Resumen de Programación de operaciones con tiempos de preparación dependientes de la secuencia: aplicación a la industria metalmecánica
La gestión de la producción es una fuente potencial de ventaja competitiva para las empresas. Por lo tanto, la optimización del sistema de gestión de producción debe plantearse como una estrategia que se puede utilizar para hacer frente a los cambios constantes del entorno y para mantenerse en el mercado.
La gestión de la producción puede ser mejorada significativamente aplicando metodologías eficientes de planificación y programación de la producción. A pesar de su importancia, las prácticas actuales de programación de la producción no responden al requerimiento competitivo de reducir y satisfacer los tiempos de entrega del cliente, debido al hecho de que la mayoría de los problemas de la programación de la producción son computacionalmente intratables en términos de una solución óptima, aplicándose frecuentemente reglas directas de secuenciación. Este tema ha sido investigado a lo largo del tiempo, pero su naturaleza compleja hace que muchas de las investigaciones simplifiquen el problema, asumiendo la inexistencia de diversos tipos de operaciones que requieren la preparación de las máquinas y los procesos.
Esta tesis se enmarca dentro de la problemática de la programación de la producción. Se ha tratado el problema de programación de operaciones en un ambiente de una máquina, con familias de productos, tiempos de preparación dependientes de la secuencia y fechas de vencimiento de los pedidos; y se ha dirigido específicamente al área metalmecánica del estado Bolívar, Venezuela, por representar uno de los sectores que aportan valor agregado con mayor auge en el estado. Se han evaluado, mediante pruebas computacionales, el comportamiento para resolver el problema planteado de las estrategias de secuenciación SST-EDD, EDD, CR1 y CR2; de las heurísticas de optimización local Algoritmo Exhaustivo de Descenso y Algoritmo no Exhaustivo de Descenso; y de las metaheurísticas Búsqueda Tabú, el Recocido Simulado, Algoritmo Genético
