Aplicación de un algoritmo memético al problema de planificación de la producción en fabricación aditiva considerando orientaciones alternativas en las piezas

Abstract

El estudio realizado se ha basado en la experimentación de instancias de problemas de fabricación aditiva para la optimización de costes del problema de planificación de la producción basado en la asignación de piezas a estructuras para ser fabricadas en máquinas de impresión en 3D. El problema ha considerado la posibilidad de incorporar diferentes orientaciones en las piezas a introducir aumentado la complejidad del problema y acercándose a una situación real en la industria. Esta componente de orientaciones extra permite reducir los costes totales de producción sobre todo en problemas de gran complejidad. Para la resolución de este problema, se utiliza un algoritmo memético compuesto por la hibridación de un algoritmo de Sistema de Colonia de Hormigas y un algoritmo de Búsqueda Descendente en Entornos Variables (VND) para la búsqueda local. . Con el fin de obtener una solución inicial al problema, se ha desarrollado previamente una heurística de inserción semiparalela. Estos método son de gran interés científico actualmente pero no han sido evaluados hasta ahora de esta manera en los problemas de fabricación aditiva permitiendo varias orientaciones a las piezas. Ha sido necesario encontrar los valores óptimos para la heurística semiparalela en una experimentación previa para reducir los tiempos de ejecución. Posteriormente se ha comprobado la efectividad de la búsqueda local realizando una comparación de los resultados obtenidos analizado el uso en solitario del ACS sin postprocesado respecto al Mem-ACS completo. La comparación de resultados se ha analizado para los problemas considerando 1, 2 y 3 orientaciones y se ha comprobado que el Mem-ACS ofrece mejores resultados de coste para problemas que aumentan su complejidad computacional. Esta complejidad está marcada por el número de piezas, número de orientaciones disponibles y número de máquinas paralelas utilizadas.

The study carries out the experimentation of additive manufacturing problem instances based on cost optimisation over production problems collected and augmented from the literature review. It is based on the assignment of parts to structures in order to be manufactured on 3D printing machines. The problem has considered the possibility of several orientations for each part to be introduced. This characteristic increases the complexity of the problem, and it approaches the study to a real situation in the industry. This component of extra orientations allows reducing the total production costs of the production lines especially in problems of high complexity. A memetic algorithm composed of an initial phase of semi-parallel heuristics is used to provide the initial solution and continues with the optimisation phase by using the Ant Colony System algorithm. It is lates post-processed by a local VND search. These methods are nowadays of great scientific interest but have not been evaluated so far within the additive manufacturing problems allowing various part orientations. It has been necessary to find the optimal values for the semi-parallel heuristic in a previous experimentation in order to reduce execution times. Subsequently, the use of the ACS alone without post-processing has been analysed and compared to the complete Mem-ACS. The study results in better cost results by using Mem-ACS for problems that increase their computational complexity considering 1, 2 and 3 orientations. This complexity is measured by the number of parts, the number of available orientations and the number of parallel machines used.