通过目标调度平衡制药行业的生产线

IF 0.3 Q4 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY
Juan Pablo Orejuela Cabrera, Andrés Flórez González
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摘要

简介:在一个生产线是非常重要的时代不同季节周期保持平衡和低,因为这可以降低产品库存过程,但这样做带来更多有利的季节,什么不是因为固定成本上升,季节,在这方面有必要相关战略,以实现这些需求之间的平衡。摘要目的:本文提出了一种利用目标多目标规划技术,应用于制药行业的线路平衡模型,以最小化站数、周期时间和过程库存。方法:采用目标规划方法来解决线路平衡模型,该模型同时考虑多站作业分配和多站作业分配。结果:以最小的成本显著减少了周期时间和停机时间,并对确定性模型和随机模型进行了比较。结论:通过行话模型的实现,验证了所提出的约束条件的符合性、操作的优先级和模型的良好运行,得到了最优解。仿真是一种工具,可以说明生产系统操作的复杂性,在我们的案例中,这需要一个更适合现实的建模,以理解过程行为和评估不同的策略
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Balanceo de líneas de producción en la industria farmacéutica mediante Programación por metas
Introducción: En una línea de fabricación es muy importante que los tiempos de ciclo de las diferentes estaciones estén balanceados y que sean bajos, ya que esto permite disminuir los inventarios de producto en proceso, sin embargo, hacer esto conlleva a aumentar el número de estaciones, lo que no es favorable ya que eleva los costos fijos asociados a las estaciones, en tal sentido es necesario definir estrategias que permitan lograr un equilibrio entre estos requerimientos. Objetivo: En este artículo se propone la formulación de un modelo para el balanceo de línea, utilizando la técnica de programación multiobjetivo por metas, aplicada a la industria farmacéutica con el fin de minimizar el número de estaciones, minimizar el tiempo de ciclo y el inventario en proceso. Metodología: Se emplea la programación por metas para abordar un modelo de balance de línea, que considera al mismo tiempo la asignación de múltiples estaciones una operación y la asignación de múltiples operaciones a una estación. Resultados: Se logra una reducción significativa del tiempo ciclo y del tiempo ocioso a costos mínimos, además se presenta una comparación entre el modelo determinístico y estocástico. Conclusiones: A través de esta implementación del modelo en LINGO, se validó el cumplimiento de las restricciones planteadas, la precedencia de las operaciones y el buen funcionamiento del modelo mediante las soluciones óptimas obtenidas. La simulación, es una herramienta que permite ilustrar la complejidad de las operaciones del sistema de producción, las cuales requieren como en nuestro caso de una modelación más ajustada a la realidad para comprender el comportamiento del proceso y evaluar diferentes estrategias
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