Minimización de la tardanza en problemas de programación de tareas en maquinas paralelas con deterioro de los recursos

• Main Authors: Alex J. Ruiz-Torres, José H. Ablanedo-Rosas, Nelson Alomoto, Diana Jadan Avilés
• Format: Article
• Language: Spanish
• Published: Universidad del Bío-Bío 2014-04-01
• Series: Ingenieria Industrial
• Subjects: Deterioro de máquinas; fechas de entrega; tardanza; máquinas paralelas; programación de operaciones; heurísticas.
• Online Access: http://revistas.ubiobio.cl/index.php/RI/article/view/4

En ambientes de manufactura y de servicios es frecuente encontrar diferentes tareas que son realizadas en paralelo empleando recursos heterogéneos, los cuales tienen la característica de sufrir deterioro a medida que transcurre el tiempo. Ese deterioro tiene un impacto significativo en el desempeño de dichos recursos, lo que se puede medir de diferentes formas tales, como: calidad, tiempo de proceso, entre otros. Esta investigación científica utiliza un modelo donde el deterioro de los recursos es una función de las tareas específicas previamente realizadas por el recurso. La formulación del problema se presenta por medio de un modelo de programación matemática. Este trabajo presenta dos heurísticas para resolver el problema en un tiempo razonable, donde cada heurística emplea diferentes reglas y criterios para identificar la mejor solución. Un análisis de sensibilidad, que comprende 2700 casos, es llevado a cabo para evaluar la eficacia de las heurísticas. Los resultados comprueban que las heurísticas son eficientes y generan soluciones útiles para el tomador de decisiones. In manufacturing and service environments it is common to find processes that are performed in parallel by different resources, which have the characteristic that their performance deteriorates with time. This deterioration has a significant effect on the performance of the resources that can be measured in different forms such as quality and process time. This research utilizes a model where resource deterioration is a function of the specific jobs previously completed by the resource. The problem’s formulation is presented as a mathematical program. The paper presents two heuristics to solve the problem, where each has different rules to find the best solution. A sensitivity analysis that includes 2700 cases is performed to evaluate the performance of the heuristics. The results demonstrate that the heuristics are efficient and generate useful solutions for decision makers.