Resumen de Modelos para la planificación de la producción bajo incertidumbre: aplicación en una empresa del sector del automóvil
La planificación y utilización de los recursos de producción y la planificación del aprovisionamiento/producción de materiales es una tarea considerablemente compleja. Muchos entornos de fabricación, como es el caso de la industria del automóvil, requieren planificar decenas de miles de componentes y submontajes.
Además, frecuentemente, las decisiones se deben tomar en condiciones de incertidumbre en parámetros tan importantes como la demanda del mercado.
El objetivo de esta Tesis es proponer diversos modelos de programación matemática fuzzy que permitan realizar la planificación de la Producción en un entorno de fabricación MRP con incertidumbre, multi-producto, multi-nivel, multi-período y con restricciones de capacidad. Se trata de plantear modelos genéricos para la Planificación de la Producción que, posteriormente, se puedan aplicar en entornos de fabricación diferentes. En esta Tesis, los modelos propuestos se aplican en una empresa del sector del automóvil.
En definitiva, en la presente Tesis se trata de:
* Analizar el Estado del Arte de los modelos para la Planificación de la Producción bajo incertidumbre.
* Definir un modelo matemático (MRPDet) que tenga en cuenta el Problema de la Planificación de la Producción de un modo determinista, y que integre los objetivos y restricciones definidos anteriormente.
* Definir diversos modelos matemáticos (MRPFuzzy) que basados en el modelo MRPDet tengan en cuenta el Problema de la Planificación de la Producción bajo diversos supuestos de incertidumbre. La incertidumbre se modela a través de la Teoría de los Conjuntos Difusos.
* Definir una arquitectura para la implementación y resolución de los modelos propuestos.
* Analizar las estrategias de fabricación y características de la cadena de suministro del sector del automóvil, donde se van a aplicar los modelos propuestos.
* Aplicar los modelos propuestos en un problema real de Planificación
