Sistema de soporte de decisiones de producción en un entorno flexible job shop basado en un modelo predictivo-reactivo sujeto a perturbaciones

Abstract

Production scheduling under real-time events has high importance for the successful performance of real-world scheduling systems. Most manufacturing systems operate in dynamic environments vulnerable to various non-programmed real-time events which continuously forces revision and reconsideration of pre-established schedules. In an uncertain environment, efficient ways to adapt current solutions to unexpected events, are preferable to solutions that soon become obsolete. This situation motivated the development of a decision support system that attempts to fill the gap between scheduling theory and practice. The developed prototype uses metaheuristics to generate a predictive schedule for an initial solution before execution. Then, whenever disruptions happen, like arrival of new tasks or cancelation of others, the decision support system starts updating the schedule through a reactive module that uses heuristics based on dispatching rules principles. The proposed system was tested in a simulated scenario of a real flexible manufacturing system located in Valenciennes (France), called AIP-PRIMECA Valenciennes. A disruption was carried out during the execution in the manufacturing system in order to demonstrate the effectiveness of the proposed model.

La programación de producción en presencia de eventos en tiempo real es un tema de importancia para el rendimiento de sistemas de programación de operaciones. La mayoría de los sistemas de manufactura operan en entornos dinámicos vulnerables a varios eventos no planeados que continuamente obligan a la revisión y reconsideración de programaciones preestablecidas. En un entorno variable, las formas eficientes de adaptar las soluciones actuales a eventos inesperados son preferibles a las soluciones que pronto se vuelven obsoletas. Esta realidad motivó el desarrollo de un sistema de soporte de decisiones que intenta reducir la brecha entre la teoría y la práctica de la programación de operaciones. El prototipo desarrollado en esta investigación utiliza metaheurística para generar una programación predictiva. Luego, cuando ocurren perturbaciones, tales como la llegada de nuevas tareas o la cancelación de otras, el sistema de soporte de decisiones comienza a actualizar la programación previa través de un módulo reactivo que utiliza heurística basada en principios de reglas de despacho. El sistema propuesto se probó en un escenario simulado de un sistema de manufactura flexible real ubicado en Valenciennes (Francia), llamado AIP-PRIMECA Valenciennes. Igualmente, el sistema se validó una perturbación durante la ejecución en el sistema de manufactura para demostrar la efectividad del modelo propuesto.