Propuesta de distribución de plantas mediante el algoritmo de lobo gris en una empresa del sector confecciones en la ciudad de Cúcuta
El presente trabajo de grado tuvo como objetivo diseñar una propuesta para optimizar la distribución de planta en una empresa de confección de prendas de vestir en Cúcuta, mediante la implementación del algoritmo metaheurístico del lobo gris (GWO). La propuesta buscó ofrecer una solución innovadora...
- Autores:
-
Molina Castro, Brian Jesús
Rozo Palma, Yessica Juliana
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/9723
- Acceso en línea:
- https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/9723
- Palabra clave:
- Distribución de plantas con áreas desiguales (UA-FLP)
Algoritmos metaheurísticos
Algoritmo optimizador del lobo gris
Bahías Flexibles
Costo de Manejo de materiales
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- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander
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El presente trabajo de grado tuvo como objetivo diseñar una propuesta para optimizar la distribución de planta en una empresa de confección de prendas de vestir en Cúcuta, mediante la implementación del algoritmo metaheurístico del lobo gris (GWO). La propuesta buscó ofrecer una solución innovadora y adaptativa para mejorar la disposición de las áreas de producción. Primero, se realizó un diagnóstico exhaustivo de las condiciones actuales de la empresa mediante visitas técnicas, donde se recopilaron datos sobre la distribución física, la maquinaria, los flujos de trabajo y las restricciones logísticas y estructurales, lo que fundamentó la investigación. El proyecto adoptó una metodología descriptiva y cuantitativa, analizando instancias del problema UA-FLP en la literatura y datos específicos del layout de la empresa. Posteriormente, se adaptó el algoritmo GWO de continuo a discreto para evaluar distintas alternativas de distribución. Finalmente, se validó y aplicó con éxito el algoritmo para optimizar el UA-FLP, resultando en una propuesta que minimizó costos asociados al manejo de materiales entre departamentos y redujo tiempos improductivos, incrementando así la eficiencia y productividad de la empresa. Esta implementación resalta el potencial del algoritmo como herramienta para optimizar la distribución de planta en contextos industriales similares |
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El proyecto adoptó una metodología descriptiva y cuantitativa, analizando instancias del problema UA-FLP en la literatura y datos específicos del layout de la empresa. Posteriormente, se adaptó el algoritmo GWO de continuo a discreto para evaluar distintas alternativas de distribución. Finalmente, se validó y aplicó con éxito el algoritmo para optimizar el UA-FLP, resultando en una propuesta que minimizó costos asociados al manejo de materiales entre departamentos y redujo tiempos improductivos, incrementando así la eficiencia y productividad de la empresa. Esta implementación resalta el potencial del algoritmo como herramienta para optimizar la distribución de planta en contextos industriales similaresTabla de Contenido Introducción.................................................................................................................................. 14 1. Problema ................................................................................................................................... 16 1.1 Titulo................................................................................................................................... 16 1.2 Planteamiento del Problema................................................................................................ 16 1.3 Formulación del Problema .................................................................................................. 19 1.4 Justificación......................................................................................................................... 19 1.4.1. A Nivel de la Empresa................................................................................................. 19 1.4.2. A Nivel del Estudiante................................................................................................. 19 1.5 Objetivos............................................................................................................................. 20 1.5.1. Objetivo General..................................................................................................... 20 1.5.2. Objetivos Específicos.............................................................................................. 20 1.6 Alcances y Limitaciones ..................................................................................................... 20 1.6.1. Alcances.................................................................................................................. 20 1.6.2. Limitaciones............................................................................................................ 21 2. Marco Referencial.................................................................................................................... 22 2.1. Antecedentes...................................................................................................................... 22 2.1.1. Antecedente Local ....................................................................................................... 22 2.1.2. Antecedente Nacional.................................................................................................. 23 2.1.3. Antecedente Internacional ........................................................................................... 24 2.2. Marco Contextual............................................................................................................... 24 8 2.3. Marco Teórico.................................................................................................................... 25 2.3.1. Distribución de Planta............................................................................................. 26 2.3.2. Algoritmos Metaheurísticos.................................................................................... 26 2.3.3. Algoritmo del Lobo Gris (GWO)................................................................................ 27 2.3.4 Python........................................................................................................................... 29 2.3.5. Problema de Distribución de Plantas con Áreas Desiguales (UA-FLP) ..................... 30 2.3.6. Codificación de la Solución del UA-FLP.................................................................... 30 2.3.7. Costo de Manejo de Materiales (MHC) ...................................................................... 32 2.3.8. Matriz Desde-Hacía..................................................................................................... 33 2.3.9. Método de Guerchet .................................................................................................... 34 2.4 Marco Conceptual ............................................................................................................... 35 2.5 Marco Legal ........................................................................................................................ 37 3. Diseño Metodológico................................................................................................................ 39 3.1. Tipo de Investigación......................................................................................................... 39 3.2 Población y Muestra............................................................................................................ 40 3.2.1 Población ...................................................................................................................... 40 3.2.2 Muestra ......................................................................................................................... 40 3.3 Instrumentos para la Recolección de la Información .......................................................... 40 3.3.1 Fuentes Primarias ......................................................................................................... 40 3.3.2 Fuentes Secundarias ..................................................................................................... 41 9 3.4 Análisis de la Información .................................................................................................. 42 4. Discusión y Análisis de los Resultados .................................................................................... 43 4.1. Diagnosticar las condiciones actuales en las que se encuentra la distribución de la empresa caso de estudio. ......................................................................................................................... 43 4.1.1 Resultados y Análisis de la Información Recolectada.................................................. 44 4.2 Definir el modelo de distribución de plantas con áreas desiguales y el algoritmo de lobo gris a través de una revisión de literatura.................................................................................. 57 4.2.1 Descripción del modelo de distribución de plantas con áreas desiguales. ................... 61 4.2.2 Descripción del Algoritmo de Optimización de Lobo Gris.......................................... 65 4.2.3 Adaptación del Algoritmo de Optimización de Lobo Gris Para Resolver Problemas de Tipo Discreto ......................................................................................................................... 67 4.2.4 Validación del Algoritmo Discreto de Optimización de Lobo Gris............................. 73 4.3 Aplicar el algoritmo de lobo gris en su versión discreta (DGWO) en la distribución de plantas con áreas desiguales (UA-FLP) para la empresa caso de estudio................................. 76 4.3.1 Resultados y Análisis de la Información Recolectada.................................................. 77 Conclusiones................................................................................................................................. 86 Recomendaciones ......................................................................................................................... 88 Referencias.................................................................................................................................... 89 Anexos .......................................................................................................................................... 94PregradoIngeniero(a) Industrial94 páginas. ilustraciones, (Trabajo completo) 3.347 KBapplication/pdfspaUniversidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería IndustrialDerechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santanderhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://catalogobiblioteca.ufps.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=61380Propuesta de distribución de plantas mediante el algoritmo de lobo gris en una empresa del sector confecciones en la ciudad de CúcutaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Distribución de plantas con áreas desiguales (UA-FLP)Algoritmos metaheurísticosAlgoritmo optimizador del lobo grisBahías FlexiblesCosto de Manejo de materialesArias, F. (2012). El proyecto de investigación (Sexta ed.). Caracas: Episteme. https://books.google.com.co/books?id=W5n0BgAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=es#v =onepage&q&f=falseCáceres-Gelvez, S. (2021). Integrated optimization of the unequal-area facility layout and the flow shop group scheduling problems for a case of the garment industry. International Journal of Industrial and Systems Engineering, 45(2), 148–172. https://doi.org/10.1504/IJISE.2023.134352Challenger-Pérez, I., Díaz-Ricardo, Y., & Becerra-García, RA (2014). El lenguaje de programación Python. Ciencias Holguín, XX (2), 1-13. Centro de Información y Gestión Tecnológica de Santiago de Cuba, Holguín, Cuba. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=181531232001Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2022). Introduction to Algorithms Fourth Edition. MIT Press, MassachuseD. M. Tate y A. E. Smith, “Unequal-area facility layout by genetic search”, IIE Transactions, vol. 27, núm. 4, pp. 465–472, 1995, doi: 10.1080/07408179508936763.De la Fuente García, D., & Quesada, I. F. (2005). Distribución en planta. Universidad de OviedoDiaz G. B, Jarufe Z. B. Y Noriega A. M. (2007). Disposición de planta. Lima. Perú: Fondo Editorial.Dorigo, M. (1992) Optimization, Learning and Natural Algorithms. Ph.D. Thesis, Politecnico di Milano, Italian.E.-G. Talbi (2009.), Metaheuristics: From design to implementation. John Wiley & Sons.John Wiley & Sons.F. Glover (1986). Future paths for integer programming and links to artificial intelligence, Comput Oper Res, vol. 13, núm. 5, pp. 533–549, Doi: 10.1016/0305-0548(86)90048-1Garey, M. R., Johnson, D. S., & Stockmeyer, L. (1976). Some simplified NP-complete graph problems. Theoretical Computer Science, 1(3), 237–267. https://doi.org/10.1016/0304- 3975(76)90059-1Gestal, Rivero, Rabuñal, Dorado & Pazos. (2010). Introducción a los algoritmos genéticos y la programación genética. Universidad da Coruña, Coruña, España.Hernández Ramírez, E. (2022). Teoría de la información y la compresión de cadenas. Universidad del Rosario. https://doi.org/https://doi.org/10.48713/10336_38216Hernández, R., Fernández-Collado, C. y Baptista, P. (2006), Metodología de la investigación. Cuarta Edición. Editorial McGraw-Hill. https://www.unipamplona.edu.co/unipamplona/portalIG/home_158/recursos/ebooks/16062015/metodologia.pdfHolland, J.H. (1975) Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, Ann Arbor. (2nd Edition, MIT Press, 1992)Karaboga, D. (2005) Una idea basada en un enjambre de abejas para la optimización numérica. Informe Técnico-TR06, Departamento de Ingeniería Informática, Facultad de Ingeniería, Universidad Erciyes.Koontz, H., Weihrich, H., & Cannice, M. (2012). Administración global, comparada y de calidad. Administración: Una Perspectiva Global y Empresarial, 672. ISBN 978-607-15- 91 0759-4Krajewski L.J., Ritzman L.P. & Malhotra.M.K. (2008). Administración de Operaciones.Procesos y cadena de valor, Ed. Pearson. Educación, MéxicoL. García-Hernández, H. Pierreval, L. Salas-Morera y A. Arauzo-Azofra (2010). An Interactive Genetic Algorithm with c-Means clustering for the Unequal Area Facility Layout Problem, Décima Conferencia Internacional sobre Diseño de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones, El Cairo, Egipto, 2010, págs. 61-66, doi: 10.1109/ISDA.2010.5687291.Leyva, M., Mauricio, D., & Salas Bacalla, J. (2013). Una taxonomía del problema de distribución de planta por procesos y sus métodos de solución. Datos Industriales, 16 (2), 132-143.Liu, J., Zhang, H., He, K., & Jiang, S. (2018). Multi-objective particle swarm optimization algorithm based on objective space division for the unequal-area facility layout problem. Expert Systems with Applications, 102, 179–192. Scopus. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.02.035M. A. Baron (2020). La teoría de restricciones como estrategia para incrementar el nivel de servicio en la Empresa Tablenorte S.A.C., Ingeniero, Facultad de Ingeniería, Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, Chiclayo, Perú, 2020. http://hdl.handle.net/20.500.12423/2898M. C. De la Peña (2007). Propuesta de inversión para una línea de descascarado de un conjunto de Huertas Nogaleras.M. O. Okwu y L. K. Tartibu (2021), “Metaheuristic Optimization: Nature-Inspired Algorithms Swarm and Computational Intelligence, Theory and Applications”, vol. 927, doi: 10.1007/978-3-030-61111-8.Maldonado, CE, (2016). Metaheurísticas y resolución de problemas complejos. Revista Colombiana de Filosofía de la Ciencia, 16 (33), 169-185.McKendall, Alan and Hakobyan, Artak (2010), Heuristics for the Dynamic Facility Layout Problem with Unequalarea Departments. Faculty & Staff Scholarship. 3046. https://researchrepository.wvu.edu/faculty_publications/3046Mirjalili, S. y Lewis, A. (2016) El algoritmo de optimización de ballenas. Avances en software de ingeniería, 95, 51-67. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2016.01.008Mirjalili, S., Mirjalili, S. M., & Lewis, A. (2014). Grey Wolf Optimizer. Advances in Engineering Software, 69, 46–61. https://doi.org/10.1016/J.ADVENGSOFT.2013.12.007Nasser, A., Zaied, H., Abd, L., & Shawky, E.-F. (2014). A Survey of the Quadratic Assignment Problem. International Journal of Computer Applications, 101(6), 975–8887. DOI: http://dx.doi.org/10.5120/17693-8662Ortega, R. (2003). Distribución de plata a través de un algoritmo genético. Puebla, México: Universidad de las Américas.R. D. Meller, V. Narayanan, y P. H. Vance, “Optimal facility layout design”, jul. 1998.R. Muther (1997), Distribución en planta. Barcelona, España: Hispano Europea S.A.,Rivas, Ana (2004). Distribución de facilidades físicas en plantas manufactureras zulianas. Maracaibo, Venezuela.Ruiz Lizama, E., (2014). Optimización multiobjetivo al problema de distribución de planta usando algoritmos genéticos: cuestiones previas para una propuesta de solución. Datos Industriales, 17 (2), 120-137.Sadan Kulturel-Konak y Abdullah Konak (2011). Una nueva representación de estructura de bahía flexible y relajada y optimización de enjambre de partículas para el problema de 93 diseño de instalaciones de áreas desiguales, Optimización de ingeniería, 43:12, 1263-1287, DOI:10.1080/0305215X .2010.548864Sanchez Mendez, L. E. (2022). Propuesta de mejoramiento de una línea de producción basado en el rediseño de planta para la empresa confecciones MH S.A.S. https://hdl.handle.net/10901/23608Sarduy Domínguez, Yanetsys. (2007). El análisis de información y las investigaciones cuantitativa y cualitativa. Revista Cubana de Salud Pública, 33(3) http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864- 34662007000300020&lng=es&tlng=es.Tompkins, J. A., White, J. A., Bozer, Y. A., Solorio Gómez, P., Haaz Díaz, G., & ServantesGonzález, S. R. (2011). Planeación de instalaciones, 4a ed. Cengage Learning.Urango Narváez, W., Hernández Riaño, H. E., & López Pereira, J. M. (2020). Un método metaheurístico para resolver el Problema de Distribución de Instalaciones de Áreas Desiguales y Dimensiones Fijas. INGE CUC, 16(1), 53–66. https://doi.org/10.17981/ingecuc.16.1.2020.04Van Camp, D. J., Carter, M. W., & Vannelli, A. (1992). A nonlinear optimization approach for solving facility layout problems. European Journal of Operational Research, 57(2), 174–189. Scopus. https://doi.org/10.1016/0377-2217(92)90041-7Vásquez, A. C. (2004). Teoría de la complejidad computacional y teoría de la computabilidad. Revista de Investigación de Sistemas e Informática, 1(1), 102–105. https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/sistem/article/view/3216Wang, P., Rao, Y., & Luo, Q. (2020). An Effective Discrete Grey Wolf Optimization Algorithm for Solving the Packing Problem. 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