Tesis doctoral de Paz Pérez González
Determinación de una fecha de entrega común en flujo regular: análisis de problemas y procedimientos de resolución la determinación de fechas de entrega es un problema emergente dentro de la planificación de la producción. Esta tesis doctoral aborda dicho problema dentro del marco de la secuenciación de trabajos en el entorno de fabricación particular de flujo regular. Las fechas de entrega tienen gran influencia en la calidad del servicio ofrecido al cliente, siendo un aspecto clave la determinación de las fecha de entrega de los pedidos de forma adecuada para mantener la credibilidad de una empresa productiva. el escenario considerado en este trabajo implica la llegada de nuevos trabajos, teniendo en cuenta la capacidad del sistema, con el objetivo de proporcionar una fecha de entrega razonable tanto desde el punto de vista del cliente como desde el punto de vista del sistema, es decir, que la fecha de entrega no sea tardía, y a su vez se pueda cumplir. Llevar a cabo este objetivo no es trivial. Está relacionado con el mecanismo de aceptación de pedidos, así como con la forma de determinar las fechas de entrega. Un método adecuado que permita la secuenciación de los trabajos y la determinación de las fechas de entrega de forma cooperativa puede proporcionar la secuencia ideal en la que los trabajos puedan terminar exactamente en las fechas de entrega asignadas, garantizando la satisfacción del cliente sin ningún riesgo. Una vez que las fechas de entrega son aceptadas por el cliente y consideradas en firme, es posible llevar a cabo un nuevo proceso de secuenciación, teniendo en cuenta que el sistema de fabricación es dinámico (implicando cambios y nuevas condiciones), y asumiendo objetivos relacionados con el cumplimiento de las fechas de entrega establecidas previamente. Este trabajo presenta un nuevo marco para la determinación de las fechas de entrega, teniendo en cuenta el estado del sistema, y basado en la llegada de nuevos pedidos. Así, dado un conjunto de nuevos trabajos, pertenecientes a un pedido, llegan al sistema para ser procesados, mientras un conjunto de antiguos trabajos, pertenecientes a un pedido anterior, están secuenciados y tienen una fecha de entrega común ya asignada. El objetivo es minimizar el tiempo de terminación o makespan de los trabajos nuevos, proporcionando así una fecha de entrega común para estos ajustada. Dependiendo de la gestión sobre los trabajos antiguos, el problema tendrá unas determinadas restricciones. problemas identificados en el contexto explicado anteriormente, se han identificado algunos problemas de secuenciación, en este caso en un entorno de flujo regular de permutación, dependiendo de la consideración de los trabajos antiguos. Estos problemas son: el problema clásico de flujo regular de permutación con objetivo makespan (p0). Este problema corresponde al caso en el que no hay trabajos antiguos, ya sea porque no hay pedidos anteriores, o porque se ha esperado a la finalización de su proceso. problema de flujo regular de permutación con restricción de disponibilidad al inicio del horizonte de planificación (p1). En este caso, los trabajos antiguos están secuenciados y no se puede variar dicha secuencia, se dice que están congelados. Así, el problema de secuenciación de los trabajos nuevos tiene una restricción de disponibilidad de las máquinas al inicio del horizonte de planificación, ya que están ocupadas con los trabajos antiguos. problemas de resecuenciación. En este caso la secuencia formada por los trabajos antiguos puede ser modificada, es decir, los trabajos son resecuenciados junto con los trabajos nuevos. Varios problemas han sido identificados: problema de resecuenciación restringido (p2). Este problema considera la fecha de entrega común de los trabajos antiguos como límite, no pudiendo ser incumplida. problema de resecuenciación sin restricción (p3). Este problema considera que la fecha de entrega común de los trabajos antiguos puede ser incumplida, con la correspondiente penalización en la función objetivo. finalmente, el problema de resecuenciación con ventana de entrega común, que considera un intervalo dentro del cual pueden terminar los trabajos antiguos sin penalización. problema clásico de flujo regular de permutación p0 es el problema clásico de flujo regular de permutación con objetivo makespan. Este conocido problema ha sido estudiado durante los últimos 50 años (gupta and stafford, 2006). P0 es resoluble de forma óptima en tiempo polinomial para el caso de dos máquinas mediante el algoritmo de johnson, o para el caso de tres máquinas bajo determinadas condiciones (johnson, 1954). Además, el problema es np-completo en el sentido fuerte para más de dos máquinas (garey et al., 1976). Existe una amplia literatura estudiando este problema (ver por ejemplo nawaz et al., 1983; framinan et al., 2004; ruiz and stí¼tzle, 2007; framinan et al., 2003; ruiz and maroto, 2005; rajendran and ziegler, 2005 y tasgetiren et al., 2007), por lo que no es discutido en este trabajo. problema de flujo regular de permutación con restricción de disponibilidad al inicio del horizonte de planificación la literatura sobre secuenciación suele considerar que las máquinas están disponibles durante el horizonte de planificación (aggoune and portmann, 2006). Sin embargo, hay un gran número de situaciones reales donde las máquinas no están completamente disponibles, tales como roturas de máquinas (indisponibilidad estocástica) (allaoui et al., 2006) o por tareas de mantenimiento (indisponibilidad determinista) (ruiz et al., 2007). En este trabajo se ha revisado la literatura sobre problemas en flujo regular con restricciones de disponibilidad, contrastando que el problema aquí considerado no ha sido estudiado previamente. así, p1 es un problema de flujo regular de permutación con restricción de disponibilidad en las máquinas, considerando los instantes de disponibilidad de éstas a partir de los cuales los nuevos trabajos pueden ser secuenciados. El objetivo es la minimización de los trabajos nuevos teniendo en cuenta los instantes de disponibilidad, determinados por los tiempos de terminación en cada máquina de los trabajos antiguos. El problema ha sido analizado en detalle. Se ha incluido un parámetro relacionado con la congestión del sistema, resultando que cuanto mayor es la congestión, más fácil es encontrar buenas soluciones para el problema, siendo más fácil que en el caso en el que no hay trabajos previos secuenciados, es decir, p1 es más sencillo que p0. Además, se han tenido en cuenta diferentes formas de generar los tiempos de proceso, siendo más fácil el problema para el caso en el que existe correlación entre éstos (caso más realista que cuando dichos tiempos son generados de forma aleatoria). Así, considerando este estudio, se puede concluir que para situaciones más reales de los entornos, la secuenciación desde el punto de vista considerado se vuelve más sencilla que en el caso clásico (en el que no se asume la indisponibilidad de las máquinas). La simplicidad del problema p1 sugiere que el uso de heurísticas rápidas puede proporcionar buenas soluciones en tiempo casi real. Por lo tanto, se han diseñado un conjunto de heurísticas rápidas llamadas heurísticas de secuencia inicial basadas en el período definido por la indisponibilidad de las máquinas. Se han desarrollado tres tipos de algoritmos: ordenación simple, ajuste simple, y ajuste múltiple. Todos han sido combinados con diferentes criterios e indicadores para ordenar los trabajos. Se ha desarrollado un análisis de los resultados proporcionados por las heurísticas al resolver un conjunto de problemas, revelando que los mejores resultados son los proporcionados por las heurísticas de ajuste simple y ajuste múltiple (sin diferencias estadística entre ellos), independientemente del indicador. Además, se han desarrollado un conjunto de heurísticas constructivas, basadas en la aplicación de la aneht (adaptación de la heurística neht desarrollada por nawaz et al. (1983) para p0). Las heurísticas constructivas toman como secuencia inicial las soluciones proporcionadas por las heurísticas de secuencia inicial. Los resultados obtenidos son mejores que los de las heurísticas de secuencia inicial, independientemente de la secuencia inicial seleccionada. Sin embargo, las heurísticas constructivas no son tan rápidas como las heurísticas de secuencia inicial. problema de resecuenciación restringido. la resecuenciación es la principal consecuencia de la incertidumbre en el área de la secuenciación, cuando algún imprevisto hace imposible seguir la secuencia original (wu et al., 1993). La resecuenciación implica el ajuste del plan ya realizado (hall and potts, 2004; vieira et al., 2003), modificando la secuencia existente, o creando una nueva. entre los problemas de resecuenciación identificados previamente p2, p3 y p4, este trabajo se centra en p2. Es un problema de flujo regular de permutación con el objetivo de minimizar el makespan de los trabajos nuevos sujeto a la restricción que indica que la máxima tardanza de los trabajos antiguos tiene que ser cero, ya que la fecha de entrega común de éstos no puede ser incumplida. Para analizar el problema, se ha considerado un parámetro que controla la generación de la fecha de entrega común de los trabajos antiguos con respecto al tiempo de terminación de dichos trabajos, es decir la holgura de la fecha de entrega. El problema es mucho más difícil que p0 y p1, salvo el caso en el que la holgura es muy pequeña que es más fácil que p0. Aunque p2 en general es más difícil, proporciona mejores valores del makespan de los trabajos nuevos sin violar la fecha de entrega de los antiguos. El ajuste del parámetro nos ayuda a proporcionar fechas de entrega satisfactorias al cliente, es decir, que no sean demasiado holgadas, pero que faciliten la resecuenciación para obtener buenos tiempos de terminación de los trabajos que llegan con los nuevos pedidos. la dificultad del problema p2 implica la necesidad de aplicar sofisticados métodos para su resolución. Varias metaheurísticas han sido aplicadas al problema. Dos de ellas han sido extraídas de la revisión de problemas relacionados en la literatura, una basada en algoritmos genéticos desarrollada por ruiz and allahverdi (2009), y otra de búsqueda voraz iterativa (iterated greedy) desarrollada por ruiz and stí¼tzle (2007). Finalmente se ha propuesto una nueva metaheurística basada en búsqueda del entorno variable (variable neighbourhood search), llamada refreshing vns. Esta heurística considera la búsqueda en entornos generados por diferentes estructuras de vecinos. Para adaptarla a p2, que es un problema con restricciones que implica soluciones factibles e infactibles, se han considerado diferentes estructuras de vecindad para los dos tipos de soluciones, de forma que el método explore en entornos de soluciones buenas, con respecto a la función objetivo, independientemente de su factibilidad. Se han implementado tres tipos de búsqueda local, una general, y dos que son específicas al tipo de factibilidad de la solución actual, una que intensifica la búsqueda de soluciones factibles, y otra que trata de reparar soluciones infactibles. Además, una función de escape aleatorio ayuda a salir de óptimos locales. Los resultados obtenidos de la comparación de las tres metaheurísticas revelan que el algoritmo genético es muy competitivo, pero la vns propuesta proporciona mejores resultados. problemas de resecuenciación sin restricción y con ventana de entrega los otros dos problemas de resecuenciación identificados, además del presentado anteriormente, p3 y p4, no han sido abordados en este trabajo, pero son una línea de investigación inmediata, con el objetivo de cerrar el círculo abierto con los problemas ya estudiados en esta tesis. ambos son problemas de resecuenciación en flujo regular con objetivo la minimización del makespan de los trabajos nuevos. P3 considera la fecha de entrega común de los trabajos antiguos puede ser incumplida, con la correspondiente penalización en la función objetivo. Por lo tanto es un problema de resecuenciación sin restricción, en el que la función objetivo puede ser una función lineal que considere el makespan de los trabajos nuevos y la tardanza máxima de los trabajos antiguos. P4 es un problema de resecuenciación con ventana de entrega común, ya que considera un intervalo dentro del cual pueden terminar los trabajos antiguos sin penalización, por lo que dada una fecha de entrega común y un intervalo en el que los trabajos deben de concluir.
Datos académicos de la tesis doctoral «Common due date setting in permutation flowshops: analysis of problems and solution procedures«
- Título de la tesis: Common due date setting in permutation flowshops: analysis of problems and solution procedures
- Autor: Paz Pérez González
- Universidad: Sevilla
- Fecha de lectura de la tesis: 20/05/2009
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- José Manuel Framiñan Torres
- Tribunal
- Presidente del tribunal: rafael Ruiz usano
- rainer Leisten (vocal)
- abdelhakim Artiba lismma (vocal)
- adolfo Crespo márquez (vocal)