PROGRAMACION DE OPERACIONES EN UN SISTEMA DE PRODUCCION INTERMITENTE El objetivo de la programacion en centros de trabajo orientadas al proceso (tambien llamadas taller de trabajo intermitente o de produccion por pedido) es optimizar el uso de los recursos de manera que se cumplan los objetivos de produccion. Ademas las programaciones de cualquier tipo deben ser sencillos, claros, faciles de entender, faciles de realizar, flexibles y realistas. La programacion de operaciones en procesos intermitentes son sistemas de alta variedad y bajo volumen que es comun encontrar en organizaciones de manufactura y servicios. REQUERIMIENTOS.• Programar los pedidos entrantes, sin violar las restricciones de capacidad de los centros de trabajo individuales. • Checar disponibilidad de herramientas y materiales antes de liberar una pedido a un departamento. • Establecer fechas de entrega para cada trabajo y comparar el avance con las fechas en que se necesitan y los tiempos de entrega de las ordenes. • Verificar el avance del trabajo conforme los trabajos se mueven por el taller • Proporcionar retroalimentacion sobre las actividades de produccion y d ela planta. • Proporcionar estadísticas de la eficiencia laboral y vig ilar los tiempos de los operarios para el analisis de distribucion de la mano de obra y nomina.
PROGRAMACIÓN DE OPERACIONES EN PROCESOS INTERMITENTES. Los procesos intermitentes son aquellos procesos en los que los artículos son procesados en lotes pequeños, en ocasiones conforme a las especificaciones particulares de los clientes.
Tamaño del lote. En este caso se supondrá que el tiempo de cambio es un factor significativo y que la producción se programa en lotes. El primer punto de preocupación al programa en línea en lotes de productos múltiples, radica en el cálculo de los tamaños económicos de lotes. Este cálculo requiere de una compensación entre el costo de preparación (cambiar la línea) y el costo de mantener inventarios. Si la preparación se realiza con frecuencia, se producen lotes pequeños y se incurre en costos de preparación frecuentes, sin embargo, los inventarios se mantienen bajos. Si las preparaciones se realizan con poca frecuencia existe la situación inversa, ocasionando menos costos de preparación pero mayores inventarios. Por lo tanto, el tamaño de lote económico (el de menor costo) puede determinarse mediante un balance entre los costos de preparación y los costos de mantener inventarios. Los lotes que son demasiado grandes o demasiado pequeños resultan costosos.
Algoritmo húngaro EL algoritmo Húngaro es un algoritmo de optimización el cual resuelve problemas de asignación en tiempo . La primera versión conocida del método Húngaro, fue inventado y publicado por Harold W. Kuhn en 1955. Este fue revisado por James Munkres en 1957, y ha sido conocido desde entonces como el algoritmo Húngaro, el algoritmo de la asignación de Munkres, o el algoritmo de Kuhn-Munkres. El algoritmo desarrollado por Kuhn está basado fundamentalmente en los primeros trabajos de otros dos matemáticos Húngaros: Dénes König y Jenő Egerváry. La gran ventaja del método de Kuhn es que es fuertemente polinómico (ver Complejidad computacional para más detalles). El algoritmo húngaro construye una solución del problema primal partiendo de una solución no admisible (que corresponde a una solución admisible del dual) haciéndola poco a poco más admisible. El algoritmo modela un problema de asignación como una matriz de costes n×m, donde cada elemento representa el coste de asignar el enésimo trabajador al emésimo trabajo. Por defecto, el algoritmo realiza la minimización de los elementos de la matriz; de ahí que en caso de ser un problema de minimización de costes, es suficiente con comenzar l aeliminación de GaussJordan para hacer ceros (al menos un cero por línea y por columna). Sin embargo, en caso de un problema de maximización del beneficio, el coste de la matriz necesita ser modificado para que la minimización de sus elementos lleve a una maximización de los valores de coste originales. En un problema de costes infinito, el coste inicial de la matriz puede ser remodelado restando a cada elemento de cada línea el valor máximo del elemento de esa línea (o análogamente columna ). En un problema de coste infinito, todos los elementos son restados por el valor máximo de la matriz entera. En la matriz se tiene que realizar un conjunto de operaciones que nos permitirán conocer con mejor eficacia el resultado final de la problematica planteada.
Dada la matriz de costes , se construye y restando ese valor a cada elemento de la fila.
encontrando el valor mínimo de cada fila
Se encuentra el valor mínimo de cada columna y se resta a cada elemento de la columna.
A partir de
se considera "grafo de las igualdades" a
tal
que está constituido por todas las copias tales que . En otras palabras, verificamos si para todas las filas existe una columna con costo 0 que no ha sido asignada a otra fila. Determinar sobre un matching de cardinalidad máxima.
si Si todas las filas tienen a lo menos una intersección con costo cero que no ha sido ocupada por otra fila, estamos en el óptimo. Termina el algoritmo.
Considero y se etiquetan las filas que no han sido acopladas o asignadas por el algoritmo de matching máximo.
Se etiquetan en las columnas que tienen los ceros en correspondencia o asignadas a las filas etiquetadas (con *). Etiquetar las filas que no han sido ya etiquetadas y acopladas o asignadas por el algoritmo de matching máximo con las columnas ya etiquetadas (con *). Repetir los pasos
y
hasta que no halla más filas o columnas que etiquetar.
Borrar las filas NO etiquetadas y las columnas etiquetadas. Para esto puede trazar una línea recta en las columnas y filas borradas. Sea el elemento de tarjados) en el paso anterior. Restar
de valor mínimo entre aquellos costos no borrados (o
a cada elemento no borrado y sumarlo a los elementos doblemente borrados
(o donde haya intersección o cruces entre las líneas marcadas en el paso Volver al paso
.
)
TECNICA DE INDICE (METODO EURISTICO)
Se puede definir Heurística como un arte, técnica o procedimiento práctico o informal, para 1 resolver problemas. Alternativamente, se puede definir como un conjunto de reglasmetodológicas no necesariamente forzosas, positivas y negativas, que sugieren o establecen 2 cómo proceder y qué problemas evitar a la hora de generar soluciones y elabora rhipótesis. Es generalmente considerado que la capacidad heurística es un rasgo característico de los 3 humanos desde cuyo punto de vista puede describirse como el arte y la ciencia del descubrimiento y de la invención o de resolver problemas mediante la creatividad y el pensamiento 4 lateral o pensamiento divergente. Según el matemático George Pólya la base de la heurística está en la experiencia de resolver problemas y en ver cómo otros lo hacen. Consecuentemente se dice que hay búsquedas ciegas, búsquedas heurísticas (basadas en la experiencia) y búsquedas racionales. 5
La palabra heurística procede del término griego εὑρίσκειν , que significa «hallar, 6 inventar» (etimología que comparte con eureka ). La palabra «heurística» aparece en más de una categoría gramatical. Cuando se usa como sustantivo, identifica el arte o la ciencia del descubrimiento, una disciplina susceptible de ser investigada formalmente. Cuando aparece como adjetivo, se refiere a cosas más concretas, como estrategias heurísticas, reglas heurísticas o silogismos y conclusiones heurísticas. Claro está que estos dos usos están íntimamente relacionados ya que la heurística usualmente propone estrategias heurísticas que guían el descubrimiento. La popularización del concepto se debe a George Pólya, con su libro Cómo resolverlo (How to solve it ). Habiendo estudiado tantas pruebas matemáticas desde su juventud, quería saber cómo los matemáticos llegan a ellas. El libro contiene la clase de recetas heurísticas que trataba de enseñar a sus alumnos de matemáticas. Cuatro ejemplos extraídos de él ilustran el concepto mejor que ninguna definición:
Si no consigues entender un problema, dibuja un esquema. Si no encuentras la solución, haz como si ya la tuvieras y mira qué puedes deducir de ella (razonando a la inversa). Si el problema es abstracto, prueba a examinar un ejemplo concreto. Intenta abordar primero un problema más general (es la “paradoja del inventor”: el propósito más ambicioso es el que tiene más posibilidades de éxito).
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE MÉXICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES CUAUTITLÁN
Alumno: Ruiz Patiño Carlos Eduardo No. De Cuenta: 407079636
Materia: Planeación y Control de la Producción
“Por mi raza hablará el espíritu”
