Algoritmos Geneticos

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIER´
IA
FACULTAD DE INGENIER´ MECANICA
IA

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ALGORITMOS GENETICOS PARA LA
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OPTIMIZACION DE LA PROGRAMACION DE LA
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PRODUCCION DE UNA REFINER´ DE OLEOS CON
IA
TIEMPOS DE PROCESAMIENTO Y FECHAS DE
ENTREGA DIFUSAS
TESIS
PARA OPTAR EL T´
ITULO PROFESIONAL DE:

´
INGENIERO MECATRONICO
PRESENTADO POR:

German Baca Espinoza
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PROMOCION
2005–II´
LIMA – PERU
2007

A mis padres por su dedicaci´n y comprensi´n
o
o

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ALGORITMOS GENETICOS PARA LA
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OPTIMIZACION DE LA PROGRAMACION DE LA
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PRODUCCION DE UNA REFINER´ DE OLEOS CON
IA
TIEMPOS DE PROCESAMIENTO Y FECHAS DE
ENTREGA DIFUSAS

SUMARIO

Al incrementar las compa˜´ sus niveles de personalizaci´n de su oferta
nıas
o
de productos, moverse hacia lotes maspeque˜os de producci´n,y experimentar
n
o
con contratos cliente/proveedor m´s flexibles tales como los que hace posible mea
diante intercambio electr´nico EDI (Electronic data interchange), requieren cada
o
vez m´s la habilidad de (1) responder r´pida, precisa y competitivamente a los
a
a
requerimientos del cliente para ofertas en nuevos productos y (2) encontrar eficientemente contratosproveedor/subcontratista para estos productos. Esto conlleva
a requerir de la habilidad de (1) r´pidamente convertir productos basados en esa
pecificaciones est´ndar en procesos de planta y (2) r´pidamente integrar procesos
a
a
de planta para nuevas ´rdenes en el programa de producci´n existente para acoo
o
modar de la mejor forma el estado actual de la compa˜´ manufacturera. Con
nıa
elprop´sito de asegurar el uso eficiente de la capacidad de una producci´n por
o
o
lotes de gran escala, el control de la producci´n y su programaci´n debe tomar
o
o
en cuenta flexiblemente tanto las ´rdenes como el estado de los procesos de su
o
producci´n. El plan de producci´n a largo plazo determina las cantidades pao
o
ra los diferentes productos a ser fabricados durante, por ejemplo, un meso un
a˜o. El programa operacional a corto plazo debe tomar en cuenta el plan a largo
n
plazo as´ como el estado prevalescente del procesos de producci´n. Los cambios
ı
o
en el plan de producci´n, nuevas campa˜as de marketing, intervalos de manteo
n
nimiento/servicio y otras perturbaciones hacen al ambiente din´mico y lleno de
a
incertidumbres, lo que dificulta la tarea de laprogramaci´n. El presente trabao
jo propone un m´todo de computaci´n evolucionaria, basado en los algoritmos
e
o
gen´ticos, para la optimizaci´n de la programaci´n de la producci´n de una ree
o
o
o
finer´ de ´leos. La planta a tratar se caracteriza por ser multiproducto y de
ıa
o
manufactura mixta, ya que tiene etapas con procesos por lotes (batch process) y
etapas operadas continuamente (flowshop).El objetivo principal de esta tesis es
demostrar que la soluci´n de los algoritmos gen´ticos es capaz de cumplir con la
o
e
optimizaci´n de los objetivos operacionales de la refiner´ Para esto, la teor´ de
o
ıa.
ıa
conjuntos fuzzy se aplicara para modelar la incertidumbre de los tiempos de procesamiento y demanda para el problema de la programaci´n flowshop. Con esto
o
se puede mostrar queel m´dulo de programaci´n puede integrar planes de imo
o
plementaci´n de nuevos procesos de manufactura en el programa de producci´n,
o
o
ya que cuando se hacen las pruebas con nuevos procesos, no se conoce de manera

certera los nuevos tiempos de determinadas tareas. Los resultados se mostrar´n
a
a partir de simulaciones basadas en data real de producci´n de una refiner´ de
o
ıa´leos, de una corporaci´n local dedicada a la manufacturaci´n de productos de
o
o
o
consumo masivo. Dicha compa˜ia es una de las m´s grandes a nivel nacional y men
a
diana a nivel internacional. Cuenta con una variedad muy diversa de productos.
Las evaluaciones mostrar´n la efectividad del m´todo propuesto.
a
e

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INDICE

TABLA DE ILUSTRACIONES . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....