Resumen de Batch Assignment of Parallel Machines in an Automotive Safety Glass Manufacturing Facility

Juan Felipe Mora, Rabie Nait Abdallah, Alvaro J. Lozano, Carlos Montoya, Ricardo Otero Caicedo

• español

  En este artículo, fueron usados algoritmos de optimización para la solución del problema de asignación de lotes para programación de máquinas paralelas en American Glass Products (AGP), una compañía líder mundial en el diseño y la manufactura de vidrio blindado curvo para propósitos de transporte. El problema consistió en la optimización del proceso de curvado, el cual es considerado la estación cuello de botella en la producción de vidrio blindado en AGP. El objetivo fue maximizar la eficiencia de los hornos y minimizar la tardanza de las órdenes entregadas. Debido a la complejidad y las restricciones de este problema se desarrollaron un algoritmo propio de despacho y una técnica de búsqueda Tabú.

  Los resultados son alentadores: los indicadores del uso de hornos en horas y la tardanza en la entrega mejoraron en un 32 % y un 7 %, respectivamente en comparación con las decisiones tomadas en la planta durante una semana de producción real. Este trabajo fue uno de los ganadores de un reto de investigación de operaciones entre cien estudiantes. Este reto fue organizado por la Pontificia Universidad Javeriana y AGP.

• English

  In this paper, optimization algorithms are used to solve a batch assignment problem of parallel processing furnaces in American Glass Products (AGP), a world leader company in the design and manufacturing of curved armored glass for transportation purposes. The problem consists in optimizing the bending process, which is considered to be the bottleneck workstation in the armored glasses production line in AGP. The objective is to maximize the efficiency of the furnaces and minimize the tardiness delivery of orders. Due to the complexity and constraints of the problem, we developed a proper dispatch algorithm and a Tabu search technique. The results are encouraging: the indicators of furnace usage hours and tardiness delivery improved by 32 % and 7 %, respectively compared to the decisions made in the plant during an actual production week.

  This work was the winner of an operation research challenge between around 100 graduate students. The challenge was organized by Javeriana University and AGP.