Resumen de Optimización de la distribución en planta de instalaciones industriales mediante algoritmos genéticos. Aportación al control de la geometría de las actividades
Las actividades industriales desarrolladas en entornos competitivos se rigen cada vez más por los condicionantes de un mercado exigente y selectivo, en el que la eficiencia en el desempeño de todas las facetas del proceso productivo se hace condición necesaria para la subsistencia de la empresa.
Uno de estos aspectos que deben diseñarse con esmero, dado que repercute directamente en los costes de producción, es la distribución de las diferentes actividades del proceso productivo en la planta.
Desde la década de los 50 han surgido multitud de procedimientos de generación y evaluación de layouts, diferenciados fundamentalmente por la modelización del problema, el número de criterios contemplados, y las técnicas de resolución empleadas. Entre las condiciones que debe cumplir una distribución para poder implantarse sin un gran reajuste, está que el área asignada a las actividades observe determinadas restricciones; fundamentalmente que el tamaño de dicha área sea suficiente para albergar la actividad, y que la geometría de la misma permita su normal desempeño.
El presente trabajo, y tras un exhaustivo análisis del estado de la cuestión, se propondrá un método para la resolución del problema de la distribución en planta que considera múltiples criterios en la evaluación de la calidad de las soluciones, y que resulta especialmente eficaz en el respeto de las restricciones geométricas en perder eficiencia en la consideración del resto de los criterios. Se plantea la exploración del espacio de soluciones en dos fases, una de acotación de la búsqueda y otra de búsqueda exhaustiva, mediante sendos algoritmos genéticos que incorporan procedimientos de guiado de la exploración que en la bibliografía han demostrado su eficacia.
Para lograrlo se ha llevado a cabo un análisis del estado del arte de los modelos y métodos de resolución del problema de distribución en planta, de los diferentes enfoques y plantea
