Algoritmos genéticos para la optimización de la programación de la producción de una refinería de óleos con tiempos de procesamiento y fechas de entrega difusas

Abstract

Al incrementar las compañías sus niveles de personalización de su oferta de productos, moverse hacia lotes más pequeños de produccíon, y experimentar con contratos cliente/proveedor más flexibles tales como los que hace posible mediante intercambio electrónico EDI (Electronic data interchange), requieren cada vez más la habilidad de (1) responder rápida, precisa y competitivamente a los requerimientos del cliente para ofertas en nuevos productos y (2) encontrar eficientemente contratos proveedor/subcontratista para estos productos. Esto conlleva a requerir de la habilidad de (1) rápidamente convertir productos basados en especificaciones estándar en procesos de planta y (2) rápidamente integrar procesos de planta para nuevas órdenes en el programa de producción existente para acomodar de la mejor forma el estado actual de la compañía manufacturera. Con el propósito de asegurar el uso eficiente de la capacidad de una producción por lotes de gran escala, el control de la producción y su programación debe tomar en cuenta flexiblemente tanto las ordenes como el estado de los procesos de su producción. El plan de producción a largo plazo determina las cantidades para los diferentes productos a ser fabricados durante, por ejemplo, un mes o un año. El programa operacional a corto plazo debe tomar en cuenta el plan a largo plazo así como el estado prevalescente del procesos de producción. Los cambios en el plan de producción, nuevas campañas de marketing, intervalos de mantenimiento/servicio y otras perturbaciones hacen al ambiente dinámico y lleno de incertidumbres, lo que dificulta la tarea de la programación. El presente trabajo propone un método de computación evolucionaria, basado en los algoritmos genéticos, para la optimización de la programación de la producción de una refinería de óleos. La planta a tratar se caracteriza por ser multiproducto y de manufactura mixta, ya que tiene etapas con procesos por lotes (batch process) y etapas operadas continuamente (flowshop). El objetivo principal de esta tesis es demostrar que la solución de los algoritmos genéticos es capaz de cumplir con la optimización de los objetivos operacionales de la refinería. Para esto, la teoría de conjuntos fuzzy se aplicara para modelar la incertidumbre de los tiempos de procesamiento y demanda para el problema de la programación flowshop. Con esto se puede mostrar que el módulo de programación puede integrar planes de implementación de nuevos procesos de manufactura en el programa de producción, ya que cuando se hacen las pruebas con nuevos procesos, no se conoce de manera certera los nuevos tiempos de determinadas tareas. Los resultados se mostrarán a partir de simulaciones basadas en data real de producción de una refinería de óleos, de una corporación local dedicada a la manufacturación de productos de consumo masivo. Dicha compañía es una de las más grandes a nivel nacional y mediana a nivel internacional. Cuenta con una variedad muy diversa de productos. Las evaluaciones mostrarían la efectividad del método propuesto.