Modelación y optimización de una linea de producción a traves de las metodologias de superficie de respuesta y algoritmos evolutivos

Abstract:

Uno de los factores más importantes que limitan el realizar cambios en los sistemas de producción nacionales es la incertidumbre que generan los resultados futuros, esto se debe principalmente a que los cambios que se desean implementar radican en apreciaciones del personal que muchas veces no son fundamentadas por técnicas o metodologías adecuadas que permitan un cierto nivel de confianza. El siguiente trabajo tiene como propósito aplicar una metodología de optimización que permita ofrecer resultados confiables, previa a la implementación de cambios en un proceso productivo. La metodología se denomina Análisis de Superficie de Respuesta (ASR) y esta se origina en la experimentación de diversos escenarios que compitan entre sí para alcanzar condiciones de trabajo óptimas. El realizar experimentos dentro de una línea de producción es casi imposible, ya sea por los costos que esto implica y por los esfuerzos sumamente elevados para la obtención de los datos. Es por esto que el complemento ideal de la metodología ASR es la Simulación de Procesos, herramienta que permite desarrollar experimentación sin que el sistema productivo bajo estudio sea alterado en lo mínimo. Para la aplicación de estas metodologías se hará uso de un caso de estudio en donde el requerimiento principal es la minimización de los tiempos de ciclo, esta es una variable por demás importante en las organizaciones orientadas a reducir el tiempo de entrega para sus clientes. Otro de los objetivos del trabajo es el comparar el desempeño de la metodología ASR con respecto a un software optimizador de procesos que funciona a partir de algoritmos evolutivos. El fin de esta comparación es determinar si existe diferencia o no entre ambos métodos y cuál de ellos propone una solución más próxima a un valor óptimo global. El capítulo uno del estudio presentará una breve reseña histórica de lo que converge a simulación analítica de procesos y optimización. Además se aprecian los objetivos de la tesis y el planteamiento de los diversos problemas que se presentan al tratar de implementar métodos de optimización. El capítulo dos abarcará un marco teórico que explique en qué consiste la metodología Análisis de Superficie de Respuesta, los diversos algoritmos Evolutivos que existen y ciertas aplicaciones en la industria de estos métodos. El capitulo tres modela el caso de estudio en un simulador de procesos llamado Promodel. Mientras que el capítulo cuatro detalla La aplicación de Diseño de Experimentos (DOE) sobre el modelo de simulación definiendo los factores críticos y las variables respuestas que se van a utilizar. El capítulo cinco está enfocado en la aplicación de la Metodología ASR a partir de las mejores condiciones establecidas en el DOE. El capítulo seis presentará una comparación entre los resultados obtenidos con la Metodología ASR y el Software Optimizador de Procesos SimRunner.

Año de publicación:

2009

Keywords:

Fuente:

rraae