Simulation-Optimization model for a hybrid flow shop. Case study, chemical industry (2019)
Actualmente, las técnicas de investigación de operaciones han demostrado tener un impacto significativo en los sistemas de fabricación modernos, ya que proporcionan una productividad y rendimiento mejorados en mercados altamente competitivos. El problema del Flow Shop de flujo híbrido, también conocido como problema de Flow Shop flexible, es un problema de programación relacionado con un grupo de máquinas paralelas por etapa, frecuentemente asociado con la minimización del tiempo en un entorno de producción. Este problema se considera un problema NP-hard debido a las decisiones combinatorias, los recursos informáticos exigentes y el tiempo de ejecución. Esta investigación se centra en un caso de estudio de la empresa Fuller Pinto, una empresa internacional con sede en Colombia de la industria química que presenta un entorno de tienda de flujo híbrido. Incluso hoy en día, la compañía todavía tiene problemas asociados con la entrega tardía de productos debido a la mala programación, lo que hace que la producción planificada no se lleve a cabo en su totalidad. Además, estos productos sin terminar se convierten en pedidos pendientes con mayor importancia que deben suministrarse de manera obligatoria. Por esta razón, esta investigación propone un sistema de apoyo a la decisión basado en un modelo de simulación-optimizacion para la programación de Fuller Pinto, con el objetivo de minimizar la tardanza total ponderada. El modelo propuesto presenta capacidades mejoradas que simulan el comportamiento del entorno de fabricación para soportar las decisiones de Fuller Pinto. Para validar este modelo, se han probado diferentes escenarios o instancias relacionadas con el comportamiento de producción de productos químicos. Se presentan las comparaciones entre el modelo de simulación-optimización propuesto, la regla de despacho de SPT y los datos históricos de la empresa. Como resultado, el modelo proporciona una programación de la producción óptima de trabajos para cada campaña de Fuller Pinto.