Propuesta de creación de una librería de métodos para la integración de técnicas de planificación y optimización en soluciones software para el sector industrial

Abstract

[ES] Las empresas integradoras de soluciones software a problemas de planificación y optimización, abogan por el uso de tecnologías pertenecientes a grandes compañías en menoscabo de las pequeñas y medianas empresas que no se pueden permitir y quizá no necesitan una solución completa. Se puede, a través de técnicas de inteligencia artificial y modelado matemático, implementar soluciones a estos problemas de una manera custom más económica. El objetivo de este trabajo es explorar las oportunidades que ofrecen las técnicas de optimización y planificación basadas en modelado matemático e inteligencia artificial para dar soluciones a pequeñas, medianas y grandes empresas a sus problemas de producción y control de procesos. La manera de abordarlo ha sido mediante el desarrollo de una librería que permite acceder a estos métodos desde cualquier solución ya establecida en las capas de la pirámide de automatización. Para ello, se han investigado las técnicas optimización mediante modelado matemático en PYOMO y la planificación mediante Planning Domain Definition Language (PDDL). Se han utilizado estas técnicas para resolver dos problemas, uno de optimización de mezclas y otro de secuenciación de operaciones en un job shop. Por último, se ha cotejado la puesta en marcha de estas tecnologías en una empresa de implantación de soluciones de automatización, Manufacturing Execution System / Manufacturing Operations Management (MES/MOM) y Advanced Planning and Scheduling(APS) participando en la misma miembros del departamento de preventa y de gestión de proyectos, lo que ha permitido conocer la visión que se tiene de estas técnicas y su proyección dentro de la empresa. En conclusión, el uso de estas técnicas para resolver problemas de producción representa una oportunidad viable de negocio pero requiere de formación para el departamento de preventa que necesitará aprender a detectar, dentro de las necesidades del cliente, cuándo un proceso requiere de una solución de optimización, planificación y secuenciación.

[EN] Companies that integrate software solutions to planning and optimization problems advocate the use of technologies belonging to large companies to the detriment of small and medium-sized companies that cannot afford and perhaps do not need a complete solution. It is possible, through artificial intelligence techniques and mathematical modeling, to implement solutions to these problems in a more economical custom way. The objective of this work is to explore the opportunities offered by optimization and planning techniques based on mathematical modeling and artificial intelligence to provide solutions to small, medium and large companies to their production and process control problems. The way to address it has been through the development of a library that allows access to these methods from any solution already established in the layers of the automation pyramid. To this end, optimization techniques using mathematical modeling in PYOMO and planning using Planning Domain Definition Language (PDDL) have been investigated. These techniques have been used to solve two problems, one of optimization of mixtures and another of sequencing of operations in a job shop. Finally, the implementation of these technologies has been compared in a company that implements automation solutions, Manufacturing Execution System / Manufacturing Operations Management (MES/MOM) and Advanced Planning and Scheduling (APS), with the participation of members of the pre-sales and project management departments, which has allowed to know the vision of these techniques and their projection within the company. In conclusion, the use of these techniques to solve production problems represents a viable business opportunity but requires training for the commercial department, which will need to learn to detect, within the client's needs, when a process requires an optimization solution, planning and scheduling.

[CA] L'objectiu d'aquest treball és explorar les oportunitats que ofereixen les tècniques d'optimització i planificació basades en el modelatge matemàtic i la intel·ligència artificial per donar solucions a petites, mitjanes i grans empreses als seus problemes de producció i control de processos. La manera d'abordar-ho ha estat mitjançant el desenvolupament d'una llibreria que permet accedir a aquests mètodes des de qualsevol solució ja establerta a les capes de la piràmide d'automatització. Per això, s'han investigat les tècniques optimització mitjançant modelatge matemàtic a PYOMO i la planificació mitjançant Planning Domain Definition Language (PDDL). Aquestes tècniques s'han utilitzat per resoldre dos problemes, un d'optimització de barreges i un altre de seqüenciació d'operacions en un job shop. Finalment, s'ha confrontat la posada en marxa d'aquestes tecnologies en una empresa d'implantació de solucions d'automatització, Manufacturing Execution System / Manufacturing Operations Management (MES/MOM) i Advanced Planning and Scheduling (APS) on hi participen membres del departament de prevenda i de gestió de projectes, cosa que ha permès conèixer la visió que es té aquestes tècniques i la seva projecció dins de l'empresa. En conclusió, l'ús d'aquestes tècniques per solucionar problemes de producció representa una oportunitat de negoci viable però requereix capacitació per al departament de prevenda, el qual haurà d'aprendre a detectar, dins de les necessitats del client, quan un procés requereix una solució de optimització, planificació i seqüenciació.