Simulacion De Eventos Discretos

ACADEMIAJOURNALS.COM
Revista de la Ingeniería Industrial
Volumen 2, No. 1, 2008 ISSN 1940-2163

Metodología de ayuda a la decisión para el plan de producción en sistemas de manufactura flexible

Oscar Báez Sentíes

Instituto Tecnológico de Orizaba Departamento de Ingeniería Industrial Orizaba, Veracruz, México obaez70@yahoo.com.mx Instituto Tecnológico de Orizaba Departamento deIngeniería Industrial Orizaba, Veracruz, México raultorresosorio@yahoo.com.mx Instituto Tecnológico de Orizaba Departamento de Ingeniería en Sistemas Computacionales Orizaba, Veracruz, México lassmann@prodigy.net.mx Instituto Tecnológico de Orizaba Departamento de Ingeniería Industrial Orizaba, Veracruz, México fer_chi_lo@yahoo.com.mx Instituto Tecnológico de Orizaba Departamento de Ingeniería IndustrialOrizaba, Veracruz, México t_moras@yahoo.com.mx

Raúl Torres Osorio

Ana María Alvarado Lassmann

Fernando Ortiz Flores

Constantino Gerardo Moras Sánchez

El artículo presenta alternativas para mejorar el proceso de planeación de la producción, de manera provisoria. El principal inconveniente es a menudo el tiempo para lograr una « buena » planeación, en relación al tiempo del que disponenlas personas responsables de la producción. Este tiempo puede variar dependiendo de la magnitud del problema, del equipo de cómputo disponible, etc. La literatura al respecto pone en evidencia un tiempo de cálculo elevado a causa del uso excesivo del simulador, en cuanto a la fase de evaluación de los indicadores de producción. En este sentido y tomando en cuenta la complejidad del problema, sepresenta un estudio basado en la combinación de la simulación y los métodos de inteligencia artificial, los cuales han permitido obtener resultados satisfactorios para el problema de planeación de la producción a corto plazo.

Resumen

Palabras clave

Simulación, Redes Neuronales, Algoritmos Genéticos, Optimización

1

Introducción

Para el desarrollo sistemático de una herramienta deayuda a la decisión, la acción a tomar consiste en utilizar un modelo de fabricación simple representado por un simulador que a su vez pueda reproducir los fenómenos intrínsecos del sistema. En este sentido se ha considerado utilizar los modelos de redes neuronales tomando en cuenta para el aprendizaje un modelo de simulación con miras a la optimización. El programa de simulación se desarrolló ennuestro laboratorio y sirvió de soporte para el presente estudio. Asimismo, este estudio permite el análisis de los criterios a considerar para evaluar el rendimiento del modelo. Esta fase permite poner en evidencia las variables del responsable de producción frente a los criterios establecidos (Charles, et al. 2000). El desarrollo de los modelos de redes neuronales tiene como objeto representarel comportamiento del sistema de acuerdo a los criterios considerados. Por otro lado, el análisis debe tomar en cuenta el aspecto de múltiples criterios, que es común en este tipo de problemática. El objetivo del estudio es ayudar al responsable de producción a la toma de decisiones al encontrar mejores soluciones para la planeación de la producción y proponer métodos o herramientas que permitanprogresos en la solución de problemas de decisión en donde los diferentes puntos de vista, a menudo contradictorios, deben ser tomados en cuenta. Dadas las consideraciones presentadas con anterioridad sobre el problema de concepción de sistemas de fabricación flexible, se utilizan algoritmos genéticos multicriterio. Las soluciones obtenidas pueden ser simuladas de forma detallada por un simuladorcon el fin de anexarlas a la base de datos original. Un ejemplo de una pequeña fábrica en el que se reproduce fidedignamente el proceso global de la fabricación de componentes electrónicos sirve de base en este estudio.

Debido principalmente a la exposición del medio ambiente, las plaquetas de silicio (materia prima de los semiconductores), pueden contaminarse durante el manejo habitual de los...