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Production sequencing in a flow shop system using optimization and heuristic algorithms
Sequenciamento da produção num sistema flow shop utilizando algoritmos heurísticos e de otimização
dc.contributor.author | Caicedo-Rolón, Alvaro Jr | |
dc.contributor.author | Parra LLanos, John Wilmer | |
dc.date.accessioned | 2021-11-07T00:08:53Z | |
dc.date.available | 2021-11-07T00:08:53Z | |
dc.date.issued | 2021-03-31 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/720 | |
dc.description.abstract | The purpose of the research was to determine the sequencing of the production of n jobs in m operations in a small footwear company in an environment of flow shop machine characteristics, which optimizes the total time of completion of the job in the production system (Makespan). We used heuristic algorithms that were applied through Lekin and WinQSB softwares, and for the optimization algorithm we designed a mathematical model that was solved by Juliabox software. Results show that the integer linear programming and local search minimize the makespan with 3807 minutes, and different production sequences for each algorithm, which consider permutation, which improves the traditional way of programming the production in 97 minutes, however, the optimization presents better results in the performance measures of average waiting time, average time of flow, and average job in process. Application of heuristic algorithms proves to be simple and fast, but the mathematical model of optimization designed and encoded in the software is a flexible and valuable tool for decision making in production programming, which could be applied in other footwear companies, and in other productive sectors whose companies have the same characteristics of the case study, reducing costs and improving delivery times. | eng |
dc.description.abstract | O propósito da pesquisa foi determinar o sequenciamento da produção de n trabalhos em m operações em uma empresa de calçado de pequeno porte com características de um sistema de máquinas flow shop, que otimize o tempo total de conclusão dos trabalhos no sistema de produção (makespan). Se utilizaram algoritmos heurísticos que foram aplicados por meio dos softwares Lekin e WinQSB, e para o algoritmo de optimização se design um modelo matemático que foi resolvido pelo software Juliabox. Os resultados evidenciam que a programação linear inteira e local search minimizam o makespan com 3807 minutos, e sequências de produção diferente para cada algoritmo, que consideram a permutação, o que melhoram a maneira tradicional de programar a produção em 97 minutos, no entanto, a otimização tem melhores resultados em medidas de desempenho do tempo médio de espera, tempo médio de fluxo e trabalho médio em processo. Se destaca o simples e rápido da aplicação dos algoritmos heurísticos, mas o modelo matemático de optimização desenvolvido e codificado no software se constitui em uma ferramenta flexível e valiosa para a toma de decisões na programação da produção, que pode ser aplicado em outras empresas de calçado e outros sectores produtivos cujas empresas têm as mesmas características do estudo de caso, impactando na melhoria dos custos e prazos de entrega. | por |
dc.format.extent | 21 páginas | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | eng | spa |
dc.publisher | Gestão & Produção | spa |
dc.relation.ispartof | Gestão & Produção | |
dc.rights | This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. | eng |
dc.source | https://www.scielo.br/j/gp/a/VYCXQBBfsR4z9r9zwtBNtzk/?lang=en# | spa |
dc.title | Production sequencing in a flow shop system using optimization and heuristic algorithms | eng |
dc.title | Sequenciamento da produção num sistema flow shop utilizando algoritmos heurísticos e de otimização | por |
dc.type | Artículo de revista | spa |
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dc.identifier.doi | https://doi.org/10.1590/1806-9649.2020v28e3886 | |
dc.publisher.place | Brasil | spa |
dc.relation.citationedition | Vol.28 No.1.(2021) | spa |
dc.relation.citationendpage | 21 | spa |
dc.relation.citationissue | 1(2021) | spa |
dc.relation.citationstartpage | 1 | spa |
dc.relation.citationvolume | 28 | spa |
dc.relation.cites | Caicedo-Rolón, Á., & Llanos, J. W. P. (2021). Production sequencing in a flow shop system using optimization and heuristic algorithms. Gestão & Produção, 28. | |
dc.relation.ispartofjournal | Gestão & Produção | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.creativecommons | Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0) | spa |
dc.subject.proposal | Flow shop | eng |
dc.subject.proposal | Flow shop | por |
dc.subject.proposal | Heuristics | eng |
dc.subject.proposal | Heurística | por |
dc.subject.proposal | Operations research | eng |
dc.subject.proposal | Pesquisa operacional | por |
dc.subject.proposal | Optimization | eng |
dc.subject.proposal | Otimização | por |
dc.subject.proposal | Integer linear programming | eng |
dc.subject.proposal | Programação linear inteira | por |
dc.subject.proposal | Production sequencing | eng |
dc.subject.proposal | Sequenciamento da produção | por |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | spa |
dc.type.content | Text | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/article | spa |
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