Modelo de programación de producción en la línea textil de la empresa Kromia S.A.S: [Recurso Electrónico] / Julieth Andrea Espitia Méndez y Germán Leonardo Mendoza Rojas.

Por: Espitia Méndez, Julieth AndreaColaborador(es): Ruiz Cruz, Carlos Rodrigo [director.]Tipo de material: Archivo de ordenadorArchivo de ordenadorEditor: Bogotá (Colombia): Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2020Descripción: 97 paginas. gráficosTema(s): MAKESPAN | TRABAJOS TARDÌOS | ALGORITMO GENÈTICO | FLOW SHOP | MULTIOBJETIVO | TESIS DE GRADOClasificación CDD: 658.503 Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea Nota de disertación: Tesis (Magíster en Ingeniería Industrial) Resumen: En la empresa estudiada, perteneciente a la industria textil, se evidencia una configuración productiva tipo flow shop híbrido flexible, en la cual se presenta una serie de características que excluye la programación de producción de los modelos estándares. Debido a la naturaleza NP-Hard del problema presentado en la empresa Kromia S.A.S, ha sido necesario el uso de la metodología de programación basada en algoritmos genéticos, como herramienta de scheduling dirigida hacia la minimización del makespan y cantidad de trabajos tardíos; este modelo es desarrollado teniendo en cuenta las complejidades de la industria, entre las cuales se encuentra la capacidad de máquinas paralelas, tiempos de entrega, flujo de proceso lineal y stage skipping. La metodología desarrollada genera buenos resultados comparados con escenarios reales de la empresa.
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TRABAJOS DE GRADO TRABAJOS DE GRADO Biblioteca Jorge Álvarez Lleras
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Tesis (Magíster en Ingeniería Industrial)

En la empresa estudiada, perteneciente a la industria textil, se evidencia una configuración productiva tipo flow shop híbrido flexible, en la cual se presenta una serie de características que excluye la programación de producción de los modelos estándares. Debido a la naturaleza NP-Hard del problema presentado en la empresa Kromia S.A.S, ha sido necesario el uso de la metodología de programación basada en algoritmos genéticos, como herramienta de scheduling dirigida hacia la minimización del makespan y cantidad de trabajos tardíos; este modelo es desarrollado teniendo en cuenta las complejidades de la industria, entre las cuales se encuentra la capacidad de máquinas paralelas, tiempos de entrega, flujo de proceso lineal y stage skipping. La metodología desarrollada genera buenos resultados comparados con escenarios reales de la empresa.

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