Biassed Randomization” o aleatorización sesgada, buscando obtener la variabilidad de soluciones requerida, pues no siempre el camino más previsible es aquel que conduce a un óptimo o a una solución buena, si no que se deben explorar el mayor número de posibilidades, siendo ésta una de las bondades de un heurístico. En resumen, el enfoque empleado para resolver el problema RCSP será un heurístico basado en prioridad y con aleatorización sesgada, con un sistema de generación de secuenciado en serie. Los motivos de estas decisiones serán justificados a lo largo del escrito. Para implementar este heurístico, se emplea el software de programación C, una herramienta ampliamente utilizada y que cuenta con una enorme comunidad de usuarios. Para el tratamiento de los datos de salida de este programa implementado en C, se utilizará el software estadístico R. Esta herramienta goza de una gran popularidad hoy en día en el ámbito empresarial, académico y científico para realizar tareas relacionadas con el tratamiento de datos pues pese a su sencillez es muy potente y aúna muchas de las funciones que ofrecen varios programas de tratamiento de datos por separado en un único programa. La entrada de datos al programa implementado en C serán tres instancias proporcionadas por una compañía aeronáutica correspondientes a casos reales, dos pequeñas, dos medianas y una grande. En primer lugar, se valida el modelo para las instancias pequeñas, después para las medianas y, por último, ya comprobado el correcto desempeño del heurístico, se trata la instancia grande que será objeto de la mayor parte de los experimentos realizados en este trabajo. Cada tarea puede tener diferentes modos de resolución. En este proyecto se establecen varios criterios para tratar estos modos. Estas instancias representan el desmontado de un avión militar y su posterior ensamblado obteniéndose un avión civil. Además de las restricciones de precedencia, estas instancias cuentan con una restricción adicional, la restricción “consecutive” con “time-lag= 0”, que implica que dos tareas deben programarse una a continuación de la otra y, además, con retardo cero. Las tareas “multimodo” y esta restricción adicional conducen a una mayor dificultad en la resolución de dichas instancias. Los datos de salida más importantes obtenidos por el programa implementado en C serán: 1. Asignación detallada de los recursos humanos y materiales necesarios para acometer cada tarea 2. Comienzo y finalización de cada tarea 3. Porcentaje de utilización de los recursos 4. Tiempo de ejecución del programa, como medida de su rendimiento y desempeño 5. Tiempo de finalización del proyecto El programa implementado en R permitirá con esta salida de datos obtener un diagrama de Gantt en el que cada trabajador podrá ver su horario de trabajo, la tarea a realizar y el área de trabajo donde debe desarrollarla. Además, se equilibra la carga de trabajo de cada operario de manera que se evitan problemas con el Departamento de Recursos Humanos. Se obtienen varios diagramas de Gantt pues se emplean diferentes criterios para tratar los datos de entrada en el programa implementado en C, resultando así diferentes soluciones. Se ofrecen, por tanto, diversas posibilidades siendo el cliente el que tiene la decisión entre una u otra a su conveniencia. Los resultados obtenidos en este trabajo se consideran satisfactorios y en concordancia con los buscados en el planteamiento inicial. Tras la exposición de los resultados obtenidos, se procederá al análisis de resultados, conclusiones y exposición de futuras mejoras, dando así por terminado el Trabajo de Fin de Grado.

Más información

ID de Registro: 45271
Identificador DC: http://oa.upm.es/45271/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:45271
Depositado por: Biblioteca ETSI Industriales
Depositado el: 23 Mar 2017 08:03
Ultima Modificación: 23 Mar 2017 08:03
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