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dc.contributorMateo Doll, Manuel
dc.contributor.authorPaíno Plaza, Alejandro
dc.contributor.authorPérez Zanón, Enrique
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Organització d'Empreses
dc.date.accessioned2008-04-01T11:25:04Z
dc.date.available2008-04-01T11:25:04Z
dc.date.issued2007-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2099.1/4535
dc.description.abstractEl caso que se trata es el del problema del taller mecánico con flujo regular y máquinas en paralelo. En concreto, mediante la implementación de la heurística GRASP (Greedy Randomized Adaptative Search Procedure), se pretende obtener la secuencia de programación para preparar un conjunto de pedidos que dé lugar al menor retraso medio posible en la entrega de dichos pedidos. Cada uno de estos pedidos está compuesto por un lote de un tamaño determinado de un mismo y único artículo (es decir, no se contempla el picking), existiendo un número limitado de artículos diferentes. Del mismo modo, estos pedidos pueden asignarse a una serie de máquinas diferentes situadas en paralelo, y en las cuales tiene lugar una única operación. Existen limitaciones en la capacidad de fabricación de las máquinas: no todas las máquinas son capaces de fabricar todos los artículos. Asimismo, cada máquina lleva asociado un tiempo de preparación derivado de adaptar la máquina para fabricar un artículo a otro diferente, así como un tiempo de proceso o fabricación. El retraso es la diferencia entre el momento en que se acaba de fabricar el pedido y la fecha de entrega del mismo. El algoritmo empleado para la resolución del problema es la heurística GRASP, que se compone de dos fases consecutivas: • La primera permite obtener una primera solución de partida mediante la aplicación de un algoritmo greedy. • La segunda consiste en, partiendo de la solución inicial, valorar los vecinos de dicha solución y obtener como solución final la que dé lugar al menor retraso medio. A fin de verificar el correcto funcionamiento y la eficiencia del procedimiento de resolución propuesto, se ha llevado a cabo una experiencia computacional sobre tres juegos de datos, diferenciándose en el número de máquinas disponibles y el número de artículos diferentes susceptibles de ser fabricados: caso 8 artículos y 3 máquinas, caso 12 artículos y 6 máquinas y caso 15 artículos y 9 máquinas. Cada juego consta, a su vez, de 100 casos diferentes, conteniendo de entre 15 a 25 pedidos diferentes, con sus correspondientes datos.
dc.language.isospa
dc.publisherUniversitat Politècnica de Catalunya
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Economia i organització d'empreses::Competitivitat i innovació
dc.subject.lcshHeuristic
dc.subject.lcshIndustrial Optimization
dc.subject.lcshGRASP (Computer file)
dc.titleProgramación de pedidos en un taller con máquinas en paralelo y tiempo de preparación
dc.typeMaster thesis (pre-Bologna period)
dc.subject.lemacHeurística
dc.subject.lemacOptimització industrial
dc.subject.lemacGRASP (Programes d'ordinador)
dc.rights.accessOpen Access
dc.audience.educationlevelEstudis de primer/segon cicle
dc.audience.mediatorEscola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona
dc.provenanceAquest document conté originàriament altre material i/o programari no inclòs en aquest lloc web
dc.audience.degreeENGINYERIA D'ORGANITZACIÓ INDUSTRIAL (Pla 2000)


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