Programación de Operaciones en Talleres Abiertos. Análisis de Objetivos Relacionados con la Sostenibilidad

Abstract

Tras revisar las contribuciones literarias existentes hasta el momento, referentes a la programación de operaciones del Open Shop, se ha observado que ninguna de ellas se estudia teniendo en cuenta objetivos de sostenibilidad. Por ello, se ha identificado la necesidad de abordar el problema de programación de operaciones del Open Shop en este Trabajo de Fin de Grado, con el objetivo de afrontar uno de los principales problemas que encontramos hoy en día como es la eficiencia energética. Fundamentalmente, se trata de encontrar la secuencia de operaciones que minimice el Makespan (que viene determinado por la fecha en la que finaliza la última operación) y el Core Idle Time (que hace referencia al tiempo que las máquinas se encuentran encendidas pero sin procesar ningún trabajo). Esto se debe a que minimizar estos objetivos contribuye a reducir el consumo energético. Se ha estudiado el Open Shop para tres objetivos diferentes: • Objetivo 1: Minimización del Total Core Idle Time. • Objetivo 2: Minimización del Makespan. • Objetivo 3: Minimización de una función multiobjetivo que es función lineal convexa combinando el Total Core Idle Time y el Makespan en función de un parámetro λ. Por otro lado, a lo largo del documento, se van a introducir conceptos básicos de programación de la producción y se va a realizar un estudio de la literatura para, posteriormente, plantear de forma detallada los problemas a resolver mediante la programación de diferentes heurísticas. Finalmente, se analizarán los resultados conseguidos para la obtención de conclusiones. Estos problemas se han resuelto para cuatro heurísticas que se basan en operadores de inserción y reinserción que buscan establecer una programación de las operaciones que cumpla con las restricciones del problema. Además, se comparan en términos de eficiencia y de eficacia, mediante el siguiente análisis: • Comparación de los valores devueltos por la función objetivo a minimizar, así como los valores del resto de objetivos evaluados para la solución proporcionada. • Comparación de los tiempos de CPU necesarios para alcanzar las soluciones. Todas las heurísticas que se han desarrollado se han implementado mediante el lenguaje de programación Python en el entorno Anaconda/Spyder. Además, el presente documento ha sido redactado en Latex con la herramienta Overleaf. Por último, hay que tener en cuenta que el presente Trabajo de Fin de Grado forma parte de una Beca de Iniciación a la Investigación que se está desarrollando junto con el departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas I (Grupo de Investigación de Organización Industrial).