Programación de la Producción de un Sistema Flow Shop Híbrido en Litografía de Barranquilla

Abstract

Este proyecto comprende la programación de actividades de un sistema de flow shop híbrido que busca minimizar la tardanza total de los trabajos de una litografía. El sistema productivo de esta empresa está compuesto de tres estaciones secuenciales, en donde la primera y última estación constan de una máquina, y la segunda de dos máquinas idénticas e independientes. Dicha configuración corresponde a la impresión de Flyers. Se analizaron 60 trabajos y se diseñó un algoritmo genético utilizando MATLAB con el objetivo de obtener la mejor programación de estos, la cual se comparó con la regla de despacho EDD evaluada en ARENA. En el caso del algoritmo genético, se partió de una población inicial de 100 cromosomas que se generaron mediante permutaciones aleatorias, de la cual se eligió aquel que presentó la menor tardanza. Luego se realizaron 100 mutaciones de la permutación escogida, donde dos trabajos de manera aleatoria intercambiaban de posición en la secuencia para generar una nueva población y escoger la secuenciación con el mejor desempeño en términos de tardanza total. Luego de realizar 30 réplicas con cada método, los resultados mostraron que el algoritmo genético en promedio alcanzó una tardanza de 9,3 horas mientras que la regla de despacho EDD obtuvo una media de 38,3 horas, es decir que se logró una disminución de la tardanza total de los 60 trabajos del 75%. Además se comparó el tiempo computacional empleado en cada método y se encontró que en promedio el algoritmo genético tardó 84,6 segundos y la regla de despacho 3,6 segundos; sin embargo comparados con el horizonte de programación de una semana ambos tiempos resultan poco significativos. Se puede concluir que el uso de esta metaheurística explora un espacio de soluciones más amplio y resulta ser una técnica robusta y fácil de usar para este tipo de problemas, logrando una menor tardanza en la impresión de Flyers de la empresa en cuestión.

The goal of this project is to schedule a hybrid flow shop system in order to minimize the total lateness of a set of jobs at a lithography company. The productive system is used for printing Flyers and consists of three sequential stages, where the first one has one machine, the second one two identical and independent machines, and the last one only one machine. A genetic algorithm was design using MATLAB in order to obtain the best scheduling of 60 jobs, where the results were compared with the EDD dispatching rule which was evaluated in ARENA. For the proposed genetic algorithm, an initial population of 100 chromosomes was randomly generated, and the one who presented the minimum lateness was chosen to generate a new population by exchanging the position of two random jobs of the chosen sequence 100 times. By performing 30 replicas of each method, the results showed that the genetic algorithm had an average lateness of 9.6 hours, while the EDD had 38.6 hours, which means that the total lateness achieved a reduction of 75% for the 60 jobs evaluated. Furthermore the computational time was compared to each method and it was found that the genetic algorithm lasted 84.6 second, while the EDD took 3.6 seconds to run; however, compared to the one-week programming horizon both times are not significant. In conclusion, the use of this metaheuristic explores a wider space of solutions and turns out to be a robust and easy technique to use for this type of problems, achieving a lower delay in the printing of Flyers of the company studied.