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RESOLUCIÓN DEL PROBLEMA DE EQUILIBRADO DE LÍNEAS DE MONTAJE CON MÚLTIPLES OPERARIOS Y TIEMPOS DE TAREA DEPENDIENTES MEDIANTE EMPIRICALLY ADJUSTED GREEDY HEURISTICS (EAGH)

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ENERO-DICIEMBRE 2023   -  Volumen: 11 -  Páginas: [9P.]

DOI:

https://doi.org/10.6036/MN10905

Autores:

ENRIC ANDREU CASAS -
ALBERTO GARCIA VILLORIA
-
RAFAEL PASTOR MORENO

Materias:

  • ORGANIZACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS (ORGANIZACIÓN DE LA PRODUCCIÓN )

Descargas:   14

Como referenciar este artículo:  

Fecha Recepción :   28 marzo 2023

Fecha Evaluando :   5 abril 2023

Fecha Aceptación :   26 julio 2023

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Palabras clave:
optimización combinatoria, equilibrado de líneas de montaje, estaciones de trabajo con varios operarios, tiempos de tarea dependientes, EAGH, cóctel de heurísticas, combinatorial optimisation, assembly line balancing, multi-manned workstations, dependent task times, EAGH, cocktail of heuristics
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

RESUMEN:
Las líneas de montaje con varios operarios se utilizan ampliamente en las industrias manufactureras que procesan un elevado volumen de piezas de gran tamaño. En cada estación de trabajo hay múltiples trabajadores realizando simultáneamente diferentes tareas con la posibilidad de interferir entre sí, lo que conduce a un aumento en los tiempos de las tareas de procesamiento. En este trabajo se estudia este tipo de problema: el problema de equilibrado de líneas de montaje con múltiples operarios con tiempos de tarea dependientes (MALBP-DTT). Como se ha discutido en la literatura reciente, el procedimiento HEUR_PART presenta el mejor comportamiento para resolver el MALBP-DTT. En este trabajo, HEUR_PART se mejora utilizando el procedimiento Empirically Adjusted Greedy Heuristics (EAGH) junto con un nuevo procedimiento (denominado "EAGH-CKTL") que se presenta en este trabajo y que se basa en el uso de EAGH combinado con el concepto de cóctel de heurísticas. EAGH y EAGH-CKTL se utilizan para diseñar nuevas reglas de prioridad para resolver MALBP-DTT siguiendo los pasos HEUR_PART. En particular, EAGH-CKTL se aplica para construir nuevas reglas de prioridad que tengan un buen rendimiento como parte de un cóctel de heurísticas. Los experimentos computacionales muestran la eficacia de utilizar tanto EAGH como EAGH-CKTL en el diseño de reglas de prioridad eficientes: una de las reglas de prioridad diseñadas con EAGH presenta mejor rendimiento que cualquier otra regla propuesta en la literatura para HEUR_PART, mientras que otra regla diseñada con EAGH-CKTL evidencia una notable mejora en los resultados de HEUR_PART cuando se añade a su cóctel original de heurísticas.

Palabras clave: optimización combinatoria; equilibrado de líneas de montaje; estaciones de trabajo con varios operarios; tiempos de tarea dependientes; EAGH; cóctel de heurísticas.

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