Optimización de la programación de la producción en el sector textil con algoritmos evolutivos

Abstract

[ES] En este Trabajo Fin de Máster se mejora el uso de los recursos de una empresa de confecciones mediante la optimización de la asignación a módulos de producción y secuenciación de los pedidos de cada módulo en el proceso de confección. Tal objetivo se consigue mediante los algoritmos evolutivos (AE) disponibles en el Solver Excel que permiten elegir el módulo y la secuencia de pedidos que reduce el tiempo total de ejecución, al mismo tiempo que considera que la carga de trabajo debe estar balanceada entre los distintos módulos. Se hizo una tabla de tiempo de duración de los pedidos en cada módulo y otra tabla con el tiempo de configuración entre pedidos al cambiar de módulo, el AE calcula el tiempo máximo de finalización (makespan) de realizar los pedidos de una semana y los ordena de manera que consuman las cuarenta horas semanales, considerando que los módulos deben tener similar tiempo, ya que las desviaciones de tiempo generan horas extras u horas ociosas. Para conseguir el mejor tiempo se analizó una muestra de 7 semanas mediante el Solver Excel y el Método Evolutionary considerando a minimización de los indicadores de tiempos: configuración, promedio, desviación, horas extras y computación respecto al tiempo real de duración. Se han utilizado técnicas estadísticas para encontrar si existen diferencias estadísticamente significativas. Comparando con la solución real aplicada en la empresa, se consiguió una reducción de 33 horas extras y 23 horas ociosas a la semana.

[EN] This master's thesis improves the use of resources in a clothing manufacturing company by optimising the assignment to production modules and sequencing of orders for each module in the clothing manufacturing process. This is achieved by means of the evolutionary algorithms (EA) available in Solver Excel that allow the choice of the module and the sequence of orders that reduces the total execution time, while considering that the workload must be balanced between the different modules. The AE calculates the maximum completion time (makespan) to complete the orders in a week and orders them in such a way that they consume the forty hours per week, considering that the modules should have similar time, since time deviations generate overtime or idle hours. In order to achieve the best time, a sample of 7 weeks was analysed using the Excel Solver and the Evolutionary Method considering the minimisation of the time indicators: configuration, average, deviation, overtime and computation with respect to the real duration time. Statistical techniques have been used to find if there are statistically significant differences. Compared to the real solution applied in the company, a reduction of 33 overtime hours and 23 idle hours per week was achieved.

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