Germán Augusto Coca Ortegón

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Metodología multiobjetivo para la

programación de producción de los

sistemas de manufactura “Job Shop

Flexible” del sector metalmecánico,

bajo un enfoque de sostenibilidad

Germán Augusto Coca Ortegón

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Ingeniería y Arquitectura, Departamento de Ingeniería Industrial Manizales, Colombia

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Metodología multiobjetivo para la

programación de producción de los

sistemas de manufactura “Job Shop

Flexible” del sector metalmecánico,

bajo un enfoque de sostenibilidad

Germán Augusto Coca Ortegón

Tesis presentada como requisito parcial para optar al título de: Doctor en Ingeniería - Industrias y Organizaciones

Director:

Ph.D Omar Danilo Castrillón Gómez Co-Director:

Ph.D Santiago Ruiz Herrera

Línea de Investigación:

Dirección de Producción y Operaciones

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Ingeniería y Arquitectura, Departamento de Ingeniería Industrial Manizales, Colombia

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AGRADECIMIENTOS

Quiero expresar mi gratitud a las siguientes personas o entidades por su apoyo, durante este proceso de formación:

• A los Profesores Omar Danilo Castrillón y Santiago Ruiz, por sus orientaciones en relación al desarrollo de la Tesis.

• A los Profesores Josep María Mateo y Laureano Jiménez por recibirme en la Universidad Rovira i Virgili (Tarragona-España), con el propósito de realizar la estancia académica en el grupo de investigación Suscape.

• A los Directores de Producción de las dos compañías analizadas por su tiempo, sus enseñanzas y su cordialidad.

• Al Profesor William Ariel Sarache por sus valiosos aportes desde el seminario de investigación II con miras a consolidar el Proyecto de Tesis de Doctorado.

• A la Profesora María del Pilar Rodríguez por motivarme a pensar en el campo correspondiente a las decisiones éticas en operaciones.

• A los siguientes Profesores, por sus consejos en ciertos temas de interés para la obtención de la Tesis: Liliana Cardona (Unal), Adriana Coca (URV), María Alejandra Guzmán (Unal), José Abad Peña (Unal), Diógenes Ramírez (Unal), Juan Esteban Sierra (Udea) y Juan Guillermo Villegas (Udea).

• A MinCiencias (anterior Colciencias) por su programa de créditos condonables para adelantar estudios doctorales a nivel nacional.

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RESUMEN

Metodología multiobjetivo para la programación de producción de los sistemas de manufactura “Job Shop Flexible” del sector metalmecánico, bajo un enfoque de

sostenibilidad

En la presente Tesis, se examinó como objeto de estudio, la configuración productiva correspondiente al “taller de trabajo flexible”, en el sector industrial metalmecánico. De este modo, la configuración en cuestión se analizó, por medio de la utilización de los campos teóricos que atañen a la secuenciación, a la sostenibilidad y a la programación multiobjetivo.

La secuenciación, permite estimar el tiempo de proceso en los diversos tipos de sistemas de manufactura. Asimismo, el concepto inherente a la sostenibilidad, se ha incorporado en la gestión organizacional, con el propósito de lograr el desempeño equilibrado de sus dimensiones social, ambiental y económica.

La aplicación de la sostenibilidad en la secuenciación de la configuración evaluada, se ha orientado fundamentalmente hacia el análisis de dos de sus dimensiones, la económica y la ambiental. Al respecto, se indica que el estudio de la primera de estas dimensiones, se ha enfocado en la medición de la eficiencia operativa; mientras que la segunda se ha centrado en el examen específico del consumo de energía en manufactura. De acuerdo con lo anterior, se determinaron los siguientes aspectos en relación al estado de la programación de producción de la configuración “taller de trabajo flexible”, bajo una perspectiva de sostenibilidad: no se han valorado en su conjunto las tres dimensiones de la sostenibilidad; no se han analizado diversas variables relevantes de sostenibilidad en la dimensión ambiental; y no se ha profundizado la evaluación de la dimensión social.

A partir de lo expuesto, se planteó la necesidad de minimizar a nivel multiobjetivo por cada dimensión de la sostenibilidad, las siguientes variables: a nivel social, postura o nivel de intensidad sonora como causas de enfermedad laboral o la accidentalidad laboral o sus causas; a nivel ambiental, emisiones equivalentes de dióxido de carbono en manufactura y en sus equipos de apoyo, consumo de agua, desperdicio de metales o de solución de cromo; y a nivel económico, tiempo de proceso, tardanza total o costo de recurso utilizado.

Con el fin de solucionar el problema multiobjetivo, se diseñaron tres métodos basados en algoritmos genéticos. Estos métodos se aplicaron a la información tomada de una compañía. Es así como, se observó que el “método uno” superó respectivamente a los métodos dos y tres, en cuanto al desempeño del indicador C-Metric. A su vez, también se procesó en el programa estructurado para la ejecución del ya nombrado “método uno”, aquella información registrada en dos referentes documentados en la literatura. En este sentido, se comprobó que el método en cuestión superó el rendimiento de cada uno de los métodos desarrollados por tales referentes de cotejo, en lo concerniente al indicador previamente citado, C-Metric.

Por último, se determinan entre otras, para la configuración productiva examinada bajo criterios de sostenibilidad, las siguientes líneas futuras de investigación: diseño de un modelo que priorice el análisis de ciertas situaciones de incertidumbre, considerando para este efecto, la perspectiva de equilibrio de las tres dimensiones de la sostenibilidad e, igualmente, también se pretende establecer, la integración de conceptos como: dinámica de sistemas; y formulación y evaluación de proyectos, al estudio de la sostenibilidad.

Palabras Clave:

Sostenibilidad, algoritmos genéticos multiobjetivo, configuración de “taller de trabajo flexible”, sector metalmecánico, emisiones dióxido de carbono, postura, tardanza total.

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ABSTRACT

Multiobjective methodology for "flexible job shop" manufacturing systems production scheduling of metalmechanic sector, under a sustainability approach

In the present thesis, the object of study was the productive configuration of “Flexible Job Shop” in the metal mechanics industrial sector. The configuration in question was analyzed, then, by way of theoretical fields that concern scheduling, sustainability, and multi-objective programming.

Schedulling permits the estimation of makespan time in various types of manufacturing systems. Similarly, the inherent concept of sustainability has been incorporated into organizational management, so as to achieve balanced performance in the social, environmental, and economic dimensions.

The application of sustainability to schedule the evaluated configuration was fundamentally oriented toward the analysis of two of its dimensions: the economic and environmental. The study of the first of these dimensions is focused on the measurement of operational efficiency, while the second concentrates on the specific examination of energy consumption in manufacturing. In accordance with the above, the following aspects were determined, as they relate to the state of “Flexible Job Shop” configuration production programming, from the sustainability perspective: the three dimensions of sustainability have not been evaluated simultaneously, diverse variables relevant to sustainability have not been analyzed from the environmental dimension, and the evaluation of the social dimension has not been explored in depth.

Based upon the above, the need to minimize the multi-objective level, in each sustainability dimension, was proposed, for the following variables: on the social level, the posture or level of sound intensity, as causes of work illness or accidents, or their causes, on the environmental level, equivalent emissions of carbon dioxide in manufacturing and its support devices, water consumption, metal or chrome solution waste, and on the economic level, makespan time, total tardiness, or cost of the resource utilized.

In order to resolve the multi-objective problem, three methods were designed, based on genetic algorithms. These methods applied the information taken from a primary company. Thus, it was observed that “method one” surpassed methods two and three, in terms of C-Metric indicator performance. Further, that information registered for the two references, as documented in the literature, was processed by the program that had been structured for the implementation of “method one”. It was proven, by these means, that the method in question surpassed, the performance of each of the methods developed by said references, by comparison, in that concerning the C-Metric indicator.

Lastly, among other things, the following future lines of research were determined, for the productive configuration examined with sustainability criteria: the design of a model that prioritizes the analysis of various uncertainty situations, considering the equilibrium perspective of the three sustainability dimensions, and similarly, one could also seek to integrate concepts such as: systems dynamic; and projects formulation and evaluation, for sustainability studying.

Key words:

Sustainability, multi-objective genetic algorithms, “Flexible Job shop” configuration, metal mechanic sector, carbon dioxide emissions, posture, total tardiness.

(6)

CONTENIDO

RESUMEN ... iv

ABSTRACT ... v

Lista de Tablas ... xiv

Lista de Figuras ... xxii

Lista de Anexos ... xxiv

PUBLICACIONES OBTENIDAS EN EL DESARROLLO DE LA TESIS ... 1

0. Introducción ... 7

0.1 Formulación del problema de investigación. ... 20

0.2 Objetivo General ... 27

0.3 Objetivos específicos ... 27

0.4 Planteamiento de la Hipótesis General. ... 28

Figura 0-14. Gráfico de la hipótesis de investigación. ... 28

1. Capítulo 1 - Marco teórico y de referencia en la investigación. ... 33

1.1 Tipos de sistemas productivos ... 33

1.1.1 Configuración por proyecto. ... 34

1.1.2 Configuración por proceso... 34

1.1.3 Configuración por producto (en línea o continuo). ... 34

1.2 El sector metalmecánico y los talleres de trabajo ... 34

1.3 Clasificación de los “talleres de trabajo" ... 36

1.3.1 Máquina única. ... 36

1.3.2 Máquinas paralelas. ... 36

1.3.3 Flow Shop. ... 36

1.3.4 Flexible Flow Shop. ... 36

1.3.5 Job Shop. ... 37

1.3.6 Open Shop. ... 37

1.3.7 Flexible Job Shop. ... 37

1.3.8 Cadena de suministros (Supply chain). ... 39

1.4 Programación de las operaciones en el sistema “Job Shop Flexible” ... 39

1.4.1 Contexto general de la programación. ... 39

1.4.2 Secuenciación detallada de las operaciones (scheduling detallado). ... 41

1.5 Inteligencia artificial ... 43

1.5.1 Optimización por colonia de hormigas (ACO). ... 45

1.5.2 Optimización por enjambre de partículas (PSO). ... 45

(7)

1.5.3.1 Fundamentación general de los algoritmos genéticos. ... 45

1.5.3.2 Algoritmo genético multiobjetivo. ... 46

1.6 La sostenibilidad ... 49

1.6.1 Marco general de la sostenibilidad. ... 49

1.6.2 Contexto de la sostenibilidad a nivel mundial. ... 49

1.6.3 Contexto de la sostenibilidad en Colombia. ... 51

1.6.4 La sostenibilidad en la organización y en manufactura. ... 52

1.6.4.1 La sostenibilidad social. ... 52

1.6.4.1.1 Seguridad y salud en el trabajo. ... 54

1.6.4.2 La sostenibilidad ambiental. ... 56

1.6.4.2.1 Evaluación de “aspectos ambientales”. ... 58

1.6.4.3 La sostenibilidad económica. ... 59

1.6.4.4 Justificación de selección de variables dependientes por cada dimensión de la sostenibilidad. ... 60

1.6.4.4.1 Justificación de variables dependientes seleccionadas en la dimensión social. ... 60

1.6.4.4.1.1 Enfermedad laboral. ... 60

1.6.4.4.1.2 Accidentalidad laboral. ... 61

1.6.4.4.2 Justificación de variables dependientes seleccionadas en la dimensión ambiental. ... 61

1.6.4.4.3 Justificación de variables dependientes seleccionadas en la dimensión económica. ... 62

1.7 Conclusiones parciales ... 63

2. Capítulo 2 - Diseño de la metodología. ... 65

2.1 Paso 1 - Estructurar componente de fundamentación. ... 67

2.1.1 Secuenciación de los sistemas “Job Shop Flexible” para la evaluación por medio de algoritmos genéticos multiobjetivo. ... 67

2.1.2 Definición del número de máquinas activas por hora... 71

2.1.3 Determinación de número de personas requeridas. ... 72

2.2 Paso 2 - Estructurar dimensión social de la sostenibilidad. ... 73

2.2.1 Riesgo ocupacional “postura”. ... 74

2.2.2 Riesgo ocupacional “ruido”. ... 75

2.2.3 Análisis de accidentalidad laboral. ... 75

2.2.4 “Riesgos ocupacionales” como agentes causales de la “accidentalidad laboral”. ... 76

2.3 Paso 3 - Estructurar dimensión ambiental de la sostenibilidad. ... 76

2.3.1 Evaluación de las emisiones equivalentes de dióxido de carbono (emisión gaseosa directa o indirecta al ambiente). ... 76

2.3.1.1 Determinación del consumo de energía en máquinas asignadas al sistema de producción y en algunos equipos de apoyo a la producción: ... 77

(8)

2.3.1.1.1 Consumo de energía en máquinas del sistema de producción. ... 79

2.3.1.1.2 Consumo de energía en equipos de mantenimiento preventivo. ... 79

2.3.1.1.3 Consumo de energía en los equipos de manejo de materiales. ... 80

2.3.1.1.4 Consumo de energía en equipos de iluminación. ... 81

2.3.1.1.5 Consumo de energía en servicios de bienestar. ... 81

2.3.1.2 Determinación de emisiones equivalentes de CO2, generadas desde el sistema de producción y sus equipos de apoyo a nivel interno en la Compañía. 81 2.3.1.3 Determinación de emisiones equivalentes de CO2, generadas por los medios de transporte utilizados por las personas que laboran en producción para desplazarse hasta la compañía contratante. ... 81

2.3.1.4 Determinación del total de emisiones equivalentes de CO2. ... 82

2.3.2 Análisis de consumo de agua en el sistema de producción (consumo de recurso agua). ... 82

2.3.3 Evaluación de desperdicio metálico en el sistema de producción. ... 83

2.3.4 Evaluación de desperdicio de “solución de cromo” en equipo de cromado. .. 84

2.4 Paso 4 - Estructurar dimensión económica de la sostenibilidad. ... 84

2.4.1 Evaluación del costo de recurso utilizado. ... 84

2.4.2 Evaluación de la Tardanza total. ... 86

2.5 Paso 5 - Estructurar componente de consolidación. ... 87

2.5.1 Normalización de variables dependientes de sostenibilidad. ... 87

2.5.2 Definición del nivel de penalización por cada dimensión de la sostenibilidad. ... 88

2.5.3 Formulación del problema de minimización de las penalizaciones por cada dimensión de la sostenibilidad. ... 89

2.6 Paso 6 - Analizar los resúmenes de las variables dependientes de sostenibilidad bajo el principio de Pareto 80/20. ... 91

2.6.1 Revisión del “resumen de la evaluación de riesgos laborales” (dimensión social)... 91

2.6.2 Revisión del “resumen de la evaluación de aspectos ambientales” (dimensión ambiental). ... 93

2.6.3 Revisión del “resumen de nivel de importancia de variables dependientes (dimensión económica)”. ... 94

2.6.4 Aplicación del principio de Pareto (80/20). ... 94

2.7 Paso 7 - Identificar los modelos a nivel multiobjetivo. ... 94

2.8 Paso 8 - Determinar los valores de los factores ponderados. ... 97

2.8.1 Ecuaciones para los factores ponderados en el modelo multiobjetivo 1. ... 97

2.8.2 Ecuaciones para los factores ponderados en el modelo multiobjetivo 2. ... 98

2.9 Paso 9 - Diseñar los métodos multiobjetivo... 99

2.9.1 Diseñar primer método multiobjetivo. ... 100

2.9.1.1 Etapa 1: Generar población de tamaño “P” y evaluar cada individuo en las diversas variables dependientes. ... 100

(9)

2.9.1.2 Etapa 2: Obtener valor de penalización promedio por individuo en cada dimensión de la sostenibilidad para la población de tamaño “P”. ... 101 2.9.1.3 Etapa 3: Dividir la población “P” en tres subpoblaciones de tamaño “P/3” (una subpoblación por cada dimensión de la sostenibilidad) y cada subpoblación en tres regiones. ... 101 2.9.1.4 Etapa 4: Realizar cruzamiento de individuos. ... 102

2.9.1.4.1 Cruzamiento de individuos de las regiones de tamaño “P/9”,

definidas en el numeral 2.9.1.3. ... 103 2.9.1.4.2 Cruzamiento aleatorio de individuos de la Población de tamaño “P” y determinación de una nueva población de tamaño “P”. ... 105 2.9.1.5 Etapa 5: Realizar operación de mutación de individuos. ... 105 2.9.1.6 Etapa 6: Conformar nueva población de tamaño “2P” e identificar sus valores promedios, máximos y mínimos. ... 106 2.9.1.7 Etapa 7: Realizar “análisis de dominancia” en la Población de tamaño “2P”. ... 106 2.9.1.8 Etapa 8: Obtener nueva población de tamaño “P”, a partir de los frentes de Pareto estructurados en 2.9.1.7. ... 107 2.9.2 Diseñar segundo método multiobjetivo. ... 108 2.9.2.1 Etapa 1: Generar tres poblaciones de tamaño “P” y obtener el valor ponderado por cada individuo en cada población. ... 109 2.9.2.2 Etapa 2: Realizar cruzamiento de individuos, obtener tres nuevas poblaciones de tamaño “P” (una por dimensión de la sostenibilidad) y aplicar operación de mutación. ... 109 2.9.2.3 Etapa 3: Registrar los valores de las variables dependientes que se encuentran asociados a determinados valores de penalización en cada población. ... 109 2.9.2.4 Etapa 4: Generar población de tamaño “3P” y obtener la penalidad de cada individuo en cada dimensión. ... 110 2.9.2.5 Etapa 5: Realizar cruzamiento de individuos y obtener una población de tamaño “3P/2” (criterio de elección: menor nivel de penalidad promedio). ... 110 2.9.2.6 Etapa 6: Realizar cruzamiento aleatorio de individuos y obtener una población de tamaño “3P/2”. ... 110 2.9.2.7 Etapa 7: Conformar una población de tamaño “3P”, efectuar operación de mutación y realizar “análisis de dominancia”. ... 110 2.9.2.8 Etapa 8: Integrar una población conformada por el “primer frente de Pareto” que se estructuró en la etapa 7 y “3P” individuos... 111 2.9.2.9 Etapa 9: Realizar análisis de dominancia y conformar una nueva población de tamaño “3P”. ... 111 2.9.3 Diseñar tercer método multiobjetivo. ... 111

2.9.3.1 Etapa 1: Generar una población de tamaño “P” y obtener el valor ponderado por cada individuo en la población. ... 112 2.9.3.2 Etapa 2: Realizar “análisis de dominancia” sobre la población identificada en 2.9.3.1. ... 112

(10)

2.9.3.3 Etapa 3: Duplicar el “primer frente” en una segunda población de tamaño

“P”. ... 112

2.9.3.4 Etapa 4: Realizar operaciones de cruce y de mutación en la primera población hasta obtener una tercera poblaciónde tamaño “P”. ... 112

2.9.3.5 Etapa 5: Verificar la cantidad de individuos en la segunda población. . 113

2.9.3.6 Etapa 6: Evaluar los individuos en la segunda población, realizar “análisis de dominancia” y reagrupar por frentes de Pareto. ... 113

2.9.3.7 Etapa 7: Realizar operaciones de cruce y de mutación en la segunda población hasta obtener una cuarta población de tamaño “P”. ... 113

2.10 Paso 10 - Obtener reportes y evaluar los métodos multiobjetivo. ... 114

2.10.1 Obtención de reportes. ... 114

2.10.1.1 Matrices para elaboración de los reportes del modelo 1. ... 114

2.10.1.2 Matriz para reporte de los valores de las variables dependientes en el modelo 2. ... 115

2.10.1.3 Matriz para reporte de los valores de las variables dependientes en el modelo 3 (una variable analizada a nivel multiobjetivo por dimensión). ... 116

2.10.1.4 Matriz para reporte de los valores de las variables dependientes en el modelo 4 (una variable analizada a nivel bi-objetivo en las dimensiones ambiental y económica). ... 116

2.10.2 Evaluación del desempeño de los métodos multiobjetivo propuestos. ... 117

2.10.2.1 Indicador C-Metric. ... 117

2.10.2.2 Indicador TS. ... 118

2.11 Paso 11 - Seleccionar los individuos de mejor comportamiento, en el “frente óptimo de Pareto”. ... 119

2.12 Conclusiones Parciales. ... 120

3. Capítulo 3. Experimentación y discusión de resultados. ... 122

3.1.1 Presentación de la información requerida en los pasos 1 a 5 para la “Compañía 1”. ... 122

3.1.2 Presentación de análisis de los resúmenes correspondientes a: “evaluación de riesgos laborales”, “evaluación de aspectos ambientales” y “nivel de importancia de variables dependientes (dimensión económica)” para la “Compañía 1”... 123

3.1.2.1 Análisis del resumen de la “evaluación de riesgos laborales” de la “compañía 1”. ... 123

3.1.2.2 Análisis del resumen de la “evaluación de aspectos ambientales” de la “compañía 1”. ... 125

3.1.2.3 Análisis del resumen de “nivel de importancia de variables dependientes (dimensión económica)” de la “compañía 1”. ... 125

3.1.3 Identificación de los cuatro modelos multi-objetivo a ser evaluados en la “Compañía 1”. ... 126

3.1.3.1 Variables dependientes seleccionadas por Modelo (modelos 1 a 4) en la “Compañía 1”, según la aplicación del principio 80/20. ... 126

(11)

3.1.3.1.1 Variables dependientes seleccionadas para el Modelo 1. ... 126

3.1.3.2 Resumen de las variables dependientes discriminadas por cada modelo. ... 129

3.1.4 Evaluación de los modelos multiobjetivo identificados en la “Compañía 1”. 129 3.1.4.1 Evaluación del Modelo 1. ... 130

3.1.4.1.1 Determinación de los factores ponderados de las variables dependientes de sostenibilidad - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 130

3.1.4.1.2 Parámetros para obtención de mayor número de soluciones no dominadas - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 134

3.1.4.1.3 Extractos por frente óptimo de Pareto - Modelo 1 - “Compañía 1”. 134 3.1.4.1.4 Valores variables independientes por óptimo de Pareto - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 135

3.1.4.1.5 Comparación de los métodos multiobjetivo, bajo los indicadores “C-Metric” y “TS” - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 137

3.1.4.2 Evaluación del Modelo 2. ... 138

3.1.4.2.1 Determinación de los factores ponderados de las variables dependientes de sostenibilidad - Modelo 2 – “Compañía 1”. ... 139

3.1.4.2.2 Parámetros para obtención de mayor número de soluciones “No dominadas” - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 141

3.1.4.2.3 Extractos por frente óptimo de Pareto - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 141

3.1.4.2.4 Valores variables dependientes por óptimo de Pareto - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 143

3.1.4.2.5 Comparación de los métodos multibojetivo, bajo los indicadores “C-Metric” y “TS” - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 144

3.1.4.3 Evaluación del Modelo 3. ... 146

3.1.4.3.2 Extractos por frente óptimo de Pareto - Modelo 3 - “Compañía 1”. 147 3.1.4.3.3 Valores variables dependientes por óptimo de Pareto - Modelo 3 - “Compañía 1”. ... 148

3.1.4.4 Evaluación del modelo 4. ... 151

3.1.4.4.2 Extractos por frente óptimo de Pareto - Modelo 4 - “Compañía 1”. 152 3.1.4.4.3 Valores variables dependientes para los frentes óptimos de Pareto - Modelo 4 - “Compañía 1”. ... 153

3.1.5 Presentación de individuos de mejor comportamiento en sostenibilidad identificados, para el frente óptimo de Pareto, en relación a la “Compañía 1”. .... 156

3.1.5.1 Presentación de individuos de mejor comportamiento en el frente óptimo de Pareto - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 156

(12)

3.1.5.2 Presentación de individuos de mejor comportamiento en el frente óptimo de Pareto - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 158 3.1.5.3 Presentación de individuos de mejor comportamiento en el frente óptimo de Pareto - Modelo 3 - “Compañía 1”. ... 160 3.1.5.4 Presentación de individuos de mejor comportamiento en el frente óptimo de Pareto - Modelo 4 - “Compañía 1”... 162 3.1.6 Tránsito en la utilización de los modelos propuestos. ... 162 3.2 Validación de la metodología diseñada en la “Compañía 2”. ... 163

3.2.1 Presentación de la información requerida en los pasos 1 a 5 para la “Compañía 2”. ... 163 3.2.2 Presentación de análisis de los resúmenes correspondientes a: “la evaluación de riesgos laborales”, “la evaluación de aspectos ambientales” y “el nivel de importancia de variables dependientes (dimensión económica)” para la “Compañía 2”. ... 164 3.2.2.1 Análisis del resumen de la “evaluación de riesgos laborales” de la “Compañía 2”. ... 164 3.2.2.2 Análisis del resumen de la “evaluación de aspectos ambientales” de la “Compañía 2”. ... 166 3.2.2.3 Análisis del resumen de “nivel de importancia de variables dependientes (dimensión económica)” de la “Compañía 2”. ... 166 3.2.3 Identificación de los cuatro modelos multi-objetivo a ser evaluados en la “Compañía 2”. ... 166 3.2.4 Evaluación de los modelos multiobjetivo identificados en la “Compañía 2”. 167 3.2.4.1 Evaluación del Modelo 1 - “Compañía 2”. ... 167

3.2.4.1.1 Determinación de los factores ponderados de las variables

dependientes de sostenibilidad - Modelo 1 - “Compañía 2”. ... 168 3.2.4.1.2 Parámetros para obtención de mayor número de soluciones “no dominadas” - Modelo 1 - “Compañía 2”. ... 168 3.2.4.1.3 Extracto de frente óptimo de Pareto - Modelo 1 - “Compañía 2”. .. 168 3.2.4.1.4 Valores variables dependientes por óptimo de Pareto - Modelo 1 - “Compañía 2”. ... 169 3.2.4.1.5 Selección de individuos de mejor comportamiento en el frente óptimo de Pareto - Modelo 1 - “Compañía 2”... 170 3.2.4.2 Evaluación del modelo 2 - “Compañía 2”. ... 171

3.2.4.2.1 Determinación de los factores ponderados de las variables

dependientes de sostenibilidad - Modelo 2 - “Compañía 2”. ... 171 3.2.4.2.2 Parámetros para obtención de mayor número de soluciones “no dominadas” - Modelo 2 - “Compañía 2”. ... 172 3.2.4.2.3 Extracto de frente óptimo de Pareto - Modelo 2 - “Compañía 2”. .. 172 3.2.4.2.4 Valores variables dependientes por óptimo de Pareto - Modelo 2 - “Compañía 2”. ... 173 3.2.4.2.5 Selección de individuos de mejor comportamiento en el frente óptimo de Pareto - Modelo 2 - “Compañía 2”... 174 3.2.4.3 Evaluación del modelo 3 - “Compañía 2”. ... 175

(13)

dominadas - Modelo 3 - “Compañía 2”. ... 176

3.2.4.3.2 Extracto de frente óptimo de Pareto - Modelo 3 - “Compañía 2”. .. 176

3.2.4.3.4 Selección de individuos de mejor comportamiento en el frente óptimo de Pareto - Modelo 3 - “Compañía 2”... 178

3.2.3.4 Evaluación del modelo 4 - “Compañía 2”. ... 179

3.2.3.4.1 Parámetros para obtención de mayor número de soluciones “no dominadas” - Modelo 4 - “Compañía 2”. ... 180

3.2.3.4.2 Extracto de frente óptimo de Pareto - Modelo 4 - “Compañía 2”. .. 180

3.2.3.4.4 Selección de individuos de mejor comportamiento en el frente óptimo de Pareto - Modelo 4 - “Compañía 2”... 182

3.3 Validación frente a la revisión de artículos estructurados en sostenibilidad para la programación de los sistemas “Job Shop Flexible”. ... 183

3.3.1 Caso 1. 4 pedidos con líneas de producción en paralelo - 5 máquinas - 15 operaciones ... 185

3.3.1.1 Información relacionada con variables de entrada. ... 185

3.3.1.2 Información relacionada con los resultados. ... 186

3.3.2 Caso 2. 10 pedidos - 6 máquinas - 40 operaciones ... 188

3.3.3 Caso 3. 5 pedidos - 3 máquinas - 15 operaciones. ... 191

3.4 Discusión de resultados ... 198

3.5 Conclusiones parciales ... 205

4. Conclusiones finales y líneas para el trabajo de investigación futuro. ... 207

REFERENCIAS ... 216

(14)

Lista de Tablas

Tabla 0-1. Ecuaciones de investigación para búsqueda sistemática ... 13

Tabla 0-2. Posibles campos de desarrollo de la Tesis y y su configuración de variables . 25 Tabla 1-1. Publicaciones más citadas en programación de sistemas “Job Shop Flexible” 40 Tabla 1-2. Publicaciones más citadas en programación de sistemas “Job Shop Flexible”, durante los últimos cinco años. ... 41

Tabla 1-3. Ruta de proceso de pedidos en máquinas. ... 41

Tabla 1-4. Datos para ejemplo de secuenciación de pedidos. ... 42

Tabla 1-5. Programación de pedidos de la Tabla 1-4 según la regla FIFO. ... 43

Tabla 1-6. Temas de sostenibilidad social respecto al “grupo de interés empleados”. ... 53

Tabla 1-7. Ejemplo general de “evaluación de riesgos laborales” ... 56

Tabla 1-8. Ejemplo genérico de evaluación de aspectos ambientales. ... 59

Tabla 1-9. Indicadores para medición de desempeño en producción. ... 59

Tabla 2-1. Bases teóricas y conceptuales para el diseño de la metodología. ... 66

Tabla 2-2. Información general de pedidos para secuenciación. ... 68

Tabla 2-3. Ejemplo cromosoma (pedido, operación, máquina, turnos día, días semana). 69 Tabla 2-4. Cromosoma permutado (pedido, operación, máquina)... 69

Tabla 2-5. Cromosoma factible. ... 70

Tabla 2-6. Tiempos de operación complementarios a la información de la Tabla 2-2. ... 70

Tabla 2-7. Matriz de secuenciación de producción empleando “cromosoma factible”. ... 71

Tabla 2-8. Tiempos “preparación de máquina” en operaciones específicas de Tabla 2-5. 71 Tabla 2-9. Asignación “estados funcionamiento” y número máquinas activas por hora. ... 72

Tabla 2-10. Esquema general de organización por turnos de trabajo. ... 72

Tabla 2-11. Descriptores para asignación de puntos de penalización por “postura”. ... 74

Tabla 2-12. Matriz base para presentar el “resumen general de las consecuencias de los riegos laborales”. ... 92

Tabla 2-13. Matriz base para presentar la “participación “enfermedad laboral” por riesgo, en evaluación de riesgos laborales”. ... 92

Tabla 2-14. Matriz base para presentar la “participación “accidentalidad laboral” por riesgo, en evaluación de riesgos laborales”. ... 93

Tabla 2-15. Matriz base para presentar la “participación de los “aspectos ambientales”, en la generación de “impactos ambientales” no deseados”. ... 93

Tabla 2-16. Matriz base para presentación de “resumen de nivel de importancia de variables dependientes (dimensión económica)”. ... 94

Tabla 2-17. Variables dependientes consideradas en el primer modelo multiobjetivo. ... 95

Tabla 2-18. Síntesis del manejo de las variables dependientes en el primer modelo básico para análisis multiobjetivo - aplicación del principio de Pareto 80/20. ... 95

Tabla 2-19. Variables dependientes de la dimensión social en el segundo modelo multiobjetivo. ... 96

Tabla 2-20. Valores penalidad ordenados de forma descendente por subpoblación, en la dimensión de sostenibilidad evaluada (social, ambiental, económica). ... 101

Tabla 2-21. Asignación de individuos por región, según carácter de la penalidad en la dimensión de sostenibilidad. ... 102

Tabla 2-22. Matriz para presentación de “extracto del frente óptimo de Pareto”. ... 114

Tabla 2-23. Matriz para presentación de “valores variables dependientes” relacionadas con las penalizaciones en el “extracto del frente óptimo de Pareto” - modelo 1. ... 115

Tabla 2-24. Matriz para presentación de “valores variables dependientes” relacionadas con las penalizaciones en el “extracto del frente óptimo de Pareto” - modelo 2. ... 115 Tabla 2-25. Matriz reporte “valores variables dependientes” (relacionadas y no

(15)

relacionadas con penalizaciones en el “extracto del frente óptimo de Pareto” en modelo 3). ... 116 Tabla 2-26. Matriz reporte “valores variables dependientes” (relacionadas y no

relacionadas con penalizaciones en el “extracto del frente óptimo de Pareto” en modelo 4). ... 117 Tabla 2-27. Estructura de la matriz de decisión para aplicación de “Método Topsis”. .... 119 Tabla 3-1. Resumen general de las consecuencias de los riegos laborales (compañía 1). ... 123 Tabla 3-2. Participación “enfermedad laboral” por riesgo en evaluación de riesgos

laborales (compañía 1). ... 124 Tabla 3-3. Participación “accidentalidad laboral” por riesgo en evaluación de riesgos laborales (compañía 1). ... 125 Tabla 3-4. Participación “impacto ambiental” por “aspecto” en evaluación de “aspectos ambientales” (compañía 1). ... 125 Tabla 3-5. Nivel de importancia de variables dependientes (dimensión económica)

(compañía 1). ... 126 Tabla 3-6. Variables dependientes de la dimensión social en el “modelo 2” después de realizar análisis de causas de “accidentalidad laboral” - Compañía 1. ... 127 Tabla 3-7. Variables dependientes por Modelo - “Compañía 1”. ... 129 Tabla 3-8. Obtención de valores ponderados para variables dependientes en Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 131 Tabla 3-9. Valor ponderado por cada variable dependiente para análisis multiobjetivo - modelo 1 - “Compañía 1”. ... 133 Tabla 3-10. Parámetros utilizados por método y número de soluciones “no dominadas” - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 134 Tabla 3-11. Extracto de frente óptimo de Pareto - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 135 Tabla 3-12. Extracto de frente óptimo de Pareto - “Puntos de referencia” - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 135 Tabla 3-13. Extracto de frente óptimo de Pareto - “Mejoramiento poblacional continuo” - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 135 Tabla 3-14. Valores variables dependientes - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 136 Tabla 3-15. Valores variables dependientes - “Puntos de referencia” - Modelo 1 -

“Compañía 1”. ... 136 Tabla 3-16. Valores variables dependientes - “Mejoramiento poblacional continuo” -

Modelo 1 – “Compañía 1”. ... 137 Tabla 3-17. Desempeño de los métodos propuestos en el indicador C-Metric - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 138 Tabla 3-18. Desempeño de los métodos propuestos en el indicador TS - Modelo 1 -

“Compañía 1”. ... 138 Tabla 3-19. Obtención de valores ponderados para variables dependientes en Modelo 2 - dimensión social – “Compañía 1” ... 140 Tabla 3-20. Valor ponderado por cada variable dependiente para análisis multiobjetivo - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 141 Tabla 3-21. Parámetros utilizados por método y número de soluciones “no dominadas” - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 141 Tabla 3-22. Extracto de frente óptimo de Pareto - Análisis de subpoblaciones - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 142 Tabla 3-23. Extracto de frente óptimo de Pareto - Puntos de Referencia - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 142

(16)

Tabla 3-24. Extracto de frente óptimo de Pareto - Mejoramiento poblacional continuo - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 142 Tabla 3-25. Valores variables dependientes - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 143 Tabla 3-26. Valores variables dependientes - “Puntos de referencia” - Modelo 2 -

“Compañía 1”. ... 144 Tabla 3-27. Valores variables dependientes - “Mejoramiento Poblacional continuo” - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 144 Tabla 3-28. Desempeño de los métodos propuestos en el indicador C-Metric - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 145 Tabla 3-29. Desempeño de los métodos propuestos en el indicador TS - Modelo 2 -

“Compañía 1”. ... 145 Tabla 3-30. Parámetros utilizados por método y número de soluciones “no dominadas” - Modelo 3 - “Compañía 1”. ... 146 Tabla 3-31. Extracto de frente óptimo de Pareto - Análisis de subpoblaciones - Modelo 3 - “Compañía 1”. ... 147 Tabla 3-32. Extracto de frente óptimo de Pareto - Puntos de referencia - Modelo 3 -

“Compañía 1”. ... 147 Tabla 3-33. Extracto de frente óptimo de Pareto - Mejoramiento poblacional continuo - Modelo 3 - “Compañía 1” ... 147 Tabla 3-34. Valores variables dependientes - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 3 - “Compañía 1”. ... 148 Tabla 3-35. Valores variables dependientes - “Puntos de referencia” - Modelo 3 -

“Compañía 1”. ... 149 Tabla 3-36. Valores variables dependientes - “Mejoramiento poblacional continuo” -

Modelo 3 - “Compañía 1”. ... 149 Tabla 3-37. Desempeño de los métodos propuestos en el indicador C-Metric - Modelo 3 - “Compañía 1”. ... 150 Tabla 3-38. Desempeño de los métodos propuestos en el indicador TS - Modelo 3 -

“Compañía 1”. ... 150 Tabla 3-39. Parámetros utilizados por método y número de soluciones “no dominadas” - Modelo 4 - “Compañía 1”. ... 151 Tabla 3-40. Extracto de frente óptimo de Pareto - Análisis de subpoblaciones - Modelo 4 - “Compañía 1”. ... 152 Tabla 3-41. Extracto de frente óptimo de Pareto - Puntos referencia - Modelo 4 -

“Compañía 1”. ... 152 Tabla 3-42. Extracto de frente óptimo de Pareto - Mejoramiento poblacional continuo - “Modelo 4” - “Compañía 1”. ... 152 Tabla 3-43. Valores variables dependientes - Análisis de subpoblaciones - Modelo 4 - “Compañía 1”. ... 153 Tabla 3-44. Valores variables dependientes - Puntos de referencia - Modelo 4 -

“Compañía 1”. ... 154 Tabla 3-45. Valores variables dependientes - Mejoramiento poblacional continuo - Modelo 4 - “Compañía 1”. ... 154 Tabla 3-46. Desempeño de los métodos propuestos en el indicador C-Metric - Modelo 4 - “Compañía 1” ... 155 Tabla 3-47. Desempeño de los métodos propuestos en el indicador TS - Modelo 4 -

“Compañía 1” ... 155 Tabla 3-48. Individuo menor penalidad promedio - Análisis subpoblaciones - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 157 Tabla 3-49, Valores variables dependientes en Individuo menor penalidad promedio -

(17)

Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 158 Tabla 3-50. Individuo mayor proximidad relativa a alternativa ideal (Topsis) - Análisis subpoblaciones - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 158 Tabla 3-51. Valores variables dependientes en Individuo mayor “proximidad relativa a alternativa ideal” (Topsis) - Modelo 1 - “Compañía 1” ... 158 Tabla 3-52. Individuo menor penalidad promedio - Análisis subpoblaciones - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 159 Tabla 3-53. Valores variables dependientes en Individuo menor penalidad promedio - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 159 Tabla 3-54. Individuo mayor proximidad relativa a alternativa ideal (Topsis) - Análisis subpoblaciones - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 159 Tabla 3-55. Valores variables dependientes en Individuo mayor “proximidad relativa a alternativa ideal” (Topsis) - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 159 Tabla 3-56. Individuo menor penalidad promedio - Análisis subpoblaciones - Modelo 3 - “Compañía 1”. ... 160 Tabla 3-57. Valores variables dependientes en Individuo menor penalidad promedio - Modelo 3 - “Compañía 1”. ... 161 Tabla 3-58. Individuo mayor proximidad relativa a alternativa ideal (Topsis) - Análisis subpoblaciones - Modelo 3 - “Compañía 1”. ... 161 Tabla 3-59. Valores variables dependientes en Individuo mayor “proximidad relativa a alternativa ideal” (Topsis) - Modelo 3 - “compañía 1”. ... 161 Tabla 3-60. Resumen general de las consecuencias de los riegos laborales (“Compañía 2”). ... 164 Tabla 3-61. Participación “enfermedad laboral” por riesgo en evaluación de riesgos

laborales (“Compañía 2”). ... 165 Tabla 3-62. Participación “accidentalidad laboral” por riesgo en evaluación de riesgos laborales (“Compañía 2”). ... 165 Tabla 3-63. Participación de los “aspectos ambientales” en la generación de “impactos ambientales” no deseados (“Compañía 2”). ... 166 Tabla 3-64. Nivel de Importancia de variables dependientes (dimensión

económica-Compañía 2). ... 166 Tabla 3-65. Variables dependientes por modelo - “Compañía 2”. ... 167 Tabla 3-66. Valor ponderado por cada variable dependiente para análisis multiobjetivo - Modelo 1 - “Compañía 2”. ... 168 Tabla 3-67. Parámetros utilizados y número de soluciones “no dominadas” - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 1 - “Compañía 2”. ... 168 Tabla 3-68. Extracto de frente óptimo de Pareto - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 1 - “Compañía 2”. ... 169 Tabla 3-69. Valores variables dependientes - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 1 - “Compañía 2”. ... 169 Tabla 3-70. Individuo menor penalidad promedio - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 1 - “Compañía 2”. ... 170 Tabla 3-71. Valores variables dependientes en Individuo menor penalidad promedio - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 1 - “Compañía 2”. ... 170 Tabla 3-72. Decisión - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 1 - “Compañía 2”. ... 171 Tabla 3-73. Valor ponderado por cada variable dependiente para análisis multiobjetivo - Modelo 2 - “Compañía 2”. ... 171 Tabla 3-74. Parámetros utilizados y número de soluciones “no dominadas” - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 2 - “Compañía 2”. ... 172 Tabla 3-75. Extracto de frente óptimo de Pareto - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 2 - “Compañía 2”. ... 173

(18)

Tabla 3-76. Valores variables dependientes - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 2 -

“Compañía 2”. ... 173

Tabla 3-77. Individuo menor penalidad promedio - “Análisis subpoblaciones” - Modelo 2 - “Compañía 2”. ... 174

Tabla 3-78. Valores variables dependientes en Individuo menor penalidad promedio - “Análisis subpoblaciones” - Modelo 2 - “Compañía 2”. ... 174

Tabla 3-79. Individuo mayor proximidad r/elativa a alternativa ideal (Topsis) - “Análisis subpoblaciones” - Modelo 2 - “Compañía 2”. ... 175

Tabla 3-80. Valores variables dependientes en Individuo mayor “proximidad relativa a alternativa ideal” (Topsis) - “Análisis subpoblaciones” - Modelo 2 - “Compañía 2”. ... 175

Tabla 3-81. Decisión - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 2 - “Compañía 2”. ... 175

Tabla 3-82. Parámetros utilizados y número de soluciones “no dominadas” - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 3 - “Compañía 2”. ... 176

Tabla 3-83. Extracto de frente óptimo de Pareto - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 3 - “compañía 2”. ... 177

Tabla 3-84. Valores variables dependientes - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 3 - “Compañía 2”. ... 177

Tabla 3-85. Individuo menor penalidad promedio - “Análisis subpoblaciones” - Modelo 3 - “Compañía 2”. ... 178

Tabla 3-86. Valores variables dependientes en Individuo menor penalidad promedio - “Análisis subpoblaciones” - Modelo 3 - “Compañía 2”. ... 178

Tabla 3-87. Individuo mayor proximidad relativa a alternativa ideal (Topsis) - “Análisis subpoblaciones” - Modelo 3 - “Compañía 2”. ... 179

Tabla 3-88. Valores variables dependientes en Individuo mayor “proximidad relativa a alternativa ideal” (Topsis) - “Análisis subpoblaciones” - Modelo 3 - “Compañía 2”. ... 179

Tabla 3-89. Decisión - “Análisis subpoblaciones” - Modelo 3 - “Compañía 2”. ... 179

Tabla 3-90. Parámetros utilizados y número de soluciones “no dominadas” - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 4 - “Compañía 2”. ... 180

Tabla 3-91. Extracto de frente óptimo de Pareto - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 4 - “Compañía 2” ... 180

Tabla 3-92. Valores variables dependientes - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 4 - “Compañía 2”. ... 181

Tabla 3-93. Individuo menor penalidad promedio - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 4 - “Compañía 2”. ... 182

Tabla 3-94. Valores variables dependientes en Individuo menor penalidad promedio - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 4 - “Compañía 2”. ... 182

Tabla 3-95. Individuo mayor proximidad relativa a alternativa ideal (Topsis) - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 4 - “Compañía 2” ... 182

Tabla 3-96. Valores variables dependientes en Individuo mayor “proximidad relativa a alternativa ideal” (Topsis) - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 4 - “Compañía 2”. ... 182

Tabla 3-97. Decisión - “Análisis de subpoblaciones” - Modelo 4 - “Compañía 2”. ... 183

Tabla 3-98. Casos validación. ... 183

Tabla 3-99. Tiempos de operación por pedido (deciminutos) (caso 1). ... 186

Tabla 3-100. Consumo de energía por máquina (w-h) (caso 1). ... 186

Tabla 3-101. Potencia de las máquinas en espera (w) (caso 1). ... 186

Tabla 3-102. Resultados primer frente de Pareto (método “Análisis de subpoblaciones”- caso 1). ... 187

Tabla 3-103. Indicadores de desempeño C-Metric y TS (método “Análisis de subpoblaciones”- caso 1). ... 187

Tabla 3-104. Secuencia de fabricación y tiempos de operación por pedido (minutos) (caso 2). ... 189

(19)

Tabla 3-105. Potencia en procesamiento y nivel de emisión de ruido por máquina (caso 2). ... 189 Tabla 3-106. Resultados primer frente de Pareto (método “Análisis de subpoblaciones” - caso 2). ... 190 Tabla 3-107. Indicadores de desempeño C-Metric y TS (método “Análisis de

subpoblaciones” - caso 2). ... 190 Tabla 3-108. Secuencia de fabricación y tiempos de operación por pedido (caso 3). .... 192 Tabla 3-109. Consumo de energía por máquina (caso 3). ... 192 Tabla 3-110. Resultados primer frente de Pareto (método “Análisis de subpoblaciones” - caso 3). ... 193 Tabla 3-111. Secuencia de fabricación y tiempos de operación por pedido (caso 4). .... 194 Tabla 3-112. Potencia de las máquinas en espera (caso 4). ... 194 Tabla 3-113. Consumo de energía por máquina (caso 4). ... 195 Tabla 3-114. Resultados primer frente de Pareto (método “Análisis de Subpoblaciones” - caso 4). ... 195 Tabla 3-115. Secuencia de fabricación y tiempos de operación por pedido (minutos) (caso 5). ... 197 Tabla 3-116. Potencia de las máquinas (caso 5). ... 197 Tabla 3-117. Resultados primer frente de Pareto (método “Análisis de Subpoblaciones” - caso 5). ... 197 Tabla 3-118. Comparación Método “Análisis subpoblaciones” respecto a otros métodos - “compañía 1” - cotejo (%). ... 199 Tabla 3-119. Individuos seleccionados por modelo - Método Análisis subpoblaciones - compañía 1. ... 200 Tabla 3-120. Individuos seleccionados por modelo - Método Análisis Subpoblaciones - “Compañía 2”. ... 201 Tabla 3-121. Resumen de resultados de casos 1 a 5. ... 202 Tabla A1-1. Variables dependientes e independientes en los artículos hallados mediante la primera ecuación de búsqueda. ... 257 Tabla A2-1. Variables dependientes e independientes en los artículos hallados mediante la segunda ecuación de búsqueda... 260 Tabla A3-1. Variables dependientes e independientes en los productos derivados del desarrollo de la Tesis. ... 261 Tabla A4-1. Descripción de tipos de máquinas, sus cantidades y sus operaciones -

“Compañía 1”. ... 262 Tabla A4-2. Ruta de fabricación del pedido 1 y datos complementarios - “Compañía 1”.262 Tabla A4-3. Ruta de fabricación del pedido 2 y datos complementarios - “Compañía 1”.263 Tabla A4-4. Ruta de fabricación del pedido 3 y datos complementarios - “Compañía 1”.263 Tabla A4-5. Ruta de fabricación del pedido 4 y datos complementarios - “Compañía 1”.263 Tabla A4-6. Ruta de fabricación del pedido 5 y datos complementarios - “Compañía 1”.263 Tabla A4-7. Ruta de fabricación del pedido 6 y datos complementarios - “Compañía 1”.263 Tabla A4-8. Ruta de fabricación del pedido 7 y datos complementarios - “Compañía 1”.263 Tabla A4-9. Ruta de fabricación del pedido 8 y datos complementarios - “Compañía 1”.264 Tabla A4-10. Ruta de fabricación del pedido 9 y datos complementarios - “Compañía 1”. ... 264 Tabla A4-11. Ruta de fabricación del pedido 10 y datos complementarios - “Compañía 1”. ... 264 Tabla A4-12. Nivel de penalización por postura en cada puesto de trabajo - “Compañía 1”. ... 264 Tabla A4-13. Nivel de intensidad sonora en procesamiento y en espera - “Compañía 1”. ... 265

(20)

Tabla A4-14. Curva accidentalidad laboral horaria en las 24 horas del día - “Compañía 1”. ... 265 Tabla A4-15. Exposición a vibración en corte, taladrado y pulido (%) - “Compañía 1”. .. 265 Tabla A4-16. Peso promedio por pedido - “Compañía 1”. ... 265 Tabla A4-17. Porcentaje del tiempo de operación asignado al manejo del peso de cada pedido en cada puesto de trabajo (%) - “Compañía 1”. ... 266 Tabla A4-18. Temperatura ambiente al interior de la planta por cada hora del día -

“Compañía 1”. ... 266 Tabla A4-19. Potencia en los diferentes estados de funcionamiento de la máquina (kw) - “Compañía 1”. ... 267 Tabla A4-20. Número de horas activas acumuladas por máquina que indican la necesidad de ejecutar las actividades de mantenimiento preventivo - “Compañía 1”. ... 267 Tabla A4-21. Equipos empleados en actividades mantenimiento preventivo - “Compañía 1”. ... 267 Tabla A4-22. Potencia y otras condiciones asociadas a los equipos de manejo de

materiales - “Compañía 1”. ... 268 Tabla A4-23. Potencia de los sistemas de iluminación (kw) - “Compañía 1”. ... 268 Tabla A4-24. Potencia de equipos de bienestar y frecuencia de uso - “Compañía 1”... 268 Tabla A4-25. Coeficientes de conversión en unidades de dióxido de carbono

equivalente. ... 268 Tabla A4-26. Distribución en el uso de sistemas de transporte de las personas que

laboran en producción - “Compañía 1”. ... 269 Tabla A4-27. Consumo de combustible por kilómetro recorrido por tipo de medio de

transporte - “Compañía 1”. ... 269

Tabla A4-28. Cantidad de CO2 equivalente emitida por consumo de combustible en cada

medio de transporte. ... 269 Tabla A4-29. Distancia promedio recorrida por pesona según el medio de transporte - “Compañía 1”. ... 269 Tabla A4-30. Distribución de la flotilla de autobuses según el tipo de combustible usado - aplicación en el caso de “Compañía 1”. ... 269 Tabla A4-31. Servicios de bienestar que requieren la utilización de agua - “Compañía 1”. ... 270 Tabla A4-32. Valor del desperdicio metálico por máquina y por turno según su horario (%) - “Compañía 1”. ... 270 Tabla A4-33Valor del desperdicio de solución de cromo por turno según su horario (L) - “Compañía 1”. ... 270 Tabla A4-34. Costos de energía a nivel horario - “Compañía 1”. ... 271 Tabla A4-35. Valor porcentual adicional a la tarifa básica de costos de mano de obra. . 271 Tabla A4-36. Días de entrega al área de despachos - “Compañía 1”. ... 271 Tabla A5-1. Descripción de tipos de máquinas, sus cantidades y sus operaciones -

“Compañía 2”. ... 272 Tabla A5-2. Ruta de fabricación del pedido 1 y datos complementarios - “Compañía 2”.272 Tabla A5-3. Ruta de fabricación del pedido 2 y datos complementarios - “Compañía 2”.273 Tabla A5-4. Ruta de fabricación del pedido 3 y datos complementarios - “Compañía 2”.273 Tabla A5-5. Ruta de fabricación del pedido 4 y datos complementarios - “Compañía 2”.273 Tabla A5-6. Ruta de fabricación del pedido 5 y datos complementarios - “Compañía 2”.273 Tabla A5-7. Ruta de fabricación del pedido 6 y datos complementarios - “Compañía 2”.273 Tabla A5-8. Ruta de fabricación del pedido 7 y datos complementarios - “Compañía 2”.274 Tabla A5-9. Ruta de fabricación del pedido 8 y datos complementarios - “Compañía 2”.274 Tabla A5-10. Ruta de fabricación del pedido 9 y datos complementarios - “Compañía 2”. ... 274

(21)

Tabla A5-11. Nivel de penalización por postura en cada puesto de trabajo - “Compañía 2”. ... 274 Tabla A5-12. Nivel de intensidad sonora en procesamiento y en espera - “Compañía 2”. ... 275 Tabla A5-13. Curva accidentalidad laboral horaria para las 24 horas del día - “Compañía 2” ... 275 Tabla A5-14. Exposicion a vibración en corte, taladrado y pulido (%) - “Compañía 2”. .. 275 Tabla A5-15. Potencia en los diferentes estados de funcionamiento de la máquina (kw) - “Compañía 2. ... 275 Tabla A5-16. Frecuencia de uso del compresor por turno y tipo de horario - “Compañía 2” ... 276 Tabla A5-17. Potencia de los sistemas de iluminación (kw) - “Compañía 2”. ... 276 Tabla A5-18. Potencia de equipos de bienestar y frecuencia de uso - “Compañía 2”... 276 Tabla A5-19. Distribución en el uso de sistemas de transporte de las personas que

laboran en producción - “Compañía 2”. ... 277 Tabla A5-20. Consumo de combustible por kilómetro recorrido por tipo de medio de

transporte - “Compañía 2”. ... 277 Tabla A5-21. Distancia promedio recorrida por pesona según el medio de transporte - “Compañía 2”. ... 277 Tabla A5-22. Distribución de la flotilla de autobuses según el tipo de combustible usado - aplicación al caso de la “Compañía 2”. ... 277 Tabla A5-23. Servicios de bienestar que requieren la utilización de agua - “Compañía 2”. ... 277 Tabla A5-24. Valor del desperdicio metálico por máquina y por turno según su horario (%) - “Compañía 2”. ... 278 Tabla A5-25. Costos de energía a nivel horario - “Compañía 2”. ... 278 Tabla A5-26. Días de entrega al área de despachos - “Compañía 2”. ... 278

(22)

Lista de Figuras

Figura 00-1. Publicaciones-1. Título y nombres de los autores del artículo publicado en la revista de categoría Q1. ... 1 Figura 00-2. Publicaciones-2. Título y presentación de autores del artículo publicado en la revista de categoría Q2. ... 3 Figura 00-3. Publicaciones-3. Título y presentación de autores del artículo publicado en la revista de categoría B según publindex. ... 4 Figura 00-4. Publicaciones-4. Título y nombres de los autores de la ponencia expuesta en 27th_{European conference on operational research. ... 5}

Figura 00-5. Publicaciones-5. Título y nombres de los autores de la ponencia expuesta en OPTIMA 2015. ... 6 Figura 00-6. Publicaciones-6. Título y nombres de los autores de la ponencia expuesta en CLAIO 2018……… 6 Figura 0-1. Diagrama básico para el desarrollo de la introducción. ... 7 Figura 0-2. Número de publicaciones por año en análisis multiobjetivo FJSP. ... 14 Figura 0-3. Metodologías utilizadas en las publicaciones multiobjetivo FJSP. ... 14 Figura 0-4. Variables independientes utilizadas en las publicaciones multiobjetivo FJSP. 15 Figura 0-5. Variables dependientes utilizadas en las publicaciones multiobjetivo FJSP. .. 16 Figura 0-6. Número de publicaciones por año - Sostenibilidad FJSP. ... 16 Figura 0-7. Metodologías utilizadas en las publicaciones - Sostenibilidad FJSP. ... 17 Figura 0-8. Variables independientes en publicaciones - Sostenibilidad Social FJSP. ... 17 Figura 0-9. Variables independientes en publicaciones - Sostenibilidad Ambiental FJSP. 18 Figura 0-10. Variables independientes en publicaciones - Sostenibilidad Económica FJSP. ... 18 Figura 0-11. Variables dependientes en publicaciones - Sostenibilidad Social FJSP. ... 19 Figura 0-12. Variables dependientes en publicaciones - Sostenibilidad Ambiental FJSP. 19 Figura 0-13. Variables dependientes en publicaciones - Sostenibilidad Económica FJSP. ... 19 Figura 1-1. Temas tratados en el marco teórico y de referencia ... 33 Figura 1-2. Diagrama básico del sistema de producción. ... 33 Figura 1-3. Transformación de pedidos en un sistema “Job Shop Flexible”. ... 38 Figura 1-4. Publicaciones históricas del problema FJSP en la base de datos SCOPUS. . 40 Figura 1-5. Procedimiento canónico de los algoritmos genéticos ... 46 Figura 2-1. Flujograma de la metodología diseñada. ... 67 Figura 2-2. Consumo variable de energía, en el sistema de manufactura y en sus equipos de apoyo, debido a la programación de producción. ... 77 Figura 2-3. Algoritmo genético multiobjetivo (básico) - Seudocódigo. ... 100 Figura 2-4. Cruzamiento de individuos padre (cruce de dos puntos). ... 103 Figura 2-5. Mutación de individuos. ... 106 Figura 3-1. Diagrama de Gantt para Individuo de menor tiempo de proceso - Modelo 1 - “Compañía 1”. ... 138 Figura 3-2. Diagrama de Gantt para Individuo de menor tiempo de proceso - Modelo 2 - “Compañía 1”. ... 146 Figura 3-3. Diagrama de Gantt para Individuo de menor tiempo de proceso - Modelo 3 - “Compañía 1”. ... 151 Figura 3-4. Diagrama de Gantt para Individuo de menor tiempo de proceso - Modelo 4 - “Compañía 1”. ... 156 Figura 3-5. Diagrama de Gantt para Individuo de menor tiempo de proceso (“Análisis de subpoblaciones” - Modelo 1 - “Compañía 2”). ... 170

(23)

Figura 3-6. Diagrama de Gantt para Individuo de menor tiempo de proceso (“Análisis de subpoblaciones” - Modelo 2 - “Compañía 2”). ... 174 Figura 3-7. Diagrama de Gantt para Individuo de menor tiempo de proceso (“Análisis de subpoblaciones” - “Modelo 3” - “Compañía 2”). ... 178 Figura 3-8. Diagrama de Gantt para Individuo de menor tiempo de proceso (“Análisis de subpoblaciones” - Modelo 4 – “Compañía 2”). ... 181 Figura 3-9. Secuencia de procesamiento de los pedidos. ... 185 Figura 3-10. Tiempo proceso mínimo (método “Análisis de subpoblaciones” - caso 1). . 188 Figura 3-11. Tiempo proceso mínimo (método “Análisis de subpoblaciones” - caso 2). . 191 Figura 3-12. Tiempo proceso mínimo (método “Análisis de subpoblaciones” - caso 3). . 193 Figura 3-13. Tiempo proceso mínimo (método “Análisis de subpoblaciones” - caso 4). . 196 Figura 3-14. Tiempo proceso mínimo (método “Análisis de subpoblaciones” - caso 5). . 198

(24)

Lista de Anexos

Anexo 1. Artículos relacionados de forma directa con la primera ecuación de

búsqueda. 257

Anexo 2. Artículos relacionados de forma directa con la segunda ecuación de

búsqueda. 260

Anexo 3. Identificación de variables en los productos derivados del desarrollo de la Tesis. 261

Anexo 4. Información correspondiente a la “Compañía 1”. 262 Anexo 5. Información correspondiente a la “Compañía 2”. 272

(25)

PUBLICACIONES

OBTENIDAS

EN

EL

DESARROLLO DE LA TESIS

Enseguida, se describen de modo general, los productos derivados del desarrollo de la presente Tesis. Las anteriores contribuciones, se encuentran debidamente aprobadas por Colciencias (ver CvLac del autor en los aplicativos de MinCiencias en el periodo 2015 a 2019). De igual manera, se señala que según la información disponible en la red, para cada producto se expondrá ya sea, la totalidad de determinados aspectos de interés o en su defecto, cierta parte de ellos. Estos aspectos son: sistematización de la contribución como referencia bibliográfica, título del producto y nombres de los autores en el formato del medio de publicación (revista o memorias del evento), URL para búsqueda de la contribución en Internet y por último, citaciones realizadas al producto en la literatura.

De acuerdo con lo expuesto, se procede a presentar a continuación en su respectivo orden, las siguientes contribuciones: artículo en revista categorizada en Q1 (A1 en Colombia en 2019); artículo en revista categorizada en Q2 (A1 en Colombia en 2016); artículo en revista categorizada en B (Colombia en 2019); participación en un primer evento científico (27th

European conference on operational research: Glasgow, Escocia) en 2015; participación en un segundo evento científico (OPTIMA 2015: Antofagasta, Chile) en 2015; y finalmente, participación en un tercer evento científico (CLAIO 2018: Lima, Perú) en 2018.

1) Documento en revista categorizada en Q1 (A1 en Colombia en 2019).

• Sistematización del artículo como referencia bibliográfica:

Coca, G. A., Castrillón, O. D., Ruiz, S., Mateo-Sanz, J., & Jiménez, L. (2019). Sustainable evaluation of environmental and occupational risks scheduling flexible job shop

manufacturing systems. Journal of Cleaner Production, 209, 146-168.

https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.10.193

• Título del artículo y nombres de los autores en el contenido de la revista:

El título y los nombres de los autores, se observan en la Figura Publicaciones-1.

Figura 00-1. Publicaciones-1. Título y nombres de los autores del artículo publicado en la revista de categoría Q1.

Fuente: Tomado de revista journal of cleaner production (2019).

(26)

Este artículo, se escribió en colaboración con los Profesores que dirigen el grupo de investigación Suscape (Sustainable Computer Aided Process Engineering) de la Universidad Rovira i Virgili (Tarragona - España).

• URL para búsqueda del resumen del artículo en Internet:

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0959652618332153

El artículo completo, se puede consultar por su título o autores en las bases de datos: ScienceDirect, Scopus y Web of Science.

• Citaciones del artículo.

El artículo se ha citado, en los siguientes documentos:

Qu, M., Yang, Z., Zhang, C., Yu, Q., Cai, M., & Zhou, F. (2021). Significantly enhancing lubricity and anti-wear performances of glycerol lubricant with urea-functionalized imidazolium-organophosphate ionic liquid as additive. Tribology International, 153(2021), 106602. https://doi.org/10.1016/j.triboint.2020.106602.

Bahar, N.S., Noor, Z.Z., Aris, A., & Kamaruzaman, N.A.B. (2020). An indicator framework approach on manufacturing water assessment towards sustainable water demand management. Journal of Environmental Treatment Techniques, 8(3), 875-883.

Corentin, L (2019). Integrating waste minimization concerns in operations scheduling. These

de Doctorat de L’Universite de Lyon (Ecole Doctorale Informatique et Mathématiques de Lyon). 194p. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2019LYSEI111/these.pdf

Giraldo, J.A., Castrillón, O.D., & Ruiz, S. (2019). Discrete Simulation and Agents of a Simple Chain Supply including a Geographic Information System (GIS). Revista Información

Tecnológica, 30(6), 123-136. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642019000600123.

Lui, Q., Li, X., Liu, H., & Guo, Z. (2020). Multi-objective metaheuristics for discrete optimization problems: A review of the state-of-the-art. Applied Soft Computing Journal, 93, 1-16. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106382.

Marimin, M., & Farhan, M.N. (2020). Sustainable flexible flow shop scheduling optimization in flexible packaging industry using genetic algorithm. IOP Conf. Series: Earth and

Environmental Science 472 (2020) 012050 (pp. 1–10). doi:10.1088/1755-1315/472/1/012050.

Melchio, C., & Henriqson, E. (2020). Systematic Literature Review on Sustainability Metrics.

Rev. FSA, 17(2), 24–39. http://www4.fsanet.com.br/revista/index.php/fsa/article/view/1930

2) Documento en revista categorizada en Q2 (A1 en Colombia en 2016).

Coca, G. A., Castrillón, O. D., & Ruiz, S. (2016). Programación de un Sistema de Fabricación tipo “job shop” bajo un Enfoque de Sostenibilidad. Revista Información

(27)

Tecnológica, 27(6), 31-52. Doi: 10.4067/S0718-07642016000600005.

• Título del artículo y nombres de los autores en el contenido de la revista:

El título y los nombres de los autores, se observan en la Figura Publicaciones-2.

Figura 00-2. Publicaciones-2. Título y presentación de autores del artículo publicado en la revista de categoría Q2.

Fuente: Tomado de revista información tecnológica (2016). • URL para búsqueda del artículo completo en internet:

https://scielo.conicyt.cl/pdf/infotec/v27n6/art05.pdf

El artículo también se puede consultar por su título o autores en las bases de datos: scopus y scielo.

• Citaciones del artículo.

El artículo se ha citado, en los siguientes documentos:

Castro, V., Herrera, R., & Villalobos, M. (2020). Development of a web software to generate management plans of software risks. Revista Información Tecnológica, 31(3), 135-148. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642020000300135

Ruiz, M.R., Briceño, L.J., Severiche, C.A., & Durán, L.J. (2019). Legal framework of environmental management for agricultural SMEs: Caribbean Colombian Context. Revista

(28)

https://www.revistaespacios.com/a19v40n32/a19v40n32p09.pdf

Mosquera, R., Castrillón, O.D., Parra, L. (2018). Prediction of Psychosocial Risks in Colombian Teachers of Public Schools using Machine Learning Techniques. Revista

Información Tecnológica, 29(4), 267-280.

http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642018000400267

3) Documento en revista categorizada en B según publindex (2019).

Coca, G. A., Castrillón, O. D., & Ruiz, S. (2019). Los grupos de interés en la programación de producción de un sistema de manufactura “Job Shop”. Revista EIA, 16(32), 65-84. https://doi.org/10.24050/reia.v16i32.1236.

• Título del artículo y nombres de los autores en el contenido de la revista:

El título y los nombres de los autores, se observan en la Figura Publicaciones-3.

Figura 00-3. Publicaciones-3. Título y presentación de autores del artículo publicado en la revista de categoría B según publindex

.

Fuente: Tomado de revista EIA (2019). • URL para búsqueda del artículo completo en internet:

https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/1236/1247

El artículo también se puede consultar por su título o autores en las bases de datos: academic search complete, scielo y dialnet.

4) Ponencia en evento 27

th

_{European conference on operational research}

(Glasgow, Escocia).

(29)

Coca, G. A., Castrillón, O. D., & Ruiz, S. (2015). Design of a Novel Methodology for Multiobjective Anlysis in a Job Shop Manufacturing System, Based on Comparison of

Subpopulations. In Proceedings of the 27th_{European Conference on Operational Research.}

(pp. 224). July 12-15, 2015. Glasgow, Scotland: University of Strathclyde. https://www.euro- online.org/media_site/reports/EURO27_AB.pdf

• Título de la ponencia y nombres de los autores en las memorias del evento. El título y los nombres de los autores, se observan en la Figura Publicaciones-4.

Figura 00-4. Publicaciones-4. Título y nombres de los autores de la ponencia expuesta en 27th_{European conference on operational research.}

Fuente: Tomado de memorias 27th_{European conference on operational research (2015).}

• URL para búsqueda de la ponencia completa en internet: https://www.euro-online.org/media_site/reports/EURO27_AB.pdf

5) Ponencia en evento OPTIMA 2015 (Antofagasta, Chile).

• Sistematización del documento como referencia bibliográfica.

Coca, G. A., Castrillón, O. D., & Ruiz, S. (2015). El sonido y la iluminación en la programación multiobjetivo de un sistema de manufactura tipo “Job Shop”. Memorias del

décimo primer congreso de Investigación Operativa - ÓPTIMA 2015. (pp. 43). Octubre 18

al 21 de 2015. Antofagasta, Chile: Ediciones Universitarias.

•

Título de la ponencia y nombres de los autores en las memorias del evento:

(30)

Figura 00-5. Publicaciones-5. Título y nombres de los autores de la ponencia expuesta en OPTIMA 2015.

Fuente: Tomado de libro ÓPTIMA 2015 (2015). • I.S.B.N de la publicación:

978-956-287-373-4.

6) Ponencia en evento CLAIO 2018 (Lima, Perú).

• Sistematización del documento como referencia bibliográfica:

Coca, G. A., Castrillón, O. D., & Ruiz, S. (2018). Los grupos de interés en la programación de producción de sistemas de manufactura “Job Shop” utilizando un algoritmo genético multiobjetivo. Proceeding of the XIX Latin Iberoamerican Conference on Operations

Research - CLAIO 2018. (pp. 555). September 24-27, 2018. Lima, Perú: @ Sociedad

Peruana de Investigación Operativa (SOPIOS).

http://www.sopios.org.pe/static/claio/proceeding.pdf

• Título de la ponencia y nombres de los autores en las memorias del evento: El título y los nombres de los autores, se observan en la Figura Publicaciones-6.

Figura 00-6. Publicaciones-6. Título y nombres de los autores de la ponencia

expuesta en CLAIO 2018

.

Fuente: Tomado de memorias CLAIO 2018 (2018).

• URL para búsqueda del documento completo en internet: