Programación inteligente: Mejora tu planificación de la producción
La industria ha evolucionado y se ha beneficiado de soluciones tecnológicas avanzadas que automatizan y supervisan los procesos industriales en la planta de producción, aumentando los niveles de producción y calidad.
Una de las áreas de aplicación de estas soluciones tecnológicas es la Programación Inteligente.
Esta Programación Inteligente pretende optimizar el proceso de producción industrial, reduciendo los costes de producción y cumpliendo todos los requisitos de los pedidos realizados al fabricante, cumpliendo así un propósito multiobjetivo.
La planificación industrial de una fábrica es un factor crucial para su éxito.
Construir un plan que minimice los costes y mejore los índices de producción es uno de los mayores retos a los que se enfrentan los fabricantes, debido a la gran complejidad inherente a la naturaleza del problema.
Al tratarse de un problema de optimización complejo, el uso de herramientas de inteligencia artificial, como los Algoritmos Genéticos, para encontrar una solución optimizada puede resultar ventajoso debido a sus características y a su utilidad en este tipo de problemas de optimización.
Un algoritmo genético es un método de búsqueda metaheurístico y un tipo de algoritmo evolutivo, que se utiliza mucho hoy en día para resolver problemas de optimización, como los problemas de planificación o encaminamiento.
Se ha desarrollado una aproximación a este problema de planificación de la producción industrial utilizando un algoritmo genético combinado con el algoritmo de búsqueda Tabu.
La solución desarrollada pretende optimizar la planificación de la producción reduciendo el tiempo de preparación y los costes de producción (tasa de desechos y consumo de energía), al tiempo que se cumplen los plazos de producción establecidos (por ejemplo, los plazos de entrega de los pedidos de los clientes).
Una de las ventajas del enfoque implementado es que permite la personalización por parte del fabricante a nivel del algoritmo de planificación, ya que puede definir qué factores son los más importantes en el proceso de optimización.
Esta personalización de la solución es un aspecto relevante, ya que para ciertos fabricantes puede ser más ventajoso reducir la cantidad de desechos, mientras que para otros puede ser más importante reducir el tiempo de preparación dedicado a la producción.
La solución se probó en un entorno de producción real, donde se comprobó que se conseguían mejoras respecto a la planificación real ejecutada por la fábrica en términos de tiempo de preparación, consumo de energía y cantidad de chatarra.
Es importante destacar que al aplicar el algoritmo al caso real, se consiguió reducir el tiempo total de producción y aumentar la eficacia de la producción.
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