Resolución del problema de secuenciamiento de vehículos en un entorno industrial
- Autores: Juan José Areal Alonso
- Directores de la Tesis: Julio Garrido Campos (dir. tes.), Ricardo Marín Martín (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidade de Vigo ( España ) en 2011
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: José Ramón Perán González (presid.), Juan Sáez López (secret.), Alfonso José García Cerezo (voc.), Víctor Fernando Muñoz Martínez (voc.), Fernando Cabrera de Aizpuru (voc.)
- Materias:
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- Resumen
El problema de secuenciamiento de vehículos (Car Sequencing Problem - CSP) consiste en programar en un horizonte de tiempo el orden de paso de los vehículos a lo largo de una planta de fabricación para instalar en ellos las opciones (p.ej., techo panorámico, radio, o aire acondicionado).
El problema de optimización implica encontrar una secuencia de coste mínimo, donde la función de coste evalúa las violaciones de las restricciones de capacidad. La resolución exacta requiere un tiempo de cálculo inimaginable para su empleo en el mundo industrial. En lugar de ello, se utilizan diversas heurísticas que buscan ofrecer una "buena" solución al problema en un tiempo compatible con los requerimientos reales del entorno productivo.
entre los métodos inicialmente analizados se encuentran: Simulated Annealing, Algoritmos Genéticos, heurísticas de Miltenburg, el método Goal Chasing desarrollado por Toyota, y dos métodos utilizados por el grupo PSA Peugeot Citroën. El ranking de rendimiento obtenido es diferente según la función de coste que se emplee. A fin de adecuarse al problema real, se proponen dos nuevas funciones más adaptadas.
