Resumen de A linear programming model for the parallel non-related machines problem, in the drying area of a chilean sawmill

Nayaret Cifuentes, Gustavo Gatica, Rodrigo Linfati

• español

  La programación de actividades en empresas manufactureras y de servicios debe funcionar de manera eficiente, ya que afecta la productividad y la competitividad. Este estudio analiza un caso real de programación en secadores de madera verde en un aserradero de Chile, con un conjunto de 10 máquinas paralelas con tres tecnologías diferentes, con 161 trabajos, en un horizonte de planificación mensual. La metodología considera dos etapas: en primer lugar, los productos se agrupan por densidad y tipo de fibra, y en segundo lugar, se propone un modelo matemático basado en la programación lineal, que es modelado con el software AMPL. Se realiza un análisis estadístico sobre la calidad de la solución y el tiempo de cómputo, con los programas comerciales CPLEX y GUROBI. Los resultados del experimento computacional permiten reducir el makespan en un 8,5 %, concluyendo que el solver CPLEX resultó ser mejor que el solver GUROBI, respecto al tiempo de CPU y al número de instancias resueltas al óptimo, en el 59,3 % de los casos analizados. Los parámetros más influyentes para el tiempo de cálculo fueron: “cuts” en GUROBI (evaluados en 0), “mipcuts” en CPLEX (evaluados en 2) y repeatpresolve (evaluados en 0). La diferencia en tiempo de este último parámetro es estadísticamente significativa.

• English

  Scheduling of activities in manufacturing and service enterprises should perform efficiently, since it impacts both productivity and competitiveness. This study analyzes a real case of green wood dryers in a sawmill in Chile, with a set of ten parallel machines with three different technologies, with 161 jobs, on a monthly planning horizon. The methodology considered two stages: first, the products were grouped by density and fiber type; second, a mathematical model was proposed based on linear programming, which was modeled with AMPL software. In addition, we conducted a statistical analysis to evaluate the solution quality and the computing times, using the CPLEX and GUROBI commercial solvers. The results of the computational experiment showed a reduction in the makespan of 8.5 %, allowing us to conclude that the solver CPLEX is better than the solver GUROBI, regarding CPU time and number of instances optimally solved in 59.3 % of the analyzed cases. The most influential parameters for computing time were GUROBI cuts (evaluated at 0), CPLEX mipcuts (evaluated at 2), and repeatpresolve (evaluated at 0). The time difference in the latter parameter was statistically significant.