Secuenciación de una línea mixed-model mediante un algoritmo exacto

Abstract

En una línea de montaje de productos mixtos, aquella que es responsable de la producción de diversas variaciones de un mismo producto (modelos), se presenta, entre otros, un problema de secuenciación consistente en obtener el orden en que la línea producirá los diferentes modelos. Este tipo de línea se conoce en la literatura como mixed-model assembly line y una de las formulaciones posibles de la secuenciación es un problema de optimización conocido como problema de Monden o ORV (del inglés, output rate variation). Este problema tiene como objetivo encontrar una secuencia de producción de los distintos modelos de manera que el consumo de piezas o componentes sea lo más regular posible, entendiendo por regular una secuencia de producción que diste lo menos posible de una secuencia ideal formada por modelos promedio. Tanto el sistema de producción como el objetivo del problema de secuenciación resultan interesantes en sistemas just-in-time, en los que se pretende reducir, entre otros, los stocks intermedios y repartir cargas de trabajo de la forma más homogénea posible. En este proyecto se propone la aplicación de un algoritmo de tipo Branch-and-bound para su resolución. Un procedimiento Branch-and-bound, o de enumeración implícita, consiste en la exploración de un árbol con todas las soluciones factibles que permite elegir la mejor entre ellas. Desarrollar todo el árbol de soluciones sería lento e ineficiente, por tanto se incluyen diversos procedimientos de cota y dominancia, que detectan cuándo una rama del árbol (formada por un conjunto de soluciones) no puede llevar a una solución mejor que la mejor conocida e impiden que ésta se siga explorando. Para que el método exacto sea lo más eficiente posible, el procedimiento presentado incluye diversas cotas, tanto superiores como inferiores, y reglas de dominancia. Entre ellas, como cotas inferiores se destacan la asimilación del problema de secuencias regulares a un problema de transporte, así como una de las principales novedades de este trabajo respecto a procedimientos anteriores, que consiste en la separación del problema por opciones (uso de componentes) y la resolución exacta de los subproblemas obtenidos mediante programación dinámica. Otra novedad que aporta este trabajo son las reglas de dominancia presentadas, que incluyen un procedimiento que trata de encontrar mejores secuencias para la rama construida mediante una heurística goalchasing, una estructura de memoria que almacena soluciones parciales, permitiendo detectar soluciones equivalentes a otras exploradas anteriormente, y reglas basadas en la explotación de la reversibilidad del problema. Además se utiliza un procedimiento inicial que permite obtener una solución de partida. Este procedimiento está basado en un procedimiento de programación dinámica acotada. Éste resuelve el grafo asociado al problema ORV mediante programación dinámica, pero limitando el número de estados desarrollados por etapa a un ancho de ventana, convirtiéndose así en un procedimiento heurístico.