Programación de la producción en entornos de customer order con minimización de las tardanzas y adelantos totales ponderados

AutorCarla Talens/Victor Fernandez-Viagas/Laura Tobajas/Roberto Domínguez
Cargo del AutorEscuela Técnica Superior de Ingeniería. Universidad de Sevilla, España
Páginas346-365
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CAPÍTULO 16
PROGRAMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN EN ENTORNOS
DE CUSTOMER ORDER CON MINIMIZACIÓN DE LAS
TARDANZAS Y ADELANTOS TOTALES PONDERADOS
CARLA TALENS1
VICTOR FERNANDEZ-VIAGAS1
LAURA TOBAJAS1
ROBERTO DOMÍNGUEZ1
Escuela Técnica Superior de Ingeniería. Universidad de Sevilla, España
1. INTRODUCCIÓN
Desde la utilización en masa del internet y la reducción constante de las
tasas aduaneras que se viene sucediendo desde principio de los años 90,
las empresas del sector productivo están inmersas en un mercado alta-
mente competitivo y dinámico, por un lado debido a que compiten en
todo el mundo por los mismos clientes, y por otro lado debido a los gran-
des avances tecnológicos que se están produciendo (fabricación aditiva,
Holmströ et al., 2016, internet de las cosas, Wollschlaeger et al., 2017, o
la inteligencia artificial y los sistemas ciberfísicos, Lee et al., 2015). Todo
esto está provocando que las empresas tengan que mejorar continua-
mente su eficiencia para intentar reducir precios y ganar competitividad.
A este respecto, la programación de la producción se está convirtiendo
en un área clave para sobrevivir en el mercado por su influencia en la
productividad de los recursos y el servicio a los clientes (Pinedo, 2016).
Básicamente, consiste en la determinación de los instantes de comienzo
y finalización de todos los trabajos de la planta, así como de su asigna-
ción a los recursos disponibles (Blazewicz et al., 2019).
Dentro de la programación de la producción, los investigadores se han
centrado principalmente en la resolución de problemas donde los pedi-
dos son tratados como entidades individuales que no necesitan ser en-
sambladas o acumuladas para su entrega (Framinan & Perez-Gonzalez,
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2018). Sin embargo, en el sector industrial real es bastante común el
ensamblado de componentes antes de la entrega de una unidad del pro-
ducto final (Framinan et al., 2019). Así, en este trabajo, abordaremos el
entorno de pedidos de clientes (Customer Order), denotado por  
0, donde cada trabajo está compuesto de m componentes diferentes,
cada uno de los cuales deberá ser procesado en una máquina dedicada
exclusivamente a dicho tipo de componente. Una vez todos los compo-
nentes han sido elaborados, el pedido ha finalizado y puede ser entre-
gado. El objetivo del problema es encontrar la mejor secuencia de pe-
didos, a seguir en la fábrica, para minimizar un cierto criterio (función
objetivo). Dentro de la programación de la producción, los criterios más
comunes abordados son la minimización del makespan (ver por ejem-
plo Fernandez-Viagas et al. 2021), la minimización del tiempo total de
finalización (ver por ejemplo Talens et al. 2020), y la minimización de
la tardanza total (ver por ejemplo Fernandez-Viagas et al. 2018). Sin
embargo, ninguno de estos objetivos se centra en una filosofía Just-In-
Time, que permite reducir al máximo el inventario de la planta a la vez
que se satisfacen los requerimientos de los clientes, y se reduce la com-
plejidad en la planificación de material y el control de la producción
(Fernandez-Viagas et al. 2016). De esta forma, en esta contribución re-
solveremos el problema de programación de pedidos de clientes con
minimización de las tardanzas y adelantos totales ponderados (que se
caracteriza por ser un objetivo just-in-time genérico).
Según la notación propuesta por Graham et al. (1979) y particularizada
a problemas de ensamblado por Framinan et al. (2019), el problema
propuesto se denota por   0|| +. Se trata de un
problema NP-hard ya que su particularización para minimizar la tar-
danza total también lo es (Ahmadi & Bagchi, 1990), por lo que la
mayoría de los autores que han abordado problemas similares se ha
centrado en el desarrollo de métodos de optimización aproximados para
alcanzar buenas soluciones en tiempos razonables (Framinan & Perez-
Gonzalez, 2018). En este trabajo, se propondrán seis heurísticas
constructivas para resolver el problema que se combinarán con nueve
mejoras locales diferentes para dar lugar a un total de 60 heurísticas
tanto constructivas como de mejoras propuestas. Para llevar a cabo todo

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