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Revista de Matemática Teoría y Aplicaciones
versão impressa ISSN 1409-2433
Rev. Mat vol.20 no.2 San José Jul./Dez. 2013
Generador de modelos de simulación. Aplicaciones en scheduling
Simulation models generator. Applications in scheduling
Simulation models generator. Applications in scheduling
*Dirección para correspondencia:
Resumen
El objetivo del presente trabajo es divulgar entre la comunidad académica un prototipo informático que genera automáticamente modelos de simulación de un sistema de producción industrial dado, en aras de facilitar el aprendizaje de algunosmodelos determinísticos y estocásticos de scheduling. La arquitectura básica del prototipo informático se desarrolló en términos de las capas de presentación, procesamiento y almacenamiento. A través de la capa de procesamiento el prototipo genera un modelo de simulación que se guarda en la capa de almacenamiento y que posteriormente puede ser corrido con el fin de probar diversos modelos de scheduling del sistema de producción. La teoría de scheduling ha originado diferentes alternativas para generar las mejores soluciones a problemas de programación de producción y se propone con el desarrollo de este software probar algunas de estas alternativas mediante simulación computarizada. Entre las ventajas que la simulación trae consigo está la posibilidad de evaluar el impacto que las decisiones tomadas tendrán, para así tener un acercamiento a la realidad que permita evaluar las decisiones con vistas a tomar la más asertiva. Para la prueba del prototipo se utilizó como ejemplo el modelamiento de un sistema de producción con 9 máquinas y 5 trabajos, según una configuración Job Shop, probando tiempos de procesamiento y paradas de máquinas estocásticos con el fin de medir tasas de utilización de máquinas y tiempo promedio de los trabajos en el sistema, como medidas de desempeño del sistema. Esta prueba muestra la bondad del prototipo, al ahorrarle al usuario la construcción del modelo de simulación.
Palabras clave: simulación, scheduling, programación de producción, sistema de producción.
Abstract
The aim of this study is to disseminate the academic community a prototype computer that automatically generates simulation models of a given industrial production system, in order to facilitate the learning of some deterministic and stochastic scheduling. The basic architecture of the prototype computer developed in terms of presentation layers, processing and storage. Through the processing layer generates a prototype simulation model which is stored in the storage layer and subsequently can be run in order to test various models of production scheduling system. Scheduling theory has led to alternatives to generate the best solutions to problems of production scheduling and intends to develop this software to test some of these alternatives by computer simulation. Among the benefits that simulation brings is the ability to assess the impact that decisions will, in order to have an approach to reality to evaluate decisions in order to take more assertive. To test prototype was used as the modeling example of a production system with 9 machines and 5 works as a job shop configuration, testing stops processing times and stochastic machine to measure rates of use of machines and time average jobs in the system, as measures of system performance. This test shows the goodness of the prototype, to save the user the simulation model building
Keywords: simulation, scheduling, production system.
Mathematics Subject Classification: 90B36.
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Referencias
[1] Castrillón, O.D.; Giraldo, J.A.; Sarache, W.A. (2009) Técnicas de Programación de la Producción. Aplicaciones en Ambientes Job Shop. Unibiblos. Bogotá, Colombia. [ Links ]
[2] Castrillón, O.D.; Giraldo, J.A.; Sarache, W.A. (2010) Técnicas Inteligentes y Estocásticas en Scheduling. Un Enfoque en la Producción y las Operaciones. Unibiblos, Bogotá, Colombia. [ Links ]
[3] Domínguez, J.A.; Álvarez A.; Domínguez M.A.; García, S.; Ruiz, A. (1995) Dirección de Operaciones. Aspectos Estratégicos en la Producción y los Servicios. Mac Graw Hill, Madrid. [ Links ]
[4] Graham, R.L.; Lawler, E.L.; Lenstra, J.K.; Rinooy Kan, A.H.G. (1979) Optimization and aproximation in deterministic sequencing and scheduling: a survey. Annals of Discrete Mathematics 5: 287–326. [ Links ]
[5] Leung, J.; Pinedo, L. (2003) “Minimizing total completion time on parallel machines with deadline constraints”, SIAM Journal Computing 32(5): 1370–1388. [ Links ]
[6] Miltenburg, J. (2005) Manufacturing Strategy. How to Formulate and Implement a Winning Plan. Productivity Press, Portly OR. [ Links ]
[7] Russell, R.; Taylor III, B. (2003) Operations Management, 4th Ed. Prentice Hall, New Jersey. [ Links ]
*Correspondencia a:
Jaime Alberto Giraldo. Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional de Colombia, Sede Manizales, Colombia. E-Mail: Jaiagiraldog@unal.edu.co
Omar Danilo Castrillón. Misma dirección que/Same address as: J.A. Giraldo. E-Mail: Odcastrillong@unal.edu.co
William Ariel Sarache. Misma dirección que/Same address as: J.A. Giraldo. E-Mail: Wasarachec@unal.edu.co
*Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional de Colombia, Sede Manizales, Colombia. E-Mail: Jaiagiraldog@unal.edu.co
†Misma dirección que/Same address as: J.A. Giraldo. E-Mail: Odcastrillong@unal.edu.co
‡Misma dirección que/Same address as: J.A. Giraldo. E-Mail: Wasarachec@unal.edu.co
Received: 18/Feb/2012; Revised: 24/Apr/2012; Accepted: 16/May/2012