universidad nacional de ingeniería algoritmos genéticos para la

146 Pages·2007·2.94 MB·Spanish

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UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA
FACULTAD DE INGENIER´IA MECANICA
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ALGORITMOS GENETICOS PARA LA
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OPTIMIZACION DE LA PROGRAMACION DE LA
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PRODUCCION DE UNA REFINERIA DE OLEOS CON
TIEMPOS DE PROCESAMIENTO Y FECHAS DE
ENTREGA DIFUSAS
TESIS
PARA OPTAR EL T´ITULO PROFESIONAL DE:
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INGENIERO MECATRONICO
PRESENTADO POR:
German Baca Espinoza
PROMOCIO´N
2005–II
LIMA – PERU´
2007
A mis padres por su dedicaci´on y comprensi´on
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ALGORITMOS GENETICOS PARA LA
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OPTIMIZACION DE LA PROGRAMACION DE LA
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PRODUCCION DE UNA REFINERIA DE OLEOS CON
TIEMPOS DE PROCESAMIENTO Y FECHAS DE
ENTREGA DIFUSAS
SUMARIO
Al incrementar las compan˜´ıas sus niveles de personalizaci´on de su oferta
de productos, moverse hacia lotes mas pequen˜os de producci´on,y experimentar
con contratos cliente/proveedor m´as flexibles tales como los que hace posible me-
diante intercambio electr´onico EDI (Electronic data interchange), requieren cada
vez m´as la habilidad de (1) responder r´apida, precisa y competitivamente a los
requerimientosdelclienteparaofertasennuevosproductosy(2)encontrareficien-
temente contratos proveedor/subcontratista para estos productos. Esto conlleva
a requerir de la habilidad de (1) r´apidamente convertir productos basados en es-
pecificaciones est´andar en procesos de planta y (2) r´apidamente integrar procesos
de planta para nuevas ´ordenes en el programa de producci´on existente para aco-
modar de la mejor forma el estado actual de la compan˜´ıa manufacturera. Con
el prop´osito de asegurar el uso eficiente de la capacidad de una producci´on por
lotes de gran escala, el control de la producci´on y su programaci´on debe tomar
en cuenta flexiblemente tanto las ´ordenes como el estado de los procesos de su
producci´on. El plan de producci´on a largo plazo determina las cantidades pa-
ra los diferentes productos a ser fabricados durante, por ejemplo, un mes o un
an˜o. El programa operacional a corto plazo debe tomar en cuenta el plan a largo
plazo as´ı como el estado prevalescente del procesos de producci´on. Los cambios
en el plan de producci´on, nuevas campan˜as de marketing, intervalos de mante-
nimiento/servicio y otras perturbaciones hacen al ambiente din´amico y lleno de
incertidumbres, lo que dificulta la tarea de la programaci´on. El presente traba-
jo propone un m´etodo de computaci´on evolucionaria, basado en los algoritmos
gen´eticos, para la optimizaci´on de la programaci´on de la producci´on de una re-
finer´ıa de ´oleos. 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 soluci´on de los algoritmos gen´eticos es capaz de cumplir con la
optimizaci´on de los objetivos operacionales de la refiner´ıa. Para esto, la teor´ıa de
conjuntos fuzzy se aplicara para modelar la incertidumbre de los tiempos de pro-
cesamiento y demanda para el problema de la programaci´on flowshop. Con esto
se puede mostrar que el m´odulo de programaci´on puede integrar planes de im-
plementaci´on de nuevos procesos de manufactura en el programa de producci´on,
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 mostrar´an
a partir de simulaciones basadas en data real de producci´on de una refiner´ıa de
´oleos, de una corporaci´on local dedicada a la manufacturaci´on de productos de
consumomasivo.Dichacompan˜iaesunadelasm´asgrandesanivelnacionalyme-
diana a nivel internacional. Cuenta con una variedad muy diversa de productos.
Las evaluaciones mostrar´an la efectividad del m´etodo propuesto.

´INDICE
TABLA DE ILUSTRACIONES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
TABLA DE ILUSTRACIONES
A mis padres por su dedicaci´on y comprensi´on