Programación de la producción en la empresa Textiles Pasteur mediante optimización matemática
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Date
2025-02
Authors
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Publisher
Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Ingeniería Industrial
Abstract
Production scheduling is a key aspect for manufacturing companies to achieve their strategic objectives. However, many companies still rely on empirical methods that neither guarantee efficiency nor optimize processes. This project aims to use mathematical optimization to develop a model tailored to the specific production scheduling needs of Textiles Pasteur, offering a data-driven alternative to the company’s current method. Through a literature review, key model elements were identified, while field research provided insights into the company’s specific needs. The developed model follows a mixed-integer linear programming (MILP) approach aimed at minimizing the makespan. To solve the model, a genetic algorithm was implemented due to problems with nature and complexity. Several scenarios were tested to determine the order configuration that offered the best balance between makespan and model runtime, concluding that grouping by size and color was the most efficient strategy. The company provided a representative dataset of a typical production week, which was used to validate the model. Results demonstrated a makespan of 2641.77 minutes, equivalent to 5.5 working days of 8 hours each, compared to 5 simulated days by the dataset given. The model also improves the level of automation, detail and flexibility against changes. All these improvements highlight that the proposed model is a viable alternative capable of competing with the company’s current method
Description
La programación de la producción es un pilar fundamental para que las empresas de manufactura alcancen sus objetivos estratégicos. Sin embargo, muchas empresas aún emplean métodos empíricos que no garantizan eficiencia ni optimización del proceso. Este proyecto tiene como objetivo usar la optimización matemática para desarrollar un modelo que responda a las necesidades específicas de programación de la producción en Textiles Pasteur, ofreciendo una alternativa al método actualmente utilizado. Mediante una revisión bibliográfica, se identificaron los elementos clave del modelo, mientras que la investigación de campo permitió comprender las particularidades de la empresa. El modelo desarrollado sigue un enfoque de programación lineal entera mixta (MILP) con el objetivo de minimizar el makespan. Dada la complejidad del problema, se utilizó un algoritmo genético para resolverlo. Se probaron múltiples escenarios para determinar la configuración de pedidos que ofreciera el mejor balance entre makespan y tiempo de ejecución del modelo, concluyendo que la agrupación por tallas y colores era la más eficiente. Para validar esta propuesta, la empresa facilitó un conjunto de datos representativos de una semana típica de producción. Los resultados mostraron un makespan de 2641.77 minutos, equivalente a 5.5 días jornadas de 8 horas, frente a las 5 jornadas simuladas con los datos actuales. Adicionalmente, el modelo ofrece otras mejoras al proceso como la automatización, flexibilidad del modelo ante cambios y nivel de detalle de los resultados. Estos resultados demuestran que el modelo es una alternativa viable y competitiva frente al método actual de la empresa.
Keywords
PROGRAMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN, PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA MIXTA, ALGORITMO GENÉTICO, MAKESPAN, INDUSTRIA DE CONFECCIÓN