Resumen

Este artículo aborda una solución computacional al problema de la distribución industrial teniendo en cuenta restricciones duras no abordadas en trabajos anteriores. El problema se resuelve en dos pasos. En la primera, se genera una solución inicial basada en heurísticas constructivas y en la segunda, mediante la aplicación de la metaheurística de búsqueda tabu, se mejora la solución inicial. Como contribución, se presenta la herramienta computacional denominada Visual Environment for Industrial Layout Optimisation (AVOLI) para generar layouts factibles y eficientes capaces de tratar problemas de gran escala sujetos a un conjunto de restricciones realistas.

1. INTRODUCCIÓN

La aplicación de metodologías eficaces de diseño y optimización para resolver el problema del diseño de la disposición de las instalaciones (FLD) es de vital importancia para mejorar la disposición de los equipos y los empleados en una empresa. En este contexto, en la literatura se han abordado aplicaciones industriales y diversas metodologías para el problema FLD (Kusiak & Heragu, 1987; Meller & Gau, 1996). Entre los trabajos pioneros se encuentran los de Koopmans & Beckman (1957), Armour & Buffa (1963), Nugent et al. (1968) y Vollman & Buffa (1966), cuyo objetivo principal era optimizar la ubicación relativa de los departamentos en una única planta, formulando el problema de distribución de la fábrica como un problema de asignación cuadrática (QAP).

El QAP es un problema NP-Completo (Garey & Johnson, 1979), en general difícil de resolver, es decir, no existe ningún algoritmo capaz de encontrar la solución óptima de un problema grande en tiempo polinómico. El QAP puede interpretarse de la siguiente manera: supongamos que hay que asignar m departamentos a n ubicaciones, de forma que para cada ubicación j se asigne un único departamento i y, del mismo modo, que cada departamento i se asigne a una única ubicación j. Para representar la interacción entre los departamentos, se asocia un peso positivo a cada par de departamentos. Así, el problema consiste en asignar a cada departamento una ubicación distinta de todas las demás, de modo que la suma de los pesos multiplicada por las distancias entre todos los departamentos sea lo más pequeña posible (en problemas de minimización).

QAP se introdujo para modelar el problema de la asignación e interacción de plantas de áreas y formas iguales (Koopmans y Beckman, 1957), y puede aplicarse a problemas como la planificación urbana, la disposición de paneles de control y el diseño de redes eléctricas (Bazaraa, 1975). Entre los enfoques utilizados para abordar el problema de la disposición de departamentos, el QAP ha sido ampliamente utilizado (Chiang, 2001).

• Materias:Gestión industrial Algoritmos metaheurísticos Técnica heurística
• Subjects:Industrial procurement Metaheuristic algorithms Metaheuristic technique
• Palabras claves:Layout; Optimización; Restricciones fuertes; Búsqueda tabú
• Keywords:Layout; Optimization; Hard constraints; Tabu search