Un diseño apropiado de las instalaciones de fabricación puede aumentar la eficiencia de las operaciones internas de una empresa, mediante la optimización de los costes de manipulación y flujo de materiales. En este trabajo se abordó la planificación de la distribución de las instalaciones (FLP, por sus siglas en inglés), modelada como un problema de asignación cuadrática (QAP, por sus siglas en inglés), aplicado a una empresa dedicada a la producción de licores. El problema se resolvió utilizando la Técnica de Asignación Relativa Computarizada de Instalaciones, que pertenece a los algoritmos heurísticos, con la cual se logró determinar la mejor asignación de las áreas para la planta, teniendo en cuenta las distancias recorridas y los costos de flujo de materiales. Posteriormente, se realizó una simulación para evaluar la nueva distribución ante las actividades diarias de la empresa, teniendo en cuenta la variabilidad de los tiempos de carga y descarga. Los resultados de la simulación sugieren que, si se aplica la nueva distribución, los costes y los tiempos del flujo de materiales se reducirían en un 13,22 % y un 4,28 %, respectivamente.
A suitable design of manufacturing facilities can increase the efficiency of a company's internal operations by optimizing material handling and flow costs. This paper addresses the facility layout planning problem (FLP), modeled as a quadratic allocation problem (QAP), applied to a company dedicated to the production of liquors. The problem was solved using the Computerized Relative Allocation of Facilities Technique that belongs to the heuristic algorithms, which allowed us to determine the best allocation of the departments, considering the distances traveled and the material flow costs. Subsequently, a simulation was carried out to evaluate the new distribution given the company's daily activities, considering the variability of loading and unloading times. The simulation results suggest that, if the new layout is implemented, material flow costs and times would be reduced by 13.22 % and 4.28 %, respectively.
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