• No se han encontrado resultados

Optimización de Inventarios en Líneas de Ensamble

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Optimización de Inventarios en Líneas de Ensamble"

Copied!
19
0
0

Texto completo

(1)

“Optimización de Inventarios

en Líneas de Ensamble”

XV Verano de la Investigación Científica

Asesor: Dr. Igor S. Litvinchev. UANL

Tesis: Ing. Samuel D. Pacheco Leal. UANL

Hugo Alexer Pérez Vicente. ITTG

Universidad Autónoma de Nuevo León

Posgrado en Ingeniería de Sistemas

(2)

Agenda

Introducción

Problema

Modelo

Consideraciones

Grafo

Parámetros

Variables

Modelo matemático

Ejemplo

Resultados

Conclusiones

(3)

Introducción

Los sistemas de producción con frecuencia son

organizados con máquinas o centros de trabajo

conectados en series y separados por inventarios

(buffers) formando un sistema de ensamble. Los

inventarios

implican

una

inversión

pero

son

necesarios cuando las tasas de producción de las

máquinas varian o tienden a fallar.

(4)
(5)

Consideraciones

1. No se toman en cuenta los tiempos de traslado de material

entre inventarios y estaciones de trabajo, es decir, los traslados

no afectan al modelo.

2. El almacén de materia prima como el almacén de producto

terminado son considerados como un inventarios.

3. No se considera desperdicio de materia prima en las

operaciones.

4. Se trabaja con un solo producto, por lo que no se consideran

tiempos de setup.

5. No se consideran desperfectos en la materia prima.

6. La tasa de producción es fija para cada máquina.

(6)

Grafo

x5 x1 x2 x4 x0 x3 xI xI-1 α02 α13 α23 α34 α35 α54 αI-1,I α4j α01 βI-1,I β01 β02 β23 β13 β35 β34 β54 βi,I-1

I : Conjunto de los inventarios donde i corresponde al i-ésimo inventario en el grafo. {i| i ∈ N}

K : Conjunto de las diferentes tecnologías utilizables para determinados arcos del grafo.

(7)

Parámetros

• α : Matriz que contiene los requerimientos (αij) para cada

estación de trabajo que se encuentra entre los inventarios i y j. αij = 0 si (i,j) ∉ A.

• β : Matriz que contiene el número de unidades de (βij) generadas

al introducir (αij) unidades en cada estación de trabajo que se encuentra entre los inventarios i y j. βij= 0 si (i,j) ∉ A.

• di : Costo por almacenar una unidad en el inventario i.

• Ct : Costo por no cumplir con los niveles de inventario en xf al

tiempo t, si dicho costo es indiferente del tiempo, entonces Ct = C, ∀t.

(8)

Parámetros (Continuación)

•Qt : Costo asociado a mandar una orden de salida de x0 al tiempo t, si dicho costo es indiferente del tiempo,entonces Qt = Q, t.

• : Costo por utilizar la tecnología k para el arco (i, j). eijk= 0 si no hay tecnología

disponible para el arco (i, j), es decir, se trabaja con la tecnología ya instalada. • : Variación a favor al hacer uso de la tecnología k entre los inventarios i y j. • νi0 : Número de unidades en el inventario i al inicio del periodo a analizar

• rt : Demanda en el tiempo t.

• bij : Capacidad máxima entre i y j.

k ij e ek ij k ij ρ

(9)

Variables

•xit : Nivel en el inventario i, en unidades de producto al tiempo t. •yijt : Número de múltiplos de αij que se toman del inventario i para

ser transformado entre los inventarios i y j produciendo yijt múltiplos de βij en el inventario j al tiempo t.

• zt : Número de unidades incumplidas al tiempo t.

• γt : Variable binaria para el costo de orden de salida de almacén al tiempo t.

• : Variable binaria para seleccionar una de las posibles opciones de maquinaria a emplear.

k ij

(10)

Modelo Matemático

Función Objetivo: Min w = i it t t t t t i x

γ

z+ +     

∑ ∑

d Q C

e

kij ijk i j k

δ

∑∑∑

Sujeto a:

r ,

It t t

x

+ ≥ ∀

z

t

0

ν

0 i i

x

=

, 1 , 1 β ij ij t i t α ij ijt it , , ( , ) , i j y + x y = xi i jA t

b ρk k , ( , ) ijt ij ij ij k y ≤ +

δ

i jA +

(11)

Modelo Matemático

0jt

M ,

t j

y

γ

t

1, ( , )

k ij k

i j

A

δ

≤ ∀

,

i it i

x

x

x

t

, ( , )

,

ijt

y

+

i j

A t

0,

t

z

≥ ∀

t

{0,1},

t

t

γ

{0,1}, ( , )

,

k ij

i j

A k

δ

(12)

Ejemplo

Valores para el ejemplo Q =350 C =200 T =10 r (10)=120 Inventario 1=500 18 1 1 (4,5) 14 1 1 (3,4) 12 1 1 (2,4) 14 1 1 (1,3) 10 1 1 (1,2) b β α 2 250 (2,4) 6 400 (2,4) 4 600 (1,2) 7 500 (1,2) Variación Costo 1 4 5 3 2 α12 α13 α24 α45 α34 β34 β24 β45 β13 β12

(13)

Laboratorio

Software de modelación: GAMS 2.5

Sistema operativo: Solaris 7

Versión 6.6

(14)

Resultados

Valor de la función objetivo: 2,278

Tiempo de ejecución: 0.006 seg.

1 4 5 3 2 α12 α13 α24 α45 α34 β34 β24 β45 β13 β12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1.2 10 10 10 10 10 1.3 14 14 14 14 14 2.4 4 12 4 10 8 12 3.4 8 6 14 14 14 14 4.5 12 18 18 18 18 18 18 Número de Requisiciones

(15)

Otras pruebas

Consideraciones para el Análisis de los Grafos

‡

Para cada arco ij se produce uno, es decir, por cada unidad que entra al

inventario i se produce una unidad al inventario j.

‡

El costo por almacenar una unidad en inventario i es igual a uno a

excepcion del inventario inicial que fue de cero.

‡

Q, C, v0(i) y r(t) son valores que variaron para las todos los grafos.

‡

Se introdujeron dos posibles tecnologias pero se le asignó variación de cero

por razones de análisis.

(16)

Otros resultados

Gap (%) Tiempo de Ejecución Función Objetivo Núm de Inventarios Núm Arcos 7.455 0.085 292491 10 12 Pez20.gms 2.703 0.081 278729 10 11 Pez22.gms 0.000 0.081 4683650 8 8 Pez18.gms 0.000 0.075 2786770 9 10 Pez10.gms 0.000 0.075 320280 9 9 Pez23.gms 0.000 0.073 1006050 9 10 Pez17.gms 9.347 0.067 4141619 8 9 Pez21.gms 0.000 0.065 1536466 7 9 Pez6.gms 1.163 0.064 946025 7 9 Pez.gms 8.954 0.059 258757 6 10 Pez4.gms 6.703 0.059 2633760 6 9 Pez3.gms 6.921 0.055 502756 7 7 Pez16.gms 0.000 0.049 126650 6 6 Pez25.gms 2.127 0.045 799125 5 6 Pez5.gms 9.219 0.044 430228 5 6 Pez2.gms

(17)

Otros resultados (Continuación)

0.000 0.274 261985 13 17 Pez29.gms 0.000 0.236 104060 8 9 Pez14.gms 3.680 0.170 84655 11 15 Pez9.gms 0.000 0.165 15038970 11 12 Pez15.gms 1.333 0.162 4500 14 15 Pez30.gms 1.986 0.155 28101210 17 22 Pez12.gms 0.000 0.151 266960 15 20 Pez28.gms 3.260 0.130 735900 5 7 Pez19.gms 0.000 0.112 11267600 12 15 Pez24.gms 1.677 0.107 1668420 10 13 Pez7.gms 0.000 0.104 5868210 10 13 Pez13.gms 5.566 0.102 47603 12 14 Pez11.gms 0.242 0.098 35686290 12 14 Pez26.gms 7.325 0.097 109210 10 12 Pez8.gms 0.000 0.094 260070 11 12 Pez27.gms

(18)

Conclusiones

‡

Conocimiento de una de las aplicaciones

de Investigacion de Operaciones.

‡

Experiencia en el uso de GAMS y el

Sistema Operativo Unix.

(19)

Agradecimientos

Dr. Igor S. Litvintchev

Ing. Samuel D. Pacheco Leal

Doctores y alumnos de PISIS

Universidad Autónoma de Nuevo León

Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutiérrez

Academia Mexicana de Ciencias

Referencias

Documento similar

Proporcione esta nota de seguridad y las copias de la versión para pacientes junto con el documento Preguntas frecuentes sobre contraindicaciones y

Además de aparecer en forma de volumen, las Memorias conocieron una primera difusión, a los tres meses de la muerte del autor, en las páginas de La Presse en forma de folletín,

Abstract: This paper reviews the dialogue and controversies between the paratexts of a corpus of collections of short novels –and romances– publi- shed from 1624 to 1637:

Después de una descripción muy rápida de la optimización así como los problemas en los sistemas de fabricación, se presenta la integración de dos herramientas existentes

por unidad de tiempo (throughput) en estado estacionario de las transiciones.. de una red de Petri

Por lo tanto, en base a su perfil de eficacia y seguridad, ofatumumab debe considerarse una alternativa de tratamiento para pacientes con EMRR o EMSP con enfermedad activa

The part I assessment is coordinated involving all MSCs and led by the RMS who prepares a draft assessment report, sends the request for information (RFI) with considerations,

o Si dispone en su establecimiento de alguna silla de ruedas Jazz S50 o 708D cuyo nº de serie figura en el anexo 1 de esta nota informativa, consulte la nota de aviso de la